算力,作为人形机器人的核心动力,其重要性不言而喻。
8月25日,英伟达正式发布了最新的机器人AI芯片——Jetson Thor。这款芯片提供高达2070 FP4 TFLOPS的AI算力,被称为人形机器人“最强大脑”。
根据公开消息,目前国内波士顿动力、Figure AI等国外知名机器人公司,以及优必选、银河通用、宇树科技、众擎机器人和智元机器人等国内厂商已率先部署Thor芯片。
在人形机器人规模化量产元年的关键节点,毫无疑问,“最强大脑”Thor正在改变人形机器人的产业进展,与此同时,也暴露了英伟达在人行机器人领域的“野心”。
“最强大脑”,专为物理AI和机器人打造
人形机器人要实现真正意义上的“通用”,就必须在动态环境中实现多模态感知、实时决策和精准的身体控制。
而这背后,则是海量的数据处理和复杂的AI推理任务——从视觉和力觉信息的同步处理,到全身运动规划的毫秒级响应,再到自然语言交互的实时理解,无一不是算力密集型的挑战。
不过,传统机器人控制器往往难以兼顾算力与能效,尤其在边缘部署环境下,既要完成复杂计算,还要控制功耗与散热,这对硬件提出了极为苛刻的要求。
英伟达的Jetson Thor正是瞄准这一痛点,专为物理 AI 和机器人打造。
图片来源:英伟达
根据英伟达官方提供的信息,基于NVIDIA Blackwell GPU并配备128GB内存,Jetson Thor提供高达2070 FP4 TFLOPS的AI算力,可以轻松运行最新AI模型,所有这些都在130瓦的功率范围内实现。
与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——从NVIDIA Isaac™ GR00T N1.5等视觉语言动作模型到主流大语言模型和视觉语言模型等。
可以看到,这款全新系统模组解决了机器人技术最重要的挑战之一,即运行多个AI工作流,使机器人能够与人类和物理世界进行实时、智能的交互。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。
搭载Thor的人形机器人,可以更流畅地完成复杂场景中的自主导航、物体抓取和人机互动,真正从“演示可行”走向“实用可靠”。
TrendForce集邦咨询表示,这不仅是单纯的数字跃升,还是帮助终端本体能即时处理庞大感测数据与大型语言模型(LLM),一定程度上让高阶人形机器人真正的看见、思考与行动。
宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴表示:“Thor芯片可以给机器人带来更强的敏捷性、更快的决策制定以及更高的自主水平,这对于机器人在现实世界中实现导航与交互至关重要。”
银河通用创始人兼首席技术官王鹤则提到:“采用Jetson Thor后,我们的G1 Premium在运动速度和动作流畅性方面已取得了显着提升,我们渴望在VLA 大型模型中释放更强大的潜力。”
英伟达实现“野心”,并不容易
盖世汽车研究院指出,随着2025年多家人形机器人公司开始量产,综合特斯拉、Figure AI、优必选、智元机器人、宇树科技等各方发展态势,预计到2029年,全球人形机器人产量将超百万台,市场规模将超1500亿元,市场潜力巨大。
图片来源:优必选
作为全球领先的AI芯片企业,英伟达创始人黄仁勋看好机器人成为下一波AI浪潮,但其公司并不直接下场研发人形机器人。
不过,算力作为大模型发展的底座,是具身智能机器人发展的核心关键支撑点。有行业人士提到,此次英伟达的做法,延续了AIGC爆发前夜的那套逻辑:抢先把基础设施搭好,并力图在行业爆发前影响行业标准。根据TrendForce集邦咨询最新研究,预估人形机器人芯片市场规模有望于2028年突破4800万美元。
据悉,英伟达除了专为机器人打造计算芯片硬件,还提供多款软件平台,如机器人基础模型Isaac GR00T、机器人仿真开发平台Isaac Sim等。
早在今年5月,黄仁勋亮相COMPUTEX 2025(台北国际电脑展)发表主题演讲时,已经透露了未来的发展方向:英伟达已不仅是一家科技公司,而是一家关键的基础设施公司。
与此同时,国内很多厂商也已经开始在“脑”环节展开部署。比如,今年6月,地瓜机器人发布了RDK S100开发套件,采用了“大小脑”异构架构设计,主打兼顾推理和实时运动控制,减少控制系统的体积和复杂度。有行业人士指出,国产芯片的优势,在于更高的性价比和更贴近市场的定制化服务。
此外,NVIDIA Jetson Thor系列提供强大效能,开发套件价格达3499美元,相较于前代Jetson Orin的1499美元大幅提高。
对此,TrendForce集邦咨询指出,因产业趋势希望通过降低人形机器人价格以利推广,对于短、中期仅规划人形机器人执行相对单纯作业的厂商而言,一般较平价的芯片即可满足需求。在此前提下,英伟达或将再次善用其软硬件绑定之优势,后续为Jetson Thor推出更多能发挥其效能之软件平台,达到缩短开发时间、执行特定任务等之效益,以提升垫高AI算力成本的价值。
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