GTC 2025 即将在下周盛大开幕，期间将举行多场中文观看派对。GTC Watch Party 是由 NVIDIA 本地专家主持，以中文讲解，带领参与者同步观看某一精选演讲并解读和实时答疑的会议形式。这是一个互动式的会议，我们鼓励您在聊天区参与讨论，DG视讯·(中国区)官方网站提出见解或问题。但请注意，原始演讲者可能不会出席本会议。
借助 NVIDIA 机器人解决方案，我们帮助人形机器人合作伙伴 Galbot 快速构建了一个端到端解决方案，用于复杂的工业随机无序抓取任务。深入了解技术流程，探索我们如何创建数字孪生并在仿真和真实环境中验证我们的软件栈，以加速工程开发。
全球各大行业都在竞相向软件定义过渡，使用 AI 和仿真技术的最新进展实现企业转型。与会者将听到这群杰出人士讲述他们的工业数字化历程，了解他们如何使用生成式 AI、开放数据框架和先进的数字孪生为企业开创从加速规划到代理式 AI 驱动的新一代自主运营等新机遇。
NVIDIA Cosmos 正在改变机器人和自动驾驶汽车的学习方式，通过世界基础模型加速基于物理感知的合成视频生成。与 NVIDIA 生成式 AI 研究副总裁 Ming-Yu Liu 一起了解 Cosmos 如何推动物理 AI 开发的普及——为开发者提供开放的模型和工具，使其能够以前所未有的速度构建定制化的世界模型。
AI 智能体是新型的数字化劳动力，它们为我们工作，并与我们协同工作。它们能够对一项任务进行推理，制定计划，并检索数据或使用工具来生成高质量的回复。数据是 AI 智能体的“燃料”，但企业数据的规模和复杂性往往使其难以高效利用，成本高昂且耗时。为了在 AI 时代蓬勃发展，企业必须找到一种方法来充分利用其所有数据。加入本场会议，了解相关工具和框架。这些工具和框架能够帮助更便捷地构建代理式 AI 系统，连接 AI 智能体与可复用工具库，从而释放您的数据，并在组织内部推动效率提升。
开发代理式 AI 系统面临多项挑战：连接当前存在的众多 AI 智能体框架和编排工具；对代理式 AI 系统进行评估和基准测试；对于复杂的代理式 AI 工作流程或生产环境而言，遥测和记录至关重要；要实现最佳性能，需要进行系统级别的加速，而这只有在了解整个系统的情况下才能实现。
了解有助于构建全栈加速代理式 AI 系统的技术，这些技术可以加快开发者的速度并提供内置互操作性，以便从最适合您任务的可用框架中进行选择。
AI 正在通过改变我们创作、处理和分享内容的方式，为媒体制作行业带来变革。它可以帮助艺术家和作家生成脚本、音乐和视觉效果。现在，该行业正在使用自然语言处理和 Transformer 模型创建对话和故事大纲，帮助故事讲述者构思故事。音乐制作人员使用 AI 创作和改进作品；视觉特效人员将 AI 用于提高转描、调整色彩、创建计算机生成图像等任务的效率；媒体传播人员使用 AI 优化内容分发和个性化。AI 驱动的推荐系统可以通过分析用户数据推荐符合个人喜好的内容，提高观众的参与度。另外，AI 在管理数字版权、检测版权侵权和确保遵守许可协议方面也发挥着重要作用。随着 AI 的不断进化，DG视讯·(中国区)官方网站它将继续改变传统的媒体制作工作流。但它在为创作带来新的可能性的同时，也引发了关于真实性和内容操纵的重要伦理问题。本会议将重点介绍这个新领域在技术和软件产品方面的最新进展。
能源企业处理着世界上一些规模最大、最为复杂的数据集，从石油与天然气行业的地震勘测数据和测井记录，到电力行业的电网传感器数据和智能电表读数。DG视讯·(中国区)官方网站本场会议汇聚了行业领袖，共同探讨特定领域的 AI 模型如何将这些海量数据源转化为具有可操作性的情报。他们将分享真实案例，展示生成式 AI 不仅如何大幅节省成本，还如何通过提高生产力和运营效率来开辟新的收入来源。本场会议将深入探讨加速 AI 应用的策略，降低运营成本，并实现更快速、更安全且更明智的决策。关键议题将包括克服 AI 模型开发与部署过程中面临的挑战，以及深入了解 AI 如何助力能源行业在整个价值链上实现更高的效率、可持续性和可靠性。
开发者们正在打造更加智能、反应敏捷且高效的人形机器人，这些机器人有能力变革制造业、医疗健康和零售业等多个行业。NVIDIA 正在构建 Isaac GR00T —— 一个用于开发人形机器人的平台。Isaac GR00T 平台由四个部分组成：用于认知和控制的机器人基础模型；基于 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 构建的仿真框架；用于生成合成数据和环境的数据管线；最后是机器人上搭载的超级计算机—— NVIDIA Jetson AGX Thor。这场会议将通过具体的用例和实例，介绍 NVIDIA Research 和工程团队所构建的该平台四大支柱中的最新进展。
深入地了解 Isaac GR00T 平台的主要组件，以及开发者如何利用每个部分；
深入了解 NVIDIA Research 的统一通用模型的进展情况，以及在行业中的早期部署成果；
基于 NVIDIA Omniverse 平台和 Cosmos 平台构建的、用于克服人形机器人数据挑战的新工作流；
深度探讨世界上最先进的机器人超级计算机 Jetson AGX Thor 的全新性能规格。
NVIDIA 用于视频搜索和总结的 AI 蓝图能够创建交互式分析智能体，这些智能体可以对海量视频进行推理，评估实际流程，并提供决策见解，从而简化操作。该蓝图将强大的视觉语言模型（VLM）、大语言模型（LLM）和 NVIDIA NeMo Retriever 整合到一整套软件中，用于构建、微调以及部署各种不同的视觉理解智能体。
这些交互式 AI 智能体在我们的工厂、仓库、机场和城市中利用实时多摄像头视频流以及长上下文理解能力，帮助运营团队从更丰富的洞察和更自然的交互中更快地做出更好的决策。
了解更多关于 NVIDIA 视频搜索和总结 AI 蓝图的信息，以及你如何在本地或云端进行定制和部署。
机器人技术的 ChatGPT 时刻已经到来。人形机器人将成为世界上有史以来最大规模的通用机器人部署之一。听听来自 NVIDIA 以及领先机器人公司的专家对人形机器人未来的展望，揭秘人形机器人、基础模型和基于物理的仿真方面的突破，共同探讨如何加速人形机器人技术的发展。
CUDA 平台是 GPU 计算生态系统的基础。每一个使用 GPU 的应用程序和框架都是通过 CUDA 库、编译器、runtimes 和语言来实现的——这意味着 CUDA 的发展速度与其生态系统的演进速度一样快。在这次由 CUDA 架构师之一发表的以工程为重点的演讲中，你将了解到 CUDA 以及整个 GPU 计算领域的新功能，和未来发展方向。
Python 无处不在。模拟、数据科学以及生成式 AI 都依赖于它。但各种工具让新手们困惑不已，不知从何入手。我们将带领您深入了解围绕加速 Python 编程的充满活力的社区和生态系统。探索各种能在 Python 中实现高效计算和性能优化的工具、库以及框架，其中包括 CUDA Python、RAPIDS、Warp 和 Legate。我们还将讨论与 PyData、PyTorch 和 JAX 社区的集成点。了解社区内的协作成果，包括推动加速计算领域创新的开源项目和贡献。我们将讨论利用这些框架提高开发 AI 驱动的应用程序和进行大规模数据分析的效率的最佳实践。
AI 定义的汽车正在塑造智能驾驶的未来。为了安全地开发并部署这些车辆，需要一个结合高性能车载计算和可扩展基础设施的端到端平台。了解 NVIDIA 如何通过从云端到车端的三个计算平台方案引领这一以 AI 为核心的技术方向，并探讨生成式 AI 如何推动行业迈向基础模型赋能的端到端方案，将智能驾驶体验提升至新高度。
AI 定义的汽车正在通过端到端集成平台推动智能驾驶革命 NVIDIA 的三个计算平台方案从云端延伸至车端，提供可扩展的高性能车载计算能力生成式 AI 正在推动基础模型的进步，加速更安全、更可靠的智能驾驶技术的开发。
本次会议将详细阐述 NVIDIA 在安全法规与国际标准合规方面的战略，包括基于 AI 的端到端自动驾驶汽车技术栈的应用及其影响。了解生态合作伙伴如何从这一战略中获益。
人形机器人硬件的发展正在加快。可以合理预计，在未来三年内将会出现具有商业可行性的人形机器人硬件。问题在于，我们要如何构建能让这些机器人发挥作用的 AI 呢？人形机器人拥有高维度的动作空间和高维度的多模态感知空间，这对现有的模式构成了挑战。我们将更深入地探讨这些挑战，并重点介绍一些前景广阔的发展路径。
以上中文观看派对在会议开始时间前 15 分钟，登录状态下，下方会出现一个【Join Watch Party Now】的链接。点击该链接，可以在您的电脑上或从您的网络浏览器中启动 Microsoft Teams 参加会议。
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