NVIDIA випустила нову платформу для обчислень на рівні входу для роботів Jetson Orin Nano 2, спрямовану на застосунки крайнього штучного інтелекту, такі як роботи та дрони.Автор статті, джерело: Sina Tech
NVIDIA продовжує розширювати можливості штучного інтелекту (AI) з центрів обробки даних до реальних пристроїв, таких як роботи.
У вівторок, 25-го числа, за східним часом США, NVIDIA оголосила про запуск нової платформи для розрахунків робототехніки середнього класу Jetson Orin Nano 2, спрямованої на крайові застосунки штучного інтелекту, такі як роботи та дрони, де важливі витрати, споживання енергії та здатність до реального часу.
NVIDIA повідомляє, що Jetson Orin Nano 2 забезпечує вдвічі вищу продуктивність висновку порівняно з попереднім Jetson Orin Nano Super при збереженні того ж компактного розміру; у режимі споживання потужності 15 Вт він досягає такої ж продуктивності, що й попередній модуль, але зі споживанням на 40% менше потужності.
З точки зору апаратного забезпечення, Jetson Orin Nano 2 оснащений 8-ядерним процесором та 8 ГБ пам’яті, а його AI-потужність досягає 78 трильйонів операцій за секунду. NVIDIA повідомляє, що нова платформа підвищує здатність AI-висновків за рахунок оновлення тензорних ядер та збільшення пропускної здатності пам’яті, одночасно залишаючись сумісною з екосистемою програмного забезпечення NVIDIA, створеною для робототехніки та крайових AI-застосунків. Вона може запускати великі мовні та візуально-мовні моделі, оптимізовані щодо ефективності використання пам’яті, зокрема Cosmos, Nemotron, Gemma 4 та Qwen 3.
Значення цього запуску нового продукту полягає не лише у випуску компактного AI-комп’ютера з підвищеною продуктивністю. Зі зменшенням розмірів AI-моделей та постійним зростанням ефективності висновків завдання, які раніше залежали від хмарних обчислень — такі як візуальне розуміння, мовна взаємодія та прийняття рішень у реальному часі — поступово переходять на кінцеві пристрої, такі як роботи та дрони. NVIDIA прагне за допомогою Jetson Orin Nano 2 додатково знизити бар’єри для входу фізичного AI до базових пристроїв.
Малі AI-моделі прискорюють впровадження, зростає попит на інтелект на кінцевих пристроях роботів
Запуск Jetson Orin Nano 2 відбувається на етапі, коли галузь штучного інтелекту розширюється з хмари до кінцевих пристроїв.
На відміну від штучного інтелекту в центрах обробки даних, роботи та дрони мають більш суворі обмеження щодо обчислювальних платформ: обмежений розмір пристрою зазвичай не дозволяє встановлювати процесори з високою споживаною потужністю, одночасно вимагаючи постійного виконання візуального сприйняття, розуміння оточення та прийняття рішень під час руху. Тому кількість штучного інтелекту, що надається на одиницю споживаної потужності, часто важливіша, ніж просто досягнення пікової обчислювальної потужності.
NVIDIA повідомила, що Jetson Orin Nano 2 у режимі 15 Вт може досягти тієї ж продуктивності, що й попереднє покоління, але зі споживанням енергії на 40% нижчим. Для роботів і дронів, що працюють від батарей, це означає, що виробники можуть зменшити споживання енергії за тих самих вимог до продуктивності або використати зекономлену потужність для збільшення часу роботи, покращення охолодження або додавання додаткових сенсорів.
Тим часом швидке підвищення здатностей невеликих моделей штучного інтелекту також змінює межі застосування штучного інтелекту на кінцевих пристроях.
Тара, керівник бізнесу робототехніки та крайнього штучного інтелекту NVIDIA, сказав, що сьогодні точність деяких невеликих і середніх передових моделей досягла рівня великих передових моделей минулого року, що створює умови для реалізації реального часу інтелекту на крайових пристроях.
Раніше крайове штучне інтелектуальне оброблення виконувало такі завдання, як виявлення об’єктів та класифікація зображень; але зі зростанням здатностей моделей термінальні пристрої отримали більш складні здібності до розуміння мови, візуального міркування та багатомодального взаємодії.
Це також дозволяє роботам перейти від «здатності відчувати середовище» до «здатності розуміти середовище та вживати дій».
Від візуального розпізнавання до багатомодального розуміння, реальний час стає ключовим
NVIDIA позиціонує платформу Jetson як ключову обчислювальну базу для роботів, що отримують «фізичний інтелект».
Зараз інформація, яку повинен обробляти робот, більше не обмежується зображеннями, отриманими з камер, а також включає природні мовні команди, голос, просторову інформацію та дані з різних сенсорів. Для робота важливим умовою для досягнення автономної роботи є швидке локальне об’єднання цієї інформації та реакція з низькою затримкою.
Jetson Orin Nano 2 спрямований на кілька типових сценаріїв, включаючи побутових роботів, візуальні системи штучного інтелекту, дрони для доставки та дрони для інспекцій.
Наприклад, компанія Wing, дочірня компанія Google з доставки дронів, раніше використовувала Jetson Orin Nano Super та програмний стек NVIDIA у своїх дронах для доставки і планує оцінити Jetson Orin Nano 2. NVIDIA стверджує, що більша продуктивність і енергоефективність допоможуть Wing подальшого покращення реального часу штучного інтелекту для сприйняття та висновків дронів.
Компанія домашніх роботів Matic планує використовувати Jetson Orin Nano 2 для підвищення здатностей робота до природного мовлення, розпізнавання жестів, просторового картировання та семантичного розуміння, щоб робот міг більш автономно виконувати такі завдання, як прибирання.
Крім того, NVIDIA продемонструвала випадок використання Jetson Orin Nano 2 з роботом Reachy Mini. NVIDIA зазначила, що ця платформа може одночасно обробляти мовні моделі, голосові моделі та завдання реального часу з використанням комп’ютерного зору, що підтверджує здатність базових крайових обчислювальних платформ виконувати кілька моделей штучного інтелекту.
Для виробників роботів ця здатність важлива тим, що роботи більше не просто виконують фіксовані дії за передбаченими програмами, а можуть розуміти оточення на основі візуальної інформації та мовних команд, а потім динамічно коригувати свої дії.
Це також пояснює, чому NVIDIA протягом останніх років постійно підкреслює концепцію «фізичного ІІ»: штучний інтелект поступово переходить з програмних сервісів на екранах у реальний світ і нарешті починає керувати фізичними пристроями, такими як роботи, автомобілі та дрони.
Розширення розробників і партнерів, NVIDIA продовжує підсилювати екосистему роботів
Крім продуктивності чіпа, програмне забезпечення завжди було важливим конкурентним перевагою платформи NVIDIA Jetson.
NVIDIA повідомила, що наразі понад 3 мільйони розробників розробляють на їхній робототехнічній стек. З запуском Jetson Orin Nano 2 NVIDIA далі розширює екосистему програмного забезпечення, апаратного забезпечення та розробників, що базуються на штучному інтелекті для роботів. Cognex, and Matic
Щодо програмного забезпечення, Jetson Orin Nano 2 продовжує підтримувати платформу розробки роботів NVIDIA та здатний запускати великі мовні та візуально-мовні моделі, оптимізовані для ефективного використання пам’яті на крайових пристроях, зокрема моделі NVIDIA Cosmos, Nemotron, а також Gemma 4, Qwen 3.
Це означає, що розробники можуть безпосередньо розгорнути мовне розуміння, візуальне розуміння та здатність до міркувань на терміналах роботів за допомогою відносно обмежених апаратних ресурсів, не покладаючись повністю на хмарні сервери.
Екосистема обладнання також розширюється.
NVIDIA повідомила, що партнери, такі як ArduPilot, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Connect Tech та Seeed Studio, розробляють плати завантаження, апаратні системи, програмне забезпечення штучного інтелекту та еталонні проекти навколо Jetson Orin Nano 2, щоб допомогти виробникам роботів скоротити терміни розробки та виведення продуктів на ринок.
NVIDIA також зазначила, що до перших компаній, які почали використовувати або досліджувати Jetson Orin Nano 2, належать Cognex, Doosan Bobcat, Matic тощо, а Wing також планує оцінити цю платформу.
З більш довгострокової перспективи NVIDIA намагається створити не лише окремий бізнес з чіпами для роботів, а повну екосистему, що охоплює моделі штучного інтелекту, програмні інструменти, обчислювальні платформи та роботизовані пристрої.
Ця модель має певну схожість із конкурентною перевагою NVIDIA у сфері штучного інтелекту для центрів обробки даних: поєднання продуктивності апаратного забезпечення та програмної екосистеми створює синергію, яку далі підсилює велика кількість розробників, що збільшує привабливість платформи.
Новий продукт очікується на ринку в першій половині наступного року, комерційний внесок ще не реалізований
Проте варто зазначити, що Jetson Orin Nano 2 наразі все ще перебуває на етапі запуску, і до його реального виходу на ринок ще досить далеко.
NVIDIA повідомила, що модуль та розробницький комплект Jetson Orin Nano 2 очікуються на ринку в першій половині 2027 року. Тому прямий внесок нового продукту у фінансові результати NVIDIA за короткостроковий період залишається під питанням.
З точки зору продуктової стратегії, NVIDIA поступово доповнює свою систему продуктів для робототехніки та фізичного штучного інтелекту: з одного боку, за допомогою робототехнічних обчислювальних платформ вищої продуктивності для задоволення вимог складних застосунків; з іншого боку, за допомогою вхідного рівня платформи Jetson Orin Nano 2, штучний інтелект інференс поширюється на кінцеві пристрої, де критичними є витрати та споживання енергії.
Якщо майбутні малі мовні та візуальні мовні моделі продовжуватимуть швидко збільшувати свою потужність, а витрати на виведення постійно знижуватимуться, то попит на обчислювальну потужність штучного інтелекту на кінцевих пристроях, таких як роботи та дрони, може подальше зростати.
Для NVIDIA це означає, що ринок, за який вона бореться, поступово розширюється від традиційних обчислень штучного інтелекту в центрах обробки даних до «мозків» штучного інтелекту, що лежать в основі таких пристроїв реального світу, як роботи та дрони. Jetson Orin Nano 2 є важливим кроком у напрямку ще більш широкого ринку кінцевих споживачів.