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研華 × NVIDIA  Edge AI Meetup 看見數位孿生的力量
2025.12.17 (三) 18:30 - 21:30
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主辦單位: ,  
協辦單位:Taiwan Robotic Meetup
研華 × NVIDIA  Edge AI Meetup 看見數位孿生的力量
根據 Deloitte 的產業調查,導入數位孿生技術的製造企業平均可 降低 30% 的開發成本、縮短 20% 的上市週期。這顯示「先模擬、再落地」已成為全球產品開發的新常態,而虛實融合的開發方式,正重新定義設計驗證與製程優化的效率。

為了讓更多開發者掌握這項關鍵轉變,研華以 Edge AI 與 GPU Server 為基礎平台,打造能貼近現場需求的運算架構,協助模擬結果更即時地回饋到真實應用中。透過這樣的整合,虛擬環境不再只是展示畫面,而能成為開發決策與流程改善的重要依據。

本次活動邀請 NVIDIA 權威講師 深入解構 NVIDIA Omniverse 的核心架構與應用邏輯,並以 智慧製造場域的 Live Demo 展示數位孿生的實際運作。除了常見的 AMR 路線規劃模擬外,還將延伸探討 NVIDIA Omniverse 在產線優化、設備佈局、機器人模擬與交通模擬防撞測試 等場景的可行應用,並於最後安排 現場交流時間,讓與會者能直接與講師討論導入思路與實務經驗。

透過這一場整合 Edge AI 與 GPU Server 的深度交流,您將理解「虛擬與現實不再是兩個世界」,而是共構未來開發的新基礎。
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Live

近距離理解 NVIDIA Omniverse 的運作現場 -

不只是技術講解,您將親眼看到 智慧製造場域的 Live Demo,了解數位孿生如何以即時模擬方式運行,讓產線優化、設備配置與路線規劃都能被預演與微調。

Live

換個角度看開發:從 2D 設計走進 3D 模擬 -

透過實際案例,講師將示範如何將現有 CAD 或 2D 設計檔案直接轉入 NVIDIA Omniverse,快速建立能協作與驗證的虛擬場景。您將理解這不只是視覺化,而是一種更快「思考與驗證」的方式。

Live

把靈感帶走:延伸應用與現場交流 -

從 AMR 路線規劃,到機器人模擬、交通系統或設備驗證,課程將帶出更多可行的導入想法,並在最後安排 現場 Q&A 與互動交流,讓您與講師直接討論實務挑戰與導入策略。

研華 × NVIDIA  Edge AI Meetup 看見數位孿生的力量
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研華 × NVIDIA  Edge AI Meetup 看見數位孿生的力量

開發者 Developer

  • 負責系統整合、資料串接或場域建置的 IT/OT 工程師 、以及從事數位孿生、模擬開發的技術人員。
  • 本活動將協助您了解 Omniverse 與現有 CAD/2D 設計環境的串接方式,並透過現場示範掌握如何將模擬結果導入實際應用。
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使用者 User

  • 企業內部負責製造、設備、場域營運的主管或工程師,希望以虛擬場景模擬產線流程與人機動線,提升開發與維運效率。
  • 您將能親眼看到 數位孿生在智慧製造的實際場景,並帶回能用於 產線優化與決策驗證 的具體啟發。
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AI 軟體與機器人團隊 Innovator

  • 從事 AI 應用、機器人模擬或智慧場域開發 的團隊或創業者。
  • 本課程將說明如何運用 Omniverse 進行 路線規劃、訓練與視覺化模擬,並探討如何結合 Edge AI 運算與 GPU Server,打造可快速測試與驗證的開發環境。
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我們知道白天的你忙著開發、開會、解 bug。所以這場夜間活動,不談艱澀的規格,而是想用一個晚上,讓你邊看 demo、邊和講師、夥伴一起聊聊「數位孿生怎麼開始」。

18:30–19:00 報到&享用輕食

晚上見面前,先拿杯飲品、小點心暖場,和對 NVIDIA Omniverse、AI、數位孿生有興趣的夥伴聊聊

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19:00–19:05 開場:AI 趨勢開啟夜晚序幕

由主持人揭開活動序章,帶你快速掌握今年最熱的 AI 關鍵字

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19:05–19:45 Omniverse × 數位孿生技術解析

由 NVIDIA 講師 深入解析 NVIDIA Omniverse 的核心概念與未來發展,從 AI 趨勢、平台整合到 Issac 模擬環境,帶你看見虛實融合的下一步

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19:45–20:05 交通領域實例分享

由 Taiwan Robotics Meetup 講師 分享 Omniverse 在交通模擬中的應用,從傳統模擬挑戰到安全性與成本限制,了解平台導入流程與協同測試的可能性

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20:05–20:35 NVIDIA Omniverse + Isaac Sim:建立 AMR 快速適應的數位孿生倉儲系統

由偲倢科技講師結合數位孿生與物理真實模擬,Omniverse 為倉儲 AMR 提供從感知、決策到行動的閉環學習環境,縮短適應週期並提升運作效率。

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20:35–20:55 Edge AI × GPU Server 實戰分享

由 研華講師 Ray Chi 帶你理解 Edge AI 與 GPU Server 的整合應用, 展示從 Jetson、GPU IPC 到伺服器的完整實作案例

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21:00–21:30 自由交流&現場諮詢

留下來一起聊聊無論你關注 Omniverse 軟體(NVIDIA)、應用(Spingence / Taiwan Robotic Meetup),還是硬體平台(Advantech GPU / Server),都能現場與講師、夥伴面對面交流

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簡文昱 | Taiwan Robotics Meetup Robotics Engineer
NVIDIA Omniverse相關經歷
3D Mesh Modeling
Synthetic Data Generation
NVIDIA Omniverse ext. to set up a digital train
Isaac Lab to train robot arm operation
Isaac Sim ROS to run dual world robots
更多介紹
畢業於成大航太系與Penn State航太所。專精感知工程與數位孿生技術,曾參與美國DARPA/NASA/Boeing等多項無人機專案。回台後,將專業應用於自駕車部署、創辦鐵道預警系統公司(於高雄輕軌完成首個PoC),目前亦任職於機器人公司,協助感知與數位孿生開發。回台後還創辦Taiwan Robotics Meetup,主辦定期聚會與年會,致力推動社群交流。
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林榮輝 | 偲倢科技 Innovation Team Leader
NVIDIA Omniverse相關經歷
參與散熱技術領導品牌與製造業龍頭工廠的 NVIDIA Omniverse 專案導入
應用整合 NVIDIA Isaac Sim、OpenUSD、Omniverse Kit App 等模組以及 Digital Twin 技術,
實現從設計協作到智慧工廠場域模擬的數位轉型
更多介紹
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林榮輝擁有深厚的機電整合與視覺檢測系統開發背景,累積豐富的企業導入與專案實務經驗,帶領跨國團隊完成許多軟硬體整合專案,具備從現場實作到系統整合的完整能力,致力於推動智慧製造與 AI 技術的實際應用。 近年專注於AI 與數位孿生技術在製造領域的應用推動,協助企業導入 NVIDIA Omniverse平台,將前沿技術轉化為企業可落地的解決方案。
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紀明傑 | ADVANTECH Business Development Manager
NVIDIA Omniverse相關經歷
參與研華的 NVIDIA Omniverse Isaac SIM 專案開發
實作 GenAI AMR 與 cobot ARM 的 Sim2Real 與 Real2Sim 應用佈署,
並於 GTC Taiwan 分享實作內容
更多介紹
具備超過15年影像與視訊應用經驗,涵蓋機器視覺、影像編解碼、串流傳輸、監控分析。現任研華智能系統事業群全球市場開發經理,負責推廣NVIDIA Jetson邊緣AI系統、NVIDIA GPU伺服器、AIoT閘道器與車載AI等解決方案,參與 1500+ 邊緣 AI 應用專案,致力協助客戶加速建構具備感知 AI、生成 AI、助理 AI 到物理 AI 的機器人相關應用,推動虛實整合的智慧工廠、自動倉儲、智慧城市解決方案。
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32
17小時
45分鐘
23
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課程諮詢

Elaine Chen 陳小姐

電話:02-7732-3399 # 7234

信箱:Elaine.Chen@Advantech.com.tw

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活動資訊

地點:研華總部 瑞光大樓 B1大廳

地址:台北市內湖區瑞光路26巷20弄1號

時間:12/17(三) 18:00-21:30

注意事項
  • 因場地限制,活動限額50人,若超過限制名額,將啟動審核機制,若臨時無法出席恕不退費。
  • 課程若報名人數未達 20 人,主辦單位將延期或取消。
  • 行前通知將於活動前三日寄送至您的信箱。
  • 活動當天餐點僅為輕食
  • 活動不提供停車服務,請學員至周邊外圍停車
研華保留活動最終解釋權
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塔式 GPU伺服器
處理器:單一 AMD® EPYC™ Embedded 8004 系列伺服器處理器
記憶體:6 個 DDR5-4800 MHz ECC RDIMM 插槽,最高可達 576GB
遠端管理:支援 IPMI 功能
擴充能力:可支援 4 張 PCIe x16 雙層全高(10.5 吋)擴充卡,或 2 張 PCIe x16 雙層全高(10.5 吋)擴充卡加上 4 張 PCIe x8 單層全高(10.5 吋)擴充卡
搭配最新顯卡 NVIDIA RTX PROTM 6000 Blackwell Max-Q Workstation edition
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