NVIDIA推出新型Jetson Thor计算机，推动主流机器人与边缘AI发展

通用机器人和自主机器正从研究实验室走向大规模市场部署，这迫切需要紧凑、节能的AI超级计算机，能够在边缘运行基础模型。为满足这一需求，NVIDIA今天推出了T3000和T2000新模块，基于NVIDIA Thor架构，支持大规模机器人和边缘AI应用。

Jetson AGX Thor正在为下一代人形机器人和机器人系统提供动力，并得到越来越多行业的采用。领先企业，包括1X、Agility、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi、Medtronic和Techman Robot，正在这一平台上进行开发。

T3000解锁人形机器人与机器人部署

支持这些能力的硬件始于Jetson和IGX T3000模块，它们在紧凑外形下提供865 FP4 teraflops的AI算力，尺寸和功耗约为T5000的一半。Jetson T3000结合了NVIDIA Blackwell GPU、八核Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X内存、273GB/s内存带宽以及25 GbE连接。IGX T3000提供相同性能，并集成了功能安全，同时无缝运行NVIDIA Halos for Robotics全栈安全系统，适用于与人类协同工作的机器人。

尽管体积更小，T3000在多模态工作负载（包括大语言模型、视觉语言模型、视觉语言动作模型和世界基础模型）上达到了与T5000相似的推理性能。迁移到T3000有助于在高内存价格环境下降低成本。

T2000拓宽边缘AI应用

Jetson T2000将Thor架构引入更广泛的边缘AI系统。凭借400 FP4 teraflops算力和16GB内存，它为开发者构建视觉AI智能体、自主移动机器人、工业机械手和其他智能机器提供了入口。

随着新NVIDIA Jetson模块的推出，NVIDIA现在拥有一个可扩展的边缘AI平台，性能范围从70 TOPS到2000 teraflops，使开发者能够应对几乎任何边缘AI工作负载。

新智能体技能自动优化所有Jetson设备的内存

AI智能体正在通过自动化内存优化、系统配置和部署任务来改变开发者生产力，这些任务以前需要手动操作和深厚的领域专业知识。

凭借新发布的Jetson智能体技能，开发者可以优化整个软件栈，在数天内而非数周内实现显著的内存节省。这些技能支持整个Jetson产品组合，包括Jetson Thor和Jetson Orin，使开发者能够在较低内存配置上运行更强大的工作负载。

其结果是更低的系统成本、更快的部署以及在相同产品层级内向下移动一个内存SKU而不牺牲性能的灵活性。

跨行业和地区的公司通过软件优化加速了开发，同时实现了显著的内存节省。人形机器人领导者UBTech和Agile Robots，以及工业解决方案提供商Connect Tech，将内存使用量减少了高达15GB，使他们能够从NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB模块迁移到32GB模块。

在智能零售领域，SandStar将内存使用量减少了高达4GB，使其能够在NVIDIA Jetson Orin NX 8GB模块上部署，而不是16GB配置。在陪伴机器人领域，LOVOT机器人的创造者GROOVE X利用Jetson的异构AI加速器优化工作负载分布，减少了内存使用，并能够在较低内存配置上部署。

在智能交通领域，NoTraffic在Jetson TX2 NX上减少了30%的内存使用，为其智能交通平台增加了更多AI能力而无需增加硬件要求。

凭借智能体技能简化开发和NVIDIA NemoClaw蓝图编排智能体，Jetson成为物理AI的智能体就绪平台，实现了高级推理、自主决策和大规模任务自动化。

将Cosmos 3 Edge引入NVIDIA Thor产品线

NVIDIA今天扩展了其NVIDIA Cosmos 3前线开放世界基础模型家族——构建为具身系统的机器人基础模型——推出了与NVIDIA Thor平台兼容的轻量级模型。Cosmos 3 Edge是一个40亿参数的模型，帮助具身系统理解世界、实时推理，并通过设备端推理预测和生成动作。使用开放的Cosmos框架，开发者可以在大约一天内针对特定具身和传感器对Cosmos 3 Edge进行后训练——缩小仿真到现实的差距——然后在Jetson Thor上部署，用于实时视觉分析和设备端机器人策略。

立即通过模拟模式开始开发

新模块与NVIDIA Thor家族共享相同的芯片架构和软件栈，提供了无缝的开发路径。开发者现在可以使用通过渠道合作伙伴提供的Jetson AGX Thor开发者套件开始构建，并模拟T3000和T2000模块的性能。

使用NVIDIA的完整物理AI软件栈——包括用于机器人仿真和感知的NVIDIA Isaac——以及开放模型如NVIDIA Nemotron、Cosmos 3和Isaac GR00T，开发者可以加速开发下一代机器人、自主机器和视觉AI智能体。

开发者可以从本月晚些时候开始使用T3000模拟模式，伴随JetPack 7.2.1。T2000模拟模式支持将在未来版本中提供。Jetson T3000和T2000模块计划于2027年Q1上市。

ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AVerMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK和YUAN等Jetson生态系统合作伙伴已经提供基于Thor的解决方案。软件合作伙伴如Antmicro、Neurealm、REBOTNIX和RidgeRun将为过渡到新模块的客户提供模拟和迁移解决方案。

随着物理AI和具身AI迈向主流部署，新的NVIDIA Thor计算机为开发者提供了可扩展的基础，将智能人形机器人和自主机器带入现实世界。

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