数据中心里的模型若不能在机器旁边跑起来，工厂就不会为它改产线。NVIDIA这周把边缘侧的算力、小模型和产业联盟一起补上了。
NVIDIA是图形处理器和人工智能计算平台公司。Jetson是它面向机器人、相机和工业设备的边缘计算产品线，Thor是其中的新架构一代。所谓边缘，是计算发生在设备本地，而不是每次都把画面送回云端。公司宣布扩展Jetson Thor，推出T3000与T2000两款计算模组，把数据中心级人工智能性能带到自主机器上。
Jetson T3000： 紧凑外形下提供865 FP4 TFLOPS人工智能算力。FP4是一种低精度浮点格式，用更少的位数换更高的吞吐，适合推理而不是科学计算里的高精度仿真。模组尺寸与功耗约为高端T5000的一半，集成Blackwell GPU、八核Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X内存、273GB/s带宽，并支持25 GbE。面向安全关键场景的IGX T3000在同等性能上集成功能安全机制，可运行NVIDIA Halos for Robotics全栈安全系统。功能安全，是设备在故障时要能进入可预期的安全状态，而不是只追求跑分。
Jetson T2000： 提供400 FP4 TFLOPS算力与16GB内存，为视觉人工智能智能体、自主移动机器人、工业机械臂提供Thor架构的低成本入口。两档模组的差别，是同一架构下的算力和内存台阶，方便不同体积的机器选型。
同步发布的Cosmos 3 Edge是一款40亿参数的边缘世界模型，基于Nemotron架构。参数量小到可以在Jetson Thor上运行，目标是让机器人实时理解环境：看到什么、推理什么、生成何种物理动作，都在本地完成，不依赖云端连接。工业场景在意的是延迟和断网。世界模型，白话就是机器要有一套对物理世界如何变化的内部估计，而不只是识别画面里有没有人。
7月15日，NVIDIA宣布日本九家工业公司承诺在下一代智能机器中采用其物理人工智能技术栈，并全部加入Cosmos Coalition开放联盟。九家是FANUC、安川电机、川崎重工、索尼、富士通、日立、软银、久保田和NEC。协作方式类似智能手机时代的统一底座：不是每家从零训练一个机器人大脑，而是共建基础模型，再按应用微调。NVIDIA首席执行官黄仁勋表示，人工智能的下一前沿在物理世界，对日本是“一生一次的机遇”。日本面临严重人口老龄化和制造业劳动力短缺，智能机器更接近产线能否继续运转，而不是可选配置。目前1X、Agile Robots、亚马逊机器人、波士顿动力、FANUC、日立、达明机器人等已基于Jetson AGX Thor平台开发。
边缘模组、本地世界模型和产业联盟三条线并进，物理人工智能才从口号变成可以下单的软硬件栈。接下来要看的是，九家巨头是把联盟停在声明，还是把Cosmos推进到各自的机床和产线软件里。