文章核心观点 NVIDIA与诺和诺德合作通过创新AI用例加速药物发现工作，同时DCAI的Gefion超级计算机助力丹麦医疗生态系统发展 [1][5] 合作加速药物发现 - NVIDIA与诺和诺德合作加速药物发现，支持诺和诺德与DCAI使用Gefion主权AI超级计算机的协议 [1] - 双方旨在创建定制AI模型和代理，用于早期研究和临床开发，并应用先进模拟和物理AI技术 [2] - 诺和诺德将使用NVIDIA多个平台和服务进行药物发现、构建定制工作流和创建模拟环境 [3] - 诺和诺德研究人员聚焦多个AI研究项目，还将合作利用科学文献构建生物医学大语言模型 [4] 助力丹麦医疗生态系统 - DCAI拥有并运营丹麦旗舰AI超级计算机Gefion，降低先进计算能力获取门槛 [5] - 丹麦初创公司Teton利用Gefion加速AI护理伴侣开发，早期试验夜间接班职责最多减少25% [7] - 有制药公司用Gefion加速神经和精神疾病药物研发，还有公司用其加速口服替代药物开发 [8] - 丹麦卫生组织将用Gefion整合健康数据，方便分析数据、识别疾病模式和开发个性化治疗 [9]

文章核心观点 公司宣布构建全球首个面向欧洲制造商的工业AI云，助力欧洲工业企业推进模拟优先、AI驱动的制造业发展 [1][3] 分组1：构建欧洲首个工业AI云 - 公司将在德国建造AI工厂，配备10,000个GPU，运行相关加速工作负载，为欧洲制造商支持工业AI工作负载 [1][3] - AI工厂将遵循NVIDIA Omniverse蓝图框架建设，使用Cadence的平台进行模拟和优化 [4] - 此投资将作为加速欧洲制造商AI发展和应用的起点，为AI超级工厂做准备 [5] 分组2：工业软件领导者借助NVIDIA技术加速产品发展 - 独立软件供应商使用NVIDIA技术加速产品组合，西门子与公司扩大合作，推动工业AI和数字化发展 [6][7] - Ansys将Omniverse集成到软件中，沃尔沃汽车使用Ansys软件在NVIDIA GPU上加速流体模拟2.5倍 [8] - Cadence用新超级计算机变革多市场AI加速模拟，法国Ascendance使用其软件和NVIDIA GPU使模拟运行时间减少20倍 [9] 分组3：欧洲企业全面重塑制造业 - 舍弗勒利用AI工厂和NVIDIA技术进行数字工厂规划等，创建设施数字孪生，与合作伙伴整合蓝图 [10][11] - 宝马集团构建生产设施数字孪生，与西门子加速车辆空气动力学模拟，速度提升30倍 [12][13] - 梅赛德斯 - 奔驰使用Omniverse虚拟设计和优化工厂装配线，提高全球工厂效率 [13]

文章核心观点 西门子与英伟达宣布扩大合作，加速工业人工智能和数字化的新时代，推动未来工厂的发展，双方技术结合将助力工业企业利用全面的人工智能技术进行下一代工厂自动化[1][2] 合作背景与发展 - 2022年双方宣布合作，将西门子Xcelerator组合技术与英伟达Omniverse平台连接，实现工业元宇宙，后合作扩展至生成式AI、工业AI和机器人领域[3] 合作成果与应用 - **产品生命周期管理可视化**：西门子将英伟达技术集成到Xcelerator平台，今年推出的Teamcenter Digital Reality Viewer带来实时光线追踪功能，HD现代重工利用该功能可视化下一代船舶设计，减少设计迭代时间[4][5] - **产品虚拟模拟测试**：英伟达Blackwell GPU与西门子计算流体动力学软件结合，可显著提高产品虚拟模拟测试速度，宝马集团和西门子实现车辆瞬态空气动力学模拟加速30倍[6] - **工厂运营变革**：新的西门子工业PC支持英伟达GPU，可实现复杂工业自动化任务，AI执行加速25倍；先进AI代理将在西门子Industrial Copilot组合中无缝工作，其工业操作副驾驶将生成式AI引入车间操作员[7][8] - **视频搜索与总结**：双方合作的蓝图可实现视频搜索和总结，为车间运营提供实时AI辅助，节省30%的被动维护时间[9] - **工业系统安全**：双方合作开创一类新的运营技术网络安全，集成英伟达BlueField DPUs，追求AI驱动的网络安全[9] 公司信息 - **西门子**：是专注于工业、基础设施、移动和医疗保健的领先技术公司，2024财年营收759亿欧元，净利润90亿欧元，全球约有31.2万名员工[11][12] - **英伟达**：是加速计算领域的全球领导者[13]

文章核心观点 - NVIDIA与GE HealthCare合作推进自主成像创新，利用Isaac for Healthcare平台开发自主X射线技术和超声应用，以扩大医疗服务可及性并加速医疗机器人解决方案发展 [1][3] 合作背景与目标 - 医疗行业对医疗服务需求远超供给，超声和X射线是常用诊断成像系统，但近三分之二全球人口无法使用，增强成像系统的机器人能力有助于扩大医疗服务可及性 [3] - GE HealthCare致力于开发创新技术，与NVIDIA合作利用物理AI改善患者就医机会，应对医疗工作量增加和人员短缺挑战 [5] 合作内容 - NVIDIA与GE HealthCare合作近二十年，在CT和MRI、图像引导治疗和乳腺摄影等领域构建创新图像重建技术 [4] - 此次合作聚焦开发自主X射线技术和超声应用，GE HealthCare使用NVIDIA Isaac for Healthcare医疗设备模拟平台，在虚拟环境中训练、测试和验证自主成像系统能力 [1][2] Isaac for Healthcare平台介绍 - 基于NVIDIA的三款机器人计算机构建，包括针对医疗机器人微调的AI模型，具有模拟框架，可在NVIDIA Holoscan上无缝部署，实现实时机器人决策 [6] - 开发者可访问基于物理的医疗环境数字双胞胎，导入自定义传感器、仪器和解剖结构，实现多尺度模拟，帮助缩小模拟与现实差距，实现快速数字原型设计 [7][8] 平台应用与生态系统 - 可模拟复杂医疗场景、训练AI模型和优化机器人应用，加速医疗机器人解决方案开发，早期采用者包括Moon Surgical、Neptune Medical和Xcath [9] - 使生态系统合作伙伴能将其模拟工具、传感器、机器人系统和医疗探头集成到特定领域模拟环境中，早期生态系统合作伙伴有Ansys、Franka、ImFusion、Kinova和Kuka，该平台现已开放早期访问 [10] 公司信息 - NVIDIA是全球加速计算领域的领导者 [11]

文章核心观点 NVIDIA、Alphabet和Google宣布新合作计划，推进人工智能发展，使人工智能工具普及化，加速实体人工智能开发，变革医疗、制造和能源等行业 [1][20] 分组1：合作总体情况 - 工程师和研究人员紧密合作，利用AI和模拟技术开发机器人、重塑药物发现、优化能源网格等 [2] - Google Cloud将率先采用NVIDIA GB300 NVL72和NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition GPU [3] - NVIDIA将率先采用Google DeepMind的SynthID技术 [3] 分组2：开发负责任的人工智能和开放模型 - Google DeepMind和NVIDIA通过内容透明度建立对生成式AI的信任 [5] - NVIDIA将成为SynthID的首个外部用户，保护知识产权 [6] - 双方合作优化Gemma模型，使其在NVIDIA GPUs上运行 [7] - 合作将扩展到通过Vertex AI优化基于Gemini的工作负载 [8] 分组3：智能机器人时代 - Intrinsic与NVIDIA合作，为Intrinsic Flowstate构建开发者工作流程，支持通用机器人抓取能力 [10] - Intrinsic将分享与NVIDIA Omniverse的OpenUSD框架流连接 [10] - NVIDIA、Google DeepMind与迪士尼研究合作开发开源物理引擎Newton [11] 分组4：将创新应用于现实挑战 - Isomorphic Labs利用AI重塑药物发现，借助Google Cloud和NVIDIA GPUs开发药物设计引擎 [12] - Tapestry与NVIDIA探索提高电网模拟速度和准确性的方法 [13] - 双方合作应对能源基础设施挑战，确保电网稳定性 [14] 分组5：下一代人工智能优化基础设施 - Google Cloud将率先提供NVIDIA Blackwell GPUs的最新实例 [15] - NVIDIA GB300 NVL72比NVIDIA GB200 NVL72的AI性能高1.5倍 [16] - Google Cloud和NVIDIA合作优化JAX和MaxText等开源框架 [18]

文章核心观点 - NVIDIA Blackwell平台助力领先计算机辅助工程（CAE）软件供应商加速其模拟工具，推动多行业发展并提升数字孪生技术 [1][18] 分组1：NVIDIA Blackwell平台的应用与优势 - 领先CAE软件供应商Ansys、Altair、Cadence、Siemens和Synopsys采用NVIDIA Blackwell平台，将模拟工具加速达50倍 [1] - 加速后的软件结合NVIDIA CUDA - X™库和蓝图，可使汽车、航空航天等行业显著缩短产品开发时间、降低成本、提高设计精度并保持能源效率 [2] - CUDA加速的物理模拟增强了实时数字孪生，重塑整个工程流程，未来几乎所有产品都将先以数字孪生形式创建 [3] 分组2：生态系统支持 - 众多软件提供商将Blackwell集成到其软件中，包括Altair、Ansys、Cadence等 [4] - Cadence利用NVIDIA Grace Blackwell加速系统解决计算流体动力学难题，在单台NVIDIA GB200 NVL72服务器上不到24小时完成多十亿单元模拟，此前需大量CPU集群和数天时间 [5] - 该突破有助于航空航天行业设计更安全高效飞机，减少风洞测试并加快上市时间 [6] 分组3：企业高管观点 - Cadence总裁兼CEO称NVIDIA Blackwell加速其AI产品组合，提高智能系统设计生产力和结果质量 [7] - Synopsys总裁兼CEO表示优化解决方案用于NVIDIA Blackwell可加速芯片设计工作流程，提升性能 [7] - Ansys总裁兼CEO称与NVIDIA合作加速创新，助力沃尔沃汽车工程师解决复杂计算流体动力学挑战 [7] - Altair创始人兼CEO表示NVIDIA Blackwell平台与Altair模拟工具结合使GPU模拟速度比上一代快1.6倍 [7] - Siemens总裁兼CEO称与NVIDIA合作可通过逼真交互式数字孪生大幅降低开发时间和成本 [7] 分组4：Rescale CAE Hub与NVIDIA Blackwell - Rescale新推出的CAE Hub让客户更便捷访问NVIDIA技术和CUDA加速软件，提供基于NVIDIA GPU和NVIDIA DGX™ Cloud的云计算和AI技术 [8] - Boom Supersonic将使用Rescale CAE Hub上的NVIDIA Omniverse Blueprint和Blackwell加速CFD求解器设计优化超音速客机，其产品开发周期几乎全由模拟驱动 [9] - 采用Blackwell GPU驱动的Rescale CAE Hub扩展了Boom Supersonic与NVIDIA的合作，通过相关框架和平台可实现4倍以上设计探索，加快迭代和上市时间 [10] 分组5：NVIDIA Omniverse Blueprint - NVIDIA Omniverse Blueprint现已广泛适用于企业，是Rescale CAE Hub的一部分，整合了NVIDIA CUDA - X库、NVIDIA PhysicsNeMo AI和NVIDIA Omniverse™平台，并新增用于外部空气动力学的NVIDIA NIM™微服务 [11]

文章核心观点 - NVIDIA发布新的Cosmos世界基础模型，为物理AI开发带来突破，还推出两个新蓝图，助力机器人和自动驾驶车辆的合成数据生成，多家行业领先企业成为早期采用者 [1][2][3] 新模型及蓝图发布 - 公司宣布发布新的NVIDIA Cosmos世界基础模型，为物理AI开发引入开放且可完全定制的推理模型，开发者可对世界生成进行前所未有的控制 [1] - 公司推出由NVIDIA Omniverse和Cosmos平台驱动的两个新蓝图，为开发者提供用于训练后机器人和自动驾驶车辆的大规模、可控合成数据生成引擎 [2] 行业应用情况 - 1X、Agility Robotics、Figure AI、Foretellix、Skild AI和Uber等行业领导者率先采用Cosmos，以更快、更大规模地为物理AI生成更丰富的训练数据 [2] 不同功能模型介绍 Cosmos Transfer for Synthetic Data Generation - Cosmos Transfer世界基础模型可摄入结构化视频输入，生成可控的逼真视频输出，简化感知AI训练，将Omniverse中创建的3D模拟或真实数据转换为逼真视频，用于大规模、可控合成数据生成 [3][4] - Agility Robotics将早期采用Cosmos Transfer和Omniverse进行大规模合成数据生成，以训练其机器人模型 [4] - NVIDIA Omniverse蓝图用于自动驾驶车辆模拟，利用Cosmos Transfer扩大基于物理的传感器数据的变化，Foretellix和Parallel Domain使用该蓝图增强驾驶数据集 [5] - NVIDIA GR00T蓝图用于合成操作运动生成，结合Omniverse和Cosmos Transfer大规模生成多样化数据集，减少数据收集和增强时间 [6] Cosmos Predict for Intelligent World Generation - Cosmos Predict世界基础模型可从多模态输入生成虚拟世界状态，新模型支持多帧生成，可根据起始和结束输入图像预测中间动作或运动轨迹，可使用公司公开的物理AI数据集进行定制 [7] - 借助NVIDIA Grace Blackwell NVL72系统的推理计算能力，开发者可实现实时世界生成 [8] - 1X、Skild AI、Nexar和Oxa等公司分别使用Cosmos Predict和Cosmos Transfer来推进其机器人和自动驾驶系统的开发 [8] Multimodal Reasoning for Physical AI - Cosmos Reason是具有时空感知的开放、可完全定制的世界基础模型，使用链式思维推理理解视频数据并预测交互结果，可用自然语言表达 [9] - 开发者可使用Cosmos Reason改进物理AI数据注释和整理，增强现有世界基础模型或创建新的视觉语言动作模型，还可对其进行训练以构建高级规划器 [10] 数据处理与训练 - 开发者可根据下游任务，使用原生PyTorch脚本或NVIDIA NeMo框架在NVIDIA DGX Cloud上对Cosmos世界基础模型进行训练 [11] - Cosmos开发者可使用NVIDIA NeMo Curator在DGX Cloud上进行加速数据处理和整理，Linker Vision、Milestone Systems、Virtual Incision、Uber和Waabi等公司使用其进行数据整理以推进相关项目 [12] 责任AI与内容透明度 - 公司在所有Cosmos世界基础模型中实施开放护栏，并与Google DeepMind合作集成SynthID，对AI生成的输出进行水印处理和识别 [13] 可用性 - Cosmos世界基础模型可在NVIDIA API目录中预览，已列入Google Cloud的Vertex AI模型库，Cosmos Predict和Cosmos Transfer在Hugging Face和GitHub上公开可用，Cosmos Reason处于早期访问阶段 [14]

文章核心观点 NVIDIA宣布一系列助力人形机器人开发的技术，包括世界首个开放式、完全可定制的通用人形推理和技能基础模型Isaac GR00T N1，以及模拟框架、蓝图和开源物理引擎等，有望推动机器人行业变革[1][2][3] 分组1：GR00T N1模型介绍 - GR00T N1是NVIDIA将预训练并发布给全球机器人开发者的可定制模型家族中的首个模型，可加速受全球超5000万劳动力短缺挑战行业的转型[3] - GR00T N1具有受人类认知原理启发的双系统架构，“系统1”是快速思考的行动模型，“系统2”是用于深思熟虑决策的慢思考模型[4] - GR00T N1能跨常见任务进行泛化或执行多步骤任务，开发者和研究人员可针对特定人形机器人或任务用真实或合成数据对其进行后训练[6] 分组2：合作开发物理引擎 - NVIDIA与Google DeepMind和Disney Research合作开发开源物理引擎Newton，用于让机器人更精确地处理复杂任务[9] - Newton基于NVIDIA Warp框架构建，将针对机器人学习进行优化，并与多种模拟框架兼容，三家公司还计划让其使用Disney的物理引擎[10] 分组3：其他合作与进展 - Google DeepMind和NVIDIA合作开发的MuJoCo - Warp预计将使机器人机器学习工作负载加速超70倍，将通过Google DeepMind的MJX开源库和Newton提供给开发者[12] - Disney Research将率先使用Newton推进其机器人角色平台，NVIDIA、Disney Research和Intrinsic还宣布合作构建机器人数据工作流的OpenUSD管道和最佳实践[13][14] 分组4：数据解决方案 - NVIDIA Isaac GR00T蓝图可帮助解决机器人开发中数据集获取成本高的问题，基于Omniverse和NVIDIA Cosmos Transfer世界基础模型，能从少量人类演示中生成大量合成运动数据[16] - NVIDIA用蓝图的首批组件在11小时内生成780,000条合成轨迹，相当于6500小时或9个月的人类演示数据，结合合成数据和真实数据使GR00T N1性能比仅使用真实数据提高40%[17] - NVIDIA发布GR00T N1数据集作为更大的开源物理AI数据集的一部分，该数据集现可在Hugging Face上获取[18] 分组5：产品可用性 - NVIDIA GR00T N1训练数据和任务评估场景可从Hugging Face和GitHub下载，NVIDIA Isaac GR00T蓝图可在build.nvidia.com上进行交互式演示或从GitHub下载[19] - NVIDIA DGX Spark个人AI超级计算机为开发者提供扩展GR00T N1能力的交钥匙系统，Newton物理引擎预计今年晚些时候可用[20]

产品发布 - 英伟达推出RTX PRO Blackwell系列GPU 包括数据中心 桌面和笔记本电脑版本 重新定义AI 技术 创意 工程和设计领域工作流程 [1][2][4] - 新产品线涵盖数据中心GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 桌面GPU包括RTX PRO 6000/5000/4500/4000 Blackwell及Max-Q版本 笔记本GPU包括RTX PRO 5000至500 Blackwell系列 [4] 技术规格 - 采用新一代NVIDIA流式多处理器 吞吐量提升1.5倍 集成AI的神经着色器推动AI增强图形创新 [5] - 第四代RT核心性能提升2倍 支持物理精确场景和复杂3D设计 第五代Tensor核心提供每秒4,000万亿次AI运算 支持FP4精度和DLSS 4多帧生成 [5] - 配备更快GDDR7内存 工作站和服务器版本最高96GB 笔记本版本最高24GB 支持处理更大数据集 [5] - 第九代NVENC加速视频编码 第六代NVDEC提供双倍H264解码吞吐量 第五代PCIe带宽翻倍 DisplayPort 21支持4K 480Hz和8K 165Hz显示 [5] - 支持多实例GPU技术 RTX PRO 6000系列可分割为4个实例 5000系列可分割为2个实例 实现安全资源分配 [5][6] 性能表现 - Foster + Partners测试显示Cyclops光线追踪产品运行速度达前代RTX A6000的5倍 渲染速度提升5倍 [10] - GE Healthcare工程团队评估发现重建算法处理时间有望提升2倍 [10] - Rivian表示结合Varjo XR4头显实现沉浸式汽车设计所需清晰度 通过PCIe Gen5支持双600W GPU实现最高像素密度 [11] - SoftServe使用96GB内存版本处理Llama 33-70B和Mixtral 8x7b等AI模型 生产力提升3倍 工作站可处理原需云端完成的工作负载 [11] 应用生态 - 支持NVIDIA AI平台 CUDA和RTX技术 加速超过400个CUDA-X库 推理速度显著提升 [11] - 企业可通过NVIDIA Omniverse和AI Enterprise平台进行本地原型开发 使用NIM微服务获得企业级推理支持 [12][13] - 适用于医疗保健 制造 零售 媒体娱乐等行业 支持虚拟化环境通过vGPU软件为远程用户提供高性能虚拟工作站 [8][9] 上市计划 - RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition将通过思科 戴尔 慧与 联想和超微等服务器合作伙伴提供 [14] - AWS 谷歌云 微软Azure和CoreWeave等云服务提供商将在今年下半年提供基于该GPU的实例 [15] - 华硕 技嘉 英业达和广达等系统合作伙伴的数据中心平台将搭载服务器版本GPU [15] - 工作站版本RTX PRO 6000 Blackwell及Max-Q版本4月通过PNY和TD SYNNEX分销 5月通过BOXX 戴尔 惠普和联想等制造商提供 [16] - RTX PRO 5000/4500/4000 Blackwell夏季上市 笔记本GPU将于今年晚些时候由戴尔 惠普 联想和雷蛇推出 [16][17]

文章核心观点 通用汽车和英伟达宣布合作，利用人工智能、模拟和加速计算开发下一代汽车、工厂和机器人，拓展合作至汽车工厂设计和运营领域 [1][3] 合作内容 - 双方将使用英伟达加速计算平台构建定制人工智能系统，训练人工智能制造模型以优化通用汽车工厂规划和机器人技术 [2] - 通用汽车将使用英伟达DRIVE AGX作为未来高级驾驶辅助系统的车载硬件，提供增强的车内安全驾驶体验 [2] - 通用汽车用英伟达Omniverse平台创建装配线数字孪生，进行虚拟测试和生产模拟，减少停机时间 [4] - 通用汽车基于英伟达Blackwell架构的DRIVE AGX打造下一代汽车，运行安全认证的DriveOS操作系统，每秒可实现高达1000万亿次运算，加速安全自动驾驶汽车的大规模开发和部署 [5] 双方表态 - 通用汽车董事长兼首席执行官玛丽·巴拉表示，人工智能优化制造流程、加速虚拟测试，助力打造更智能汽车，释放员工创造力，推动汽车制造等领域创新 [3] - 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋称，物理人工智能时代已至，与通用汽车合作将变革交通领域，从车辆到制造工厂 [3] 会议安排 - 英伟达全球人工智能大会期间，将与通用汽车进行炉边谈话，探讨合作及人工智能对汽车制造和车辆软件开发的变革，会议可注册按需观看 [6] 公司介绍 - 通用汽车利用先进技术推动交通未来，旗下品牌提供创新汽油动力汽车和广泛电动汽车产品组合 [7] - 英伟达是加速计算领域全球领导者 [8]