<p>Arrive AI，一家自主配送基礎設施公司，宣佈正在加速使用 NVIDIA Isaac Sim 和基於 NVIDIA Blackwell 架構的高性能 GPU 工作站進行人工智能（AI）和機器人技術的開發。</p>
<p>該公司利用基於仿真的 AI 訓練，快速提升用於現實世界自動化、機器人和自主配送環境的計算機視覺系統。</p>
<p>Arrive AI 使用 NVIDIA Isaac Sim 進行可擴展的 AI 訓練</p>
<p>Arrive AI 正在利用 NVIDIA Isaac Sim，一個基於物理的仿真平台，在高度真實的數字環境中訓練 AI 模型。該系統通過先進的光線追蹤技術複製現實世界的條件，包括重力、摩擦、碰撞、物體交互和逼真的光照。</p>
<p>這種方法使 Arrive AI 能夠生成精確的 “真實數據”，其中物體的位置和軌跡是完全已知的。因此，該公司可以更快、更準確地訓練計算機視覺模型，而無需依賴大規模的手動數據收集和標註。</p>
<p>基於仿真的訓練使 Arrive AI 能夠在顯著減少開發時間和成本的同時，達到接近現實世界的性能。</p>
<p>高性能 NVIDIA Blackwell GPU 支持大規模 AI 模型</p>
<p>為了支持這些工作負載，Arrive AI 部署了配備 NVIDIA Blackwell 架構的先進 GPU 工作站。這些系統提供了訓練大規模 AI 模型所需的計算能力和內存，包括具有數十億到數萬億參數的通用模型。</p>
<p>該基礎設施包括：</p>
<ul>
<li>大模型訓練所需的高顯存容量</li>
<li>專用光線追蹤核心以實現逼真仿真</li>
<li>能源高效的性能以支持持續的 AI 工作負載</li>
</ul>
<p>該計算堆棧使 Arrive AI 能夠同時大規模運行復雜的仿真和訓練流程。</p>
<p>持續學習管道支持現實世界的部署</p>
<p>Arrive AI 目前正在操作多個高規格系統，以支持並行仿真和訓練週期。該基礎設施創建了一個持續學習管道，使 AI 模型能夠快速適應現實世界的邊緣案例。</p>
<p>隨着公司擴大其自主配送網絡的部署，基於仿真的迭代將加速系統性能、可靠性和安全性的提升。</p>
<p>AI + 仿真 + 機器人戰略</p>
<p>通過結合 AI、仿真和高性能計算，Arrive AI 正在為現實世界的機器人和自動化構建可擴展的基礎。該公司的方法減少了對物理測試的依賴，同時加速了在物流、醫療保健和企業應用中的部署時間。</p>
<p>高管評論</p>
<p>&#34;仿真正在成為現代 AI 開發的基礎，&#34; Arrive AI 的創始人兼首席執行官 Dan O'Toole 表示。&#34;通過利用 NVIDIA Isaac Sim 和下一代 GPU 基礎設施，我們可以以在物理世界中根本無法實現的速度和規模訓練和完善我們的計算機視覺和機器人系統。這使我們能夠加速部署，同時不斷提高我們自主配送網絡的性能、可靠性和安全性。&#34;</p>
<p><strong>關於 Arrive AI</strong></p>
<p>Arrive AI 正在通過一系列智能配送端點構建自主物流基礎設施，以實現安全、異步的貨物交換。該公司的平台支持無人機、地面機器人和人類快遞員，解決物流、醫療保健和企業配送中的 “最後一英寸” 挑戰。</p>
<p><strong>媒體聯繫人：</strong> Kylie Conway，mailto:media@arriveai.com</p>
<p><strong>投資者關係聯繫人：</strong> Alliance Advisors IR，mailto:ARAI.IR@allianceadvisors.com</p>
<p><strong>關於前瞻性聲明的警示説明</strong></p>
<p>本新聞稿及 Arrive AI 管理層與本發佈或相關事件相關的聲明可能包含根據 1934 年證券交易法第 21E 條及 1995 年私人證券訴訟改革法的定義的 “前瞻性聲明”。</p>
<p>前瞻性聲明涉及未來事件和預期的業務及財務表現，通常包括諸如 “預計”、“預期”、“打算”、“計劃”、“相信”、“潛在”、“將”、“應該”、“可能”、“會”、“樂觀” 或 “可能” 等詞語及類似表達。</p>
<p>這些聲明基於截至本發佈之日可獲得的信息，並反映管理層當前的觀點和假設。它們並不保證未來的表現，並涉及已知和未知的風險、不確定性及其他可能超出公司控制的因素。</p>
<p>讀者被警告不要對前瞻性聲明過度依賴，這些聲明僅在本發佈之日有效。潛在投資者應查看 Arrive AI 的註冊聲明及其他文件，包括風險因素，這些文件可在美國證券交易委員會網站 www.sec.gov 上獲得。</p>
<p>Arrive AI 沒有義務更新前瞻性聲明，以反映本發佈日期後的事件或情況，除非法律要求。</p>
<p><strong>來源：</strong> Arrive AI Inc. (ARAI)</p>
<p>查看 ACCESS Newswire 上的原始新聞稿</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

費城交易所 半導體 ETF - iShares

半導體 3 倍做多 - Direxion

2 倍做多英偉達 ETF - GraniteShares

2 倍做多英偉達 ETF - Direxion

高科技指數 ETF - SPDR

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

半導體 ETF - VanEck Vectors

<p>Arrive AI 是一家自主配送基礎設施公司，正在利用 NVIDIA Isaac Sim 和 Blackwell GPU 系統增強人工智能和機器人技術的發展。這種基於仿真的方法允許在真實環境中快速訓練計算機視覺模型，顯著減少開發時間和成本。高性能的 GPU 工作站支持大規模的人工智能模型，使得能夠持續學習並適應現實場景。首席執行官 Dan O'Toole 強調，這一策略加速了部署，並提高了物流和醫療應用的性能，同時減少了對物理測試的依賴</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，一家自主配送基礎設施公司，宣佈正在加速使用 NVIDIA Isaac Sim 和基於 NVIDIA Blackwell 架構的高性能 GPU 工作站進行人工智能（AI）和機器人技術的開發。</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>該公司利用基於仿真的 AI 訓練，快速提升用於現實世界自動化、機器人和自主配送環境的計算機視覺系統。</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 進行可擴展的 AI 訓練</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，一個基於物理的仿真平台，在高度真實的數字環境中訓練 AI 模型。該系統通過先進的光線追蹤技術複製現實世界的條件，包括重力、摩擦、碰撞、物體交互和逼真的光照。</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>這種方法使 Arrive AI 能夠生成精確的 “真實數據”，其中物體的位置和軌跡是完全已知的。因此，該公司可以更快、更準確地訓練計算機視覺模型，而無需依賴大規模的手動數據收集和標註。</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>基於仿真的訓練使 Arrive AI 能夠在顯著減少開發時間和成本的同時，達到接近現實世界的性能。</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 支持大規模 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>為了支持這些工作負載，Arrive AI 部署了配備 NVIDIA Blackwell 架構的先進 GPU 工作站。這些系統提供了訓練大規模 AI 模型所需的計算能力和內存，包括具有數十億到數萬億參數的通用模型。</p>
</div><p>The infrastructure includes:</p>
<div class="lb-trans"><p>該基礎設施包括：</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>大模型訓練所需的高顯存容量</li>
<li>專用光線追蹤核心以實現逼真仿真</li>
<li>能源高效的性能以支持持續的 AI 工作負載</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>該計算堆棧使 Arrive AI 能夠同時大規模運行復雜的仿真和訓練流程。</p>
</div><p>Continuous Learning Pipeline Supports Real-World Deployment</p>
<div class="lb-trans"><p>持續學習管道支持現實世界的部署</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 目前正在操作多個高規格系統，以支持並行仿真和訓練週期。該基礎設施創建了一個持續學習管道，使 AI 模型能夠快速適應現實世界的邊緣案例。</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>隨着公司擴大其自主配送網絡的部署，基於仿真的迭代將加速系統性能、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 + 機器人戰略</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>通過結合 AI、仿真和高性能計算，Arrive AI 正在為現實世界的機器人和自動化構建可擴展的基礎。該公司的方法減少了對物理測試的依賴，同時加速了在物流、醫療保健和企業應用中的部署時間。</p>
</div><p>Executive Commentary</p>
<div class="lb-trans"><p>高管評論</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;仿真正在成為現代 AI 開發的基礎，&#34; Arrive AI 的創始人兼首席執行官 Dan O'Toole 表示。&#34;通過利用 NVIDIA Isaac Sim 和下一代 GPU 基礎設施，我們可以以在物理世界中根本無法實現的速度和規模訓練和完善我們的計算機視覺和機器人系統。這使我們能夠加速部署，同時不斷提高我們自主配送網絡的性能、可靠性和安全性。&#34;</p>
</div><p><strong>About Arrive AI</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>關於 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 正在通過一系列智能配送端點構建自主物流基礎設施，以實現安全、異步的貨物交換。該公司的平台支持無人機、地面機器人和人類快遞員，解決物流、醫療保健和企業配送中的 “最後一英寸” 挑戰。</p>
</div><p><strong>Media Contact:</strong> Kylie Conway, mailto:media@arriveai.com</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>媒體聯繫人：</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>投資者關係聯繫人：</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>關於前瞻性聲明的警示説明</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>本新聞稿及 Arrive AI 管理層與本發佈或相關事件相關的聲明可能包含根據 1934 年證券交易法第 21E 條及 1995 年私人證券訴訟改革法的定義的 “前瞻性聲明”。</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>前瞻性聲明涉及未來事件和預期的業務及財務表現，通常包括諸如 “預計”、“預期”、“打算”、“計劃”、“相信”、“潛在”、“將”、“應該”、“可能”、“會”、“樂觀” 或 “可能” 等詞語及類似表達。</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>這些聲明基於截至本發佈之日可獲得的信息，並反映管理層當前的觀點和假設。它們並不保證未來的表現，並涉及已知和未知的風險、不確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>讀者被警告不要對前瞻性聲明過度依賴，這些聲明僅在本發佈之日有效。潛在投資者應查看 Arrive AI 的註冊聲明及其他文件，包括風險因素，這些文件可在美國證券交易委員會網站 www.sec.gov 上獲得。</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 沒有義務更新前瞻性聲明，以反映本發佈日期後的事件或情況，除非法律要求。</p>
</div><p><strong>SOURCE:</strong> Arrive AI Inc. ( ARAI )</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>來源：</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 上的原始新聞稿</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 系統，以加速人工智能、機器人技術和計算機視覺的開發