在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，人工智能正從“虛擬世界”邁向“物理世界”，迎來一場全新的變革浪潮——物理 AI。這一變革不僅意味著計(jì)算與決策能力的飛躍，更是人工智能與現(xiàn)實(shí)場景的深度融合，從而推動各類智能實(shí)體在真實(shí)世界中“動起來”，具備前所未有的自主能力與執(zhí)行力。

在廚房里，有具備精細(xì)操作能力的機(jī)器人正在為人類服務(wù)；在工業(yè)生產(chǎn)線上，AI驅(qū)動的自動化設(shè)備將生產(chǎn)效率提升至新的高度；在手術(shù)室，AI協(xié)同的機(jī)械臂幫助醫(yī)生完成更精準(zhǔn)的操作；在農(nóng)田、城市道路和倉儲物流中心，AI正在賦予自動駕駛和智能感知系統(tǒng)以全新能力。這一切都預(yù)示著：人工智能的下一步發(fā)展不僅是計(jì)算和決策能力的提升，更是“動手能力”的革命。

未來的AI，不再僅停留在數(shù)據(jù)中心和虛擬模型，它將深入物理世界，幫助人類解決實(shí)際問題。而這場物理AI革命，才剛剛拉開帷幕。

為了加速這場變革，NVIDIA 推出了全新的 Jetson Orin Nano Super 開發(fā)套件。從官網(wǎng)的產(chǎn)品圖氛圍并結(jié)合發(fā)布時(shí)機(jī)來看，這更像是黃教主為邊緣智能玩家們奉上的一份圣誕大禮。作為面向邊緣 AI 領(lǐng)域的入門級平臺，它不僅在性能上實(shí)現(xiàn)飛躍，具備67 TOPS算力與102 GB/s 內(nèi)存帶寬，還專為生成式 AI 模型與復(fù)雜推理任務(wù)設(shè)計(jì)，成為機(jī)器人、無人機(jī)、自動化設(shè)備等邊緣設(shè)備開發(fā)者的重要工具。25W 功耗下的高性價(jià)比表現(xiàn)，讓這一開發(fā)套件能夠以更低成本推動物理 AI 的落地與普及。

AI閉環(huán)生態(tài)：三大計(jì)算大腦驅(qū)動數(shù)據(jù)、模型與物理世界的智能協(xié)同

隨著人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)，AI 正從純粹的虛擬世界走向與現(xiàn)實(shí)深度融合的閉環(huán)生態(tài)。這一閉環(huán)依托三類核心計(jì)算平臺，打通了數(shù)據(jù)生成、模型訓(xùn)練與物理部署的鏈條，實(shí)現(xiàn)了智能系統(tǒng)從理論到實(shí)踐的完整落地。

首先，通過數(shù)據(jù)生成平臺，高性能計(jì)算系統(tǒng)能夠快速生成高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)真實(shí)數(shù)據(jù)采集難、成本高的短板。這些數(shù)據(jù)通過虛擬仿真模擬現(xiàn)實(shí)場景中的復(fù)雜情況，為 AI 模型的訓(xùn)練提供強(qiáng)大支撐。這一環(huán)節(jié)依賴于NVIDIA Omniverse，這是一個(gè)開放的仿真平臺，可以重建復(fù)雜的物理世界并生成接近真實(shí)的數(shù)據(jù)。同時(shí)，NVIDIA DGX 系列可提供強(qiáng)大的算力支持，確保數(shù)據(jù)生成過程的高效運(yùn)行。

其次，在模型訓(xùn)練與開發(fā)階段，數(shù)據(jù)被輸入至數(shù)據(jù)中心級的高算力系統(tǒng)中，驅(qū)動深度學(xué)習(xí)模型不斷迭代優(yōu)化。AI 模型在這一過程中逐步具備更高的決策與分析能力，為實(shí)際應(yīng)用做好充分準(zhǔn)備。在這一環(huán)節(jié)，NVIDIA DGX A100/H100等數(shù)據(jù)中心級算力平臺承擔(dān)著核心角色，為深度學(xué)習(xí)和復(fù)雜 AI 模型提供持續(xù)的訓(xùn)練與優(yōu)化。同時(shí)，通過如 AWS、Azure 等提供的基于NVIDIA GPU的云服務(wù)進(jìn)行分布式訓(xùn)練，AI 模型的開發(fā)效率進(jìn)一步提升。這一階段實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到智能模型的轉(zhuǎn)化，讓 AI 能夠具備更強(qiáng)的理解與決策能力，迎接復(fù)雜應(yīng)用場景的挑戰(zhàn)。

最終，訓(xùn)練好的模型部署到物理世界的智能設(shè)備與機(jī)器人中，廣泛應(yīng)用于自動駕駛、智慧工廠、工業(yè)機(jī)器人等場景。在這一環(huán)節(jié)，NVIDIA Jetson 系列（如 Jetson Orin Nano、Orin NX、AGX Orin）專為機(jī)器人、工業(yè)自動化、智能邊緣設(shè)備等場景設(shè)計(jì)，提供高效的 AI 推理能力。同時(shí)，面向自動駕駛領(lǐng)域，NVIDIA Drive 平臺支持智能車輛實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知與決策，讓 AI 技術(shù)真正服務(wù)于物理世界。在實(shí)際部署過程中，這些設(shè)備設(shè)備通過實(shí)際運(yùn)行持續(xù)收集數(shù)據(jù)，并反饋到訓(xùn)練與生成平臺，從而形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動的完整閉環(huán)優(yōu)化流程。

這一閉環(huán)生態(tài)讓 AI 技術(shù)具備了從虛擬到物理的全鏈路能力，推動了數(shù)據(jù)、模型與現(xiàn)實(shí)場景的深度協(xié)同，構(gòu)建出更加智能、高效的未來世界。

Jetson Orin Nano Super開發(fā)套件：極具性價(jià)比的生成式 AI 超級計(jì)算平臺

人工智能逐漸融入現(xiàn)實(shí)世界，邊緣計(jì)算正成為物理 AI 落地的關(guān)鍵。Jetson Orin Nano Super 開發(fā)套件為開發(fā)者提供了高性能、低功耗、經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的物理 AI 開發(fā)平臺，助力智能設(shè)備與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)快速部署和迭代。

從命名中就不難看出此次全新推出的Jetson Orin Nano Super開發(fā)套件在整個(gè)Jetson Orin 平臺產(chǎn)品中的定位，它是屬于Nana的性能增強(qiáng)版， 處于入門級的性能增強(qiáng)定位，專為那些需要更高算力和更大內(nèi)存帶寬的邊緣 AI 開發(fā)者設(shè)計(jì)。

據(jù)悉，這一套件相比Nano套件在性能與數(shù)據(jù)處理方面實(shí)現(xiàn)了顯著提升：

· 算力增強(qiáng)：從40 TOPS提升至67 TOPS，在邊緣設(shè)備上支持更復(fù)雜的 AI 推理任務(wù)。

· 內(nèi)存帶寬提升：從68 GB/s增加到102 GB/s，確保大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效傳輸與處理。

· 更強(qiáng)的模型推理能力：性能提升高達(dá)1.7 倍，適配于實(shí)時(shí)推理、機(jī)器人感知與決策等物理 AI 應(yīng)用。

· 功耗優(yōu)化：運(yùn)行功耗為25W，在高效能與低能耗之間取得理想平衡，適合邊緣設(shè)備和嵌入式應(yīng)用場景。

總體而言，Jetson Orin Nano Super主要面向中低功耗且需要增強(qiáng)性能的邊緣 AI 應(yīng)用場景，填補(bǔ)了入門級與中端平臺之間的性能空白，為開發(fā)者提供了一個(gè)高性能且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的開發(fā)選擇。

Jetson Orin Nano Super 開發(fā)平臺在邊緣端實(shí)現(xiàn)了對生成式 AI 和視覺模型的顯著性能提升，覆蓋大型語言模型（LLMs）、視覺語言模型（VLMs）和視覺 Transformer（Vision Transformers）三大領(lǐng)域，為邊緣設(shè)備帶來了更強(qiáng)大的智能推理能力。

1. 大型語言模型（LLMs）

Jetson Orin Nano Super 提供了對主流輕量級大語言模型的性能優(yōu)化。例如：

Llama 3.1、Qwen 2.5、Gemma等模型的推理性能提升最高達(dá)1.63 倍（Gemma 2B）。

應(yīng)用場景：這些語言模型可用于邊緣設(shè)備的自然語言處理（NLP）任務(wù)，如智能語音助手、邊緣端的實(shí)時(shí)文本分析，以及工業(yè)和客服場景中的語義理解與對話生成。

這使得即便在低功耗邊緣設(shè)備上，也能實(shí)現(xiàn)高效的語言理解與生成，適合需要離線部署的場景，如遠(yuǎn)程設(shè)備、無人機(jī)和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

2. 視覺語言模型（VLMs）

視覺語言模型通過融合圖像與文本數(shù)據(jù)，提升了多模態(tài)理解能力。例如：

InternVL 2.5 4B模型性能提升高達(dá)2.04 倍，Qwen2-VL和SmolVLM等也達(dá)到1.57 倍以上的提升。

應(yīng)用場景：VLMs 廣泛用于智能機(jī)器人與工業(yè)視覺應(yīng)用，比如智能檢測設(shè)備能夠識別圖像中的物體，同時(shí)生成描述，幫助物流分揀、自動化質(zhì)量檢測、輔助零售分析等。此外，它們還適用于人機(jī)交互界面，如具備視覺識別與對話功能的服務(wù)機(jī)器人。

這些性能提升，讓邊緣設(shè)備能夠高效執(zhí)行視覺與語言融合任務(wù)，賦能更復(fù)雜的智能感知與決策系統(tǒng)。

3. 視覺 Transformer（ViTs）

視覺 Transformer 模型是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，尤其適用于圖像分析和視覺感知任務(wù)。例如：

CLIP ViT-B/14和DINOv2-B/14等模型性能提升至1.69 倍和1.68 倍，其他模型如Grounding-DINO和ViT-B/16也達(dá)到了約1.6 倍的增益。

應(yīng)用場景：這些模型可廣泛用于邊緣設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，如物體檢測、目標(biāo)跟蹤、圖像分割與分類，具體應(yīng)用包括智慧城市的智能監(jiān)控、自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知，以及無人機(jī)進(jìn)行航拍圖像的實(shí)時(shí)分析。

Jetson Orin Nano Super 的強(qiáng)大性能，使得視覺 Transformer 在邊緣端具備了低延遲、高效能的運(yùn)行能力，滿足復(fù)雜的實(shí)時(shí)視覺需求。

而僅僅有硬件是不夠的，在生成式 AI 與邊緣智能快速發(fā)展的浪潮中，NVIDIA Jetson 平臺正通過軟硬件結(jié)合為開發(fā)者提供完整、可落地的解決方案。Jetson 不僅是硬件平臺，更通過整合生態(tài)資源、開源工具和社區(qū)支持，成為推動物理 AI 與生成式 AI 邊緣部署的重要支撐。

NVIDIA Jetson AI 實(shí)驗(yàn)室為來自開源社區(qū)的前沿模型提供即插即用的支持，同時(shí)搭配直觀易懂的教程，幫助開發(fā)者快速上手。更重要的是，Jetson 平臺背后有一個(gè)活躍的開源社區(qū)，開發(fā)者可以從其他項(xiàng)目中汲取靈感，或借助社區(qū)的廣泛技術(shù)支持解決實(shí)際開發(fā)難題。

英偉達(dá)還提供了包括機(jī)器人、視覺與傳感器在內(nèi)的多場景應(yīng)用軟件棧，涵蓋多個(gè)核心場景，包括：

· NVIDIA Isaac：面向機(jī)器人技術(shù)，提供機(jī)器人感知、路徑規(guī)劃與自主導(dǎo)航的工具鏈。

· NVIDIA Metropolis：專為視覺 AI 設(shè)計(jì)，適用于智能視頻分析、目標(biāo)檢測與環(huán)境感知等應(yīng)用。

· NVIDIA Holoscan：聚焦傳感器數(shù)據(jù)處理，特別適合醫(yī)療、工業(yè)等需要實(shí)時(shí)傳感器融合的任務(wù)。

圍繞 Jetson 平臺，NVIDIA也已構(gòu)建起成熟的生態(tài)合作體系，為開發(fā)者提供全方位的技術(shù)支持，包括與合作伙伴提供定制化軟件開發(fā)與開發(fā)者工具，滿足不同應(yīng)用場景的需求；提供攝像頭及其他傳感器的技術(shù)支持，確保硬件與系統(tǒng)的高效集成；產(chǎn)品解決方案的定制服務(wù)，加速設(shè)備從開發(fā)到市場落地。

寫在最后

英偉達(dá)Jetson Orin Nano Super開發(fā)套件不僅讓生成式 AI 和視覺模型能夠在邊緣端高效運(yùn)行，還通過更低的功耗與更高的性價(jià)比，為智能設(shè)備和機(jī)器人等物理 AI 應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的計(jì)算基礎(chǔ)。無論是語言理解、視覺感知，還是多模態(tài)融合，這一平臺都將加速邊緣 AI 的廣泛落地，讓智能設(shè)備在更多場景中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理與自主決策，為物理世界的智能化帶來巨大變革。