NVIDIA 推出边缘 AI 新硬件 Jetson Thor

通用型机器人和自主机器正在从研究实验室向实际的大规模市场部署转移，这创造了对紧凑、高效的AI超级计算机的需求——这些计算机需要能在边缘端运行基础模型。

为了满足这一需求，NVIDIA今天推出了T3000和T2000，这两个新模块基于NVIDIA Thor架构，可以在大规模上实现大众市场机器人和边缘AI应用。

Jetson AGX Thor正在推动这一代人形机器人和机器人系统的发展，在多个行业中获得越来越多的应用。包括1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、日立和Techman Robot在内的领先企业都在这个平台上构建方案。

通过T3000解锁人形机器人和机器人部署

这些功能的硬件基础源于Jetson和IGX T3000模块，它提供865 FP4太浮点运算的AI计算能力，尺寸和功耗大约是T5000的一半。Jetson T3000集成了NVIDIA Blackwell GPU、八核Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X内存、273GB/s内存带宽，以及25 GbE网络连接。IGX T3000提供相同的性能，并集成了功能安全特性，可以无缝运行NVIDIA Halos for Robotics完整栈安全系统，用于与人类协作的机器人。

尽管尺寸更小，T3000在多模态工作负载上实现了与T5000相似的推理性能，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。迁移到T3000有助于在高内存价格的背景下降低成本。

利用T2000扩展边缘AI应用

Jetson T2000将Thor架构应用于更广泛的边缘AI系统。凭借400 FP4太浮点运算的计算能力和16GB内存，它为开发人员构建视觉AI Agent、自主移动机器人、工业机械臂和其他智能机器提供了入门级选择。

通过推出新的NVIDIA Jetson模块，NVIDIA现在提供了一个可扩展的边缘AI平台，性能跨度从70 TOPS到2,000太浮点运算，使开发人员能够处理几乎任何边缘AI工作负载。

新的Agent能力在所有Jetson设备上自动化内存优化

AI Agent通过自动化内存优化、系统配置和部署任务来改变开发人员的生产力，这些任务以前需要手动工作和深层次的领域专业知识。

通过新发布的Jetson Agent技能，开发人员可以优化整个软件栈并在数天而不是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，使开发人员能够在更低内存配置上运行更强大的工作负载。

其结果是系统成本降低、部署速度加快，以及在不影响性能的情况下在同一产品级别中降级到更低内存SKU的灵活性。

各个行业和地区的企业通过软件优化加速了开发并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，已将内存使用量减少了高达15GB，使他们能够从NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB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，可以部署在NVIDIA Jetson Orin NX 8GB模块上，而不是16GB配置。在伴侣机器人领域，GROOVE X（LOVOT机器人的创造者）利用Jetson的异构AI加速器来优化工作负载分布，降低内存使用量并支持在更低内存配置上部署。

在智能交通领域，NoTraffic在Jetson TX2 NX上将内存使用量减少了30%，为其智能交通平台增加更多AI功能创造了空间，无需增加硬件需求。

通过Agent技能简化开发，以及NVIDIA NemoClaw蓝图协调智能Agent，Jetson是一个适配Agent的物理AI平台，支持大规模的高级推理、自主决策和任务自动化。

为NVIDIA Thor产品线交付Cosmos 3 Edge

NVIDIA今天扩展了其NVIDIA Cosmos 3前沿开放世界基础模型系列——它被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，帮助具身系统看待世界、实时推理、通过设备端推理预测和生成动作。利用开放Cosmos框架，开发人员可以在大约一天内针对特定的具身配置和传感器对Cosmos 3 Edge进行后训练——缩小模拟到现实的差距——然后部署在Jetson Thor上进行实时视觉分析和设备端机器人策略。

从今天开始使用仿真模式进行开发

在NVIDIA Thor系列中共享相同的芯片架构和软件栈，新模块提供了无缝的开发路径。开发人员可以立即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。

利用NVIDIA完整的物理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，开发人员可以加速下一代机器人、自主机器和视觉AI Agent的开发。

开发人员可以在本月晚些时候使用JetPack 7.2.1开始使用T3000仿真模式。对T2000仿真模式的支持将在未来发布中推出。Jetson T3000和T2000模块计划在2027年第一季度上市。

ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AVerMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK和YUAN是Jetson生态中已在提供基于Thor的解决方案的其他合作伙伴。Antmicro、Neurealm、REBOTNIX和RidgeRun等软件合作伙伴将为客户向新模块过渡提供仿真和迁移解决方案。

随着物理AI和具身AI朝着主流部署发展，新的NVIDIA Thor计算机为开发人员提供了一个可扩展的基础，用于将智能人形机器人和自主机器引入现实世界。

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