4 月 21 日，由图为科技与 NVIDIA 共同举办的“AI 边缘计赋能机器人”主题研讨会，在圳圆满落幕。作为图为科技升为 NVIDIA Elite Partner 后双次联举办的行业盛会大同pvc排水管专用胶水 ，活动得到了圳物联网协会x、RISC-V 圳研究中心、奥比中光、跨维智能、Microchip、中电港、科通、奥唯思等众多行业组织及企业的度支持，共同搭建了的技术交流与资源对接平台，获得业内广泛关注。

核心共识：边缘计通关键闭环，加速机器人规模化落地

大会围绕边缘计在机器人场景中的关键作用展开系统探讨，聚焦实时理能力、多模态感知以及人形机器人平台架构等核心议题，呈现从底层力到终端应用的完整技术图景。

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机器人产业正处于由技术验证走向规模化落地的关键阶段。在这过程中，“感知-决策-执行”的闭环成为制约应用化的核心因素，而边缘计正是通这闭环的关键基础设施。

相较于传统依赖云端的计模式，边缘计能够显著降低时延、提升响应速度，并在复杂环境中保障运行稳定，从而好支撑机器人在真实世界中的动态交互与连续作业。

精彩分享：解锁技术赋能新路径

会议现场大同pvc排水管专用胶水 ，各企业代表与带来干货分享。NVIDIA解决案架构师郑涛围绕新代 NVIDIA Jetson Thor 平台与 HSB 低延迟传感技术，详解其在人形机器人运行、传感链路优化、边缘生成式AI等面的应用，指出 Jetson Thor 凭借架构，可实现能理与实时控制统，为机器人实时应用提供核心力支撑。

NVIDIA Jetson 在模块上直接集成经过验证的 DRAM，消除了对外部内存的采购、验证和设计需求。结度优化的软件栈，Jetson 使开发者能够以少的资源实现多——以小的内存占用实现的 AI 理吞吐，满足现代 AI 工作负载的需求。每款 Jetson 模块都针对主流开放生成式 AI 模型的运行时理进行了优化，包括 NVIDIA Nemotron、Cosmos、Isaac GR00T，以及不断扩展的社区模型生态，使开发者能够在广泛的边缘应用中部署的 AI 能力。

图为科技研发总监钟其达重磅发布 T1508 人形机器人大脑平台，分享了软硬件体化的实践路径。该平台基于 NVIDIA Jetson Thor T4000 造，直击机器人实时、协同能力等核心痛点。同时，作为现场展示成果之，图为科技联 Microchip 造了机器人多路视觉案，实现了 NVIDIA Holoscan 技术的落地应用。

奥比中光战略 BD 总监彭勋禄，分享了适配 NVIDIA 边缘计平台的 3D 视觉感知案，万能胶厂家依托 Gemini 系列相机大同pvc排水管专用胶水 ，该案可破解机器人复杂环境感知难题。他指出，3D 视觉正动机器人感知由二维向三维升，融 IMU、激光雷达等多源数据，弥补感知短板，助力机器人从基础运行进阶至智能理解、稳定作业。

跨维智能供应链与制造中心负责人小满，围绕具身智能商业化落地展开分享，展示通用人形机器人多场景规模化应用成果。他认为，具身智能落地核心是 “数据 - 模型 - 本体” 协同，借助仿真现实联动加速模型迭代，通终端感知、决策、执行闭环，搭配制造端标准化定义，实现产品规模化复制与稳定量产，为行业商业化落地提供实践参考。

圆桌对话：共探产业协同发展之路

圆桌对话环节，图为科技 CEO 苏世鹏与 NVIDIA、跨维智能等企业代表，围绕人形机器人力需求、关键部件的技术演进趋势展开入交流，终达成“边缘计是机器人规模化落地核心底座”的共识，认为产业链度协同是动技术标准化与场景商业化的关键，现场形成多项可落地作思路。

未来展望：携手共建产业新蓝图

苏世鹏表示，机器人产业正进入技术收敛与规模化落地并行的关键阶段，产业链协同与生态共建是释放具身智能商业价值的核心。未来，图为科技将秉持开放共赢理念，携手全产业链伙伴耕技术研发，以能边缘计力底座，助人形机器人与具身智能产业迈向规模化商用新时代。

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