近日，基于英伟达新一代算力芯片Jetson Thor的解决方案在北京正式发布。作为专为生成式推理模型量身定制的边缘端超级计算机，Jetson Thor以革命性的硬件架构与全栈软件生态，首次实现机器人在机体内部完成复杂AI模型的实时推理，彻底摆脱对云端的依赖，为全球物理AI（Physical AI）发展按下“加速键”。在2025世界机器人大会现场，全球首台机体内部署Jetson Thor的银河通用机器人Galbot G1 Premium，通过工业物料搬运任务的精准演示，直观展现了这一解决方案对机器人智能水平的颠覆性提升，成为本届大会最受关注的技术突破之一。
产业转型遇瓶颈：算力与延迟成机器人智能化“拦路虎”
当前，全球机器人产业正从“自动化执行”向“智能化交互”加速转型。据IDC发布的《2024全球人形机器人产业白皮书》显示，2024年全球人形机器人研发投入同比增长42%，超过200家企业与高校布局相关技术，但量产落地仍面临三大核心瓶颈：算力不足无法处理多模态数据、依赖云端导致响应延迟、泛化能力弱难以适应非结构化环境。
“过去的工业机器人，本质是‘可编程的机械臂’，只能在固定轨道、结构化场景里重复单一动作。”中国电子学会机器人分会秘书长王田苗在大会同期论坛上指出，“当行业向人形机器人、自主移动机器人（AMR）迈进时，机器人需要同时处理摄像头、激光雷达、力矩传感器等十几路数据，还要实时运行视觉识别、语言理解、动作规划等AI模型——这对边缘端算力的需求，是传统平台的10倍以上。”
在此背景下，Jetson Thor解决方案的发布，恰好切中产业痛点。“我们希望让机器人拥有‘实时思考’的能力——就像人类在复杂环境中能瞬间判断、即时行动一样，机器人也需要在边缘端完成‘感知-规划-执行’的全流程闭环。”英伟达相关负责人表示，Jetson Thor的设计初衷，就是为物理世界中的AI智能体提供“终极算力引擎”。
Jetson Thor 正致力于推动物理AI与通用机器人时代真正到来
作为英伟达Jetson系列的旗舰产品，Jetson Thor的核心竞争力源于其底层架构的全面革新。该平台搭载革命性的Blackwell GPU架构，这一架构专为高并行、低延迟的边缘AI计算设计，相比上一代Jetson AGX Orin，算力提升3倍，能效比提升50%，可提供高达2070 FP4 TFLOPS的AI算力——这一水平相当于10台传统工业边缘服务器的算力总和，足以同时处理20路4K摄像头视频流、16线激光雷达点云数据及多路力矩传感器信号。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“Jetson Thor 专为全球数百万开发者打造，助力他们构建可与物理世界交互、甚至改变物理世界的机器人系统。它具备无与伦比的性能与能效，还能够在边缘设备上同时运行多个生成式 AI 模型。作为一款卓越的超级计算机，Jetson Thor 正致力于推动物理 AI 与通用机器人时代真正到来。”
“2070 FP4 TFLOPS的算力不是一个抽象数字，而是机器人‘看懂世界、做出决策’的基础。”英伟达Jetson产品经理解释道，“以视觉语言行为模型（VLA）为例，一款70亿参数的VLA模型，在传统边缘平台上推理一次需要800毫秒，而在Jetson Thor上仅需45毫秒，延迟降低94%，这才能让机器人在动态环境中‘反应过来’。”
除了算力，Jetson Thor的128GB板载LPDDR5X内存同样是关键突破。该内存采用多通道并行设计，内存带宽高达5.3TB/s，可同时加载并运行语音识别（如Whisper Large V3）、大语言模型（如Llama 3 70B、Qwen-14B）、视觉语言模型（VLM）及视觉语言行为模型（VLA）等多个复杂AI模型，形成完整的端侧AI流水线。“过去，机器人需要把数据传到云端，让云端的模型分别处理后再返回指令，这其中仅仅是网络延迟就有200-500毫秒，加上模型推理时间，总响应时间超过1秒；现在，128GB内存能把所有模型“装”在机器人身上，响应时间直接压缩到200毫秒以内，达到人类对机器人交互的“自然感知”阈值。”
值得关注的是，Jetson Thor还可运行完整的英伟达AI软件栈，通过Isaac（机器人开发平台）、Metropolis（视频分析平台）和Holoscan（传感器处理平台）的协同，为几乎所有物理AI工作流提供加速。
世界机器人大会现场：Galbot G1 Premium演示惊艳，“感知-规划-执行”闭环流畅落地
2025世界机器人大会中，米文动力与英伟达联合参展，全球首台机体内部署Jetson Thor的银河通用机器人Galbot G1 Premium，在现场用一场工业物料搬运演示，让观众直观感受到了实时推理的力量。
记者在现场看到，演示开始后，Galbot G1 Premium（身高1.6米，负载能力15kg，全身拥有42个自由度，搭载6路GMSL高清摄像头、2路激光雷达及16路力矩传感器）首先启动自主感知模式。在Jetson Thor的驱动下，其视觉系统仅用2秒就完成了对所有料箱的位置、形态及堆叠关系的识别，屏幕上实时显示出每个料箱的坐标、材质硬度及可抓取点——这一过程中，Jetson Thor同时运行着物体检测模型（YOLOv11）和三维重建模型，处理着6路摄像头传输的4K视频流。
随后，Galbot G1 Premium进入自主决策阶段。根据“搬运编号为A12的蓝色塑料料箱至北侧传送带”的指令，Jetson Thor在1秒内完成规划：由于A12料箱被两个金属料箱夹紧，间隙仅3mm，无法直接抓取，需先以右臂从右侧轻轻拉开5mm间隙，再用双手协同抬取。这一决策过程，正是视觉语言行为模型（VLA）在实时运行——模型结合视觉数据（料箱间隙）、物理规则（金属料箱硬度高可施力）及动作库（单臂施力角度、力度），快速生成最优执行方案。
“这个演示的难点，在于‘无人工干预的全闭环’。”米文动力相关负责人在现场接受记者采访时表示，“过去，机器人处理这类任务，要么需要人工提前标注料箱位置，要么遇到障碍就停机等待指令；而Galbot G1 Premium能自主应对所有突发情况，核心就是Jetson Thor提供的算力支撑。如果没有2070 TFLOPS的算力，VLA模型无法在45毫秒内完成推理，一旦延迟超过100毫秒，机器人在调整动作时就可能碰撞料箱。”
米文动力“双方案”布局：BRD601 THOR适配人形机器人 APEX THOR锚定工业场景
作为英伟达Jetson Thor生态的核心合作伙伴，米文动力依托该平台推出了两大解决方案——BRD601 THOR载板与APEX THOR边缘计算平台，分别针对人形机器人的空间限制与工业场景的可靠性需求，形成“从核心载板到整机方案”的全链条支撑。
BRD601 THOR：紧凑型设计，为人形机器人“植入智慧大脑”
BRD601 THOR是米文动力专为空间要求极致的人形机器人设计的核心载板，其最大亮点在于“小尺寸、高集成”——载板尺寸仅为150mm×120mm×30mm，重量200g，完美适配人形机器人头腔（直径通常小于180mm）与躯干（厚度通常小于50mm）的狭窄部署空间。“人形机器人的内部空间比手机还紧张，传统边缘载板的尺寸往往超过200mm，根本无法安装。”米文动力相关负责人介绍，“我们通过多层PCB设计和高密度元器件布局，在缩小尺寸的同时，还保证了与Jetson Thor核心模块的完整兼容性。”
针对机器人运行中的高动态环境，BRD601 THOR进行了专项优化。其配备的加固型USB-C接口，符合IEC 60068-2-27抗冲击标准（可承受1500g的瞬时冲击）和IP67防护等级，能有效抵御工业场景中的震动、粉尘与液体溅落；同时，载板集成功率放大器接口，支持4声道语音输出，信噪比高达90dB，即便在85dB噪音的工厂环境中，机器人的语音播报清晰度仍能达到95%，解决了传统机器人“说话听不清”的问题。
在视觉感知方面，BRD601 THOR支持GMSL高速接口，可连接4路4K@60fps摄像头，数据传输延迟低于100微秒，且支持摄像头的同步触发与校准。“人形机器人需要通过多摄像头实现立体视觉，比如头部的2路摄像头负责远距离识别，躯干的2路摄像头负责近距离抓取定位，GMSL接口能确保这4路数据同步传输，避免因延迟差导致的视觉偏差。”
据米文动力相关负责人透露，BRD601 THOR已完成量产前的全部测试，目前已与银河通用等头部机器人厂商达成合作，“随着全栈式解决方案的推出，从摄像头到GPU内存的超低延迟数据通路已完全打通，厂商拿到载板后，只需接入自己的机器人本体，就能快速实现实时推理功能。
APEX THOR：工业级可靠性，重新定义边缘计算标杆
如果说BRD601 THOR聚焦“小型化”，那么APEX THOR则锚定“高可靠”，专为对稳定性、安全性有严苛要求的工业场景设计，如智能工厂、轨道交通、工程机械等。该平台通过工业级设计与功能安全认证，成为自主移动机器人（AMR）、轨道巡检机器人等设备的“强力心脏”。
在可靠性方面，APEX THOR提供IP65防护等级的系统设计选项——经过第三方测试，该平台在8小时连续粉尘环境（粉尘浓度10g/m³）中无任何元器件侵入，在95%相对湿度（温度40℃）的持续72小时测试中，运行稳定性保持100%。“在汽车焊接车间，粉尘和金属碎屑很多；在港口仓储，高湿度环境对电子设备是极大考验，APEX THOR的IP65防护能从容应对这些场景。”米文动力相关负责人表示。
强大的传感器融合能力是APEX THOR的另一大优势。该平台支持多达12路GMSL2视频输入（可连接12路800万像素摄像头）和4个10G以太网端口，总数据带宽超过100Gbps，能同时处理摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯导等多路传感器数据。“在智能工程机械领域，一台无人挖掘机需要同时接入6路摄像头、2路激光雷达和1路惯导，数据量每秒超过10GB，传统边缘平台根本无法承载，而APEX THOR能实现‘无丢包、低延迟’的融合处理。”
应用场景全面开花：从工厂到轨道，物理AI赋能多行业智能化升级
Jetson Thor解决方案的落地，不仅推动机器人技术突破，更在多个行业场景中展现出巨大的应用价值。除了大会现场演示的工业物料搬运，米文动力与英伟达已联合多家行业客户，在汽车制造、物流仓储、轨道交通、智能工程机械等领域开展试点应用，初步成果显著。
对于Jetson Thor解决方案的行业影响，多位专家表示，这一技术将加速物理AI从概念走向产业化，推动机器人产业进入“实时智能”新阶段。
对于未来规划，米文动力相关负责人透露，公司将持续深化与英伟达的合作，让实时推理技术走进家庭场景；英伟达方面则表示，将进一步完善Jetson Thor的生态体系，推动更多行业解决方案落地。
“物理AI的时代已经到来。”米文动力相关负责人在发布会上强调，“Jetson Thor不仅是一个算力平台，更是机器人‘实时推理之魂’。我们正将‘让机器人拥有智慧大脑’的愿景变为现实，未来，机器人将在工厂、仓库、家庭、城市等更多场景中，成为人类的可靠伙伴，推动全球产业智能化升级。”
