英伟达提升 Jetson Orin Nano 2 的推理速度，助力边缘机器人技术

Jetson Orin Nano 2 在保持与前代产品相同性能水平的同时，功耗更低。来源：英伟达

英伟达公司指出，随着人工智能模型效率的提升，越来越多的设备能够实现自主运行，但开发者需要专为边缘人工智能设计的紧凑型、节能型计算机。该公司今日推出了 NVIDIA Jetson Orin Nano 2，这是一款面向边缘人工智能的新款入门级计算机，据称可帮助全球数百万开发者构建面向物理人工智能应用的系统。

“如今的小型和中型前沿模型已经达到了去年最大型前沿模型的准确度，为边缘设备解锁了实时智能，”英伟达机器人与边缘人工智能副总裁 Deepu Talla 表示。 “Jetson Orin Nano 2 计算机让数百万开发者能够触及这一突破，为智能无人机、机器人和视觉人工智能系统中的实时推理提供了所需的性能和能效。”

“在过去三个月里，我们见证了驱动物理人工智能的开放模型如何演进，以及它们变得多么重要，”他在新闻发布会上补充道。 “一年前，前沿模型的参数规模还高达6000亿或1万亿。一年后，我们已能将这一级别的精度延伸至Orin Nano 2中的入门级边缘AI产品。这真是令人惊叹。”

NVIDIA Jetson Orin Nano 2 是该公司面向机器人领域的“三计算机、全栈”战略的一部分：Omniverse with Cosmos 提供测试仿真，DJX 支持训练，而 Jetson 作为“机器人大脑”负责运行时部署。

Jetson Orin Nano 2 提升精度与处理速度

“Jetson Orin Nano 2 在经济高效且节能的系统中，实现了 AI 和视频处理性能的显著飞跃，”NVIDIA 表示。该系统具备每秒 78 万亿次运算（TOPS）的 AI 计算能力、8GB 内存以及八核 Arm CPU。

Jetson Orin Nano 2 通过改进的张量核心和更高的内存带宽，将 Jetson Orin Nano Super 的推理性能提升了一倍，同时保持了相同的紧凑外形尺寸。 塔拉（Talla）向《机器人报告》（The Robot Report）透露，在 15 瓦模式下，Jetson Orin Nano 2 的功耗比前代产品降低了 40%，却能提供相同的峰值性能。

英伟达指出，其现有的开放式软件堆栈可在 Nano 2 上运行，该设备基于与数据中心相同的 GPU 架构构建。其设计旨在让现有 Orin 客户能够直接替换使用。

结合 Jetson 代理技能和该公司的技术生态系统，开发者现在可以运行针对内存高效边缘推理进行优化的最新大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）。其中包括 NVIDIA Cosmos、Nemotron、Gemma 4 和 Qwen 3 等开源模型。

“这突然解锁了一个此前无法企及的智能水平——在边缘AI领域，我们为此梦想了整整十年，”塔拉在新闻发布会上表示。 “这是一个具有里程碑意义的时刻，如今对于所有这些机器人和物理世界中的AI应用，我们实际上可以将LLM和VLM等前沿AI模型与其他自主能力相结合。我们相信这将加速AI在物理世界中的开发和部署。”

英伟达此前已更新了其高端 Jetson 产品线，包括面向主流应用的 Orin NX、Orin 以及 T3000/T2000，以及面向高级应用的 Jetson T5000/T4000。

开发者使用英伟达技术栈开发物理世界AI应用

英伟达表示，已有超过300万名开发者正在其机器人技术技术栈上进行开发。Cognex、斗山山猫（Doosan Bobcat）、Matic和Wing等合作伙伴正在评估或使用Jetson Orin Nano 2，将其应用于紧凑型设备中的实际边缘AI场景。

“数千家企业已将基于 Jetson 的入门级边缘 AI 集成到产品中，另有超过 10,000 家企业正在推出或开发基于 Jetson 的产品，”Talla 表示。

Alphabet旗下子公司Wing正在其配送无人机机队中使用Jetson Orin Nano Super和英伟达软件堆栈。该公司计划评估Jetson Orin Nano 2，以提升实时AI感知与推理能力，从而实现从本地商家到居民庭院的更快、更安全的配送。

“无人机配送依赖于能够快速、可靠地理解现实世界的人工智能，”Wing感知部门负责人迪努卡·阿贝瓦德纳（Dinuka Abeywardena）表示。“Wing正在探索Jetson Orin Nano 2，以此为开发响应更灵敏、能效更高的无人机铺平道路，从而帮助客户实现更快、更可靠的配送服务。”

Matic Robots 正利用 Jetson Orin Nano 2 实现其家用清洁机器人与用户之间更直观的交互。该公司正为这些机器人配备对话式人工智能、手势识别、精准建图和对家庭环境的语义理解能力，并提升其自主性。

“家用机器人需要理解人类，精确绘制空间地图，掌握物体和空间的布局，并在动态且不断变化的环境中自主进行清洁，”Matic Robotics联合创始人兼首席执行官纳夫尼特·达拉尔（Navneet Dalal）表示。 “借助 Jetson Orin Nano 2，Matic 可以在专为实时感知、交互和导航而打造的紧凑型家用机器人平台上，在边缘端运行最先进的 AI 模型。”

“伴侣机器人长期以来面临的问题是智能水平不足，但如今，随着这些前沿级智能技术的问世——它们可在 Orin Nano 或 Orin Nano 2 上实时运行——我们能够实现一类全新的应用，”塔拉（Talla）说道。 他还提到了 Hugging Face 的 Reachy Mini，该设备使用小型大语言模型（LLM）进行语音识别。

英伟达列举了AAEON、ADLINK、Advantech、Aetina、Antmicro、Aptiv、Auvidea、AVerMedia、Chuangleb、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、Neurealm、Plink、Realtimes、RidgeRun、RS、 Seeed Studio、Tauro Tech、Twowin、TZTek和YUAN等其他Jetson合作伙伴，这些企业正在开发载板、硬件、定制化AI软件及参考系统，以帮助客户加快产品上市速度。

Talla 表示，他预计 NVIDIA 的技术将实现通用导航和灵巧操作，并提升机器人的训练效果、安全性及自主性。NVIDIA 表示，Jetson Orin Nano 2 模块和开发套件将于 2027 年上半年上市。