公司动态 - M2M Tech 于2026年3月16日宣布参加NVIDIA GTC大会，展示其构建在NVIDIA Omniverse之上并与DDN AI数据解决方案集成的统一物理AI架构 [1] - 该展示旨在演示边缘系统与机器人如何利用仿真、数据智能和确定性边缘执行，在“捕获、验证、学习、重新部署”的闭环生命周期中运行 [1] - 公司将在DDN展台体验区和DDN的“车轮上的AI工厂”Omniverse及物理AI之旅中进行现场演示 [7] 技术架构与展示 - 核心是一个可工作的参考架构，集成了M2M边缘AI平台、NVIDIA Omniverse和DDN AI数据平台，以支持端到端的物理AI [2][9] - 现场演示包括三项：1) VR至Omniverse机器人交互与回放；2) 低连接性环境下的边缘AI推理；3) 用于多站点基础设施的AI工厂架构 [3] - VR交互演示中，用户在NVIDIA Isaac Sim中通过定时、基于模式的任务与虚拟机械臂互动，展示直观的人机协同控制，VR输入驱动Omniverse仿真中机械臂的实时行为，实现低延迟交互 [9] - 边缘AI推理演示中，MEA平台在不依赖集中云连接的情况下执行本地推理，高价值事件在边缘被过滤并作为结构化证据存储，展示了在偏远站点和受限网络下的弹性运行能力 [9] - AI工厂架构演示展示了分布式边缘站点如何摄取数据、存储结构化事件、在Omniverse中仿真验证并将模型/策略重新部署到现场，阐释了从单个站点扩展到站点群的可重复模式 [9] 合作与行业意义 - 此次展示是M2M Tech与DDN及NVIDIA合作的成果，结合了DDN成熟的AI数据基础设施和M2M的边缘优先AI系统，提供从边缘实时感知到AI工厂加速训练与部署的端到端路径 [4] - 公司高管强调，从数字AI向物理AI的过渡是本十年决定性的基础设施挑战，需要边缘的确定性执行、可大规模摄取、索引和回放的AI数据层，以及模型接触真实世界前的仿真驱动验证 [5] - 该集成方法旨在帮助组织：通过部署前仿真验证提高安全性和可靠性；通过仅过滤和提升高价值事件来减少带宽和数据消耗；利用有证据支持的存储、检索和回放加速迭代周期；通过一致的治理、可观测性和操作控制实现跨站点扩展 [9] 公司及合作伙伴背景 - M2M Tech 为政府和企业环境提供确定性边缘AI平台，通过其MEA边缘AI平台和AURA/ARC软件栈，帮助组织在分布式关键任务站点安全部署和运行AI [6] - DDN 是全球领先的AI和数据智能公司，为最严苛的AI工作负载提供支持，确保海量规模下GPU的持续供给、高效和生产力 [8] - NVIDIA Omniverse 是一个用于开发和运营数字孪生及物理精确仿真的平台，支持跨工业应用的合成数据生成、策略验证和协同工作流 [10] 目标行业与应用 - 所展示的架构专为国防、医疗保健、交通、能源和先进制造等行业的大规模国家级应用而设计 [9]