英伟达公布了一项全面的多轨战略，旨在加速人工智能在日本的普及应用。该战略结合了全新的国家级人工智能基础设施建设、广泛的行业特定模型生态系统以及专用边缘硬件。该战略将推动日本采用统一的平台方案，以满足机器人、医疗保健和汽车等行业的本地化语言需求、人口结构变化以及工业工作流程。
该战略的核心是启动一座国家级物理人工智能工厂，该工厂由日本经济产业省与Noetra公司合作开发。工厂将采用NVIDIA Vera Rubin NVL72机架架构，配备13,750个Vera CPU和27,500个Rubin GPU。这座140兆瓦的数据中心将通过NVIDIA DSX平台进行管理，并利用Spectrum-X以太网进行扩展，旨在支持开发万亿参数规模的多模态基础模型。该基础设施将作为日本经济产业省FRONTia项目的技术基础，该项目专注于为制造业、物流业、医疗保健业和电信业开发高可靠性人工智能。
本地化模型开发的积极推进与基础设施建设同步进行。日本领先的企业和研究机构已开始使用Nemotron的开放模型、数据集和库来构建面向国内市场的解决方案。东京科学研究所利用Nemotron的资源开发了Swallow系列模型，该模型优先考虑日语理解能力，同时保持英语和编码方面的标准功能。在电信领域，软银子公司SB Intuitions开发了Sarashina生成式人工智能模型，其中Sarashina3 mini版本已被日本数字机构选中。
在日本工业领域，物理人工智能的部署正蓬勃发展，而不断扩展的Jetson Thor产品线为此提供了有力支持。NVIDIA推出了Jetson T3000和T2000模块，旨在支持主流机器人和嵌入式人工智能的部署。T3000采用Blackwell GPU，在尺寸和功耗约为旗舰级T5000一半的封装内，即可提供865 teraflops的FP4运算能力。NVIDIA表示，T3000在多模态工作负载下也能保持类似的推理性能。这些模块预计将于2027年第一季度上市，JetPack 7.2.1将于本月提供仿真支持。为了支持这些模块，NVIDIA发布了Cosmos 3 Edge，这是一个基于Nemotron构建的40亿参数世界基础模型，专为设备端推理和机器人策略执行而设计。该模型使具身系统能够感知其环境并在边缘硬件上本地生成动作，从而弥合集中式训练和实际执行之间的差距。
在汽车领域，丰田正扩大与英伟达的合作，将人工智能应用于车辆、基础设施和工业运营等各个环节。车辆方面，丰田去年宣布将利用英伟达 DRIVE AGX 和安全认证的 DriveOS 平台，开发具备 L2++ 高级驾驶辅助功能的下一代汽车。而新的合作则体现在工厂车间和城市交通领域：丰田正利用英伟达 Omniverse 库和 Isaac Sim 将仿真技术引入制造环节，用于工厂和机器人工作流程；同时，丰田旗下的 Woven 开发了一种用于城市交通智能的多模态视觉语言模型，该模型在搭载 Megatron-Core 的英伟达 H100 GPU 上进行训练，旨在解读真实世界状况并预测未来趋势。
医疗保健领域同样蓬勃发展，日本创新者在外科手术机器人、CT成像和药物研发等领域广泛应用NVIDIA技术。佳能推出了日本首款NVIDIA加速的光子计数CT系统，而富士胶片则将日本首款搭载NVIDIA Blackwell技术的全身CT系统商业化，该系统采用基于扩散的深度学习重建技术来提升图像质量。在生命科学领域，由Xeureka运营的东京-1人工智能药物研发联盟持续扩张，卫材（Eisai）于今年4月加入，与安斯泰来（Astellas）、第一三共（Daiichi Sankyo）和小野药品（Ono Pharmaceutical）共同推进药物研发，这些公司均采用NVIDIA BioNeMo技术。川崎重工计划利用NVIDIA Holoscan IGX、Isaac for Healthcare、Isaac GR00T和Cosmos开发手术辅助机器人、护理辅助机器人和医院运输机器人。
为了加速这些基于视觉系统的部署，NVIDIA 正在扩展其 Metropolis 库。诸如 VSS Blueprint 3.2、DeepStream 9.1 和 TAO 7 等新工具使开发人员能够使用编码代理来构建和管理视频智能系统。包括日立、欧姆龙和清水建设株式会社在内的日本行业领导者正在利用这些 Metropolis 工具，在工厂、建筑工地和公共基础设施中部署视觉 AI 代理。
NVIDIA 的目标是提供开放、可移植的 AI 技术栈，而非封闭的服务。通过提供具有开放权重和配置方案的模型，NVIDIA 帮助日本企业维护数据主权，满足当地监管要求，并在其应用程序运行的任何位置部署 AI。这一分层战略——从国家级 Rubin GPU 集群到边缘优化的 Jetson 模块和专业医疗保健系统——使日本成为大规模物理 AI 部署的关键枢纽。
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