在AI技術迅猛發(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算與決策能力的飛躍，更是人工智能與現實場景的深度融合，從而推動各類智能實體在真實世界中“動起來”，具備前所未有的自主能力與執(zhí)行力。

在廚房里，有具備精細操作能力的機器人正在為人類服務；在工業(yè)生產線上，AI驅動的自動化設備將生產效率提升至新的高度；在手術室，AI協同的機械臂幫助醫(yī)生完成更精準的操作；在農田、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以全新能力。這一切都預示著：人工智能的下一步發(fā)展不僅是計算和決策能力的提升，更是“動手能力”的革命。

未來的AI，不再僅停留在數據中心和虛擬模型，它將深入物理世界，幫助人類解決實際問題。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。從官網的產品圖氛圍并結合發(fā)布時機來看，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 領域的入門級平臺，它不僅在性能上實現飛躍，具備67 TOPS算力與102 GB/s 內存帶寬，還專為生成式 AI 模型與復雜推理任務設計，成為機器人、無人機、自動化設備等邊緣設備開發(fā)者的重要工具。25W 功耗下的高性價比表現，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)：三大計算大腦驅動數據、模型與物理世界的智能協同

隨著人工智能技術的不斷演進，AI 正從純粹的虛擬世界走向與現實深度融合的閉環(huán)生態(tài)。這一閉環(huán)依托三類核心計算平臺，打通了數據生成、模型訓練與物理部署的鏈條，實現了智能系統從理論到實踐的完整落地。

首先，通過數據生成平臺，高性能計算系統能夠快速生成高質量的合成數據，彌補真實數據采集難、成本高的短板。這些數據通過虛擬仿真模擬現實場景中的復雜情況，為 AI 模型的訓練提供強大支撐。這一環(huán)節(jié)依賴于NVIDIA Omniverse，這是一個開放的仿真平臺，可以重建復雜的物理世界并生成接近真實的數據。同時，NVIDIA DGX 系列可提供強大的算力支持，確保數據生成過程的高效運行。

其次，在模型訓練與開發(fā)階段，數據被輸入至數據中心級的高算力系統中，驅動深度學習模型不斷迭代優(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，為實際應用做好充分準備。在這一環(huán)節(jié)，NVIDIA DGX A100/H100等數據中心級算力平臺承擔著核心角色，為深度學習和復雜 AI 模型提供持續(xù)的訓練與優(yōu)化。同時，通過如 AWS、Azure 等提供的基于NVIDIA GPU的云服務進行分布式訓練，AI 模型的開發(fā)效率進一步提升。這一階段實現了從數據到智能模型的轉化，讓 AI 能夠具備更強的理解與決策能力，迎接復雜應用場景的挑戰(zhàn)。

最終，訓練好的模型部署到物理世界的智能設備與機器人中，廣泛應用于自動駕駛、智慧工廠、工業(yè)機器人等場景。在這一環(huán)節(jié)，NVIDIA Jetson 系列（如 Jetson Orin Nano、Orin NX、AGX Orin）專為機器人、工業(yè)自動化、智能邊緣設備等場景設計，提供高效的 AI 推理能力。同時，面向自動駕駛領域，NVIDIA Drive 平臺支持智能車輛實現實時感知與決策，讓 AI 技術真正服務于物理世界。在實際部署過程中，這些設備設備通過實際運行持續(xù)收集數據，并反饋到訓練與生成平臺，從而形成了數據驅動的完整閉環(huán)優(yōu)化流程。

這一閉環(huán)生態(tài)讓 AI 技術具備了從虛擬到物理的全鏈路能力，推動了數據、模型與現實場景的深度協同，構建出更加智能、高效的未來世界。

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

人工智能逐漸融入現實世界，邊緣計算正成為物理 AI 落地的關鍵。Jetson Orin Nano Super 開發(fā)套件為開發(fā)者提供了高性能、低功耗、經濟實惠的物理 AI 開發(fā)平臺，助力智能設備與機器人實現快速部署和迭代。

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Jetson Orin 平臺產品中的定位，它是屬于Nana的性能增強版， 處于入門級的性能增強定位，專為那些需要更高算力和更大內存帶寬的邊緣 AI 開發(fā)者設計。

據悉，這一套件相比Nano套件在性能與數據處理方面實現了顯著提升：

· 算力增強：從40 TOPS提升至67 TOPS，在邊緣設備上支持更復雜的 AI 推理任務。

· 內存帶寬提升：從68 GB/s增加到102 GB/s，確保大規(guī)模數據的高效傳輸與處理。

· 更強的模型推理能力：性能提升高達1.7 倍，適配于實時推理、機器人感知與決策等物理 AI 應用。

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

總體而言，Jetson Orin Nano Super主要面向中低功耗且需要增強性能的邊緣 AI 應用場景，填補了入門級與中端平臺之間的性能空白，為開發(fā)者提供了一個高性能且經濟實惠的開發(fā)選擇。

Jetson Orin Nano Super 開發(fā)平臺在邊緣端實現了對生成式 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）三大領域，為邊緣設備帶來了更強大的智能推理能力。

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1.63 倍（Gemma 2B）。

應用場景：這些語言模型可用于邊緣設備的自然語言處理（NLP）任務，如智能語音助手、邊緣端的實時文本分析，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備上，也能實現高效的語言理解與生成，適合需要離線部署的場景，如遠程設備、無人機和邊緣計算節(jié)點。

2. 視覺語言模型（VLMs）

視覺語言模型通過融合圖像與文本數據，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2.04 倍，Qwen2-VL和SmolVLM等也達到1.57 倍以上的提升。

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

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

3. 視覺 Transformer（ViTs）

視覺 Transformer 模型是近年來計算機視覺領域的重要發(fā)展方向，尤其適用于圖像分析和視覺感知任務。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也達到了約1.6 倍的增益。

應用場景：這些模型可廣泛用于邊緣設備的計算機視覺任務，如物體檢測、目標跟蹤、圖像分割與分類，具體應用包括智慧城市的智能監(jiān)控、自動駕駛系統的環(huán)境感知，以及無人機進行航拍圖像的實時分析。

Jetson Orin Nano Super 的強大性能，使得視覺 Transformer 在邊緣端具備了低延遲、高效能的運行能力，滿足復雜的實時視覺需求。

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 實驗室為來自開源社區(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 平臺背后有一個活躍的開源社區(qū)，開發(fā)者可以從其他項目中汲取靈感，或借助社區(qū)的廣泛技術支持解決實際開發(fā)難題。

英偉達還提供了包括機器人、視覺與傳感器在內的多場景應用軟件棧，涵蓋多個核心場景，包括：

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

· NVIDIA Metropolis：專為視覺 AI 設計，適用于智能視頻分析、目標檢測與環(huán)境感知等應用。

· NVIDIA Holoscan：聚焦傳感器數據處理，特別適合醫(yī)療、工業(yè)等需要實時傳感器融合的任務。

圍繞 Jetson 平臺，NVIDIA也已構建起成熟的生態(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，滿足不同應用場景的需求；提供攝像頭及其他傳感器的技術支持，確保硬件與系統的高效集成；產品解決方案的定制服務，加速設備從開發(fā)到市場落地。

寫在最后

英偉達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行，還通過更低的功耗與更高的性價比，為智能設備和機器人等物理 AI 應用提供了堅實的計算基礎。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，讓智能設備在更多場景中實現實時推理與自主決策，為物理世界的智能化帶來巨大變革。