英伟达推出全新Jetson Thor，推进主流机器人与边缘AI发展

英伟达正式发布了全新的Jetson Thor解决方案，凭借T3000和T2000进军主流机器人、人形机器人及边缘AI领域。NVIDIA Jetson Thor T3000为人形机器人和机器人提供高达865 TFLOPs的AI算力，而T2000则为边缘AI提供400 TFLOPs的算力。

面向人形机器人与机器人的NVIDIA Jetson Thor T3000，是旗舰级Thor T5000解决方案的精简版本。它在体积和功耗约为T5000一半的情况下，提供了865 TFLOPs的FP4（AI）算力。与高端型号一样，Thor T3000搭载了NVIDIA Blackwell GPU、多达8个Arm Neoverse CPU核心、32 GB LPDDR5X内存（带宽273 GB/s）、25 GbE网络连接，并在运行NVIDIA Halos Robotics堆栈时具备同等的安全功能。

NVIDIA声称，T3000在大语言模型、视觉语言模型和世界基础模型等多模态工作负载中的推理性能与T5000大致相当。T3000平台通过均衡的设计，帮助规避不断攀升的内存成本，该平台的额定功耗为70瓦。

专为边缘AI打造的Thor T2000配备了400 TFLOPs的FP4算力和16 GB内存。T2000 平台旨在成为视觉AI智能体、自主移动机器人以及各类智能运算的入门级解决方案，该平台的额定功耗为40瓦。

英伟达还发布了全新的Jetson agent skills，开发者可利用它来优化整个软件栈，从而实现显著的内存节省。这使得客户可以降档选择更低一档的SKU，进而节省成本和功耗。

英伟达展示了多个案例，其中Jetson AGX Orin在工业和人形机器人用例中实现了相同的结果，同时将内存占用减少了50%。

· 人形机器人领域，优必选、Agile Robots和工业解决方案提供商Connect Tech，已将内存占用减少多达15GB，从而能够从NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB降级至32GB模块。

· 智慧零售领域，SandStar将内存占用减少多达4GB，从而能够在NVIDIA Jetson Orin NX 8GB模块上部署，而非16GB配置。陪伴机器人领域，LOVOT机器人的创造者 GROOVE X利用Jetson的异构AI加速器来优化工作负载分配，减少内存占用，并实现更低内存配置上的部署。

· 智能交通领域，NoTraffic在Jetson TX2 NX上将内存占用减少了30%，为其智能交通平台增加了更多AI功能的空间，而无需提升硬件要求。

据悉，Jetson Thor T3000将于本月随JetPack 7.2.1以仿真模式提供使用，而T2000将在后续版本中推出。两款模块均计划于2027年第一季度正式发布。