英伟达Jetson Thor发布：AI算力跃升至2070 TFLOPS，边缘生成式AI应用全面突破

    

    

导读目录

    

    

• JetsonThor发布与核心性能提升


    

• 性能提升及边缘生成式AI应用


    

• 完整生态系统支持与商业化加速


    

• 行业巨头采用与应用前景


    

• DRIVEAGXThor在自动驾驶的拓展应用


    

• 编辑总结


    

• 常见问题解答


    

    

JetsonThor发布与核心性能提升

    

根据 www.Todayusstock.com 报道，英伟达正式发布了专为物理AI和机器人应用设计的Jetson Thor开发者套件及量产模组Jetson T5000。新平台相比前代产品在核心性能上实现显著跃升：AI算力高达2070 FP4 TFLOPS，能效提升3.5倍，配备128GB内存，能够在边缘端实时运行大型生成式AI模型。

    

英伟达CEO 黄仁勋表示：“Jetson Thor 专为全球数百万开发者打造，助力构建可与物理世界交互、甚至改变物理世界的机器人系统。它具备无与伦比的性能与能效，并能够在边缘设备上同时运行多个生成式 AI 模型。”

    

新平台已获得Agility Robotics、亚马逊 Robotics、Boston Dynamics、Figure等行业领先企业采用。开发者套件起售价3499美元，量产模组购买1000片以上单价为2999美元。

    

性能提升及边缘生成式AI应用

    

Jetson Thor基于Blackwell架构GPU打造，其性能相比前代Jetson Orin平台大幅提升：

    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

指标	Jetson Orin	Jetson Thor	提升倍数
AI算力(TFLOPS FP4)	276	2070	7.5倍
CPU性能	基准	3.1倍	3.1倍
内存容量	64GB	128GB	2倍
能效	基准	3.5倍	3.5倍

    

这一性能跃升让开发者能够在边缘端处理高速传感器数据和视觉推理，支持从视觉语言动作模型Isaac GR00T N1.5到主流大型语言模型的各类生成式AI应用，实现动态真实环境下的实时推理和操作。

    

完整生态系统支持与商业化加速

    

Jetson Thor产品包含开发者套件和量产模组，支持全套英伟达Jetson软件平台，包括：Isaac、Isaac GR00T、Metropolis和Holoscan，确保生成式AI模型在物理AI和机器人开发中完全兼容。

    

自2014年推出以来，Jetson平台已吸引超过200万开发者和150多家硬件及软件合作伙伴。硬件合作伙伴如研华科技、Aetina、ConnectTech正在打造具备量产条件的Jetson Thor系统。科研机构如斯坦福大学、卡内基梅隆大学和苏黎世大学正在借助Jetson Thor突破感知、规划与导航能力。卡内基梅隆大学研究副教授Sebastian Scherer指出，升级到Jetson Thor后可显著提升AI模型性能，并开展机器人集群实验。

    

行业巨头采用与应用前景

    

多家机器人领域领导企业已开始采用Jetson Thor：

    

    

• 宇树科技CEO 王兴兴：Jetson Thor 带来了计算能力的巨大飞跃，使机器人在导航与交互中具备更高自主水平。


    

• Figure CEO Brett Adcock：服务器级性能与节能设计支持大规模生成式AI模型在人形机器人中的部署。


    

• Amazon Robotics CTO Tye Brady：高性能和能效对下一代AI机器人开发及规模化部署至关重要。


    

    

Jetson Thor不仅适用于人形机器人，还可加速手术辅助机器人、智能牵引车、配送机器人、工业机械臂及视觉AI智能体的边缘端实时推理，实现更大规模与更复杂AI模型部署。

    

DRIVEAGXThor在自动驾驶的拓展应用

    

英伟达同时发布了面向自动驾驶的DRIVE AGX Thor开发者套件，基于Blackwell架构和DriveOS 7软件栈，满足ISO 26262功能安全和ISO 21434网络安全要求。

    

全球领先汽车公司如比亚迪、广汽、智己汽车、理想汽车、沃尔沃汽车、小米、极氪均基于DRIVE AGX Thor进行开发。自动驾驶卡车企业如AURORA、Gatik、PlusAI、Waabi也在使用该平台。生产系统可通过Continental Automotive、德赛西威、联想、麦格纳和广达获得。

    

编辑总结

    

Jetson Thor及DRIVE AGX Thor的发布标志着英伟达在物理AI和边缘生成式AI领域的进一步领先。新平台不仅在性能、能效和内存容量上大幅提升，还通过完整生态系统支持和合作伙伴网络，加速了商业化应用落地。从人形机器人到自动驾驶汽车，Jetson Thor和DRIVE AGX Thor将成为推动下一代智能机器部署的重要动力。

    

常见问题解答

    

    问1：Jetson Thor相比前代平台有哪些核心提升？
    

    答：Jetson Thor的AI算力达到2070 FP4 TFLOPS，为前代的7.5倍，CPU性能提升3.1倍，内存翻倍至128GB，能效提升3.5倍。这些提升使机器人开发者能够在边缘端实时运行生成式AI模型并处理高速传感器数据。
    

    

    问2：Jetson Thor适合哪些类型的AI模型和应用？
    

    答：该平台支持视觉语言动作模型如Isaac GR00T N1.5及主流大语言模型，适合人形机器人、手术辅助机器人、工业机械臂、配送机器人等边缘端实时生成式AI应用。
    

    

    问3：有哪些行业领导者已经采用Jetson Thor？
    

    答：已采用的企业包括Agility Robotics、亚马逊 Robotics、Boston Dynamics、Figure及宇树科技等，这些企业利用Jetson Thor提升机器人计算能力、敏捷性和自主水平。
    

    

    问4：DRIVE AGX Thor在自动驾驶领域的应用优势是什么？
    

    答：DRIVE AGX Thor基于Blackwell架构和DriveOS 7软件栈，满足ISO 26262和ISO 21434标准，支持全球领先汽车厂商和自动驾驶卡车公司进行开发与规模化部署，提供高性能与安全保障。
    

    

    问5：Jetson Thor平台的生态系统支持有哪些亮点？
    

    答：平台兼容Isaac、Isaac GR00T、Metropolis和Holoscan等软件工具，支持任何主流AI框架和生成式模型，并依托超过200万开发者和150 合作伙伴网络，加速机器人和物理AI应用商业化。