Jetson

2026年 9月 4日

前沿推理触手可及：如何在 NVIDIA Jetson 上部署和优化模型

在边缘运行推理和代理式 AI 比以往更加困难。直到最近，能够进行多步骤推理的模型还过于庞大，无法在边缘硬件上本地运行。
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2026年 8月 19日

对 NVIDIA Cosmos 3 Edge 进行后训练，实现设备端机器人控制

机器人在板载计算硬件上运行时，需要能够适应其传感器、环境和任务的策略。世界模型为学习物理交互提供了基础，但其规模可能会导致难以在设备上部署。
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2026年 8月 11日

NVIDIA JetPack 7.2.1 新增代理式视频技能和 T3000 仿真

从机器人和智能视频分析到工业自动化、医疗健康、媒体处理和远程操作，视频是 NVIDIA Jetson 应用的核心数据路径。
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2026年 8月 10日

在 NVIDIA 上使用 Meta 的运行本地代理式 AI

随着 Muse Glimmer 的发布，Meta 回归开源生态系统。Muse Glimmer 是一个 3000 亿开放权重密集型模型，
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2026年 6月 1日

在 NVIDIA JetPack 7.2 中部署具有高显存效率的边缘代理就绪型 AI

随着 AI 智能体 从数字世界转向物理环境，他们可以轻松使用 NVIDIA Jetson，通过优化的内存和性能加速现实世界的部署。
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2024年 7月 17日

为边缘开发生成式 AI 驱动的视觉 AI 代理

AI 技术领域的一项令人兴奋的突破是视觉语言模型（VLM），它为视频分析提供了一种更动态、更灵活的方法。
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2024年 6月 17日

缩小模拟现实的差距： NVIDIA Isaac 实验室的训练点四肢运动

由于四足动物的运动策略涉及复杂的动力学，对机器人技术提出了重大挑战。在现实世界中，训练四足动物上下楼梯可能会损坏设备和环境。因此，
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2024年 5月 15日

NVIDIA 在 ICRA 上展示了关于几何织物、手术机器人等的新机器人研究

在 IEEE 期间的 国际机器人与自动化会议（ICRA）上，于 5 月 13 日至 17 日在日本横滨举行，几何织物将是讨论的热门话题之一。
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2024年 5月 3日

基于 VILA 的 NVIDIA 硬件可视化语言模型

视觉语言模型最近有了显著的发展。然而，现有技术通常仅支持一个图像。他们无法在多个图像之间进行推理、支持上下文学习或理解视频。此外，
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2024年 5月 3日

视觉语言智能与 Edge AI 2.0

VILA 是 NVIDIA Research 和麻省理工学院共同开发的一系列高性能视觉语言模型。这些模型的参数规模从 ~3B 到 ~40B…
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2024年 3月 1日

通过线下实践学习，充分利用 NVIDIA GTC 2024

我们很高兴能在圣何塞会议中心参加今年的 GTC 大会，与数千名开发者、行业领导者、研究人员和合作伙伴共襄盛会。通过亲自参加 GTC，
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2024年 2月 26日

使用边缘计算和视频分析检测实时废弃物污染

在过去的几十年里，随着经济发展和城市化进程的推进，废弃物产生率呈上升趋势。废弃物生产量的增加给全球政府带来了巨大的挑战，
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2024年 1月 23日

借助 NVIDIA Metropolis 微服务和 API 构建边缘视觉 AI 应用

通过 NVIDIA Metropolis 微服务，开发者可以利用功能强大的云原生 API 和微服务来构建和定制视觉 AI 应用和解决方案。
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2024年 1月 23日

宣布推出适用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服务，助力 Rapid Edge AI 开发

为边缘构建视觉 AI 应用通常需要漫长且昂贵的开发周期。与此同时，快速开发原生云、灵活且安全的边缘 AI 应用比以往任何时候都更加重要。现在，
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2023年 12月 19日

2023 年最热门的 NVIDIA 技术博客文章：生成式 AI、LLM、机器人开发和虚拟世界的突破

在 NVIDIA 激动人心的又一年即将结束之际，是时候回顾 2023 年 NVIDIA 技术博客中最热门的案例了。 生成式 AI、
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2023年 12月 14日

使用 NVIDIA Isaac 模拟和本地化 Husky 机器人

由 Clearpath Robotics 开发的 Husky 机器人，是一款专为室内和室外研究用途设计的多功能四轮平台。
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