ZED 相机 × Jetson Thor：赋能机器人全场景高性能视觉，解锁边缘感知无限可能

导语

人形机器人、移动机器人和自主决策系统正逐渐从实验室走向工厂车间、仓库和公共区域。为了在这些环境中可靠地运行，机器人需要具备能够实时处理多种传感器的高性能感知处理管道。NVIDIA Jetson AGX Thor提供了满足此类需求所需的边缘计算能力，而友思特深度合作伙伴Stereolabs则将ZED空间感知视觉技术引入该平台，为现实世界的机器人应用提供了一套完整的解决方案。

Jetson Thor与ZED相机的融合通过ZED SDK 5.1版本推出，该版本已于本季度正式对外发布！

从 AGX Orin 到 Thor:极致性能释放，解锁全新工作负载

Jetson AGX Thor配备了一款由Blackwell架构打造的GPU，其性能高达2070 FP4 TFLOP（1035 FP8 TFLOP），相较于AGX Orin，性能显著提升

人工智能计算能力提升 7.5 倍，运行更大模型或同时处理多个感知任务负载

每瓦性能提升约 4 倍 AI TFLOPs，从而能够实现更高效的多传感器处理，同时不增加功耗。

搭载 2.6 倍速 Arm Neoverse 处理器的 CPU，拥有 14 个核心，可显著提升预处理及整体系统调度的速度。

数据处理速度大幅提升，得益于新增的 256 位 128 GB LPDDR5X 内存，其带宽高达 273 GB/s

四个 25 GbE 接口，支持高带宽传感器数据采集与实时数据融合。

双视频引擎，可处理多达 4 倍数量的 1080p30 H.265 流数据，非常适合多摄像头设置环境。

Jetson Thor模块由基于 Ubuntu 24.04 的新 Jetpack SDK 7 提供动力，该版本引入了全新的 CUDA 13 和 TensorRT 10。

依托以上全方位的性能升级，工程师可在单模块部署先进的感知流程，助力机器人实现多传感器并发处理、实时响应决策，在真实场景中达成更智能的自主运行。

ZED相机：如何充分利用Thor的优势

（ZED 2i 通过 Thor Dev Kit 在 ZED Explorer 上进行实时流媒体传输）

将友思特合作伙伴Stereolabs的ZED相机与 Jetson AGX Thor 相融合，可打造一套面向机器人技术的完整感知架构。这套系统不仅能对深度信息、运动追踪与物体识别功能实现实时处理，还可并行运行多条任务流水线，同时为规划与控制类任务预留充足的计算余量。

实现这一效能的核心助力，正是 NVIDIA 的多实例 GPU（MIG）技术。该技术可将单块 GPU 拆分为多个独立实例，让感知、建图与规划类工作负载得以独立并行运转。借助为各项任务分配专属的计算资源与内存空间，MIG 技术能够有效避免不同工作负载之间的相互干扰，助力系统在严苛工况下始终保持稳定的性能表现。

此外，该平台搭载的高带宽内存与 25 GbE 高速接口，可大幅简化多摄像头数据采集与传感器融合的流程，确保海量传感器数据得到高效处理。与之相辅相成的是 Holoscan 的传感器直连 GPU 通道技术，该技术让数据全程留存于 GPU 内部完成处理，无需经由 CPU 中转传输，有效降低了数据处理延迟。

Jetson AGX Thor 开发套件可原生兼容 Stereolabs 旗下的 USB 接口相机，其中涵盖 ZED 2i 与 ZED Mini 型号。而 ZED X 系列产品的完整 GMSL2 连接功能，将依托我们合作伙伴的解决方案落地实现。

ZED 相机与 Jetson AGX Thor 的结合：在实际应用场景中的意义

制造业：机器人可在同一模块内处理检查、拣选物品及保障工人安全等工作。凭借更高的计算能力和视频传输能力，它们能够保持精确性和响应性，从而在不影响效率的情况下提升生产效能。

人形机器人：这一领域的项目需要同时具备运动、识别和操作方面的能力。ZED深度技术与Thor的MIG分区技术使这些流程得以并行运行，从而确保了安全、自然的协作。

物流与仓储：AMR（自主移动机器人）和叉车拥有了覆盖广阔区域的 3D 视觉功能，从而能够进行通道导航、托盘搬运以及码头作业。Thor 的卓越效率使得车队能够随着规模的扩大而增加摄像头数量，同时保持地图绘制和障碍物规避功能的响应性。

智能设施与基础设施：安全区域、流量分析及资产追踪等功能可被整合至单一系统中，从而减少大型场所内硬件设备的分散状况。

展望未来：解锁边缘感知无限可能

如果您计划在制造业、物流仓储或各类大型工业设施领域，搭建一套以 Jetson AGX Thor 为核心算力基底的智能应用平台，那么友思特合作伙伴 Stereolabs 的 ZED 系列相机，将凭借领先的空间视觉技术，为您部署可稳定执行各类实际作业任务的机器人，筑牢感知层面的核心技术支撑与性能保障。

审核编辑 黄宇