NVIDIA、T-Mobile 與合作夥伴將物理 AI 應用整合至 AI-RAN 就緒基礎設施

• T-Mobile 試行 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版本 AI 基礎設施，以展現邊緣物理 AI 應用，並與 AI-RAN 創新中心的分散式網路相輔相成。
• Fogsphere、LinkerVision、Levatas、Vaidio 及西門子能源等物理 AI 開發商，正透過用於影片搜尋與摘要（VSS）的 NVIDIA Metropolis Blueprint，打造邊緣推理與視覺 AI 代理，並整合至 T-Mobile 的分散式邊緣網路，而美國加州聖荷西市將成為首批評估該技術的城市之一。
• 全新的 NVIDIA VSS 藍圖第三版本，可透過靈活的模組化架構、先進的多模態視覺理解，以及整合的代理型搜尋功能，加速推理型影片分析 AI 代理的發展。

【2026年3月16日，美國聖荷西訊】NVIDIA 與 T-Mobile 今日宣布，雙方正與 Nokia 及日益壯大的開發者生態系合作，將物理 AI 應用導入分散式邊緣 AI 網路。這項合作展現新一代 AI-RAN 基礎設施，如何將無線網路轉型為分散式高效能邊緣 AI 運算平台，為開發人員奠定基礎，使其能透過 NVIDIA Metropolis 平台，在城市、公共事業與工業工作場域部署能夠理解實體世界的視覺 AI 代理。

NVIDIA 的 AI-RAN 產品組合包含基於 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 伺服器版本打造的 NVIDIA ARC-Pro，適用於功率受限的基地台，而基於 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版本的組合，則適用於容量較高的行動交換中心。

T-Mobile 是美國首家試行將 NVIDIA AI-RAN 基礎設施與 Nokia anyRAN 軟體進行搭配的業者，目前正與特定的 NVIDIA 物理 AI 夥伴合作，展示基地台與行動交換中心如何在持續提供先進 5G 連線服務的同時，支援分散式邊緣 AI 工作負載。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「電信網路正演進為 AI 基礎設施，使數十億台裝置都能即時感知、聆聽並採取行動，從視覺 AI 代理到機器人與自駕車皆涵蓋其中。透過與 T-Mobile 及 Nokia 共同將 5G 網路轉變成分散式 AI 電腦，我們正為全球邊緣 AI 基礎架構打造一套可擴展的藍圖。」

T-Mobile 執行長 Srini Gopalan 表示：「將網路轉變為分散式 AI 運算平台，以釋放物理 AI 的全部潛力，需要在網路邊緣對數十億端點提供超低延遲與時空一致性，而這正是我們在 T-Mobile 建立的成果。憑藉全美首個 5G 獨立組網（Standalone）及 5G-Advanced 網路，我們擁有獨特優勢，可驅動未來智慧系統不再依賴雲端處理，而是仰賴智慧網路即時運作。」

行動網路作為物理 AI 的神經系統

轉以 NVIDIA 加速運算為基礎的 AI-RAN 解決方案，可解決擴展物理 AI 時的重要瓶頸：缺乏低延遲、安全且無所不在的連線能力。雖然 Wi-Fi 受限於覆蓋範圍和安全性，但 T-Mobile 的 5G 獨立組網仍可提供廣域覆蓋和服務品質保證，並支援複雜的 AI 代理在繁忙的城市路口、工業設施與鄉村地區運作。

這種架構讓物理 AI 能將繁重的運算任務從裝置轉移至最近的邊緣位置。將繁重的處理功能移轉至網路邊緣，讓開發人員得以簡化個別攝影機與機器人的硬體需求，使複雜的 AI 模型能在數十億台互連裝置上，以具成本效益的方式進行擴展。

頂尖開發人員將推理與視覺 AI 帶到邊緣

日益增長的開發人員生態系正與 NVIDIA 與 T-Mobile 合作，在 T-Mobile 的分散式邊緣網路中，整合以用於影片搜尋與摘要（VSS）的 NVIDIA Metropolis Blueprint 為基礎打造，且能驅動即時行動的物理 AI 代理。試行案例包括：

• 智慧城市營運：LinkerVision、Inchor 與 Voxelmaps 正在測試整合電腦視覺技術的「城市營運代理（City Operations Agents）」，以及可感知、模擬及最佳化交通號誌時序的數位孿生，目標是讓美國加州聖荷西市的事故應變速度提升 5 倍。
• 自動化公共事業檢測：Levatas 與 Skydio 正利用 NVIDIA 運算能力，透過 5G 網路對數十萬英里的傳輸電路進行自動巡檢，以 5 倍的速度偵測並處理傾斜的電線桿、腐蝕及散熱熱點等異常狀況。Levatas 與 Skydio 也正評估 AI-RAN 基礎設施，以進一步降低成本、縮短風暴的災後恢復時間，並加速從被動式維護轉向預測性維護。
• 視覺型設施管理：Vaidio 等開發人員正使用 VSS 藍圖打造設施管理代理，不再只是依賴簡單的感測器，而能執行威脅偵測與故障預測，並觸發自動化工作流程來改善設施管理。
• 即時工業安全：Fogsphere 為 SAIPEM 提供安全 AI 代理，可在陸地、離岸與鑽探場域等高風險施工環境中即時偵測並應對危險事件，例如工人在懸吊重物下方作業或發生碳氫化合物外洩等。Fogsphere 目前正在驗證 AI-RAN 基礎設施如何透過安全且分散式的網路運算，進一步提升這些代理程式的能力與效能，且無須依賴 Wi-Fi 即可全年無休運作。

這些計畫反映出 T-Mobile 更廣泛的策略，也就是與 NVIDIA、Nokia 以及由軟體供應商、製造商與企業創新者組成的多元生態系合作，共同測試並實現邊緣 AI 能力。

透過 Metropolis VSS 3 Blueprint 加速視覺 AI 代理開發

儘管全球有超過 15 億台攝影機持續拍攝影像，但其中只有不到 1% 的影像曾被人類實際檢視。NVIDIA 推出 Metropolis VSS 3 Blueprint，使代理能夠從邊緣到雲端對影片進行推理。

此藍圖最新版本的主要功能包括：

• 代理型資訊檢索：AI 代理可拆解複雜的自然語言查詢，並在 5 秒內從影片片段中搜尋特定事件。
• 模組化架構：靈活的架構讓團隊能夠將 VSS 3 應用於零售商店到倉庫等不同場域，而不必全面改造核心基礎架構。
• 效率提升 100 倍：VSS 對長影片進行摘要的速度比人工檢視快達 100 倍，大幅減少重複性任務，並降低全球實體運作的審閱成本。

使用 VSS 藍圖在各產業最佳化營運，並提升安全性的合作夥伴包括 Caterpillar、KION、日立、HCLTech、西門子能源、Tulip 與 Telit Cinterion。

關於 NVIDIA VSS 藍圖更多資訊，請前往 build.nvidia.com。

觀看黃仁勳的 GTC 主題演講，並探索視覺 AI 相關場次。