Inilunsad ng NVIDIA ang bagong henerasyon ng entry-level robot computing platform na Jetson Orin Nano 2, na nakatuon sa mga edge AI application tulad ng robot at drone.

May-akda ng artikulo, pinagkunan: Sina Tech

NVIDIA ay patuloy na ipinapalawig ang kakayahan ng artificial intelligence (AI) mula sa data center patungo sa mga real-world device tulad ng mga robot.

Sa Martes, ika-25 ng Eastern Time, inanunsyo ng NVIDIA ang paglunsad ng huling henerasyon ng entry-level robot computing platform na Jetson Orin Nano 2, na nakatuon sa mga edge AI application tulad ng robot at drone na may malaking pagmamalasakit sa gastos, konsumo ng enerhiya, at kakayahan sa real-time computing.

Sinabi ng NVIDIA na ang Jetson Orin Nano 2 ay may dalawang beses na mas mataas na performance sa inference kumpara sa nakaraang Jetson Orin Nano Super, habang nananatili sa parehong kompakto na sukat; sa mode ng 15-watt power consumption, maaari itong magbigay ng parehong performance ng nakaraang modelo ngunit may 40% mas mababang power consumption.

Mula sa hardware, ang Jetson Orin Nano 2 ay may 8-core processor at 8GB memory, na nagbibigay ng AI computing power na 78 trilyon na operasyon bawat segundo. Sinabi ng NVIDIA na ang bagong platform ay nagpapabuti sa AI inference capability sa pamamagitan ng pag-upgrade sa tensor cores at pagpapataas ng memory bandwidth, habang patuloy na kompatibulo sa software ecosystem ng NVIDIA para sa robotics at edge AI, at kayang patakbuhin ang mga malalaking language model at visual language model na optimizado para sa memory efficiency, kabilang ang Cosmos, Nemotron, Gemma 4, at Qwen 3.

Hindi lamang ang paglalabas ng isang mas makapangyarihang maliit na AI computer ang kahalagahan ng pagpapakilala na ito. Habang patuloy na maliit ang mga AI model at tumataas ang kanilang efisiyensiya sa pagpapatakbo, ang mga gawain na dating nakabatay sa cloud tulad ng pag-unawa sa larawan, interaksyon sa wika, at real-time na desisyon ay nagsisimulang lumipat patungo sa mga terminal device tulad ng robot at drone. Nais ng NVIDIA na bawasan pa ang hadlang para sa pagpasok ng physical AI sa mga entry-level na device sa pamamagitan ng Jetson Orin Nano 2.

Mabilis ang pagpapatupad ng mga maliit na AI model, tumataas ang pangangailangan sa robotic edge intelligence

Ang paglunsad ng Jetson Orin Nano 2 ay nangyayari sa panahon kung saan ang industriya ng artificial intelligence ay umiiwas mula sa cloud patungo sa endpoint.

Sa pagkakaiba sa AI ng data center, ang mga robot at drone ay may mas mahigpit na limitasyon sa computing platform: limitado ang sukat ng device, kadalasan ay hindi kayang magdala ng mataas na pagkakasunod-sunod na processor, at kailangan pa nilang magpatuloy sa pagpapagana ng visual perception, environmental understanding, at decision-making habang naglalakbay. Kaya, ang dami ng AI computing power na maaaring ibigay bawat yunit ng power consumption ay kadalasang mas mahalaga kaysa sa paghahanap lamang ng peak computing power.

Sinabi ng NVIDIA na ang Jetson Orin Nano 2 ay maaaring magbigay ng parehong performance sa 15-watt mode na may 40% mas mababang power consumption kaysa sa nakaraang henerasyon. Para sa mga robot at drone na nagagamit ng battery, nangangahulugan ito na ang mga tagagawa ng device ay maaaring mabawasan ang paggamit ng enerhiya habang nananatili sa parehong mga kinakailangang performance, o maaaring gamitin ang natipid na power para palakasin ang battery life, cooling capacity, o iba pang mga sensor configuration.

Samantala, patuloy na umuunlad ang kakayahan ng mga maliit na AI model, at ito ay nagbabago sa hangganan ng aplikasyon ng AI sa endpoint.

Sinabi ni Tara, head ng robotics at edge AI business ng NVIDIA, na ang ilang mga maliit at katamtamang malalaking frontier model sa kasalukuyan ay nakakamit na ang antas ng akurasyon ng mga malalaking frontier model noong nakaraan, na nagbuo ng mga kondisyon para sa real-time intelligence sa edge devices.

Kanina, ang edge AI ay kadalasang ginagamit para sa mga gawain tulad ng paghahanap ng layunin at pagklasipikasyon ng imahe; ngunit kasunod ng pagpapalakas ng mga modelo, ang mga terminal device ay nagsisimula nang magkaroon ng mas kumplikadong pag-unawa sa wika, visual reasoning, at maraming modalidad na interaksyon.

Ito ay nagpapagawa sa robot na lumipat mula sa “kakayahang makaramdam ng kapaligiran” patungo sa “kakayahang maintindihan ang kapaligiran at mag-act”.

Mula sa visual recognition patungo sa multimodal understanding, ang real-time decision-making ay naging mahalaga

NVIDIA ay nagpapakilala sa Jetson platform bilang mahalagang computational foundation para sa mga robot upang makamit ang "physical intelligence".

Sa kasalukuyan, ang impormasyon na kailangang tratuhin ng robot ay hindi na limitado sa mga imahe na kinukuha ng camera, kundi kasama na rin ang mga natural language instruction, boses, espasyal na impormasyon, at data mula sa iba’t ibang sensor. Para sa robot, ang pagpapagsama ng mga impormasyong ito nang mabilis sa lokal at ang pagtugon nang mababang latency ay mahalagang kondisyon para sa pagkamit ng autonomous operation.

Ang Jetson Orin Nano 2 ay nakatarget sa mga karaniwang escenario, kabilang ang mga robot sa bahay, mga sistema ng visual na AI, mga drone sa paghahatid, at mga drone sa pagsusuri.

Halimbawa, ang Wing, ang kumpanya ng drone delivery na kabilang sa Google, ay nagsimula nang gamitin ang Jetson Orin Nano Super at ang software stack ng NVIDIA sa kanilang mga drone para sa pagdala, at plano nilang suriin ang Jetson Orin Nano 2. Sinasabi ng NVIDIA na ang mas mataas na performance at efficiency ay maaaring tumulong sa Wing na higit pang mapabuti ang real-time AI perception at reasoning capability ng kanilang mga drone.

Ang kompanya ng home robot na Matic ay plano na gamitin ang Jetson Orin Nano 2 upang mapalakas ang natural language interaction, gesture recognition, spatial mapping, at semantic understanding ng robot, upang makatulong sa robot na mas awtomatikong matapos ang mga gawain tulad ng paglilinis.

Dagdag pa, ipinakita ng NVIDIA ang kaso ng paggamit ng Jetson Orin Nano 2 sa Reachy Mini robot. Sinasabi ng NVIDIA na ang platform na ito ay maaaring magtratrabaho nang sabay-sabay sa mga language model, speech model, at mga real-time visual AI task, na nagpapakita ng kakayahan ng isang entry-level edge computing platform na magamit para sa maraming AI models.

Para sa mga tagagawa ng robot, mahalaga ang kakayahang ito dahil hindi na lamang ang robot ay nagpapatupad ng mga nakapre-set na pagkilos batay sa programa, kundi nakakaintindi sila ng kaligiran gamit ang mga impormasyon mula sa paningin at mga utos sa wika, at nakakapag-adjust nang dinamiko ng kanilang pagkilos.

Ito rin ang dahilan kung bakit patuloy na pinapahalagahan ng NVIDIA ang “Physical AI” sa mga nakaraang taon: ang artificial intelligence ay mula sa mga software service sa screen ay unti-unting papasok sa totoong mundo at hahawak sa mga pisikal na device tulad ng robot, kotse, at drone.

Pagpapalawak ng mga developer at mga kasosyo, patuloy na pagsusulong ng NVIDIA sa ekosistema ng robot

Bukod sa performance ng chip, ang software ecosystem ay patuloy na mahalagang kompetitibong advantage ng NVIDIA Jetson platform.

Sinabi ng NVIDIA na mayroon nang higit sa 3 milyong developer na nagtatrabaho sa kanilang robot technology stack. Kasabay ng paglunsad ng Jetson Orin Nano 2, patuloy ng NVIDIA ang pagpapalawak ng software, hardware, at developer ecosystem na nakabatay sa robot AI. Cognex, and Matic

Sa aspeto ng software, patuloy na suportahan ng Jetson Orin Nano 2 ang robot development platform ng NVIDIA at kayang jalurin ang mga malalaking language model at visual language model na optimal sa memorya para sa edge devices, kabilang ang Cosmos, Nemotron, Gemma 4, Qwen 3 at iba pang mga model ng NVIDIA.

Ibig sabihin nito na ang mga developer ay maaaring mag-deploy ng direkta sa terminal ng robot ang pag-unawa sa wika, pag-unawa sa biswal, at kakayahang mag-isip sa ilalim ng relatif na limitadong hardware resources, nang hindi kailangang bumalangkas sa buo sa cloud server.

Ang hardware ecosystem ay patuloy na lumalawak.

Inilah ng NVIDIA na ang mga kasosyo tulad ng Advantech, ADLINK, Aetina, Antmicro, Aptiv, Connect Tech, at Seeed Studio ay nagtatrabaho sa pagbuo ng carrier boards, hardware systems, AI software, at reference designs para sa Jetson Orin Nano 2 upang tulungan ang mga manufacturer ng robot na maikliin ang kanilang development at time-to-market cycles.

Kasama rin ng NVIDIA ang mga unang kumpanya na gumagamit o sinusuri ang Jetson Orin Nano 2, kabilang ang Cognex, Doosan Bobcat, at Matic, at plano rin ni Wing na suriin ang platform na ito.

Sa mas mahabang panahon, ang ninanais ng NVIDIA ay hindi lamang isang hiwalay na negosyo ng chip para sa robot, kundi isang buong ekosistema na kumakapal ng mga modelong pang-ai, mga tool sa software, mga platform sa kompyutasyon, at mga terminal na robot.

May katulad na modelo ito sa kompetitibong advantage na itinatag ng NVIDIA sa larangan ng artificial intelligence sa data center: pamamagitan ng pagbuo ng synergy sa pagitan ng hardware performance at software ecosystem, at pagpapalawak pa ng atraksyon ng platform sa pamamagitan ng malaking grupo ng mga developer.

Inaasahang ma-launch sa unang kalahati ng susunod na taon, at ang komersyal na kontribusyon ay nasa pag-antay pa

Gayunpaman, mahalagang tandaan na ang Jetson Orin Nano 2 ay kasalukuyang nasa fase ng pagpapalabas at mayroon pa ring ilang panahon bago ito maging available sa merkado.

Ipinahayag ng NVIDIA na inaasahang maibebenta ang Jetson Orin Nano 2 module at development kit sa unang kalahati ng 2027. Kaya, ang direkta at kontribusyon ng bagong produkto sa pagsasagawa ng NVIDIA sa malapit na panahon ay kailangan pa ng pagmamasid.

Batay sa produkto layout, patuloy na pinapakinabangan ng NVIDIA ang kanilang sistema ng produkto para sa robotika at pisikal na artificial intelligence: sa isang aspeto, sa pamamagitan ng mas mataas na performance na robot computing platform upang matugunan ang mga kumplikadong aplikasyon; at sa ibang aspeto, sa pamamagitan ng mga entry-level na platform tulad ng Jetson Orin Nano 2 upang i-lower ang AI inference patungo sa mga terminal device na mas sensitibo sa gastos at consumpasyon ng enerhiya.

Kung patuloy na mabilis na umuunlad ang kakayahan ng mga maliit na language model at visual language model, samantalang tumutuloy ang pagbaba ng gastos sa pag-iisip, maaaring lalong lumawak ang pangangailangan ng mga robot, drone, at iba pang mga device sa computing power ng edge artificial intelligence.

Para sa NVIDIA, ibig sabihin nito na ang pamilihan na ipinaglalaban nito ay nagmumula sa tradisyonal na computing ng artificial intelligence sa data center at tumataas patungo sa mga "utak" ng artificial intelligence sa likod ng mga real-world device tulad ng robot at drone. Ang Jetson Orin Nano 2 ay isang mahalagang hakbang nito upang mas lalong mababa sa mas malawak na merkado ng endpoint.