当今已是信息大爆炸的时代，每天都会产生各种各样的数据。而在众多的数据形态中，图像和视频数据占据的比例最大。与图像数据相比，视频数据除了具有与图像一样的空间特性外，如颜色、边缘和纹理等，还具有时序特性，即视频中存在运动信息，这使得视频数据表达的信息更加丰富。

目前部署在政府机关、公共交通、商业建筑和马路等场景的数十亿台摄像机是获取视频数据的最大来源，这些视频数据包含了大量的行人信息、车辆通行记录信息、路口信息。对这些视频数据的采集，可以让城市变得可视化，而对这些视频数据进行分析和处理，可以让城市具有的“智慧”，从而实现智能视频监控，智慧交通等功能。

基于深度学习的视频分析是目前最常用的视频分析方法之一，它将视频转化为实时有价值的数据。但这类方法从数据采集、存储，到深度学习模型的训练、优化、剪裁、量化、推理，是一个非常复杂的过程。同时，基于深度学习的视频分析应用大多部署在边缘端的摄像头上，而从视频中准确地获取洞察，需要高强度计算和复杂的算法。

NVIDIA Metropolis 是一个端到端应用框架，包含了许多功能强大的 AI 工具，像预训练模型、TAO 工具套件、DeepStream SDK、Triton 推理服务器、TensorRT、Video Codec SDK等。借助 NVIDIA Metropolis 应用框架，开发者可以轻松地将常用视频摄像头和传感器，与支持 AI 的视频分析相结合。此外，在部署上，结合 NVIDIA EGX平台，使开发者能够安全地将AI应用部署到从边缘到云端的任何位置。

7月15日14:00，NVIDIA 联合智东西公开课策划的「NVIDIA Metropolis 开发者在线研讨会」将正式直播。NVIDIA 开发者发展经理崔晓楠、NVIDIA 深度学习技术经理吴永亮、NVIDIA 高级软件测试工程师黄泳均、NVIDIA 解决方案架构师刘洋和 NVIDIA 开发者发展经理雷昊五位主讲人将参与，并围绕 NVIDIA Metropolis、NVIDIA TAO Toolkit 及 Jupyter notebook demo、NVIDIA DeepStream、NVIDIA Triton 进行主题分享。