在全球通用机器人技术加速演进的背景下，英伟达正式推出代号为Jetson Thor的新一代边缘计算平台，为智能机器人生态注入强劲算力引擎。
8月25日，英伟达宣布基于Blackwell架构的Jetson Thor开发者套件全面开放预订。这款专为机器人设计的高能效计算模组，将为制造业自动化、智慧物流、智能交通、精准医疗、现代农业及新零售等领域的百万级机器人设备提供本地化AI算力支持。
据技术白皮书显示，相比上一代Jetson Orin平台，Jetson Thor实现AI算力7.5倍提升与3.5倍能效优化，首次实现机器人终端运行多模态生成式AI模型，兼容Cosmos Reason、DeepSeek、Llama等通用大模型及Isaac GR00T N1.5等机器人专用动作模型，构建端侧智能新范式。
目前Jetson Thor开发者套件已启动全球发售，官方定价3499美元；面向量产客户的Jetson T5000模组采取阶梯定价，千片采购单价低至2999美元。联影医疗、万集科技、优必选、银河通用、宇树科技、众擎机器人及智元机器人等领军企业已完成首批部署验证，加速行业应用落地。
从PC图形处理到数据中心AI加速，再到智能机器人终端，英伟达GPU算力平台正持续拓展产业边界。近年来机器人业务线已成为英伟达战略重点，其创新成果连续多场发布会压轴登场，彰显公司布局物理世界智能化的决心。
事实上英伟达在机器人领域已深耕十余年，创始人黄仁勋前瞻性布局"Physical AI"（物理智能）赛道，聚焦自动驾驶与机器人技术融合。他多次强调：继生成式AI（Gen-AI）、代理式AI（Agentic AI）之后，物理AI将成为人工智能发展的终极形态，实现数字智能与物理世界的深度交互。
截至美东时间8月26日收盘，英伟达股价报收181.77美元，单日涨幅1.09%，最新市值达44352亿美元。市场正密切关注公司即将发布的2025财年第二季度财报，期待这一AI产业风向标释放更多增长信号。
英伟达在机器人领域的战略定位清晰明确。"我们不直接制造机器人产品，而是通过提供领先的计算平台，赋能生态伙伴构建下一代智能机器。"英伟达机器人与边缘计算副总裁Deepu Talla在媒体沟通会上强调，这一策略与公司在AI领域的成功路径一脉相承。
Jetson Thor作为新一代机器人"大脑"，延续了自2014年启动的Jetson系列迭代路线。针对边缘终端实时机器人应用的特殊需求，该平台整合强大AI计算能力与高带宽内存架构，可并行处理多传感器数据流，通过持续的架构升级实现性能飞跃。
这款被业界称为"当前最强机器人计算单元"的平台，创新性实现"大模型推理+实时传感融合+运动控制"的边缘端一体化。依托Blackwell GPU架构与128GB高带宽内存，Jetson Thor提供高达2070 FP4 TFLOPS的AI算力密度,支持在机器人本体并行运行视觉-语言-动作(VLA)多模态模型,显著降低对云端依赖并消除网络往返时延。
这标志着搭载Jetson Thor的智能机器人将实现智能化能级跃升，可高效应对代理式AI交互、高速传感器数据处理、通用机器人任务调度等高复杂度应用场景。
面向开发者生态，英伟达提供从Jetson Thor硬件模组到完整AI软件栈在内的全栈支持。基于统一软件平台,开发者可快速部署多样化应用,包括在非结构化环境作业 的人形机器人系统,以及整合多路摄像头数据流为外科医生提供实时指导的智能手术室解决方案等高价值场景应用。
通过软硬件协同的生态构建模式，英伟达正复制其在AI领域通过CUDA技术建立标准壁垒 的成功经验,在机器人产业形成差异化竞争优势。全面完善的软件工具链配合领先硬件性能,为行业竞争对手设置了高准入门槛 的同时巩固市场领导地位。
目前行业头部机器人企业已纷纷加入Jetson生态阵营,例如银河通用研发的G1 Premium人形机器人作为首批搭载Jetson Thor的产品,在工业码垛作业、智能拆垛及物料箱搬运等高动态场景展现出卓越的运动流畅性与作业效率提升效果显著提升作业效率。
除人形机器人外,Jetson Thor还将加速手术辅助机器人、智能物流牵引车配送机器人工业机械臂及视觉AI质检系统等多元机器人应用场景的智能化升级进程智能化升级,为边缘端部署更大规模、更高复杂度 的AI模型提供实时推理算力支撑实时推理算力支撑。
"物理AI"作为英伟达机器人战略的核心叙事框架,旨在突破现有AI局限,使生成式与推理模型不仅能理解规划动作,更能在真实物理世界精准执行复杂任务。
围绕实现这一愿景目标,英伟达提出构建三类专用计算机的技术路线图:首先是嵌入机器人本体的边缘计算单元,如人形机器人搭载 的Jetson Thor平台;其次是AI工厂计算基础设施,用于依托DGX/HGX系统处理海量训练数据并训练高性能模型;最后是物理仿真计算平台,通过精确物理定律建模生成虚拟训练数据并实现机器人任务的超实时测试验证。
Jetson Thor正是英伟达实现算力能力从云端向机器人本体下沉战略的关键支点。英伟达Omniverse与仿真模拟技术副总裁Rev Lebaredian指出:"机器人需在动态环境中实时响应,必须 在严苛算力、功耗与散热约束下完成紧凑控制循环计算,这些工程挑战显著增加技术实现难度。"
他特别强调Jetson Thor相较前代产品的革命性突破:首次实现足够算力冗余支持更大规模神经网络与复杂模型运行复杂模型运行,同时提供更高带宽接口处理多路传感器海量数据,使机器人具备在动态环境高速移动并执行精细操作的实时响应能力。
行业分析人士认为,Jetson Thor支持机器人本体并行运行多种生成式模型与策略模型组合组合支持复杂任务切换与人机自然交互,其战略意义在于推动机器人技术从"感知理解(会看会说)"向认知决策(会想会做)"跃升实现质 的飞跃,标志着通用机器人目标迈进重要一步,通用机器人产业化进程加速。
从商业价值视角看,机器人业务线被普遍视为英伟达继数据中心业务后的新增长曲线。尽管当前通用机器人仍处于产业化早期阶段面临落地周期长、成本控制难等高挑战,但资本市场高度认可这一赛道 的长期增长潜力赛道长期价值被资本市场高度认可长期价值被资本市场高度认可赛道长期价值被资本市场高度认可。
TrendForce集邦咨询行业报告指出,Jetson Thor的技术迭代不仅是性能参数 的数字跃升数字跃升,更实质性帮助机器人终端实现庞大数据量感知数据与大模型推理 的实时本地化处理,使高阶人形机器人真正具备环境理解、自主思考与精准行动能力的关键突破真正具备环境理解、自主思考与精准行动能力的关键突破真正具备环境理解、自主思考与精准行动能力的关键突破真正具备环境理解、自主思考与精准行动能力的关键突破。
可以说Jetson Thor成功实现"大模型智慧大脑"与"机器人实体"的有机结合实体的有机结合,通过统一软件平台与生态网络加速技术落地进程。这既是英伟达计算平台战略向物理世界的自然延伸,也是黄仁勋"物理AI"宏大愿景 的阶段性落地成果愿景 的阶段性落地成果。在通用机器人竞赛 的关键赛道上竞赛 的关键赛道上,率先打通从小样本学习泛化能力提升到规模化商业部署闭环的企业将赢得先发优势。