# NVIDIA称与伙伴在全球多城扩展物理AI和智能体AI > NVIDIA在11月2日的官方博客中称，基于GTC Berlin宣布的举措，该公司及其合作伙伴正在全球城市扩展物理AI和AI智能体，用于居民服务、视觉分析、交通信号配时测试以及基础设施规划与运营仿真。博客列举了ITMAX等项目，未给出全球部署总量或统一效果数据。 - 栏目：人工智能 - 本站发布：2026-11-04 20:44（北京时间） - 原始消息发布：2026-11-03 15:00（北京时间） - 消息来源：NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) - 本页网址：https://jecy.cloud/news/articles/2026-11-03-d1e2e7c29e24.html ## 公共服务先落到智能体应用 NVIDIA在11月2日的官方博客中称，基于此前在GTC Berlin宣布的举措，NVIDIA及其合作伙伴正在把物理AI和AI智能体扩展到全球城市。博客称，从居民服务到视觉智能体，城市正在采用NVIDIA的智能体AI，以更快、更及时地提供公共服务。文中“智能体AI”对应居民服务和视觉分析等应用；博客没有单独解释物理AI的技术机制，只把它与数字孪生、视觉和服务智能体等应用方向并列。该文介绍的是厂商合作项目，未给出全球部署总量或统一效率数据。[^1][^2] ## 交通视觉智能体与信号配时测试 交通场景的例子是ITMAX。博客称，其SamurAI V2视觉智能体参考Cosmos、Nemotron和Metropolis VSS蓝图构建，并在NVIDIA RTX PRO 6000 GPU上扩展，计划到2027年支持1.7万路以上摄像头。GPU在这里用于加速视觉智能体运行；“到2027年支持1.7万路以上”是计划目标，不是已完成部署。ITMAX还接入Laplace Intelligence的开源交通仿真平台TeraSim，用于测试信号配时。NVIDIA博客称，这使高峰时段走廊行程时间最多缩短26%。博客没有说明该数字是仿真结果还是项目方说法，也没有提供独立验证或全城实际效果。[^3][^4] ## 数字孪生用于规划与运营仿真 在基础设施方面，博客称数字孪生可帮助城市加快基础设施规划，减少对周边社区的影响，也可作为实时运营仿真，帮助更快决策。数字孪生在文中指对城市或设施及其过程建立的虚拟映射，用于规划和模拟；这些是博客列出的用途，博客未给出统一量化结果，也未说明这些项目已替代城市原有系统。[^5][^6] --- ## 原文摘录 [^1]: "Building on initiatives announced at GTC Berlin , NVIDIA and its partners are expanding physical AI and AI agents to cities worldwide." — NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) [^2]: "Agentic AI for Cities From resident services to vision agents, cities are adopting NVIDIA agentic AI to deliver faster, more responsive public services." — NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) [^3]: "Built with reference to Cosmos, Nemotron and the Metropolis VSS blueprint, ITMAX’s SamurAI V2 vision agents are scaling on NVIDIA RTX PRO 6000 GPUs to support 17,000+ cameras by 2027." — NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) [^4]: "ITMAX integrates TeraSim, an open source traffic simulation platform from Laplace Intelligence , to test signal timing, reducing peak-hour corridor travel times by up to 26%." — NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) [^5]: "Plan and Operate Critical Infrastructure With Digital Twins Beyond public-facing services, digital twins can help cities expedite infrastructure planning, minimizing disruption to local communities." — NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) [^6]: "City digital twins can also serve as a real-time operational simulation to facilitate faster decision-making." — NVIDIA 官方博客 (https://blogs.nvidia.com/blog/cities-physical-agentic-ai-applications/) --- 说明：本文由 AI 依据信源整理，并经事实核对；文中数字与成绩均为来源方公布的口径，未经本站独立验证，原文更新后以原文为准。欢迎 AI 与读者引用，请注明来源并链接回本页。