NVIDIA推出新型Jetson Thor计算机，推动主流机器人与边缘AI发展

NVIDIA 于 2026 年 7 月 15 日发布 Jetson T3000 和 T2000 模块，基于 Thor 架构，旨在满足通用机器人和自主机器从实验室走向大规模部署的需求。T3000 模块集成 Blackwell GPU、8 核 Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X 内存和 273GB/s 带宽，提供 865 FP4 TFLOPS 算力，尺寸和功耗约为 T5000 的一半。尽管体积缩小，T3000 在大语言模型、视觉语言模型等任务上推理性能接近 T5000，有助于在高内存价格环境下降低成本。IGX T3000 版本增加功能安全支持，可运行 Halos 全栈安全系统。

T2000 模块提供 400 FP4 TFLOPS 和 16GB 内存，定位为更广泛的边缘 AI 系统入口，涵盖视觉 AI 代理、自主移动机器人等。至此，NVIDIA Jetson 平台覆盖从 70 TOPS 到 2000 TFLOPS 的性能范围。

NVIDIA 推出 Jetson Agent Skills，通过 AI 代理自动完成内存优化、系统配置等任务，将开发周期从数周缩短至数天。该工具支持整个 Jetson 产品线，包括 Thor 和 Orin 系列。多家企业已实现显著内存节省：人形机器人公司 UBTech 和 Agile Robots 等减少内存使用高达 15GB，从而从 64GB 模块迁移至 32GB 模块；智能零售公司 SandStar 节省 4GB，得以使用 8GB 模块；智能交通公司 NoTraffic 在 Jetson TX2 NX 上减少 30% 内存占用，为新增 AI 功能腾出空间。

这些优化降低了系统成本和部署门槛，使开发者能在更低内存配置上运行更复杂的工作负载。NVIDIA 强调，Agent Skills 使 Jetson 成为“代理就绪”的物理 AI 平台。

NVIDIA 同时发布 Cosmos 3 Edge 模型，这是 Cosmos 3 系列中一个 4B 参数的轻量版本，专为 Thor 平台设计。该模型支持具身系统在设备端进行实时视觉推理、动作预测和策略生成。开发者可使用 Cosmos 框架在约一天内针对特定传感器和形态进行后训练，缩小仿真到现实的差距。Cosmos 3 Edge 的推出旨在将前沿世界模型能力带到边缘设备，支持实时决策。

新模块与现有 Thor 架构共享芯片和软件栈，提供无缝开发路径。开发者现可通过 Jetson AGX Thor 开发者套件（经渠道合作伙伴提供）使用仿真模式模拟 T3000 和 T2000 性能。T3000 仿真模式将于 2026 年 7 月底随 JetPack 7.2.1 推出，T2000 仿真模式后续提供。实际模块预计 2027 年 Q1 上市。

NVIDIA 列举了多家合作伙伴，包括 ADLINK、Advantech、AAEON 等硬件厂商，以及 Antmicro、Neurealm 等软件合作伙伴，提供仿真和迁移支持。