<p>Arrive AI，一家自主配送基础设施公司，宣布正在加速使用 NVIDIA Isaac Sim 和基于 NVIDIA Blackwell 架构的高性能 GPU 工作站进行人工智能（AI）和机器人技术的开发。</p>
<p>该公司利用基于仿真的 AI 训练，快速提升用于现实世界自动化、机器人和自主配送环境的计算机视觉系统。</p>
<p>Arrive AI 使用 NVIDIA Isaac Sim 进行可扩展的 AI 训练</p>
<p>Arrive AI 正在利用 NVIDIA Isaac Sim，一个基于物理的仿真平台，在高度真实的数字环境中训练 AI 模型。该系统通过先进的光线追踪技术复制现实世界的条件，包括重力、摩擦、碰撞、物体交互和逼真的光照。</p>
<p>这种方法使 Arrive AI 能够生成精确的 “真实数据”，其中物体的位置和轨迹是完全已知的。因此，该公司可以更快、更准确地训练计算机视觉模型，而无需依赖大规模的手动数据收集和标注。</p>
<p>基于仿真的训练使 Arrive AI 能够在显著减少开发时间和成本的同时，达到接近现实世界的性能。</p>
<p>高性能 NVIDIA Blackwell GPU 支持大规模 AI 模型</p>
<p>为了支持这些工作负载，Arrive AI 部署了配备 NVIDIA Blackwell 架构的先进 GPU 工作站。这些系统提供了训练大规模 AI 模型所需的计算能力和内存，包括具有数十亿到数万亿参数的通用模型。</p>
<p>该基础设施包括：</p>
<ul>
<li>大模型训练所需的高显存容量</li>
<li>专用光线追踪核心以实现逼真仿真</li>
<li>能源高效的性能以支持持续的 AI 工作负载</li>
</ul>
<p>该计算堆栈使 Arrive AI 能够同时大规模运行复杂的仿真和训练流程。</p>
<p>持续学习管道支持现实世界的部署</p>
<p>Arrive AI 目前正在操作多个高规格系统，以支持并行仿真和训练周期。该基础设施创建了一个持续学习管道，使 AI 模型能够快速适应现实世界的边缘案例。</p>
<p>随着公司扩大其自主配送网络的部署，基于仿真的迭代将加速系统性能、可靠性和安全性的提升。</p>
<p>AI + 仿真 + 机器人战略</p>
<p>通过结合 AI、仿真和高性能计算，Arrive AI 正在为现实世界的机器人和自动化构建可扩展的基础。该公司的方法减少了对物理测试的依赖，同时加速了在物流、医疗保健和企业应用中的部署时间。</p>
<p>高管评论</p>
<p>&#34;仿真正在成为现代 AI 开发的基础，&#34; Arrive AI 的创始人兼首席执行官 Dan O'Toole 表示。&#34;通过利用 NVIDIA Isaac Sim 和下一代 GPU 基础设施，我们可以以在物理世界中根本无法实现的速度和规模训练和完善我们的计算机视觉和机器人系统。这使我们能够加速部署，同时不断提高我们自主配送网络的性能、可靠性和安全性。&#34;</p>
<p><strong>关于 Arrive AI</strong></p>
<p>Arrive AI 正在通过一系列智能配送端点构建自主物流基础设施，以实现安全、异步的货物交换。该公司的平台支持无人机、地面机器人和人类快递员，解决物流、医疗保健和企业配送中的 “最后一英寸” 挑战。</p>
<p><strong>媒体联系人：</strong> Kylie Conway，mailto:media@arriveai.com</p>
<p><strong>投资者关系联系人：</strong> Alliance Advisors IR，mailto:ARAI.IR@allianceadvisors.com</p>
<p><strong>关于前瞻性声明的警示说明</strong></p>
<p>本新闻稿及 Arrive AI 管理层与本发布或相关事件相关的声明可能包含根据 1934 年证券交易法第 21E 条及 1995 年私人证券诉讼改革法的定义的 “前瞻性声明”。</p>
<p>前瞻性声明涉及未来事件和预期的业务及财务表现，通常包括诸如 “预计”、“预期”、“打算”、“计划”、“相信”、“潜在”、“将”、“应该”、“可能”、“会”、“乐观” 或 “可能” 等词语及类似表达。</p>
<p>这些声明基于截至本发布之日可获得的信息，并反映管理层当前的观点和假设。它们并不保证未来的表现，并涉及已知和未知的风险、不确定性及其他可能超出公司控制的因素。</p>
<p>读者被警告不要对前瞻性声明过度依赖，这些声明仅在本发布之日有效。潜在投资者应查看 Arrive AI 的注册声明及其他文件，包括风险因素，这些文件可在美国证券交易委员会网站 www.sec.gov 上获得。</p>
<p>Arrive AI 没有义务更新前瞻性声明，以反映本发布日期后的事件或情况，除非法律要求。</p>
<p><strong>来源：</strong> Arrive AI Inc. (ARAI)</p>
<p>查看 ACCESS Newswire 上的原始新闻稿</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://app.accessnewswire.com/img.ashx/query-aWQ9MTE2MTk4OQ?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://app.accessnewswire.com/img.ashx/query-aWQ9MTE2MTk4OQ"/></p>

ARAI

费城交易所 半导体 ETF - iShares

半导体 3 倍做多 - Direxion

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

2 倍做多英伟达 ETF - Direxion

高科技指数 ETF - SPDR

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

半导体 ETF - VanEck Vectors

<p>Arrive AI 是一家自主配送基础设施公司，正在利用 NVIDIA Isaac Sim 和 Blackwell GPU 系统增强人工智能和机器人技术的发展。这种基于仿真的方法允许在真实环境中快速训练计算机视觉模型，显著减少开发时间和成本。高性能的 GPU 工作站支持大规模的人工智能模型，使得能够持续学习并适应现实场景。首席执行官 Dan O'Toole 强调，这一策略加速了部署，并提高了物流和医疗应用的性能，同时减少了对物理测试的依赖</p>

<p>Arrive AI , an autonomous delivery infrastructure company, announced it is accelerating artificial intelligence (AI) and robotics development using NVIDIA Isaac Sim and high-performance GPU workstations powered by NVIDIA Blackwell architecture.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arrive AI，一家自主配送基础设施公司，宣布正在加速使用 NVIDIA Isaac Sim 和基于 NVIDIA Blackwell 架构的高性能 GPU 工作站进行人工智能（AI）和机器人技术的开发。</p>
</div><p>The company is leveraging simulation-driven AI training to rapidly improve computer vision systems used in real-world automation, robotics, and autonomous delivery environments.</p>
<div class="lb-trans"><p>该公司利用基于仿真的 AI 训练，快速提升用于现实世界自动化、机器人和自主配送环境的计算机视觉系统。</p>
</div><p>Arrive AI Uses NVIDIA Isaac Sim for Scalable AI Training</p>
<div class="lb-trans"><p>Arrive AI 使用 NVIDIA Isaac Sim 进行可扩展的 AI 训练</p>
</div><p>Arrive AI is utilizing NVIDIA Isaac Sim, a physics-based simulation platform, to train AI models in highly realistic digital environments. The system replicates real-world conditions including gravity, friction, collisions, object interaction, and photorealistic lighting through advanced ray tracing.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arrive AI 正在利用 NVIDIA Isaac Sim，一个基于物理的仿真平台，在高度真实的数字环境中训练 AI 模型。该系统通过先进的光线追踪技术复制现实世界的条件，包括重力、摩擦、碰撞、物体交互和逼真的光照。</p>
</div><p>This approach enables Arrive AI to generate precise &#34;ground truth&#34; data, where object positions and trajectories are fully known. As a result, the company can train computer vision models faster and more accurately without relying on large-scale manual data collection and annotation.</p>
<div class="lb-trans"><p>这种方法使 Arrive AI 能够生成精确的 “真实数据”，其中物体的位置和轨迹是完全已知的。因此，该公司可以更快、更准确地训练计算机视觉模型，而无需依赖大规模的手动数据收集和标注。</p>
</div><p>Simulation-based training allows Arrive AI to achieve near real-world performance while significantly reducing development time and cost.</p>
<div class="lb-trans"><p>基于仿真的训练使 Arrive AI 能够在显著减少开发时间和成本的同时，达到接近现实世界的性能。</p>
</div><p>High-Performance NVIDIA Blackwell GPUs Power Large-Scale AI Models</p>
<div class="lb-trans"><p>高性能 NVIDIA Blackwell GPU 支持大规模 AI 模型</p>
</div><p>To support these workloads, Arrive AI has deployed advanced GPU workstations featuring NVIDIA's Blackwell architecture. These systems provide the compute power and memory required to train large-scale AI models, including generalist models with billions to trillions of parameters.</p>
<div class="lb-trans"><p>为了支持这些工作负载，Arrive AI 部署了配备 NVIDIA Blackwell 架构的先进 GPU 工作站。这些系统提供了训练大规模 AI 模型所需的计算能力和内存，包括具有数十亿到数万亿参数的通用模型。</p>
</div><p>The infrastructure includes:</p>
<div class="lb-trans"><p>该基础设施包括：</p>
</div><ul>
<li>High VRAM capacity for large model training</li>
<li>Dedicated ray tracing cores for photorealistic simulation</li>
<li>Energy-efficient performance for continuous AI workloads</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>大模型训练所需的高显存容量</li>
<li>专用光线追踪核心以实现逼真仿真</li>
<li>能源高效的性能以支持持续的 AI 工作负载</li>
</ul>
</div><p>This compute stack enables Arrive AI to run complex simulations and training pipelines simultaneously at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>该计算堆栈使 Arrive AI 能够同时大规模运行复杂的仿真和训练流程。</p>
</div><p>Continuous Learning Pipeline Supports Real-World Deployment</p>
<div class="lb-trans"><p>持续学习管道支持现实世界的部署</p>
</div><p>Arrive AI is currently operating multiple high-specification systems to support parallel simulation and training cycles. This infrastructure creates a continuous learning pipeline that allows AI models to rapidly adapt to real-world edge cases.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arrive AI 目前正在操作多个高规格系统，以支持并行仿真和训练周期。该基础设施创建了一个持续学习管道，使 AI 模型能够快速适应现实世界的边缘案例。</p>
</div><p>As the company expands deployment of its autonomous delivery network, simulation-driven iteration will enable faster improvement in system performance, reliability, and safety.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着公司扩大其自主配送网络的部署，基于仿真的迭代将加速系统性能、可靠性和安全性的提升。</p>
</div><p>AI + Simulation + Robotics Strategy</p>
<div class="lb-trans"><p>AI + 仿真 + 机器人战略</p>
</div><p>By combining AI, simulation, and high-performance computing, Arrive AI is building a scalable foundation for real-world robotics and automation. The company's approach reduces reliance on physical testing while accelerating time-to-deployment across logistics, healthcare, and enterprise applications.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过结合 AI、仿真和高性能计算，Arrive AI 正在为现实世界的机器人和自动化构建可扩展的基础。该公司的方法减少了对物理测试的依赖，同时加速了在物流、医疗保健和企业应用中的部署时间。</p>
</div><p>Executive Commentary</p>
<div class="lb-trans"><p>高管评论</p>
</div><p>&#34;Simulation is becoming the foundation of modern AI development,&#34; said Dan O'Toole, Founder and CEO of Arrive AI. &#34;By leveraging NVIDIA Isaac Sim and next-generation GPU infrastructure, we can train and refine our computer vision and robotics systems at a speed and scale that simply isn't possible in the physical world alone. This allows us to accelerate deployment while continuously improving performance, reliability, and safety across our autonomous delivery network.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;仿真正在成为现代 AI 开发的基础，&#34; Arrive AI 的创始人兼首席执行官 Dan O'Toole 表示。&#34;通过利用 NVIDIA Isaac Sim 和下一代 GPU 基础设施，我们可以以在物理世界中根本无法实现的速度和规模训练和完善我们的计算机视觉和机器人系统。这使我们能够加速部署，同时不断提高我们自主配送网络的性能、可靠性和安全性。&#34;</p>
</div><p><strong>About Arrive AI</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>关于 Arrive AI</strong></p>
</div><p>Arrive AI is building the infrastructure for autonomous logistics through a network of intelligent delivery endpoints that enable secure, asynchronous exchange of goods. The company's platform supports drones, ground robotics, and human couriers, solving the &#34;last inch of the last-mile&#34; challenge across logistics, healthcare, and enterprise delivery.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arrive AI 正在通过一系列智能配送端点构建自主物流基础设施，以实现安全、异步的货物交换。该公司的平台支持无人机、地面机器人和人类快递员，解决物流、医疗保健和企业配送中的 “最后一英寸” 挑战。</p>
</div><p><strong>Media Contact:</strong> Kylie Conway, mailto:media@arriveai.com</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>媒体联系人：</strong> Kylie Conway，mailto:media@arriveai.com</p>
</div><p><strong>Investor Relations Contact:</strong> Alliance Advisors IR , mailto:ARAI.IR@allianceadvisors.com</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>投资者关系联系人：</strong> Alliance Advisors IR，mailto:ARAI.IR@allianceadvisors.com</p>
</div><p><strong>Cautionary Note Regarding Forward-Looking Statements</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>关于前瞻性声明的警示说明</strong></p>
</div><p>This news release and statements of Arrive AI's management in connection with this release or related events may contain &#34;forward-looking statements&#34; within the meaning of Section 21E of the Securities Exchange Act of 1934, as amended, and the Private Securities Litigation Reform Act of 1995.</p>
<div class="lb-trans"><p>本新闻稿及 Arrive AI 管理层与本发布或相关事件相关的声明可能包含根据 1934 年证券交易法第 21E 条及 1995 年私人证券诉讼改革法的定义的 “前瞻性声明”。</p>
</div><p>Forward-looking statements relate to future events and expected business and financial performance and often include words such as &#34;expects,&#34; &#34;anticipates,&#34; &#34;intends,&#34; &#34;plans,&#34; &#34;believes,&#34; &#34;potential,&#34; &#34;will,&#34; &#34;should,&#34; &#34;could,&#34; &#34;would,&#34; &#34;optimistic,&#34; or &#34;may,&#34; and similar expressions.</p>
<div class="lb-trans"><p>前瞻性声明涉及未来事件和预期的业务及财务表现，通常包括诸如 “预计”、“预期”、“打算”、“计划”、“相信”、“潜在”、“将”、“应该”、“可能”、“会”、“乐观” 或 “可能” 等词语及类似表达。</p>
</div><p>These statements are based on information available as of the date of this release and reflect management's current views and assumptions. They are not guarantees of future performance and involve known and unknown risks, uncertainties, and other factors that may be beyond the company's control.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些声明基于截至本发布之日可获得的信息，并反映管理层当前的观点和假设。它们并不保证未来的表现，并涉及已知和未知的风险、不确定性及其他可能超出公司控制的因素。</p>
</div><p>Readers are cautioned not to place undue reliance on forward-looking statements, which speak only as of the date of this release. Potential investors should review Arrive AI's Registration Statement and other filings, including risk factors, available at the U.S. Securities and Exchange Commission website at www.sec.gov (http://www.sec.gov/).</p>
<div class="lb-trans"><p>读者被警告不要对前瞻性声明过度依赖，这些声明仅在本发布之日有效。潜在投资者应查看 Arrive AI 的注册声明及其他文件，包括风险因素，这些文件可在美国证券交易委员会网站 www.sec.gov 上获得。</p>
</div><p>Arrive AI undertakes no obligation to update forward-looking statements to reflect events or circumstances after the date of this release, except as required by law.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arrive AI 没有义务更新前瞻性声明，以反映本发布日期后的事件或情况，除非法律要求。</p>
</div><p><strong>SOURCE:</strong> Arrive AI Inc. ( ARAI )</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>来源：</strong> Arrive AI Inc. (ARAI)</p>
</div><p>View the original press release on ACCESS Newswire</p>
<div class="lb-trans"><p>查看 ACCESS Newswire 上的原始新闻稿</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://app.accessnewswire.com/img.ashx/query-aWQ9MTE2MTk4OQ" alt="" original-src="https://app.accessnewswire.com/img.ashx?id=1161989"/></p>

Arrive AI Deploys NVIDIA Isaac Sim and Blackwell GPU Systems to Accelerate AI, Robotics, and Computer Vision Development

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Arrive AI 部署 NVIDIA Isaac Sim 和 Blackwell GPU 系统，以加速人工智能、机器人技术和计算机视觉的开发