NVIDIA CEO Keynote at CES 2025
文章语言：
简
繁
EN
分享
纪要
原文
会议摘要
CES 2025的主题演讲强调了人工智能在解决全球挑战和创造机会方面的变革力量。 Nvidia的进步，从RTX Blackwell家族的GPU到AI扩展规则和代理AI，都进行了展示，显示出对图形处理、计算机性能以及医疗保健、汽车和工业自动化等各个行业的重大影响。通过开源模型和工具推动人工智能获取普及并加速企业采用的倡议也受到强调。
会议速览
庆祝创新：在CES展览会上科技的变革力量CES展示了技术和人文交汇的地方，通过开创性的创新将挑战转化为更加联结、可持续和动态的未来的机会。
NVIDIA在CES 2025中技术创新的影响与未来愿景消费技术协会的首席执行官介绍了NVIDIA及其首席执行官，并赞扬了他们在各个行业对全球创新所做出的重大贡献，特别强调了他们在人工智能和加速计算方面的开创性工作。
智能的诞生：AI的令牌工厂通过一个新颖的工厂概念重新定义智能，生成令牌作为人工智能的基础元素，改变了人工智能的构建和理解方式。
革命性可能性：代币的变革力量代币解锁了无尽的机会世界，将生活的各个方面从知识和艺术转变为安全和医疗保健，展示了它们在推进人类体验和技术方面的关键作用。
数字：解开生命之谜数字被强调为重要工具，为我们的世界带来意义，使我们能够理解周围环境，预测潜在危险，并发现处理内在威胁的方法。
恢复和进步的标志令牌被描绘为工具，恢复失去的能力并促进进步，使集体在恢复丢失的能力后向前跃进。
英伟达CEO在CES展会上打破常规的着装Nvidia创始人兼首席执行官出现在拉斯维加斯的CES展会上，他穿着一件意想不到的夹克，并鼓励观众拥抱变化。
NVIDIA从NV1到革命性的GPU创新之路从1993年NV1开始，NVIDIA踏上了增强计算机功能的旅程，于1999年引入了可编程GPU，并在六年后推出了CUDA，显著推动了计算机图形和算法处理的发展。
人工智能的发展及其对计算的影响这段对话追溯了人工智能领域的重大进展，从最初理解像古巴这样的概念的挑战到机器学习在2012年通过变压器的发展产生的变革性影响，这一进步彻底改变了利用GPU进行机器学习来革新计算。这种演进使我们能够理解和生成各种形式的信息，改变了技术堆栈的每一层，从根本上改变了应用程序的构建方式和计算的执行方式。
通过AI支持的光线追踪，重新定义图像领域。演讲者谈到了由人工智能实现的光线追踪技术突破，这使得能够通过计算较少的像素并利用人工智能来预测其余部分来高效渲染高质量图形，从而导致下一代RTX Blackwell家族的发布。
英伦卡在物理系50系列揭秘的革命性布莱格韦尔城市结构英伟达推出了GeForce RTX 50系列，采用Blackwell架构，拥有92亿个晶体管，并在人工智能和光线追踪能力方面取得了重大进展，承诺在台式机和笔记本电脑GPU中实现无与伦比的性能和效率。
人工智能规模定律在指数数据增长中的演变这个行业正在迅速扩展人工智能，受到规模定律的驱动，该定律表明更多的数据、更大的模型和增加的计算会导致更强大的人工智能。随着互联网每年数据产量翻倍，人工智能可以利用这个庞大的多模态数据来建立基础知识。另外还出现了另外两个规模定律，反映了人工智能能力的直观增长。
探讨人工智能的规模定律及先进计算的作用这段对话讨论了人工智能通过尺度律的演变，强调了后训练和测试时间尺度技术，增强了人工智能的能力。它强调了这些进步的显著计算需求，并强调了先进计算硬件的关键作用，例如Blackwell芯片，在推动人工智能创新和解决复杂问题方面的作用。
颠覆性人工智能计算：MV Link系统和Blackwell GPU讨论突出了MV Link系统和Blackwell GPUs的发展和能力，强调它们在为像ChatGPT这样的应用生成AI令牌中的作用。该系统包含60万个部件，重达1.5吨，相比上一代，在每瓦特性能方面提高了四倍，显着增强了数据中心的计算效率和容量。值得注意的是，单个Blackwell系统相当于世界上最大的超级计算机，实现了1.4亿亿次的AI浮点性能，并以与全球互联网流量相当的速度处理数据。
提升模型性能和降低成本的AI计算扩展在训练和运行日益复杂的人工智能模型的情况下，大规模计算资源的必要性被讨论，强调了高令牌生成速率和降低成本以维持高质量、价格实惠的人工智能服务的需求。
英伟达通过使用NVIDIA Nims和Nemo技术实现智能AI的方法该对话突出了英伟达通过与软件开发人员和IT生态系统合作来促进代理AI发展的策略。关键举措包括英伟达Nims，针对各种任务进行优化的AI微服务；英伟达Nemo，一个用于上岗、训练和评估AI代理的系统；以及一套基于Lalama框架的开放模型，专为企业使用定制。这些努力旨在显著提升AI在理解、与用户交互和在各行业执行复杂任务方面的能力。
使用英伟达人工智能技术彻底改革行业NVIDIA的人工智能技术正在改变各个行业，包括工业人工智能、软件编码和知识工作，通过与ServiceNow、SAP、Siemens和Cadence等公司的合作。重点是开发人工智能代理，作为数字化的工作力量，用于任务如文档摄取、软件安全、药物发现和视频分析，旨在提高生产力和创新。此外，愿景还包括通过生成式API将人工智能直接集成到个人电脑中，标志着从传统计算模型向人工智能辅助环境的转变。
在Windows PC上通过WSL 2和Nvidia Nimo进行人工智能革命Windows WSL 2与Nvidia Nimo的集成旨在将Windows PC转变为世界一流的人工智能平台，使开发人员能够利用AI模型进行各种应用，包括由3D资产引导的图像生成。
英伦博时发布了宇宙：物理人工智能的世界基础模型英伟达推出Cosmos，这是一个旨在通过理解物理世界的世界基础模型，包括动态、空间关系和因果关系，利用自回归和扩散模型来推进物理人工智能的技术。
英伟达宇宙：彻底改变人工智能对物理世界的理解英伟达Cosmos是世界上第一个基于2000万小时视频训练的基础模型，专注于物理动力学，使AI能够理解物理世界，促进机器人的合成数据生成，并通过准确的视频字幕提高大型语言模型的性能。
宇宙平台：实时应用和高质量图像生成的开放式 AI宇宙平台现在开源并可在GitHub上使用，具有用于实时应用的自回归模型，用于高质量图像生成的扩散模型，先进的标记器，以及专为大规模数据处理而设计的AI加速数据管道。
用宇宙与全能宇宙的融合改变机器人和人工智能领域Cosmos的开放世界基础模型与Omniverse的基于物理的模拟系统的整合，创造出一个基于物理的多元生成器，反映了企业人工智能中Llama 3的成功。这种组合确保人工智能生成基于基本真相，增强了机器人技术和工业人工智能能力。
英伟达为机器人和工业数字化提供的三计算机解决方案英伟达为机器人和工业应用提出了一个由AI训练计算机（dgx）、AI部署计算机（agx）和数字孪生模拟与优化系统组成的三计算机系统策略。该方法旨在针对价值50万亿美元的制造业软件定义未来，聚焦于自动化和机器人技术整合。与Keyon和Accenture等行业领先公司的合作，旨在为仓库自动化和数字制造创造创新解决方案。
以AI为动力的数字孪生技术改变了仓库物流和自动驾驶汽车。康,安氏企业,和Nvidia正在利用人工智能和数字孪生技术优化仓库物流和自动驾驶车辆操作,通过模拟和预测分析解决诸如需求波动和人力可用性等挑战。
Thor：自动驾驶车辆的下一代处理器介绍自动驾驶车辆行业取得重大进展，宣布推出“Thor”，下一代处理器，旨在为自动驾驶卡车和汽车提供动力，突显了该行业的迅速增长和成为一个价值数万亿美元的机器人行业的潜力。
用Thor和安全定义的人工智能革新机器人技术和自主车辆。机器人计算机Thor拥有上一代产品20倍的处理能力，使其能够处理自动驾驶车辆和机器人的大量传感器数据。此外，该系统还通过了最高标准的汽车功能安全认证，标志着在安全和人工智能技术上取得了重大进展。
革命自动驾驶汽车：Nvidia的Omniverse和Cosmos在人工智能培训和模拟中。自动驾驶汽车行业利用英伟达的DGX、Omniverse和Drive AGX进行人工智能模型训练、模拟和产生合成数据。Omniverse利用人工智能和传感器日志构建数字孪生体，为增强训练数据创建逼真的4D模拟，而Cosmos将合成数据集扩展到数十亿英里，提高自动驾驶的安全性和性能。
用合成数据革新自主车辆开发利用基于物理仿真的合成数据生成技术，有望为自动驾驶汽车的人工智能培训数据大幅增加，加速行业发展进程。
通用机器人的黎明：由人工智能和合成动作生成技术驱动。通过先进技术的突破，通用机器人的发展正迅速推进，使得在现有人类环境中部署机器人而无需特殊适应成为可能。重点关注的领域包括主动机器人、自动驾驶汽车和人形机器人。一个主要挑战是为人形机器人收集足够的演示数据，这是一项耗时的工作。Nvidia Isaac Groot通过提供一个用于合成运动生成的平台来解决这个问题，通过仿真工作流程为模仿学习创造大规模数据集，从少量人类演示中加快发展通用机器人模型的过程。这个过程涉及遥操作、数据增殖和领域随机化，加速了由人工智能驱动的通用目的机器人模型的发展，标志着机器人时代的来临。
用DGX项目彻底改变AI：从研究到日常计算十年前启动的一个项目，名为DGX项目，通过为研究人员和初创企业提供一台即插即用的人工智能超级计算机，改变了人工智能发展。最初旨在简化访问人工智能计算能力，DGX 1已经发展为使人工智能成为日常计算的重要组成部分，迎合软件工程师、艺术家和所有计算机用户。
英伦卡发布基于秘密GB110芯片的最新AI超级计算机NVIDIA开发了一款新的人工智能超级计算机，代号为Project Digits，运行整个NVIDIA人工智能堆栈并利用GB110芯片，这是最小的Grace Hopper变种。这款超级计算机可以作为工作站或基于云的系统运行，其CPU是与联发科合作建造的，并通过芯片间MvLink连接到Blackwell GPU。预计将在五月左右推出，展示了AI计算能力方面的显著进展。
革新人工智能和计算：引入新的超级计算机和人工智能模型。技术上的突破性进展已经宣布，包括新的超级计算机和全球首个实体人工智能基础模型，旨在推动机器人和自动驾驶汽车等行业的发展。
要点回答
Q：演讲中提到技术在将挑战转化为机遇中的作用是什么？
A：技术不仅可以解决挑战，还可以帮助我们更聪明地前进，过更健康的生活，以及用新的方式体验这个世界，从而导致更聪明的解决方案和更紧密和充满活力的生活。
Q：为什么在全球挑战严峻的时候，大胆的解决方案至关重要？
A：大胆的解决方案至关重要，因为需要它们来解决当今的挑战，这些挑战需要创新方法来实现可持续发展和全球食品生产方面的突破。
Q：在演讲中提到的一些AI可以应用的例子是什么？
A：AI可以应用到各个领域，比如实现先进的聊天机器人、机器人、软件定义车辆、虚拟世界、同步工厂生产线，并通过光线追踪和DLSS技术提升计算机图形。
Q：黄仁勋的早年经历如何影响他的职业和领导能力？
A：黄仁勋在洗碗工和巴士男工作的早期经历教会了他辛勤工作、谦逊和热情的价值观，这帮助他度过了英伟达早期的挑战，并为公司的成功做出了贡献。
Q：演讲中描述的AI的生成能力有什么重要意义？
A：AI的生成能力的重要性在于它可以将文字转化为知识，让图像生动起来，将想法变成视频，安全地在环境中导航，教会机器人像大师一样行动，庆祝胜利，并提供安心感。
Q：Nvidia在这些年中推出了哪些创新？
A：Nvidia推出了创新技术，如NVIDIA GPU、CUDA和DLSS，推动了人工智能、计算机图形学的发展，并使人工智能普及。
Q：根据演讲，人工智能如何改变了计算？
A：人工智能已经通过改变技术堆栈的几乎每一层，从创建软件工具到在GPU上处理神经网络，彻底改变了计算机的工作方式。
Q：DLSS技术如何提升计算机图形的性能和质量？
A：DLSS 技术代表深度学习超级采样，通过使用人工智能来推断和预测未直接渲染的像素，从而提高性能和质量，减少计算负载并生成高质量图形。
Q：新GeForce RTX 50系列的规格是什么？
A：全新的GeForce RTX 50系列采用了Blackwell架构，拥有920亿个晶体管，4000个TOPS，4PFLOPS的人工智能性能以及380光线追踪TFLOPS。此外还包括125着色器TFLOPS和内部对等性能的Germa单元，以及来自Micron的G7内存，速度达每秒1.8TB，是上一代产品性能的两倍。
Q：可编程着色器处理神经网络的能力有什么好处？
A：可编程着色器处理神经网络的能力使得神经纹理压缩和神经材质着色得以创造。这项技术通过使用人工智能学习纹理和压缩算法，从而提高图像的质量，呈现出高度详细和美丽的视觉效果。
Q：新的RTX布莱克威尔59有什么重要意义？
A：新的RTX Blackwell 59代表了图形卡在机械设计和性能能力方面的重大进步。该设计融合了双风扇和最先进的工程技术，使其高效而视觉上令人印象深刻。
Q：新的RTX 4090与之前的型号相比如何？
A：全新的RTX 4090价格为1599美元，被认为是一款10000美元PC娱乐指挥中心最佳投资之一。 它采用液冷技术和华丽灯光，性能卓越，是一款价值549美元的宝贵升级。
Q：RTX Blackwell系列提供了哪些性能改进？
A：RTX Blackwell系列提供了比之前的490型号更高性能的升级，售价为549美元，该系列从57型号延伸到了59、50、90型号，每个型号都有更大的性能提升。
Q：RTX Blackwell 57笔记本电脑如何利用人工智能？
A：人工智能在RTX Blackwell 57笔记本电脑中被利用，利用张量核心进行光线跟踪，仅处理必要的像素，并利用人工智能生成其余部分，从而显著提高能源效率。
Q：演讲者认为计算机图形学的未来会是什么样子？
A：计算机图形学的未来预计将围绕神经渲染展开，这是人工智能和计算机图形学的融合。预计未来的GPU，如1590，将能够适应笔记本电脑并提供先进的功能。
Q：演讲者如何描述AI对NVIDIA产品的影响？
A：演讲者描述，人工智能已经走过了一个完整的循环，最初是通过民主化AI，如今引入AI到GPU中，彻底改变了GeForce。
Q：演讲中提到的缩放定律是什么，它们如何影响人工智能和GPU的性能？
A：演讲提到了两种规模定律：数据规模定律，表明更多的数据会提高模型效果；训练后规模定律，涉及强化学习和人类反馈等技术，用于为特定领域的技能进行优化和微调。这些规模定律通过促使需要更多计算和先进的人工智能模型，影响了GPU的性能。
Q：今天的计算机领域中，Blackwell芯片的重要性是什么？
A：Blackwell芯片的重要性在于它支持人工智能的规模需求，已经投入全面生产，并被全球的云服务提供商和计算机制造商所采用，同时也推动了对Nvidia计算的巨大需求。
Q：M V链系统与布莱克威尔芯片部署有什么关联？
A：M V 链接系统与 Blackwell 芯片的部署相关，因为它是一个基础设施组织，包括广泛的电缆和连接多个 GPU 的脊柱。该系统旨在容纳各种数据中心，采用液冷技术，是 Blackwell 芯片部署物流的关键部分。
Q：在演讲中提到的性能每瓦特和每美元的提升是多少？
A：每瓦性能提高了4倍，每美元性能提高了3倍，这意味着训练模型的成本降低了3倍，或者如果想将模型大小增加3倍，成本也会保持不变。
Q：Great Blackwell System的目的是什么？
A：Great Blackwell系统的目的是将训练AI模型的成本减少三倍，这样将模型尺寸增加三倍的成本大致相同。此外，它旨在提高服务质量，保持客户成本低廉，并允许AI继续扩展规模。
Q：AI tokens和数据中心受电力限制的意义是什么？
A：AI代币被用于各种应用，比如ChatGPT，并且是由AI工厂系统生成的。数据中心受电力限制，由于每瓦性能提高，这些数据中心的收入可以增加4倍，从而提升业务潜力。
Q：创建一个巨大芯片的目标是什么？
A：创建一个巨大芯片的目标是将人工智能所需的大量计算整合到一个芯片中，该芯片将比现有芯片大很多，并具备多个黑韦尔GPU等特性。
Q：1.4艾泽弗洛普的AI浮点性能芯片的规格是什么？
A：这款1.4艾泽夫洛普的AI浮点性能芯片拥有14TB的内存和每秒1.2PB的内存带宽，与当前整个互联网流量相当。芯片集成了各种组件，包括CPU、GPU、HBM内存和网络。
Q：人工智能互动的未来会发生什么变化？
A：未来的AI互动将涉及更复杂的过程，AI系统将会自我对话，思考和内部反思，从而导致更高的代币生成率。AI还需要提供更好和更快的回应，导致推理计算增加。
Q：Nvidia 提供AI能力给企业的方式是什么？
A：Nvidia为企业提供AI能力的方法是与软件开发人员和IT生态系统合作，将Nvidia的技术集成到AI库中。这使开发人员能够构建可以将视觉、语言理解、语音和数字生物学等AI能力整合到其软件产品中的应用程序。
Q：Nvidia Nems是什么，它们有什么作用？
A：Nvidia Nems 本质上是一个数字员工入职、培训、评估和治理系统。它们促进了人工智能代理与人类员工共同工作、代表公司执行任务，并从公司的特定业务流程和词汇中学习的集成和表现。
Q：喇嘛模型及其变体的重要性是什么？
A：拉玛模型，特别是拉玛3.1模型，已被广泛下载和用于创建其他模型。其重要性在于它们可以被调整用于企业使用，进而提供一系列从小型、快速响应器到大型、能力强大的模型，可以充当其他模型的教师或评估者的Llama Nemotha套件。这些模型可以在线获取，并在各种人工智能功能排行榜中处于领先地位。
Q：人工智慧代理對全球軟體工程師的預測影響是什麼？
A：人工智能代理被预测将成为软件工程师的重要助手，有可能提高生产力，并改善编写的代码质量。全球大约有3000万软件工程师，使用人工智能代理有望大大推动软件开发行业的发展。
Q：根据语音，AI智能代理是如何运作的呢？
A：AI代理作为模型系统，用于推理任务，将任务分解为小任务，检索数据，或使用工具生成高质量的响应。它们被设计用来协助特定任务，比如提供数字化的劳动力能力和执行特定领域的任务。
Q：人工智能代理如何在各个领域应用的一些例子是什么？
A：AI代理在多个领域得到应用，包括教育，他们可以生成互动播客；软件安全，他们可以扫描漏洞；药物发现，他们可以筛选数十亿种化合物；以及交通管理，他们可以监控和重新路由工人或工业设施中的机器人。
Q：Nvidia Metropolis是什么，它提供了什么功能？
A：英伟达都市是人工智能代理的蓝图，可以分析来自数十亿摄像头的内容，生成大量视频数据。它提供互动搜索、摘要、自动报告等功能，可以监控交通流量，标记拥挤或危险的情况，并帮助管理工业流程。
Q：英伦如何计划将人工智能集成到个人设备和个人电脑中？
A：Nvidia计划利用Nvidia WSL 2将人工智能整合到个人设备和PC中，这将允许创建可以在PC上运行的AI代理。该整合旨在使Windows PC成为世界一流的AI平台，并支持直接在其上使用AI模型。
Q：Nvidia WSL 2是什么，对人工智能有什么好处？
A：英伟达WSL 2是一个操作系统功能，允许多个操作系统共存于单一系统中，为开发人员提供直接访问裸金属的能力。这个功能是为开发人员优化的，支持云原生应用，并考虑了CUDA集成，对于运行人工智能模型至关重要。
Q：讨论了人工智能图像生成方面的进展有哪些？
A：讨论的AI图像生成的进展涉及到使用英伟达的微服务，如Flux，它允许从简单的文本提示中合成图像。这项技术帮助艺术家们创建符合3D场景的视觉表达，提供了改进构图、改变摄像机角度和重新想象场景的能力。
Q：Nvidia在PC上的AI方法如何与传统的AI用途不同？
A：Nvidia在PC上的人工智能方法旨在利用Windows PC的广泛使用，创建一个支持人工智能的平台，而不仅仅在云端运行人工智能。这涉及与PC制造商合作，确保他们的设备准备好接纳人工智能，并支持人工智能融入日常计算任务中。
Q：Nvidia宣布Nvidia Cosmos的意义是什么？
A：Nvidia宣布Nvidia Cosmos的意义在于引入了一个旨在理解物理世界的世界基础模型。该模型包含对语言、物理动力学、空间关系、因果关系和对象持久性的理解，标志着更逼真和具有情境意识的人工智能系统迈出了一步。
Q：这2000万小时视频的主要焦点是什么？这些数据的潜在应用有哪些？
A：2000万小时的视频主要集中在物理、动态的事物，比如自然主题、人类行走、手部运动和快速摄像机移动。这些数据被用来教导人工智能理解物理世界，目标是产生合成数据，提炼数据以启动机器人模型的开始，创建多个基于物理的场景，为视频添加标题，以及训练多模态语言模型。
Q：训练使用物理视频数据的人工智能有哪些潜在用途？
A：使用物理视频数据训练的人工智能可以用于合成数据生成，以训练模型，将其浓缩为播种机器人模型的开端，生成多个基于物理的场景，为训练语言模型加上字幕，以及与全宇宙连接，创建一个基于物理的多元宇宙生成器。
Q：Nvidia Cosmos 是什么，它有什么特性？
A：Nvidia Cosmos是一个平台，拥有用于实时应用的自回归模型，用于高质量图像生成的扩散模型，学习真实世界数据词汇的标记器，以及包括Nvidia的Cudamani加速和AI加速的数据管道。这个数据处理管道旨在处理涉及AI训练的大量数据，并且以开放许可在GitHub上提供。
Q：将NVIDIA Cosmos连接到Omiverse的意义是什么？
A：将Nvidia Cosmos链接到Omniverse的重要性在于提供了一个可以控制和调节人工智能生成的以物理为基础的系统，从而产生一个物理模拟的多宇宙生成器。这种大型语言模型和基于物理的模拟器的结合确保了人工智能生成是基于真实的，这对于像机器人技术和工业人工智能这样的应用至关重要。
Q：Nvidia战略中建造机器人系统所需的第三台计算机是什么？
A：根据英伟达公司的战略，每家机器人公司都需要构建三台计算机来组成一个三计算机系统：用于训练人工智能的DGX计算机，用于在机器人和自主机器中部署的AGX计算机，以及通过使用英伟达的Omniverse和Cosmos平台来提供模拟和合成数据生成数字孪生计算机用于练习和完善。
Q：数字孪生在制造业中有什么意义？
A：制造业中数字孪生的重要性在于每家工厂最终都会拥有一个与实际工厂运行方式完全相同的数字孪生。这个数字孪生可以通过模拟各种场景来预测和优化运营，有助于优化人工智能、提供合成数据，并确定实际工厂最优编程约束。
Q：Nvidia、Accenture 和 Kon 在仓库自动化领域如何合作？
A：英伟达、埃森哲和康尼公司正在合作，将物理人工智能引入仓储和配送中心市场，重点是改善供应链解决方案。他们正在利用英伟达的Omniverse蓝图，如Mega，来在数字双孪环境中测试和优化机器人舰队，允许在实际仓库中实施物理变化之前进行模拟和操作KPI的测量。
Q：英伟达(Nvidia)的自动驾驶技术与汽车行业的关系是什么？
A：Nvidia的自动驾驶技术，包括用于训练人工智能、模拟和生成合成数据的三台计算机，目前已被全球各大汽车公司用于他们的数据中心。这包括与Waymo、特斯拉、比亚迪、捷豹路虎、露西德、里维安等合作，并现在与丰田合作共同打造下一代自动驾驶车辆。
Q：自动驾驶汽车的下一代处理器是什么，它有什么能力？
A：自动驾驶车辆的下一代处理器称为Thor。它处理来自摄像头、高分辨率雷达和激光雷达的大量传感器信息，并且设计用于全面生产。Thor的处理能力是上一代Orin的20倍，Orin是自动驾驶车辆的标准，它还可以作为通用机器人计算机，可用于各种应用，如自主移动机器人、机器人和人工智能。
Q：Nvidia的专用AI计算机在汽车的功能安全方面已经达到了什么样的标准？
A：NVIDIA的专用人工智能计算机已达到ISO 26262功能安全标准，这是汽车领域的最高标准。这是经过15,000个工程年的工作成果，使其成为首个被认证达到这一标准的软件定义可编程人工智能计算机。
Q：在构建自动驾驶车辆中使用的三台关键计算机是什么，它们各自的用途是什么？
A：用于构建自动驾驶车辆的三台关键计算机是用于训练人工智能模型的Nvidia DGX、用于测试和生成合成数据的Omniverse，以及用于车辆内部操作的Drive AGX 超级计算机。
Q：合成数据如何增强自动驾驶汽车的训练？
A：由Nvidia Omniverse 和 AI 模型驱动的自动驾驶车辆数据工厂生成的合成数据，通过提供大量数据来解决边缘情景，从而增强自动驾驶车辆的训练。这在真实世界数据有限时是至关重要的。
Q：根据演讲者的说法，普通机器人领域预期将取得哪些突破？
A：演讲者预计未来几年将会在普通机器人领域取得非常快速的突破，类似于计算机图形学的革命。讨论的推动技术将使普通机器人能够有显著进步。
Q：Nvidia Isaac组在机器人领域中的作用是什么？
A：Nvidia Isaac Group是一个提供技术、工具和人工智能的平台，旨在加速通用机器人的开发。它通过提供机器人基础模型、数据管道、模拟框架和Thor机器人电脑，帮助解决开发人员在捕捉和筛选真实世界数据时面临的挑战。
Q：在人工智能发展领域，DGX-1项目有何重要意义？
A：DGX-1 项目是一台人工智能超级计算机，旨在使研究人员和初创公司能够拥有一台即插即用的人工智能超级计算机。通过整合不同的 Nvidia 产品，它彻底改变了人工智能开发，并成为第一台交付给初创公司 OpenAI 的人工智能超级计算机。
Q：Nvidia Project DIGITS 的功能和特点是什么？
A：Nvidia项目DIGITS是一台人工智能超级计算机，旨在运行整个Nvidia人工智能平台，可作为云平台或本地工作站进行访问。它采用生产中的GB110芯片，预计在五月左右推出。它提供了对Nvidia整个超级计算平台的访问，并支持人工智能、机器人技术和自动驾驶汽车的最新进展。
