纳米ai是什么背景？

部分老一辈人会觉得：这个东西是个玩具吗？可能是，但它比玩具贵很多，玩具可能100块钱一个，但这个可能要大几百或者甚至上千。背景补充-Nomi蔚来汽车开发的一款人工智能助手，集成在蔚来汽车的车辆中。Nomi以一个小型机器人的形式出现，位于车辆的仪表盘上方，可以与驾驶员和乘客进行交互。其设计考虑了人机交互的便捷性和安全性，它可以通过语音识别、面部识别和手势控制来响应用户的指令。Q：中国有这样能够探索新硬件形态的产品经理和设计师吗？怎么看人才土壤？技术本身不是那么重要，交互形式甚至更像是关键点。和在Ai Pin工作的朋友聊天，他们内部华人不多，但对产品本身挺悲观的，觉得这个事情不是目前合理的解决方案。但是如果想做另外一版的创新性的产品，比如中国版的AI Pin，有什么想法和分享吗？投资人回答：建议较大，国人做形态性的创新很难，历史上国人在形态创新上面，新形态品类的创新里面基本上没有成功的先例。所有成功的公司基本都属于在现有品类上增强这一类。因为今天这个地方肯定是相对新品类的，Xreal、Rokid等等，其实在整个全球市场市占率不错。而这个品类其实就是已经被别人发明了，或者至少有人做出了原型。换个角度想，即使是Hinton，他也不是最开始提出人工智能人，而谁把他发扬光大了？这个很重要。

NVIDIA NIM是一系列用户友好的微服务，它们旨在加速企业内部生成式AI的部署进程。这种多功能的运行环境支持包括开源社区模型、NVIDIA AI基础模型以及自定义AI模型在内的广泛AI模型。开发者可以利用行业标准的API，仅需数行代码即可快速构建出企业级的AI应用。NIM基于NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRT-LLLLM等强大的推理引擎，以及PyTorch等技术构建，旨在提供无缝的AI推理体验，确保您可以自信地在任何环境中部署AI应用。无论是在本地服务器还是云端环境中，NIM都是实现大规模、高性能生成式AI推理的最佳选择。[heading2]为什么LangChain对NVIDIA NIM充满期待？[content]我们对NVIDIA NIM充满期待的原因有几个。首先，最引人注目的是它的自托管特性。这意味着您向基于NVIDIA的模型发送的任何数据都将保留在您的服务器上，不会外传。对于那些经常需要处理敏感信息的RAG应用来说，这一点尤其重要。其次，NIM提供了一系列预构建的容器，这让您可以轻松选择并使用最新的生成式AI模型，而无需进行复杂的配置。最后，NIM的可扩展性。在个人电脑上本地运行模型是一回事，但要将其作为服务部署，并且保持与专业服务提供商相同的稳定性和可用性，则是另一回事。幸运的是，NIM已经为您解决了这一挑战。[heading2]如何开始使用NVIDIA NIM？[content]开始使用NIM非常简单。在NVIDIA API目录中，开发者可以轻松访问多种AI模型，用于构建和部署生成式AI应用。NIM是NVIDIA AI Enterprise的一部分，这是一个全面的、基于云的软件平台，旨在简化生产级AI应用的开发和部署流程。您可以通过这篇博客获取如何开始使用的详细指南。

首先是新工业革命。每个数据中心都应该加速价值万亿美元的已安装数据中心。由于计算能力带来了一种新的软件制作方式，生成式人工智能（Generative AI）已经出现，因此在未来几年内将变得现代化。这将创造新的基础设施，这些基础设施致力于做一件事且仅做一件事，它们不适用于多用户数据中心，而是人工智能生成器。这些人工智能生成器将创造出极其有价值的软件。第二，这次革命的计算机。这一代的计算机，万亿参数的生成式AI。Blackwell，疯狂数量的计算能力。第三，Nims。新计算机创建新类型的软件。新型软件应该以新的方式分发，以便它可以一方面成为云中的端点，易于使用，但仍然允许您随身携带，因为它是你的智慧。你的智慧应该以一种允许你随身携带的方式打包，我们称之为NIMS。第四，Nemo and Nvidia AI Foundary。这些NIMS将帮助你为未来创建一种新型的应用程序，而不是你完全从头开始编写的应用程序，但您将像Teams一样集成它们。这些应用程序在NIMS、人工智能技术、工具Nemo和基础设施DGX云之间拥有出色的能力。在我们的AI工厂里，帮助您创建专有应用程序、专有聊天机器人。最后，Omniverse and ISAAC机器人。未来移动的一切都将是机器人，您不会是唯一的一个和这些机器人系统。无论它们是人形机器人、自动驾驶汽车、叉车还是操纵手臂，他们都需要一件事：巨型体育场仓库、那里的工厂可以是工厂、机器人编排工厂、机器人生产线、制造机器人汽车。这些系统都需要一个东西，一个平台，一个数字平台，一个数字孪生平台，我们称之为全宇宙，机器人世界的操作系统。这就是我们今天讨论的五件事。