Китайская компания Galbot интегрировала платформу Nvidia Jetson Thor в свою многоцелевую гуманоидную модель G1 Premium, чтобы повысить скорость принятия решений робота и расширить уровень автономности при задачах в ритейле, здравоохранении и логистике.
Galbot объявила, что перевела роботов G1 Premium на вычислительную платформу Nvidia Jetson Thor — мобильный модуль на базе GPU Blackwell, который, по данным Nvidia, даёт порядка 7–7.5-х больше вычислительной мощности ИИ и существенное повышение энергоэффективности по сравнению с предыдущим поколением. Это даёт роботам возможность запускать более тяжёлые модельные стэки прямо на борту и быстрее реагировать в реальном времени.
По словам Galbot, аппаратное обновление позволяет G1 выполнять более сложное планирование движения и задачи захвата с повышенной точностью и плавностью. Компания сочетает Jetson Thor с собственной методикой Sim2Real (симуляция → реальность), фреймворками Nvidia Isaac и открытыми симуляторами, а также своими моделями «vision-language-action» (GraspVLA, TrackVLA, GroceryVLA), которые выполняют задачи — от захвата предметов «с нуля» до навигации и плотной работы на торговых площадках.
«Наш G1 Premium, работающий на Nvidia Jetson Thor, уже показал значительные приросты в скорости и улучшенное умение рассуждать в реальном времени», — заявил профессор Ван Хэ, основатель и CTO Galbot.
Коммерческая перспектива
На сегодняшний день G1 Premium уже используется в ряде коммерческих сценариев — по данным компании, роботы обслуживают 10 «умных аптек» в Пекине с планом расширения до 100 точек по стране к концу года. Galbot также ведёт пилоты с производителями (включая Bosch) по внедрению роботов с «воплощённым ИИ» на производственные линии, где гибкость гуманоидов может заменить жёсткие промышленные манипуляторы в некоторых задачах.
Аппаратный рывок от Nvidia и оперативная интеграция со стороны Galbot — пример того, как рост локальной вычислительной мощности (edge-AI) ускоряет переход гуманоидных роботов от демонстраций к реальным коммерческим внедрениям. Если железо и связанные модели продолжат показывать стабильность в полевых условиях, это может ускорить масштабирование роботов в ритейле, клиниках и на конвейерах. В то же время массовый переход потребует доказанной надёжности, экономической целесообразности и соответствия регуляторным требованиям.