通用机器人与自主机器正从研究实验室迈向现实世界，并进入规模化商业部署阶段，由此产生了对能够在边缘侧运行基础模型的紧凑型、高能效 AI 超级计算机的迫切需求。
为满足这一需求，NVIDIA 今日正式推出 T3000 与 T2000 模组。这两款基于 NVIDIA Thor 架构的全新模组，将推动机器人向规模化商业应用迈进及边缘 AI 应用的规模化落地。
Jetson AGX Thor 正为新一代人形机器人与机器人系统提供算力支持，并在多个行业获得日益广泛的采用。包括 1X、Agile Robots、Amazon Robotics、波士顿动力、FANUC、日立及达明机器人在内的行业领先企业，正基于该平台进行开发。
借助 T3000 释放人形机器人与机器人部署潜力
支撑上述能力的硬件基础是 Jetson 与 IGX T3000 模组。该模组在紧凑外形下可提供 865 FP4 TFLOPS 的 AI 算力，其尺寸与功耗仅为 T5000 的一半。Jetson T3000 集成了 NVIDIA Blackwell GPU、八核 Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X 内存及 273GB/s 内存带宽，并支持 25 GbE 网络连接。IGX T3000 在提供同等性能的基础上，集成功能安全机制，可无缝运行 NVIDIA Halos for Robotics 全栈安全系统，确保机器人在人机协作场景中的安全运行。
尽管体积更小，T3000 在多模态负载 (包括大语言模型、视觉语言模型、视觉语言动作模型及世界基础模型) 上的推理性能仍与 T5000 相当。在当前内存价格居高不下的背景下，迁移至 T3000 有助于降低成本。
借助 T2000 拓展边缘 AI 应用广度
Jetson T2000 将 Thor 架构引入更广泛的边缘 AI 系统。凭借 400 FP4 TFLOPS 的算力与 16GB 内存，该模组为开发者构建视觉 AI 智能体、自主移动机器人、工业机械臂及其他智能设备提供了入门级选择。
随着全新 NVIDIA Jetson 模组的推出，NVIDIA 现已构建起可扩展的边缘 AI 平台，性能覆盖从 70 TOPS 到 2,000 TFLOPS 的广泛区间，使开发者能够应对几乎所有类型的边缘 AI 工作负载。
全新智能体技能：实现全 Jetson 设备内存自动优化
AI 智能体正通过自动化内存优化、系统配置和部署任务来提升开发者的生产力，而在过去，这些任务对人力及深厚的领域专业知识有极高的要求。
借助新发布的 Jetson 智能体技能，开发者可在数天内完成整个软件栈的优化并有效节省内存，而此前这一过程往往需要数周时间。这些技能支持包括 Jetson Thor 与 Jetson Orin 在内的全系 Jetson 产品组合，使开发者能够在更低内存配置下运行更复杂的工作负载。
此举不仅降低了系统成本、加快了部署速度，还赋予了开发者更大的灵活性 —— 可在同一产品层级内切换至更低内存规格的 SKU，而不影响性能表现。
目前，全球各地各行业的企业已通过软件优化加速开发进程，同时大幅节省内存。
优必选和 Agile Robots 等领先的人形机器人企业以及工业解决方案提供商 Connect Tech，已将内存占用最高降低 15GB，从而得以从 NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB 模组迁移至 32GB 版本。
在智慧零售领域，SandStar 将内存占用最高降低 4GB，使其能够部署于 NVIDIA Jetson Orin NX 8GB 模组，替代原有的 16GB 配置。在陪伴机器人领域，LOVOT 机器人的开发商 GROOVE X 利用 Jetson 的异构 AI 加速器优化工作负载分配，有效降低了内存占用，实现了向低内存配置的平稳迁移。
在智能交通领域，NoTraffic 在 Jetson TX2 NX 上将内存占用减少了 30%，从而在不增加硬件需求的前提下，为其智能交通平台拓展更多 AI 功能预留资源空间。
随着智能体技能简化开发流程，以及 NVIDIA NemoClaw 蓝图对智能体的编排调度，Jetson 已成为面向物理 AI 的智能体就绪平台，支持大规模的高级推理、自主决策与任务自动化。
NVIDIA Cosmos 3 Edge 登陆 NVIDIA Thor 平台
NVIDIA 今日宣布扩展其 NVIDIA Cosmos 3 前沿开放世界基础模型系列 —— 该系列作为机器人基础模型，面向具身系统打造。此次新增的轻量级模型 Cosmos 3 Edge 与 NVIDIA Thor 平台完全兼容。Cosmos 3 Edge 是一款拥有 40 亿参数的模型，能够帮助具身系统感知世界、进行实时推理，并通过端侧推理来预测和生成动作。借助开放的 Cosmos 框架，开发者仅需约一天时间，即可针对特定机器人本体与传感器对 Cosmos 3 Edge 进行后训练，有效弥合仿真与现实之间的差距；随后可将其部署于 Jetson Thor，实现实时视觉分析与端侧机器人策略执行。
立即通过仿真模式开启开发
得益于 NVIDIA Thor 系列共享的芯片架构与软件栈，全新模组为开发者提供了无缝衔接的开发路径。开发者现可通过渠道合作伙伴获取 Jetson AGX Thor 开发者套件，模拟 T3000 及 T2000 模组的性能表现，开始相关的开发工作。
借助 NVIDIA 完整的物理 AI 软件栈 (包括用于机器人仿真与感知的 NVIDIA Isaac)，以及 NVIDIA Nemotron、Cosmos 3 和 Isaac GR00T 等开放模型，开发者可加速新一代机器人、自主机器及视觉 AI 智能体的研发进程。
开发者可以在本月晚些时候通过 JetPack 7.2.1 开始使用 T3000 仿真模式。T2000 仿真模式也将在后续版本中推出。Jetson T3000 与 T2000 模组预计于 2027 年第一季度正式供货。
凌华科技、研华、AAEON、安提国际、Auvidea、圆刚科技、Connect Tech、ForeCR、智微智能、NEXCOM Robotic Solutions、瑞泰新时代、矽递科技、Twowin、天准和 YUAN 等 Jetson 生态合作伙伴已率先提供基于 Thor 的解决方案。Antmicro、Neurealm、REBOTNIX 和 RidgeRun 等软件合作伙伴也将为转向新模组的客户提供仿真与迁移解决方案。
随着物理 AI 与具身智能迈向主流部署，全新 NVIDIA Thor 计算机为开发者奠定了可扩展的基础，助力智能人形机器人与自主机器真正落地现实世界。
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