2070 TFLOPS的智慧大脑：全新NVIDIA Jetson Thor引领人形机器人进化

全球重工业正迎来一场深刻的智能化转型，50万亿美元的市场规模正被AI技术悄然重塑。约20万个仓库、1000万个工厂、15亿辆汽车和卡车、20亿个摄像头构成了当前的基础设施，而未来数十亿人形机器人的潜在崛起则预示着物流、制造和智能交通领域的无限可能。这种趋势不仅推动了现有产业的数字化升级，更为智慧城市和极端环境中的机器人应用打开了新篇章。从自动化叉车到未来的人形助手，工业自动化和人机协同的未来图景正在逐步清晰。

2025年8月26日，NVIDIA在全球范围内正式发布了Jetson Thor，这款专为人形机器人设计的边缘AI计算平台被誉为“物理AI和通用机器人时代的终极超级计算机”。作为NVIDIA Jetson系列的最新力作，Jetson Thor凭借其卓越的计算能力、能效和对生成式AI的支持，为人形机器人行业带来了革命性的突破。

对于人形机器人行业，Jetson Thor的发布标志着一个转折点。它推动机器人从单一任务的自动化工具，转变为能够在复杂环境中感知、推理和交互的通用智能体。无论是制造业的流水线、医院的手术室，还是智慧城市的街头，Jetson Thor都将成为推动人形机器人智能飞跃的核心引擎，为全球技术创新开辟新的可能性。

全新Jetson Thor：性能提高7.5倍，能效提升3.5倍

NVIDIA Jetson Thor基于最新的Blackwell GPU架构，集成了高性能的系统级芯片（SoC），专为边缘计算和机器人应用优化。这款计算平台的设计理念是满足人形机器人对高算力、低延迟和低功耗的严苛需求。Thor的性能在上一代Jetson AGX Orin的基础上实现了显著提升，提供2070 FP4 TFLOPS的AI算力，相比Orin提高了7.5倍，能效提升到3.5倍。这种算力飞跃使其能够轻松处理复杂的多模态AI工作负载，例如大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）和视觉语言动作模型（VLA），这些模型是实现通用机器人智能的关键。

Thor配备128 GB LPDDR5X内存，为同时运行多个生成式AI模型提供了充足的存储空间，确保实时推理的高吞吐量和低延迟。此外，它支持4x 25 GbE网络接口和专用相机卸载引擎，能够处理多个高分辨率摄像头、LiDAR和超声波雷达的实时数据流，I/O性能比Orin提升了10倍以上。这种高带宽设计特别适合人形机器人需要快速处理多传感器数据流的场景。

在能效方面，Jetson Thor的功耗范围在40至130瓦之间，可通过软件动态调整，相比Orin提升了3.5倍的能源效率。这种灵活的功耗管理使其非常适合电池供电的机器人，延长运行时间的同时保持高性能。Thor还采用了最新的Arm CPU架构，结合Blackwell GPU的多实例图形处理能力，支持多个AI程序并行运行，显著提升实时处理效率。这些技术特性共同构成了Jetson Thor的核心优势，使其成为人形机器人边缘计算的理想选择。

高算力+低延迟：赋能人形机器人智能飞跃

人形机器人的核心挑战在于实现实时、通用智能，尤其是在动态环境中与人类和物体进行复杂交互。这需要强大的计算能力来处理多模态传感器数据、运行大型AI模型，并快速执行动作决策。Jetson Thor通过其卓越的性能优势，直接推动了人形机器人在感知、推理和动作执行方面的智能化飞跃。

首先，Jetson Thor在实时多模态AI处理方面表现出色。人形机器人通常配备多个传感器，包括头部、胸部或腿部附近的摄像头，用于环境感知和安全监测；还有LiDAR、超声波雷达和语音输入设备，用于导航和交互。这些传感器生成的高速数据流需要实时处理，以支持目标识别、自然语言理解和自主决策。在NVIDIA的测试中，Thor在处理16个传感器数据并运行LLaMA（LLM）和阿里巴巴Qwen（VLM）时，首次生成时间低于200毫秒，输出生成时间低于50毫秒，相当于每秒生成超过25个token的吞吐量。相比Orin，Thor的推理速度提高5倍，结合NVIDIA FP4量化和推测解码技术后，总性能提升约10倍。

这种实时推理能力对人形机器人至关重要。例如，Agility Robotics在其第五代机器人Digit中集成了Jetson平台，并计划在第六代中采用Thor，以实现更复杂的视觉推理和动作控制。Boston Dynamics的Atlas机器人也利用Thor的服务器级计算能力和高带宽数据处理能力，在非结构化环境中执行复杂的操作任务。这些案例表明，Thor的性能能够显著提升机器人在动态环境中的智能表现。

其次，Jetson Thor对生成式AI和大型模型的支持为人形机器人带来了通用智能的可能性。传统机器人依赖感知和规划算法，通常以30赫兹运行，而高级推理任务可能需要数百毫秒甚至数秒。然而，人形机器人需要快速执行动作（以数百至千赫兹运行），同时处理多模态输入。Thor通过支持大型语言模型（如LLaMA、Qwen）和视觉语言模型（如NVIDIA的Cosmos Reason 1），为机器人提供了推理和决策能力。Cosmos Reason 1是一个专为推理设计的开源VLM，在不到一个月内下载量超过50万次，充分体现了其受欢迎程度。Thor能够高效运行此类模型，支持机器人在复杂环境中生成动作计划，例如在工厂中搬运物体或在医疗场景中协助手术。

此外，Thor支持所有主流AI框架，包括JAX、PyTorch、vLLM和TensorRT-LLM，确保开发者能够快速适配最新的生成式AI模型。无论是xAI的最新模型还是阿里巴巴的Qwen，Thor都能在发布当天即运行，展现了其100%软件可编程的灵活性。这种开放性和适应性为人形机器人开发者提供了强大的技术支持。

在边缘计算场景中，Jetson Thor的低延迟和高能效尤为关键。人形机器人通常依赖电池供电，且在某些环境中（如地下操作或隧道中的自动驾驶）无法依赖云端计算。云端推理可能引入1-3秒的延迟，而精细的电机控制任务需要以数百至千赫兹运行，延迟敏感度极高。Thor通过其低延迟推理和高能效设计解决了这些挑战。开发者可以通过软件调整功耗，在40-130W范围内平衡性能与能效。Thor提供两种模块：T5000提供2070 TFLOPS的最高性能，而T4000以更低的成本和功耗提供1200 TFLOPS，适合升级现有Orin 64GB模块的用户。

Figure公司的创始人兼首席执行官Brett Adcock表示：“人形机器人的发展依赖于在机器人上直接运行强大的AI模型，以实现实时学习和交互。Jetson Thor的服务器级性能和紧凑的低功耗设计，使我们能够在复杂、非结构化环境中部署大规模生成式AI模型，让机器人感知、推理和行动。”

人形机器人应用，全面铺开

Jetson Thor的性能优势为人形机器人在多个行业开辟了新的应用前景，在工业的诸多关键场景，Thor将会推动机器人技术的实际应用。

在制造业和工业自动化领域，人形机器人需要执行重复性、繁重或危险的任务，如搬运重物、组装零件或在危险环境中操作。Thor支持实时目标识别和动作规划，使机器人能够在非结构化环境中灵活操作。例如，在仓库中，机器人可以利用Thor的高速传感器处理能力，快速识别和抓取物体，同时通过VLM进行环境推理，避免障碍物。这种能力显著提高了生产效率和安全性。

在医疗领域，Thor支持的手术辅助机器人通过多摄像头数据流和Holoscan传感器处理平台，为外科医生提供实时指导。Thor能够处理多个高分辨率摄像头的数据，结合VLM生成精确的视觉推理，辅助医生在复杂手术中导航。这不仅提高了手术的精准性，还减轻了医务人员的负担。

在智慧城市中，Thor支持的服务机器人可以执行送货、巡逻或公共交互任务。通过NVIDIA Metropolis平台的实时推理和总结蓝图，Thor可以在多个摄像头和传感器上运行LLM和VLM，分析实时视频流以监测安全或优化城市服务。例如，机器人可以根据实时数据调整巡逻路线，增强公共安全。

在农业和资源开采等场景中，机器人需要在恶劣环境中执行任务，如温室种植或石油勘探。Thor的高性能和能效使其能够在这些环境中运行复杂的AI模型，确保机器人能够自主导航和执行任务，同时保持低功耗以延长运行时间。

人形机器人智能的转折点

NVIDIA通过提供三个计算平台——DGX用于训练、Omniverse用于仿真、Jetson Thor用于运行时部署——构建了一个完整的机器人开发生态系统。Project GR00T作为人形机器人的基础模型，进一步加速了开发流程。全球超过200万开发者和7000多家公司正在使用Jetson平台，其中包括中国的领先企业，如Agibot、Galbot、UBTech、Unitree，以及智慧城市技术提供商Wangyi和医疗公司United Imaging。

NVIDIA与Infineon等公司的合作进一步增强了Thor的生态系统。Infineon的微控制器、传感器和智能执行器与Thor无缝集成，为人形机器人提供了高效的电机控制解决方案。这种生态系统支持确保开发者能够快速构建和部署机器人应用。

NVIDIA表示Jetson Thor现已在全球范围内通过分销商提供，中国开发者可立即购买开发者套件（定价3499美元），T5000模块已上市，T4000模块将于2025年第四季度推出。

全新Jetson Thor的发布，或可真正助力“物理AI和机器人领域的ChatGPT时刻”到来。凭借2070 TFLOPS的算力、低延迟推理和对生成式AI的支持，Thor为人形机器人提供了前所未有的智能能力。从实时多模态处理到高能效边缘计算，Thor解决了机器人技术中的核心挑战，并通过NVIDIA的生态系统和持续软件优化，为开发者提供了长期价值。