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，能夠在邊緣執行基礎模型。為滿足這一需求，NVIDIA今天推出了T3000和T2000新模組，基於NVIDIA Thor架構，支援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，正在這一平臺上進行開發。

T3000解鎖人形機器人與機器人部署

支援這些能力的硬體始於Jetson和IGX T3000模組，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記憶體、273GB/s記憶體頻寬以及25 GbE連線。IGX T3000提供相同效能，並整合了功能安全，同時無縫執行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相似的推理效能。遷移到T3000有助於在高記憶體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記憶體，它為開發者構建視覺AI智慧體、自主移動機器人、工業機械手和其他智慧機器提供了入口。

隨著新NVIDIA Jetson模組的推出，NVIDIA現在擁有一個可擴充套件的邊緣AI平臺，效能範圍從70 TOPS到2000 teraflops，使開發者能夠應對幾乎任何邊緣AI工作負載。

新智慧體技能自動最佳化所有Jetson裝置的記憶體

AI智慧體正在透過自動化記憶體最佳化、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智慧體技能，開發者可以最佳化整個軟體棧，在數天內而非數週內實現顯著的記憶體節省。這些技能支援整個Jetson產品組合，包括Jetson Thor和Jetson Orin，使開發者能夠在較低記憶體配置上執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記憶體SKU而不犧牲效能的靈活性。

跨行業和地區的公司透過軟體最佳化加速了開發，同時實現了顯著的記憶體節省。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，將記憶體使用量減少了高達15GB，使他們能夠從NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB模組遷移到32GB模組。

在智慧零售領域，SandStar將記憶體使用量減少了高達4GB，使其能夠在NVIDIA Jetson Orin NX 8GB模組上部署，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加速器最佳化工作負載分佈，減少了記憶體使用，並能夠在較低記憶體配置上部署。

在智慧交通領域，NoTraffic在Jetson TX2 NX上減少了30%的記憶體使用，為其智慧交通平臺增加了更多AI能力而無需增加硬體要求。

憑藉智慧體技能簡化開發和NVIDIA NemoClaw藍圖編排智慧體，Jetson成為物理AI的智慧體就緒平臺，實現了高階推理、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今天擴充套件了其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平臺相容的輕量級模型。Cosmos 3 Edge是一個40億引數的模型，幫助具身系統理解世界、即時推理，並透過裝置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感測器對Cosmos 3 Edge進行後訓練——縮小模擬到現實的差距——然後在Jetson Thor上部署，用於即時視覺分析和裝置端機器人策略。

立即透過模擬模式開始開發

新模組與NVIDIA Thor家族共享相同的晶片架構和軟體棧，提供了無縫的開發路徑。開發者現在可以使用透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模組的效能。

使用NVIDIA的完整物理AI軟體棧——包括用於機器人模擬和感知的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智慧體。

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模擬模式支援將在未來版本中提供。Jetson T3000和T2000模組計劃於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。軟體合作伙伴如Antmicro、Neurealm、REBOTNIX和RidgeRun將為過渡到新模組的客戶提供模擬和遷移解決方案。

隨著物理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充套件的基礎，將智慧人形機器人和自主機器帶入現實世界。

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