英偉達推出全新Jetson Thor計算機，搭配智能體技能，大幅壓縮機器人內存使用量

英偉達（NVIDIA）於今日推出兩款全新模組 T3000 與 T2000，均基於 NVIDIA Jetson AGX Thor 架構打造，目標是為大眾市場的機器人與邊緣 AI 應用提供大規模支援。這兩款模組預計在 2027 年第一季正式上市。 隨著新模組的加入，英偉達的邊緣 AI 平台實現了從 70 TOPS 到 2000 TFLOPS 的可擴展性能範圍，讓開發者能夠應對幾乎任何邊緣 AI 工作負載。Jetson AGX Thor 本身即為新一代人形機器人與機器人系統的核心動力來源，目前已有 1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi 與 Techman Robot 等多家公司基於該平台進行開發。 支撐這些功能的硬體基礎正是 Jetson 與 IGX T3000 模組。T3000 在僅約 T5000 一半的尺寸與功耗下，提供 865 FP4 TFLOPS 的 AI 算力。規格方面，T3000 整合了 NVIDIA Blackwell GPU、8 核心 Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X 記憶體、273GB/s 的記憶體頻寬，以及 25GbE 網路連線。而 IGX T3000 在維持相同效能的同時，額外整合了功能安全機能，並能無縫運行 NVIDIA Halos for Robotics 全棧安全系統，為必須與人類協同作業的機器人提供安全保障。 在實際應用上，T3000 雖然體積更小，但處理多模態工作負載（涵蓋大型語言模型、視覺語言模型、視覺語言動作模型及世界基礎模型）時的推理效能仍可與 T5000 匹敵。在記憶體價格高漲的環境下，遷移至 T3000 有助於有效降低成本。 針對更廣泛的邊緣 AI 系統，英偉達同步推出 Jetson T2000 模組作為入門級解決方案。T2000 具備 400 FP4 TFLOPS 算力與 16GB 記憶體，專為打造視覺 AI 智慧體、自主移動機器人、工業機械臂等智慧機器的開發者所設計。 新發表的「智慧體技能」（Agentic Skills）功能可自動優化所有 Jetson 裝置的記憶體使用情況，能在數日內顯著節省記憶體，讓開發者得以在較低記憶體配置下運行更強大的工作負載。具體案例中，優必選、思靈機器人等公司與工業解決方案提供商 Connect Tech 已成功將記憶體使用量減少 15GB，使他們能從 NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB 模組遷移至 32GB 模組。在智慧零售領域，SandStar 將記憶體使用量減少 4GB，因此能夠部署在 NVIDIA Jetson Orin NX 8GB 模組上，而非原先的 16GB 配置。陪伴機器人領域中，LOVOT 機器人製造商 GROOVE X 則利用 Jetson 的異構 AI 加速器來優化工作負載分配，進一步降低記憶體用量，支援在更低記憶體配置上部署。智慧交通業者 NoTraffic 也將 Jetson TX2 NX 的記憶體使用量減少 30%，為其平台增加更多 AI 功能創造空間，且無需提升硬體要求。 透過簡化開發流程的智慧體技能，以及用於協調智慧體的 NVIDIA NemoClaw 藍圖，Jetson 已成為一個面向物理 AI 的智慧體就緒平台，能夠大規模實現高階推理、自主決策與任務自動化。 在軟體與模型方面，英偉達的 NVIDIA Cosmos 3 前沿開放世界基礎模型系列也迎來新成員。今日推出的 Cosmos 3 Edge 是一款與 Thor 平台相容的輕量級模型，擁有 40 億參數，能協助具身系統感知世界、即時推理，並透過裝置端推理預測與生成動作。藉助開放的 Cosmos 框架，開發者大約只需一天時間，即可針對特定具身模型與感測器完成 Cosmos 3 Edge 的後訓練，縮小模擬與實際應用之間的差距，隨後將其部署到 Jetson Thor 上，用於即時視覺分析與裝置端機器人策略。 這些新模組與 NVIDIA Thor 系列共享相同的晶片架構與軟體棧，提供無縫的開發路徑。開發者目前已可透過通路合作夥伴取得的 Jetson AGX Thor 開發套件開始進行建置，並模擬 T3000 與 T2000 模組的效能。藉助英偉達完整的物理 AI 軟體堆疊，以及 NVIDIA Nemotron、Cosmos 3 與 Isaac GR00T 等開放模型，開發者能加速開發下一代機器人、自主機器與視覺 AI 智慧體。本月稍晚，開發者即可開始使用 JetPack 7.2.1 中的 T3000 模擬模式，而 T2000 模擬模式的支援則預計在後續版本中推出。 隨著物理 AI 逐步邁向主流部署，NVIDIA Thor 系列新型電腦為開發人員提供了一個可擴展的基礎，有助於將智慧人形機器人與自主機器帶入真實世界。T3000 與 T2000 兩款新模組，透過搭配全新的記憶體優化與智慧體技能，能協助企業將先進的機器人技術、視覺 AI 與邊緣工作負載遷移到更緊湊、節能的系統上。