制造业

2025年 10月 3日

NVIDIA NV-Tesseract 和 NVIDIA NIM 实现半导体制造智能异常检测

在之前的一篇博客文章中，我们介绍了 NVIDIA NV-Tesseract，这是一系列旨在统一框架内处理多种时间序列任务的模型，涵盖异常检测、
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2025年 9月 29日

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中通过全身控制和增强远程操作简化机器人学习

从现实世界演示中训练机器人策略不仅成本高、耗时长，还容易导致过拟合，从而限制了在不同任务和环境中的泛化能力。相比之下，
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2025年 9月 25日

使用 CUDA-X 数据科学加速 GPU 模型训练的方法

在之前关于 AI 在制造和运营中应用的博文中，我们探讨了供应链所面临的独特数据挑战，并介绍了智能特征工程如何显著提升模型性能。
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2025年 9月 25日

如何将计算机视觉工作流与生成式 AI 和推理集成

生成式 AI 为分析现有视频流开辟了全新可能。视频分析正从统计物体演进为将原始视频片段转化为实时理解，从而提供更具价值的可行见解。
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2025年 9月 25日

R²D²：NVIDIA 研究中心的三项神经学突破重塑机器人学习

尽管当今的机器人在受控环境中表现出色，但在应对现实世界任务所需的不可预测性、灵活性和细微交互方面仍面临挑战，
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2025年 9月 23日

使用 NVIDIA TAO 6 和 NVIDIA DeepStream 8 构建实时视觉检测工作流

构建可靠的视觉检测流程以实现缺陷检测和质量控制并非易事。制造商和开发者常常面临诸多挑战，例如针对特定领域定制通用视觉 AI 模型、
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2025年 9月 3日

如何运行 AI 驱动的 CAE 仿真

在现代工程领域，创新速度与执行模拟分析的效率密切相关。计算机辅助工程（CAE）在验证产品性能与安全性方面发挥着关键作用，
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2025年 7月 17日

大规模特征工程：利用 NVIDIA CUDA-X 数据科学优化半导体制造的机器学习模型

在上一篇博文中，我们介绍了芯片制造和运营中的预测建模设置，重点介绍了数据集不平衡等常见挑战，以及对更细致的评估指标的需求。
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2025年 6月 24日

借助 NVIDIA Isaac Manipulator 和 Vention Machine 提高工业机器人的灵活性 Motion AI

随着工业自动化的加速，工厂越来越依赖先进的机器人技术来提高生产力和运营弹性。机器人的成功部署取决于精确的运动规划、
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2025年 6月 18日

NVIDIA 在制造和运营领域的 AI 应用：借助 NVIDIA CUDA-X 数据科学加速 ML 模型

从晶圆制造和电路探测到封装芯片测试，NVIDIA 利用数据科学和机器学习来优化芯片制造和运营工作流程。这些阶段会产生 TB 级的数据，
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2025年 6月 16日

使用世界基础模型生成的合成轨迹数据提高机器人学习效果

在机电一体化和机器人 AI 基础模型的进步的推动下，通用型机器人技术已经问世。但关键的瓶颈依然存在：
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2025年 6月 11日

使用 Siemens Teamcenter 数字现实查看器打造栩栩如生的数字孪生

现代产品通常由数百万个部件组成，需要复杂的设计和协作。工业世界在管理复杂性方面面临重大挑战，传统的可视化工具无法渲染这些大型、
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2025年 5月 20日

使用 NVIDIA Isaac Lab 为工业机器人装配应用弥合仿真与现实之间的差距

多个部件的组装在几乎每个主要行业 (如制造、汽车、航空航天、电子和医疗设备) 中都发挥着关键作用。尽管机器人组装应用广泛，
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2025年 5月 18日

使用 NVIDIA AI Blueprint 进行视频搜索和摘要，推动视频分析 AI 智能体的发展

与传统的 Computer Vision (CV) 模型相比， Vision Language Models (VLMs)…
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2025年 5月 7日

使用 NVIDIA NeMo Curator 构建 Nemotron-CC：一个高质量万亿令牌数据集，用于大型语言模型预训练，源自 Common Crawl

对于想要训练先进的 大语言模型 (LLM) 的企业开发者而言，整理高质量的预训练数据集至关重要。为了让开发者能够构建高度准确的 LLM，
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2025年 3月 31日

工业设施数字孪生中的机器人仿真

工业企业正在采用 物理 AI 和自主系统来实现运营转型。这涉及在工厂和仓库中部署异构机器人车队，包括移动机器人、 人形助手 、
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