AI狂潮｜Nvidia投資安防企業Verkada 加快推動物理AI

Ola de IA | Nvidia invierte en la empresa de seguridad Verkada para acelerar la IA física

總結英偉達新投資Verkada，布局實體AI市場；簽技術合作，結合Cosmos世界基礎模型與物理AI數據工廠，提升影像搜尋精度，並以合成數據補訓練資料，同步推動實體安防與IoT研發。
Resumen de la nueva inversión de Nvidia en Verkada, posicionándose en el mercado de IA física; firma colaboración técnica, combinando el modelo base Cosmos World y la fábrica de datos de IA física para mejorar la precisión de búsqueda de imágenes, y complementar los datos de entrenamiento con datos sintéticos, impulsando simultáneamente la I+D en seguridad física e IoT.

Verkada過去估值58億美元，傳一年內IPO。
Verkada, valorada anteriormente en 5.800 millones de dólares, se rumorea que saldrá a bolsa en un año.

黃仁勳預言約2030年左右物理AI將廣泛普及，市場規模約50萬億美元。
Jensen Huang predice que alrededor de 2030 la IA física se generalizará ampliamente, con un mercado de aproximadamente 50 billones de dólares.

「皮褸黃」黃仁勳掌舵的英偉達（Nvidia）又有新投資，7月伊始，便相中主營安防攝影機及配套軟件的Verkada，此舉被認為是進一步布局黃仁勳看好的物理AI（Physical AI）市場。
Nvidia, dirigida por Jensen Huang (conocido como "el de la chaqueta de cuero"), realiza otra nueva inversión. A principios de julio, eligió a Verkada, empresa dedicada a cámaras de seguridad y software complementario. Este movimiento se considera una expansión adicional en el mercado de IA física (Physical AI) que Huang considera prometedor.

英偉達與Verkada雙方都沒透露相關投資金額，又或英偉達取得的股份數量。不過，不少報導回溯Verkada上一次取得的融資（7個月前）時，當時Verkada估值已達58億美元（約450億港元），那時是由Alphabet旗下的CapitalG領投。
Ni Nvidia ni Verkada revelaron el monto de la inversión ni la cantidad de acciones adquiridas por Nvidia. Sin embargo, muchos informes señalan que en la última ronda de financiación de Verkada (hace 7 meses), la empresa estaba valorada en 5.800 millones de dólares (aproximadamente 45.000 millones de HKD), liderada por CapitalG, filial de Alphabet.

有傳Verkada會在1年內啟動IPO。
Se rumorea que Verkada lanzará su OPI en el plazo de un año.

Verkada揉合英偉達的Cosmos世界基礎模型及其物理AI數據工廠之工具包，這項技術亮點在於影片搜尋，可以從數千小時的錄影資料中，尋找特定的人物、物體或一瞬間的片段。
Verkada integra el modelo base Cosmos World de Nvidia y su kit de herramientas de fábrica de datos de IA física. El punto destacado de esta tecnología es la búsqueda de videos, permitiendo encontrar personas, objetos o fragmentos específicos en miles de horas de grabación.

數據工廠會產生合成視頻，填補訓練數據的空白。
La fábrica de datos genera videos sintéticos para llenar los vacíos en los datos de entrenamiento.

Verkada表示，在得到英偉達的助力下，搜索的平均精確度已提升了68%。
Verkada afirma que, con la ayuda de Nvidia, la precisión media de las búsquedas ha mejorado en un 68%.

Verkada將深度整合英偉達的算力平台，加速AI警報、電腦視覺及物聯網（IoT）等實體AI技術的研發。
Verkada integrará profundamente la plataforma de cómputo de Nvidia para acelerar la I+D de tecnologías de IA física como alertas de IA, visión por computadora e Internet de las Cosas (IoT).

作為實體智能安防領域的獨角獸，Verkada早前在SC West 2026展會中，便以「羅浮宮竊案」主題情境，展示其雲端AI影像搜尋、人物跨鏡追蹤（Person Re-Identification，ReID）、車牌辨識、PTZ自動追蹤、門禁整合警報與即時事件處理流程。
Como unicornio en el ámbito de la seguridad inteligente física, Verkada presentó anteriormente en la feria SC West 2026 un escenario temático de "robo en el Louvre", demostrando su búsqueda de imágenes por IA en la nube, reidentificación de personas (Person Re-Identification, ReID), reconocimiento de matrículas, seguimiento automático PTZ, alertas integradas de control de acceso y procesos de manejo de eventos en tiempo real.

黃仁勳看好物理AI
Jensen Huang es optimista sobre la IA física

黃仁勳曾經大膽預言，未來物理AI有望重塑全球價值約50萬億美元（約390萬億港元）的市場，主要集中在製造業與物流產業。
Jensen Huang se atrevió a predecir que la IA física podría remodelar un mercado global valorado en aproximadamente 50 billones de dólares (unos 390 billones de HKD), centrado principalmente en la manufactura y la logística.

物理AI主要可劃分為3大範疇，包括具身智能與機械人、自動駕駛與智能交通、工業模擬與數字孿生平台。
La IA física se puede dividir principalmente en tres grandes categorías: inteligencia incorporada y robótica, conducción autónoma y transporte inteligente, y simulación industrial y plataformas de gemelos digitales.

傳統AI主要處理文字、圖像等信息，而物理AI的核心在於讓智能體理解空間、距離、結構、物體屬性、觸覺以及力量的變化。
La IA tradicional procesa principalmente información como texto e imágenes, mientras que el núcleo de la IA física es permitir que los agentes inteligentes comprendan el espacio, la distancia, la estructura, las propiedades de los objetos, el tacto y los cambios de fuerza.

黃仁勳表示，物理AI是透過基本物理原理來預測結果，讓機器自主學習如何在現實世界中互動。
Huang señala que la IA física predice resultados mediante principios físicos básicos, permitiendo que las máquinas aprendan de forma autónoma cómo interactuar en el mundo real.

他曾預測，約2030年左右，物理AI如機械人等將會無所不在。
Él predijo que alrededor de 2030, la IA física, como los robots, será omnipresente.

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