NVIDIA推出新型Jetson Thor計算機，推動主流機器人與邊緣AI發展

通用機器人和自主機器正從研究實驗室走向大規模市場部署，這迫切需要緊湊、節能的AI超級計算機，能夠在邊緣運行基礎模型。為滿足這一需求，NVIDIA今天推出了T3000和T2000新模塊，基於NVIDIA Thor架構，支持大規模機器人和邊緣AI應用。

Jetson AGX Thor正在為下一代人形機器人和機器人系統提供動力，並得到越來越多行業的採用。領先企業，包括1X、Agility、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi、Medtronic和Techman Robot，正在這一平台上進行開發。

T3000解鎖人形機器人與機器人部署

支持這些能力的硬件始於Jetson和IGX T3000模塊，它們在緊湊外形下提供865 FP4 teraflops的AI算力，尺寸和功耗約為T5000的一半。Jetson T3000結合了NVIDIA Blackwell GPU、八核Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X內存、273GB/s內存帶寬以及25 GbE連接。IGX T3000提供相同性能，並集成了功能安全，同時無縫運行NVIDIA Halos for Robotics全棧安全系統，適用於與人類協同工作的機器人。

儘管體積更小，T3000在多模態工作負載（包括大語言模型、視覺語言模型、視覺語言動作模型和世界基礎模型）上達到了與T5000相似的推理性能。遷移到T3000有助於在高內存價格環境下降低成本。

T2000拓寬邊緣AI應用

Jetson T2000將Thor架構引入更廣泛的邊緣AI系統。憑藉400 FP4 teraflops算力和16GB內存，它為開發者構建視覺AI智能體、自主移動機器人、工業機械手和其他智能機器提供了入口。

隨着新NVIDIA Jetson模塊的推出，NVIDIA現在擁有一個可擴展的邊緣AI平台，性能範圍從70 TOPS到2000 teraflops，使開發者能夠應對幾乎任何邊緣AI工作負載。

新智能體技能自動優化所有Jetson設備的內存

AI智能體正在通過自動化內存優化、系統配置和部署任務來改變開發者生產力，這些任務以前需要手動操作和深厚的領域專業知識。

憑藉新發布的Jetson智能體技能，開發者可以優化整個軟件棧，在數天內而非數週內實現顯著的內存節省。這些技能支持整個Jetson產品組合，包括Jetson Thor和Jetson Orin，使開發者能夠在較低內存配置上運行更強大的工作負載。

其結果是更低的系統成本、更快的部署以及在相同產品層級內向下移動一個內存SKU而不犧牲性能的靈活性。

跨行業和地區的公司通過軟件優化加速了開發，同時實現了顯著的內存節省。人形機器人領導者UBTech和Agile Robots，以及工業解決方案提供商Connect Tech，將內存使用量減少了高達15GB，使他們能夠從NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB模塊遷移到32GB模塊。

在智能零售領域，SandStar將內存使用量減少了高達4GB，使其能夠在NVIDIA Jetson Orin NX 8GB模塊上部署，而不是16GB配置。在陪伴機器人領域，LOVOT機器人的創造者GROOVE X利用Jetson的異構AI加速器優化工作負載分佈，減少了內存使用，並能夠在較低內存配置上部署。

在智能交通領域，NoTraffic在Jetson TX2 NX上減少了30%的內存使用，為其智能交通平台增加了更多AI能力而無需增加硬件要求。

憑藉智能體技能簡化開發和NVIDIA NemoClaw藍圖編排智能體，Jetson成為物理AI的智能體就緒平台，實現了高級推理、自主決策和大規模任務自動化。

將Cosmos 3 Edge引入NVIDIA Thor產品線

NVIDIA今天擴展了其NVIDIA Cosmos 3前線開放世界基礎模型家族——構建為具身系統的機器人基礎模型——推出了與NVIDIA Thor平台兼容的輕量級模型。Cosmos 3 Edge是一個40億參數的模型，幫助具身系統理解世界、實時推理，並通過設備端推理預測和生成動作。使用開放的Cosmos框架，開發者可以在大約一天內針對特定具身和傳感器對Cosmos 3 Edge進行後訓練——縮小仿真到現實的差距——然後在Jetson Thor上部署，用於實時視覺分析和設備端機器人策略。

立即通過模擬模式開始開發

新模塊與NVIDIA Thor家族共享相同的芯片架構和軟件棧，提供了無縫的開發路徑。開發者現在可以使用通過渠道合作伙伴提供的Jetson AGX Thor開發者套件開始構建，並模擬T3000和T2000模塊的性能。

使用NVIDIA的完整物理AI軟件棧——包括用於機器人仿真和感知的NVIDIA Isaac——以及開放模型如NVIDIA Nemotron、Cosmos 3和Isaac GR00T，開發者可以加速開發下一代機器人、自主機器和視覺AI智能體。

開發者可以從本月晚些時候開始使用T3000模擬模式，伴隨JetPack 7.2.1。T2000模擬模式支持將在未來版本中提供。Jetson T3000和T2000模塊計劃於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生態系統合作伙伴已經提供基於Thor的解決方案。軟件合作伙伴如Antmicro、Neurealm、REBOTNIX和RidgeRun將為過渡到新模塊的客户提供模擬和遷移解決方案。

隨着物理AI和具身AI邁向主流部署，新的NVIDIA Thor計算機為開發者提供了可擴展的基礎，將智能人形機器人和自主機器帶入現實世界。

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