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算力狂飆 7.5 倍!輝達 Jetson Thor 登場,人形機器人要 “進化” 了?
在科技飛速發展的當下,每一次重大突破都可能重塑未來格局。今日,輝達帶來了一則足以令科技圈沸騰的消息 ——其專為物理 AI 和人形機器人打造的新一代計算平台 Jetson Thor 正式亮相。輝達創始人兼 CEO 黃仁勳盛讚它為 “推動物理 AI 和通用機器人時代的終極超級電腦”。這一創新成果的出現,無疑為機器人領域注入了一劑 “強心針”,那麼它究竟有何神奇之處?讓我們一探究竟。01 性能飛躍:強大算力引領新變革Jetson Thor 基於輝達最新的 Blackwell 架構 GPU,在硬體層面就展現出了王者之姿。它整合了 2560 個 CUDA 核心與 96 顆第五代 Tensor 核心,為後續的強大性能奠定了堅實基礎。AI 算力驚人:在關鍵的 AI 算力表現上,其在 FP4 精度下可達令人驚嘆的 2070 TFLOPS,FP8 精度下也能達到 1035 TFLOPS。與上一代 Jetson Orin 相比,AI 計算性能提升了 7.5 倍之多。從時間跨度來看,相較於十年前的產品,AI 性能更是實現了飛躍式增長,達到 7000 倍。如此強大的算力,讓機器人能夠在複雜的任務中快速做出精準決策。多方面性能提升:能效提升至 3.5 倍,這意味著在相同功耗下,Jetson Thor 能夠提供更強大的運算能力,大大延長了機器人的續航時間或降低其能源消耗。CPU 性能同樣提升至 3.1 倍,I/O 吞吐能力增長 10 倍。它還配備 14 核 Arm Neoverse-V3AE CPU,擁有 128GB 視訊記憶體,視訊記憶體頻寬高達 273GB/s。功耗靈活配置:其功耗範圍可根據實際需求在 40W 至 130W 之間靈活配置。無論是對算力需求極高、需要長時間穩定運行的工業機械臂,還是需要靈活應對複雜環境、對功耗敏感的高動態人形機器人,Jetson Thor 都能輕鬆適配,實現全場景部署。02 功能升級:多工處理與即時推理全新的 Jetson Thor 專為多 AI 任務流精心最佳化,直擊機器人技術中運行多個 AI 工作流這一關鍵痛點。這使得機器人得以與人類及物理世界展開即時、智能的互動,極大推動視覺 AI 智能體與複雜機器人系統的進步。即時推理能力卓越:在即時推理方面,Jetson Thor 表現堪稱卓越。它能夠同時處理 16 路感測器資料,運行 Llama 3B 和 Qwen 2.5 VL 3B 模型時,生成首個 token 的時間低於 200 毫秒,後續每個 token 生成時間僅為 50 毫秒,每秒可輸出超過 25 個 token。這樣的響應速度相比前代產品大幅提升,為機器人在複雜環境中的快速決策提供了有力支撐。例如,在面對複雜的救援場景時,機器人能夠迅速分析周圍環境資訊,快速做出行動決策,爭分奪秒地挽救生命和財產。03 生態融合:廣泛相容主流模型與軟體棧Jetson Thor 在軟體相容性上表現十分出色,與輝達從雲到邊緣的軟體棧完全相容,建構起了一套完整且高效的生態體系。支援主流 AI 框架與模型:它支援所有主流 AI 框架,以及字節跳動、DeepSeek、阿里 Qwen、Google Gemini、Meta、Mistral AI、OpenAI、Physical Intelligence (π) 等眾多企業的生成式 AI 模型。從主流大語言模型到視覺語言模型,再到視覺語言動作模型等,均可在該平台上流暢運行。這意味著開發者無需擔心模型適配問題,可以將更多的精力投入到機器人功能的開發和最佳化上。與多個平台無縫整合:它還能與輝達 Isaac 機器人平台、GR00T 人形機器人基礎模型、Metropolis 視覺 AI 平台及 Holoscan 即時感測處理系統實現無縫整合。全面提升系統協作效率,為開發者提供從訓練到部署的全端工具鏈。開發者可借助 Isaac Sim 模擬平台開展數字孿生訓練,再利用 JetPack 7 SDK 將模型無縫部署至邊緣裝置,實現便捷高效的 “雲 - 邊 - 端” 一體化開發流程,大大縮短了產品的研發周期。04 市場反響:頭部企業紛紛採用若想進一步瞭解輝達的創新產品、技術動態以及其在各領域的應用案例,可前往輝達官方網站:https://www.nvidia.com/ 。在這裡,你能獲取到輝達關於 Jetson Thor 等前沿產品的詳細技術文件、應用指南,還能第一時間追蹤到輝達的最新動態,深入探索科技的無限可能。消息一經發佈,市場反響熱烈。多家頭部機器人公司已率先採用 Jetson Thor,足以證明其在行業內的強大吸引力。國外企業積極應用:Agility Robotics 將其應用於第五代機器人 Digit,並計畫作為第六代 Digit 的計算核心,助力最佳化客戶倉庫與工廠的營運效率。波士頓動力把 Jetson Thor 整合到 Atlas 人形機器人中,為其進一步提升性能、拓展應用場景提供支援。國內企業踴躍嘗鮮:在國內,聯影醫療、萬集科技、優必選、銀河通用、宇樹科技、眾擎機器人和智元機器人等也已紛紛 “嘗鮮”。宇樹科技創始人兼 CEO 王興興評價道:“Jetson Thor 帶來了計算能力的巨大飛躍,賦能機器人更強的敏捷性、更快的決策制定以及更高的自主水平,這對於機器人在現實世界中實現導航與互動至關重要。” 銀河通用創始人兼 CTO 王鶴也表示,採用 Jetson Thor 後,其 G1 Premium 機器人在運動速度和動作流暢性方面已取得顯著提升。目前,Jetson AGX Thor 開發者套件美國起售價為 3499 美元,購買 1000 片以上量產模組的單價為 2999 美元,即日起已向包括中國在內的全球客戶開放銷售。輝達 Jetson Thor 的發佈,無疑為機器人行業發展按下了 “加速鍵”。在強大算力與先進功能的加持下,機器人在各領域的應用有望迎來爆發式增長。相信在不久的將來,我們便能看到搭載 Jetson Thor 的機器人在製造、物流、醫療、農業等諸多行業大顯身手,為我們的生活和工作帶來更多便利與驚喜。讓我們一同拭目以待,見證物理 AI 與通用機器人時代的全面到來! (具身智能製造)
售價2.5萬!輝達機器人“最強大腦”AI性能暴漲750%,宇樹、銀河通用、Meta等都在用
全球市值最高的 AI 科技公司輝達(NVIDIA)公佈了其最新機器人“最強大腦”。當地時間8月25日,輝達宣佈推出功能強大的新型機器人超級電腦NVIDIA Jetson AGX Thor開發套件和生產模組,旨在為製造、物流、建築、醫療保健等領域的下一代通用和人形機器人(HumanoidRobots)提供動力。“這是物理 AI 的一次巨大飛躍。”輝達表示,Jetson AGX Thor由輝達Blackwell GPU提供支援,CPU部分基於Arm Neoverse V3AE建構,並配備128GB記憶體,可提供高達2070 FP4 teraflops 的 AI 計算能力,輕鬆運行最新AI模型。與前代產品Jetson Orin相比,Jetson Thor可提供高達7.5倍的 AI 計算能力和 3.5 倍的能源效率,能夠實現即時推理,這對於高性能物理 AI 應用至關重要。據悉,輝達Jetson AGX Thor 開發者套件現已上市,起售價3499美元(約合人民幣2.51萬元)。首批採用者包括Agility Robotics、亞馬遜機器人、波士頓動力、Caterpillar、Figure、Hexagon、美敦力和Meta等,國內宇樹科技、銀河通用、聯影醫療、萬集科技、優必選、眾擎機器人、智元機器人等也都整合該平台。而1X、John Deere, OpenAI、Physical Intelligence 正在評估 Jetson Thor以提升其物理 AI 能力。另外,輝達今晨宣佈,實現從雲端到汽車自動駕駛安全的輝達NVIDIA DRIVE AGX Thor開發者套件現已開放預訂,並將於今年9月發貨。據悉,截至目前,包括比亞迪、廣汽、智己汽車(IM Motors)、理想汽車、沃爾沃汽車、小米、極氪Zeekr、Aurora、Gatik等首批整車企業正在基於該套件進行開發,元戎啟行DeepRoute.ai、Nuro、文遠知行WeRide和 ZYT正在整合該套件用於其軟體平台。輝達創始人兼CEO黃仁勳表示,“我們為數百萬致力於開發與物理世界互動並不斷塑造物理世界的機器人系統的開發者打造了 Jetson Thor。Jetson Thor擁有無與倫比的性能和能效,並能夠在邊緣運行多個生成式 AI 模型,是推動物理 AI 和通用機器人時代發展的終極超級電腦。”截至今晨收盤,輝達(NASDAQ: NVDA)股價收漲1.02%,盤後進一步漲0.27%,最新市值4.39兆美元。輝達持續加碼機器人輝達自2014年起涉足機器人賽道。2014年,輝達推出首款機器人大腦模組 Jetson TK1;2018年,輝達推出NVIDIA Isaac機器人開發平台,包含 Jetson Xavier 計算平台、Isaac SDK、Isaac IMX 和 Isaac Sim 等。2022年舉行的GTC大會上,輝達推出Jetson AGX Orin 開發者套件,以及Orin參考平台等,支援自主移動機器人、人形機器人設計等。事實上,Jetson AGX Orin一直是開發下一代機器人和人工智慧應用的開發者的首選,它提供多種型號,從高性能64GB版本到更緊湊的Orin Nano和Orin NX模組。Orin 系列支援20至275TOPs(每秒兆次運算),記憶體配置從 4GB 到 64GB 不等。同時,Orin模組擁有可擴展的架構,可以在10W-75W不同功率預算的裝置上運行 AI 工作負載。此外,Orin系列入門級開發者的起價僅為199美元,而且Jetson AGX Orin還擁有面向高端邊緣裝置的低價產品,備受行業關注。輝達稱,截至目前,NVIDIA Jetson平台及其機器人技術堆疊已吸引超過200萬名開發者,並擁有一個由150多個硬體系統、軟體和感測器合作夥伴組成的不斷壯大的生態系統。同時,Jetson Orin已幫助超過7000名客戶在各行各業使用邊緣 AI。“下一波浪潮是物理AI。”如今,如同押注OpenAI一樣,黃仁勳正在押注未來的通用 AI 技術,即具身智能和人形機器人賽道。相比Orin系列,全新發佈的輝達Jensen Thor計算套件,專為物理 AI 和人形機器人打造,性能和效率都獲得了巨大進步。具體來說,首先,Jetson Thor由全端NVIDIA Jetson軟體平台提供支援,支援所有流行的 AI 框架和生成式 AI 模型。它還完全相容 NVIDIA 從雲端到邊緣的軟體堆疊,包括用於機器人模擬和開發的NVIDIA Isaac、Isaac GR00T人形機器人基礎模型、用於視覺 AI 的NVIDIA Metropolis以及用於即時感測器處理的NVIDIA Holoscan等。其次,GPU部分,Jetson Thor採用Blackwell架構,支援最高2560個CUDA核/9個第五代Tensor Core,並支援MIG技術(多實例 GPU)將GPU資源按多工隔離與平行調度,適配平行多代理/多工作流場景;CPU部分採用14核Arm Neoverse V3AE,面向即時控制與任務管理的確定性執行與更高吞吐,CPU性能相較前代顯著提升。再次,Jetson Thor可提供高達 7.5 倍的 AI 計算能力和 3.5 倍的能源效率,可以運行GR00T N1.5等任何生成式 AI模型。而全新系統級模組解決了機器人技術領域最大挑戰之一的“運行多AI工作流程”,從而使機器人能夠與人類和物理世界進行即時智能互動。最後,Jetson Thor實現了即時物理推理,進一步拓展了視覺 AI Agent、人形機器人和手術機器人等複雜機器人系統的發展邊界。更重要的是,Jetson Thor支援40–130W功耗,支援從移動平台到固定式機器人多樣熱/功耗配置,開發套件整合導熱板與風扇便於熱設計評估。如果10年前相比,Jetson ThorAI性能足足提高多達7000倍。據悉,輝達首批Jetson Thor晶片已交到銀河通用等多家企業手裡。2025年世界機器人大會期間,銀河通用首發了搭載輝達Jetson AGX Thor晶片的Galbot機器人應用,工業物流搬運場景機器人展現了絲滑漂移,規劃能力也明顯提升,而且機器人搬運時完全基於視覺引導,面對現場工作人員的干擾,機器人可以穩定精準地抓取。北大助理教授、銀河通用創始人及首席技術官、智源學者王鶴表示,其G1 Premium機器人在採用Thor後,運動速度和動作流暢性已經有了顯著提升。宇樹科技創始人、CEO王興興表示,Jetson Thor帶來了計算能力的巨大飛躍,機器人更強的敏捷性、更快的決策制定以及更高的自主水平,這對於機器人在現實世界中實現導航與互動至關重要。Figure 創始人兼首席執行官 Brett Adcock 表示,“開發功能強大的人形機器人取決於我們能否直接在機器人上運行強大的 AI 模型,從而實現即時學習和互動。NVIDIA Jetson Thor 擁有伺服器級的性能,並採用緊湊高效的設計,使我們能夠部署所需的大規模生成式 AI 模型,使人形機器人能夠在複雜的非結構化環境中感知、推理和行動。”本月初,輝達Omniverse和模擬技術副總裁Rev Lebaredian在北京表示,“從一開始,我們的使命就不是解決所有問題,而是打造專門針對‘最難問題’的電腦。我們打造的特殊電腦,能夠解決幾乎不可能完成的難題——而機器人就是其中最難的問題之一。我們早已參與解決這一問題,並為此努力了很長時間。”Rev Lebaredian指出,在機器人領域,輝達必須打造三台電腦:機器人本體電腦,AI工廠電腦,模擬電腦。機器人本體電腦是指算力,嵌入在機器人內部,例如自動駕駛汽車或人形機器人中的電腦。專門為人形機器人打造的Jetson Thor就屬於這一類。AI工廠電腦則是一種系統,開發它的“大腦”,需要依賴 DGX 和 HGX 系統,處理海量原始資料,生成物理 AI 演算法、物理 AI 模型和神經網路,再部署到機器人上。模擬電腦是指Omniverse,物理世界的資料無法直接從網際網路獲取,而是真實世界感測器採集,以及基於物理定律和世界規則進行電腦模擬生成。模擬不僅能生成資料,還能在部署前測試機器人,確保它們在真實環境中安全運行,且測試速度可快於現即時間。輝達在機器人領域擁有完整的Isaac平台,它結合了硬體與三台電腦所需的軟體棧,包括執行階段和計算環境、模擬工具、訓練框架,如Isaac Sim、Isaac Lab、NVIDIA Cosmos等,以及NVIDIA Jetson Thor——一款專為物理世界中的智能推理Agentic AI(特別是機器人)打造的超級電腦,黃仁勳稱它為“即時推理機器”。而本月舉行的SIGGRAPH大會上,輝達推出全新的NVIDIA Omniverse庫與NVIDIA Cosmos世界基礎模型,加速機器人解決方案的開發和部署。據介紹,Cosmos Reason是一款面向物理AI和機器人開發的全新開源、可定製的70億參數推理VLM,可讓機器人和視覺AI智能體“像人類一樣推理”,能夠解釋環境,並在面對複雜指令時將其分解為任務並利用常識執行,以及對現實世界進行理解與操作。這意味著,未來的機器人不僅能“看見”物體,還能基於物理法則預測和規劃下一步行動,大模型將進一步強化機器人的“大腦”。而Jetson Thor也將引爆機器人“新大腦”商機,台積電、鴻海等產業鏈公司都將受益。截至目前,國內明星機器人企業都和輝達合作研發產品,包括傅利葉、加速進化、優必選、銀河通用、宇樹科技、智元機器人等。Rev Lebaredian對中國機器人產業技術的發展給予了高度評價:“中國擁有製造具有強大的成本效益、高效、實用、敏捷的機器人所必需的全部要素,這是世界上其他國家所不具備的能力。”王鶴預測,人形機器人每三年產值乘10,六年後人形機器人規模超過10萬台級,市場至少有千億級規模,並且在五年內可見成效。“未來10年,我們將看到的是一個能夠超越當前所有工業機器人的機器人市場。再往後10年,可能是超越汽車、手機等兆市場,所以不能低估它,但也沒有大家想得那麼快。”王興興表示,宇樹主要使用NVIDIA的Isaac Sim平台進行訓練,已掌握舞蹈、跳躍、空翻等多種動作。當前限制機器人執行更複雜動作的最大因素並非演算法,而是硬體物理極限。王興興透露,宇樹的目標是在未來實現“任意動作的任意即時生成”。“回顧過去,AI與機器人技術的發展始終是全球合作的成果。包括NVIDIA在內的多方力量一直推動機器人與AI領域的全球合作。在通用智能大模型和真正能執行任務的機器人普及之前,我們仍需共同努力,推動人類進入下一個科技時代。我相信,AI與機器人技術將像電力與蒸汽機的發明一樣,使人類文明邁向新的高度。”王興興表示。輝達將公佈Q3財報預計2030年市值或達9兆美元本周三美股收盤後,輝達將公佈最新季度財報。本次財報將決定於輝達是否繼續在 AI 競賽中領跑,儘管面臨中國出口限制等一些逆風,但分析師們仍預計將創下新的銷售紀錄。據中國基金報,交易員們希望這份成績單能穩定市場對AI支出的擔憂,並確認最近的股市反彈並非又一個科技泡沫。Steward Partners財富管理執行董事Eric Beiley表示:“輝達對股市至關重要,因為任何進一步走強的跡象,都會成為點燃市場的燃料。真正的風險是,所有AI投資可能已經見頂,如果它交出的業績不及預期、前景偏謹慎,就會震動市場。”當前,華爾街分析師仍普遍看好輝達。僅過去一周,就有至少9位覆蓋該公司的分析師上調目標價,目前平均目標價超過194美元,高於上周五178美元的收盤價,意味著約9%的上漲空間。輝達在今年5月份表示,預計將報告收入增長,但警告稱中國出口限制將造成 80 億美元的打擊。該公司在與川普政府達成協議後,將分享其在中國的 AI 晶片銷售收入,可能對其在中國的業務提供更多更新。輝達還正在考慮在政府批准之前為中國市場提供各種新產品,如B30等。早在今年7月,輝達一躍成為第一家估值達到4兆美元的公司,也是全球市值最高的半導體公司。不過,當前輝達在中國市場仍面臨一定風險。有消息稱,輝達已通知台積電等合作供應鏈廠商暫停生產H20晶片,同時,中國對於輝達“後門”事件進行持續關注。據報導,輝達近期已向美國政府提交並展示了多款基於Blackwell架構的晶片調整方案,包括一款性能達到Blackwell系列旗艦GPU(推測為B100)80%峰值性能的AI晶片B30A。黃仁勳表示,該相關許可仍存在不確定性,最終能否落地完全取決於美國政府的政策決策。對於H20,他指出,公司仍有充足的H20晶片庫存可供交付。華爾街投研公司Melius Research分析師Ben Reitzes大膽預測,到2030年,輝達的市值可能達到9兆美元。Reitzes表示,這家晶片巨頭將在人工智慧基礎設施的整體需求中佔據很大份額。據Melius Research的估計,到2030年,該公司的年收入可能會達到6000億美元,從而實現龐大的估值目標。不過Retizes指出,其估算取決於該行業的參與者是否願意投資支援對AI能源的需求。黃仁勳表示,AI 基礎設施就像網際網路、電力一樣,需要工廠。而AI基礎設施的行業價值高達“數兆美元”。“這些AI工廠基本上就是我們今天建造的。”黃仁勳稱,未來我們將走向Agentic AI,以及物理AI能夠理解世界的人工智慧。他表示,之後的階段是通用機器人技術。因此,我們實際上正在建立一個全新的行業,用一種架構來支援AI工廠、Ai Agent和機器人。(鈦媒體AGI)
剛剛,老黃掏出人形機器人最強大腦!宇樹們的進化不只是擺脫遙控了
鋼鐵人的戰衣再酷,也比不過賈維斯那顆愛因斯坦般的超級大腦。就在剛剛,輝達正式宣佈現實版「賈維斯」——Jetson AGX Thor 開發套件和量產模組全面上市,這款專為物理 AI 與機器人打造的高性能計算平台,性能提升相當不講武德。基於輝達 Blackwell GPU 架構並配備 128GB 記憶體,相比前一代 Jetson Orin,Jetson Thor 運算性能提升了 7.5 倍,能效提高 3.5 倍,AI 算力最高可達 2070 FP4 TeraFLOPS,而功耗只需要 130 瓦。此外,Jetson Thor 的核心亮點還在於即時互動能力。據介紹,Jetson Thor 專為生成式推理模型量身打造,可支援下一代物理 AI 智能體。而這類智能體由大型 transformer 模型、視覺語言模型及視覺語言動作模型驅動,能夠在邊緣端即時運行,最大限度降低對雲端的依賴。劃重點,這就相當於給機器人裝了個本地超級大腦,再也不用擔心網路卡頓了。通過 Jetson 軟體棧的加持,Thor 完全能夠滿足即時應用對低延遲和高性能的苛刻要求,而且支援所有主流 AI 框架,包括 Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen 等通用模型,還有 Isaac GR00T N1.5 等機器人專用模型。開發者想怎麼折騰就怎麼折騰,本地實驗和推理都不是問題。依託輝達 CUDA 生態系統,隨著軟體版本更新,Thor 的吞吐量與響應速度還會繼續提升,這就是傳說中的「越用越香」。由於支援運行完整的輝達 AI 軟體棧,它基本上能為所有物理 AI 工作流程提供加速。覆蓋的平台包括機器人專用的輝達 Isaac、視訊分析 AI 智能體專用的輝達 Metropolis,還有感測器處理專用的輝達 Holoscan。有了這些強大工具,開發者可以玩出各種花樣,比如搞個能分析即時攝影機流來查看工人安全的 AI 系統,甚至還能開發基於多攝影機資料為醫生提供即時指導的智能手術室。他們還演示了一個 500 萬像素的 Holoscan 感測器連接到 Thor 上,本地跑視訊語言模型,4K 立體視訊流直接傳到 GPU 處理。可能很多人不知道的是,Jetson Thor 是輝達三大計算解決方案的核心一員,用輝達的話來說「專門負責加速物理 AI」。這個完整方案是這樣的:DGX 負責訓練(相當於「大腦培訓中心」),Omniverse 負責合成資料生成和模擬(相當於「虛擬訓練場」),而 Thor 就是負責機器人實際運行(相當於「實戰部隊」)。Jetson AGX Thor 開髮套件的配置也相當豐富,包含一塊 Jetson T5000 模組、一塊參考載板、一個帶風扇的主動散熱器以及電源介面卡。如果要配合顯示器使用,需要另外準備顯示器、鍵盤和滑鼠。為了讓搭建過程更順暢,所有 I/O 介面都集中在開發板的一側,方便接入感測器並整理線纜。從介面來看,包含 2 個 USB-A 介面、1 個乙太網路介面、1 個 DisplayPort 、1 個 HDMI 介面、2 個 USB-C 介面、1 個 QSFP 插槽和 1 個 Microfit 電源擴展口。在開髮套件底部,有一個 M.2 Key-M 插槽(內建 1TB NVMe 儲存),以及一個 M.2 Key-E 插槽(預裝無線網路卡)。在另一側,還有三個按鍵,分別用於電源、強制恢復和重設。上手非常簡單,包裝內附帶一本小冊子,其中包含了詳細的分步安裝指南。客戶陣容也挺豪華,機器人圈的半壁江山都用上了。Agility Robotics、Amazon Robotics、Boston Dynamics、Caterpillar、Figure、Hexagon、Medtronic、聯影醫療、萬集科技、優必選、銀河通用、宇樹科技、眾擎機器人、智元機器人等廠商已經率先採用了。1X、John Deere、OpenAI 和 Physical Intelligence 也在評估中。輝達創始人黃仁勳說:「Jetson Thor 專為全球數百萬開發者打造,助力他們建構可與物理世界互動、甚至改變物理世界的機器人系統。它具備無與倫比的性能與能效,還能夠在邊緣裝置上同時運行多個生成式 AI 模型。作為一款卓越的超級電腦,Jetson Thor 正致力於推動物理 AI 與通用機器人時代真正到來。」一些業內大佬們的評價也很有意思。Figure 創始人 Brett Adcock 說:「輝達 Jetson Thor 提供了媲美伺服器級的性能,卻兼具緊湊與高效的設計,使我們能夠部署大規模生成式 AI 模型,讓人形機器人具備感知、推理與行動能力。」宇樹科技創始人兼 CEO 官王興興表示:「宇樹科技一直致力於突破動態高性能機器人的能力邊界,為所有人打造友好且安全的機器人產品。Jetson Thor 帶來了計算能力的巨大飛躍,賦能機器人更強的敏捷性、更快的決策制定以及更高的自主水平,這對於機器人在現實世界中實現導航與互動至關重要。」更有趣的是 Caterpillar 的 CEO Joe Creed 也來站台:「輝達 Jetson Thor 提供了我們開發和部署未來工程機械與採礦裝置所需的 AI 性能,不僅提升精度,還能減少浪費並提高安全性。」工程機械都要用上 AI 了,以後工地可能真的會很不一樣。在企業使用開髮套件完成機器人原型設計後,輝達還將提供可用於量產型機器人的 Thor T5000 模組。如果一家公司採購超過 1000 顆 Thor 晶片,單價將降至 2999 美元。這怎麼不算是買得越多,省得越多呢(doge)。老黃曾表示,機器人是公司在人工智慧之外最大的增長機會,而後者已幫助輝達在過去兩年內整體銷售額增長超過三倍。據 CNBC 報導,輝達機器人與邊緣 AI 副總裁 Deepu Talla 上周五在記者電話會上表示:「我們不造機器人,也不造汽車,但通過基礎設施計算平台和相關軟體,我們賦能了整個行業。」這也是黃仁勳過去兩年反覆強調,輝達就是一家 AI 基礎設施公司。從 2014 年推出以來,輝達 Jetson 平台已經吸引了超過 200 萬開發者,生態系統有 150 多家合作夥伴,Jetson Orin 讓超過 7000 家客戶用上了邊緣 AI。現在 Thor 的推出,確實有可能進一步推動視覺 AI Agent 和複雜機器人系統的發展。價格方面,輝達 Jetson AGX Thor 開髮套件現在開售,起價 3499 美元,大概 25023 元人民幣。對於開發者來說,這個價位獲得這樣的性能,性價比還算可以接受。說實話,從遊戲顯示卡到 AI 訓練,現在又是機器人大腦,看這架勢輝達確實在機器人領域佈局得挺深。雖然「通用機器人時代」聽起來還有點遙遠,但技術進步的速度確實比想像中要快。也許再過幾年,家用機器人真的會成為現實,只是希望到那時候這些「鋼鐵夥伴」別太聰明就好了,不然咱們人類可能真要集體下崗了。 (APPSO)
售價2萬5!輝達推出機器人“最強大腦”:AI算力飆升750%配128GB大記憶體,宇樹已經用上了
輝達直接把伺服器等級的算力塞進了機器人體內。全新的機器人計算平台Jetson Thor正式發售,基於最新的Blackwell GPU架構,AI算力直接飆升到2070 TFLOPS,比上一代Jetson Orin提高至整整7.5倍,同時能效提高至3.5倍。128GB的超大記憶體配置,在邊緣計算裝置裡是前所未有。黃仁勳表示:Jetson Thor助力全球百萬開發者建構可與物理世界互動、甚至改變物理世界的機器人系統。具備無與倫比的性能與能效,還能夠在邊緣裝置上同時運行多個AI模型。作為一款卓越的超級電腦,Jetson Thor正在推動物理AI與通用機器人時代真正到來。Jetson Thor基於Jetson軟體棧最佳化,支援所有流行的生成式AI框架和AI推理模型,包括主流語言模型Qwen、DeepSeek以及視覺語言動作模型到和視覺語言模型等。Jetson AGX THOR開發者套件美國售價3499美元(約25000人民幣,但中國售價尚未公佈)。T5000模組也已發售,購買1000片以上單價2999美元。其中T5000模組是完整版,T4000模組則是為那些想從Orin升級的使用者準備的精簡版,功耗也從130W降到了75W。性能爆表背後的技術細節Thor的強悍不僅體現在AI算力上,人形機器人需要大量即時控制計算,需要CPU與AI算力同樣重要,儲存與頻寬方面也都得到了升級。具體特性如下:GPU:Blackwell架構,最高2560個CUDA核/9個第五代Tensor Core,並支援MIG技術(多實例 GPU)將GPU資源按多工隔離與平行調度,適配平行多代理/多工作流場景。CPU:14核Arm Neoverse V3AE,面向即時控制與任務管理的確定性執行與更高吞吐,CPU性能相較前代顯著提升。儲存與頻寬:128GB 256-bit LPDDR5X,273GB/s視訊記憶體頻寬,為大型Transformer推理與高並行視訊編解碼提供保障。功耗:40–130W,支援從移動平台到固定式機器人多樣熱/功耗配置,開髮套件整合導熱板與風扇便於熱設計評估。視訊編解碼:多路4K/8K編解碼能力顯著增強,有利於多攝並行與長時視訊代理推理。網路與感測:最多4×25GbE,搭配高速攝影機解除安裝引擎與Holoscan Sensor Bridge,將相機、雷達、雷射雷達等資料以極低時延直送 GPU 記憶體,提升多感測器融合與高頻閉環控制的穩定性。I/O:開髮套件與量產模組提供 QSFP28、RJ45、USB 3.x、PCIe Gen5等介面,適配機器人感測/執行器與加速外設擴展在軟體最佳化上,輝達也下了功夫。Jetson Thor原生支援NVIDIA Isaac(模擬/開發)、Isaac GR00T(人形機器人基礎模型)、Metropolis(視覺 AI)、Holoscan(感測器工作流),支援從雲到邊緣統一開發/部署路徑。通過FP4量化和推測解碼(speculative decoding)技術,在某些模型上能再獲得2倍的性能提升。資料顯示,Thor能在200毫秒內給出第一個token響應,每秒能生成超過25個token,這個速度已經能支撐即時人機對話。研華科技、Aetina、ConnectTech、米文動力、天准科技等正在打造具備量產條件的Jetson Thor系統,擁有靈活的輸入輸出介面、定製化配置,並能夠提供多種形態規格。亞德諾半導體、e-con Systems、英飛凌、Leopard Imaging、RealSense、森雲智能等感測器與執行器企業,正將攝影機、雷達、雷射雷達等裝置的感測器資料,以超低延遲直接傳輸至Jetson Thor的 GPU記憶體中。首批供應裡中國玩家佔多數第一批採用Thor的公司裡,中國企業佔了很大比例。聯影醫療、萬集科技、優必選、銀河通用、宇樹科技、眾擎機器人和智元機器人等都已經開始整合這個新平台。宇樹科技創始人王興興表示:“Jetson Thor帶來了計算能力的巨大飛躍,機器人更強的敏捷性、更快的決策制定以及更高的自主水平,這對於機器人在現實世界中實現導航與互動至關重要。”銀河通用CTO王鶴則透露,他們的G1 Premium機器人在採用Thor後,運動速度和動作流暢性已經有了顯著提升。此外波士頓動力正將Jetson Thor整合到其人形機器人Atlas,讓Atlas得以在裝置端搭載此前僅伺服器才具備的計算能力。Agility Robotics計畫將Jetson Thor作為第六代Digit計算核心,在倉庫與製造環境中執行堆疊、裝載及碼垛等物流任務。在演講中,輝達機器人與邊緣AI副總裁Deepu Talla提出了這樣的觀點:要真正實現物理AI和機器人,需要三台電腦協同工作。第一台是用來訓練AI的DGX系統,第二台是用來在模擬環境中測試AI的Omniverse平台,第三台才是裝在機器人身上的”大腦”,也就是今天發佈的Jetson Thor。他特別強調模擬測試這一步至關重要,因為模擬相比在真實物理環境中開發更快、更安全、更便宜。而且這不是一次性的過程,即使機器人部署到現場後,這個訓練-模擬-部署的循環還會持續進行,不斷升級機器人的能力。 (量子位)
機器人的Deepseek時刻,輝達最強大腦將開啟具身智能兆市場
輝達推出機器人最強大腦Jetson Thor將引爆具身智能新紀元。從 GPU 霸主到機器人中樞神經的升維戰已經開始。2025 年 8 月 26 日,輝達 GTC 大會秋季場以一句“歡迎進入物理 AI 時代”開場,黃仁勳身著標誌性皮夾克,從背後掏出一盒撲克牌大小的主機板——Jetson Thor。它被稱作迄今為止最強的機器人大腦,峰值算力 2000 TOPS,功耗僅 45 W,面向人形機器人、AMR、工業機械臂等一切需要“在真實世界思考”的終端。Jetson Thor 的發佈,標誌著輝達完成了從“雲端訓練”到“邊緣決策”再到“終端執行”的全端閉環,也讓具身智能第一次擁有了可規模化的計算底座。硬體上把 DGX 裝進 8 釐米見方的“刀片”。Jetson Thor 的核心是 Blackwell 架構的定製版 GB10-R 晶片,擁有 972 億電晶體,INT8 峰值 2000 TOPS,FP8 也有 400 TFLOPS,比上一代 Jetson AGX Orin 提升 8 倍。更重要的是,它首次把 Grace CPU 的 144 核 Arm Neoverse V3 搬進機器人平台,單核性能提升 2.3 倍,讓即時運動規劃、SLAM、強化學習推理可以跑在同一顆 SoC 上。記憶體子系統也極度奢侈,256-bit LPDDR6X 帶來 400 GB/s 頻寬,足以讓 70 億參數的擴散策略網路在本地 30 ms 內完成一次閉環推理。儲存方面,板載 256 GB NVMe 4.0,並支援 UFS 4.1 熱插拔,方便在工廠批次燒錄模型。軟體方面Isaac GR00T 讓機器人“長出小腦”。硬體只是入場券,真正的殺手鐧是同步開放原始碼的 Isaac GR00T(General Robot Operations and Transformations)。它基於 Omniverse 物理引擎,內建 1000 萬條合成軌跡資料集,覆蓋抓取、擰螺絲、疊衣服等 200 多種任務。開發者只需在模擬裡拖曳機械臂,GR00T 就能自動生成獎勵函數、蒸餾出 10 MB 等級的輕量策略,然後一鍵部署到 Jetson Thor。黃仁勳現場演示:一台 1.7 米高、無品牌的人形機器人,僅用 15 分鐘就完成了“從紙箱裡拿出蘋果並放進冰箱”的學習,成功率 97%,而傳統方法需要 3 天。機器人界的“DeepSeek時刻”到來,為了讓最強大腦成為行業標準,輝達一次性拉來 30 家頭部夥伴:• 波士頓動力:把 Atlas 的控制棧遷移到 Jetson Thor,續航提升 40%。• 比亞迪電子:宣佈 2026 年起,所有產線 AMR 標配 Thor,目標五年內部署 50 萬台。• Google DeepMind:開放原始碼的 RoboCat 將在 Thor 上做端側微調,實現“機器人之間的終身學習”。• 台積電:提供 4 nm 定製工藝,承諾產能 100 萬片/年。此外,輝達還發佈了“Jetson Thor Devkit”,售價 1299 美元,內含散熱鰭片、M.2 擴展位與 5 個 GMSL3 攝影機介面,開發者拿到手即可跑通 ROS 2 + PyTorch 2.3。黃仁勳笑稱:“從今天開始,每個車庫裡的極客都能造鋼鐵人。”場景從工廠到客廳,機器人睜眼看世界。Jetson Thor 的落地場景已超出實驗室:• 柔性製造:在富士康鄭州園區,一條 iPhone 中框產線用 Thor 驅動的七軸機械臂替換了 60% 的質檢工站,漏檢率降至 0.01%。• 家庭助理:日本豐田 LQ 概念車把 Thor 裝進 60 cm 高的輪式管家,可識別 300 類家庭物體,並通過 Whisper-β 模型實現日語離線語音互動。• 災難救援:瑞士 ANYbotics 把 Thor 綁在 ANYmal X 背部,完成阿爾卑斯山雪崩搜救,AI 熱成像識別被埋人員只需 2 秒。當然也有挑戰與隱憂,算力普惠下的安全考卷2000 TOPS 的暴力算力也帶來新問題。能源問題方面,如果全球 1000 萬台機器人同時運行 Thor,年耗電量將達 18 TWh,相當於冰島全年用電量。安全也是挑戰,高自由度人形機器人一旦被惡意模型劫持,將造成物理世界直接損失。輝達宣佈與 MIT 成立“Robot Red Team”,投入 3000 萬美元研究對抗樣本與魯棒驗證。就業影響不可避免,波士頓諮詢預測,2030 年全球將有 1400 萬崗位被 Thor 驅動的機器人替代,但會新增 1800 萬“機器人教練”“模擬美術師”等職業。十年前,輝達用 CUDA 把 GPU 變成通用計算引擎;今天,Jetson Thor 把 AI 推向原子世界。黃仁勳在演講尾聲放出了一張圖:1993 年的 NV1 晶片與 2025 年的 Jetson Thor 並排而立,電晶體數量相差 50 萬倍。“我們不只是造更快的晶片,我們在造能與牛頓定律對話的矽基大腦。”當 Jetson Thor 在 2025 年第四季度批次出貨,具身智能將第一次擁有“iPhone 4 時刻”——硬體、軟體、生態、開發者同時到位。機器人不再是被動的執行器,而是能理解物理規律、自主學習的新物種。而輝達,則完成了從計算公司到物理 AI 作業系統公司的驚險一躍。 (壹號講獅)