视程空间（Vision Space）基于NVIDIA Jetson AGX Thor™128GB横空出世-----以2070 FP4 TFLOPS的巅峰算力

当算力突破想象，物理世界迎来 AI 超级大脑​

巅峰算力，赋能超级大脑

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      在机器人从“专用工具”迈向“通用智能体”的革命拐点，视程空间（Vision Space）基于NVIDIA Jetson AGX Thor™128GB横空出世——以2070 FP4 TFLOPS的巅峰算力，重新定义边缘AI计算的性能天花板，成为老黄口中“推动物理AI时代的终极超级计算机”。这不仅是视程空间在硬件集成与AI赋能领域的革命性突破，更是对工业制造、物流仓储、人形机器人等领域的效率重构，让生成式AI在边缘端的实时运行成为现实，彰显视程空间“以算力赋能物理世界智能升级”的核心使命。

硬核参数，铸就性能王者​

       作为物理AI的核心引擎，视程空间深度定制的Jetson AGX Thor™128GB配置堪称行业标杆，为各领域智能解决方案筑牢性能根基：

算力飞跃：2070 TFLOPS的AI计算性能，较前代Jetson AGX Orin提升7.5倍，即使是百亿参数的LLM（大语言模型）、VLM（视觉语言模型）也能流畅运行，配合视程空间自研的多模态数据融合算法，让机器人具备更精准的复杂场景理解与自然语言交互能力；​

存储黑科技： 128GB 256位LPDDR5X内存搭配273GB/s带宽，轻松承载多传感器并发数据，为视程空间方案中激光雷达点云、4K视频流的实时处理提供充足缓存支持，保障高分辨率感知数据的无延迟传输与解析；

能效革命：在40W-130W的灵活功率区间内，实现3.5倍能效提升，既满足视程空间工业级设备的持续运行需求，也适配移动机器人的低功耗要求，拓宽智能解决方案的场景适配范围；

全能架构：搭载Blackwell GPU、14核Arm Neoverse-V3AE CPU，配合第三代PVA视觉加速器、光流加速器及MIG多实例GPU技术，可同时处理视程空间方案中实时控制、环境感知、高层推理等多维度任务，确保低延迟与高精度的完美平衡。​

全场景赋能，重构行业智能边界​

        视程空间基于Jetson AGX Thor™128GB打造的核心解决方案，正将强大算力转化为各行业的实际生产力突破，推动物理世界智能升级：

       在汽车生产线，视程空间搭载该平台的智能机器人解决方案，可实现零部件装配的毫米级精度控制，通过多传感器融合技术实时检测装配误差，生产效率提升30%以上，同时降低人工成本与操作风险，助力制造业迈向“智能制造”新纪元。

物流仓储：无人化运营新范式

       视程空间智能搬运机器人方案，借助Jetson AGX Thor™128GB的高速数据处理能力，可实时规划最优路径、避开拥堵区域，配合视程空间自研的快速货物识别算法，分拣效率较传统设备提升2倍，让大型仓库的无人化运营成为常态。

人形机器人：从实验室走向工业级量产的核心引擎​

      人形机器人的通用化落地，长期受限于“高自由度动作协同”与“非结构化环境适应”两大痛点，而视程空间基于Jetson AGX Thor™128GB打造的核心算力方案，以算力突破彻底破解困局。在2025世界机器人大会上，视程空间联合国内某科技公司，利用Galbot G1 Premium搭载该平台完成工业物料搬运演示，其42个自由度的全身关节协同、6路4K摄像头与2路激光雷达的多模态数据处理，全依赖2070 TFLOPS算力支撑的实时推理闭环，背后更融入视程空间在空间感知与动作规划领域的核心算法优势。

       当面对“料箱间隙仅3mm无法直接抓取”的复杂场景时，Jetson Thor驱动视程空间优化的视觉语言行为模型（VLA），在45毫秒内完成推理，规划出“单臂拉开间隙+双手协同抬取”的最优方案，避免碰撞损伤，而传统平台推理延迟需800毫秒，完全无法适配动态操作需求。

       该合作方案更将应用拓展至五大工业场景：在3C电子传输带分拣中，凭借视程空间毫秒级视觉处理与动作响应算法，精准捕捉高速流动的物料；在汽车装配场景，通过多模态感知理解空间位姿，自主调整抓取姿态适配不同尺寸周转箱；在日化生产定姿摆放中，依托视程空间优化的7B+VLA模型实时推理，实现双臂协同的复杂衔接操作，参数承载力较前代提升3-4倍。更关键的是，Jetson Thor 179.75mm x 181.5mm的紧凑型载板设计，结合视程空间的定制化集成方案，完美适配人形机器人头腔与躯干的狭窄空间，让“最强算力”与“灵活部署”兼得。

自动驾驶：L4 级量产的算力基石​

      高阶自动驾驶对“传感器融合速度”与“决策安全性”的极致要求，让视程空间基于Jetson AGX Thor™128GB打造的车规级方案成为首选。视程空间联合国内某科技公司打造的ADCU域控制器，采用“Jetson Thor + 英飞凌TC397”架构，算力达2070 TFLOPS，可同时处理20路4K视频流、16线激光雷达点云及多路毫米波雷达数据，支撑L4/L5级自动驾驶的全场景需求。

      相较于前代Jetson Orin，其GPU算力提升3倍、内存带宽达5.3TB/s，能流畅运行视程空间优化的Llama 3 70B大模型与VLA动作规划模型，实现“环境预判 - 路径规划 - 车辆控制”的端侧全闭环，彻底摆脱对云端的依赖，将总响应延迟压缩至200毫秒以内——这意味着在突发路况下，车辆可提前0.3秒完成制动决策，制动距离缩短5-8米，大幅提升行车安全。

      针对Robotaxi场景，视程空间双Thor-X配置方案可实现2000TOPS +的车规级算力，配合4个25GbE网络接口与Holoscan传感器桥接器，轻松接入海量高速传感器数据并实时融合推理。在雨雪、大雾等恶劣天气下，依托视程空间强大的环境感知算法处理能力，可有效过滤传感器噪声，确保车道线识别、障碍物分类的准确率保持在99.7%以上，为全天候无人驾驶提供稳定算力支撑。

生态加持，加速创新落地​

      除了硬件性能，视程空间更依托Jetson AGX Thor™128GB构建完善的生态支持体系：兼容NVIDIA Isaac Sim仿真平台与GR00T机器人基础模型，视程空间为开发者提供算法优化工具与合成数据训练支持，助力快速迭代算法；丰富的I/O接口（4x25GbE QSFP插槽、16通道MIPI CSI-2等）支持最多32个摄像头接入，配合视程空间的传感器适配方案，轻松适配各类传感器组合，大幅降低原型开发周期。

       目前，视程空间已联合国内某科技公司作为生态伙伴推出专用载板与整机方案，从核心硬件到场景化应用形成全链条支撑，让创新想法从实验室到量产部署的周期缩短50%以上，加速物理AI技术的产业化落地。

算力赋能，让智能触达物理世界每一个角落​

        当2070 TFLOPS的算力遇上NVIDIA的AI生态，再叠加视程空间在场景适配、算法优化、集成部署领域的核心优势，Jetson AGX Thor™128GB不再是单纯的硬件产品，而是视程空间开启通用机器人时代的钥匙。它让人形机器人具备“类人级”的动作协同与环境适应能力，让自动驾驶从“辅助”迈向“自主”，为工业、物流、服务等领域带来前所未有的效率革命。

       现在，加入物理AI的浪潮，以视程空间（Vision Space）与Jetson AGX Thor™128GB为核心，构建属于你的智能解决方案——让算力突破想象，让创新改变世界。