这款专为全球数百万机器人开发者设计、基于 NVIDIA Blackwell 的机器人计算机，可提供高达 2,070 FP4 TFLOPS 的计算性能，能高效应对代理式 AI、高速传感器数据处理、通用机器人任务等复杂应用场景。
随着面向物理 AI 的 NVIDIA Jetson Thor 模组的推出，全世界的机器人即将迎来智能化的大幅提升。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”。
机器人需要依赖丰富的传感器数据与低延迟 AI 处理能力。运行实时机器人应用，需强大的 AI 计算能力和内存，以处理多个传感器的并发数据流。现已正式发售的 Jetson Thor，相比上一代产品 NVIDIA Jetson Orin，AI 计算性能提高至 7.5 倍，CPU 性能提升至 3.1 倍，内存容量提升至 2 倍，能够在边缘端实现实时处理需求。
这一性能飞跃，将助力机器人开发者在边缘端处理高速传感器数据并执行视觉推理。而过去，这类工作流因速度过慢，无法在动态的真实环境中运行。这为包括人形机器人在内的多模态 AI 应用开辟了全新可能。
领先的人形机器人企业 Agility Robotics，已经在其第五代机器人 Digit 使用了 NVIDIA Jetson，并计划将 Jetson Thor 作为第六代 Digit 计算核心。这一变化将进一步提升 Digit 的实时感知与决策能力，支持日渐复杂的 AI 能力及行为需求。Digit 已经实现商用，可在仓库与制造环境中执行堆叠、装载及码垛等物流任务。
Agility Robotics 首席执行官 Peggy Johnson 表示： “Jetson Thor 提供的强大边缘处理能力将把 Digit 提升到一个新的水平——增强其实时响应能力，其功能也将拓展至更广泛、更复杂的任务领域。借助 Jetson Thor，我们能将最新的物理 AI 技术成果应用于实践，优化客户仓库与工厂的运营效率。”
在机器人领域深耕 30 余年、打造过多款行业先进机器人的波士顿动力，正将 Jetson Thor 集成到其人形机器人 Atlas，这将让 Atlas 得以在设备端搭载此前仅服务器才具备的计算能力、实现边缘端 AI 工作负载加速、高带宽数据处理及大容量内存支持。
除人形机器人外，Jetson Thor 还将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，能在边缘端为规模更大、复杂度更高的 AI 模型提供实时推理能力。
机器人实时推理能力的巨大飞跃
Jetson Thor 专为生成式推理模型打造，可支持下一代物理 AI 智能体。这类智能体由大型 transformer 模型、视觉语言模型及视觉语言动作模型驱动，能够在边缘端实时运行，最大限度降低对云端的依赖。
Jetson Thor 通过 Jetson 软件栈优化，可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，实时性能优势显著。这些模型包括 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，开发者可轻松在本地开展模型实验以及运行推理。
通过多传感器输入，NVIDIA Jetson Thor 进一步拓展了实时推理能力。通过 FP4 精度与推测解码优化，其性能有望进一步提升。
依托 NVIDIA CUDA 生态系统对全生命周期的支持，随着未来软件版本更新，Jetson Thor 的吞吐量与响应速度预计将进一步提升。
Jetson Thor 模组还支持运行完整的 NVIDIA AI 软件栈，为几乎所有物理 AI 工作流提速，覆盖的平台包括面向机器人的 NVIDIA Isaac、面向视频分析 AI 智能体的 NVIDIA Metropolis，以及面向传感器处理的 NVIDIA Holoscan。
借助这些软件工具，开发者可轻松构建并部署各类应用，例如：能分析实时摄像头流以监控工人安全的视觉 AI 智能体、可在非结构化环境中执行操作任务的人形机器人，以及基于多摄像头流数据、为外科医生提供指导的智能手术室系统。
Jetson Thor 助力科研创新突破
斯坦福大学、卡内基梅隆大学和苏黎世大学的研究实验室，正借助 Jetson Thor 突破感知、规划与导航模型的能力边界，探索其在各类潜在应用中的可能性。
卡内基梅隆大学机器人学院的一支研究团队，利用 NVIDIA Jetson 为自主机器人提供算力支持，这些机器人可在复杂的非结构化环境中导航，执行医疗分诊及搜救等任务。
该大学研究副教授、AirLab 实验室负责人 Sebastian Scherer 表示：“我们的研究成果取决于现有计算能力的上限。多年前，计算机视觉与机器人技术之间存在巨大断层，因为计算机视觉工作负载的速度无法满足实时决策需求。但如今，模型与计算能力已足够强大，机器人能够处理远比以往更精细的任务。”
Scherer 预计，将团队现有的 NVIDIA Jetson AGX Orin 系统升级为 Jetson AGX Thor 开发者套件后，不仅能提升 AI 模型性能（其中包括其获奖机器人边缘感知模型 MAC-VO），增强传感器融合能力，还能开展机器人集群实验。
释放 Jetson Thor 的强大潜能
Jetson Thor 产品系列包含开发者套件与量产级模组。其中，开发者套件包含 Jetson T5000 模组、带有丰富接口的参考载板、带风扇的主动式散热器及电源适配器。