物理AI里程碑?英伟达如期发布机器人“新大脑” 实时推理能力迎来飞跃

:memo: 作者: 科创板日报 宋子乔| :date: 发布时间:2025-08-26 09:20:58

物理AI里程碑?英伟达发布机器人“新大脑” :robot:,实时推理能力迎来飞跃

摘要: 英伟达正式发布新一代机器人计算平台Jetson Thor,基于Blackwell GPU架构,计算性能大幅提升,旨在强化机器人实时推理能力,加速物理AI应用落地。多家头部机器人公司已采用,国内厂商也积极跟进。


正文

《科创板日报》2025年8月26日讯(编辑 宋子乔) 英伟达机器人“新大脑”如约而至。美东时间8月25日,英伟达正式推出新一代专为物理AI和机器人开发者设计的计算平台 Jetson Thor,包括:

  • 开发者套件 Jetson AGX Thor
  • 量产模组 Jetson T5000
  • 带有丰富接口的参考载板
  • 带风扇的主动式散热器
  • 电源适配器

该机器人计算平台专为生成式推理模型打造,基于最新的 Blackwell GPU架构,性能指标如下:

  • 计算性能:高达2070 FP4 TFLOPS
  • 比前代Jetson Orin提升:7.5倍
  • CPU性能提升:3.1倍
  • 能效提升:3.5倍
  • 内存容量提升:2倍

:rocket: 该平台能够在端侧实现实时处理高速传感器数据并执行视觉推理,在端侧设备上同时运行多个生成式AI模型,最大限度降低对云端的依赖,适用于通用机器人任务等复杂应用场景。

英伟达表示,这款全新的机器人计算机将成为科研与工业领域机器人系统的“大脑”。除人形机器人外,Jetson Thor有望为各类机器人应用提速,包括手术辅助机器人、智能牵引车、配送机器人、工业机械臂及视觉AI智能体等。

价格方面: Jetson AGX Thor开发者套件的美国起售价是 3499美元,购买1000片以上量产模组的单价为 2999美元,即日起将向包括中国在内的全球客户开放销售,中国售价尚未公布。

英伟达的目标:强化机器人实时推理能力

数据显示,Thor能在 200毫秒 内给出第一个token响应,每秒能生成超过 25个 token,这个速度已经能支撑实时人机对话。

Jetson Thor通过以下方式实现机器人实时处理端侧需求:

  • 硬件升级: GPU、CPU、存储、带宽等
  • 软件优化: Jetson软件栈优化,满足实时应用对低延迟与高性能的需求,且支持所有主流生成式AI框架与AI推理模型
  • 支持模型: Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen等通用模型,以及Isaac GR00T N1.5等机器人专用模型

:handshake: 多家头部机器人公司已采用Jetson Thor:

  • Agility Robotics:应用在其第五代机器人Digit上,并计划将Jetson Thor作为第六代Digit的计算核心
  • 波士顿动力:将Jetson Thor集成到其人形机器人Atlas上
  • Figure、Amazon Robotics:首批使用者

:china: 国内公司中,以下公司已经率先使用Jetson Thor:

联影医疗、万集科技、优必选、银河通用、宇树科技、众擎机器人和智元机器人等

:speaking_head: 行业声音:

  • 宇树科技创始人兼CEO王兴兴:Jetson Thor带来了计算能力的巨大飞跃,赋能机器人更强的敏捷性、更快的决策制定以及更高的自主水平。
  • 银河通用创始人兼CTO王鹤:其G1 Premium机器人在采用Thor后,运动速度和动作流畅性有了显著提升。

研华科技、Aetina、ConnectTech、米文动力、天准科技等硬件合作伙伴,正打造具备量产条件的Jetson Thor系统。

黄仁勋多次表态称,“下一波浪潮是物理AI。” 物理AI是指使用运动技能理解现实世界并与之进行交互的模型。

市场潜力:

英伟达Omniverse和仿真模拟技术副总裁Rev Lebaredian曾提到,物理AI将撬动万亿美元级的市场。

国投证券研报观点:

英伟达机器人“大脑”是其重磅新品,AI加持下机器人智能化持续突破。建议关注:机器人控制器厂商智微智能、天准科技;机器人端侧算力厂商地平线、云天励飞;物理AI与仿真与合成数据厂商索辰科技,动捕系统厂商凌云光;机器人小脑操作系统东土科技等。

国内市场观察:

  • 智元表示机器人明年会有数万台的出货。
  • 天太机器人签署全球首个具身智能人形机器人 10000台 订单。

东方证券认为,市场规模的扩张反而会导致厂商份额更加分化,应关注高壁垒环节和企业。

结论

英伟达Jetson Thor的发布标志着机器人实时推理能力迎来重要突破,有望加速物理AI应用落地。国内机器人厂商积极采用,产业链上下游公司有望受益。但市场竞争加剧,具备高壁垒环节的企业更具优势。 :rocket::robot:

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