概述
设计、开发和部署视觉 AI 应用和服务
NVIDIA Omniverse™ 是一个提供 API、SDK 和服务的平台。借助此平台，开发者可以轻松地将通用场景描述 (OpenUSD) 和 RTX 渲染技术集成到现有软件工具和仿真工作流中，以构建 AI 系统。
优势
适用于各种规模的 3D 开发
轻松定制和扩展
使用 Omniverse SDK 开发全新的工具和工作流程，通过低代码和无代码的示例应用程序以及易于修改的扩展程序来实现。
增强3D 应用
借助 Omniverse Cloud API，您可使用 OpenUSD、RTX、加速计算和生成式 AI 技术增强现有的软件工具和应用。
随时随地部署
在支持 RTX 的工作站或虚拟工作站上开发和部署您的自定义应用，或者使用 Omniverse Cloud 托管和串流您的应用。
特性
连接并增强 3D 工作流
利用 OpenUSD、RTX 和生成式 AI 技术来构建 3D 应用和工具，从而将互操作性和高级图形引入数字孪生用例。
软件开发套件 (SDK)
构建和部署新应用
借助适用于本地和虚拟工作站的 Omniverse Kit SDK，从头开始开发自定义应用和工具。通过自己的渠道进行部署，或通过 Omniverse Cloud 平台即服务进行部署和流式传输。
Cloud APIs
强效助力您的软件组合
通过调用 Omniverse Cloud API，轻松将 OpenUSD 数据互操作性和基于物理的 NVIDIA RTX™ 实时渲染直接集成到您的应用、工作流和服务中。
生成式 AI
将生成式 AI 连接到 3D 工作流
得益于 OpenUSD 的通用数据交换功能，基于 Omniverse SDK 构建或由 Omniverse Cloud API 提供支持的应用可以轻松连接到生成式 AI 智能体，用于生成语言或视觉内容，例如基于 NVIDIA Picasso 代工服务构建的模型。
信息来源：Nvidia.cn
1 个月前
简要结论：物理AI（Physical AI）正在成为人工智能发展的新方向，它的现实性在于能否真正理解并遵循物理规律。目前已有测试框架和硬件架构推动落地，但仍存在显著差距，现实应用需要长期迭代。 🧩 什么是“物理AI” 定义：物理AI强调让人工智能不仅能生成文本或图像，还要能在现实世界中遵循物理定律，具备“具身智能”（Embodied AI）的能力。 目标：解决 AI 在仿真到现实（Sim-to-Real）转化中的落地难题，让机器人、自动驾驶、数字孪生等应用更可靠。 🔍 当前研究进展 PAI-Bench 测试框架：佐治亚理工学院与卡内基梅隆大学团队提出的标准，用于评估 AI 是否理解物理规律。测试包含 2808 个真实案例，涵盖自动驾驶预测、机器人操作等场景。结果显示：人类准确率约 93.2%，而最佳 AI 模型仅 64.7%。 英伟达“物理AI”战略：在 CES 2026 提出，基于 Vera Rubin 超算平台 + Omniverse 仿真环境 + Jetson T4000 边缘硬件，构建闭环架构，强调“不要只生成像素，要生成行动”。 ✅ 现实性分析 优势： 技术驱动：硬件（GPU、边缘计算）和仿真平台（Omniverse）已具备支撑条件。 应用需求强烈：自动驾驶、机器人、工业制造等都需要 AI 遵循物理规律。 研究路径明确：已有标准化测试框架（PAI-Bench），为模型改进提供方向。 局限： 理解不足：现有模型在物理推理上的表现远低于人类水平。 数据难题：物理规律涉及连续性和复杂交互，难以通过大规模数据直接学习。 落地成本高：需要强算力、精细仿真和高性能硬件，短期内难以普及。 ⚠️ 风险与挑战 幻觉问题：AI可能生成视觉效果逼真但违反物理规律的结果。 安全性：在自动驾驶或机器人场景中，错误的物理推理可能导致事故。 标准缺失：虽然有 PAI-Bench，但行业尚未形成统一的评估体系。 🎯 综合评价 物理AI的现实性在于“方向明确、路径清晰，但短期难以完全落地”。 它更像是未来十年 AI 的关键突破口：从“生成像素”走向“生成行动”。目前仍处于探索阶段，但随着硬件、仿真和测试框架的成熟，物理AI有望逐步应用于自动驾驶、机器人和工业场景。
2 个月前
YOLO（You Only Look Once），这确实是目前计算机视觉领域最热门、应用最广泛的目标检测算法之一。 简单来说，如果把计算机看作一个学生，传统的检测算法像是让学生“拿着放大镜，一点点扫描图片里有什么”，而 YOLO 则是让学生“一眼扫过整张图，立刻说出图里有什么、在哪儿”。 这种“一眼识别”的特性，让 YOLO 在速度和准确性上取得了极佳的平衡。结合掌握的资料，这里为你详细拆解一下 YOLO 的核心原理、发展历程以及它在现实中的应用。 🧠 YOLO 的核心工作原理：像人眼一样“扫视” YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。它不需要像旧算法（如 R-CNN）那样先猜区域再识别，而是通过一次神经网络计算，直接从图像像素回归出物体的位置和类别。 我们可以把它的工作流程想象成老师给班级分组： 网格划分（Grid Cells）： 算法会将输入的图像划分为 S times S 个小格子（例如 7x7）。如果一个物体的中心点落在某个格子里，那个格子就“负责”检测这个物体。 边界框预测（Bounding Boxes）： 每个格子会预测出几个边界框（例如 2 个），每个框包含 5 个参数：中心坐标 (x, y)、宽 w、高 h 以及一个置信度（表示框里确实有物体的概率）。 类别概率（Class Probabilities）： 同时，每个格子还会预测这个框内物体属于各个类别的概率（比如是猫的概率 80%，是狗的概率 5%）。 非极大值抑制（NMS）： 因为多个格子可能会检测到同一个物体，最后会通过 NMS 算法“去重”，保留得分最高的框，去掉重叠度高且得分低的框。 📈 从 V1 到 V8：YOLO 的进化之路 YOLO 算法自 2015 年诞生以来，经历了多次重大的架构升级。为了让你更直观地了解，这里整理了主要版本的演进逻辑： YOLOv1： 首次提出“单阶段检测”概念，将检测视为回归问题。 开创性工作，速度快，但小目标检测精度一般。 YOLOv2/v3： 引入 Anchor Boxes（先验框）和多尺度预测。 检测精度大幅提升，尤其是小物体。v3 成为经典里程碑。 YOLOv4： 集成了大量优化技巧（CSPDarknet, PANet, Mosaic数据增强）。 在保持速度的同时，精度达到了当时的顶尖水平。 YOLOv5： 基于 PyTorch 实现，工程化极佳。 极易上手，提供了从小到大的多种模型（s/m/l/x），部署方便，工业界主流。 YOLOv8： 最新主流版本，进一步优化了架构和损失函数。 性能更强，支持分类、检测、分割等多种任务，是目前的首选之一。 💡 为什么 YOLO 如此受欢迎？ ⚡ 极快的速度： 由于只需要“看一次”，YOLO 可以轻松达到实时处理（如 45 FPS 甚至更高），非常适合处理视频流。 🌍 全局视野： 它在预测时利用了整张图的上下文信息，因此在背景中误检（把背景当作物体）的概率比两阶段算法要低。 🛠️ 强大的泛化能力： 它学习到的特征具有很好的通用性，迁移到其他数据集上通常也能取得不错的效果。 🚀 实际应用场景 基于 YOLO 的这些特性，它在很多领域都有广泛的应用： 📹 智慧安防： 实时监控画面中的人体检测、异常行为识别。 🚗 自动驾驶： 识别道路上的车辆、行人、交通标志，为车辆决策提供依据。 🏭 工业质检： 在生产线上快速识别产品缺陷、零件缺失或错位。 🏥 医疗影像： 辅助医生识别 X 光片或 CT 图像中的病变区域（如肿瘤）。 📦 物流分拣： 识别包裹上的条形码或分类标签。 💡 对初学者的建议 如果想入门或使用 YOLO 进行图像识别： 新手入门： 推荐从 YOLOv5 或 YOLOv8 开始。它们的官方文档非常完善，代码（通常是 PyTorch 版本）易于理解，且社区支持丰富。 数据准备： 图像识别的效果很大程度上取决于数据。你需要准备标注好的数据集（通常标注工具会生成 .txt 或 .xml 文件，标明物体的类别和坐标）。 硬件要求： 虽然 YOLO 很快，但训练过程通常还是需要 GPU（如 NVIDIA 显卡）来加速。
4 个月前
KI-Marktplatz.com：德国AI平台公司业务介绍 AI-Marktplace（也称为KI-Marktplatz）是一家德国AI平台公司，总部位于德国（与帕德博恩大学和弗劳恩霍夫研究所等机构紧密合作），专注于为工程领域的产品开发者和团队提供定制化的AI解决方案。该平台于2020年代初推出（由联邦经济和能源部BMWk资助的“AI作为生态系统驱动者”竞赛项目），旨在通过生成式AI（GenAI）加速工业创新，帮助企业从产品构想到市场推出的全过程实现效率提升、开发时间缩短和成本降低。公司将前沿研究与实用工程经验相结合，强调无缝集成AI到现有IT系统中，避免业务中断。 业务模式 AI-Marktplatz.com 采用数字市场平台模式，连接AI解决方案提供商、专家和用户。核心是通过咨询、实施和合作伙伴生态变现： 收入来源：定制咨询服务、PoC（概念验证）开发、部署支持，以及市场交易（如AI模型和技术授权）。 价值主张：端到端支持，从用例识别到规模化部署，通常在4周内从idea到PoC，帮助企业自动化例行任务、标准化设计并提升创新潜力。 主要服务 平台的服务分为三个阶段，覆盖工程全生命周期： 用例识别（Use Case Identification）：系统分析过程痛点，提供AI专家访问和个性化推荐，帮助企业识别KI应用机会（如需求工程中提升50%生产力）。 用例实施（Use Case Implementation）：快速开发和测试PoC，验证AI益处并降低风险，聚焦于机械、电子、软件和系统建模。 用例 rollout（Use Case Rollout）：无缝扩展和集成AI解决方案到现有系统中，支持产品生命周期管理（PLM），如变体管理和追溯性搜索。 其他扩展服务包括： AI在需求工程中的应用（生成规格文档）。 聊天助手辅助系统工程。 生成式AI在机械设计（标准化零件）、电子（SPS代码生成）和软件开发中的集成。 目标受众 主要针对工业工程团队和产品开发者，包括制造业、汽车、机械和电子行业企业（如Claas、Hella Gutmann、Diebold Nixdorf）。适合希望通过AI自动化设计、减少制造成本并加速市场引入的中型企业。 关键平台功能 AI市场：汇集AI模型、技术、基础设施和用例库，支持云端（如领先云提供商）或本地部署。 技术栈：基于客户需求选择基础模型、GenAI框架（如最新生成技术），并集成IDS（International Data Spaces）参考架构，确保数据安全和主权。 创新支持：访问研究网络，保持趋势前沿；覆盖领域包括系统建模、学科特定开发和PLM优化。 独特卖点：工业级AI集成（非通用工具），强调安全、效率和可扩展性；通过网络连接研究（如帕德博恩大学HNI）和行业实践。 合作伙伴与独特优势 合作伙伴：与研究机构（如帕德博恩大学HNI、弗劳恩霍夫IEM、ITS-OWL）和行业协会（如prostep ivip、KI Bundesverband、International Data Spaces Association）紧密合作。实际案例包括Westaflex、Übermetrics Technologies等企业的AI集成。 背书：获得acatech成员Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier、KI Bundesverband的Vanessa Cann等专家认可，突出平台的可靠性和创新性。 独特优势：结合学术研究与企业实践，提供“即插即用”AI解决方案；强调数据主权（通过IDS），适合对隐私敏感的德国工业。 整体使命 KI-Marktplatz.com 的使命是为产品开发者提供工业适用的AI工具，解锁生成式AI在工程中的潜力。通过加速开发、提升产能和降低风险，帮助企业更快地将创新推向市场，最终推动德国工业的数字化转型。
9 个月前
太阳能领域正快速融合 AI 技术，以下是当前在该领域中具有代表性的 AI 工具与平台，按用途分类整理： 🧠 一、太阳能项目选址与可行性分析 1. Aurora Solar（aurorasolar.com) 功能：屋顶建模、日照分析、经济性预测 技术：使用 AI 图像识别分析航拍图，自动识别屋顶尺寸和倾斜度 适用对象：住宅/商业屋顶光伏开发者 2. PVGIS + AI增强工具 功能：结合卫星气象数据与 AI 模型进行光照模拟和发电量预测 平台：由欧盟开发，可集成 AI 模型自行扩展 🔋 二、太阳能系统性能监测与预测维护（O\&M） 3. Raptor Maps（raptormaps.com) 功能：无人机+AI 图像识别检测光伏面板故障（如热点、碎裂、污染） 技术：深度学习自动识别热成像数据 适用对象：太阳能电站运营商、资产管理公司 4. SenseHawk（被 Reliance 收购） 功能：用 AI 进行太阳能电站生命周期管理，从设计、施工到运维 亮点：数字孪生模型、故障预测、运维效率提升 🔄 三、电站级发电预测与调度优化 5. Xendee 功能：微电网与多能系统（含太阳能）AI 优化模拟平台 用途：经济运行优化、容量规划、储能调度优化 6. Autogrid Flex 功能：AI预测负荷与太阳能产出，实时电网调度优化 适用对象：电力公司、能源服务商、聚合商（VPP） 🌐 四、全球资源分析与GIS应用 7. Solargis + AI（solargis.com) 功能：太阳辐射预测、建模、损失分析 AI用途：用于自动清洗数据、降噪、填补遥感缺失 8. Google Project Sunroof 功能：使用 AI + 卫星图像估算某一地址的太阳能潜力 适合：用户自助查询装太阳能是否划算（美国可用） 🧰 五、开发者工具 & 开源资源 9. pvlib-python + AI 模块集成 功能：开源光伏建模库，适合与机器学习框架结合，如： 使用 scikit-learn / XGBoost 做发电量预测 结合 TensorFlow 实现组件级健康预测 10. SolarAI Technologies（亚洲新兴平台） 服务：结合 Google Earth + AI 识别建筑屋顶，做户用光伏推广、商机推荐 目标：为销售团队提供自动线索生成与客户分析 📌 典型AI应用方向小结： 领域 AI应用举例 项目选址 卫星图像识别、屋顶建模、光照模拟 系统监测 无人机图像分析、热成像故障识别 发电预测 天气+历史数据机器学习建模 运维优化 故障预测、数字孪生、维护建议 智能营销 潜在客户自动识别、报价模拟 （ ChatGPT推荐 ）
11 个月前
2005年成立的美国老牌服务器厂商Database Mart正推出春季大促活动，低至5折，超40款GPU服务器套餐配备独立英伟达显卡，如NVIDIA P1000, GTX 1650, RTX 3060, A5000, A6000, H100等，满足各等级预算。支持AI渲染/推理/训练，3D渲染，直播，模拟器多开，指纹浏览器，区块链，爬虫，音视频编辑，深度学习等多种用途。 查看显卡服务器主站：GPU Mart 查看中文网： 鹄望云官网 推荐Database Mart的理由 🛠️ 核心优势解析： 【独占计算资源】专属美国IP+独享GPU：告别共享云GPU的资源争抢问题，GPU VPS与GPU独立服务器均配备独立显卡与固定IP，确保高性能计算环境零干扰，推理训练更稳定。 【开箱即用】预集成AI开发套件：内置Ollama、Stable Diffusion等工具链，一键部署机器学习/AI开发环境。 【全天候智囊支持】多场景KB支持，7×24小时中英文专家护航：GPU架构师团队随时待命，零额外成本获取专业技术支持。 【无瓶颈数据传输】全系方案标配无限流量通道，保障大规模数据吞吐。 【企业级安全防护】智能DDoS防火墙，多层分布式防御体系 🚨GPU服务器春季限时特惠： 精选机型立省50%，算力采购成本触底！ 👉 立即抢购 备注试用（free trial）提交订单即可免费测试。非促销款还可享受本站特别折扣，用折扣码下单，立享永久8折优惠。 折扣码 鹄望云折扣码：TC1ONYWD GPU Mart折扣码：TC12U2ZS 选型建议： 学习/测试：选GT730/P620 中小模型：RTX 2060/T1000/A4000 VPS 企业级AI：A5000/A6000/A100 客户常见问题 Q：是否支持Windows系统？ A：全系列支持Windows/Linux，可自由重装 Q：GPU服务器能否跑Llama3？ A：RTX A4000可流畅运行7B/13B模型，A6000支持70B参数 Q：是否支持使用？ A：提供24小时免费测试 点击查看更多爆款 ! 如需中文和支付宝付款服务，查看鹄望云官网，联系客服获取同等促销价。
11 个月前
AI技术在汽车行业应用广泛，在研发设计上，能生成设计方案、优化虚拟仿真测试；生产制造中，智能机器人提高效率与质量，AI用于检测和流程优化；自动驾驶方面，实现环境感知、决策与路径规划；智能座舱里，多模态交互和智能显示提升体验；售后服务时，可诊断预测故障、提供客户服务；在销售和市场分析中，能预测趋势、精准营销。 研发设计 方案生成与优化：AI算法能根据市场需求和消费者喜好，快速生成多种汽车外形、内饰设计方案。还可通过大模型技术筛选参数，优化设计，缩短设计、验证和修改周期。 虚拟仿真测试：利用AI进行车辆性能、安全性等方面的虚拟仿真测试，如车身气密性仿真、喷涂仿真等，减少实际测试次数，降低研发成本。 生产制造 智能机器人装配：智能机器人可精确完成复杂装配任务，通过内置传感器和智能控制系统，实时监测零部件尺寸精度、装配紧密程度等参数并及时调整。 质量检测：AI视觉检测系统对生产线上的质量图片进行分析计算，能自动识别缺陷并警告、推送责任人处理，还可自动生成统计报表。 生产流程优化：通过分析生产数据，AI找出瓶颈环节和潜在质量问题，实现生产效率最大化和产品质量最优化。数字孪生技术可创建物理车辆的虚拟副本，用于测试产品性能，优化制造过程。 自动驾驶 环境感知与决策：依靠车载传感器、摄像头和雷达收集环境信息，由AI算法分析处理，实现车辆自主导航和决策，如自适应巡航、自动紧急制动等。 路径规划：根据实时路况和目的地，AI为车辆规划最优行驶路径，同时考虑交通规则、行人等因素，确保行驶安全和高效。 智能座舱 语音交互：语音助手可识别和理解驾驶员的语音指令，实现导航、音乐播放、车窗控制等功能，让驾驶员专注于驾驶。 情感交互：通过监测驾驶员的表情、情绪等，提供情感陪伴和个性化服务，如根据驾驶员情绪调整车内氛围灯、音乐等。 售后服务 故障诊断与预测：基于车辆传感器数据和历史维修记录，AI可预测车辆可能出现的故障，提醒车主及时保养和维修。在维修时，AI系统能快速定位故障原因，提供维修方案建议。 客户服务：AI驱动的虚拟助手在售前、售中和售后为客户提供支持，解答产品咨询、处理投诉等，提供24小时不间断服务，提高客户满意度。 供应链管理 需求预测：AI通过分析市场趋势、消费者行为等数据，帮助汽车制造商预测未来市场需求，以便合理安排生产计划和原材料采购。 库存管理与物流优化：优化库存管理，减少库存积压和缺货现象。同时，AI优化物流配送路线和计划，提高物流效率，降低成本。
11 个月前
2005年成立的美国老牌服务器厂商Database Mart正推出春季大促活动，低至5折，超40款GPU服务器套餐配备独立英伟达显卡，如NVIDIA P1000, GTX 1650, RTX 3060, A5000, A6000, H100等，满足各等级预算。支持AI渲染/推理/训练，3D渲染，直播，模拟器多开，指纹浏览器，区块链，爬虫，音视频编辑，深度学习等多种用途。 查看显卡服务器主站：GPU Mart 查看中文网： 鹄望云官网 点击查看多种爆款 ! 如需中文和支付宝付款服务，查看鹄望云官网，联系客服获取同等促销价。 Database Mart Database Mart 是一家成立于2005年的美国服务器厂商。主要提供独立的GPU显卡服务器、物理专用服务器和VPS虚拟机的租赁托管服务，也提供VPS、域名、SSL等多种托管服务。 （信息来源：美国 Database Mart 公司 ）
11 个月前
2025年3月31日，在2025年汉诺威工业博览会上，一台罗尔斯-罗伊斯（Rolls-Royce）的飞机发动机被展示在微软的展台上。这家发动机制造商利用微软的人工智能技术进行数据管理和数据分析。 人工智能（AI）是汉诺威工业展2025年的核心主题。这场全球最重要的工业博览会将于3月31日至4月4日在德国汉诺威举行，届时将展示人工智能如何为工业带来革命性变革。以下是为何这一年对工业界如此重要的原因。 人工智能成为竞争力的关键 人工智能不再是科幻电影中的概念，而是已成为工业领域的现实。2025年的汉诺威工业展将展示人工智能如何通过优化生产流程、提升效率和推动创新来增强企业的竞争力。例如，人工智能助手可以支持工厂车间的日常工作，而基于数据的预测性维护则能减少停机时间。 微软等科技巨头将在展会上展示其最新的人工智能解决方案。例如，微软推出的“工厂运营代理”（Factory Operations Agent）是一种人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。它能让工人通过自然语言查询分析机器数据，帮助管理者改进生产过程并快速识别和解决问题。 一项调查显示，82%的企业认为人工智能对德国工业的竞争力至关重要。然而，46%的企业担心德国工业可能会错过人工智能革命的机遇。这使得2025年的汉诺威工业展成为展示最新技术并推动其实施的关键平台。 加拿大作为伙伴国：人工智能与可持续发展的结合 2025年的伙伴国是加拿大，该国以“未来已来”（The future's here）为主题，展示其在自动化、能源、数字化转型和绿色技术领域的优势。加拿大拥有超过200家参展企业，致力于推动绿色、数字化和可持续的工业未来。人工智能在其中扮演着重要角色，例如通过优化能源使用和支持可再生能源技术实现更可持续的生产方式。 加拿大财政部长弗朗索瓦-菲利普·尚帕涅（François-Philippe Champagne）表示：“我们很高兴能继续国际合作，并在汉诺威工业展上展示超过200家代表绿色、数字化和可持续未来的加拿大企业。”这不仅加强了德加之间的经济联系，也为全球工业的未来发展指明了方向。 人工智能的具体应用 汉诺威工业展2025将展示人工智能在工业中的多种实际应用，包括： 自动化和机器人技术：人工智能驱动的自主机器人能够执行复杂任务，提高生产效率。 预测性维护：通过分析机器数据，人工智能可以预测潜在故障，从而减少意外停机。 质量控制：人工智能系统可以通过图像识别技术快速检测产品缺陷。 供应链优化：人工智能帮助企业更好地管理库存和物流，降低成本。 这些应用不仅提高了效率，还为中小企业提供了利用尖端技术的机会。展会上还将特别设立面向中小企业的展区，展示专为这一群体设计的可负担的人工智能解决方案。 人工智能的挑战与机遇 尽管人工智能潜力巨大，但其推广也面临挑战。例如，数据隐私和人工智能系统的透明度问题引起了广泛关注。欧盟即将推出的《人工智能法案》（AI Act）将为人工智能的使用设定严格标准，这可能会影响其在欧洲的推广速度。 与此同时，人工智能也带来了巨大机遇。它不仅能提升生产力，还能加速新产品和服务的开发。例如，在制药行业，人工智能可以缩短药物研发时间，从而更快地将新药推向市场。 汉诺威工业展：通往未来的桥梁 汉诺威工业展不仅是技术的展示平台，也是全球工业界交流的中心。超过4000家来自60多个国家的参展商将在展会上展示他们的创新成果。今年的展会预计将吸引超过13万名观众，与2023和2024年的参观人数相当。 对于德国工业而言，2025年可能是决定性的一年。人工智能的广泛应用可能标志着工业4.0的新阶段，即通过数字化和智能化实现更高效、更可持续的生产方式。正如微软德国公司总经理艾格尼丝·赫夫特伯格（Agnes Heftberger）所言：“人工智能已走出试验阶段，正在工业中大规模应用。” 结语 汉诺威工业展2025将是人工智能在工业中全面展示其潜力的一年。从优化生产到推动可持续发展，人工智能正在改变工业的面貌。对于企业来说，这既是挑战也是机遇——抓住这一趋势的企业将在未来占据领先地位。 （资讯：德国商报；图片：根据现场照片豆包AI再次生成）
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI