汽車/運輸

2025年 5月 18日

利用 NVIDIA Cosmos Reason 整理合成數據集以訓練物理 AI 模型

AI 系統如何理解可能發生的事故與物理上不可能發生的事件之間的區別？還是計劃在邊緣場景中進行跨人類、物體和環境的多步驟交互？
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2025年 5月 6日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 臺式機 GPU 實現 Rivian 新一代XR 設計

對于不斷突破 XR 界限的專業人士而言，打造身臨其境的高保真體驗始終充滿挑戰。在渲染大型數據集和驅動最新的超高分辨率高級 XR 頭顯設備時，
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2025年 3月 25日

借助 SES AI 的 NVIDIA 驅動的電動汽車創新技術，加速運輸業的未來發展

電動汽車 (EV) 正在改變交通運輸方式，但成本、使用壽命和續航里程等挑戰仍然是廣泛采用電動汽車的障礙。這些挑戰的核心在于電池技術，
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2025年 3月 10日

借助 NVIDIA DriveOS LLM SDK 簡化自動駕駛汽車應用的 LLM 部署

大語言模型 (LLMs) 在自然語言處理 (NLP) 中表現出非凡的泛化能力。它們廣泛應用于翻譯、數字助理、推薦系統、上下文分析、代碼生成、
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2025年 1月 9日

NVIDIA Cosmos World 基礎模型平臺助力物理 AI 進步

隨著機器人和 自動駕駛汽車 的發展，加速 物理 AI 的發展變得至關重要，而物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。
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2025年 1月 7日

通過 NVIDIA NeMo 框架的最新功能全鏈路加速視頻基礎模型的訓練和微調

生成式 AI 已經從基于文本的模型發展到多模態模型，最近還擴展到了視頻領域，為各行各業開辟了新的潛在用途。視頻模型可以為用戶創造新的體驗，
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2024年 11月 22日

聚焦：TCS 利用 NVIDIA 生成式 AI 將汽車軟件測試速度提高 2 倍

生成式 AI 正在改變汽車行業的各個方面，包括軟件開發、測試、用戶體驗、個性化和安全性。隨著汽車行業從機械驅動轉向軟件驅動，
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2024年 10月 23日

使用 PVA 引擎優化自動駕駛汽車 CV 開發流水線

在汽車軟件開發領域，越來越多的大規模 AI 模型被集成到自動駕駛汽車中，這些模型的范圍從視覺 AI 模型到用于自動駕駛的端到端 AI 模型。
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2024年 8月 29日

聚焦：clicOH 借助 NVIDIA cuOpt 實現最后一英里交付速度 20 倍提升

受消費者行為轉變和疫情影響，電子商務繼續呈爆炸式增長和轉型。因此，物流和運輸公司發現自己處于包裹配送革命的前沿。
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2024年 6月 25日

人工智能增強的導航圖為大型船舶提供更安全的水域

海事初創公司Orca AI憑借其 AI-powered 導航系統開創了海上安全的先河，該系統提供實時視頻處理，
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2024年 6月 17日

Hydra MDP 的端到端按比例驅動

構建一個在復雜的物理世界中導航的自主系統極具挑戰性。該系統必須感知其環境，并做出快速、明智的決定。乘客體驗也非常重要，包括加速度、曲率、
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2024年 6月 17日

視頻：使用 NVIDIA NIM 與您的供應鏈數據對話

NVIDIA 運營著世界上最大、最復雜的供應鏈之一。我們建造的超級計算機通過數百英里的高速光纜連接數萬個 NVIDIA GPU。
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2024年 6月 12日

在 cuBLAS 中引入分組 GEMM API 以及更多性能更新

最新版本 NVIDIA cuBLAS 庫版本 12.5 將繼續為深度學習（DL）和高性能計算（HPC）工作負載提供功能和性能。
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2024年 6月 10日

聚焦：思科借助 NVIDIA BlueField-3 DPU 提高工作負載安全性和運營效率

隨著網絡攻擊變得越來越復雜，組織必須不斷采用先進的解決方案來保護其關鍵資產。其中一種解決方案是Cisco Secure Workload，
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2024年 6月 7日

借助 NVIDIA NIM 無縫部署大量 LoRA Adapters

最新的先進基礎大型語言模型 (LLM) 擁有數十億個參數，并已在數萬億個輸入文本標記上進行了預訓練。它們通常在各種用例上都取得了驚人的成果，
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2024年 6月 5日

在 NVIDIA Holoscan SDK 中 構建集成 OpenCV 的零拷貝 AI 傳感器處理流程

NVIDIA Holoscan 是 NVIDIA 的多模態實時 AI 傳感器處理平臺，旨在幫助開發者構建端到端傳感器處理流程。
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