文字| Caihua新闻社于8月25日NVDA.US宣布，新一代机器人计算平台Nvidia Jetson Agx Thor开发人员Kit和Mass Production模块将被完全推出，并从包括中国在内的全球开放客户。该产品在行业中被称为“机器人超级脑”，不仅可以在边缘领域带来NVIDIA的野心，而且还将成为一个重要的拐点，将促进世界机器人行业从“功能性手机”到“智能手机”时代。 Thor的技术进步：当Blackwell遇到机器人Jetson Thor时，该核的亮点是他使用了Nvidia最新的Blackwell Architecture GPU。 Blackwell Chips先前训练有素的数据中心培训参数模型，但NVIDIA现在将其改编成边缘，反映了有关能源需求的未来视觉判断。具体而言，Jetson Thor已达到2070 FP4 TFLOPS的计算机功率，并具有130瓦的能源消费。在。这是上一代Orin的能源效率的7.5倍。这意味着可以在最终设备中并行执行多层生成的模型，包括视觉语言动作模型（例如GR00T），Leader语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）。更重要的是，128 GB的内存能力足以接受复杂多模型的真实时间推理，从而解决了机器人领域中长期存在的“计算机能壁”问题。值得注意的是，Jetson Thor首次实施了多AI工作流程的协作。例如，人形机器人可以处理多个任务，例如环境意识，行动互动，行动计划和例外管理，而不是依赖基于云的协作或顺序执行的传统机器人。这种技能允许机器人和人类之间真正的自然互动。生态设计：“制造工具”，直到“建立生态学”。也不Tevidia启动了第一用户列表，该清单涵盖了世界上大多数主要的机器人公司和创新力量。人形机器人场：敏捷机器人（站立机器人数字），波士顿动力学（ATLAS），图（与宝马的合作），1X（NEO机器人）；行业领导者：亚马逊物流机器人，卡特彼勒（工程机械），约翰·迪尔（John Deere）（农业机械），Medtronic（机器人手术）； AI研究所：OpenAI，体育智能（强大的情报研究）。该清单反映了NVIDIA的生态策略。它为机器人的开发提供了标准化的高性能软件和硬件电池（例如Isaac SIM，GR00T）和还原El Umbral，它将获得机器人行业的基础设施提供商的地位。 NVIDIA机器人技术和边缘信息学副总裁Deepu Size说：“我们不会生产机器人，通过计算机平台增强整个行业的能力。”此策略的“铲子销售”模型正是与智能驾驶策略相同。通过传输平台而不是汽车本身来到汽车公司。中国机器人公司Thor生态系统的先驱Ubly（09880.HK）在Jetson Thor推出后不久宣布，他将把Jetson Thor平台部署到Walker S2工业Humeroid Robot。 Walker S2是UBL在7月推出的智能制造场景的机器人。它的特征是它使用“ Grupo Brain Network 2.0”的架构和Autodesarlada Cofermantation合作代理商，该协作代理商接纳了Cmultiple机器和独立的电池交换。 UBTECH的选择是典型的。尽管中国机器人技术急需高性能计算机平台来支持复杂方案的实施，但P的独立研究和开发是昂贵且长期的周期。 Jetsonthor的外观提供了“曲线前进”的可能性。公司可以交付基础计算机POwto to Nvidia，专注于算法，设置和营销适应。但这也引起了隐藏的担忧。一旦Jetson Toll成为该行业的标准，NVIDIA可以通过机器人空间中的AI培训芯片复制“独家优势”，从而使下游公司可以对路线形成依赖。战略意图：机器人已成为第二个NVIDIA生长曲线。 Nevidia在Negocio de la Robotica中的重点很长一段时间。一年前，该公司在其自主管理领域合并了其机器人业务，在5月季度的收入为5.67亿美元，仅占其总收入的1.29％，但其年度增长年份为72.34％，这导致了商业中心业务的唯一增长。 Huang Renxun指出：“人类机器人将成为AI后NVIDIA最大的增长引擎。”根据行业估计，到2030年，全球类人形机器人市场将达到1000亿美元，N维迪亚的目标是“中央计算机供应商”，并定义了行业标准。从技术的角度来看，NVIDIA鼓励机器人从“特殊控制系统”演变为“ IA通用平台”。新一代的Jetsonthor机器人：实现独立的决策，集成型的调节以及与一代人的AI的持续学习。挑战与未来：软件与硬件的协作，工业竞争与合作。尽管Jetson Thor具有明显的优势，但NVIDIA仍然面临多个挑战。能源消耗和成本：移动机器人的130瓦能源消耗仍然很高，高端计算机功率不可避免地会伴随着高价。竞争对手：Qualcomm（qcom.us），Intel（Intc.us），Tesla（tsla.us）和Google（goog.us）所有机器人计算机平台。场景适应：行业，对医疗和农业情景的需求存在显着差异，并对Cust的深厚支持需要omizizing。此外，机器人行业仍处于“分裂”阶段，爆炸性应用方案尚不可见。如果Jetson Thor可以生下“谋杀申请”，则决定了业务的成功或失败。结论：机器人的“ iPhone时刻”有多远？在“大型模型驱动器”时代，标记进入Jetson Tall发射机器人行业的官方入口；这样做的重要性不仅是提高计算机功率，而且还为机器人提供了“一般大脑”的潜力。了解世界，与人互动，并通过生成性独立学习。正如iPhone通过iOS生态系统重新定义手机一样，NVIDIA将尝试通过“硬件（Jetson） + Software（Isaac） +开发生态系统”成为机器人行业的“规则创建者”。仍然存在技术，商业和道德挑战，但毫无疑问，机器人行业的竞争已从“ HArdware性能“智能水平”。NVIDIA已经知道最重要的谈判技巧。
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