在AI技术迅猛发展的今天，人工智能正从“虚拟世界”迈向“物理世界”，迎来一场全新的变革浪潮——物理 AI。这一变革不仅意味着计算与决策能力的飞跃，更是人工智能与现实场景的深度融合，从而推动各类智能实体在真实世界中“动起来”，具备前所未有的自主能力与执行力。

在厨房里，有具备精细操作能力的正在为人类服务；在工业生产线上，AI驱动的自动化设备将生产效率提升至新的高度；在手术室，AI协同的机械臂帮助医生完成更精准的操作；在农田、城市道路和仓储物流中心，AI正在赋予自动驾驶和智能感知系统以全新能力。这一切都预示着：人工智能的下一步发展不仅是计算和决策能力的提升，更是“动手能力”的革命。

未来的AI，不再仅停留在数据中心和虚拟模型，它将深入物理世界，帮助人类解决实际问题。而这场物理AI革命，才刚刚拉开帷幕。

为了加速这场变革，NVIDIA 推出了全新的 Jetson Orin Nano Super 开发套件。从官网的产品图氛围并结合发布时机来看，这更像是黄教主为边缘智能玩家们奉上的一份圣诞大礼。作为面向边缘 AI 领域的入门级平台，它不仅在性能上实现飞跃，具备67 TOPS算力与102 GB/s 内存带宽，还专为生成式 AI 模型与复杂推理任务设计，成为机器人、无人机、自动化设备等边缘设备开发者的重要工具。25W 功耗下的高性价比表现，让这一开发套件能够以更低成本推动物理 AI 的落地与普及。

AI闭环生态：三大计算大脑驱动数据、模型与物理世界的智能协同

随着人工智能技术的不断演进，AI 正从纯粹的虚拟世界走向与现实深度融合的闭环生态。这一闭环依托三类核心计算平台，打通了数据生成、模型训练与物理部署的链条，实现了智能系统从理论到实践的完整落地。

首先，通过数据生成平台，高性能计算系统能够快速生成高质量的合成数据，弥补真实数据采集难、成本高的短板。这些数据通过虚拟仿真模拟现实场景中的复杂情况，为 AI 模型的训练提供强大支撑。这一环节依赖于NVIDIA Omniverse，这是一个开放的仿真平台，可以重建复杂的物理世界并生成接近真实的数据。同时，NVIDIA DGX 系列可提供强大的算力支持，确保数据生成过程的高效运行。

其次，在模型训练与开发阶段，数据被输入至数据中心级的高算力系统中，驱动深度学习模型不断迭代优化。AI 模型在这一过程中逐步具备更高的决策与分析能力，为实际应用做好充分准备。在这一环节，NVIDIA DGX A100/H100等数据中心级算力平台承担着核心角色，为深度学习和复杂 AI 模型提供持续的训练与优化。同时，通过如 AWS、Azure 等提供的基于NVIDIA GPU的云服务进行分布式训练，AI 模型的开发效率进一步提升。这一阶段实现了从数据到智能模型的转化，让 AI 能够具备更强的理解与决策能力，迎接复杂应用场景的挑战。

最终，训练好的模型部署到物理世界的智能设备与机器人中，广泛应用于自动驾驶、智慧工厂、工业机器人等场景。在这一环节，NVIDIA Jetson 系列（如 Jetson Orin Nano、Orin NX、AGX Orin）专为机器人、工业自动化、智能边缘设备等场景设计，提供高效的 AI 推理能力。同时，面向自动驾驶领域，NVIDIA Drive 平台支持智能车辆实现实时感知与决策，让 AI 技术真正服务于物理世界。在实际部署过程中，这些设备设备通过实际运行持续收集数据，并反馈到训练与生成平台，从而形成了数据驱动的完整闭环优化流程。

这一闭环生态让 AI 技术具备了从虚拟到物理的全链路能力，推动了数据、模型与现实场景的深度协同，构建出更加智能、高效的未来世界。

Jetson Orin Nano Super开发套件：极具性价比的生成式 AI 超级计算平台

人工智能逐渐融入现实世界，边缘计算正成为物理 AI 落地的关键。Jetson Orin Nano Super 开发套件为开发者提供了高性能、低功耗、经济实惠的物理 AI 开发平台，助力智能设备与机器人实现快速部署和迭代。

从命名中就不难看出此次全新推出的Jetson Orin Nano Super开发套件在整个Jetson Orin 平台产品中的定位，它是属于Nana的性能增强版， 处于入门级的性能增强定位，专为那些需要更高算力和更大内存带宽的边缘 AI 开发者设计。

据悉，这一套件相比Nano套件在性能与数据处理方面实现了显著提升：

· 算力增强：从40 TOPS提升至67 TOPS，在边缘设备上支持更复杂的 AI 推理任务。

· 内存带宽提升：从68 GB/s增加到102 GB/s，确保大规模数据的高效传输与处理。

· 更强的模型推理能力：性能提升高达1.7 倍，适配于实时推理、机器人感知与决策等物理 AI 应用。

· 功耗优化：运行功耗为25W，在高效能与低能耗之间取得理想平衡，适合边缘设备和嵌入式应用场景。

总体而言，Jetson Orin Nano Super主要面向中低功耗且需要增强性能的边缘 AI 应用场景，填补了入门级与中端平台之间的性能空白，为开发者提供了一个高性能且经济实惠的开发选择。

Jetson Orin Nano Super 开发平台在边缘端实现了对生成式 AI 和视觉模型的显著性能提升，覆盖大型语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）和视觉 Transformer（Vision Transformers）三大领域，为边缘设备带来了更强大的智能推理能力。

1. 大型语言模型（LLMs）

Jetson Orin Nano Super 提供了对主流轻量级大语言模型的性能优化。例如：

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

应用场景：这些语言模型可用于边缘设备的自然语言处理（NLP）任务，如智能语音助手、边缘端的实时文本分析，以及工业和客服场景中的语义理解与对话生成。

这使得即便在低功耗边缘设备上，也能实现高效的语言理解与生成，适合需要离线部署的场景，如远程设备、无人机和边缘计算节点。

2. 视觉语言模型（VLMs）

视觉语言模型通过融合图像与文本数据，提升了多模态理解能力。例如：

InternVL 2.5 4B模型性能提升高达2.04 倍，Qwen2-VL和SmolVLM等也达到1.57 倍以上的提升。

应用场景：VLMs 广泛用于智能机器人与工业视觉应用，比如智能检测设备能够识别图像中的物体，同时生成描述，帮助物流分拣、自动化质量检测、辅助零售分析等。此外，它们还适用于人机交互界面，如具备视觉识别与对话功能的服务机器人。

这些性能提升，让边缘设备能够高效执行视觉与语言融合任务，赋能更复杂的智能感知与决策系统。

3. 视觉 Transformer（ViTs）

视觉 Transformer 模型是近年来计算机视觉领域的重要发展方向，尤其适用于图像分析和视觉感知任务。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也达到了约1.6 倍的增益。

应用场景：这些模型可广泛用于边缘设备的计算机视觉任务，如物体检测、目标跟踪、图像分割与分类，具体应用包括智慧城市的智能监控、自动驾驶系统的环境感知，以及无人机进行航拍图像的实时分析。

Jetson Orin Nano Super 的强大性能，使得视觉 Transformer 在边缘端具备了低延迟、高效能的运行能力，满足复杂的实时视觉需求。

而仅仅有硬件是不够的，在生成式 AI 与边缘智能快速发展的浪潮中，NVIDIA Jetson 平台正通过软硬件结合为开发者提供完整、可落地的解决方案。Jetson 不仅是硬件平台，更通过整合生态资源、开源工具和社区支持，成为推动物理 AI 与生成式 AI 边缘部署的重要支撑。

NVIDIA Jetson AI 实验室为来自开源社区的前沿模型提供即插即用的支持，同时搭配直观易懂的教程，帮助开发者快速上手。更重要的是，Jetson 平台背后有一个活跃的开源社区，开发者可以从其他项目中汲取灵感，或借助社区的广泛技术支持解决实际开发难题。

还提供了包括机器人、视觉与传感器在内的多场景应用软件栈，涵盖多个核心场景，包括：

· NVIDIA Isaac：面向机器人技术，提供机器人感知、路径规划与自主导航的工具链。

· NVIDIA Metropolis：专为视觉 AI 设计，适用于智能视频分析、目标检测与环境感知等应用。

· NVIDIA Holoscan：聚焦传感器数据处理，特别适合医疗、工业等需要实时传感器融合的任务。

围绕 Jetson 平台，NVIDIA也已构建起成熟的生态合作体系，为开发者提供全方位的技术支持，包括与合作伙伴提供定制化软件开发与开发者工具，满足不同应用场景的需求；提供摄像头及其他传感器的技术支持，确保硬件与系统的高效集成；产品解决方案的定制服务，加速设备从开发到市场落地。

写在最后

Jetson Orin Nano Super开发套件不仅让生成式 AI 和视觉模型能够在边缘端高效运行，还通过更低的功耗与更高的性价比，为智能设备和等物理 AI 应用提供了坚实的计算基础。无论是语言理解、视觉感知，还是多模态融合，这一平台都将加速边缘 AI 的广泛落地，让智能设备在更多场景中实现实时推理与自主决策，为物理世界的智能化带来巨大变革。