各行业的智能设备正迅速迭代升级。汽车正在演进为由 AI 驱动的平台，能够承载自动驾驶、智能座舱与个性化体验；机器人也进入了加速期——从人形机器人到自主移动机器人（AMR），再到工业智能系统，都在向实时感知、推理与决策的方向迈进。
要释放这些设备的潜能，离不开一套“安全优先”的计算底座：既要有数据中心级的性能与扩展能力，也要兼顾能效与功能安全。基于 Arm Neoverse 架构的 CPU，NVIDIA 推出了搭载 DRIVE AGX Thor 与 Jetson Thor 的前沿平台，为下一代车辆和机器人提供强劲算力支撑。
DRIVE AGX Thor：面向汽车的高效可扩展 AI 计算平台
基于 Arm Neoverse V3AE CPU 打造，面向自动驾驶复杂工作负载优化，强调高能效与可扩展性。
在功能安全方面，平台以确定性性能为核心设计目标，面向 ISO 26262 等车规要求，保障关键任务可靠运行。
在 FP4 精度下峰值可达约 2,000 TFLOPS，可在单一平台上并行承载预测性 ADAS、驾驶员监控、自然语音交互等多种 AI 工作流。
作为系统算力核心，Neoverse V3AE 与 NVIDIA Blackwell GPU 及专用加速器紧密协同，为“AI 定义汽车”提供持续学习与自适应进化能力。
开发者套件提供桌面级（SKU10）与车载级（SKU12）两个版本，便于软硬件联调与快速迭代。
Jetson Thor：推动机器人与物理 AI 的实时智能
将 Neoverse V3AE 的高单核与高能效优势延展至机器人场景，面向多模态、实时 AI 工作负载而生。
支持在边缘侧同步完成感知、推理与控制，满足人形机器人、AMR 与工业系统对低时延与高吞吐的双重要求。
与 NVIDIA Blackwell 组合时，在 FP4 精度下峰值约 2,000 TFLOPS；相较前代 Orin，计算性能可达约 7.5 倍、能效约 3.5 倍提升（视具体配置与模型而定）。
典型应用：
人形机器人：并行运行视觉、语言、运动规划等模型，实现自然交互与灵巧动作控制。
工业自动化：为仓储、产线设备与机械臂提供高性能本地推理与安全控制。
医疗机器人：结合多传感器融合与先进 AI，支持监护、康复与手术辅助等任务。
CPU、GPU 与加速器的协同演进
新平台在 CPU 性能上较前代可实现显著提升（最高约 3.1 倍，受工况影响），并在单一平台中整合更多内核与更强 GPU 图形/推理能力。
这种异构协同为复杂机器人控制回路与高带宽传感器处理提供了稳定的实时基础。
Neoverse V3AE 的核心价值
单线程性能强、可扩展性高，可并行运行多组复杂 AI 模型。
面向安全关键的实时任务，强调确定性、隔离性与可靠性，满足严苛车规需求。
以每瓦性能见长，适用于车辆与各类边缘机器人，支持在功耗可控前提下持续运行生成式与感知类工作负载。
适合多传感器数据融合与时延敏感决策，让系统在关键场景下保持快速、稳健响应。
生态与软件栈：为开发者降本增效
汽车方向：DriveOS 7.0.3 面向功能安全场景进行准备，支持安全启动，并为常见与生成式 AI 模型提供 TensorRT 加速优化。
机器人与边缘 AI：Isaac、Metropolis、Holoscan 等框架帮助团队加速从原型到量产的全过程。
结合 Arm 完备的开发工具链与生态支持，开发者可降低集成复杂度、缩短上市周期，把更多精力投入到差异化创新。
面向产业落地的通用算力底座
DRIVE AGX Thor 与 Jetson Thor 的推出，意味着以 Arm 为核心的高效计算正进一步走向规模化应用：
在汽车领域，赋予“AI 定义汽车”更强的实时自适应能力，兼顾安全、效率与体验。
在机器人领域，为人形机器人、自主设备与工业系统带来更强的本地智能与安全弹性。
