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用户痛点:企业在数字化转型过程中,常常面临高昂的成本和不确定的投资回报。同时,企业希望以较低成本验证内部员工提出的创新项目,在确保信息安全的前提下,有效应对汽车市场的快速变化。

解决方案:通过使用 Mendix 低代码平台,在公司 IT&D 部门的支持下, 业务团队可以在最短时间内实现数字化创新。将数字化与精益、持续改进的理念结合,不断提升运营效率,降低管理成本,同时符合公司的IT治理规范。

实施效果:正式使用 Mendix 低代码平台三个月的时间内,企业已有 4 个应用处于部署阶段,应用相关工作效率提高 20% - 40%。通过积极参与低代码项目,工厂的员工在数字化转型的思维上也得到了显著提升。这一转变使员工能够更好地把握数字化发展的脉搏,推动工厂向更高效、智能的方向迈进。

一家专注数字化智造的新能源车企

大众汽车(安徽)有限公司(原江淮大众汽车有限公司)成立于 2017 年,由大众汽车集团与安徽江淮汽车集团股份有限公司合资组建,是大众汽车集团在中国第一家专注于新能源汽车的合资企业。2020 年 12 月,大众汽车集团增持江淮大众汽车有限公司股份至 75%,合资企业正式更名为大众汽车(安徽)有限公司。

大众安徽智能电动汽车生产基地占地面积 51 万平方米,于 2021 年 7 月开工建设,仅用 18 个月即完成建造,目前已具备一流设备和基础设施。首款车型于 2023 年底投产;面向国内市场的大众品牌 ID.UNYX 与众已在今年 7 月正式上市。

智能效率部门在大众汽车(安徽)有限公司主要负责智能工厂转型。在大众安徽开展智能工厂战略和路线图制定、创新实验室的建设和数字化需求整合等工作。Mendix 的引入和促进就是智能效率部门和公司 IT&D 部门共同合作的结果。我们今天请到了该部门的负责人刘耀中先生进行了以下分享。

Q: 在智慧工厂转型过程中,部门面临哪些挑战?:

·一是数字化转型中,业务需求的潜力难以被充分挖掘,数字化的专家很难精通各业务领域的专业知识和具体流程,而业务领域的专家不了解前沿的数字化技术。

·二是成本和投资回报问题,很多数字化转型项目的经济性是隐性的,对于高投资的数字化方案,部门内部的评估和审批流程会更加谨慎。

·三是安全问题,在数字化转型过程中,如果因为只关注效率和成本,忽视解决方案的合规性或使用未经安全认证的软硬件,可能会给公司带来严重安全隐患和数据泄露风险。

Q: 面对这些挑战,VWA 为什么选择引入低代码工具?:

·相比于高代码开发,低代码可以更快地搭建应用界面和逻辑,更早地让业务人员进行创意验证,以满足快速原型验证的要求。通过不断开发,不断改善的方式,更早地实现业务价值。同时,由于 Mendix 成熟的产品设计和丰富的安全证书,也确保了应用可以安全的被使用,因此于是低代码工具成为应对挑战的关键抓手。

Q: VWA 为什么选择了 Mendix 作为正式的低代码工具?:

·Mendix 是大众集团其他工厂已经采用过的低代码平台,并且 Mendix 也已经被很多业内其他公司广泛使用,所以当我们需要对低代码工具进行对比和选择时,Mendix 进入了我们的选择范围。

·Mendix 很好地解决了成本和安全性等痛点。提供了在软件层面以低成本快速进行验证的能力,可以快速判断这些新想法是否适合大众,以及是否会真正创造效益。

·在安全性上,Mendix 的部署方式适合生产环境的高安全要求,即使在高度机密的环境中也能安全使用,充分满足了企业在数据安全和合规性方面的严格要求。

·Mendix 平台具备横跨低代码到高代码的能力,使 IT&D 和业务部门能够无缝协作。当业务部门在验证或开发新想法的过程中遇到技术瓶颈时,IT&D 团队可以及时介入,使用 Mendix 继续进行开发,确保快速响应市场变化。通过我们和 IT&D 团队的努力,大众安徽定义了清晰的接口,明确了职责分工,使 Mendix 的应用范围远超传统工具。

Q: 你认为 Mendix 在 VWA 成功运用的关键是什么呢?:

·如果要把 Mendix 用好,需要强大的组织支撑。能够借助 Mendix 开发强大的应用,意味着公司的 IT 规范、IT 经验的积累需要非常深厚。Mendix 横跨低代码到高代码,因此,其平台和管理规范必须能够支持这从低到高的全面性,才能发挥出 Mendix 的优势

·业务人员的深度参与是推动公司数字化转型项目成功的关键因素之一。大众安徽通过将业务人员纳入 Mendix 项目的各个环节,如需求梳理,调研,系统设计,甚至开发,可以让业务人员真正感受到一个数字化转型项目是如何发起,如何启动,如何落地的。这种参与促使员工培养数字化思维,提升对数据分析、流程优化和技术应用的敏感度。给企业带来的是宝贵的无形资产。

Q: VWA 在使用 Mendix 后都获得了哪些成绩呢:

·在过去积累的现场管理方案的支持下,仅用三个月时间,便逐步开发了四个应用,涉及车间领域的现场管理和质量控制、整车问题追踪和升级、白领区域工作效率优化等,这些应用落地实施后,应用相关工作效率可以提高 20% - 40%。

·例如,在员工管理层面,由于蓝领员工多是现场工作,主要依靠纸质记录和后续手动录入,在注重效率和精确度的制造环境中,这样的工作方式不仅耗时且容易出错。引入 Mendix 低代码平台后,大众安徽开发了现场管理系统,大量的记录和确认都计划转移到移动设备上。这提高了现场工作的效率,还促进了工厂的无纸化办公,支持了企业的碳中和战略。

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在预批量问题管理方面,随着新车型不断推出,各个团队从设备、产品质量到人员技能等多个角度切入,推进量产工作,这些环节往往依靠 Excel 表和 PPT 进行管理,信息分散降低了问题解决的效率。通过 Mendix 平台,大众安徽开发了预批量问题管理系统,将这些原本分散的流程和数据整合到一个平台上。系统可以自动关联同领域的措施,在一个界面中直观呈现。这种整合不仅减少了重复工作,还提升了整个量产过程的效率。

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大众安徽量产问题管理系统

Q: VWA 未来对 Mendix 使用有哪些期望呢:

展望未来,我们希望提升员工的数字化能力,鼓励更多的业务部门员工使用 Mendix 进行 Citizen Development。把员工集思广益提出的、识别到收益的想法用 Mendix 进行快速验证,提升工作效率。同时,不断扩展 Mendix 的使用范围,探讨通过 Mendix 降低数字化成本的可能性,实现降本增效的目标。

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2025年国际消费电子展:融入日常生活各处的博世产品

  • Tanja Rueckert:“软件和数字化解决方案是博世业务的基石。”

  • 增长目标:博世预计其软件和服务相关的销售额到2030年初将超过60亿欧元;

  • 编写未来,来个博世:短短五年内,5000多名博世人工智能专家已申请了超1500项人工智能专利——在德国乃至欧洲处于领先水平;

  • 博世技术指南:大多数受访者计划在2025年接受人工智能培训,博世已有65000名员工参与了相关培训;

  • 软件定义出行:凭借在出行领域的软件能力和经验,博世成为了全球主要科技公司的理想合作伙伴;

  • 获奖科技:博世智能婴儿床帮助新手父母照顾新生儿,荣获本届国际消费电子展奖项;

  • 日常生活中的博世:超过50%的新款智能手机配备有博世的智能微机电系统(MEMS)传感器,帮助实现直观而又节能的操作;

软件与人工智能正改变和塑造着我们当下的生活,而在未来,它们将变得至关重要。博世敏锐洞察到了智能软件及服务所带来的机遇,并在早期便重点投入于此。如今,人工智能已融入博世的所有产品之中——或是产品本身,或是其生产过程。博世集团董事会成员Tanja Rueckert在2025年国际消费电子展上表示:“智能软件和数字化服务已经成为博世核心业务的基石。”公司的人工智能和软件业务正迎来迅猛发展。博世预计其软件和服务相关的销售额到2030年初将超过60亿欧元,其中约三分之二将来自智能出行业务。

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在这一过程中,人工智能扮演着举足轻重的角色。“短短五年内,博世便申请了超过1500项人工智能专利,在德国乃至欧洲处于领先水平。”Rueckert表示。在博世,有近5000名人工智能专家正致力于研发智能解决方案。此外,博世还推出了定制化课程,持续推动人工智能领域的全员培训。截至目前,博世的人工智能学院已经为超过65000名员工提供了培训。这与最新发布的《博世技术指南》调查结果相吻合。《博世技术指南》是一项关于人们对新技术期望的年度调查。据本年度的调查结果显示,全球五分之四的受访者计划在今年接受有关人工智能的进一步培训,而三分之二的受访者认为学校应该将人工智能作为一门独立的教学科目。显然,人工智能技能正成为未来职业所需的基础能力。

在本届国际消费电子展上,博世展示了一系列由软件和人工智能所赋能的产品与解决方案。它们能够帮助人们的生活变得更加安全、高效和便捷。

出行、家居、健康——博世软件融入生活的各个方面

在移动出行领域,博世长期以来将自己定位为一家软件解决方案公司。近期,博世为车辆开发了一项新功能,使汽车能够平稳且无顿挫地刹车。这项技术对于在缓慢车流中驾驶的司机以及容易晕车的乘客来说都是一大福音。“没有公司能像博世一样全面了解汽车行业的需求和要求,”博世北美总裁Paul Thomas在本届国际消费电子展上表示:“凭借在出行领域的软件能力和经验,博世成为了全球主要科技公司的理想合作伙伴。”软件将改变的不仅是人们的驾乘方式和体验,它还将改变车辆的开发过程。在软件定义出行的时代,博世的程序员们从软件的角度出发,对车辆进行研发。他们正在开发面向全新的集中式架构的技术与解决方案,以实现汽车电子与云端之间的无缝协作。由此,车辆将能够通过无线下载的方式轻松获取诸如信息娱乐系统或驾驶辅助等领域的新功能。

在博世,人工智能早已在辅助驾驶与自动驾驶领域发挥着重要作用。例如,自2019年起量产的第三代多功能摄像头已经成为行业标杆。这款摄像头能够准确识别物体与行人,区分道路与路缘,确保车辆在车道内安全行驶。这款摄像头将传统的图像处理算法与人工智能手段相结合,能够全面理解其所捕捉的内容。Thomas表示:“基于人工智能的博世多功能摄像头使得驾驶更轻松、道路更安全。”这背后是博世将深厚的汽车工程知识经验与人工智能专长相结合,并利用海量的内部传感器数据资源。“我们正在利用人工智能提高辅助驾驶的效率。”Thomas补充道。

此外,博世正在研究如何借助生成式人工智能进一步提升自动驾驶功能,使车辆能够对各种情况进行评估并作出恰当反应,从而提升道路安全。未来,生成式人工智能将加速自动驾驶功能的训练过程,进而缩短验证所需的测试里程。例如,在模拟的道路环境中添加诸如降雪等特殊条件,生成式人工智能将能够迅速改变由摄像头或雷达传感器记录的驾驶场景。换句话说,系统可以在没有雪的天气条件下就进行雪地训练——人工智能将自行完成这一过程。

人工智能助力缓解电动自行车里程焦虑,并提供新的防盗保护

通过融合现实世界和数字世界,软件也提升了电动自行车的骑行体验。在本届国际消费电子展上,博世发布了全新的电池锁防盗保护系统。该系统使车主能够将其智能手机作为数字钥匙,锁住电动自行车的电池,从而提供了额外的防盗保护。人工智能还能够助力缓解里程焦虑。通过基于人工智能的续航管理功能,骑行者可以在出发前精确设定到达目的地时所期望的电池剩余电量。而在厨房中,人们也能够获得个性化的用户体验。博世8系嵌入式烤箱也在本届国际消费电子展上亮相。该智能烤箱搭载了传感器、摄像头和人工智能,不仅能够识别约80种菜肴并自动匹配理想的烹饪模式、温度以及时长,还可以根据个人喜好选择烘烤的上色程度。

博世智能婴儿床——育儿者的得力助手

传感器、摄像头和人工智能也可以帮助父母更好地照顾新生儿。博世全新推出的芮芙(REVOL)智能婴儿床能够监测婴儿的心率及呼吸频率等生命体征。如果毛绒玩具或毛毯遮住了婴儿的口鼻,或者探测到婴儿哭闹时,软件也会及时发出提醒。如果婴儿难以入眠,父母可以开启婴儿床的哄睡功能。用户可以自行决定婴儿床所记录的数据最终是以加密形式存储在博世服务器上,还是本地存储在家中。博世智能婴儿床荣获了由展会主办方美国消费技术协会(CTA)颁发的2个奖项:CES 2025人工智能(Artificial Intelligence)创新奖和CES 2025智能家居(Smart Home)创新奖。

智能博世传感器已成为人们日常生活中不可或缺的一部分

基于人工智能的创新正加速改变着人们运用新技术的方式,智能传感器便是其另一个有力例证。这些组件虽体积微小,却具有巨大的影响力。搭载了博世软件和人工智能的微机电系统(MEMS)传感器已广泛应用于我们日常生活的各个领域:无论是智能手机、电动自行车、健身追踪,还是汽车。它们可以将显示屏从竖屏切换为横屏、计算步数以及控制安全气囊。此外,现代MEMS传感器甚至集成了微处理器,并能够运行独立软件。

没有这些传感器,我们习惯的日常功能将无法实现——例如“唤醒”智能手机屏幕,或通过无线耳机激活语音助手等。智能传感器记录了加速度、旋转和温度等数据,并通过博世软件,在集成的微处理器中直接处理这些数据。这意味着它们的全部功能都集成在一个紧凑的封装中——博世所生产的世界上最小的传感器,其尺寸仅为0.8 x 1.2 x 0.55 mm³,几乎与一颗沙粒的大小相当。集成了微处理器的传感器还具备另一大优势——显著降低了智能手机或智能手表的电量消耗。以“唤醒”功能举例,这些传感器系统无需依赖设备的中央处理器,仅通过自身的微处理器便可实现“唤醒”功能,从而有助于延长电池的使用时间。

博世传感器实现数十亿颗的销量增长

人工智能将智能MEMS传感器推向了一个新的高度。针对健身追踪器等设备,博世推出了集成自主学习人工智能软件的传感器。这种人工智能软件能够识别各种不同的运动,并学习每一次重复的健身活动。如有需要,它还可以为用户提供关于运动表现的定性反馈。该人工智能软件可在传感器上运行,无需与云端或智能设备连接。所有数据都将保密,健身活动也可以在未联网的情况下持续予以记录和分析。

市场研究机构Yole发布的报告*显示,今年已经是博世连续第四年在MEMS传感器市场保持领先地位。全球每两部新款智能手机中就有一部配备有博世传感器。而其市场潜力仍然巨大。根据Yole的研究,预计到2029年,仅在汽车和消费电子领域,全球MEMS传感器的年需求量便有望从目前的330亿颗增长至超400亿颗。博世希望把握这一增长机会,并计划到2030年底生产100亿颗集成了微处理器和独立软件的智能MEMS传感器,用于消费电子产品。

*数据来源:2024年MEMS传感器行业现状报告,Yole Intelligence

CES 2025 博世活动:

·新闻发布会
时间:2025年1月6日(周一),当地时间上午9点至9点45分(北京时间1月7日凌晨1点至1点45分)

地点:美国内华达州拉斯维加斯曼德勒湾酒店(Mandalay Bay Hotel)南会议中心(South Convention Center)三楼Banyan ABCD会议厅(Ballroom Banyan ABCD)

嘉宾:博世集团董事会成员Tanja Rückert、博世北美总裁Paul Thomas

回放链接:博世媒体服务

·博世展台

时间:2025年1月7日(周二)至2025年1月10日(周五)

地点:中央展台,展位号16203

·与博世专家交流:

时间:2025年1月9日(周四)当地时间上午11点(北京时间2025年1月10日上午3点)

地点:拉斯维加斯会议中心(Las Vegas Convention Center)西区W219

主题:汽车技术的未来

嘉宾:博世智能驾控业务部销售执行副总裁Fedra Ribeiro

时间:2025年1月9日(周四)当地时间下午3点(北京时间2025年1月10日上午7点)

地点:拉斯维加斯会议中心(Las Vegas Convention Center)北区N261

主题:预测性人工智能:为客户服务与业务带来转型

嘉宾:博世全球商业服务首席数字官Davie Sweis

时间:2025年1月9日(周四)当地时间下午2点(北京时间2025年1月10日上午6点)

地点:拉斯维加斯会议中心(Las Vegas Convention Center)西区L2 W219

主题:电动汽车消费趋势

嘉宾:博世全球电池业务总监Sabrina Rathgeber

·西馆(West Hall出行舞台:

时间:2025年1月7日(周二)当地时间下午11点20分至11点50分(北京时间1月8日早上3点20分至3点50分)

主题:软件定义的现实:满足消费者对软件定义汽车的期待

嘉宾:易特驰总裁Thomas Irawan、博世智能驾控业务部美洲总裁Stefan Buerkle

时间:2025年1月8日(周三)当地时间上午9点40分至10点10分(北京时间1月8日晚上11点40分至1月9日凌晨0点10分)

主题:响应市场变化,为消费者提供电气化出行选择

嘉宾:博世动力系统事业部区域总裁Peter Tadros、博世电驱动系统事业部区域总裁Kevin O’Keefe

时间:2025年1月9日(周四)当地时间上午9点40分至10点10分(北京时间1月9日晚上11点40分至1月9日凌晨0点10分)

主题:智能生产和自动化为电池制造带来转型

嘉宾:博世全球电池业务总监Sabrina Rathgeber

关于博世

博世在中国生产和销售汽车零配件和售后市场产品、工业传动和控制技术、电动工具、安防和通讯系统、热力技术以及家用电器。博世在1909年进入中国市场。截止至2023年,博世在华销售额达到1390亿人民币,员工人数近58000名。

有关博世中国的更多信息,请访问:www.bosch.com.cn

博世集团是世界领先的技术及服务供应商。博世集团约429000名员工(截至20231231日)。2023财年度创造了916亿欧元的销售额。博世业务划分为4个领域,涵盖智能出行、工业技术、消费品以及能源与建筑技术,致力于以科技塑造自动化、电气化、数字化、互联化、可持续等全球趋势。凭借在多个不同行业和地区的广泛业务布局,博世增强了其创新性和稳健性。博世运用其在传感器技术、软件和服务领域的专知,为客户提供整合式跨领域的解决方案,并利用在互联技术和人工智能领域的专长,研发生产用户友好的、可持续的产品。博世在世界范围内践行“科技成就生活之美”的承诺,致力于提高人们的生活质量并保护自然资源。集团包括罗伯特博世有限公司及其遍布超过60个国家的约470家分公司和区域性公司。如果将其销售和服务伙伴计算在内,博世的业务几乎遍及全世界每一个国家。创新实力是博世实现长远健康发展的关键。博世的研发网络拥有约90000名研发人员,其中有近48000名软件工程师,遍布全球136个国家和地区。

公司是由罗伯特博世(1861-1942)1886年在斯图加特创立,当时名为“精密机械和电气工程车间”。博世集团独特的所有权形式保证了其财务独立和企业发展的自主性,使集团能够进行长期战略规划和前瞻性投资以确保其未来发展。慈善性质的罗伯特博世基金会拥有罗伯特博世有限公司94%的股权,其余股份则分属于罗伯特博世有限公司和博世家族拥有的公司。多数投票权由罗伯特博世工业信托公司负责。根据创始人罗伯特博世的遗嘱,该信托公司受托负责维护公司的长期存续,尤其是财务独立。

有关博世的更多信息,请访问:www.bosch.com, www.iot.bosch.com, www.bosch-press.com.

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  • 进一步融合工业人工智能与工业边缘,赋能车间安全接入 AI 语言大模型

  • 航空领域初创企业 JetZero 基于西门子 Xcelerator 打造创新型翼身融合飞机

  • 发布“西门子初创企业支持计划”项目,携手 AWS 让工业技术为更多中小企业所用

  • NVIDIA 合作,为产品生命周期管理提供基于物理的可视化功能

  • 携手索尼,将混合现实头戴式显示器和 NX 软件相结合打造沉浸式设计环境

西门子在全球科技盛会 2025 年国际消费电子展(CES)期间充分展示了其未来愿景:充分融合数据、人工智能(AI)和软件定义的自动化,赋能全球不同行业、各种规模的企业提升灵活性与适应性,持续优化改进。作为全球工业软件的领航者,西门子还全面呈现了其前沿技术如何赋能客户实现工业创新的飞跃。

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“工业 AI 这项颠覆性技术将对现实世界中的各行各业产生积极影响:工业 AI 将释放工业环境中海量数据的价值,并转化为能够推动业务发展的深刻洞察。我们正在将工业 AI 功能融入西门子 Xcelerator 产品组合中,以助力客户保持竞争力、韧性和适应性,在日益复杂的世界中实现可持续发展。西门子股份公司董事会成员、首席技术官兼首席战略官 Peter Koerte 表示。

西门子正在通过西门子 Industrial Copilot for Operations 将工业 AI 引入工厂车间使 AI 任务能够贴近机器运行助力车间操作员和维护工程师做出快速、实时的决策提高生产率和运营效率并大幅减少停机时间。西门子 Industrial Copilot 生态正在持续发展,为整个工业价值链带来价值,让 AI 功能深入离散工业、流程工业、基础设施、交通等各个领域。西门子 Industrial Copilot 能够提升人机交互体验助力使用者加快开发时间、缩短创新周期。西门子 Industrial Copilot 还将与工业边缘生态系统集成。目前西门子工业边缘生态系统已实现 AI 增强可在生产环境中部署、运行和管理 AI 模型。

JetZero选择西门子 Xcelerator平台

2025 CES 期间,西门子宣布与致力于打造未来可持续航空的初创公司 JetZero 达成协议,共同开发并生产 JetZero 创新型翼身融合飞机。这种创新的混合翼设计旨在将燃油效率提高 50%、降低噪音,并在 2035 年前实现零碳排放的承诺。JetZero 将利用开放式数字商业平台西门子 Xcelerator 设计、制造和操作新型飞机。

JetZero 计划在美国建设一座全新的“未来工厂”,该工厂将深度集成西门子的自动化硬件、软件和服务,以助力其实现飞机及其生产的电气化、自动化和数字化目标。JetZero 飞机及其相关制造操作将通过全面的数字孪生技术进行虚拟仿真,使公司能够在实际建设开始或飞机投入使用之前降低制造风险、验证生产方法,并实现流程的规模化扩展

“西门子让我们有信心在航空旅行领域迈出创新的一大步。”JetZero 首席执行官 Tom O'Leary 说。“西门子的数字孪生技术和工业元宇宙技术将有助于我们设计、建造和运营全球首架全数字化飞机,为乘客和航空公司提供更好的体验,同时将燃料消耗减少 50%。”

西门子让工业技术为更多初创企业所用

CES 期间西门子再度重申了其承诺:助力包含初创企业在内的各规模企业应用工业元宇宙技术。通过全新的“西门子初创企业支持计划”(Siemens for Startups),各类创新企业均可获得所需的知识、生态系统和技术支持,将其创意转化为改变世界的创新成果。西门子还提供风险投资合作和客户服务支持,并通过西门子 Xcelerator 大幅降低获取西门子软件及硬件的成本。此外,西门子与亚马逊云服务(AWS)合作,提供 AWS 服务抵扣积分、业务发展资源以及 AWS Activate 计划包含的技术和市场支持

NVIDIA合作,为 PLM打造照片级真实感

西门子还宣布了开放式数字商业平台西门子 Xcelerator 的系列新进展,包括与 NVIDIA 合作推出的由 Omniverse 支持的 Teamcenter 数字现实查看器(Teamcenter Digital Reality Viewer)。该查看器将大规模、基于物理的可视化功能直接引入产品生命周期管理(PLM)系统,帮助团队在安全的数字孪生环境中使用实时 3D 数据进行协作,从而减少错误和数据差异,简化作业与决策流程。

Peter Koerte 表示:“西门子与 NVIDIA 持续合作,集两家公司之所长,帮助我们的客户以创新方式实现产品和工厂的虚拟化和可视化,为其做出明智决策、优化运营和加速数字化转型提供所需工具。”

携手索尼实现沉浸式工程

西门子与索尼合作推出新的沉浸式工程解决方案,将西门子的 NX 产品工程软件与索尼突破性的头戴式显示器相结合,为工业元宇宙创造更多内容。西门子新的沉浸式工程工具集为产品工程和制造业社群带来前沿的混合现实技术,助其实现高保真的混合现实和 3D 协同设计。该工具集现已接受预订,并将于 2025 2 月正式上市。

索尼 XR 技术开发部孵化中心 Seiya Amatatsu 表示:“在数字孪生时代,西门子和索尼密切合作,将 NX Immersive Designer 推向市场。今天,凭借 4K OLED 微型显示器、直观的控制、舒适的设计,以及西门子先进的软件功能,我们相信新的沉浸式工程解决方案将助力工程设计畅行无阻。

推出产品工程设计中心

西门子数字化工业软件总裁兼首席执行官 Tony Hemmelgarn Peter Koerte 一同在 CES 现场宣布推出西门子新的设计中心Designcenter软件套件该套件将包括 Solid Edge NX 在内的设计和工程软件整合在统一的产品中任何规模的公司现在都可以使用前沿的 Parasolid 几何建模内核进行设计与协作。

Tony Hemmelgarn 表示:“目前市场上有许多公司都向小型企业或超大型企业提供设计软件。西门子的 Designcenter 独特之处在于,它是真正开放、可访问的,任何规模的公司无需中断业务即可使用功能相同的解决方案、格式相同的数据进行扩展。”

以科技共创每一天

在位于拉斯维加斯会议中心北厅的西门子展台,西门子带来了自身及客户的系列应用案例,充分展示了如何以科技共创每一天,为个人、地区乃至全球社区带来积极影响。部分展示案例包括:

  • 来自芬兰的科技公司 Spinnova 利用西门子数字孪生和工厂自动化技术,实现了无化学物质参与、可持续的织物生产,推动纺织行业实现循环发展。

  • 来自瑞典的 Wayout International 是一家面向水行业的科技公司。利用西门子的工业边缘、数字孪生技术和工业物联网即服务解决方案 Insights Hub,该公司正在开发面向饮用水生产的专利技术,用于改善大众健康。

  • Desert Control 是一家挪威初创企业,通过应用西门子 Industrial Operations X,该企业致力于在荒漠化地区推广可持续农业和城市绿化,以促进农业发展,创造更加绿色、健康的环境。

Arc 是一家专注于海洋工业电气化的美国公司,该公司使用西门子 NXTeamcenter Simcenter STAR-CCM+ 软件,让划船这一水上运动更加现代化,体验更愉悦,且更可持续。

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西门子数字化工业软件通过 Siemens Xcelerator 开放式数字商业平台的软件、硬件和服务,帮助各规模企业实现数字化转型。西门子的工业软件和全面的数字孪生可助力企业优化设计、工程与制造流程,将创新想法变为可持续的产品,从芯片到系统,从产品到制造,跨越各个行业,创造数字价值。Siemens Digital Industries Software - Accelerating transformation.

如需了解更多信息,请访问西门子中国网站:www.siemens.com.cn

敬请关注西门子中国官方微信“西门子中国”,官方微博http://weibo.com/siemens

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      拉斯维加斯—CES—太平洋时间2025 年1 月6 日—NVIDIA 推出个人 AI 超级计算机 NVIDIA® Project DIGITS,全球的 AI 研究员、数据科学家和学生都可获取 NVIDIA Grace Blackwell 平台的强大功能。 

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      Project DIGITS 搭载全新 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片,最高可提供达 1 PFLOPS AI 性能,用于 AI 大模型的原型设计、微调及运行。 

      借助 Project DIGITS,用户可以使用自己的桌面系统开发和运行模型推理,并在加速的云或数据中心基础设施上无缝部署模型。 

      NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“AI 将成为每个行业的主流应用。借助 Project DIGITS,Grace Blackwell 超级芯片将惠及数百万开发者,将 AI 超级计算机置于每位数据科学家、AI 研究人员和学生的案头,助力他们参与并缔造 AI 时代。” 

高能效的 GB10 超级芯片提供至高可达 1 PFLOPS 的 AI 性能

      GB10 超级芯片是一款基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构的片上系统 (SoC),能以 FP4 计算精度提供至高可达 1 PFLOPS AI 性能。

      GB10 采用搭载最新一代 CUDA® core 和第五代 Tensor Cores  NVIDIA Blackwell GPU,通过 NVLink®-C2C 片间互连与一颗高性能 NVIDIA Grace™ CPU 互联,该 CPU 采用 ARM 架构并具有 20 个高效节能内核。联发科是基于 ARM 架构的 SoC 设计的市场领导者,他们参与了 GB10 的设计,为一流的能效、性能和互连做出贡献。 

      GB10 超级芯片让 Project DIGITS 只需使用标准电源插座就能提供强大的性能。每个 Project DIGITS 都配有 128GB 的统一的高一致性内存和 4TB 的 NVME 存储。利用 Project DIGITS,开发者可以运行包含高达 200B 参数的大语言模型,加速 AI 创新。通过 NVIDIA ConnectX® 网络,可以将两台 Project DIGITS AI 超级计算机连接在一起,运行包含高达 4050 亿参数的模型。 

Grace Blackwell AI 超级计算触手可及

      借助 Grace Blackwell 架构,企业和研究员可以在运行基于 Linux 的 NVIDIA DGX OS 的本地 Project DIGITS 系统上进行模型原型设计、调优和测试,并将其无缝部署在 NVIDIA DGX Cloud™、加速云实例或数据中心基础设施上。 

      开发者可以在 Project DIGITS 上制作 AI 原型,然后在使用相同的 Grace Blackwell 架构和 NVIDIA AI Enterprise 软件平台的云端或数据中心基础设施上进行扩展。 

      Project DIGITS 用户可以访问用于实验和原型设计的庞大 NVIDIA AI 软件库,包括 NVIDIA NGC 目录和 NVIDIA 开发者门户网站中提供的软件开发套件、编排工具、框架和模型。开发者可使用 NVIDIA NeMo™ 框架进行模型微调,利用 NVIDIA RAPIDS™ 库来加速数据科学,并运行 PyTorch、Python 和 Jupyter notebooks 等常用框架。 

      开发者还可以通过 NVIDIA 开发者计划使用 NVIDIA Blueprint 和 NVIDIA NIM™ 微服务,进行研究、开发和测试,以构建代理式 AI 应用。当 AI 应用准备就绪,可从实验阶段转向生产环境时,NVIDIA AI Enterprise 许可证提供企业级的安全性、支持和 NVIDIA AI 软件的产品发布。 

购买途径:

      NVIDIA Project DIGITS将于今年晚些时候由 NVIDIA 和顶级合作伙伴推出,建议零售价 3,000 美元起。敬请接收通知。 

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     拉斯维加斯—CES—2025 年 1 月 6 日— NVIDIA 今日发布能在 NVIDIA RTX™ AI PC 本地运行的基础模型,为数字人、内容创作、生产力和开发提供强大助力。

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  这些基础模型以 NVIDIA NIM™ 微服务的形式提供,由全新 GeForce RTX™ 50 系列 GPU 加速,提供*高可达 2375 AI TOPS 和 32GB 显存。基于 NVIDIA Blackwell 架构的 RTX 50 系列 GPU是首批支持 FP4 计算精度的消费级 GPU。与上一代产品相比,AI 推理性能提升 2 倍,并让生成式 AI 模型在本地以更小的显存占用空间运行。

  长期以来,GeForce™ 一直是 AI 开发者的重要平台。早在 2012 年,*由 GPU 加速的深度学习网络 AlexNet 就是在GeForce GTX 580 上进行训练的。在去年发表的 AI 研究论文中,超过 30% 都提及了对 GeForce RTX 的使用。

  现如今,在生成式 AI 和 RTX AI PC 的助力下,任何人都能成为开发者。借助 AnythingLLM、 ComfyUI 和 LangFlow 等新一代低代码和无代码工具,发烧友能够通过简单的图形用户界面 (GUI) 在复杂的工作流中使用 AI 模型。

  连接到这些 GUI 的 NIM 微服务使获取和部署*新生成式 AI 模型轻而易举。NVIDIA AI Blueprint

  基于 NIM 微服务构建,旨在为数字人、内容创作等应用提供易于使用的预配置参考工作流。

  为满足 AI 开发者和发烧友日益增长的需求,* PC 制造商和系统集成商即将推出搭载 GeForce RTX 50 系列 GPU 且支持 NIM 的 RTX AI PC。

  NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示,“AI 正在以光速发展,从感知式 AI 到生成式 AI,再到如今的代理式 AI。NIM 微服务和 AI Blueprint 为 PC 开发者和发烧友探索 AI 提供了基础模块。”

 NIM 提供迅捷 AI 体验

  基础模型,即使用海量原始数据训练而成的神经网络,是生成式 AI 的基础模块。

  NVIDIA 将发布一系列来自包括 Black Forest Labs、Meta、Mistral 和 Stability AI 等顶尖模型开发者的适用于 RTX AI PC 的 NVIDIA NIM 微服务。涵盖大语言模型 (LLM) 、视觉语言模型、图像生成、语音、检索增强生成 (RAG) 的嵌入模型、PDF 提取和计算机视觉等应用场景。

  Black Forest Labs 首席执行官 Robin Rombach 表示,“支持 FP4 计算精度的 GeForce RTX 50系列 GPU 将使一大批此前仅适用于大型数据中心的模型得以在 PC 上运行。把 Flux 打造成 NVIDIA NIM 微服务,让更多用户以更快的速度部署和体验 AI,同时提供超乎想象的性能。”

  NVIDIA 今天还宣布推出 Llama Nemotron,这是一系列开放许可的基础模型,能够在各类代理式任务中提供极高的精度。Llama Nemotron Nano 模型将作为面向 RTX AI PC 和工作站的 NIM微服务提供,在指令遵循、工具调用、聊天、代码和数学等代理式 AI 任务方面表现出众。

  NIM 微服务包含在 PC 上运行 AI 所需的关键组件,并针对 NVIDIA GPU 的部署进行优化,无论

  GPU 在 RTX PC 、工作站,还是在云端。

  开发者和发烧友将能快速下载这些 NIM 微服务,并可在带有适用于 Linux 的 Windows 子系统

  (WSL) 的 Windows 11 PC 上设置和运行。

  微软副总裁,Windows 业务负责人 Pavan Davuluri 表示:“AI 正在快速驱动 Windows 11 PC 创新,适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 和 Windows Copilot Runtime 为 Windows 11 上的 AI 开发提供出色的跨平台环境。NVIDIA NIM 微服务为 Windows PC 提供优化,为开发者和 发烧友提供可立即集成到其 Windows 应用中的 AI 模型,从而进一步加速 Windows 用户的 AI 功能部署。”

  运行在 RTX AI PC 上的 NIM 微服务将兼容先进 AI 开发和智能体框架,包括 AI Toolkit for VSCode、AnythingLLM、ComfyUI、CrewAI、Flowise AI、LangChain、LangFlow 和 LM Studio。开发者可以通过行业标准端点,将基于上述框架构建的应用和工作流连接到运行 NIM 微服务的 AI 模型,无论在云端、数据中心、工作站还是 PC 上,都可通过统一的接口使用*新技 术。

  发烧友还可通过即将发布的 NVIDIA ChatRTX 技术 Demo 体验一系列 NIM 微服务。

  让代理式 AI 拥有拟人表情

  为了向 RTX 发烧友和开发者展示使用 NIM 微服务构建 AI 智能体和助手的方法,NVIDIA 今天首 度公开 Project R2X。这是一款具有视觉能力的 PC 虚拟形象,它可以让用户需要的信息触手可及、协助用户使用桌面应用、进行视频会议、阅读和总结文档等。

  该虚拟形象采用全新生成式 AI 算法 NVIDIA RTX Neural Faces 渲染而成,这种算法可利用完全生成的像素来增强传统光栅化渲染。然后,面部通过基于扩散原理的全新 NVIDIA Audio2Face™- 3D 模型驱动动画,该模型可改善唇部和舌头动作。R2X 可以通过 CrewAI、Flowise AI 和 LangFlow 等开发者框架连接到 OpenAI 的 GPT 4o 或 xAI 的 Grok 等云端 AI 服务,以及 NIM 微服务和 AI Blueprint,如 PDF 检索器或其他 LLM。注册以关注 Project R2X 的更新。

 AI Blueprint 即将登陆 PC

  NIM 微服务还可通过 AI Blueprint(可在 RTX PC 上本地运行的参考 AI 工作流)供 PC 用户使 用。借助这些蓝图,开发者能够基于 PDF 文档创建播客、生成由 3D 场景引导的令人惊艳的图像等。

  将 PDF 转换为播客的蓝图可从 PDF 中提取文本、图像和表格,创建可供用户编辑的播客脚本。它还能根据此脚本,使用蓝图中提供的语音或基于用户的语音样本生成完整的音频录音。此外,用户还能与 AI 播客主持人进行实时对话,了解有关特定主题的更多信息。

  该蓝图利用像 Mistral-Nemo-12B-Instruct 这样的 NIM 微服务来处理语言,借助 NVIDIA Riva

  进行文本转语音和自动语音识别,以及使用 NeMo Retriever 微服务集合进行 PDF 提取。

  使用由 3D 引导的生成式 AI Blueprint,艺术家能对图像生成进行更精细的控制。虽然 AI 可以通过简单的文本提示生成令人惊叹的图像,但仅使用文字控制图像的内容极具挑战。有了上述蓝 图,创作者可以借助使用 Blender 等 3D 渲染器布置简单的 3D 物体来引导 AI 图像生成。艺术家可手动或使用 AI 生成创建 3D 资产,将其放置在场景中,并设置 3D viewport 相机。由 Flux NIM 微服务提供支持的预打包工作流将可以通过插件 (例如 Blender 中由开发者 ACGGit 开发的 ComfyUI-BlenderAI-node )使用当前布景生成与 3D 场景相匹配的高质量图像。

  NVIDIA NIM 微服务和 AI Blueprint 将从 2 月起开始提供,首发支持的硬件包含 GeForce RTX 50 系列、GeForce RTX 4090 和 4080 以及 NVIDIA RTX 6000 和 5000 GPU ,未来还会陆续提供对其他 GPU 的支持。宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微星、雷蛇将推出支持 NIM 的 RTX AI PC。

  关注 NVIDIA CES 动向,了解 NIM 微服务、AI Blueprint 以及支持 NIM 的RTX AI PC 如何加速生成式 AI。

  关于 NVIDIA

  NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 是加速计算领域的全球领导者。

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  • 全新推出的先进模型、视频 tokenizer 和加速数据处理流水线针对 NVIDIA 数据中心 GPU 进行了优化,专门用于开发机器人和自动驾驶汽车

  • 第一批开放模型现已提供给开发者社区

  • 首批用户包括 1XAgile RobotsAgilityFigure AIForetellixUberWaabi 和小鹏汽车等全球物理 AI 领先企业

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拉斯维加斯—CES—太平洋时间 2025 1 6NVIDIA 今日宣布推出 NVIDIA Cosmos™,该平台由先进的生成式世界基础模型、高级 tokenizer、护栏和加速视频处理管线组成,将推动自动驾驶汽车(AV)机器人物理 AI系统的发展。

物理 AI 模型的开发成本很高并且需要大量真实数据和测试。Cosmos 世界基础模型(WFM)使开发者能够轻松生成大量基于物理学的逼真合成数据,以用于训练和评估其现有的模型。他们还可以通过微调 Cosmos WFM 构建自定义模型。

为了加速机器人和自动驾驶汽车行业的工作,Cosmos 模型将以开放模型许可证的方式提供。开发者可以在 NVIDIA API 目录中预览首批模型,也可以从 NVIDIA NGC™ 目录Hugging Face下载整个系列的模型和微调框架。

Cosmos 的首批用户包括 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot,、IntBotNeura Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi 和小鹏汽车等领先机器人和汽车公司以及共享出行巨头 Uber。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“机器人技术的 ChatGPT 时刻即将到来。与大语言模型一样,世界基础模型是推动机器人和自动驾驶汽车开发的基础,但并非所有开发者都拥有自主训练模型所需的专业知识和资源。我们创建 Cosmos 是为了普及物理 AI,让每一位开发者都能接触到通用机器人技术。”

开放世界基础模型将加速下一轮 AI 热潮

借助 NVIDIA Cosmos 的开放模型套件,开发者可以根据目标应用的需要,使用数据集定制自动驾驶汽车旅行视频、机器人在仓库中的移动轨迹等 WFM。

Cosmos WFM 专为物理 AI 的研发而构建,可以根据文本、图像和视频等输入组合以及机器人传感器或运动数据生成基于物理学的视频。这些模型为实现基于物理学的交互、物体恒存性以及生成高质量的仿真工业环境(例如仓库或工厂)和驾驶环境(包括各种路况)而构建。

在 CES 主题演讲中,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋展示了物理AI开发者如何使用 Cosmos模型,包括用于:

  • 视频搜索和理解:使开发者能够从视频数据中轻松找到特定的训练场景,例如雪天路况或仓库拥堵等。

  • 基于物理学的逼真合成数据生成:使用 Cosmos 模型从NVIDIA Omniverse™ 平台上开发的可控 3D 场景中生成逼真视频。

  • 物理 AI 模型开发和评估:在基础模型上构建自定义模型,使用 Cosmos 进行强化学习以改进模型,或者测试模型在特定仿真场景中的表现。

  • 预测与多元宇宙模拟:使用 Cosmos 和 Omniverse 生成 AI 模型所有未来可能实现的结果,以便帮助其选择最佳和最准确的路径。

先进的世界模型开发工具

构建物理 AI 模型需要数 PB(petabytes)的视频数据以及数万小时的计算来处理、整理和标记这些数据。为了帮助节省在数据整理、训练和模型定制方面的巨大成本,Cosmos 提供了以下功能:

  • NVIDIA NeMo™ Curator驱动的 NVIDIA AI CUDA® 加速数据处理管线,使开发者能够使用 NVIDIA Blackwell 平台在 14 天内处理、整理和标记 2000 万小时的视频,而如果单纯使用 CPU 则需要 3 年以上。

  • NVIDIA Cosmos Tokenizer 是先进的可视化 tokenizer,可将图像和视频转换成 token。与当前领先的 tokenizer 相比,其总压缩率提高了 8 倍,处理速度提高了 12 倍。

  • NVIDIA NeMo框架可用于高效的模型训练、定制和优化。

全球各大物理 AI 行业纷纷采用 Cosmos

物理 AI 行业的领先者已开始使用 Cosmos 技术。

AI 和人形机器人公司 1X 使用 Cosmos Tokenizer 推出了 1X World Model Challenge 数据集。小鹏汽车将使用 Cosmos 加快其人形机器人的开发。Hillbot 和 Skild AI 正在使用 Cosmos 加速其通用机器人的开发。

Agility 首席技术官 Pras Velagapudi 表示:“数据的稀缺性和可变性是在机器人环境中成功学习的主要挑战。借助 Cosmos 的文本、图像和视频到世界的能力,我们能够在各种任务中生成和增强逼真的场景并利用这些场景训练模型,而不需要采集那么多昂贵的真实数据。”

交通运输领域的领先企业也在使用 Cosmos 构建适用于自动驾驶汽车的物理AI:

  • Waabi 是一家从自动驾驶汽车开始致力于开发物理世界生成式 AI 的先驱。该公司正在评估 Cosmos 在自动驾驶汽车软件开发和仿真中数据整理的应用。

  • Wayve 是一家致力于开发自动驾驶 AI 基础模型的公司。该公司正在评估使用 Cosmos 搜索用于提高安全性和验证的极端驾驶场景。

  • 自动驾驶汽车工具链提供商 Foretellix 将使用 Cosmos 与 NVIDIA Omniverse  Sensor RTX API 大规模评估和生成高保真测试场景与训练数据。

  • 全球共享出行巨头 Uber 正在与 NVIDIA 合作,共同加速自动驾驶汽车的发展。Uber 丰富的驾驶数据集在与 Cosmos 平台和 NVIDIA DGX Cloud™ 的功能结合后,能够帮助自动驾驶汽车合作伙伴更加高效地构建更强大的 AI 模型。

Uber 首席执行官 Dara Khosrowshahi 表示:“生成式 AI 将驱动未来的移动出行,而这需要丰富的数据和非常强大的算力。相信在 NVIDIA 的助力下,我们能够帮助行业更快开发出安全、可扩展的自动驾驶解决方案。”

开发开放、安全和负责任的 AI

NVIDIA Cosmos 根据 NVIDIA 的可信 AI 原则开发而成,该原则将优先考虑隐私、安全、保障、透明和减少不必要的偏见。

可信 AI 对于促进开发者社区创新和维护用户信任至关重要。NVIDIA 致力于实现安全、可信的 AI,这与全球的各个 AI 安全倡议相吻合。

Cosmos 开放平台加入了专为减少有害文字和图像而设计的护栏,并提供了一个增强文字提示准确性的工具。使用 NVIDIA API 目录上的 Cosmos 自回归模型和扩散模型生成的视频会带有隐形水印,可识别 AI 生成的内容,这有助于减少错误信息和错误归属的可能性。

NVIDIA 鼓励开发者采用可信 AI 实践,并进一步改进其应用的护栏和水印解决方案。

供货情况

Cosmos WFM 现在可以通过 NVIDIA在 Hugging Face 和 NVIDIA NGC 目录上的开放模型许可证获得,并且很快将以经过全面优化的 NVIDIA NIM 微服务形式提供。

开发者可以使用 NVIDIA NeMo Curator 加速视频处理,并使用 NVIDIA NeMo 定制自己的世界模型。然后,他们可以通过 NVIDIA DGX Cloud 快速、简单地部署这些模型,并获得 NVIDIA AI Enterprise 软件平台提供的企业支持。

NVIDIA 还宣布推出全新 NVIDIA Llama Nemotron 大语言模型和 NVIDIA Cosmos Nemotron 视觉语言模型。开发者可将这些模型用于医疗、金融服务、制造等领域的企业 AI 用例。

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  • Cosmos 世界基础模型等新模型、Omniverse Mega Factory 以及机器人数字孪生 Blueprint 为工业 AI 奠定基础

  • 平台库的首批用户包括埃森哲、AltairAnsysCadence、微软、西门子等领先开发商

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拉斯维加斯—CES—太平洋时间 2025 1 6NVIDIA 今日宣布推出多个生成式 AI 模型和蓝图,将 NVIDIA Omniverse™一体化进一步扩展至物理 AI 应用,如机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 等。全球软件开发和专业服务领域的领先企业正在使用 Omniverse 开发新的产品和服务,加快工业 AI 新时代的到来。

首批将 Omniverse 集成到其新一代软件产品和专业服务中的公司包括埃森哲、Altair、Ansys、Cadence、Foretellix、微软和 Neural Concept。工业自动化领域的领先者西门子今日在 CES 展会上宣布推出首个由 NVIDIA Omniverse 库驱动的西门子 Xcelerator 应用——Teamcenter Digital Reality Viewer。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“物理 AI 将为总值 50 万亿美元的制造业和物流业带来巨大改变。从汽车和卡车到工厂和仓库,移动的事物能够被机器人化并通过 AI 具身化。NVIDIA 的 Omniverse 数字孪生操作系统和 Cosmos 物理 AI 将作为实现全球实体产业数字化的基础库。”

新模型和框架加速物理 AI 的世界构建

创建用于物理 AI 仿真的 3D 世界分为三个步骤:构建世界、使用物理属性标记世界,并让其栩栩如生。

NVIDIA 提供的生成式 AI 模型可加速各个环节。借助已正式推出的 USD CodeUSD Search NVIDIA NIM™ 微服务,开发者能够使用文本提示生成或搜索 OpenUSD 资产。而今天发布的全新 NVIDIA Edify SimReady 生成式 AI 模型可自动为现有 3D 资产添加物理效果或材质等属性,使开发者能在几分钟内处理 1000 个 3D 对象,无需像以前一样花费 40 多个小时手动处理。

NVIDIA Omniverse 搭配全新 NVIDIA Cosmos世界基础模型,组合成了一个合成数据倍增引擎,开发者能够使用该引擎轻松生成大量可控、逼真的合成数据。开发者还可以在 Omniverse 中创建 3D 场景并对输出的图像或视频进行渲染,然后将这些图像或视频可以与文本提示一起用于调整 Cosmos 模型,生成无数用于物理 AI 训练的合成虚拟环境。

NVIDIA Omniverse Blueprint 加速工业和机器人工作流

CES 主题演讲中,NVIDIA 还发布了另外四个新蓝图,使开发者能够更加轻松地构建基于通用场景描述(OpenUSD)的 Omniverse 物理 AI 数字孪生。这四个蓝图分别是:

此外,全新的免费 Learn OpenUSD 课程现已推出,这些课程将帮助开发者快速构建基于 OpenUSD 的世界。

市场领先者使用 NVIDIA Omniverse 推动工业 AI 发展

全球软件开发和专业服务领域的领先企业正在使用 Omniverse 开发新的产品和服务,加快工业 AI 新时代的到来。

电子系统设计领域的领先者 Cadence 在其 Reality Digital Twin 数据中心数字孪生平台中使用了 Omniverse 库,并以此为基础宣布将 Omniverse 进一步集成到 Allegro 中。Allegro 是 Cadence 的领先电子计算机辅助设计应用,广泛用于全球各大半导体公司。

计算智能领域的领导者 Altair 正在使用 Omniverse 蓝图构建交互式计算流体动力学(CFD)的实时 CAE 数字孪生。Ansys 正在将 Omniverse 用于其领先的 CAE 应用 Ansys Fluent 中。Neural Concept 正在将 Omniverse 库集成到其下一代软件产品,从而实现了实时 CFD 并改进了工程工作流。

全球专业服务领域的领先企业埃森哲正在使用 Mega 帮助德国供应链解决方案领导者 KION 为该公司的全球仓储和配送客户网络构建下一代自主仓库和机器人集群。

自动驾驶汽车工具链供应商 Foretellix 是数据驱动型自动驾驶开发领域的领导者。该公司正在使用自动驾驶汽车仿真蓝图进行全 3D 传感器仿真,以此优化自动驾驶汽车的测试和验证。研究机构 MITRE 也在与密歇根大学的 Mcity 测试设施联合部署该蓝图,创建一个全行业自动驾驶汽车验证平台。

Katana Studio 正在使用 Omniverse 空间流式传输工作流程为日产和大众汽车创建定制汽车配置器,使他们能够在沉浸式环境中设计和审核车型,同时改善客户决策流程。

面向企业的 XR 流式传输平台 Innoactive 借助该工作流为 Apple Vision Pro 增加了空间流式传输的平台支持。借助该解决方案,大众集团能够以人眼分辨率进行设计和工程项目审查。Innoactive 还与药物生产加工和包装技术解决方案提供商 Syntegon 合作,使 Syntegon 的客户能够在建造定制设施前先检查和审核设施的数字孪生。

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NVIDIA DRIVE 被全球汽车生态系统广泛采用

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拉斯维加斯—CES—太平洋时间 2025 1 6 NVIDIA 宣布,丰田、Aurora 和大陆集团已加入全球移动出行领导者行列,利用 NVIDIA 加速计算和 AI 开发构建乘用与商用车型。

全球最大的汽车制造商丰田将在 NVIDIA DRIVE AGX Orin™ 上构建其下一代车型,并进一步运行经过安全认证的 NVIDIA DriveOS 操作系统。这些车型将提供具有功能安全保障的高级辅助驾驶功能。

目前,大多数汽车、卡车制造商、自动驾驶出租车和自动驾驶运输车辆公司、一级供应商以及移动出行初创公司都在使用 NVIDIA DRIVE AGX 平台和技术进行开发。凭借从云端训练、仿真到车载计算等前沿平台,NVIDIA 的汽车垂直领域业务在 2026 财年有望增长约 50 亿美元。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:自动驾驶汽车的变革已经到来,汽车将成为最大的 AI 和机器人产业之一。NVIDIA 正凭借二十年来在汽车计算、安全方面的专业知识以及 CUDA AV 平台来改变价值数万亿美元的汽车行业。

本周,Aurora、大陆集团和 NVIDIA 宣布建立长期战略合作伙伴关系,大规模部署以 NVIDIA DRIVE 平台驱动的自动驾驶卡车。运行 DriveOS NVIDIA 加速计算平台将集成到 Aurora Driver 中,这是大陆集团计划在 2027 年量产的 SAE L4 级自动驾驶系统。

其他多家移动出行公司也采用 NVIDIA DRIVE AGX 平台用于其下一代高级驾驶辅助系统和自动驾驶汽车产品,包括比亚迪、捷豹路虎、理想汽车、Lucid、梅赛德斯-奔驰、蔚来、NuroRivian、沃尔沃汽车、WaabiWayve、小米、极氪、Zoox 等。

NVIDIA 提供了端到端自动驾驶汽车开发所需的三大核心计算平台及 AI 软件。NVIDIA DRIVE AGX 是车载计算平台。NVIDIA DGX平台处理来自车队的数据并训练 AI 模型,而在 NVIDIA OVX平台上运行的 NVIDIA Omniverse NVIDIA Cosmos™ 平台则用于在仿真中测试和验证自动驾驶系统

点击链接收看 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋的开幕主题演讲,进一步了解 NVIDIA CES 上展示的汽车与安全领域里程碑。

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在运行 NVIDIA DriveOS NVIDIA Blackwell 架构上,最新迭代的 DRIVE Thor车载计算平台已获得汽车制造商和安全机构的采用和支持

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拉斯维加斯CES太平洋时间 2025 1 6 NVIDIA 宣布自动驾驶汽车平台 NVIDIA DRIVE AGX™ Hyperion 已通过两家业内权威的汽车功能安全和网络安全认证评估机构——TÜV SÜD TÜV Rheinland 的行业安全评估。这一成就提高了自动驾驶汽车安全、创新和性能的标准。

DRIVE Hyperion 是业内首个也是唯一一个端到端自动驾驶平台,它包括 DRIVE AGX系统级芯片(SoC)、参考板设计、NVIDIA DriveOS 汽车操作系统、传感器套件以及主动安全和 L2+ 驾驶堆栈。

梅赛德斯-奔驰、捷豹路虎、沃尔沃汽车等汽车安全领域的先锋均已开始部署该平台。由于该平台采用模块化设计,使用户可以便捷地按需选用他们所要的功能。该平台还具有可扩展性,可升级并兼容未来各代 DRIVE 系统级芯片。

最新一代 DRIVE Hyperion 为乘用车和商用车设计,将采用基于 NVIDIA Blackwell 架构构建的高性能系统级芯片 DRIVE AGX Thor将于今年上半年上市。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“全球约有十亿辆汽车,每年的总行驶里程可达数万亿英里。自动驾驶汽车是最大的机器人市场之一,随着该市场的兴起,NVIDIA Blackwell 驱动的平台将推动这场变革进入快车道。下一轮自主机器浪潮将依靠物理 AI 世界基础模型理解现实世界并与之交互。NVIDIA DRIVE 平台专为这一新时代而打造,可提供强大的功能安全性和 AI 性能。”

推动驾驶安全发展:经过认证的下一代汽车安全保障

下一代汽车将越来越多地由软件定义,能够在生命周期内获得新特性和功能。凭借 NVIDIA 工程师多年在汽车安全领域的投入,DRIVE Hyperion 将帮助确保具有丰富 AI 功能的先进汽车系统达到汽车行业严格的功能安全和网络安全标准。

NVIDIA 近期获得了来自权威第三方的多项安全认证和评估证明,包括:

  • TÜV SÜD 授予 NVIDIA 汽车系统级芯片、平台与软件开发流程 ISO 21434 网络安全认证。此外,NVIDIA DriveOS 6.0 符合 ISO 26262 汽车安全完整性等级(ASILD 级标准,该认证正在等待发布。

  • TÜV Rheinland NVIDIA DRIVE 自动驾驶汽车平台进行了独立的联合国欧洲经济委员会(UNECE)安全法规评估,该评估涉及复杂电子系统的安全要求。

此外,NVIDIA 已获得美国国家标准学会国家认可委员会(ANAB的认证,该认证能够为 NVIDIA DRIVE 生态系统合作伙伴进行功能安全和网络安全检测。新成立的 NVIDIA DRIVE AI 安全检测实验室将帮助 NVIDIA DRIVE 汽车生态系统根据行业不断发展的安全和 AI 标准,构建符合标准的自动驾驶软件。

NVIDIA 是首家获得第三方对其汽车技术进行全面评估的平台公司——包括 NVIDIA DRIVE 端到端自动驾驶平台,涵盖了系统级芯片、操作系统、传感器架构、L2+ 应用软件,同时获得了汽车市场 AI 系统安全和网络安全检测实验室的独立认证。

业界先进计算平台驱动智能化

NVIDIA DRIVE Thor DRIVE Hyperion 的核心计算机,是经过生产验证的 NVIDIA DRIVE Orin 的后续产品。凭借其架构兼容性和可扩展性,开发者既可以使用前几代 DRIVE 产品提供的现有软件,也可以整合未来的更新,从而实现开发流程的无缝衔接。

基于 NVIDIA Blackwell 架构的 DRIVE Thor 针对要求最苛刻的处理工作负载进行了优化,包括涉及生成式 AI、视觉语言模型和大语言模型的工作负载等。简化后的架构利用强大的 NVIDIA 加速计算功能并行运行端到端自动驾驶汽车堆栈和经过验证的安全堆栈,从而增强了通用性、减少了延迟并提高了安全性。

DRIVE Thor 为自动驾驶汽车技术的下一个时代(即 AV 2.0)铺平了道路。AV 2.0 将带来类似于人类的自动驾驶能力,以适应复杂的道路场景。

DRIVE AGX 车载计算平台与另外两台 NVIDIA 计算平台共同构成了车规级自动驾驶汽车技术开发的基础。这两台 NVIDIA 计算平台分别是用于训练先进 AI 模型和在云上构建强大自动驾驶汽车软件堆栈的 NVIDIA DGX平台,以及在 NVIDIA OVX平台上运行、用于仿真和验证的 NVIDIA Omniverse平台。这三个计算平台与全新的 NVIDIA Cosmos世界基础模型平台相结合,将加速端到端自动驾驶汽车开发和大规模部署。

进一步了解 NVIDIA 的“三台计算机”汽车开发方法、Cosmos 世界基础模型平台以及其他汽车新闻,请点击链接观看 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋 CES 开幕主题演讲

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用于合成数据的 Isaac GR00T 工作流以及 NVIDIA Cosmos 世界基础模型,为通用人形机器人的开发注入强大动力。

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拉斯维加斯—CES—太平洋时间 2025 1 6 未来二十年,预计人形机器人市场将达到 380 亿美元。为了满足这一巨大需求,尤其是工业和制造业领域的需求,NVIDIA 发布了一系列机器人基础模型、数据管线和仿真框架,以加速下一代人形机器人的开发进程。

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋今日在 CES 上宣布 NVIDIA 正式推出用于合成运动生成的 NVIDIA Isaac GR00T Blueprint,该 Blueprint 可帮助开发者生成海量的合成运动数据,以便通过模仿学习来训练人形机器人。

模仿学习是机器人学习的一个子集,它能让人形机器人通过观察和模仿人类专家的示范来获取新技能。在真实世界中收集这些广泛、高质量的数据集既繁琐又耗时,而且成本往往高得令人却步。通过用于合成运动生成的 Isaac GR00T Blueprint,开发者只需少量人类示范,就能轻松生成海量的合成数据集。

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首先通过 GR00T-Teleop 工作流,用户可以借助 Apple Vision Pro 在数字孪生环境中捕捉人类动作。这些人类动作会被记录下来作为金标准,并在仿真环境中由机器人模仿学习。

然后,GR00T-Mimic 工作流会将捕捉到的人类示范扩展成更大的合成运动数据集。最后,基于 NVIDIA OmniverseNVIDIA Cosmos 平台构建的 GR00T-Gen 工作流,会通过域随机化和 3D 提升技术,指数级扩增这个数据集。

之后,该数据集可作为机器人策略的输入,在 NVIDIA Isaac Lab(一个用于机器人学习的开源模块化框架)中,教会机器人如何在其环境中高效且安全地移动和互动。

世界基础模型缩小仿真与现实的差距

NVIDIA在 CES 上还发布了 Cosmos 平台,该平台拥有一系列开放的预训练世界基础模型,专为生成具有物理感知的视频和物理 AI 开发所需的世界状态而设计。它包含自回归模型和扩散模型,有各种模型尺寸并适用于多种输入数据格式。这些模型基于 1800 万亿个数据单元进行训练,其中包括 200 万小时的自动驾驶、机器人、无人机拍摄的视频以及合成数据

除了帮助生成大型数据集外,Cosmos 还能通过将图像从 3D 扩展到真实场景,缩小仿真与现实之间的差距。将 Omniverse(一个用于构建 3D 应用程序和服务的应用程序编程接口和微服务开发平台)与 Cosmos 相结合至关重要,通过其高度可控、物理精确的仿真提供关键保障,有助于最大限度地减少世界模型常见的幻觉问题。

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不断扩展的生态系统

NVIDIA Isaac GR00TOmniverseCosmos 正在助力物理 AI 和人形机器人创新实现巨大飞跃。包括波士顿动力和 Figure 在内的主要机器人公司已开始采用 Isaac GR00T,并展示了相关成果。

人形机器人的软件、硬件制造商以及机器人厂商可以申请提前加入 NVIDIA 的人形机器人开发者计划。

观看 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在拉斯维加斯现场发表的 CES 开幕主题演讲精彩回放

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