加州聖荷西2026年3月19日 /美通社/ — Linker Vision 作為物理 AI（Physical AI）與推理 AI（Reasoning AI）領域的先驅企業，於 NVIDIA GTC 2026 展示其視覺推理 AI 平台，支援智慧城市與智慧場域的智慧化營運。
這套平台可將大規模即時影像串流轉化為結構化資訊，並提供情境評估、影響分析與決策支援能力，應用於交通最佳化、工業監控、基礎設施管理與公共安全等場景。
Linker Vision 深度整合多項 NVIDIA 技術，包括數位孿生（Digital Twin）、NVIDIA Cosmos 世界基礎模型，以及由 NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint 支援的訓練流程。透過此架構，平台能從原始資料生成可用於模型訓練的資料集，並支援 AI 模型的持續優化與迭代。
為了在大規模環境中處理高容量即時影像串流，Linker Vision 正與電信營運商合作，建置基於 NVIDIA 參考架構的分散式 AI 基礎設施（AI Grid）。在與 AT&T 的合作中，系統部署於邊緣節點，使影像推理更接近攝影機與感測器，進而降低延遲並提升系統可靠性。
此外，在與 T-Mobile 合作的聖荷西智慧城市專案中，Linker Vision 正試行由 AI-RAN 基地台網格支援的分散式部署架構，整合點雲資料、3D 數位孿生與視覺 AI，用於即時交通優化與城市規劃。
在此基礎上，Linker Vision 將模擬、訓練與部署串接為持續運作的 AI 生命週期，推動物理 AI 與推理 AI在真實世界場景中的落地應用。
Linker Vision 創辦人暨執行長謝源寶博士表示：「當數位孿生在各地運作時，推理 AI 也能隨之規模化發展，為智慧城市與關鍵基礎設施帶來新的應用機會。」
加州聖荷西2026年3月19日 /美通社/ — Linker Vision 作為物理 AI（Physical AI）與推理 AI（Reasoning AI）領域的先驅企業，於 NVIDIA GTC 2026 展示其視覺推理 AI 平台，支援智慧城市與智慧場域的智慧化營運。
這套平台可將大規模即時影像串流轉化為結構化資訊，並提供情境評估、影響分析與決策支援能力，應用於交通最佳化、工業監控、基礎設施管理與公共安全等場景。
Linker Vision 深度整合多項 NVIDIA 技術，包括數位孿生（Digital Twin）、NVIDIA Cosmos 世界基礎模型，以及由 NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint 支援的訓練流程。透過此架構，平台能從原始資料生成可用於模型訓練的資料集，並支援 AI 模型的持續優化與迭代。
為了在大規模環境中處理高容量即時影像串流，Linker Vision 正與電信營運商合作，建置基於 NVIDIA 參考架構的分散式 AI 基礎設施（AI Grid）。在與 AT&T 的合作中，系統部署於邊緣節點，使影像推理更接近攝影機與感測器，進而降低延遲並提升系統可靠性。
此外，在與 T-Mobile 合作的聖荷西智慧城市專案中，Linker Vision 正試行由 AI-RAN 基地台網格支援的分散式部署架構，整合點雲資料、3D 數位孿生與視覺 AI，用於即時交通優化與城市規劃。
在此基礎上，Linker Vision 將模擬、訓練與部署串接為持續運作的 AI 生命週期，推動物理 AI 與推理 AI在真實世界場景中的落地應用。
Linker Vision 創辦人暨執行長謝源寶博士表示：「當數位孿生在各地運作時，推理 AI 也能隨之規模化發展，為智慧城市與關鍵基礎設施帶來新的應用機會。」
加州聖荷西2026年3月19日 /美通社/ — Linker Vision 作為物理 AI（Physical AI）與推理 AI（Reasoning AI）領域的先驅企業，於 NVIDIA GTC 2026 展示其視覺推理 AI 平台，支援智慧城市與智慧場域的智慧化營運。
這套平台可將大規模即時影像串流轉化為結構化資訊，並提供情境評估、影響分析與決策支援能力，應用於交通最佳化、工業監控、基礎設施管理與公共安全等場景。
Linker Vision 深度整合多項 NVIDIA 技術，包括數位孿生（Digital Twin）、NVIDIA Cosmos 世界基礎模型，以及由 NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint 支援的訓練流程。透過此架構，平台能從原始資料生成可用於模型訓練的資料集，並支援 AI 模型的持續優化與迭代。
為了在大規模環境中處理高容量即時影像串流，Linker Vision 正與電信營運商合作，建置基於 NVIDIA 參考架構的分散式 AI 基礎設施（AI Grid）。在與 AT&T 的合作中，系統部署於邊緣節點，使影像推理更接近攝影機與感測器，進而降低延遲並提升系統可靠性。
此外，在與 T-Mobile 合作的聖荷西智慧城市專案中，Linker Vision 正試行由 AI-RAN 基地台網格支援的分散式部署架構，整合點雲資料、3D 數位孿生與視覺 AI，用於即時交通優化與城市規劃。
在此基礎上，Linker Vision 將模擬、訓練與部署串接為持續運作的 AI 生命週期，推動物理 AI 與推理 AI在真實世界場景中的落地應用。
Linker Vision 創辦人暨執行長謝源寶博士表示：「當數位孿生在各地運作時，推理 AI 也能隨之規模化發展，為智慧城市與關鍵基礎設施帶來新的應用機會。」
加州聖荷西2026年3月19日 /美通社/ — Linker Vision 作為物理 AI（Physical AI）與推理 AI（Reasoning AI）領域的先驅企業，於 NVIDIA GTC 2026 展示其視覺推理 AI 平台，支援智慧城市與智慧場域的智慧化營運。
這套平台可將大規模即時影像串流轉化為結構化資訊，並提供情境評估、影響分析與決策支援能力，應用於交通最佳化、工業監控、基礎設施管理與公共安全等場景。
Linker Vision 深度整合多項 NVIDIA 技術，包括數位孿生（Digital Twin）、NVIDIA Cosmos 世界基礎模型，以及由 NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint 支援的訓練流程。透過此架構，平台能從原始資料生成可用於模型訓練的資料集，並支援 AI 模型的持續優化與迭代。
為了在大規模環境中處理高容量即時影像串流，Linker Vision 正與電信營運商合作，建置基於 NVIDIA 參考架構的分散式 AI 基礎設施（AI Grid）。在與 AT&T 的合作中，系統部署於邊緣節點，使影像推理更接近攝影機與感測器，進而降低延遲並提升系統可靠性。
此外，在與 T-Mobile 合作的聖荷西智慧城市專案中，Linker Vision 正試行由 AI-RAN 基地台網格支援的分散式部署架構，整合點雲資料、3D 數位孿生與視覺 AI，用於即時交通優化與城市規劃。
在此基礎上，Linker Vision 將模擬、訓練與部署串接為持續運作的 AI 生命週期，推動物理 AI 與推理 AI在真實世界場景中的落地應用。
Linker Vision 創辦人暨執行長謝源寶博士表示：「當數位孿生在各地運作時，推理 AI 也能隨之規模化發展，為智慧城市與關鍵基礎設施帶來新的應用機會。」
