通用型機器人與自主機器正從研究實驗室走向現實世界的大規模部署，這對能夠在邊緣運行基礎模型的緊湊、高效能 AI 超級電腦產生了巨大需求。

為滿足此需求，NVIDIA 今日發表了 T3000 和 T2000 兩款新模組，它們基於 NVIDIA Thor 架構，旨在實現大規模的機器人與邊緣 AI 應用。

Jetson AGX Thor 正為新一代人形機器人與機器人系統提供動力，並在各行各業中獲得越來越多的採用。包括 1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi 和 Techman Robot 等領先企業，都正在此平台上進行開發。

解鎖人形機器人與機器人部署：T3000

這些功能的硬體基礎始於 Jetson 和 IGX T3000 模組，它們以約 T5000 一半的尺寸和功耗，提供 865 FP4 teraflops 的 AI 運算能力。Jetson T3000 結合了 NVIDIA Blackwell GPU、八核心 Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X 記憶體和 273GB/s 的記憶體頻寬，以及 25 GbE 連線功能。

IGX T3000 則提供相同的效能，並整合了功能安全，同時無縫運行 NVIDIA Halos for Robotics 全堆疊安全系統，確保機器人能與人類安全協作。

儘管尺寸更小，T3000 在多模態工作負載方面仍能達到與 T5000 相似的推論效能，這包括大型語言模型、視覺語言模型、視覺語言動作模型和世界基礎模型。在高記憶體價格的背景下，轉向 T3000 有助於降低成本。

擴展邊緣 AI 應用：T2000

Jetson T2000 將 Thor 架構帶入更廣泛的邊緣 AI 系統。它提供 400 FP4 teraflops 的運算能力和 16GB 記憶體，為開發視覺 AI 代理、自主移動機器人、工業機械手和其他智慧機器的開發者提供了一個入門級選擇。

隨著全新 NVIDIA Jetson 模組的推出，NVIDIA 現在提供了一個可擴展的邊緣 AI 平台，其效能範圍從 70 TOPS 到 2,000 teraflops，使開發者能夠處理幾乎所有邊緣 AI 工作負載。

全新代理技能自動化所有 Jetson 裝置的記憶體最佳化

AI 代理正透過自動化記憶體最佳化、系統配置和部署任務，來提升開發者生產力，這些任務過去需要手動操作和深厚的領域專業知識。

藉由新發布的 Jetson 代理技能，開發者可以在數天內而非數週內最佳化整個軟體堆疊，並實現顯著的記憶體節省。這些技能支援整個 Jetson 產品組合，包括 Jetson Thor 和 Jetson Orin，使開發者能夠在記憶體配置較低的裝置上運行更強大的工作負載。

其結果是降低了系統成本、加快了部署速度，並提供了在相同產品層級內降低一個記憶體 SKU 而不影響效能的彈性。

各行各業和不同地區的公司都透過軟體最佳化加速了開發，同時實現了大量的記憶體節省。

人形機器人領域的領導者，包括 UBTech 和 Agile Robots，以及工業解決方案供應商 Connect Tech，已將記憶體使用量減少多達 15GB，使他們能夠從 NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB 轉移到 32GB 模組。

在智慧零售領域，SandStar 將記憶體使用量減少多達 4GB，使其能夠在 NVIDIA Jetson Orin NX 8GB 模組上部署，而非 16GB 配置。在陪伴型機器人方面，LOVOT 機器人的創造者 GROOVE X 利用 Jetson 的異構 AI 加速器來最佳化工作負載分配，減少記憶體使用，並支援在記憶體配置較低的裝置上部署。

在智慧交通領域，NoTraffic 在 Jetson TX2 NX 上將記憶體使用量減少了 30%，為其智慧交通平台增加了更多 AI 功能，而無需增加硬體要求。

藉由代理技能簡化開發，以及 NVIDIA NemoClaw 藍圖協調智慧代理，Jetson 成為一個為實體 AI 準備就緒的代理平台，能夠實現大規模的進階推理、自主決策和任務自動化。

將 Cosmos 3 Edge 帶入 NVIDIA Thor 系列

NVIDIA 今日擴展了其 NVIDIA Cosmos 3 開放世界基礎模型系列，該系列專為具身系統設計為機器人基礎模型，並推出了一款與 NVIDIA Thor 平台相容的輕量級模型。Cosmos 3 Edge 是一個 40 億參數的模型，可幫助具身系統即時感知世界、進行推理，並透過裝置上的推論預測和生成動作。

開發者可以使用開放的 Cosmos 框架，在大約一天內為特定的具身和感測器對 Cosmos 3 Edge 進行後訓練，從而縮小模擬與現實之間的差距，然後將其部署在 Jetson Thor 上進行即時視覺分析和裝置上的機器人策略。

立即透過模擬模式開始開發

新模組與 NVIDIA Thor 系列共享相同的晶片架構和軟體堆疊，提供了無縫的開發路徑。開發者可以立即使用透過通路夥伴提供的 Jetson AGX Thor 開發套件開始建構，並模擬 T3000 和 T2000 模組的效能。

透過使用 NVIDIA 完整的實體 AI 軟體堆疊，包括用於機器人模擬和感知的 NVIDIA Isaac，以及 NVIDIA Nemotron、Cosmos 3 和 Isaac GR00T 等開放模型，開發者可以加速下一代機器人、自主機器和視覺 AI 代理的開發。

開發者可以在本月稍晚透過 JetPack 7.2.1 開始使用 T3000 模擬模式。T2000 模擬模式的支援將在未來的版本中提供。Jetson T3000 和 T2000 模組預計於 2027 年第一季上市。

ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AVerMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK 和 YUAN 等都是 Jetson 生態系統中已提供基於 Thor 解決方案的合作夥伴。

Antmicro、Neurealm、REBOTNIX 和 RidgeRun 等軟體合作夥伴將為過渡到新模組的客戶提供模擬和遷移解決方案。

隨著實體 AI 和具身 AI 邁向主流部署，全新的 NVIDIA Thor 電腦為開發者提供了可擴展的基礎，將智慧人形機器人與自主機器帶入現實世界。

請在 NVIDIA marketplace 上尋找 Jetson AGX Thor 開發套件，並立即開始開發。