一分钟了解“微信链接房卡在哪里购买”链接房卡在哪里获取

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微信链接房卡在哪里购买2026年10月22日 02时13分25秒

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【央视新闻客户端】2026年10月22日 02时13分25秒

  英伟达CEO黄仁勋在2026柏林GTC发表主旨演讲。柏林GTC大会为期三天,同期在不远处的柏林STATION会展中心开设超100场专题论坛,议题涵盖智能体 AI、机器人、物理人工智能、开源模型与加速计算。

  黄仁勋开场抛出一个问题:欧莱雅(L’Oréal)、Revolut、Spotify、默克(Merck)、沃达丰(Vodafone)、Zara、保时捷(Porsche)、雀巢(Nestlé)、汇丰银行(HSBC),这些企业有什么共同点?他给出答案:它们都是欧洲企业,并且都在和英伟达合作布局AI。

  本次演讲前,英伟达刚刚完成为期一周的欧洲巡访,先后到访巴黎、伦敦、斯德哥尔摩、都柏林;英伟达宣布将向欧洲全科技生态投入近100亿美元,合作伙伴数量超12000家。

  “计算机行业历经数十年发展,我们如今正站在新一轮工业革命的起点。”黄仁勋表示。

  黄仁勋把AI比作五层蛋糕:能源驱动高性能计算设备,这些设备构成AI工厂;AI工厂依托其上运行的模型生成token与数字智能,最终能力被集成进各类应用当中。

  “在AI模型问世很久之前,配套基础设施就必须先行落地。”他举例,互联网诞生前先要搭建网络,电力普及前先要建成电网。

  “想要融入AI经济,不能只做AI的使用者,更要成为AI的生产者。欧洲完全有条件实现这一切,事实上,我们已经启程。”

  AI工厂迎来全新形态

  黄仁勋介绍,英伟达全栈AI工厂覆盖硬件、系统软件、CUDA-X函数库以及各类模型,是一套用于搭建、运营AI基础设施的完整平台。

  “这套技术集合,就是搭建AI工厂所需的全部能力。这正是英伟达当下深耕的方向,也是赋能欧洲融入AI生态、参与AI经济的基石。”

  他提到,Vera Rubin平台已经进入量产阶段,该计算平台不再局限于基础模型与大语言模型,可对完整AI智能体进行处理。同时他展示了英伟达最新机架级硬件产品。

  随后黄仁勋发布英伟达DSX POD参考方案:由合作伙伴在模块化集装箱内搭建完整、基于Vera Rubin的AI工厂,出厂前就完成集成与验证。只要场地配套公用设施就绪,现场部署周期可从6个月压缩至仅14天。

  “这将彻底重塑全球供应链,”黄仁勋称,“它会改变数据中心的建设与落地方式,有望大幅提升交付速度。”

  英伟达DSX AI工厂平台最高可实现冷却用水零消耗,在输出同等AI算力的前提下,最多降低30%功耗。

  智能体是新一代计算平台,安全本质是工程问题

  黄仁勋提出,智能体具备思考、推理、迭代、调用工具的能力;随着实用性提升,也会持续拉动token消耗。

  他拆解智能体五大组成要素:模型、调度任务并管理记忆的控制框架、隔离框架的沙箱、知识库、工具集。按照这套定义,智能体不只是一个用来回答问题的模型,它能够调取知识、借助工具执行动作。

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  “重中之重是保障智能体安全。”黄仁勋说,自主智能体可以访问文件、资源、网络与工具,因此必须遵循最小权限原则,并全程受到监控。

  英伟达给出解决方案——全新OpenShell安全AI智能体参考架构,这是一套全栈设计,底层依托英伟达OpenShell开源项目:一套受策略管控、带内核级沙箱的运行时,部署在智能体和它可操控的系统之间。

  权限、策略执行、监控机制都需要动态适配。“每一次启动智能体,它获得的权限都不一样。”

  开源模型,把行业专业能力转化为竞争优势

  黄仁勋介绍,英伟达开源模型是企业定制AI能力的优质起点。

  英伟达前沿开源模型覆盖多个赛道:Nemotron语言模型、Cosmos世界基础模型、GR00T人形机器人模型、Alpamayo自动驾驶模型、Ising量子经典混合计算模型、Earth-2物理AI模型。

  “我们站在技术前沿,”他说,“在这些不同方向,我们向大家开放模型,并且持续迭代。我们已经深耕十年,未来也会一直投入。”

  英伟达对外提供模型、配套数据与复现脚本;企业可以基于自有业务数据做后训练,打造黄仁勋所说的“主权智能(sovereign intelligence)”。

  “你可以从Nemotron这类顶尖开源模型起步,用自己的专属数据做后训练,适配业务场景,最终获得强大的专属智能能力。这套方案非常合理,所需要的全部技术如今都已就绪。”

  英伟达为智能体新增知识层

  黄仁勋接着推出英伟达智能体知识底座(Agent Knowledge Foundation):一组模型与函数库,用来打通智能体和企业数据,无论是文档类非结构化信息,还是数据库内的结构化数据。

  他重点介绍Nemotron工具链,支持文档解析、查询向量化、信息重排;还有全新Kumo模型,专门基于结构化数据做预测。

  “说到底,让普通智能体进化成超级智能体的关键,就是让它能够访问企业自有知识库。”

  CUDA-X:面向智能体的加速工具集

  黄仁勋讲解CUDA-X:面向科学、工程、科研、创意领域的一系列加速库合集。

  英伟达加速计算平台的开发者规模已经突破1100万。

  这些加速库可以赋能仿真器、求解器、数据处理引擎,也就是智能体完成工作所依赖的专业工具。

  “CUDA-X工具,就是智能体的专业工具箱。”

  智能体落地实验室、工厂与工程场景

  一段演示视频展示英伟达智能体工具包如何整合企业知识、模型与工具,包含三个行业案例:

  - Lila Sciences:智能体助力研发B细胞淋巴瘤候选疗法,借助虚拟仿真实验指导自动化实验室开展研究。

  - 西门子埃尔朗根工厂:智能体为新产品投产做前置准备,先在数字孪生中验证生产方案,再落地产线。

  - 达索系统:工程智能体完成车辆设计迭代,通过仿真定位问题、优化方案。

  视频播放完毕后黄仁勋表示:“这些知识与工具,所有权都属于企业本身。这是你们的行业专长,而现在这一切都可以实现。”

  电信基站,分布式AI基础设施

  黄仁勋认为AI正在重塑通信行业,大幅提升频谱利用率,让蜂窝基站转型成为分布式AI基础设施。

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  他提到,全球现有约10万处站点,可承载合计100吉瓦算力的分布式数据中心。英伟达联合诺基亚,在T-Mobile网络上完成了首次商用通话,相关研发历时近8年。

  “现在CUDA也能支撑通话业务了。AI将彻底变革通信行业,极大提升频谱效率。”

  AI走进诊疗室

  医疗与生命科学企业正在依托英伟达技术加速新药研发、拓展诊疗服务。

  英伟达与西门子医疗合作开发AI放射治疗方案:

  Nemotron智能体负责规划治疗方案;Isaac医疗平台、Omniverse库构建设备与患者解剖结构的数字孪生,模拟肿瘤靶向照射;搭载IGX Thor的Holoscan链路接入实时影像与传感器数据,在患者体位变化时自适应调整放疗输出。

  黄仁勋将自适应放疗定义为物理AI典型应用:治疗过程中,肿瘤形态、患者身体状态持续变化,系统必须感知变化、锁定肿瘤区域、精准分割病灶,并同步调整放疗射线。

  “肿瘤形态在变,患者身体在治疗过程中也在变化。这套自适应放疗机器人系统,必须感知动态环境、定位肿瘤、精准分割靶区,并对应调整放疗方案。”

  出行赛道:多家头部车企加入英伟达汽车生态

  黄仁勋介绍,英伟达Hyperion计算平台正在被越来越多车型采用,自动驾驶软件将自动驾驶出租车接入网约车服务。

  Lucid合作项目Bolt、奔驰、大众商用车、Einride,现场展示基于Hyperion平台的自动驾驶落地案例,覆盖L3、L4级别车辆以及未来Robotaxi车队。

  沃尔沃汽车宣布采用Hyperion平台以及英伟达Alpamayo软件栈,用于安全自动驾驶研发。英伟达同时发布全新AI与安全技术,帮助开发者规模化搭建、验证、部署自动驾驶系统。

  大众厢式车、捷豹路虎、沃尔沃、奔驰下一代车型都将适配Hyperion平台。黄仁勋宣布:“欢迎加入Hyperion生态。”

  面向机器人研究者的参考人形机器人

  黄仁勋发布Agile ONE SN参考人形机器人,基于Isaac GR00T打造,整机31个自由度,预计明年推出;它可以把科研人员的调试周期从数周缩短至数日。

  平台采用模块化设计,研究者可以使用整套工作流,也可以单独取用其中组件。

  “这是一个非常优质的起步底座。”

  它依托英伟达开源物理AI栈:Isaac Capture数据采集、GR00T机器人智能模型、Isaac Lab仿真训练、Isaac OS运行时,配套英伟达开源物理AI数据集。Agility Robotics、Figure、KUKA、NEURA Robotics等合作伙伴已经在这套平台上开展研发。

  个人AI迎来新硬件

  演讲尾声,黄仁勋介绍上周发布的RTX Spark笔记本电脑:轻薄高端Windows本,搭载RTX显卡,集成英伟达全套AI平台,支持创意加速、沉浸式游戏以及本地大模型推理。

  它的算力达到1PFLOPS,内存128GB;黄仁勋拿它对比2016年交付给OpenAI的DGX-1,抛出点睛对比:

  “2016年,我把一台1PFLOPS、128GB内存的设备交给当时还很小的OpenAI公司。”他举起这台小巧笔记本,“这台同样是1PFLOPS、128GB。唯一的区别是,我单手就能拿起它;当年的DGX-1,需要两个人抬上楼。”

  他播放一段视频:智能体辅助训练Hugging Face Microduck机器人,自动搭建训练任务、在Isaac Sim仿真、把训练任务投递云端,再将习得策略传回RTX Spark验证,最后部署到实体机器人。

  四只Microduck机器人来到舞台上,听从指令坐下、起立,甚至原地“休眠打盹”。黄仁勋解释,它们在RTX Spark上完成开发、在英伟达超算云端训练、在数字孪生环境习得技能。

  “你们诞生于RTX Spark,在英伟达海量超算上云端训练,在RTX Spark和数字孪生里学会各项技能。”

  演讲总结

  黄仁勋复盘整场主旨演讲:欧洲正在建设自己的AI经济;AI工厂持续迭代,面向智能体优化;物理AI是下一个前沿方向。

  “以上就是今天的全部重点。人人都可以开发智能体,欧洲每家企业都将转型为AI公司,我们在这里打造繁荣的AI经济。”

  “让我们携手共建欧洲AI经济,让AI落地创造价值。祝本次GTC大会圆满成功。”黄仁勋结束演讲。

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