根据NVIDIA于2026年10月22日发布的一份报告，欧洲AI项目正拓展至医学影像、就业服务机构和政府协作工具。这些举措将开放模型与本地管理的基础设施相结合，但各项目所处阶段不一，涵盖已发布的数据集、可供采购的框架，以及仍在开发中的系统。
要点
- 欧洲各地的公共部门项目强调对基础设施、敏感信息和模型治理的控制。
- 波兰和德国的项目包括正在开发中的就业服务、医学影像及涉密工作负载系统。
- 本地化合成角色数据集为开发者提供工具，可在不使用真实个人隐私数据的情况下，评估模型在不同人群中的表现。
目录
欧洲AI项目在部署之外兼顾治理
欧盟委员会的AI@EC平台展示了治理要求如何影响公共部门AI背后的软件。总部位于柏林的deepset正在扩展Haystack Enterprise Platform，该平台为AI@EC提供底层支持，旨在将智能体的开发和运行与优化及监督相结合。
此次更新新增了评估回复质量、比较运行成本和排查问题的方法。NVIDIA Triton Inference Server为常见的信息检索和排序服务提供支持。NVIDIA表示，AI@EC展示的要求包括访问控制、审计记录，以及对文件摘要和跨语言政策分析等用途的防护措施。
波兰开发医疗和就业系统
Deloitte正支持两项职能各异的波兰项目。电子健康中心（eHealth Centre）正在开发一个智能服务平台，使用NVIDIA DGX BasePOD和MONAI处理医学影像。该平台旨在帮助医生识别X光、CT扫描和MRI影像中的异常，并优先处理紧急病例；报告并未证实等待时间已经缩短。
此外，家庭、劳工和社会政策部正在开发一个智能体工厂，计划供400多个劳工局使用。该项目将运用NVIDIA加速计算，为PLLuM、GPT OSS和Inkling等模型提供支持，用于搜索文件、生成摘要，并为服务求职者的工作人员提供数字助手。
德国推进内部助手和涉密工作负载
Materna正在推出Sinfonie，这是一款本地部署平台，员工可以通过语音提问来检索组织内部知识。该平台源自一个德国州级行政项目，融合了生成式AI、语音功能和三维头像，并可利用NVIDIA Audio2Face为头像赋予动画效果。
secunet、NVIDIA、Red Hat和deepset还在合作开发一项主权云服务，供处理涉密信息的组织使用。该服务计划基于secunet的SINA Cloud基础平台，其安全组件包括涉密用途授权。但这并不意味着整个拟议服务已获得授权。
合作伙伴计划在德国数据中心，将NVIDIA计算平台和Nemotron模型、Red Hat OpenShift AI、Haystack编排技术以及由secunet运营的基础设施结合起来。
合成人口数据支持本地模型测试
Locai Labs已发布Nemotron-Personas-UK，其中包含100万条合成人物资料，体现英国各地的人口统计和地域差异。潜在应用包括医疗评估，以及检查模型在不同年龄、教育程度和地区人群中的表现是否存在差异。
在德国，Soofi研究计划正在开发面向工业和政府的模型。其工作包括Nemotron-Personas-Germany：包含100万条记录，每条记录含有6个合成人物资料，以2022年人口普查为基础，覆盖16个州和400个区。NVIDIA表示，该数据集由NeMo Data Designer创建，未使用真实个人的私人信息。
英国和德国两个国家版本均可与NeMo User Sim配合，用于基于模拟的评估和训练。NVIDIA还正与波兰的SpeakLeash和斯洛文尼亚的卢布尔雅那大学合作，开发各国的扩展版本，并计划推出本地化数据集。
法国开辟采购渠道，希腊建设基础设施
法国CANUT选定LINAGORA和Docaposte，采用基于Twake.ai的协作办公平台。超过2,500家符合条件的机构可使用该采购框架，无须单独进行招标。该方案集成电子邮件、共享文档和协作功能，并采用托管于法国的基础设施及NVIDIA支持的语音转录服务。奥克西塔尼大区是优先部署扩展合作伙伴；符合条件并不代表所有这些机构都已采用该方案。
在希腊，KIEFER正在开发一个智能体工厂，采用搭载DGX GB200的DGX SuperPOD基础设施、Sophea开放权重模型，以及希腊语检索、语音和助手工具。该项目旨在让机构知识更易获取，同时允许组织自行决定智能体的运行位置和信息处理方式。
Codefest助力开发更多公共部门应用
NVIDIA还公布了Open Models Codefest的前五支团队：Pleias、Zehnlab.ai、Disseqt、Algoritmica GmbH和ABA Technology。该计划面向医疗推理、辅导和模型治理等应用。Deutsche Telekom和T-Systems为参赛团队提供计算基础设施，用于训练和部署语言模型。
结论
这份报告显示，公共部门AI呈现多种发展形态，并非沿着单一的推广路径推进。已发布的数据集和采购渠道，与规划中的基础设施及开发中的服务并存；本地控制和评估则贯穿各个项目。
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