•
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)