城市正在部署 AI 智能體、數(shù)字孿生和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),將碎片化的城市基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄堋㈧`活響應(yīng)的空間。
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全球城市面臨著前所未有的挑戰(zhàn):城市人口激增,基礎(chǔ)設(shè)施卻難以跟上增長的步伐。交通擁堵和協(xié)調(diào)應(yīng)急服務(wù)等運(yùn)營難題因碎片化的數(shù)據(jù)工作流、獨(dú)立的地方流程以及系統(tǒng)不統(tǒng)一等問題而變得更加復(fù)雜。技術(shù)障礙使得城市無法獲取有效決策和城市管理所需的全面、實(shí)時的洞察信息。
領(lǐng)先的城市和技術(shù)伙伴正在部署用于智慧城市 AI 的 NVIDIA Blueprint,這是一個參考應(yīng)用程序,提供了構(gòu)建、測試和操作 AI 智能體的完整軟件堆棧,用于仿真就緒(SimReady)的數(shù)字孿生。
OpenUSD 是一個開放且可擴(kuò)展的框架,連接到這一物理 AI 工作流的每個階段。啟用 OpenUSD 的數(shù)字孿生作為 SimReady 環(huán)境,城市可以在其中模擬“假設(shè)”場景并生成物理準(zhǔn)確的傳感器數(shù)據(jù)。
該藍(lán)圖推動了三個階段的工作流:
- 使用 NVIDIA Cosmos 平臺和 NVIDIA Omniverse 庫進(jìn)行仿真以生成合成數(shù)據(jù)
- 訓(xùn)練和微調(diào)視覺 AI 模型
- 使用 NVIDIA Metropolis 平臺和用于視頻搜索與摘要(VSS)的 NVIDIA Blueprint 部署實(shí)時視頻分析 AI 智能體。
這些使得城市能夠從被動運(yùn)營轉(zhuǎn)向主動運(yùn)營。
基于這些仿真,城市可部署集天氣數(shù)據(jù)、交通傳感器和應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)于一體的運(yùn)營平臺,支持對罕見場景的快速測試、實(shí)時監(jiān)測、城市基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃以及城市系統(tǒng)的優(yōu)化。
從高雄市通過街道級 AI 將事件響應(yīng)時間縮短 80%,到北卡羅來納州羅利市實(shí)現(xiàn) 95% 的車輛檢測準(zhǔn)確率,再到法國鐵路網(wǎng)絡(luò)將能耗優(yōu)化 20%,全球各地城市正通過數(shù)字孿生與 AI 智能體大規(guī)模變革城市運(yùn)營。
智慧城市在行動:Akila,Linker Vision,Esri 和 Microsoft,Milestone Systems,K2K 都在借助 NVIDIA 技術(shù),利用物理 AI 將智慧城市逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
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洞悉 Omniverse:智慧城市 AI 智能體如何轉(zhuǎn)變城市運(yùn)營 | NVIDIA 英偉達(dá)博客
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