NVIDIA 发布 Jetson T3000 与 T2000 模块，面向机器人与边缘 AI
NVIDIA 用更小更省电的 Jetson 模块降低机器人部署门槛，并引入 AI agent 自动优化内存，加速边缘 AI 落地。
NVIDIA 推出基于 Thor 架构的 Jetson T3000 和 T2000 模块。T3000 仅 T5000 一半大小和功耗，却提供 865 FP4 TFLOPs AI 算力（FP4 是一种低精度浮点格式，用于加速 AI 推理），适合机器人本地运行大模型。同时发布 Jetson agent skills，通过 AI 自动优化内存，可将占用降低多达 15GB，帮助开发者用更低成本部署边缘 AI。
正文摘录
NVIDIA 推出全新 Jetson Thor 计算平台，加速主流机器人与边缘 AI 通用机器人与自主机器正从研究实验室走向真实世界的大规模部署，这催生了对紧凑、高效 AI 超级计算机的需求——它们需要在边缘侧运行基础模型。 为满足这一需求，NVIDIA 今日发布了 T3000 和 T2000 两款全新模块，均基于 [NVIDIA Thor](https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/) 架构，可支撑大规模机器人与边缘 AI 应用。 [Jetson AGX Thor](https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/) 正为新一代人形机器人与机器人系统提供动力，行业采用率持续增长。领军企业——包括 1X、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi 及 Techman Robot——均在该平台上构建方案。 借助 T3000 解锁人形机器人大规模部署 支撑这些能力的硬件始于 Jetson 与 IGX T3000 模块。T3000 在紧凑外形下提供 865 FP4 teraflops（FP4 浮点算力单位）AI 算力，尺寸与功耗约为 T5000 的一半。Jetson T3000 集成了 NVIDIA Blackwell GPU、八核 Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X 内存（带宽 273GB/s）以及 25 GbE 连接。