NVIDIA 推出新款 Jetson Thor 電腦，推動主流機器人與邊緣 AI 發展由NVIDIA Blackwell 架構驅動的全新 T3000 與 T2000 模組，搭配 NVIDIA Jetson 軟體的記憶體最佳化功能與代理技能，協助合作夥伴與客戶將先進的機器人、視覺 AI 與邊緣工作負載，移轉至精巧且節能的系統

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NVIDIA 推出新款 Jetson Thor 電腦，推動主流機器人與邊緣 AI 發展由NVIDIA Blackwell 架構驅動的全新 T3000 與 T2000 模組，搭配 NVIDIA Jetson 軟體的記憶體最佳化功能與代理技能，協助合作夥伴與客戶將先進的機器人、視覺 AI 與邊緣工作負載，移轉至精巧且節能的系統

文．圖／陳信榮 2026-07-16 12:11:43

通用型機器人與自主機器正從研究實驗室走向真實世界的大規模商用部署，帶動了對精巧、節能，且能在邊緣執行基礎模型的人工智慧（AI）超級電腦需求。

為滿足這項需求，NVIDIA 今日推出 T3000 與 T2000，這兩款全新模組以 NVIDIA Thor 架構為基礎，可支援機器人與邊緣 AI 應用的大規模商用部署。

Jetson AGX Thor 正驅動著新一代人形機器人與機器人系統，並逐漸獲得各產業採用。包括 1X、Agile Robots、Amazon Robotics、波士頓動力、FANUC、Hitachi 與達明機器人在內的領先企業，皆正在此平台上進行開發。

運用 T3000 推動人形機器人與機器人技術部署

支撐這些能力的硬體包括 Jetson 與 IGX T3000 模組，這些模組在精巧的外型中提供 865 FP4 TFLOPS 的 AI 運算能力，其體積與功耗約為 T5000 的一半。Jetson T3000 結合 NVIDIA Blackwell GPU、8 核心 Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X 記憶體、273GB/s 記憶體頻寬，以及 25 GbE 的連線能力。IGX T3000 則在提供相同效能的同時，整合功能安全機制，並可順暢執行 NVIDIA Halos for Robotics 全端安全系統，適用於人類身旁運作的機器人。

儘管體積更加精巧，T3000 在多模態工作負載上的推論效能仍與 T5000 相近，包括大型語言模型、視覺語言模型、視覺語言動作模型與世界基礎模型。在記憶體價格高漲之際，移轉至 T3000 有助於降低成本。

運用 T2000 擴大邊緣 AI 應用

Jetson T2000 將 Thor 架構帶入更廣泛的邊緣 AI 系統。憑藉 400 FP4 TFLOPS 運算效能與 16GB 記憶體，它為開發者提供了一個切入點，用以建構視覺 AI 代理、自主移動機器人、工業機械手臂與其他智慧機器。

隨著新款 NVIDIA Jetson 模組問世，NVIDIA 現已提供可擴展的邊緣 AI 平台，其效能橫跨 70 TOPS 至 2,000 TFLOPS，讓開發者幾乎可因應任何邊緣 AI 工作負載。

全新代理技能為所有 Jetson 裝置自動執行記憶體最佳化

AI 代理正透過自動執行記憶體最佳化、系統配置與部署任務，改變了開發者的生產力。這些任務過去需要仰賴大量人工作業與深厚的領域專業知識。

藉由全新發布的 Jetson 代理技能（Jetson agent skills），開發者可在數天內完成整個軟體堆疊的最佳化，並大幅節省記憶體，不再需要耗費數週。這些技能支援完整 Jetson 產品組合，包括 Jetson Thor 與 Jetson Orin，讓開發者可在較低記憶體配置下，執行能力更強大的工作負載。

這樣一來，開發者可降低系統成本、加快部署速度，並能在不影響效能的情況下，於相同產品層級中改採容量低一級的記憶體 SKU。

各產業與地區的企業已透過軟體最佳化加速開發，同時大幅節省記憶體用量。

包括 UBTech 與 Agile Robots 在內的人形機器人領導廠商，以及工業解決方案供應商 Connect Tech，皆將記憶體用量最多降低 15GB，因此得以從 NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB 模組改用 32GB 模組。

在智慧零售領域，SandStar 將記憶體用量最多降低 4GB，因此可改在 NVIDIA Jetson Orin NX 8GB 模組上部署，而非 16GB 配置。在陪伴型機器人領域，LOVOT 機器人的開發商 GROOVE X 運用 Jetson 的異質 AI 加速器來最佳化工作負載分配，藉此降低記憶體用量，並能在記憶體容量較低的配置上進行部署。

在智慧運輸領域，NoTraffic 將 Jetson TX2 NX 上的記憶體用量降低 30%，因此無須提高硬體需求，即可為其智慧交通平台騰出空間，以加入更多 AI 功能。

代理技能可簡化開發流程，NVIDIA NemoClaw 藍圖則負責協調智慧代理，使 Jetson 成為支援代理型 AI 的物理 AI 平台，能夠大規模執行進階推理、自主決策與任務自動化。

將 Cosmos 3 Edge 導入 NVIDIA Thor 產品陣容

NVIDIA 今日擴充 NVIDIA Cosmos 3 系列前沿開放世界基礎模型。此系列以具身系統的機器人基礎模型為設計目標，現在新增一款與 NVIDIA Thor 平台相容的輕量級模型。Cosmos 3 Edge 是一款擁有 40 億參數的模型，可協助具身系統觀察世界、即時進行推理，並透過裝置端推論預測與生成動作。運用開放式的 Cosmos 框架，開發者約一天內即可針對特定具身形態與感測器對 Cosmos 3 Edge 進行後訓練，縮小模擬與現實之間的落差，隨後再部署至 Jetson Thor，以進行即時視覺分析與裝置端的機器人策略制定。

立即透過模擬模式展開開發

全新模組與 NVIDIA Thor 系列採用相同的晶片架構與軟體堆疊，可提供無縫的開發路徑。開發者現在即可透過通路合作夥伴提供的 Jetson AGX Thor 開發套件展開開發，並模擬 T3000 與 T2000 模組的效能。

開發者可運用 NVIDIA 的完整物理 AI 軟體堆疊，包括用於機器人模擬與感知的 NVIDIA Isaac，並搭配開放式模型，例如 NVIDIA Nemotron、Cosmos 3 與 Isaac GR00T，加速開發新一代機器人、自主機器與視覺 AI 代理。

開發者可於本月稍晚可透過 JetPack 7.2.1 開始使用 T3000 模擬模式。未來版本亦將支援 T2000 模擬模式。Jetson T3000 與 T2000 模組預計於 2027 年第一季上市。

凌華科技、研華、研揚科技、安提國際、Auvidea、圓剛科技、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、創博、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、天准，以及聰泰科技等 Jetson 生態系合作夥伴，均已提供以 Thor 為基礎的解決方案。Antmicro、Neurealm、REBOTNIX 與 RidgeRun 等軟體合作夥伴，將為轉移至全新模組的客戶提供模擬與移轉解決方案。

隨著物理 AI 與具身 AI 逐步邁向主流部署，全新 NVIDIA Thor 電腦為開發者提供可擴充的基礎，協助將智慧人形機器人與自主機器帶入真實世界。

立即前往 NVIDIA Marketplace 尋找 Jetson AGX Thor 開發套件並展開開發。

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