GTC23 | NVIDIA Metropolis 生態(tài)壯大，先進開發(fā)工具加速視覺 AI 發(fā)展

1000 多家公司使用 NVIDIA Metropolis，利用視覺 AI 改造空間與流程；NVIDIA Metropolis 上的開發(fā)者工具下載量突破 100 萬次。

AI 正在迎來爆發(fā)，幾乎每個行業(yè)都在使用 AI 賦能的計算機視覺解決最棘手的問題。

NVIDIA 在 3 月 23 日周四舉行的全球 AI 和元宇宙大會 GTC 上發(fā)布了多項引爆新一輪視覺 AI 熱潮的技術更新，包括用于創(chuàng)建自定義生產級 AI 模型的 NVIDIA TAO 工具套件 5.0、用于開發(fā)視覺 AI 應用和服務的軟件開發(fā)工具套件 NVIDIA DeepStream 擴展，以及搶先體驗用于加速視覺 AI 的強大云原生構建塊 Metropolis Microservices。

引爆視覺AI熱潮和生態(tài)壯大

超過 1000 家公司正在使用 NVIDIA Metropolis 開發(fā)者工具的視覺 AI 解決方案，解決物聯網（IoT）、傳感器處理和運營方面的難題，采用速度還在加快。目前，這些工具已被想要構建視覺 AI 應用的用戶下載超過 100 萬次。

百事公司使用 NVIDIA Metropolis 優(yōu)化自身運營，提高生產量、減少停工時間和最大程度地減少能耗。

作為方便食品和飲料巨頭，百事率先使用 NVIDIA Omniverse 平臺在配送中心開發(fā) AI 驅動的數字孿生，以便直觀了解設施中的各種設置是如何影響運營效率的，然后才部署到現實世界。百事公司同時也使用 NVIDIA AI 平臺和 GPU 驅動的先進機器視覺技術，提高分銷流程效率和精準性。

工業(yè)自動化和數字化領域的技術領導者西門子也通過 NVIDIA Metropolis，將新一代感知技術加入到其邊緣應用中。借助工廠中數百萬的傳感器，西門子使用 NVIDIA Metropolis (邊緣 AI 的關鍵應用框架)連接整個機器人編隊和物聯網設備，并將 AI 引入到其工業(yè)環(huán)境中。

汽車制造商寶馬集團在其慕尼黑工廠使用由 Seoul Robotics 構建、NVIDIA Jetson 邊緣 AI 平臺驅動的基于激光雷達和攝像頭的計算機視覺技術 ，實現汽車移動的自動化，此舉大幅節(jié)省了時間和成本，提高了員工工作的安全性。

讓所有開發(fā)人員能夠在任何設備上

使用世界級視覺 AI

任何技能水平的開發(fā)人員都能使用 AI，新一輪 AI 應用熱潮即將到來。

NVIDIA 在 GTC 上展示了 Metropolis 工作流程的重大擴展，通過 NVIDIA TAO 工具套件、 Metropolis Microservices 和 DeepStream SDK，以及 NVIDIA Isaac Sim 合成數據生成工具與機器人仿真應用，為開發(fā)人員帶來最新的 AI 性能和研究成果。

NVIDIA TAO 工具套件是一個低代碼 AI 框架，能夠為任何開發(fā)人員在任何服務和設備上開發(fā)視覺 AI 模型提供極大便利。TAO 5.0 包含許多新的功能，包括視覺轉換器預訓練 AI 模型、通過標準 ONNX 導出在任何平臺上部署的能力、使用 AutoML 自動超參數調整，以及 AI 輔助數據注釋等。

全球領先的嵌入式微控制器制造商意法半導體，將 TAO 集成到其 STM32Cube AI 開發(fā)者工作流程中。借助 TAO，該公司能夠在 STM32 微控制器驅動的各種物聯網和邊緣用例中，根據它們的最大算力和內存運行各種復雜 AI 功能。

NVIDIA DeepStream SDK 已成為各個行業(yè)想要創(chuàng)建視覺 AI 應用的開發(fā)人員所使用的一款強大工具。隨著最近的一次更新，新的圖形執(zhí)行運行時（GXF）允許開發(fā)人員擴展到開源 GStreamer 多媒體框架之外。一些用戶想要構建具備嚴格執(zhí)行控制、高級調度和關鍵線程管理能力的應用，對于他們來說，GXF 的加入徹底改變了“游戲規(guī)則”。這一功能為用戶帶來了工業(yè)質量控制、機器人和自主機器等方面的大量新應用。

為了在現實空間中加入感知能力，往往需要將視覺 AI 應用于覆蓋多個區(qū)域的眾多攝像頭。

計算機視覺領域目前所面臨的挑戰(zhàn)，包括監(jiān)測包裝貨物在倉庫中的流動情況，以及分析大型零售空間中的獨立客流。Metropolis Microservices 使這些復雜的視覺 AI 任務能夠便捷地集成和部署到用戶的應用中。

行業(yè)領先的 IT 服務公司 Infosys 使用 NVIDIA Metropolis 大幅加快其視覺 AI 應用的開發(fā)和部署速度。NVIDIA TAO 低代碼訓練框架和預訓練模型幫助 Infosys 減少 AI 訓練的工作量。Metropolis Microservices 以及 DeepStream SDK 優(yōu)化了該公司的視覺處理流程吞吐量，并降低整體解決方案成本。Infosys 還可以使用 NVIDIA Omniverse Replicator SDK 生成大量合成數據，用新的庫存單元和包裝來輕松訓練 AI 模型。

最新Metropolis功能

充分利用 NVIDIA 在視覺 AI 技術領域的最新成果：

• 閱讀 TAO 5.0 博客（https://developer.nvidia.com/blog/access-the-latest-in-vision-ai-model-development-workflows-with-nvidia-tao-toolkit-5-0/），并在 NVIDIA LaunchPad（https://www.nvidia.com/en-us/launchpad/ai/develop-fine-tune-computer-vision-models-with-tao-automl/）上試用 TAO 工具套件。

• GXF 運行時現已加入 NVIDIA DeepStream，為用戶帶來需要嚴格調度控制的新用例。請在 NVIDIA LaunchPad（https://www.nvidia.com/en-us/launchpad/ai/build-vision-ai-pipeline-with-deepstream-and-python/）上試用。

• 報名（https://developer.nvidia.com/login）搶先體驗 Metropolis Microservices（https://developer.nvidia.com/metropolis-microservices）。這套云原生微服務和參考應用可加速創(chuàng)建 API 驅動的邊緣和云解決方案。

• 通過企業(yè)博客（https://blogs.nvidia.com/blog/tag/metropolis/）、技術博客（https://developer.nvidia.com/blog/tag/metropolis/）和案例研究（https://resources.nvidia.com/l/en-us-metropolis-software-success-stories）進一步了解 NVIDIA Metropolis，看看視覺 AI 如何改變世界。

免費報名參加 GTC（https://www.nvidia.com/gtc/）

并觀看視覺 AI 相關分會（https://register.nvidia.com/events/widget/nvidia/gtcspring2023/1675972091885001IklA），學習如何加速視覺 AI 應用開發(fā)，并了解其他用例。

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