北京时间8月26日，英伟达发布机器人计算平台Jetson Thor的12个小时后，在北京海淀的灵初智能办公室里，机器人Psi V1亲自打开了自己的“新脑子”。
这是全球首批到货的Jetson Thor之一。目前，这套芯片已经以开发者套件的形式正式发售，售价为3499美元。
对于英伟达给机器人送上的“新大脑”，灵初智能的工程师钟伊凡告诉第一财经记者，Thor在算力和数据处理能力上的突破，能够让机器人直接在端侧运行大规模、高性能的模型，从而完成更通用和复杂的任务。
“当前灵初智能在训练中使用的是英伟达的显卡芯片，在模型端侧部署上使用的是英伟达的Orin和Thor。”钟伊凡说。
根据英伟达披露的数据，新一代Thor芯片基于Blackwell架构，在FP4精度下提供高达2070 TFLOPS，也就是每秒2070万亿次浮点计算的峰值算力，比上一代Orin芯片提升了7.5倍，能效提升3.5倍。
目前，机器人普遍采用云端+端侧的混合部署模式。一位深圳机器人企业的高管向第一财经记者坦言：“更通用的机器人模型，需要的算力是巨量的。”
在巨量的算力难题尚未解决前，快慢系统的架构或许是权宜之计。星海图联合创始人许华哲向记者解释，快系统主要部署在端侧，负责执行和即时反应，比如感知、控制、响应等，“端侧主要强调实时性和稳定性”。慢系统则更多在云端，承担理解、推理任务，“尤其是需要长链条逻辑推演的场景，通常是一些复杂的任务”。
然而，云端部署也带来了现实问题。“延迟很难避免，对于一些高节拍的场景，例如连续抓取、快速判断等，延迟会直接影响产品的安全性和可行性。”上述高管直言。
钟伊凡说，Thor在数据处理能力和接口带宽上的提升，让机器人能够直接承接来自高分辨率、高频率传感器的多模态输入，并及时完成处理。因此，更多原本依赖云端处理的任务，也可能被逐渐拉回到机器人本地完成，此举或将推动机器人在高节拍、复杂交互等场景中加速落地。
“先堆出算力天花板，再用Isaac、Cosmos、GR00T等全栈软件塑造开发者习惯，英伟达的目的只有一个。”萨摩耶云AI机器人行业研究员郑扬洋对记者表示，英伟达在机器人领域延续了 AIGC爆发前夜的那套逻辑：抢先把基础设施搭好，并力图在行业爆发前影响行业标准。
不过，郑扬洋指出，相比大模型训练相对集中的场景，机器人应用更为碎片化，既有成本压力，也需要长期场景验证。“竞争对手依然可以在低功耗芯片、细分场景或开源生态上形成差异化优势，这也是中国厂商的机会。”
中国阵营里面，多家厂商已经开始在“脑”环节展开部署。
今年6月，地瓜机器人发布了RDK S100开发套件，采用了“大小脑”异构架构设计，主打兼顾推理和实时运动控制，减少控制系统的体积和复杂度。
黑芝麻智能也为武汉大学“天问”人形机器人提供了华山A2000芯片和武当C1236芯片，分别用于机器人的“大脑”和“小脑”。
瑞芯微则针对机器人特点，推出了旗舰芯片RK3588，支持多模态数据处理和高性能计算，为机器人的感知、决策和执行提供底层算力支持。
郑扬洋表示，国产芯片的优势在于更高的性价比和更贴近市场的定制化服务，“因为更靠近国内的机器人厂商，因此在场景优化上也有一定的差异化优势。”因此，郑扬洋补充，英伟达堆出的“算力天花板”，未必就是机器人产业走向成熟的唯一答案。
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乔心怡
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