智东西

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西 7 月 16 日报道，英伟达今日宣布，日本领先的企业、初创公司和研究机构正在使用 NVIDIA Nemotron 开放模型、数据和库构建行业专用 AI 模型和应用，从而加速开发适合日本语言、行业和劳动力的 AI。

开放模型是国家 AI 生态系统的基础，使组织能够定制、部署和管理他们所控制的 AI。日本人口老龄化和劳动力转型等趋势推动了对针对本地行业的定制 AI 需求，以帮助增强劳动力、维持生产力并加速创新。

Nemotron 模型以开放的权重、数据集和配方发布，使组织能够透明地控制模型，以适应特定领域的工作流程，并将其部署到应用和数据所在的位置。开发者可使用 NVIDIA NeMo 来定制、评估和优化模型以满足其用例，并将其部署在符合监管、主权和数据本地化要求的环境中。

此外，构建可用于生产环境的高精度视觉 AI 智能体可能需要开发者花费数千小时完成数据收集、模型训练、验证和部署等工作。NVIDIA Metropolis 为开发者提供可用于构建 NVIDIA Cosmos 视觉 AI 智能体的库，集成了 80 多项新技能，可帮助开发者使用编程智能体将这一过程至少提高 6 倍。

" 每个国家和每家公司都应该拥有并掌控自己的智能基础设施。开放模式使这一切成为可能。" 英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋谈道，" 开放模式赋予各国、企业和研究人员自由地根据自身需求检查、改进、调整、保护和部署 AI 的权利。"

一、Nemotron 助力日本产业转型：优化日语 AI 应用，加速材料研发，提供金融智能

日本开发者们正利用 NVIDIA Nemotron 开放模型和数据集构建专用 AI，并根据日本各行业和公共部门的需求进行定制。

东京科学研究院、软银集团旗下的 SB Intuitions 和 Stockmark 正在采用 NVIDIA Nemotron 构建本地开发的 AI 模型，旨在服务于日本用户、企业和机构，以应对该国的人口结构和劳动力转型。

这些模型有的提升日语语言和推理能力，有的聚焦挖掘企业知识，有的用于财务文档翻译和资产管理报告生成等特定 AI 应用场景，为不同垂类行业的客户提供服务。软银集团还利用 NVIDIA Nemotron 平台开发并部署了一个大型电信模型，以实现电信网络的自主运营。

NVIDIA Nemotron 还在助力日本企业实现关键服务的现代化，提高生产力。

例如，AI 和机器人创企 avatarin 正在利用 NVIDIA Nemotron 开放模型和 NVIDIA NeMo，为企业级 AI 智能体开发日语语音和推理能力。NVIDIA HGX B300 系统提供私有 AI 基础设施，使智能体能够安全地分析客户对话并访问企业知识，提供更准确的响应；NVIDIA Jetson 则为边缘 AI 功能提供支持，包括正在日本各地机场和其他场所部署的数字虚拟形象系统。

另一个例子是 ENEOS Holdings，它正在使用 NVIDIA Nemotron 开放模型，结合 NVIDIA AI-Q Blueprint 和 NVIDIA ALCHEMI NIM 微服务，推进能源和材料研发领域的智能体 AI 工作流程，加速材料探索。

日立正利用 NVIDIA Nemotron 和 NVIDIA Cosmos 开放模型，结合其专有的信息技术（IT）和运营技术（OT）领域知识，开发物理 AI 技术，以应对现实世界的运营挑战。

此外，NVIDIA Nemotron 开放模型和 NVIDIA Agent Toolkit 正在帮助瑞穗银行、日本综合研究所（JRI）、乐天银行等在日本的银行和金融科技公司将受监管的金融数据转化为有价值的智能信息。

二、Metropolis 新增库和技能，助力视觉 AI 智能体部署落地

Asilla 、AWL 、富士通、日立、欧姆龙、清水建设株式会社、矢崎北美公司等日本工业和智能空间领导企业正在使用 Metropolis 将视觉 AI 智能体引入工厂、建筑工地、楼层、建筑物和公共空间。

Metropolis 提供了一套全面的开放库和技能，涵盖了视觉 AI 开发的整个生命周期，从创建数据管道到生成合成数据、微调模型以及大规模部署代理。

新增库包括：

NVIDIA VSS Blueprint 3.2帮助开发者构建和运行视觉 AI 智能体，这些智能体能够使用自然语言查看、推理和处理实时或录制的视频。新增的智能体编程技能可以更快地构建和运行自定义的、始终在线的视频智能体，这些智能体能够跨大型摄像头网络发出警报、汇总视频摘要和进行搜索。

NVIDIA DeepStream 9.1帮助开发者创建和部署从边缘到云端的实时多传感器视频分析管道，用于大规模摄取、多摄像头跟踪和运营分析。

NVIDIA TAO 7帮助开发者利用智能体技能自定义和优化 NVIDIA Cosmos 和其他视觉 AI 模型，用于标注、性能诊断、微调、数据生成和自动化机器学习。

NVIDIA Physical AI Data Factory技能可帮助开发者使用 NVIDIA Cosmos 自动生成和增强合成图像和视频数据，以填补罕见或新产品缺陷、环境变化和其他极端情况的训练空白，从而将视觉模型的准确性提升到新的水平。

日本企业正在使用 NVIDIA Metropolis 的新技术，将实时智能引入物理运营。

欧姆龙利用 VSS 驱动的视频分析智能体来增强自动化检测；日立 HMAX 的多款解决方案利用 VSS 驱动的智能体生成可操作的洞察，在轨道交通应用中帮助降低了 15% 的维护成本和能耗；富士通 Kozuchi AI 平台将 VSS 与其智能体记忆技术相结合，将长时间视频转化为运营知识，从而加速制造业、物流业、零售业和智能 空间等领域的决策制定；清水建设株式会社正在试点将 VSS 应用于建筑工人安全领域。

开发者可通过 GitHub 获取 NVIDIA VSS Blueprint 3.2 技能、NVIDIA DeepStream 9.1 技能和 NVIDIA TAO 7 技能。NVIDIA Physical AI Data Factory 和合成数据生成技能也可通过 GitHub 获取，并可使用 NVIDIA Brev 上的 Physical AI Launchables 进行探索。

三、与丰田扩大合作关系：智能汽车、软件工程、工厂仿真、多模态模型

英伟达扩大与丰田的合作，以推进物理 AI 在汽车、机器人和城市领域的应用。

此前，丰田宣布将开发下一代汽车，这些汽车将具备基于 NVIDIA DRIVE AGX 的高级驾驶辅助功能（L2++） ，并运行经过安全认证的 NVIDIA DriveOS 操作系统。

丰田可利用英伟达的加速计算、AI 软件和仿真技术来开发更安全、更智能的汽车，优化汽车工程工作流程，微调工厂运营并为城市智能系统提供支持，从而支持该公司实现更安全出行的愿景。

英伟达和丰田的最新合作涵盖以下方面：

加速打造安全智能汽车：丰田正利用搭载安全认证 NVIDIA DriveOS 操作系统的 NVIDIA DRIVE AGX，打造具备先进驾驶辅助功能的下一代汽车。这些汽车将提供 L2++ 级自动驾驶功能，实现更智能、更具情境感知能力的驾驶，同时保持丰田一贯的严格安全标准。

软件工程：随着车辆日益软件化，丰田正利用符合 MISRA 标准的 Code Assistant AI 模型加速车辆软件工程。该模型使用 NVIDIA Megatron-LM 进行训练和微调，并参考了包括 NVIDIA Nemotron 在内的多个数据集。通过应用定制的汽车 AI 模型来改进汽车专用代码的生成和审查，丰田工程师可以更高效地生成、审查和验证安全关键代码，从而在满足严格的汽车合规性要求的同时，加快开发速度。

工厂仿真：丰田正利用 NVIDIA Omniverse 库和 NVIDIA Isaac Sim 开放框架，将仿真技术引入生产车间，用于工厂和机器人工作流程、机器人运动仿真以及更广泛的数字孪生环境，从而优化制造运营。这种以仿真为先导的方法能够减少停机时间、提高效率、降低成本，并实现跨生产环境的持续优化。

多模态视觉语言模型：丰田旗下子公司 Woven 利用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 Megatron-Core，开发了 Woven City AI 视觉引擎，这是一款用于城市交通智能的多模态视觉语言模型。该模型旨在帮助解读真实世界状况，预测未来趋势，并为交通和基础设施系统提供响应支持。

四、世嘉将把经典游戏带到 RTX Spark 上

英伟达和世嘉为庆祝超过 30 年的合作，将 VIRTUA FIGHTER CROSSROADS 和未来的 SEGA 游戏带到英伟达 RTX Spark 超级芯片上。

这建立在两家公司长期合作关系的基础上，这段关系始于 30 年前，英伟达与世嘉合作开发用于街机系统和游戏机的新兴图形技术—— NVIDIA NV1 芯片为 PC 上的第一款《VR 战士》3D 格斗游戏游戏提供动力。

如今，世嘉将支持 RTX Spark，为玩家带来体验世嘉标志性游戏系列的新方式，包括即将推出的《VR 战士 CROSSROADS》。

初代世嘉秋叶原街机厅（现为 GiGO 秋叶原 3）宣布，《VIRTUA FIGHTER CROSSROADS》即将登陆 RTX Spark。

结语：英伟达与日企合作，推动开放的 AI 生态系统

AI 不仅仅是加速计算，而正成为基础设施。

英伟达及其在日本的合作伙伴展示了如何将先进的 AI 技术和智能体系统引入研究及业务，挖掘数据价值，提高生产效率，以及加速推进下一代研究发现和关键服务的智能化升级。