维度网讯，英伟达（NVIDIA）通过新推出的Jetson T3000和T2000模块，将其基于Thor的自主机器产品线进一步拉宽。这两款模块主要面向机器人、视觉AI代理和工业系统的开发者，帮助他们在本地而非云端运行AI模型。这一发布使Jetson系列的性能覆盖范围从70 TOPS扩展至2000 teraflops。
Jetson T3000是两款产品中性能更强大的版本。据英伟达介绍，其紧凑外形下可提供865 FP4 teraflops的AI算力，尺寸和功耗均约为T5000的一半。该模块集成了Blackwell GPU、八核Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X内存、273GB/s内存带宽和25 GbE连接。此外，IGX T3000变体还增加了功能安全支持，并针对人机协作场景搭载了Halos for Robotics安全系统。
英伟达指出，T3000特别适合处理多模态推理任务，涵盖大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）、视觉语言动作模型（VLAM）和世界基础模型（WFM）。该公司表示，在相同工作负载下，它的推理性能与T5000相当，但占用空间更小。Jetson T2000则被定位为Thor系列的更低入门点，提供400 FP4 teraflops算力和16GB内存，适用于自主移动机器人、工业机械臂和视觉AI代理的开发场景。
在软件层面，英伟达同步推出了Jetson agent skills——一套旨在自动化内存优化、系统配置和部署任务的工具集，适用于Jetson Thor和Jetson Orin设备。该公司称，该软件可将优化周期从数周压缩至数天，并允许客户在不牺牲性能的前提下选用更低内存配置。这一能力在内存成本高企、边缘系统硬件限制严格的背景下显得尤为重要。
英伟达以多家早期用户为例说明上述工具的效果。优必选（UBTech）、Agile Robots和Connect Tech通过将内存占用减少多达15GB，成功从Jetson AGX Orin 64GB模块切换至32GB模块。在零售领域，SandStar将内存使用量降低了最多4GB，从而得以在Jetson Orin NX 8GB模块而非16GB版本上部署应用。交通领域内，NoTraffic在Jetson TX2 NX上将内存需求削减30%，为同一硬件上运行更多AI功能腾出了空间。伴侣机器人制造商GROOVE X也利用Jetson的混合AI加速器重新分配工作负载并降低内存压力。英伟达表示，这些案例表明优化软件同样可达到与更换硬件相近的成本降低效果。
为配合Thor平台，英伟达还扩展了Cosmos 3系列，推出Cosmos 3 Edge。这是一个拥有40亿参数的世界基础模型，适用于需要对环境进行实时分析并在设备上生成动作指令的具身AI系统。开发者可借助英伟达开源的Cosmos框架，在大约一天内将Cosmos 3 Edge适配至特定机器人和传感器，随后将其部署至Jetson Thor上用于设备本体的视觉分析和机器人策略运行。本次发布体现了英伟达将硬件销售与机器人、模拟及模型部署的软件栈进行捆绑的整体布局，该软件栈涵盖用于机器人模拟和感知的Isaac，以及Nemotron、Cosmos 3和Isaac GR00T等自有模型。
据英伟达透露，Jetson AGX Thor已被1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi和Techman Robot等机器人团队采用。更广泛的硬件合作伙伴名单包括ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AVerMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK和YUAN，这些企业已开始提供基于Thor的系统。软件合作伙伴则包括Antmicro、Neurealm、REBOTNIX和RidgeRun，将为迁移至新模块的客户提供仿真和迁移支持。开发者可使用现有的Jetson AGX Thor开发者套件进行T3000和T2000的性能仿真，因为这些模块共享相同的芯片架构和软件栈。T3000仿真模式将于本月晚些时候随JetPack 7.2.1推出，T2000支持则将在后续版本中提供。Jetson T3000和T2000模块计划于2027年第一季度上市。
