图为科技锚定具身智能新时代：NVIDIA Jetson引领边缘计算融合创新-电子发烧友网

图为科技锚定具身智能新时代：NVIDIA Jetson引领边缘计算融合创新 7 月 22 日，由图为科技主办的“边缘计算赋能具身智能落地”论坛在深圳举办，汇聚了近百位来自机器人、智能制造和人工智能领域的专家学者与行业代表。大会围绕具身智能的关键路径“仿真→感知→控制→应用”，深度探讨了 NVIDIA JetsonTM 平台在推动边缘计算与实体智能融合落地过程中的前沿进展与实践经验。

NVIDIA、图为科技、森云智能、优必选等产业链上下游企业共同参与，展现出强大的技术凝聚力与生态推动力。

从“智能”走向“具身”，边缘系统成为关键

随着人工智能不断从“云端智力”走向“实体交互”，具身智能已成为 AI 落地的关键方向。所谓具身智能，指的是能够通过感知、认知与动作协调完成现实世界任务的 AI 系统。

它不仅要求算法精准，更对系统的实时性与可靠性提出了极高的要求。这就带来了两个核心挑战：一方面，现有算力系统难以满足低延迟、强实时性的部署要求；另一方面，如何构建完整的“感知—决策—执行”闭环仍面临软硬件协同上的技术瓶颈。

为此，NVIDIA 推出的 Jetson 边缘 AI 平台提供了解决之道，其强大的异构计算能力、丰富的生态支持与持续演进的开发工具，已成为全球机器人与自动化设备的重要技术支撑。

作为 NVIDIA NPN首选推荐合作伙伴，图为科技凭借自身在行业多年积累的深厚技术底蕴与丰富实践经验，围绕 Jetson 平台开展了一系列具有前瞻性和创新性的研发工作，不仅为 Jetson 平台量身定制了适配多种行业场景的硬核产品及解决方案，还通过不断优化算法与系统架构，进一步释放了平台的强大性能。

正是众多像图为科技这样具有前瞻眼光和创新精神的企业，广泛推动了 Jetson 平台在全球范围内的普及与落地，成为助力具身智能从理论走向实践、从实验室迈向市场的有力推动者。

融合·突破·落地：图为科技助力打造边缘智能落地中枢

图为科技总经理苏世鹏在开场致辞中指出：“当具身智能从实验室走向产业应用，边缘计算不再只是算力补充，而是智能体的神经中枢。”图为科技深耕边缘计算十余年，持续推动 NVIDIA Jetson 平台与行业场景的深度融合，构建感知与决策能力并重的智能系统。

论坛现场，NVIDIA 解决方案架构师杜鹃带来Isaac 仿真平台和合成数据生成的精彩演绎。该模型通过“人类示范-合成数据-现实迁移”的闭环路径，将有限的人类操作数据转化为百万级机器人动作样本，显著提高机器人训练效率，并依托 Isaac Lab 机器人学习平台，让机器人在虚拟环境中完成训练后快速适应真实世界。

图为科技产品总监陈光森则分享了基于 NVIDIA Jetson AGX Thor 平台的人形机器人“大脑”解决方案。该平台具备高达 2070 TFLOPS 的 AI 性能，可模拟人类大小脑功能，支持实时多模态数据处理与低延迟推理，有效满足对认知和实时控制的双重需求，是高性能边缘智能系统的理想算力底座。在具身智能感知系统层面，现阶段存在着机器人成像的高质量需求、多相机协同及低延时传输等挑战。

森云智能市场总监李斌有针对性地介绍了一套集超低延时、易用性、可拓展性及多传感器时间同步等优势于一体的应对方案——森云智能全新推出的 HSB 传感器传输技术，可大幅提升机器人的环境感知能力。

此外，优必选市场总监李伟光展示了具身智能在工厂场景的实际应用。在技术创新层面，他详细介绍了仿生小脑与大脑技术、大模型驱动的核心技术以及语义VSLAM 导航等前沿成果，着重强调数据与算法在构建通用具身智能中的核心地位，并展示了人形机器人在工业制造、商业服务及家庭陪伴等多元化场景中的广阔应用前景。

洞见·协同·共建：从技术分享走向生态联动

在圆桌讨论环节，图为科技与 NVIDIA、森云智能、优必选代表围绕“边缘计算如何加速具身智能落地”展开了深入交流。嘉宾们聚焦边缘计算在感知协同、模型部署、软硬件解耦等多个维度的突破路径，并就产业化落地的非技术难点如成本控制、生态构建、标准化路径等发表真知灼见。图为科技总经理苏世鹏表示：“只有通过平台能力和生态伙伴的协同突破，才能将具身智能真正带入千行百业。作为 NVIDIA 合作伙伴，图为科技将在未来继续深化软硬件一体化开发，进一步开放平台能力、携手产业链各方共建生态，从‘硬件驱动’迈向‘系统赋能’，以切实落地推动‘物理世界的 AI’迈入普惠时代。”