北大开源Jetson-PI，Jetson Orin上VLA控制频率提升8.66倍
北大团队开源Jetson-PI，让VLA模型在低功耗机器人上实时控制，频率提升8.66倍，推动具身智能从演示走向长期工作。
北大团队开源Jetson-PI，一套让VLA（视觉-语言-动作模型，指导机器人执行任务的AI模型）在低功耗端侧设备上实时运行的方案。通过异步推理与未来修正机制，Jetson-PI在NVIDIA Jetson Orin上把控制频率从0.70Hz提升至6.06Hz，提升8.66倍，且不损失精度，让机器人摆脱外接高端GPU的限制。
正文摘录
- title: 让 VLA 真正跑上机器人：北大团队开源 Jetson-PI，Jetson Orin 控制频率提升 8.66 倍 - sourcecompany: 机器之心 - bodymarkdown: .jpg)  在搭载 RTX 4090 的工作站上运行 Vision-Language-Action（VLA）模型，已经不算一件特别困难的事。 但真正困难的是： 如何让几亿乃至数十亿参数的 VLA 模型离开工作站，跑进机器人的机身里，并且保持足够快的反应速度？ 对于移动机器人而言，依赖外接高端 GPU 并不是理想方案。一方面，高功耗计算设备会显著压缩电池续航，缩短机器人的工作时间，将机器人应用限制在实验室 Demo 中；另一方面，机器人与计算设备之间的通信还会引入额外延迟，并限制机器人的活动范围。 但如果直接把 π0、π0.5 这样的 VLA 模型部署到机载计算设备（如 NVIDIA Jetson Orin）上，问题同样明显。π0.5 在 Jetson Orin 上完成一次推理大约需要 1.4 秒，对应控制频率仅约 0.7 Hz。 机器人不仅动作迟缓，还可能因为推理延迟，在连续动作块之间出现明显停顿。