北京时间8月25日晚间，英伟达宣布新一代机器人计算平台Jetson Thor开发套件（developer kit）和生产模块（production modules）上市。该计算平台于去年3月发布，此次上市意味着市面上可用的英伟达机器人计算平台算力再次提升。

据介绍，作为机器人“大脑”，Jetson Thor在FP4精度下的算力为2070TFLOPS。相比之下，大约10年前英伟达推出的Jetson TK1平台在FP32精度下算力只有0.3TFLOPS，2022年推出的Jetson Orin在INT8精度下的算力为275 TOPS。Jetson Thor平台采用Blackwell架构，与数据中心服务器、工作站中运行的最新英伟达GPU架构统一。

8月25日的媒体交流会上，英伟达机器人与边缘计算副总裁Deepu Talla表示，英伟达2014年推出针对嵌入式系统的移动超级计算机Jetson系列，至今大约10年时间里，Jetson的AI性能提升了7000倍。与上一代的Jetson Orin相比，Jetson Thor的AI计算性能是Orin的7.5倍，能源效率是Orin的3.5倍。

英伟达是目前主要的机器人芯片厂商之一。Jetson Thor推出前，多名人形机器人从业者都向记者表示，机器人处于算力不足的状态，要运行大参数模型就需要用比Orin算力更大的芯片，只有算力足够大，机器人的执行效率才可以更高。有从业者告诉记者，机器人技术还不够收敛，厂商要实现更多功能，就要把更多算法塞进机器人，因此人形机器人属于给多少算力都不够的状况。

“提升计算平台性能是必须的，因为要满足通用机器人的需求，计算平台需要运行推理式AI、生成式AI，需要运行大语言模型、视觉模型和行动模型。”Deepu Talla表示，一台人形机器人要搭载多个传感器，包括头部、胸部、腿部的摄像头和声波雷达等。机器人有时需要在数百毫秒时间内完成推理，有时需要像人类一般思考几秒再做感知规划。在需要同时处理很多传感器数据并运行多个模型的情况下，计算平台需要具备高性能。

Deepu Talla表示，现在有很多人形机器人客户在一台机器上同时使用2个或2个以上的Orin，很多汽车客户也在同时使用2个甚至4个Orin。算力提升后，一些工作负载可以在同一个Jetson Thor上运行。至于机器人为何需要边缘端运算、不能只依靠云端计算，Deepu Talla表示，云端计算有延迟情况，机器人有时也可能连接不到云、无法做出实时决策，这些都是机器人不可接受的。

据介绍，Jetson平台已有220万名开发者，有7000多家公司在使用Orin。一些中国公司已在使用Orin，并准备使用Thor，这些公司包括智元机器人、众擎机器人、银河通用、优必选、宇树科技等。从价格上看，Jetson Thor开发套件售价3499美元，生产模块Jetson T5000（2070 TFLOPS）售价2999美元。

Deepu Talla表示，在物理AI和机器人领域，当前有巨大的机遇，“我们正处在一个激动人心的时刻，通用机器人时代正在到来。有两类技术对于通用机器人十分重要，一是生成式AI和推理式AI，二是模拟技术。”

在他看来，英伟达在三个层面思考机器人，一是机器人本身，如人形机器人、机械臂，二是属于机器人范畴的自动驾驶汽车，三是大型建筑和空间如工厂、城市，这些建筑和空间也在迈向机器人化（robotic）。英伟达已为物理AI和机器人提供了三种计算机，包括机器人“大脑”Jetson Thor，用于在机器人身上部署AI，另外两台计算机分别是用于训练AI和提供测试AI的虚拟环境。

加快部署的同时，英伟达在机器人“大脑”领域也面临竞争。除了英伟达布局机器人“大脑”，特斯拉也在自研人形机器人计算机，市面上还有另外一些面向扫地机器人、割草机器人等机器人品类的芯片供应商。当前机器人算力芯片还在朝着增加算力的方向增长，不过，有机器人领域的芯片厂商告诉记者，长远来看，还无法断言机器人算力芯片要多大才够用，未来算力也有可能收敛。

当前需要较大算力支撑的人形机器人，则还处于行业发展初期。高工人形机器人产业研究院数据显示，2024年全球人形机器人市场规模为25.62亿元，预计到2031年人形机器人行业才进入快速起量期。