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物理AI已来:Jetson Thor定义机器人新纪元

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物理AI已来:Jetson Thor定义机器人新纪元2024更新

麻,他对自己的风水阵还是有些信心的,但这阵法说到底还是一个困阵,并

> 厂商新闻《物理AI已来:Jetson Thor定义机器人新纪元》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-08-28 16:00

    • 编辑:CN

    机器人技术正经历一场深刻变革,从功能单一的专用机器时代迈向能够适应复杂环境、执行多样化任务的通用机器人时代。这一转变的核心驱动力,正是AI算力的突破性提升。近日,NVIDIA正式发布专为物理AI打造的超级计算机Jetson Thor,这款基于Blackwell架构的机器人计算机,以其前所未有的计算性能和低延迟处理能力,为人形机器人等下一代智能体带来了“大脑”的革命性升级。

    (图源:NVIDIA,下同)

    算力引擎:Jetson Thor的性能飞跃 

    从 2014 年到 2025 年间,Jetson 系列 GPU 在过去十年实现了7000 倍 AI 性能飞跃。2014年NVIDIA的 TK1其性能仅为 0.3 TFLOPS (FP32);随后经历了 TX1 (1 TFLOPS, FP16) 和 TX2 (1.33 TFLOPS, FP16) 的发展;进入AGX时代, AGX Xavier (32 TOPS, INT8) 和 AGX Orin (275 TOPS, INT8),性能实现了跨越式提升。 

    作为专为全球数百万机器人开发者设计的全新平台,Jetson Thor的核心优势在于其无与伦比的性能表现。它集成了Blackwell架构GPU和强大的14核Arm Neoverse-V3AE CPU,提供了高达2070 FP4 TFLOPS的计算性能。与上一代产品Jetson Orin相比,其AI计算性能提高了7.5倍,CPU性能提升3.1倍,内存容量翻倍。 

    这种性能的巨大飞跃,直接解决了长期以来困扰机器人开发者的难题:如何在边缘端实时处理高速传感器数据并执行复杂的视觉推理。过去,这类工作流因算力限制,无法在动态的真实环境中高效运行。Jetson Thor的出现彻底打破了这一瓶颈,让多模态AI应用在边缘端成为可能,为人形机器人的智能化提供了坚实基础。

      赋能人形机器人:实时感知与智能决策 

    通用人形机器人需要整合硬件抽象、实时控制、感知规划和高阶推理等多个层级,而Jetson Thor的架构设计恰好能够全面支持这些需求。

      多模态传感器处理:现代机器人依赖多种传感器(如摄像头、激光雷达、IMU等)来感知环境。Jetson Thor提供丰富的I/O接口和超低延迟的Holoscan Sensor Bridge技术,能够无缝处理多达20路摄像头数据,并将其直接传输至GPU内存,大大减少了CPU占用,实现了精准、快速的传感器融合。

    通过多传感器输入,NVIDIA Jetson Thor 进一步拓展了实时推理能力。通过 FP4 精度与推测解码优化,其性能有望进一步提升。 

    生成式AI模型加速:Jetson Thor专为生成式推理模型打造,能够高效运行各类大型语言模型(LLM)、视觉语言模型(VLM)和视觉语言动作模型(VLA),如NVIDIA Isaac GR00T N1.5、Llama、Qwen等。通过引入原生FP4量化和推测解码技术,其推理速度比Jetson Orin最高提升5倍,使机器人能基于语言或视觉线索进行推理、规划复杂的任务,并生成高阶行为策略,展现出类人级别的灵活性和适应性。

    在生成式推理方面,Jetson Thor速度较Jetson Orin最高提升至5倍

    如上图所示,在 LLM、VLM、VLA 等各类生成式 AI 模型上,Jetson Thor 的加速性能均实现突破,较 Jetson Orin 提升最高至 5 倍。(基准测试配置说明:序列长度 2048,输出序列长度 128;最大并发数 8;LLM 与 VLM 模型基于 VLLM 框架运行,VLA 模型基于 TensorRT 框架运行;Jetson AGX Thor 与 Jetson AGX Orin 均采用 MAXN 功耗模式。)

    实时响应与任务并行:得益于Blackwell架构的多实例GPU(MIG)技术,Jetson Thor可将单个GPU划分为多个隔离实例,为关键工作负载预留计算资源,同时并行运行时间敏感度较低的任务。这确保了机器人在执行多重关键任务时,仍能保持性能的可预测性和低延迟,例如同时处理感知任务和运动控制。

    产业实践:巨头布局,共塑未来

    Jetson Thor的发布,不仅是一次技术上的突破,更引发了业界的广泛关注。全球领先的人形机器人企业,如Agility Robotics和波士顿动力(Boston Dynamics),已经将Jetson Thor集成到其下一代机器人平台中。 

    Agility Robotics:其第五代机器人Digit已在使用Jetson,并计划将Jetson Thor作为第六代Digit的计算核心。Agility Robotics首席执行官Peggy Johnson表示,Jetson Thor的强大边缘处理能力将把Digit的实时响应能力提升到新水平,使其能够胜任更广泛、更复杂的任务。 

    波士顿动力:该公司正将Jetson Thor集成到其人形机器人Atlas中,这将使Atlas在设备端便具备此前只有服务器才拥有的强大计算能力,加速边缘AI工作负载,实现高带宽数据处理和更大容量内存支持。

     国内方面,宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴表示:“宇树科技一直致力于突破动态高性能机器人的能力边界,为所有人打造友好且安全的机器人产品。Jetson Thor 带来了计算能力的巨大飞跃,赋能机器人更强的敏捷性、更快的决策制定以及更高的自主水平,这对于机器人在现实世界中实现导航与交互至关重要。”

     除了人形机器人,Jetson Thor的通用性也使其适用于各类机器人应用,包括手术辅助机器人、智能牵引车、配送机器人和工业机械臂等,为各行各业的智能化升级提供了强大的算力支撑。 

    NVIDIA Jetson Thor系列产品,包括面向开发者的套件和面向量产的模组。NVIDIA Jetson AGX Thor开发者套件现已发售,定价3,499美元。NVIDIA Jetson T5000 模组也已发售,购买1,000片以上单价2,999 美元。 

    软件生态:从云端到边缘的无缝衔接 

    NVIDIA为Jetson Thor提供了从硬件到软件的完整生态系统,以帮助开发者加速创新。 

    全栈软件:Jetson Thor可运行完整的NVIDIA AI软件栈,包括面向机器人的NVIDIA Isaac、面向视频分析的NVIDIA Metropolis,以及面向传感器处理的NVIDIA Holoscan。这些工具为开发者构建和部署各类复杂应用提供了极大的便利。

    ​开源与标准:Jetson Thor通过其JetPack 7软件实现了与Arm服务器基础系统架构(SBSA)的对齐,简化了开发流程,确保了从服务器级系统到边缘平台的无缝体验。它还支持全新的开源推理型VLM模型Cosmos Reason,进一步降低了开发门槛。 

    总结

    总之,NVIDIA Jetson Thor 不仅是机器人行业中的一次技术突破,它的发布标志着物理 AI 和人形机器人智能化的全面跃升。通过强大的计算能力、优化的生成式 AI 支持和低延迟的多传感器处理能力,Jetson Thor 为人形机器人提供了前所未有的智能提升,使其能够在动态环境中执行更加复杂和精细的任务。这一平台将成为下一代机器人技术的核心驱动力,推动行业迈向更加智能、高效的未来。

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

    四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

    五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

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