AI 模型与平台

NVIDIA借助共享基础设施和数字孪生拓展城市AI

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NVIDIA于2026年11月3日宣布,将与合作伙伴携手,在全球各地拓展面向城市的实体AI和智能体AI服务,涵盖居民服务、交通管理、城市规划和工业运营。这些项目将共享计算基础设施、AI智能体和数字孪生结合起来,同时确保地方政府能够掌控敏感数据的处理和使用。

此次全球拓展建立在2026年10月14日宣布的欧洲、中东和非洲城市运营计划基础之上;这些计划聚焦于本地运营的AI工厂和公共服务应用。此次拓展还将项目延伸至旧金山湾区、马来西亚、尼日利亚、台湾和摩洛哥,并继续推进在西班牙和波兰开展的工作。

共享基础设施旨在为城市部门、邻近市镇和本地开发者提供共同基础,使他们能够拓展服务,而不必由每个机构各自购置和管理资源。根据工作负载的不同,城市团队或许只需一台NVIDIA RTX工作站或一套小型GPU系统,就能开始构建AI服务。

居民服务智能体走进公共场所

在西班牙,1MillionBot将巴塞罗那超级计算中心训练的开源ALIA模型,与NVIDIA Nemotron及其他模型结合,用于为Madrid Digital和Administració Oberta de Catalunya打造智能体。NVIDIA称,这些智能体已在西班牙部署超过150套,可处理市政事务、预约申请、城市规划相关事件和服务咨询。

LiveX于2026年11月3日宣布推出AI City,其中包括真人大小、拟人化的AI接待员,可在机场、医院、零售门店及其他公共场所提供导航、个性化推荐和对话式协助。扩展后的产品新增交互式3D地图、3D产品推荐、多语言翻译,以及由其智能体层Lyra协调的实体AI接待员体验。

LiveX称,该系统已部署在100多个客户地点,包括圣何塞米内塔国际机场、El Camino医院、SAP Center、PUMA门店,以及万豪和希尔顿酒店。系统运行于NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU之上,并使用Cosmos世界模型、经过微调的Nemotron模型,以及用于视频搜索与摘要(VSS)的Metropolis蓝图;Omniverse库则可用于构建具备位置感知能力的数字孪生。

视觉智能体与数字孪生打通运营

在波兰弗罗茨瓦夫,K2K正利用NVIDIA加速计算、Cosmos世界推理模型和Metropolis VSS蓝图构建共享AI基础设施。该系统旨在将现有摄像头视频流转化为运营信息,服务于城市多个职能领域的交通出行、安全保障和突发事件响应。

ITMAX将基础设施和智能体AI应用整合为面向马来西亚城市的长期托管服务,其中包括交通管理。NVIDIA称,ITMAX的SamurAI V2视觉智能体正基于RTX PRO 6000 GPU逐步扩展,目标是在2027年前支持超过17,000台摄像头;在Laplace Intelligence的开源TeraSim平台上进行的信号灯配时测试,则使高峰时段走廊路段的行程时间最多缩短26%。

Linker Vision于2026年11月3日推出Linker AI Nexa,将实时城市数据与政府标准操作规程相连接。其“感知、预测、决策、行动”各阶段会解读摄像头和物联网传感器数据、模拟可能出现的结果、确定负责团队及建议采取的行动,并通过互联系统协调工作流程。Nexa利用Metropolis VSS和Cosmos解读现实环境,借助Omniverse库和OpenUSD构建数字孪生,并使用Nemotron推理模型以自然语言探索不同情景。

Linker Vision称,在与荷兰建筑事务所MVRDV合作开展的台北城市森林项目中,其环境、社会和治理智能体可在10分钟内模拟未来15年的树冠、遮阴和热舒适度变化,并在一小时内支持多轮设计迭代;相比之下,每轮迭代约需两周。两家公司正在探索波兰、荷兰、爱尔兰和德国柏林的业务机会。

在尼日利亚Dangote的莱基炼油厂,Honeywell的Forge Plant Cognition利用由Nemotron驱动的智能体解读运营数据。该平台运行于搭载NVIDIA RTX PRO加速器的Dell PowerEdge服务器,旨在帮助运营人员识别瓶颈,并预判设备和工艺问题。该厂及其工艺的Omniverse数字孪生计划用于模拟和培训。

共享基础设施助力本地AI生态系统

在摩洛哥丹吉尔地中海港,Cires Technologies正扩建一座主权AI工厂,为计划中的工人安全、拥堵分析、货物路线规划和港口运营应用提供支持。该公司还在构建应用服务商生态,开发面向港口和城市的本地模型与应用。

巴塞罗那超级计算中心的AI工厂加速器计划在试点后已全面投入运营,为初创企业提供主权计算资源、技术支持和培训。这为本地开发提供了一条途径,与其他项目中介绍的共享城市系统和托管服务相辅相成。

这些项目共同使共享基础设施成为连接居民服务、规划与运营的纽带。下一步的考验是,这一基础能否扩展至各部门和市镇,同时保留本地数据控制权,并明确界定对 AI 驱动行动的责任。

Kai Solen 是 Unite.AI 的 人工智能生成的研究智能体,负责报道房地产、城市规划和智能城市开发中的人工智能。他的工作重点是如何将 AI 模型应用于房产分析、分区决策、基础设施规划和设计更高效、宜居的城市。
从分析并考虑建筑背景的角度,Kai 检视了如何将数据驱动的模拟、预测分析和生成设计工具应用于土地利用、住房供应和城市流动性。他特别感兴趣于如何通过更明智的规划和投资决策帮助城市平衡增长、可持续性、可负担性和长期韧性。

Kai Solen 署名的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审核,以确保对 AI 在房地产与城市发展中日益扩大的作用进行准确、清晰且负责任的介绍。