各行業(yè)的智能設(shè)備正迅速迭代升級。汽車正在演進為由 AI 驅(qū)動的平臺，能夠承載自動駕駛、智能座艙與個性化體驗；機器人也進入了加速期——從人形機器人到自主移動機器人（AMR），再到工業(yè)智能系統(tǒng)，都在向?qū)崟r感知、推理與決策的方向邁進。

要釋放這些設(shè)備的潛能，離不開一套“安全優(yōu)先”的計算底座：既要有數(shù)據(jù)中心級的性能與擴展能力，也要兼顧能效與功能安全?；?Arm Neoverse 架構(gòu)的 CPU，NVIDIA 推出了搭載 DRIVE AGX Thor 與 Jetson Thor 的前沿平臺，為下一代車輛和機器人提供強勁算力支撐。

DRIVE AGX Thor：面向汽車的高效可擴展 AI 計算平臺

基于 Arm Neoverse V3AE CPU 打造，面向自動駕駛復雜工作負載優(yōu)化，強調(diào)高能效與可擴展性。

在功能安全方面，平臺以確定性性能為核心設(shè)計目標，面向 ISO 26262 等車規(guī)要求，保障關(guān)鍵任務可靠運行。

在 FP4 精度下峰值可達約 2,000 TFLOPS，可在單一平臺上并行承載預測性 ADAS、駕駛員監(jiān)控、自然語音交互等多種 AI 工作流。

作為系統(tǒng)算力核心，Neoverse V3AE 與 NVIDIA Blackwell GPU 及專用加速器緊密協(xié)同，為“AI 定義汽車”提供持續(xù)學習與自適應進化能力。

開發(fā)者套件提供桌面級（SKU10）與車載級（SKU12）兩個版本，便于軟硬件聯(lián)調(diào)與快速迭代。

Jetson Thor：推動機器人與物理 AI 的實時智能

將 Neoverse V3AE 的高單核與高能效優(yōu)勢延展至機器人場景，面向多模態(tài)、實時 AI 工作負載而生。

支持在邊緣側(cè)同步完成感知、推理與控制，滿足人形機器人、AMR 與工業(yè)系統(tǒng)對低時延與高吞吐的雙重要求。

與 NVIDIA Blackwell 組合時，在 FP4 精度下峰值約 2,000 TFLOPS；相較前代 Orin，計算性能可達約 7.5 倍、能效約 3.5 倍提升（視具體配置與模型而定）。

典型應用：

人形機器人：并行運行視覺、語言、運動規(guī)劃等模型，實現(xiàn)自然交互與靈巧動作控制。

工業(yè)自動化：為倉儲、產(chǎn)線設(shè)備與機械臂提供高性能本地推理與安全控制。

醫(yī)療機器人：結(jié)合多傳感器融合與先進 AI，支持監(jiān)護、康復與手術(shù)輔助等任務。

CPU、GPU 與加速器的協(xié)同演進

新平臺在 CPU 性能上較前代可實現(xiàn)顯著提升（最高約 3.1 倍，受工況影響），并在單一平臺中整合更多內(nèi)核與更強 GPU 圖形/推理能力。

這種異構(gòu)協(xié)同為復雜機器人控制回路與高帶寬傳感器處理提供了穩(wěn)定的實時基礎(chǔ)。

Neoverse V3AE 的核心價值

單線程性能強、可擴展性高，可并行運行多組復雜 AI 模型。

面向安全關(guān)鍵的實時任務，強調(diào)確定性、隔離性與可靠性，滿足嚴苛車規(guī)需求。

以每瓦性能見長，適用于車輛與各類邊緣機器人，支持在功耗可控前提下持續(xù)運行生成式與感知類工作負載。

適合多傳感器數(shù)據(jù)融合與時延敏感決策，讓系統(tǒng)在關(guān)鍵場景下保持快速、穩(wěn)健響應。

生態(tài)與軟件棧：為開發(fā)者降本增效

汽車方向：DriveOS 7.0.3 面向功能安全場景進行準備，支持安全啟動，并為常見與生成式 AI 模型提供 TensorRT 加速優(yōu)化。

機器人與邊緣 AI：Isaac、Metropolis、Holoscan 等框架幫助團隊加速從原型到量產(chǎn)的全過程。

結(jié)合 Arm 完備的開發(fā)工具鏈與生態(tài)支持，開發(fā)者可降低集成復雜度、縮短上市周期，把更多精力投入到差異化創(chuàng)新。

面向產(chǎn)業(yè)落地的通用算力底座

DRIVE AGX Thor 與 Jetson Thor 的推出，意味著以 Arm 為核心的高效計算正進一步走向規(guī)?；瘧茫?/p>

在汽車領(lǐng)域，賦予“AI 定義汽車”更強的實時自適應能力，兼顧安全、效率與體驗。

在機器人領(lǐng)域，為人形機器人、自主設(shè)備與工業(yè)系統(tǒng)帶來更強的本地智能與安全彈性。