基于NVIDIAJetson平台进行开发的1万多家公司现在可以利用全新的生成式、A和微服务来加快推进行业数字化。
强大的生成式AI模型、云原生应用程序接口（API）和微服务已应用于边缘。
生成式AI正在将Transfmer模型和大语言模型的强大力量带到各行各业，应用范围现已扩展到边缘、机器人和物流系统相关领域，如缺陷检测、实时资产追踪、自主规划和导航以及人机交互等。
NVIDIA近日宣布，对适用于边缘AI和机器人的NVIDIAJetson平台上的两个框架进行大规模扩展。NVIDIAIsa机器人框架已全面上市，NVIDIAMetropolis在Jetson平台上的扩展也即将推出。
为加速边缘AI应用的开发和部署，NVIDIA还创建了一个Jetson生成式AI实验室，以供开发者利用开源生成式AI模型进行开发。目前，已有超过120万名开发者和1万多家客户选择了NVIDIAAI和Jetson平台，包括亚马逊云科技（AWS）、思科、约翰迪尔、美敦力、百事、西门子等。
随着AI领域的快速发展，其应用场景日益变得复杂，开发者在构建边缘AI应用时也面临着开发周期延长的挑战。
为了实时满足客户不断变化的环境、生产线和自动化需求，需要反复对机器人和AI系统进行编程，这不仅非常耗时，还要求开发者具备足够的专业技能。
生成式AI所具有的零样本学习能力（即模型能够识别训练中从未见过的特定事物）和自然语言界面能够简化边缘AI的开发、部署与管理。
推动AI领域的变革生成式AI通过理解人类的语言提示，对模型进行更改，从而提高了易用性。
这些AI模型在检测、分割、追踪、搜索甚至重新编程方面都更加灵活，并借此超越了基于卷积神经网络（CNN）的传统模型。
据ABIResearch预测，到2033年，生成式AI将为全球制造业务增收105亿美元。
NVIDIA嵌入式和边缘计算副总裁DeepuTalla表示：生成式AI具有泛用性、易用性和精确性，这将显著加快边缘AI的部署。
我们在Jetson平台上对Metropolis和Isaac框架进行了大规模的软件扩展，并结合Transformer模型与生成式AI的强大功能来满足这一需求。
利用边缘生成式AI进行开发NVIDIAJetson生成式AI实验室为Jetson开发者提供经过优化的工具和教程，用以部署开源大语言模型（LLM）、以交互方式生成惊艳图像的扩散模型、视觉语言模型（VLM）以及视觉Transformer（ViT）。其中，ViT结合了视觉AI和自然语言处理，可提供对场景的全面理解。
开发者还可以使用NVIDIATAOToolkit，为边缘应用创建高效而精确的AI模型。TAO提供了一个用于微调和优化ViT、视觉基础模型等视觉AI模型的低代码接口。还可以定制并微调NVIDIANV-DINOv2等基础模型或OpenCLIP等公共模型，用很少的数据创建高度精确的视觉AI模型。
现在，TAO还推出了一个基于Transformer的新型缺陷检测模型——VisualChangeNet。
充分运用全新的Metropolis和Isaac框架NVIDIAMetropolis能够帮助企业更轻松、更经济高效地使用优质的视觉AI解决方案，以改善至关重要的运营效率和安全问题。该平台提供了一系列功能强大的应用编程接口和微服务，供开发人员快速开发基于视觉的复杂应用。包括宝马集团、百事、克罗格、泰森食品、印孚瑟斯和西门子在内的1,000多家公司正在使用NVIDIAMetropolis开发者工具，通过视觉AI来解决物联网（）、传感器处理和运营方面的难题。
NVIDIAMetropolis开发者工具的采用速度日益加快，目前已被希望构建视觉AI应用的用户下载了100多万次。
为了帮助开发者快速构建和部署可扩展的视觉AI应用程序，NVIDIAJetson平台上的M
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