天準星智:引領具身智能新時代,從星智 001 到星智 007 的飛躍
2025年8月25日,天準科技(股票代碼:688003)控股子公司天準星智發布新一代千 TOPS 級高算力具身智能大腦產品——星智 007。該產品基于 NVIDIA Jetson Thor 系列打造,不僅能滿足具身智能行業主流算法模型的算力需求,還完成了NVIDIA Isaac GR00T N1.5、通義千問模型等主流操作與交互生成式AI 模型的適配部署。8月9日,該產品在世界機器人大會 NVIDIA Physical AI Forum 公開亮相,標志著天準星智在具身智能領域再獲突破。
具身生成式 AI 模型的快速發展,推動了人形機器人在眾多領域的批量應用。大模型在機器人本體中的高效部署與量產,不僅依賴于高性能機器人本體計算單元所提供的算力支持和實時推理能力,還需結合芯片廠商提供的算法工具鏈,對已訓練完成的模型進行深度裁剪與優化,以適配端側芯片的片內硬件資源。依托 NVIDIA Jetson 平臺,天準星智深度整合NVIDIA Isaac、NVIDIA Cosmos 工具鏈及 GR00T 本體大模型,構建了涵蓋端側算力、基礎軟件、數據采集與合成、模型優化及端側部署的系統性解決方案,為機器人的規模化生產與應用提供了有力支撐。
具身智能大小腦硬件方案進階
天準星智:深耕具身智能的進階軌跡
天準星智聚焦具身智能領域,以“星智” 系列產品迭代為錨點,通過持續創新推動行業發展—— 從星智 001 的市場驗證,到星智 002 的批量落地,再到星智 007 的產品躍升,逐步夯實行業地位。
星智 001:奠基之作,開啟具身智能大腦量產之路
星智 001 自發布以來,迅速在具身智能領域嶄露頭角。該產品基于 NVIDIA Jetson AGX Orin 平臺打造,算力達 275 TOPS,旨在滿足智能機器人環境感知、大語言模型運行、實時數據分析等復雜場景的計算需求。它為機器人的具身大腦賦予了強大的計算與學習能力,使其能夠深度理解環境與任務,并具備靈活的響應策略。
星智 002:迭代升級,大小腦硬件集成
星智002 延續了既有技術優勢,集成了 x86 小腦模塊,彌補了星智001 在操作控制能力上的短板,提升了機器人本體的操作控制精度,為實現復雜精密操作奠定了基礎。
星智 007:算力升級,邁入集中式計算時代
作為新一代具身智能領域控制單元,星智 007 基于 Jetson Thor 高端硬件架構計算平臺打造,實現了算力的跨越式提升 —— CPU 處理能力達 60KDMIPS(每秒百萬條指令),FP4(4 位浮點)算力達 2070 TFLOPs(每秒萬億次浮點運算),FP8(8 位浮點)算力達 1035 TFLOPs。其 AI 算力較星智001 提升近 7.5 倍,能效比提升近 3.5 倍,為復雜大模型(如視覺語言模型 VLM、大語言模型 LLM、視覺語言動作模型 VLA 等)在具身智能場景的應用提供了強勁支撐。
強大的 CPU 處理能力與 AI 算力,使得具身智能的 “大小腦” 功能可在單顆 Thor 芯片上同時運行。自此,具身智能計算單元不再有 “大小腦” 之分,具身智能真正邁入集中式計算時代。

星智 007 直面行業痛點,實現了全方面技術突破:
· 空間利用率革新:針對具身智能本體空間緊湊、控制器設計難度大的問題,將空間布局優化至極致。控制單元尺寸壓縮至 140 mm × 130 mm,為拓展傳感器、提升電池容量騰出空間,從而適配更多應用場景。
· 接口可靠性升級:采用工業級與車規級接口。攝像頭配備 GMSL 接口,具備抗干擾能力強、傳輸距離遠、輸出穩定的特點,支持硬件觸發同步,并兼容 - 20℃ 至 70℃的寬溫范圍;網絡接口采用 miniIO 接口,尺寸僅為傳統 RJ45 接口的 1/3(約 12 mm ×8 mm),布線空間減少 40% ;卡扣式設計提升了抗振動穩定性,適用于本體的高動態運行場景。
· 時空同步精度提升:支持 NTP/PTP/gPTP 等協議,時鐘同步精度達 100 微秒級;結合基于 CPLD(復雜可編程邏輯器件)的硬件同步系統,可為攝像頭等設備提供 10 納秒級的觸發精度,確保多傳感器間的數據協同。
· 完善的軟件生態:具備軟件 OTA(空中下載)升級功能,支持 A/B 分區、系統回退與差分升級,縮短迭代周期;構建軟硬件一體化診斷系統,可快速定位底層硬件鏈路與軟件算法問題,加速技術迭代。
整合 NVIDIA 軟件工具鏈與軟件生態 全面賦能行業
星智 007 產品深度整合 NVIDIA Isaac 仿真平臺、Cosmos 數據生成平臺及 Isaac GR00T N1.5 模型,為用戶提供 “軟硬件一體化” 的智能基礎設施解決方案。
通過 “軟件定義智能 + 硬件支撐算力” 的全棧整合,星智 007 構建了從虛擬仿真、數據生成、模型訓練到邊緣部署的完整閉環,為用戶提供真正 “軟硬件一體、全場景覆蓋、個性化定制” 的智能基礎設施解決方案。
· 虛擬資產管理:真實場景中的機械臂、雙目相機、夾具等設備,可通過 Isaac Sim 構建仿真環境。不僅能實現相機與虛擬場景的融合,還可通過 ROS2 節點發布虛擬相機流,為算法迭代與魯棒性驗證提供支持。
· 遙操作采集訓練:通過手柄控制等遙操作方式獲取機器人操作數據,再借助 ROS2 對數據進行處理,形成結構化訓練樣本。同時,Isaac Lab 采用行為克隆算法,使智能體能夠模仿遙操作數據中呈現的操作行為,將虛擬環境中的合成數據與真實操作邏輯相結合,實現模型對任務執行模式的學習。
· 模型部署驗證:通過 NVIDIA Isaac ROS,將檢測、位姿估計、軌跡規劃等已訓練完成的模型部署至星智 007,并結合機械臂、夾具、相機等物理設備,實現視覺自主抓取。綜上,形成了基于 Isaac ROS、Isaac Sim 與 Isaac Lab 的數據閉環。
依托 GR00T N1.5 強大的環境適應性與工作空間配置調整能力,該模型可通過用戶指令識別目標物體,顯著提升工業物料分揀、搬運等典型制造場景中的任務成功率。
· 數據驅動:通過星智 007 采集真實場景數據,并基于 NVIDIA Isaac GR00T-Dreams Blueprint 生成多樣化的泛化合成數據,為模型訓練提供充足且多元的資產支撐。
· 模型優化:以 GR00T 模型為基礎,分兩步進行優化 —— 首先通過合成數據預調整,使模型掌握機器人操作的基礎邏輯;隨后混入真機數據進行二次微調,校準虛擬與真實場景間的偏差。
· 全流程驗證:經過仿真環境測試(驗證成功率與效率)及推理整合驗證后,最終實現 GR00T N1.5 模型在星智 007 上從虛擬到真實的落地應用。這種 “合成數據 + 真機數據” 的微調模式,顯著提升了復雜場景下的任務成功率。
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