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中电港(001287.SZ):英伟达、AMD均为公司的授权代理产品线
格隆汇· 2025-12-16 21:08
格隆汇12月16日丨中电港(001287.SZ)在互动平台表示,英伟达、AMD均为公司的授权代理产品线。目 前主要授权分销英伟达用于数据中心的GPU、Jetson以及汽车芯片等产品;授权分销AMD的GPU、CPU 等产品。 ...
NVIDIA 的机器人战略:架构“物理 AI”的未来蓝图
Counterpoint Research· 2025-10-23 17:03
文章核心观点 - NVIDIA采用“登月式”战略,优先攻克最复杂的人形机器人开发难题,旨在将由此产生的AI技术进步推广至所有机器人与自主系统[4] - 公司通过涵盖硬件、仿真与软件生态的多层次一体化战略,为机器人未来架构蓝图,其核心理念是先解决最难问题、培育开放生态并发挥CUDA的持久竞争优势[5] - 人形机器人被视为实现“物理AI”愿景的关键步骤,即打造能理解并与现实世界物理法则交互的智能系统[6] 人形机器人市场前景 - 人形机器人整体收入将在2030年超过160亿美元,2024–2030年复合年增长率高达51%[7] - 中国仍是最大单一出货市场,美洲在高规格产品领域潜力巨大,将填补汽车与半导体制造业劳动力短缺[7] - 2025年被视为商业化元年,产品将进入量产并实现工厂与企业的小规模部署[7] - 全球人口老龄化将带动柔性人形机器人需求,特种人形机器人将用于危险工作或救援协作场景[7] NVIDIA平台化战略 - 公司致力于成为平台化参与者,提供核心基础设施加速机器人生态发展,避免“供应商锁定”[9][10] - 行业处于早期阶段,问题复杂多样,竞争性生态被视为“竞争必需”,可推动产业多元化发展[11] - 目标是通过提供更优秀工具加速行业演进,而非垄断市场,承认其他公司在垂直领域有更深厚积累[11] 三大技术支柱 - 技术战略以“三台计算机”为核心架构:训练服务器(如DGX)、仿真服务器(如Omniverse)与边缘计算机(如Jetson)[12] - 架构对应AI闭环开发周期:训练阶段使用大规模集群开发AI模型,仿真阶段在虚拟世界测试优化模型,部署阶段在专用硬件上运行模型[12] - 采用真实数据与仿真数据混合策略,早期训练阶段可接受低仿真传感器保真度以快速学习,临近部署时需提高感知保真度确保安全与精度[12] CUDA核心竞争优势 - CUDA软件与并行计算平台是公司最持久的竞争优势,通过全栈硬件架构到计算框架的优化实现AI工作负载加速[14] - 公司在部分垂直领域需掌握超越客户认知深度的技术知识,以优化核心基础架构并为生态伙伴提供性能提升[14] - 人形机器人市场当前受制于成本效益,但在NVIDIA基础技术驱动下实现产业化与规模化后,增长轨迹有望重演汽车产业历史路径[14]
中电港股价微涨0.13% 公司机器人业务与英伟达展开合作
金融界· 2025-08-25 20:00
股价表现 - 最新股价22.73元 较前一交易日上涨0.03元 [1] - 盘中最高价23.26元 最低价22.48元 [1] - 成交量44.64万手 成交金额10.19亿元 [1] 业务定位 - 属于贸易行业板块 [1] - 主营业务为电子元器件分销及产业互联网服务 [1] 机器人领域合作 - 基于英伟达Jetson产品展开合作 [1] - 已落地低速无人车与机械手臂应用场景 [1] - 英伟达近期发布开源物理AI应用CosmosReason 或推动产业发展 [1] 资金流向 - 8月25日主力资金净流出6986.83万元 [1] - 近五日累计净流出1.23亿元 [1]
华为与英伟达的机器人芯片都强在哪?
机器人大讲堂· 2025-05-23 20:11
人形机器人芯片生态 - 人形机器人代表全新硬件系统,对芯片需求和架构存在巨大创新空间,可能颠覆现有生态格局 [1] - 行业专家认为中国厂商有机会在人形机器人领域实现生态突破,需把握系统、芯片架构、硬件设备的先发优势 [1] 主流芯片技术路线 - 主控芯片(大脑)多采用大算力方案:英伟达Jetson、英特尔x86、全志科技、瑞芯微为主流选择 [2] - 典型应用案例:特斯拉Optimus采用FSD HW4.0+Dojo D1组合,优必选Walker系列使用Intel i7/i5,宇树科技采用Intel i5/i7+英伟达Jetson Orin,小米CyberDog使用全志科技MR813芯片 [3] - 全球50%人形机器人公司面临芯片架构选择压力,受美国技术限制影响显著 [3] 英伟达技术布局 - 推出Isaac GR00T N1.5云机器人平台,提升环境适应性与物体识别能力,配套GR00T-Dreams运动数据工具和Blackwell开发系统 [4] - Isaac ROS基于ROS 2框架,吸引数百万开发者使用其加速库和AI模型,合作方包括富士康、波士顿动力等头部企业 [6] - 虚拟仿真技术通过MimicGen、Omniverse与Isaac平台加速商业化落地,市值达3万亿美元 [7] - 受美国出口管制影响,A100/H100/H20等高端芯片被禁止向中国供应 [7] 华为技术突破 - 昇腾910D芯片采用达芬奇架构3.0,单芯片集成64个AI Core,算力密度提升200%,HBM3e显存带宽达4TB/s超越H100 [9] - 理论峰值算力1.2 PFLOP/s(BF16精度300PFLOP/s),TF32精度512TFLOPS反超H100的495TFLOPS [9] - 2023年5月美国商务部全球禁用昇腾910系列芯片,包括910B/C/D型号 [10] 生态战略对比 - 华为构建"昇腾芯片+鲲鹏平台+盘古模型+鸿蒙系统"技术闭环,聚焦工业场景垂直整合,与优必选等企业合作开放平台 [12][13] - 英伟达以JetsonThor芯片+GR00T基础模型为核心,提供从DGX训练系统到Isaac开发工具的全栈解决方案 [15] - 华为通过投资千寻智能、合作科力尔等完善产业链,成立"具身智能创新中心"强化场景落地能力 [16] 行业参与者 - 人形机器人企业包括优必选、宇树科技、云深处、逐际动力等20余家 [20] - 核心零部件企业涵盖绿的谐波、因时机器人、坤维科技等传感器与驱动技术供应商 [21][22]