• 专为物理 AI 和机器人打造的基于加速机器机器人计算机 NVIDIA Jetson AGX Thor 开发者套件和量产级模组,现已发售。的代 • 超过 200 万开发者正在使用 NVIDIA 的现已机器人技术栈 ,联影医疗 、发售万集科技、通用优必选、基于加速机器银河通用 、的代宇树科技 、现已众擎机器人和智元机器人等公司已经率先使用 Jetson Thor。发售 • 基于 NVIDIA Blackwell 的通用 Jetson Thor ,较上一代产品 Jetson AGX Orin,基于加速机器AI 算力提升至 7.5 倍 ,高防服务器的代能效提升至 3.5 倍,现已能够实现实时推理 ,发售这对于高性能物理 AI 应用至关重要 。通用 • 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 。
2025 年 8 月 25 日 — NVIDIA 今日宣布 NVIDIA Jetson AGX Thor™ 开发者套件和量产级模组现已发售。这是一款功能强大的新一代机器人计算机,旨在为制造 、物流、交通、医疗、香港云服务器农业和零售等行业的数百万台机器人提供算力支持。 众多行业领先公司已经率先使用 Jetson Thor,包括联影医疗、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。 NVIDIA 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 。它具备无与伦比的性能与能效,还能够在边缘设备上同时运行多个生成式 AI 模型 。云计算作为一款卓越的超级计算机,Jetson Thor 正致力于推动物理 AI 与通用机器人时代真正到来。” 下一代机器人技术的卓越平台基于 NVIDIA Blackwell GPU 并配备 128GB 内存,Jetson Thor 提供高达 2,070 FP4 TFLOPS 的 AI 算力 ,可以轻松运行最新 AI 模型 ,所有这些都在 130 瓦的功率范围内实现。 与上一代产品 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 相比,Jetson Thor 的 AI 计算性能提高至 7.5 倍 ,能效提高至 3.5 倍 ,能够运行各种生成式 AI 模型——从 NVIDIA Isaac™ GR00T N1.5 等视觉语言动作模型到主流大语言模型和视觉语言模型等。 这款全新系统模组解决了机器人技术最重要的模板下载挑战之一,即运行多个 AI 工作流,使机器人能够与人类和物理世界进行实时、智能的交互 。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。 全球机器人领先企业基于 Jetson Thor 进行开发Jetson Thor 基于 NVIDIA Jetson™ 软件平台,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。同时 ,它完全兼容 NVIDIA 从云到边缘的软件栈,包括用于机器人仿真与开发的亿华云 NVIDIA Isaac、人形机器人基础模型 Isaac GR00T 、用于视觉 AI 的 NVIDIA Metropolis 以及用于实时传感器处理的 NVIDIA Holoscan。 自 2014 年推出以来,NVIDIA Jetson 平台和机器人技术栈已吸引超过 200 万开发者,并构建了一个不断扩大的生态系统 ,涵盖超过 150 个硬件系统、软件与传感器合作伙伴,其中 Jetson Orin 已帮助超过 7,000 个客户在各行业部署边缘 AI 。Jetson Thor 将进一步推动视觉 AI 智能体与复杂机器人系统的发展,包括人形机器人和手术机器人 。 全球领先的免费模板机器人企业正在采用 Jetson Thor 驱动下一代机器人 : • 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。” • 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 。” 发售信息NVIDIA Jetson AGX Thor 开发者套件售价为 3,499 美元 。Jetson T5000 量产级模组可以通过我们的全球分销合作伙伴订购 ,而量产级系统及载板可通过嵌入式解决方案合作伙伴订购 。 |
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