NVIDIA推出全新Jetson Orin Nano模组支持多种边缘AI和机器人应用

NVIDIA Jetson Orin Nano 模组全面解析：性能、生态与应用指南

本教程将详细介绍 NVIDIA 最新发布的 Jetson Orin Nano 模组，涵盖其性能参数、产品阵容、生态系统支持以及自主机器人参考平台 Nova Orin，帮助您快速了解该平台在边缘 AI 和机器人领域的应用价值。

一、新模组发布概览

2022 年 9 月 20 日，NVIDIA 宣布推出全新的 Jetson Orin Nano 模组，进一步扩充了 Jetson 产品阵容。至此，NVIDIA 已经推出了 6 个基于 Orin 的生产模组，可以支持各种边缘 AI 和机器人应用。

据 NVIDIA 嵌入式与边缘计算副总裁 Deepu Talla 介绍，全新的 Jetson Orin Nano 相对于其前代产品，性能提高了 80 倍。

二、性能与参数详解

• GPU：NVIDIA Ampere 架构 GPU
• CPU：基于 Arm Cortex-A78 架构
• 内存：高达 8GB
• AI 性能：最高可达 40 TOPS（万亿次运算/秒）
• 特性：新一代深度学习和视觉翻跟斗、高速接口、快速内存带宽，支持多模式传感器
• 起售价：199 美元，2023 年 1 月上市

Orin Nano 通过高速 I/O 和 NVIDIA Ampere 架构 GPU 支持多个并发 AI 应用流水线，让零售分析、工业质量控制等入门级设备的开发者能够以较低成本获得更复杂的 AI 模型。

三、产品阵容与兼容性

NVIDIA 这 6 个基于 Orin 的模组采用同一个架构，可以使用同一个开发套件。其中 Orin Nano 模组在外形和引脚上与之前发布的 Orin NX 模组完全兼容。客户从现在开始即可使用 AGX Orin 开发者套件开发适合 Orin Nano 系列的应用，能够灵活地设计一个系统来支持多个 Jetson 模组并轻松扩展应用。

Orin Nano 模组分为两个版本：

• Orin Nano 8GB：最高 40 TOPS 性能，功率 7W~15W
• Orin Nano 4GB：最高 20 TOPS 性能，功率 5W~10W

小提示：如果您的应用对功耗敏感（如电池供电设备），4GB 版本的低功耗模式（5W~10W）是更优选择；若需更高算力，则选择 8GB 版本。

四、生态系统支持

Jetson 生态系统正在迅速发展。目前 Jetson 生态系统已经拥有：

• 超过 100 万名开发者
• 超过 6000 名客户
• 超过 2000 家初创企业
• 超过 150 家合作伙伴

Jetson 合作伙伴可以提供从 AI 软件、硬件、应用设计服务，到摄像头、传感器、外设、开发者工具以及开发系统等各类支持。

Orin Nano 得到 NVIDIA JetPack SDK 的支持，并由 NVIDIA CUDA-X 加速计算堆栈驱动。该计算堆栈被用于创造工业物联网、制造业、智慧城市等领域的开创性 AI 产品。

五、自主机器人参考平台 Nova Orin

Jetson 平台最重要的功能之一就是解决棘手的机器人挑战，并为超过 70 万名 ROS 开发人员带来加速计算。NVIDIA 提供了 Nova Orin 自主机器人（AMR）参考平台。

Nova Orin 参考架构设计适用于特定用例，包括三种架构：

• 架构一：基于 Orin，且无经过安全认证的传感器
• 架构二：包括经过安全认证的传感器，以及一个安全可编程逻辑控制器
• 架构三：采用基于双 Orin 的设计，依靠视觉 AI 实现功能性安全

传感器支持包括：立体摄像头、激光雷达、超声传感器、惯性测量单元（IMU）。所有传感器均经过校准和时间同步，并附带驱动，可实现可靠的数据捕获。借助这些传感器，AMR 能够在各种情景中检测物体和障碍物，同时实现同步定位和地图绘制（SLAM）。

NVIDIA 提供两种激光雷达选项：一种用于不需要功能安全认证传感器的应用，另一种用于有此类要求的应用。此外，Nova Orin 还支持用于地图构建和真值数据收集的 3D 激光雷达。

小提示：如果您开发的 AMR 需要进入人机协作场景，务必选择包含安全认证传感器的架构二或架构三，以满足功能安全要求。

六、软件与开发工具

除了硬件和集成工具，NVIDIA 还提供了广泛的软件支持：

• 基础操作系统：包含适用于所有硬件和适配工具的驱动和固件，以及将平台与机器人集成的设计指南。
• ROS 集成：Nova Orin 可以与基于 ROS 的机器人应用集成。
• ISAAC Sim：提供经过验证的传感器模型，无需实际机器人即可进行应用开发和测试。
• 云原生数据采集工具：消除为训练模型、调试和分析所需的大量传感器数据设置数据流水线的艰巨任务。
• 先进 GEM（GPU 加速模型）：专为 Nova 传感器开发，通过 Jetson Orin 平台实现 GPU 加速，提供关键基础模组，例如视觉 SLAM、立体深度估计、障碍物检测、3D 重建、语义分割和姿态估计。

Jetson Orin 模组无论是对部署边缘 AI 应用的工程师，还是构建新一代智能机器的机器人操作系统（ROS）开发者而言，其高性能和完善的生态系统让创新更加便捷，也更容易创造出曾经看似不可能的产品并使其商业化。

七、常见问题（FAQ）

Q1：Orin Nano 与前代产品相比，性能提升有多大？

A：性能提高了 80 倍（基于并行 AI 推理能力对比）。

Q2：Orin Nano 模组与 Orin NX 模组是否兼容？

A：是的，两者在外形和引脚上完全兼容，可共用同一套开发套件和底板设计。

Q3：我能否在 Orin Nano 上运行现有的 Jetson 应用？

A：可以。Orin Nano 支持 NVIDIA JetPack SDK 和 CUDA-X 加速计算堆栈，大多数为之前 Jetson 平台开发的应用只需重新编译即可迁移。建议使用 AGX Orin 开发者套件提前进行仿真测试。

Q4：两个版本（8GB 和 4GB）如何选择？

A：如果您的应用需要处理复杂的 AI 模型（如多路视频分析、高精度目标检测），建议选择 8GB 版本（40 TOPS）；如果应用较为轻量（如单路传感器数据推理、低功耗场景），4GB 版本（20 TOPS）即可满足需求，且功耗更低。

Q5：Nova Orin 参考平台是否必须购买 NVIDIA 的激光雷达？

A：不是。NVIDIA 提供两种激光雷达选项供参考，您也可以根据项目需求选择第三方兼容的激光雷达，前提是确保传感器校准和时间同步。

八、小提示总结

• 开发初期可使用 AGX Orin 开发者套件进行仿真，无需等待硬件模组到货。
• 利用 ISAAC Sim 在虚拟环境中测试机器人行为，降低开发风险和成本。
• 关注 Jetson 生态合作伙伴提供的传感器和外设，减少集成工作量。
• 若需功能安全认证，务必选择 Nova Orin 架构二或架构三。

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