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      物理AI里程碑?英偉達如期發布機器人“新大腦” 實時推理能力迎來飛躍

      2025-08-26 10:04:00來源:科創板日報
      責任編輯:第一黃金網
      摘要
      英偉達機器人“新大腦”如約而至。美東時間8月25日,英偉達正式推出新一代專為物理AI和機器人開發者設計的計算平臺Jets

      英偉達機器人“新大腦”如約而至。美東時間8月25日,英偉達正式推出新一代專為物理AI和機器人開發者設計的計算平臺Jetson Thor,包括開發者套件Jetson AGX Thor和量產模組Jetson T5000、帶有豐富接口的參考載板、帶風扇的主動式散熱器及電源適配器。

      該機器人計算平臺專為生成式推理模型打造,基于最新的Blackwell GPU架構,可提供高達2070 FP4 TFLOPS的計算性能,比前代Jetson Orin提高至7.5倍,CPU性能提升至3.1倍,同時能效提高至3.5倍,內存容量提升至2倍,能夠在端側實現實時處理高速傳感器數據并執行視覺推理,在端側設備上同時運行多個生成式AI模型,最大限度降低對云端的依賴,適用于通用機器人任務等復雜應用場景。

      英偉達表示,這款全新的機器人計算機將成為科研與工業領域機器人系統的“大腦”。除人形機器人外,Jetson Thor有望為各類機器人應用提速,包括手術輔助機器人、智能牽引車、配送機器人、工業機械臂及視覺AI智能體等。

      Jetson AGX Thor開發者套件的美國起售價是3499美元,購買1000片以上量產模組的單價為2999美元,即日起將向包括中國在內的全球客戶開放銷售,中國售價尚未公布。

      英偉達的目標:強化機器人實時推理能力

      數據顯示,Thor能在200毫秒內給出第一個token響應,每秒能生成超過25個token,這個速度已經能支撐實時人機對話。

      Jetson Thor是如何實現機器人實時處理端側需求的呢?

      除了GPU、CPU、存儲、帶寬等硬件升級,Jetson Thor還通過Jetson軟件棧優化,可滿足實時應用對低延遲與高性能的需求,且支持所有主流生成式AI框架與AI推理模型,實時性能優勢顯著。這些模型包括Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen等通用模型,以及Isaac GR00T N1.5等機器人專用模型,開發者可輕松在本地開展模型實驗以及運行推理。

      值得一提的是,多家頭部機器人公司已采用Jetson Thor。

      Agility Robotics將其應用在其第五代機器人Digit上,并計劃將Jetson Thor作為第六代Digit的計算核心,優化客戶倉庫與工廠的運營效率;波士頓動力將Jetson Thor集成到其人形機器人Atlas上;Figure、Amazon Robotics也是首批使用者……

      國內公司中,聯影醫療、萬集科技、優必選、銀河通用、宇樹科技、眾擎機器人和智元機器人等都已經率先使用Jetson Thor。

      宇樹科技創始人兼CEO王興興表示:“Jetson Thor帶來了計算能力的巨大飛躍,賦能機器人更強的敏捷性、更快的決策制定以及更高的自主水平,這對于機器人在現實世界中實現導航與交互至關重要。”

      銀河通用創始人兼CTO王鶴則透露,其G1 Premium機器人在采用Thor后,運動速度和動作流暢性有了顯著提升。

      另外,英偉達表示,研華科技、Aetina、ConnectTech、米文動力、天準科技等硬件合作伙伴,正打造具備量產條件的Jetson Thor系統,這些系統擁有靈活的輸入輸出接口、定制化配置,并能夠提供多種形態規格的產品和服務。

      今年以來,黃仁勛已經多次表態稱,“下一波浪潮是物理AI。”

      在他看來,AI已經經歷了三代技術范式的轉移,從意識AI(Perception AI)到生成式AI(Generative AI),再到目前的代理式AI(Agentic AI),接下來將是物理AI(Physical AI),也就是機器人的時代。

      根據英偉達的解釋,物理AI是指使用運動技能理解現實世界并與之進行交互的模型,它們通常封裝在機器人或自動駕駛汽車等自主機器中。利用物理AI,自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。

      在近日的2025世界機器人大會上,英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian曾提到,物理AI將撬動萬億美元級的市場。

      國投證券此前發布研報表示,英偉達機器人“大腦”是其重磅新品,AI加持下機器人智能化持續突破,英偉達提出機器人需要的三臺計算機:

      ①訓練計算機。教會機器人理解自然語言、識別物體并規劃復雜動作等,這類訓練需要龐大的計算能力,只有依靠專門的超級計算基礎設施才能實現。

      ②仿真與合成數據生成平臺。開發者可利用Omniverse和Cosmos生成海量基于物理特性的多樣化合成數據。

      ③運行時計算平臺。機器人搭載的推理計算機需要運行多模態AI推理模型,才能讓機器人與人類及物理世界進行實時、智能的交互。

      該機構認為,此架構具有很強的參考意義,在這三個環節中都有望形成新的產業鏈。建議關注:機器人控制器廠商智微智能、天準科技;機器人端側算力廠商地平線、云天勵飛;物理AI與仿真與合成數據廠商索辰科技,動捕系統廠商凌云光;機器人小腦操作系統東土科技等。

      國內市場,近期智元表示機器人明年會有數萬臺的出貨,天太機器人簽署全球首個具身智能人形機器人10000臺訂單(全球人形機器人行業誕生以來數量最大的單筆訂單)。東方證券對此認為,市場規模的擴張反而會導致廠商份額更加分化。

      首先,機器人銷量倍增是來自場景增加而非傳統場景內放量,目前人形機器人的傳統場景包括科研、展示等場景,其天花板受限于院校數量,所以其認為未來行業放量將基于開發出更多的場景,如工業智造、物流分揀、安防巡檢、紡織服裝、康養等;

      第二,人形機器人的“新場景”也正是很多制造業企業的“傳統場景”,隨著新場景的跑通,在該場景積累多年的廠商也將加速涌入,并導致整機廠商增加,也將帶來零部件廠商數量的增長。

      故該機構認為或有更多供應商涌入產業鏈,對現有廠商的份額帶來沖擊,預期其沖擊會有兩種情況,在一部分環節里的零部件廠商份額被稀釋,在另一部分環節里的領先公司份額會提升。兩種情況的差別將產生于企業的制造壁壘,建議關注高壁壘環節和企業。

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