一、发布通用机器人模型 RVT - 2

2024 年 12 月 30 日，英伟达正式推出通用机器人模型 RVT - 2。该模型具备诸多显著特性：

性能显著提升

相较于第一代 RVT，RVT - 2 在训练效率和推理速度上实现了大幅飞跃。在相同的计算资源条件下，训练效率提升至原来的 6 倍，每天处理样本数量从 240 万（2.4M）增加到 1600 万（16M）；推理速度加快 2 倍，从 11.6 帧每秒（fps）提升至 20.6 帧每秒（fps）。

学习能力增强

RVT - 2 展现出强大的学习能力，仅需 10 次任务演示，就能完成如捡起和插入插头等复杂的高精度操作。这一特性与以往相比，极大地减少了对大量训练数据和长时间训练的依赖，显著提高了机器人的学习效率和灵活性，使其能够更迅速地适应新的任务和环境。

技术优化升级

在技术层面，RVT - 2 采用多阶段推理管道、凸上采样技术等先进技术，并对网络参数进行了合理调整。这些优化措施在训练和推理速度、内存使用等方面带来了显著的改善。

二、计划推出 Jetson Thor 平台

据外媒报道，英伟达预计于 2025 年上半年正式推出下一代专为人形机器人打造的小型计算机 ——Jetson Thor 平台。该平台优势明显：

运算性能强大

Jetson Thor 平台基于英伟达 Blackwell 架构构建，在 AI 性能方面，能够提供每秒 800 万亿次的 8 位浮点运算能力。这使其可以顺畅运行支持人形机器人的多模态 AI 模型，其中包括英伟达同期推出的 Project GROOT Foundation 模型。

交互能力出色

该平台具备出色的交互能力，能够与人类和其他机器进行安全、自然的交互，同时还能简化机器人的设计与集成流程，为机器人的应用提供了更多便利。

技术架构先进

Jetson Thor 的片上系统集成了基于英伟达 Blackwell 架构的 GPU，并配备一个 Transformer 引擎，拥有 128GB 的 VRAM 和 LPDDR6 内存，支持 FP8 浮点运算。其性能表现卓越，高达 1000 INT8 TOPS 或 500 FP16 TFLOPS，在处理人形机器人所需的视觉、语音、动作控制等复杂任务时表现优异。

应用场景广泛

Jetson Thor 平台的应用场景十分广泛，涵盖服务行业、制造业、医疗健康等多个领域。例如在医疗健康领域，它可以帮助医疗机器人处理复杂的医疗数据，辅助医生进行更精准的诊断；在制造业中，能够使智能机器人更高效地完成生产和装配任务。

利好机器人板块，利好建设工业、克劳斯。

$建设工业(SZ002265)$$克劳斯(SH600579)$


追加内容

本文作者可以追加内容哦 !