Metropolis

2026年 7月 16日

将上下文感知型视频 AI 智能体集成到企业工作流中

能够根据大量视频片段进行感知、推理和行动的视频分析 AI 智能体 必须与现有工作流程和应用集成，才能发挥作用。其中包括内容管理系统、
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2026年 7月 15日

借助 NVIDIA DeepStream 9.1 技能构建多摄像头 3D 追踪应用

在大型空间中构建视频分析应用程序的开发者必须在同一物体在摄像头视图之间移动时对其进行跟踪。单摄像头 2D 追踪缺乏可靠的深度信息，
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2026年 7月 14日

使用代理技能在一天内对 NVIDIA Cosmos 3 进行后训练

如果自主编码 AI 智能体 能够在几乎无需人工操作的情况下将您的视觉推理模型的准确率提高 90% 以上，那该多好？
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2026年 6月 22日

深入了解适用于机器人的 NVIDIA Halos：适用于物理 AI 的全栈功能安全系统

物理 AI—即在工厂、仓库、医院和家中与人类自主协作的机器人——的到来比大多数人预期的要快。随着空间变得越来越非结构化，机器人走出牢笼，
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2026年 5月 13日

借助 AI 智能体和技能，将视频转化为即时搜索、可操作的智能

在当今数据驱动的世界中，组织对视频的依赖日益增加，用以捕捉关键信息。然而，从海量视频片段中实时提取有意义的洞察仍是一大挑战。
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2026年 4月 16日

如何使用 NVIDIA DeepStream 编码智能体构建视觉 AI 工作流

开发实时视觉 AI 应用给开发者带来了重大挑战，通常需要复杂的数据工作流、无数行代码和漫长的开发周期。
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2024年 7月 29日

使用 NVIDIA NIM 和 NVIDIA VIA 微服务构建 VLM 驱动的视觉 AI 代理

传统的视频分析应用程序及其开发工作流通常基于固定功能且受限的模型构建，这些模型旨在仅检测和识别一组选定的预定义对象。 借助生成式 AI、
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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 7月 10日

利用合成数据微调 AI 模型提升多摄像头跟踪精度

针对特定用例的大规模合成数据在现实世界的计算机视觉和 AI 工作流程中变得越来越重要。这是因为数字孪生是一种强大的方式，可以为工厂、
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2024年 6月 24日

NVIDIA Metropolis Microservices 和 NVIDIA Isaac Sim 的实时视觉 AI 从数字孪生到云原生部署

随着视觉人工智能复杂性的增加，精简的部署解决方案对优化空间和流程至关重要。NVIDIA 通过 NVIDIA Metropolis AI…
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2024年 5月 14日

NVIDIA DeepStream 7.0 里程碑式发布，用于下一代视觉 AI 开发

NVIDIA DeepStream 是一个功能强大的 SDK，可以解锁 GPU 加速的构建块，以构建端到端的视觉 AI 管道。
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2024年 5月 8日

在 NVIDIA DeepStream 中使用单视图 3D 跟踪缓解视觉感知障碍

当涉及到智能视频分析（IVA）应用程序（如交通监控、仓库安全和零售购物者分析）的感知时，最大的挑战之一是闭塞。例如，
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2024年 3月 18日

如何通过四个步骤将 RAG 应用程序从试点阶段转变为生产阶段

生成式 AI 具有改变各个行业的巨大潜力。人类工作者已经开始使用 大型语言模型(LLM) 来解释、推理和解决复杂的认知任务。
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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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