2026年8月25日，美国英伟达（NVIDIA）发布新一代入门级机器人计算平台Jetson Orin Nano 2，面向移动机器人、配送与巡检无人机、机器视觉设备及其他边缘人工智能应用。新产品在保持与上一代相同紧凑外形的同时，将实际推理性能提升至Jetson Orin Nano Super的两倍，并重点改善功耗和视频处理能力。

Jetson Orin Nano 2可提供78 TOPS，即每秒78万亿次运算的人工智能算力，配备8GB内存和八核Arm处理器。相比之下，Jetson Orin Nano Super采用六核Arm Cortex-A78AE处理器，人工智能性能为67 INT8 TOPS。单从78 TOPS与67 TOPS两个峰值数字看，新旧产品之间的差距似乎并不大，但英伟达表示，通过改进Tensor Core和提高内存带宽，Jetson Orin Nano 2在实际人工智能推理工作负载中的性能可达到上一代的两倍。

能效是此次升级的另一个重点。在15瓦运行模式下，Jetson Orin Nano 2达到与上一代相同的性能时，功耗可以降低40%。这一指标对于由电池供电的AMR、无人机、服务机器人和小型巡检设备尤为重要，因为计算平台的耗电量不仅影响整机续航，还会影响散热器尺寸、风扇配置、机身重量和长期运行稳定性。

随着视觉语言模型和小型语言模型逐渐压缩，机器人可以在本地完成更多过去需要连接云端服务器才能执行的任务。例如，机器人能够直接处理摄像头图像、理解语音或文字指令、识别周围环境，并在较短时间内生成行动决策。与云端推理相比，边缘计算可以减少网络延迟，在网络不稳定或无法连接互联网时继续工作，同时降低工业现场的敏感图像和运行数据向外传输的需求。

Jetson Orin Nano 2将支持英伟达Jetson软件栈及相关智能体工具，并可运行针对内存受限边缘设备优化的大语言模型和视觉语言模型，包括NVIDIA Cosmos、NVIDIA Nemotron、Gemma 4和Qwen 3等。对于机器人开发者而言，硬件算力只是平台的一部分，模型优化、传感器接入、推理框架、开发工具和长期软件支持，同样决定产品能否从原型走向量产。

目前，已有超过300万开发者使用英伟达机器人技术栈。工业视觉企业康耐视（Cognex）、工程机械企业斗山山猫（Doosan Bobcat）和家用机器人企业Matic，已经开始采用或评估Jetson Orin Nano 2。Alphabet旗下无人机配送企业Wing也计划对该平台进行测试，以提升配送无人机的实时环境感知、推理能力和能源效率。

Wing目前已在其配送无人机队中使用Jetson Orin Nano Super及相关软件。无人机需要在飞行过程中识别住宅、庭院、障碍物和投送区域，同时处理动态环境变化。更低的计算功耗有助于减少计算模块对电池的消耗，把更多能源留给飞行和载荷运输；更高的推理性能则可支持摄像头和其他传感器数据的实时处理。

Matic计划利用Jetson Orin Nano 2提升家用清洁机器人的对话交互、手势识别、精确建图和语义理解能力。机器人不仅要知道自己位于哪个房间，还需要理解家具、障碍物和清洁区域之间的关系，并根据家庭环境变化调整路线。将这些能力部署在机器人本地，可以降低对持续联网的依赖，并缩短从感知到动作的响应时间。

对仓储物流行业而言，这款计算平台可用于小型AMR、智能叉车附件、盘点机器人、视觉安全设备以及室内巡检无人机。它可以同时处理多个摄像头的视频流，运行目标检测、人员识别、货物识别、语义导航和自然语言交互模型。对于需要安装在车体内部的设备，相同尺寸下更高的性能及更好的能效，可以减少控制箱空间和散热设计压力。

不过，Jetson Orin Nano 2仍然属于入门级边缘计算平台，8GB内存会限制超大型模型及多模型并发运行。开发者需要通过量化、模型裁剪和任务调度，在推理性能、内存占用及功耗之间取得平衡。不同产品宣传中的TOPS也可能采用不同精度和稀疏计算口径，因此不能只根据峰值算力判断实际应用性能。

英伟达预计Jetson Orin Nano 2模块和开发套件将在2027年上半年上市，合作伙伴也将同步开发载板、完整硬件系统和参考设计。截至此次发布，具体售价尚未明确公布。它的真正意义不仅是提升入门级算力，更在于推动生成式人工智能和视觉语言模型从数据中心进入成本、功耗与空间受到严格限制的移动机器人和无人机平台。

VIDIA（Nvidia Corporation，/ɛnˈvɪdiə/；中国台湾与香港繁中名为輝達，中国大陆简中名为英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计和销售图形处理器为主的无厂半导体公司。NVIDIA亦会设计游戏机核心，例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列，为专业CGI工作站而设计的Quadro系列，以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列，虽然起家于PC电脑的显卡业务，英伟达也曾涉及移动芯片Tegra的设计，但智能机市场对此响应不大，不过近年却利用这些研发经验，目前朝向人工智能和机器视觉的市场发展，也是图形处理器上重要的开发工具CUDA的发明者。不过NVIDIA的发展过程也是非议不断，批评多集中于滥用排他性商业合作、不正当营销方式、对业界开放标准和自由软件运动的拒斥等。

NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉位于硅谷的中心位置。

历史

NVIDIA创办人兼首席执行官兼总裁黄仁勋

黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年4月美国加州创办了NVIDIA（随后成为特拉华州企业）。NVIDIA保持低调到1997－1998年，当时它发布了RIVA个人电脑绘图处理器产品线。并于1999年1月在纳斯达克挂牌上市；同年5月，售出第一千万个绘图处理器。于2000年收购了一代王者3dfx的知识产权。3dfx是1990年代中期其中一间最大的图形处理器厂商。NVIDIA与许多OEM厂商，和一些组织创建起密切关系，最知名的包括台积电。2002年2月，NVIDIA售出第一亿个绘图处理器。

目前NVIDIA和AMD供应了市场上大部分独立显卡。NVIDIA最著名的GeForce绘图处理器产品线于1999年首次亮相。现在GeForce产品线已经扩展至桌面型和笔记本电脑。移动设备方面，NVIDIA拥有Tegra产品线。它能提供高性能，同时保持低电源消耗。此类产品通常用于无线通信设备。

2020年4月 27日，NVIDIA宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.（迈络思科技有限公司）的收购，成交价70亿美元。

2020 年 7 月，有报导称英伟达正在与软银谈判以 320 亿美元收购英国芯片设计公司安谋。 2020 年 9 月 13 日，英伟达宣布将以 400 亿美元的价格从软银集团手中收购 Arm Holdings，但须接受通常的审查，后者保留英伟达 10% 的股份。

2021年6月11日，英伟达宣布收购自动驾驶汽车高清地图开发商 DeepMap, Inc.。

产品制造

作为一家无晶圆IC半导体设计公司，NVIDIA于自己的实验室研发芯片，但将芯片制造工序分包给晶圆代工厂。以往，NVIDIA从其他厂商，例如IBM、意法半导体、台积电（NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴）和联华电子获得硅芯片生产能力。芯片的供应链需涉及数间第三厂：制造完毕的晶圆由集成电路封装厂进行初步测试与封装作业，之後交由测试厂的测试部门进行深度测试并根据性能分类。依据存货清单，NVIDIA必须提早数月订购芯片，并将之存储起来等待使用。

在最终产品上（指显卡、主板等），NVIDIA会推出所谓原厂“公版”（Reference）产品（称为参考样卡或参考模板）供展示及测试之用，早期产品是由台湾的微星和斯博科、美国的威竣（VisionTek）和新美亚（Sanmina-SCI）、德国的埃尔莎代工，目前由新加坡的伟创力与台湾的鸿海（富士康）、华硕和捷波代工或设计。在零售市场上，NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌，如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等，这些厂商的产品设计用料完全相同，均由一家厂商代工。在OEM市场上，亦有部分“原厂”公版产品存在。2008年后NVIDIA允许了旗舰级产品的“非公版”（Non-Reference）设计，但只有极少数有实力的厂商（如华硕、技嘉、微星、影驰等）会推出自己设计的产品。2010年10月初，NVIDIA曾透过BestBuy少量销售由富士康代工的NVIDIA品牌“原厂”产品。

主要产品

NVIDIA的产品组合包括绘图处理器、个人电脑平台（主板逻辑核心）芯片组和数字媒体播放器的软件。在Mac/PC用户社区中，NVIDIA的"GeForce"产品线最为人熟悉。除了独立型显卡外，还有微软的Xbox游戏核心和nForce主板（已停产）的核心技术，NVIDIA最近进入的领域是用于手机和平板电脑的ARM芯片，品牌为Tegra至今已推出5代。

在2004年12月，NVIDIA宣布会协助索尼设计PS3的绘图处理器（RSX）。NVIDIA只会负责设计，Sony会负责制造该绘图处理器。根据合约，NVIDIA会使用索尼的芯片厂（索尼和东芝）来制造RSX，并将制程提升至65纳米。这与微软的协议是互相违背的，因为NVIDIA会透过第三者制造Xbox的绘图处理器。（其间微软选择了AMD去提供Xbox 360的绘图硬件的IP设计。任天堂的GameCube和Wii亦采用ATI的绘图处理器。）

2008年2月11日，NVIDIA发布了用于手机平台的APX 2500应用处理器。该处理器集成了一个ARM处理器和一个显示核心。这款处理器是由NVIDIA和微软联合研制，方面应用于使用Windows Mobile的电话中，提高Windows Mobile平台的多媒体处理能力。芯片的制程是65nm，核心频率750 MHz，并集成256KB的L2缓存。芯片亦内置GeForce核心，支持OpenGL ES 2.0和Direct3D Mobile标准。APX 2500属于ARM架构，其低耗电设计，使手提电话可以长时间播放音乐或720p高清晰视频。

NVIDIA于2008年12月发布了一支持Intel Atom处理器的NVIDIA ION移动平台，主打轻薄桌面型市场，可以支持DirectX 10的内置显示芯片性能是原本英特尔官方945GSE芯片组的5倍，让迷你电脑也有部分游戏能力；它解决了Atom没有GPU、无法支持高清、无法支持数字显示、屏幕需小于10英寸、不能支持更高版本的Windows Vista的种种问题。

在2011年1月5日的CES上，NVIDIA宣布将自行设计与研发基于ARM架构的台式机CPU，产品代号Project Denver（丹佛项目）。其处理器能够支持微软下一代桌面系统Windows 8以及行动平台上的Android、苹果iOS等。相比之前的Tegra产品，NVIDIA总裁表示这将是一颗高度定制的“ARM兼容CPU”，即获得ARM指令集授权，但处理器微架构则完全由NVIDIA自行开发，以更高性能面向桌面、服务器甚至高性能计算市场。届时NVIDIA基于ARM架构的处理器将在市场上与英特尔和AMD等基于X86架构的处理器直接竞争。

在GTC 2020主题演讲中，NVIDIA宣布推出Ampere架构，是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃，包含超过540亿个晶体管，是有史以来最大的7纳米芯片，性能相较于前代提升了高达20倍，

NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU，全新多实例GPU技术可将单个A100分割成最多七个独立的GPU来处理各种计算任务；第三代NVIDIA NVLink技术能将多个GPU组合成一个巨型GPU；全新结构化稀疏功能将GPU的性能提高一倍。具有TF32的第三代Tensor Core核心 ，其功能经过扩展后加入了专为AI开发的全新TF32，它能在无需更改任何代码的情况下，使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外，Tensor Core核心现在支持FP64精度，相比于前代，其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。

2020年，NVIDIA发布软件开发包NVIDIA Maxine。