借助 AI 和数字化重新定义汽车创新

Rimac、宝马集团、Katana、玛莎拉蒂

概览
用例
成功案例
新闻和活动
合作伙伴
资源
开始使用

概览
用例
成功案例
新闻和活动
合作伙伴
资源
开始使用

概览

汽车产业转型

NVIDIA 正在将物理 AI 引入汽车行业，通过 AI 和仿真技术连接车辆、工厂和数字世界。借助 NVIDIA AI、Omniverse™ 和加速计算，汽车制造商利用 AI 物理学和交互式数字孪生加速设计和工程流程、优化工厂运营，并在部署前在仿真环境中验证辅助驾驶系统。这样可以加快开发速度、提高车辆安全性和生产效率。

比亚迪、吉利、五十铃和日产采用 NVIDIA DRIVE Hyperion 布局 L4 级车辆

随着 NVIDIA L4 级硬件升级，领先的汽车制造商和出行服务提供商正基于 NVIDIA 的端到端辅助驾驶汽车平台进行开发。

阅读新闻稿

NVIDIA 携手全球工业软件巨头，将设计、工程与制造带入 AI 时代

Cadence、达索系统、西门子和新思科技将为其客户提供 NVIDIA CUDA-X™、Omniverse™ 和 GPU 加速的工业软件和工具。

阅读新闻稿

用例

从设计到辅助驾驶

设计可视化

从概念到协作，再到最终设计，重塑汽车行业未来发展趋势。

NVIDIA RTX PRO 通过逼真的实时可视化改变汽车设计，使设计师和工程师能够快速迭代。从外部造型到内部人体工程学，物理属性准确的交互式渲染使团队能够探索设计变体、验证比例并加速决策制定，从而更快地将概念投入生产。

了解产品设计创新

计算工程学

在计算机辅助工程工作流中加速、可视化和部署 AI。

GPU 加速和 AI 物理学正在改变汽车工程仿真，使计算工程分析能够更快地进行设计优化、结构验证、热管理等。工程师可以在数天内完成数百次复杂仿真，而不是数月，从而降低阻力系数、提高安全性并缩短上市时间，同时减少手动工作和计算成本。

了解 NVIDIA 如何加速工程仿真

工业数字孪生

创建由 NVIDIA Omniverse Enterprise 提供支持的精准虚拟表征。

优化工厂布局，简化制造流程，并在部署前在虚拟环境中训练机器人车队。借助 NVIDIA Omniverse 库，汽车制造商能够减少机时间、更大限度地减少浪费、加快上市时间，并实现前所未有的运营效率，同时借助预测分析和 AI 驱动的自动化实现可衡量的生产力提升。

详细了解数字孪生

生成式 AI

从制造到测试自动驾驶汽车，了解生成式 AI 如何改变整个行业。

生成式 AI 和大语言模型正在重新定义从工厂到道路的汽车体验。汽车制造商使用 AI 简化设计和制造，利用端到端学习和合成数据加速智能汽车的开发，通过自然语音交互和个性化虚拟形象创建智能车内助手，并通过 AI 驱动的销售和支持聊天机器人增强企业运营。

详细了解生成式 AI 在汽车领域的应用

辅助驾驶

从云端到车端，加速智能汽车的未来。

NVIDIA 提供全栈智能汽车平台，涵盖从 AI 训练、仿真到车载计算与安全的各个环节。NVIDIA DGX™ 和 NVIDIA Alpamayo 开放视觉-语言-动作模型为 AI 训练和车辆推理提供支持，Omniverse 库与 Cosmos™ 赋能模型开发和验证，NVIDIA DRIVE AGX™ 和具备 L4 级自动驾驶能力的 DRIVE Hyperion 参考架构实现安全、可扩展的部署，通过 NVIDIA Halos 安全系统将这些技术统一起来。

详细了解智能汽车解决方案

阅读 AI 如何解锁 L4 级自动驾驶