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。