NVIDIA GTC 巴黎：推进物理 AI、智慧城市、机器人和自动驾驶汽车

by 哈罗德弗里茨 on 2025 年 6 月 16 日

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在GTC巴黎大会上，NVIDIA发布了一系列重要公告，巩固了其在AI驱动基础设施、数字孪生、机器人技术和自动驾驶汽车领域的领导地位。此次大会的核心主题——物理AI——彰显了NVIDIA致力于连接数字世界和物理世界，赋能合作伙伴和客户构建更智能、更安全、更可持续的系统的承诺。对于技术销售专业人士而言，这些创新代表着强大的解决方案组合，能够应对城市发展、制造业和出行领域最紧迫的挑战。

Omniverse智慧城市AI蓝图：赋能可持续的城市未来

NVIDIA 推出了面向智慧城市 AI 的 Omniverse 蓝图，这是一个集成了 Omniverse、Cosmos、NeMo 和 Metropolis 平台的参考框架。该蓝图旨在帮助城市及其合作伙伴创建可模拟、逼真的数字孪生，从而支持开发、测试和部署优化城市运营和基础设施的 AI 代理。

预计到 2050 年，城市人口将翻一番，城市面临着提供可持续服务和高效公共规划的日益增长的压力。Omniverse 蓝图通过提供统一的软件堆栈，实现无缝集成和管理，解决了构建和管理城市规模数字孪生的复杂性。Omniverse 支持物理上精确的模拟，Cosmos 为 AI 模型训练生成合成数据，NeMo 负责整理和完善大型语言和视觉语言模型。同时，Metropolis 部署 AI 代理进行视频分析，以提供实时洞察。

该工作流程简化：开发人员使用航拍或地图数据创建 SimReady 数字孪生模型，使用 TAO 和 NeMo Curator 训练和微调 AI 模型，并部署实时 AI 代理以实现监控和运营智能。早期采用者——包括 SNCF Gares&Connexions、K2K、Milestone Systems 和 Bentley——已利用该蓝图在维护、能源效率和公共安全方面取得显著改进。

例如，法国国家铁路公司 (SNCF) Gares&Connexions 已在其 3,000 个火车站网络中部署了数字孪生和人工智能代理，实现了 100% 的预防性维护准时率，将停机时间和响应时间减少了一半，并将能耗降低了 20%。在西西里岛，K2K 的人工智能代理基于 NVIDIA 的 AI Blueprint 和 Nebius 云构建，提供实时公共安全警报。Milestone Systems 的 Hafnia 项目正在创建一个匿名且符合法规要求的视频数据平台，用于人工智能模型开发；Linker Vision 和 AVES Reality 则将 3D 城市几何图形引入 SimReady Omniverse 孪生模型中。

DiffusionRenderer 和 Cosmos Predict

NVIDIA Research 持续突破 AI 渲染的界限，推出了 DiffusionRenderer。DiffusionRenderer 是一种神经渲染技术，将逆向渲染和正向渲染融合到一个高性能引擎中。这项技术使内容创作者和物理 AI 开发者能够编辑 2D 视频中的光照，生成用于 AV 和机器人训练的合成数据，并创建具有前所未有的真实感的逼真场景。

DiffusionRenderer 仅使用 2D 视频数据即可对场景进行去光和重光处理，无需 3D 几何体即可估算法线和材质粗糙度等复杂属性。这允许创建新的阴影、反射和光照条件，从而增强自主系统训练数据集的多样性和质量。

通过将 DiffusionRenderer 与 Cosmos Predict-1 集成，NVIDIA 进一步提升了合成数据生成的质量和一致性。Cosmos Predict 是 Cosmos 平台的一部分，为物理 AI 开发提供了世界一流的基础模型和加速数据管道。这些进步对于依赖高保真模拟和数据增强的行业（例如汽车、机器人和创意媒体）至关重要。

FoundationStereo、Scene Flow 和 Difix3D+

NVIDIA 的研究团队持续引领计算机视觉和人工智能领域的发展，多篇论文获得 CVPR 认可。FoundationStereo 能够从二维图像重建三维信息，其性能超越现有方法，并具备跨领域泛化能力。与布朗大学合作开发的零样本单目场景流估计模型能够从单幅图像预测三维运动场。Difix3D+ 能够消除三维场景重建中的伪影，提升数字孪生和模拟环境的质量。

NVIDIA 在自动驾驶大挑战赛上获得一致认可——连续第三年获奖——彰显了该公司在端到端自动驾驶系统开发方面的领导地位。

加速工业自动化

鉴于欧洲制造商面临劳动力短缺和可持续发展需求，NVIDIA 正在赋能下一代安全、AI 驱动的机器人。在 GTC 巴黎大会上，包括 Agile Robots、Extend Robotics、Universal Robots 等在内的领先机器人公司展示了基于 NVIDIA 平台的突破性成果。

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 是一款用于类人机器人推理的开放基础模型，现已开放下载，为物料搬运和制造领域提供更佳的适应性和指令执行能力。最新的 Isaac Sim 和 Isaac Lab 框架已针对 RTX PRO 6000 进行优化，现已开放开发者预览，支持高级仿真和学习。

NVIDIA Halos 是一款全面的安全系统，现已扩展至机器人领域，集成硬件、AI 模型和软件，确保整个开发生命周期的功能安全。Halos AI 系统检测实验室经 ANSI 国家认证委员会 (ANAB) 认证，为机器人和汽车应用提供合规性和安全性验证。NVIDIA IGX 平台和 Holoscan 传感器桥接器推出的全新安全扩展包进一步简化了安全功能与传感器到计算架构的集成。

AV 端到端 AI、安全和合成数据

NVIDIA DRIVE 持续推动全球向自动驾驶和高度自动化汽车的转变。这款全栈式自动驾驶软件平台已与领先的汽车制造商合作投入生产，能够实现安全、可扩展且高效的自动驾驶汽车开发。NVIDIA 的模块化方法允许客户采用整个堆栈或特定组件，支持从 ADAS 到完全自动驾驶的方方面面。

这套三机解决方案——用于 AI 训练的 DGX 系统、用于模拟和合成数据的 Omniverse 和 Cosmos 系统，以及用于车载计算的 DRIVE AGX——为自动驾驶汽车开发提供了全面的流程。该架构使汽车制造商能够将真实世界的驾驶数据转化为数十亿英里的模拟行驶里程，从而加速验证和持续改进。

NVIDIA 的端到端自动驾驶汽车软件利用深度学习和基础模型来处理传感器数据并控制车辆动作，超越了传统的模块化流程。用于自动驾驶汽车仿真的 Omniverse 蓝图和 Cosmos Predict-2 世界基础模型进一步增强了稳健类人驾驶系统的开发。

Cosmos Predict-2 增强了情境理解和视频生成功能，可加速自动驾驶汽车 (AV) 训练的合成数据创建。基于真实驾驶数据进行后期训练，可以生成多视角视频，从而扩充数据集并提升模型在复杂条件下的性能。Gatik、Oxa、Plus 和 Uber 等行业领导者已开始利用 Cosmos Predict 来扩展其 AV 开发。

领先的开源自动驾驶汽车模拟器 CARLA 现已集成 Cosmos Transfer 和 NuRec API，使开发者能够生成高保真合成场景并模拟各种驾驶场景。NVIDIA 物理 AI 数据集包含 40,000 个由 Cosmos 生成的片段，为训练和验证提供了丰富的资源。

NVIDIA Halos 的端到端安全

安全在自动驾驶汽车开发中始终至关重要。NVIDIA Halos 于今年早些时候推出，它提供了一个全面的安全平台，集成了硬件、软件和 AI 模型，确保从云端到汽车的整个过程中的安全开发和部署。DriveOS 安全认证操作系统符合严格的汽车标准，而 Halos 则在整个模拟、训练和部署过程中提供安全保障。

博世、Easyrain、Nuro 等行业领导者已加入 Halos AI 系统检测实验室，以验证其产品与 NVIDIA 技术的安全集成。这种协作方式可确保自动驾驶汽车系统满足最高的功能安全基准，从而支持行业向 AI 定义汽车的转型。