當前，人形機器人正逐步邁向?qū)嶋H應(yīng)用部署階段，其落地節(jié)奏取決于物理智能與實時推理能力的發(fā)展。隨著NVIDIA Jetson Thor平臺的正式面市，Analog Devices, Inc. (ADI)將進一步加速人形機器人與自主移動機器人(AMR)的研發(fā)進程。

通過將ADI的邊緣感知、精密運動控制、電源完整性及確定性連接技術(shù)與Jetson Thor的計算能力、Holoscan Sensor Bridge及Isaac Sim全面整合，雙方正共同為具備推理能力的機器人構(gòu)建一條從仿真到實際部署的規(guī)?；涞芈窂健?/p>

物理智能的全新標桿

Jetson Thor重新定義了機器人技術(shù)的可能性。該平臺搭載NVIDIA Blackwell GPU、Transformer引擎、多實例GPU (MIG)技術(shù)、14核Arm Neoverse V3AE CPU，以及高達128GB的LPDDR5X內(nèi)存，能在移動級功耗范圍內(nèi)實現(xiàn)2070 FP4 TFLOPS的服務(wù)器級AI計算性能。同時，其高吞吐量I/O接口(包括4×25 GbE)可提供實時融合密集型多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)所需的帶寬。

憑借這一能力，NVIDIA Jetson Thor成為首個能大規(guī)模運行機器人基礎(chǔ)模型的平臺，從視覺-語言模型到視覺-語言-動作模型，均能提供穩(wěn)定支持。這一突破使機器人跳出單純的感知層面，邁入兼具推理能力與物理智能行為的全新階段。而這與ADI的研發(fā)核心方向高度契合：通過傳感、感知、控制與連接技術(shù)，讓此類推理能力在真實場景中發(fā)揮作用，實現(xiàn)高精度的物理交互。

ADI邊緣AI副總裁Paul Golding：“機器人首次能夠理解復(fù)雜任務(wù)。ADI提供精密的物理底層技術(shù)，結(jié)合NVIDIA Jetson Thor的推理能力，可實時響應(yīng)現(xiàn)實世界的物理環(huán)境。雙方攜手合作將推動人形機器人從仿真環(huán)節(jié)穩(wěn)步邁向可快速部署階段?！?/p>

基礎(chǔ)模型：推理與物理智能的關(guān)鍵

機器人基礎(chǔ)模型將數(shù)十年的技術(shù)難題整合優(yōu)化，打造出具備多元感知能力的人形機器人，助力其實現(xiàn)接近人類速度的靈巧操控動作。不過，此類模型的真正突破在于推理能力：通過整合多模態(tài)輸入，實時完成任務(wù)規(guī)劃、環(huán)境適應(yīng)與動作執(zhí)行。

正如我們在2025年第三季度財報電話會議中所分享，隨著這一技術(shù)變革的發(fā)展，ADI的業(yè)務(wù)也將迎來進一步拓展。人形機器人的每個關(guān)節(jié)都需要精準的電流、位置與扭矩控制；每一次物理接觸都需要觸覺與傳感反饋；同時還需配備多個感知節(jié)點，而每個節(jié)點背后，都蘊含著信號鏈、感知棧與電源管理的業(yè)務(wù)機會，這些領(lǐng)域均需滿足確定性運行與低延遲的要求，而這正是ADI的技術(shù)優(yōu)勢所在。

彌合Sim2Real差距

我們正將機器人基礎(chǔ)模型嵌入ADI的開發(fā)棧，通過這一舉措彌合仿真到現(xiàn)實(Sim2Real)的差距，確保ADI硬件在NVIDIA Isaac Sim中的表現(xiàn)與在真實場景中完全一致。我們的目標清晰明確：在NVIDIA Isaac Sim中構(gòu)建物理精度最高的機器人相關(guān)解決方案，讓研發(fā)團隊既能以仿真速度快速迭代方案，又能依托ADI硬件與NVIDIA Jetson Thor，無縫擴展至真實系統(tǒng)并實現(xiàn)部署。

物理智能通過融合傳感、執(zhí)行與策略學(xué)習(xí)和推理能力，賦予機器人執(zhí)行精密工業(yè)任務(wù)的能力。為此，需滿足四大核心要求：高保真邊緣傳感、高能效且功能安全的電源方案、與中央計算單元的確定性連接，以及可實現(xiàn)Sim2Real閉環(huán)的數(shù)字孿生技術(shù)。

如今，我們已具備實現(xiàn)這一目標的條件：NVIDIA提供Jetson Thor作為計算基礎(chǔ)，ADI提供信號鏈保真度、電源完整性及相關(guān)解決方案，使其實現(xiàn)落地應(yīng)用。

ADI為人形機器人帶來的核心價值

面向頻繁接觸操作的高保真邊緣傳感能力：我們正在研發(fā)創(chuàng)新型多模態(tài)觸覺傳感技術(shù)，同時提供ToF深度傳感器、高精度IMU、關(guān)節(jié)編碼器及多軸力/扭矩傳感器，可精準捕捉機器人的接觸狀態(tài)與本體感知數(shù)據(jù)。

精密運動控制與功能安全電源方案：ADI提供電流、位置、扭矩相關(guān)的驅(qū)動與控制方案，搭配先進的多圈磁傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)精準、高能效且安全的執(zhí)行控制。

與中央計算單元的確定性連接：我們具備時間同步數(shù)據(jù)鏈路能力，將針對自身數(shù)據(jù)架構(gòu)棧優(yōu)化的定制算子與Holoscan平臺集成，以可控延遲的方式將高密度傳感器與感知數(shù)據(jù)流傳入NVIDIA Jetson Thor。

仿真與數(shù)字孿生保真度：ADI面向NVIDIA Isaac Sim/Omniverse提供的高質(zhì)量傳感器模型及參數(shù)化器件行為模擬功能，與ADI硬件完全匹配，能夠提升策略遷移效率，實現(xiàn)從仿真環(huán)境到真實系統(tǒng)的任務(wù)完成率。

ADI機器人技術(shù)棧如何與Jetson Thor平臺適配

Holoscan Sensor Bridge借助NVIDIA JetPack 7實現(xiàn)確定性數(shù)據(jù)輸入，通過針對ADI數(shù)據(jù)棧優(yōu)化的Holoscan算子，將ADI傳感器/執(zhí)行器的同步數(shù)據(jù)流式傳輸至NVIDIA Jetson Thor的GPU/CPU，且全程保持可控延遲。

4×25 GbE互連技術(shù)可實現(xiàn)機器人手部、手臂、軀干及感知節(jié)點間的高吞吐量、時間對齊數(shù)據(jù)融合，憑借ADI連接技術(shù)專長，確保感知-推理-動作閉環(huán)的同步性與低延遲。

Thor平臺的2070 FP4 TFLOPS計算性能支持NVIDIA Isaac GR00T等基礎(chǔ)模型及VLM/LLM推理任務(wù)，ADI的觸覺傳感器、ToF深度傳感器、IMU及編碼器輸入數(shù)據(jù)可增強模型訓(xùn)練與運行策略，使實時推理具備物理精準性。

基于MIG的工作負載分區(qū)可將GPU劃分為獨立算力切片，分別用于移動控制、抓取規(guī)劃、感知處理及VLA策略，簡化功能分解流程。

ADI邊緣AI副總裁Paul Golding：“以NVIDIA Jetson Thor為‘大腦’，以ADI的高保真?zhèn)鞲?、信號鏈保真度及確定性連接為‘神經(jīng)系統(tǒng)’，我們正加速推動機器人從NVIDIA Isaac Sim走向工廠車間，并確保其具備物理精準性?！?/p>

推理與物理智能的未來展望

我們觀察到，物流、農(nóng)業(yè)及手術(shù)機器人領(lǐng)域?qū)θ诵螜C器人的需求正持續(xù)攀升。前沿應(yīng)用場景包括數(shù)據(jù)中心與汽車制造中對線纜組件的靈巧操作，這類任務(wù)對速度、精度與可重復(fù)性有著極高要求。雙方在NVIDIA Isaac Sim中就數(shù)字孿生與策略訓(xùn)練展開協(xié)作，將ADI技術(shù)棧與NVIDIA Jetson Thor深度集成，不僅能滿足這一需求，更將縮短人形機器人從概念到量產(chǎn)的周期。

這套技術(shù)棧(高保真?zhèn)鞲小⒋_定性連接及基于數(shù)字孿生的策略訓(xùn)練)同樣可拓展至其他平臺，例如AMR。目前，我們正與NVIDIA合作，通過我們的IMU、深度傳感器及輪式編碼器將ADI的感知技術(shù)集成到cuVSLAM中。而這僅僅是開始，NVIDIA Jetson Thor的推出為我們與NVIDIA的合作開啟了新篇章。歡迎關(guān)注我們的官網(wǎng)，獲取可應(yīng)用于您項目的最新動態(tài)與發(fā)布信息。

產(chǎn)品供應(yīng)及后續(xù)步驟

NVIDIA Jetson AGX Thor開發(fā)者套件與NVIDIA Jetson T5000：有關(guān)當前產(chǎn)品供應(yīng)情況、NVIDIA JetPack 7支持情況及訂購方式，請咨詢NVIDIA官方渠道。

ADI評估硬件與軟件：請聯(lián)系A(chǔ)DI機器人團隊，協(xié)助您將傳感器、電源及連接技術(shù)路線圖與基于NVIDIA Jetson Thor的設(shè)計相匹配，并探討如何提前獲取仿真模型與觸覺傳感技術(shù)。