NVIDIA 展示了 Jetson 平台，将其定位为用于构建现实世界人工智能和机器人应用的嵌入式环境，并提供可携带和使用于教室、实验室及创新空间的模块与开发套件。此次展示通过一段视频呈现，Conviction 风险投资公司创始人、人工智能播客 No Priors 的联合主持人萨拉·古（Sarah Guo）出镜说明该平台如何结合计算能力与便携性。
NVIDIA 表示，Jetson 模块和开发套件用于运行机器人、自主机器和边缘人工智能项目，并支持先进的开放模型。此外，Jetson Device Skills 和 Jetson BSP Skills 工具让学生、研究人员和开发者能够使用软件代理，协助编写和优化代码，并将应用部署到边缘端。
面向早期项目的 Jetson Orin Nano Super
NVIDIA 将 Jetson Orin Nano Super 作为机器人领域新开发者的实用路径。该开发套件体积小巧，集成了生成式人工智能、计算机视觉、代理构建和原型设计能力。其人工智能性能达到每秒 67 万亿次运算（TOPS）。
该发布内容展示了其多种使用案例，其中包括 SidewalkPilot 模型：该模型在一辆为儿童定制的电动车中自主执行驾驶操作；还包括 Reachy Mini Jetson Assistant 视觉语音助手，该助手在 Reachy Mini Lite 机器人本地运行，在运行期间无需云端、应用程序编程接口密钥或互联网连接。另一个示例则展示了如何使用开放权重的 Mistral 模型构建人工智能机器人。
面向更复杂任务的 Jetson AGX Orin
Jetson AGX Orin 的人工智能性能达到每秒 275 万亿次运算，面向先进机器人、自主机器和应用研究项目。据 NVIDIA 介绍，它可用于计算机视觉、生成式人工智能、自主导航和工业自动化。
公司列举的示例包括一个通过摄像头画面实时传输视觉语言模型推理结果的网页界面，以及由卡内基梅隆大学机器人团队开发的 SMoRes 系统。该系统用于绘制环境的三维地图，并在对时间敏感的救援场景中寻找幸存者。
面向更大工作负载的 Jetson AGX Thor
Jetson AGX Thor 面向下一代类人机器人和自主系统，这些系统需要在边缘端进行先进的实时推理。该模块根据 FP4 标准提供最高 2070 万亿次浮点运算的人工智能性能，并配备 128 GB 内存。
NVIDIA 展示了 Matcha Bot 实验。该实验由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的 SIGRobotics 团队完成，使用两个机器人手臂运行 NVIDIA Isaac GR00T N1.5 模型，自主制作抹茶。NVIDIA 还介绍了 Multimodal AI Studio 实验环境，该环境整合视觉、音频和语言输入，用于在边缘端开展多模态人工智能实验。
公司还指出，有一系列由三个教学单元组成的直播内容，涵盖运行生成式人工智能、构建用于控制机械臂的代理，以及在 Jetson 上的物理人工智能应用中使用视觉语言模型和视觉-语言-动作模型。