Cat 306 CR迷你挖掘机重约8吨，适合狭小工地。其AI助手基于NVIDIA Jetson Thor平台，支持实时语音交互和本地处理，增强开发者灵活性和隐私保护。Jetson平台成为边缘AI模型标准，支持多种开源模型，推动物理AI系统发展。

NVIDIA推出Jetson AGX Thor、AGX Orin和Orin Nano开发套件，适合智能机器人开发。AGX Thor适用于人形机器人，AGX Orin用于高级机器人，Orin Nano是便携式AI超级计算机。

GStreamer 发布了 1.26.7 版本，增强了对 NVIDIA Jetson AV1 编码器的支持，新增了 rtspsrc 元素的 TCP 模式，提升了 GoPro 视频性能，修复了多个元素的问题，并将 Meson 更新至 1.9.0 版本。

NVIDIA Jetson Thor平台正式推出，结合ADI技术加速人形机器人和自主移动机器人的研发，支持从仿真到部署的完整路径。Jetson Thor具备强大的AI计算能力，能够融合多模态传感数据，提升物理交互的精度。

NVIDIA推出Jetson Thor机器人计算机，性能达到2070 FP4 teraflops，显著提升AI计算、CPU性能和内存，支持复杂AI应用，助力机器人实时处理传感器数据，增强决策能力。多家研究机构和公司正在利用Jetson Thor推动机器人技术进步。

本文介绍了在Jetson Xavier NX上配置ORB-SLAM3和RealSense D455的步骤，包括JetPack、ROS2及相关依赖的安装，提供了系统准备、软件安装、性能优化和故障排除的详细指南，以确保用户能够顺利进行3D重建和SLAM操作。

DeepSeek R1是DeepSeek AI开发的创新语言模型，专为资源有限的边缘设备设计，特别适合Jetson Orin系列。该模型通过优化架构，显著降低了内存和计算需求，支持本地处理，适合隐私和延迟敏感的应用场景。文章还介绍了在Jetson Orin Nano Super上设置AI工具的过程，包括安装Ollama和OpenWebUI，并成功运行DeepSeek R1模型。

在NVIDIA Jetson设备上部署YOLOv8实时目标检测有多种方法。文章强调了“家庭主妇盒子”理念，推荐使用TensorRT-YOLO工具包，因其简单易用且适合多摄像头实时推理，满足非技术用户需求。

本文介绍了在Mac M3上安装Ubuntu 22.04 LTS的步骤，包括下载UTM、Ubuntu镜像和NVIDIA SDK管理器。通过模拟AMD架构运行Ubuntu，并调整源列表以提高下载速度。

NVIDIA Jetson Orin Nano超级开发套件售价249美元，显著提升边缘计算生成AI能力，提供67 TOPS的AI性能，较前代提升1.7倍，支持多种生成AI模型，适合开发者和学生，推动边缘AI普及。

NVIDIA Jetson Orin Nano是一款高性价比的AI开发平台，配备六核ARM处理器和NVIDIA Ampere架构GPU。尽管在处理超过70亿参数的模型时存在限制，但在边缘AI项目中表现优异，适合开发者使用。

NVIDIA发布了Jetson Orin Nano超级开发套件，这是一款紧凑的生成AI超级计算机，性能显著提升。其生成AI推理性能比前代提高1.7倍，INT8性能提升70%，内存带宽增加50%。该平台兼容NVIDIA的AI软件生态系统，适合边缘AI应用原型开发，受到科技界广泛关注。

NVIDIA Jetson Nano是一款小型高效的边缘AI计算平台，尺寸为70 x 45mm，性能达到472 GFLOPs，适用于机器人和智能设备。它配备128核GPU和四核CPU，功耗仅为5-10瓦，支持多种AI任务，促进智能产品开发。

在NVIDIA Jetson设备上进行边缘AI项目时，选择预构建的Docker镜像或自定义容器至关重要。预构建镜像简单但可能包含多余组件，自定义容器则可根据需求优化，适合资源受限环境。优化Docker镜像的最佳实践能提升效率。Balena平台简化了边缘设备的Docker管理，支持快速原型和生产级性能的无缝过渡。

德尔蒂亚利用NVIDIA Metropolis和Jetson平台提高生产线效率，为客户提供高达20%的性能提升。Viessman计划将德尔蒂亚应用于更多生产线，预计总体生产力将增加50%。德尔蒂亚是NVIDIA Inception计划的成员。

土耳其高中生Selin Alara Ornek利用机器学习和NVIDIA Jetson平台开发机器导盲犬，帮助视障人士。她还创建了其他六个机器人项目，包括能实时通知和监测健康状况的校园辅助机器人BB4All。Ornek是AI4ALL和纽约科学院的成员，曾在欧洲青年奖和全球科技女性奖中获得认可。她计划将IC4U应用于智能城市和空间，并将在英属哥伦比亚大学学习计算机科学。