当地时间 8 月 25 日，NVIDIA 宣布 NVIDIA Jetson AGX Thor 开发者套件和量产级模组现已发售。这是一款新一代机器人计算机，旨在为机器人提供算力支持，NVIDIA 将这款芯片称为“机器人大脑”。其搭载 NVIDIA Blackwell GPU，配备 128GB 内存，在 130 瓦功耗范围内可提供高达 2070 FP4 万亿次浮点运算（TFLOPS）的 AI 计算能力，能轻松运行各类最新 AI 模型。

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NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋表示：“Jetson Thor 专为全球数百万开发者打造，助力他们构建可与物理世界交互、甚至改变物理世界的机器人系统。它能在边缘设备上同时运行多个生成式 AI 模型。作为一款卓越的超级计算机，Jetson Thor 正致力于推动物理 AI 与通用机器人时代真正到来。”与此同时，黄仁勋将 Jetson Thor 描述为“物理 AI 时代的终极超级计算机”，在这一时代机器人技术将在日常生活与工业领域中扮演核心角色。

该套件是 NVIDIA Jetson Orin 平台的升级款，但 NVIDIA 此次采取了本质上完全不同的技术路线。此前的套件依赖 NVIDIA 深度学习加速器 NVDLA 架构，而此次 NVIDIA 转而采用 Blackwell 一代 AI 计算架构。事实上，也正是该架构为如今的大模型提供着算力支持。

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Jetson Thor 可以同时驱动多个传感器低延迟运行，并基于传感器传输的数据执行 AI 模型。如前所述，Jetson Thor 系列模块的功耗控制在 130 瓦以内，而其产品阵容包括 Jetson AGX Thor 开发者套件、Jetson T5000 以及 Jetson T4000。Jetson T5000 模块采用单芯片设计，集成了一颗 Blackwell GPU（含 2560 个 CUDA 核心、96 个第五代 Tensor 核心）和一颗基于 Arm Neoverse 架构的 14 核 CPU。其中，CPU 每个核心配备 1MB 二级缓存（L2 Cache），同时共享 16MB 三级缓存（L3 Cache）；内存方面，模块搭载 128GB LPDDR5x 内存，通过 256 位宽内存总线传输数据，内存带宽可达 276GB / 秒。

Jetson AGX Thor 搭载的 Blackwell GPU 架构还支持多实例 GPU 技术，可将图形处理器划分为最多 7 个独立分区，实现多模型同时运行。要知道，尽管 AI 任务本身具备并行性，但模型间切换需消耗大量资源进行上下文切换。而 Jetson T5000 这类嵌入式边缘计算设备即便拥有充足 GPU 资源，上一代产品仍需承担切换开销。如今借助多实例 GPU 技术，运行完整 AI 流水线已成为可能。Jetson AGX Thor 架构层面的另一大升级是“统一内存池”设计，即内存资源完全共享，类似苹果自研芯片 Mac 机型的超大统一内存，这意味着无论任务更适合 GPU 还是 CPU 处理，128GB 内存均可全程供其调用。

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与此同时，Jetson AGX Thor 解决了机器人技术最重要的挑战之一，即解决了运行多个 AI 工作流的难题，使机器人能够与人类和物理世界进行实时、智能的交互。与上一代产品 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 相比，Jetson Thor 的 AI 计算性能提高至 7.5 倍，能效提高至 3.5 倍，能够运行各种生成式 AI 模型。Jetson Thor 通过 Jetson 软件栈进行优化，可满足真实应用场景对低延迟、高性能的需求，并以实时性能支持主流生成式 AI 框架及 AI 推理模型，包括 Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen 等模型，以及专为机器人领域设计的 Isaac GR00T N1.5 等特定领域模型，这使得任何开发者都能在本地进行模型实验与推理运行。

同时，它还与 NVIDIA 从云端到边缘端的完整软件栈完全兼容，包括用于机器人仿真与开发的 Nvidia Isaac、用于人形机器人基础模型的 Isaac GR00T、用于视觉 AI 的 Nvidia Metropolis，以及用于实时传感器处理的 Nvidia Holoscan。相比上一代的性能提升，这将使机器人开发者能在边缘端处理高速传感器数据并执行视觉推理，而此前这类工作流程因速度过慢，无法适应动态变化的真实环境。因此，此次产品为人形机器人等多模态 AI 应用开辟了新可能。

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据了解，机器人需要处理海量传感器数据，并实现低延迟的 AI 处理。运行实时机器人应用需强大的 AI 算力与内存支持，以应对来自多个传感器的并发数据流。Jetson Thor 能够实现实时推理，这对于人形机器人、农业、手术辅助等高性能物理 AI 应用至关重要。同时，它完全兼容 NVIDIA 从云到边缘的软件栈，包括用于机器人仿真与开发的 NVIDIA Isaac、人形机器人基础模型 Isaac GR00T、用于视觉 AI 的 NVIDIA Metropolis 以及用于实时传感器处理的 NVIDIA Holoscan。与此同时，NVIDIA 也希望开发者基于 Jetson 硬件开发机器人，因此套件提供了丰富的传感器接口，无论是摄像头、麦克风，还是温度计、湿度计，亦或是速度、扭矩传感器，其数据均可快速、准确地输入模型。

NVIDIA 高级技术产品营销经理 Chen Su 在一篇博客文章中表示：“此次性能的飞跃，将使机器人研发人员能够在边缘端处理高速传感器数据并执行视觉推理——而在此之前，这些工作流程的运行速度过慢，无法适应动态变化的真实场景。”Chen Su 提到，敏捷机器人（Agility Robotics）、波士顿动力（Boston Dynamics）等客户已计划采用 Jetson Thor 硬件。其还写道：“此举将让全球机器人即将迎来 ‘智商飞跃’，随着物理空间 AI 开发者接入 NVIDIA Jetson Thor 模块，这款全新的机器人计算机将成为科研与工业领域各类机器人系统的‘大脑’。”除人形机器人外，Jetson Thor 还将加速各类机器人应用的发展，如手术辅助机器人、智能拖拉机、配送机器人、工业机械臂及视觉 AI 智能体等。

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依托 NVIDIA CUDA 生态系统的支持，随着未来软件版本的更新，Jetson Thor 有望实现更高的吞吐量与更快的响应速度。此外，Jetson Thor 模块还可运行完整的 NVIDIA AI 软件栈，通过 NVIDIA 机器人专用平台 Isaac、视频分析 AI 智能体平台 Metropolis、传感器处理平台 Holoscan 等，其能为几乎所有物理空间 AI 工作流程提供加速支持。借助这些软件工具，开发者能轻松构建并部署各类应用，例如：可分析实时摄像头流以监控工人安全的视觉 AI 智能体、能在非结构化环境中执行操控任务的人形机器人，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。

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在美国卡内基梅隆大学机器人学院，一个研究团队利用 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任务。该校副研究教授、AirLab 实验室负责人塞巴斯蒂安・舍勒（Sebastian Scherer）表示：“我们能实现的技术突破，完全取决于可用的算力水平。多年前，计算机视觉与机器人技术之间存在巨大鸿沟——因为计算机视觉任务的处理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，机器人能够处理更为精细复杂的任务。”舍勒预计，将团队现有的 NVIDIA Jetson AGX Orin 系统升级为 Jetson AGX Thor 开发者套件后，其 AI 模型（包括团队获奖的边缘端机器人感知模型 MAC-VO）的性能将得到提升，传感器融合能力会进一步增强，同时还能开展机器人集群相关的实验。

美国机器人基础模型公司 Skild AI 则在 X 发文称：“黄仁勋刚刚为我们的机器人完成了‘雷神（Thor）级’升级。现在它大概率配得上雷神之锤（Mjolnir）了。”

（X）

NVIDIA Jetson AGX Thor 开发者套件现已上市，起售价 3499 美元；Jetson T5000 量产模块起售价 2999 美元（最低订购量为 1000 片）。NVIDIA 表示，当企业使用该开发者套件完成机器人原型开发后，公司将推出可安装在量产型机器人中的 Thor T5000 模块。Jetson T5000 量产级模组可以通过 NVIDIA 全球分销合作伙伴订购，而量产级系统及载板可通过嵌入式解决方案合作伙伴订购。

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总的来说，通过整合 AI 计算能力，并叠加输入输出（I/O）、视频处理、视觉加速等功能，NVIDIA 打造出了这款适用于机器人等应用场景的全新平台。此举表明，NVIDIA 正将机器人领域打造为游戏与数据中心之外的又一增长引擎。尽管机器人业务当前仅占 NVIDIA 总营收的约 1%，但增长势头迅猛，其汽车与机器人合并业务部门今年的季度销售额达 5.67 亿美元，同比增长 72%。NVIDIA 对机器人领域的战略聚焦，与其更广泛的生态系统布局互相契合：该公司仅提供基础设施计算机及相关软件，不直接生产机器人或汽车。

NVIDIA 机器人与边缘 AI 副总裁迪普・塔拉（Deepu Talla）在近期接受媒体采访时强调了这一角色，指出公司正通过技术支持推动整个行业的进步。此次发布后，NVIDIA 股价上涨近 2%。与此同时，NVIDIA 还将机器人领域定位为 AI 之外的关键增长领域。此外，NVIDIA 还通过投资 Field AI 等机构，进一步深耕该领域，推动 AI 驱动型机器人技术的创新。

参考资料：

https://www.cnbc.com/2025/08/25/nvidias-thor-t5000-robot-brain-chip.html

https://www.theregister.com/2025/08/25/nvidia_touts_jetson_thor_kit/

https://www.engadget.com/ai/nvidia-releases-the-next-generation-of-its-cutting-edge-robot-brain-180434373.html

https://siliconangle.com/2025/08/25/powering-age-robotics-nvidia-launches-jetson-thor-general-availability/

https://blogs.nvidia.com/blog/jetson-thor-physical-ai-edge/

https://www.tipranks.com/news/nvidia-nvda-makes-its-jetson-thor-robotics-product-available-for-sale

https://hothardware.com/reviews/nvidia-jetson-agx-thor-developer-kit-hands-on

https://www.servethehome.com/nvidia-jetson-agx-thor-developer-kit-blackwell-for-robotics/

https://wallstreetpit.com/128525-nvidias-jetson-agx-thor-the-robot-brain-powering-the-future-of-robotics/

https://gamesbeat.com/nvidia-launches-jetson-agx-thor-dev-kit-for-physical-ai-and-robotics/

https://x.com/scsatcmu/status/1959994241712902215

https://x.com/skildai/status/1960035672942919924

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https://x.com/richtechrobots/status/1960001536622534892

https://bsky.app/profile/wittywebhandle.bsky.social/post/3lxacplbkdk2b

https://news.ycombinator.com/item?id=45015532

https://hardware.slashdot.org/story/25/08/25/207231/nvidias-new-robot-brain-goes-on-sale

排版：刘雅坤