英伟达“新大脑”如期赴约在线股票配资平台。
美东时间8月25日，英伟达宣布，专为物理AI设计的Jetson Thor开发者套件Jetson AGX Thor和量产模组Jetson T5000正式发售，该机器人计算平台相比前代大幅提升，AI算力为前代的7.5倍，能效为前代的3.5倍。开发者套件起售价3499美元，购买1000片以上量产模组的单价为2999美元。
英伟达称，超过200万开发者正在使用英伟达的机器人技术栈，联影医疗、万集科技、优必选、银河通用、宇树科技、众擎机器人和智元机器人等公司已经率先使用Jetson Thor。
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。”
强化机器人实时推理能力
机器人需要依赖丰富的传感器数据与低延迟AI处理能力。运行实时机器人应用，需强大的AI计算能力和内存，以处理多个传感器的并发数据流。
英伟达称，“新大脑”Jetson Thor解决了机器人技术中最重大的挑战之一：使机器人能够与人类及物理世界进行实时、智能的交互。
因此，Jetson Thor专为物理AI和人形机器人打造，支持所有主流AI框架与生成式AI模型。Jetson Thor能够实现实时推理，这对于人形机器人、农业、手术辅助等高性能物理AI应用至关重要。
官方参数显示，Jetson Thor系列模组可提供高达2070 FP4 TFLOPS的AI计算性能和128GB显存，功率可配置在40W到130W之间。与英伟达AGX Orin相比，Jetson Thor系列模组的AI计算性能提高至7.5倍以上，能效提高至3.5倍。
数据显示，Thor能在200毫秒内给出第一个token响应，每秒能生成超过25个token，这对机器人实现实时交互至关重要。
背后支撑在于，Jetson Thor通过Jetson软件栈优化，可满足实时应用对低延迟与高性能的需求，且支持所有主流生成式AI框架与AI推理模型，实时性能优势显著。这些模型包括Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen等通用模型，以及Isaac GR00TN1.5等机器人专用模型，开发者可轻松在本地开展模型实验以及运行推理。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“Jetson Thor专为全球数百万开发者打造，助力他们构建可与物理世界交互、甚至改变物理世界的机器人系统。”这款全新的机器人计算机将成为科研与工业领域机器人系统的“大脑”。
除人形机器人外，Jetson Thor有望为各类机器人应用提速，包括手术辅助机器人、智能牵引车、配送机器人、工业机械臂及视觉AI智能体等。
头部机器人企业已“试用”
根据英伟达披露的数据，多家全球头部机器人企业已经采用Jetson Thor驱动下一代机器人。
在机器人领域深耕30余年、打造过多款机器人的“老牌选手”波士顿动力，正将Jetson Thor集成到其人形机器人Atlas，这将让Atlas得以在设备端搭载此前仅服务器才具备的计算能力、实现边缘端AI工作负载加速、高带宽数据处理及大容量内存支持。
新一代“独角兽”企业人形机器人企业Agility Robotics，已经在其第五代机器人Digit使用了Jetson，并计划将Jetson Thor作为第六代Digit计算核心。这将进一步提升Digit的实时感知与决策能力，支持日渐复杂的AI能力及行为需求。Digit已经实现商用，可在仓库与制造环境中执行堆叠、装载及码垛等物流任务。
Agility Robotics首席执行官Peggy Johnson表示：“Jetson Thor提供的强大边缘处理能力将把Digit提升到一个新的水平——增强其实时响应能力，其功能也将拓展至更广泛、更复杂的任务领域。借助Jetson Thor，我们能将最新的物理AI技术成果应用于实践，优化客户仓库与工厂的运营效率。”
国内方面，优必选、银河通用、宇树科技、众擎机器人和智元机器人等公司已经率先使用Jetson Thor。
优必选介绍，其在全新一代工业人形机器人Walker S2上率先部署NVIDIA Isaac Sim及Jetson AGX Thor，该机器人是全球首款具备自主换电能力的人形机器人。
银河通用创始人兼首席技术官王鹤表示：“银河通用通过打造能够高效、精准执行特定任务的机器人，推动具身智能在真实场景中的发展。采用Jetson Thor后，我们的G1 Premium在运动速度和动作流畅性方面已取得了显著提升，我们渴望在VLA大型模型中释放更强大的潜力。”
人形机器人产业等待“ChatGPT”时刻
人形机器人近两年热度陡增，但目前尚未看到产品大规模铺开的明确时间节点。在近日举办的世界机器人大会上，谈及当前的技术障碍，王兴兴认为，最大的挑战是模型。“现在对具身智能和机器人来说，AI模型完全不够用，这也是限制当前人形机器人大规模应用最大的卡点。”
谈及硬件，他表示，很多人可能会怀疑是不是硬件不够好或者成本比较高，从技术层面或者纯AI的角度来说，目前的硬件完全够用。“当然还不够好，要持续进步。”
“目前机器人大模型类似于处在ChatGPT出来前的一到三年。”王兴兴称。如果有一天，带一台机器人到一个它此前从未去过的环境，随便给它一个指令，譬如“把这瓶水递给某位观众”或“帮忙整理一下这个房间”，它就能顺畅、自主地完成任务，那时就接近机器人的“GPT时刻”了。
不过，相较于业界对于机器人数据不足的担忧，王兴兴反倒认为，应该把AI大模型、具身智能的研发突破视为机器人行业实现进阶的关键。
智元机器人合伙人、具身业务部总裁姚卯青则认为：“我们应该能够为整个具身智能产业去快速积累大量真实数据在线股票配资平台，2年内有希望达到现在语言大模型所应用的规模，真正带来具身智能GPT涌现时刻。”
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