英伟达的首批机器人“新大脑”到货了 中国开发者怎么评价它？

目前，机器人普遍采用云端+端侧的混合部署模式。一位深圳机器人企业的高管向第一财经记者坦 言："更通用的机器人模型，需要的算力是巨量的。" 在巨量的算力难题尚未解决前，快慢系统的架构或许是权宜之计。星海图联合创始人许华哲向记者解 释，快系统主要部署在端侧，负责执行和即时反应，比如感知、控制、响应等，"端侧主要强调实时性 和稳定性"。慢系统则更多在云端，承担理解、推理任务，"尤其是需要长链条逻辑推演的场景，通常是 一些复杂的任务"。 然而，云端部署也带来了现实问题。"延迟很难避免，对于一些高节拍的场景，例如连续抓取、快速判 断等，延迟会直接影响产品的安全性和可行性。"上述高管直言。 钟伊凡说，Thor在数据处理能力和接口带宽上的提升，让机器人能够直接承接来自高分辨率、高频率传 感器的多模态输入，并及时完成处理。因此，更多原本依赖云端处理的任务，也可能被逐渐拉回到机器 人本地完成，此举或将推动机器人在高节拍、复杂交互等场景中加速落地。 "先堆出算力天花板，再用Isaac、Cosmos、GR00T等全栈软件塑造开发者习惯，英伟达的目的只有一 个。"萨摩耶云AI机器人行业研究员郑扬洋对记者表示，英伟达在机器人领域延续了 ...