英伟达Jetson Thor发布：机器人AI算力革命，开启物理AGI新纪元 - AIGC导航

type

status

date

slug

summary

引言

在人工智能（AI）飞速发展的今天，我们见证了大模型（LLM）在数字世界掀起的滔天巨浪。然而，要让AI真正走向物理世界，与我们进行实体交互，一个核心瓶颈始终存在：机器人的“大脑”——端侧计算能力。近日，一则重磅AI新闻引爆了科技圈：英伟达正式推出了堪称机器人“最强大脑”的计算平台Jetson Thor。这不仅是一次硬件的迭代，更是一场将服务器级算力注入机器人体内的革命，预示着物理AGI（通用人工智能）时代的真正到来。

性能怪兽：Jetson Thor的核心技术解析

Jetson Thor的发布，标志着边缘计算能力的一次巨大飞跃。英伟达毫不吝啬地将其最新的Blackwell GPU架构应用于其中，带来了令人惊叹的性能参数。

GPU算力：基于强大的Blackwell架构，Jetson Thor拥有高达2560个CUDA核心和9个第五代Tensor Core，可提供惊人的2070 TFLOPS的AI算力。这是其前代产品Jetson Orin的7.5倍，同时能效提升了3.5倍。更重要的是，它支持多实例GPU（MIG）技术，能将GPU资源灵活分割，完美适配机器人多代理、多任务并行的复杂场景。

CPU与内存：机器人不仅需要强大的AI推理能力，更需要实时的精确控制。Jetson Thor配备了14核Arm Neoverse V3AE CPU，专为实时控制和高吞吐量任务设计。而128GB的超大统一内存和273GB/s的显存带宽，在边缘设备中前所未有，为在设备端直接运行大型Transformer大模型和处理高并发视频流提供了坚实保障。

高速感知与连接：为了让机器人能“眼观六路，耳听八方”，Jetson Thor配备了最多4个25GbE的高速网络接口，并集成了高速摄像头卸载引擎。这意味着来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据可以以极低延迟直接送入GPU内存进行处理，这对于实现稳定、高频的闭环控制至关重要。

不仅仅是硬件：软件生态与开发范式

一个强大的“大脑”需要一个同样强大的“灵魂”。英伟达深知这一点，为Jetson Thor构建了完善的软件生态系统和开发范式。黄仁勋在演讲中提出了一个深刻的观点：实现物理AI，需要三台计算机协同工作。

训练计算机（DGX系统）：在云端，用于训练复杂的AI模型。

仿真计算机（Omniverse平台）：在数字孪生环境中对AI进行安全、高效、低成本的测试与验证。

部署计算机（Jetson Thor）：将经过训练和仿真的AI部署到物理机器人身上，在现实世界中执行任务。

Jetson Thor原生支持NVIDIA Isaac（机器人开发与仿真平台）、Isaac GR00T（人形机器人基础模型）等一系列开发工具，为开发者提供了从云到端的统一路径。通过FP4量化和推测解码等先进技术，特定模型的性能还能再翻一倍，足以支撑实时的人机对话和复杂决策。

产业变革：谁在拥抱机器人“最强大脑”？

正如所有颠覆性技术一样，Jetson Thor的问世迅速吸引了全球顶尖的机器人公司。值得注意的是，在首批采用者名单中，中国企业占据了半壁江山，包括宇树科技、银河通用、优必选、智元机器人等。

宇树科技创始人王兴兴表示，Jetson Thor带来的算力飞跃，将赋予机器人前所未有的敏捷性、决策速度和自主水平。银河通用CTO王鹤也透露，其G1 Premium机器人在集成Thor后，运动速度和流畅性已获显著提升。

与此同时，国际巨头也纷纷入局。波士顿动力正计划将其集成到最新的人形机器人Atlas中，而Agility Robotics则准备将其作为第六代Digit机器人的计算核心，用于执行复杂的仓储物流任务。这股浪潮清晰地表明，一个由强大端侧AI驱动的机器人新时代已经拉开序幕。

结论：物理AGI的黎明已至

售价约2.5万人民币的开发者套件，看似昂贵，但它开启的是一个万亿级的物理AI市场。Jetson Thor的发布，其意义远超一块硬件的升级。它是一个催化剂，将人工智能从云端拉入现实，解决了长期以来困扰机器人行业的算力瓶颈。

它让在机器人本体上运行复杂的大模型、实现流畅的自然语言交互和高级自主决策成为可能。这正是通往物理AGI的关键一步。随着越来越多像宇树、波士顿动力这样的企业开始应用这一平台，我们有理由相信，能够理解并改变物理世界的通用机器人，正以前所未有的速度向我们走来。

想持续追踪AI、AGI及大模型等前沿领域的最新动态和深度解析吗？欢迎访问 AIGC导航-全网AI工具集合-一个就够了 (https://www.aigc.bar)，获取最全面、最及时的AI新闻与AI资讯。