NVIDIA、ドローンやロボット向け物理 AI 用エッジコンピューター「Jetson Orin Nano 2」を発表

NVIDIA は、ドローンやロボット、ビジョンシステムに物理的 AI を導入することを目的としたエッジロボティクスコンピューター「Jetson Orin Nano 2」を発表しました。同社は、この新ボードをデータセンターではなく、マシン上で直接生成 AI モデルを実行したい開発者向けのエントリーモデルとして位置付けています。

今回の発表の背景には、小規模・中規模 AI モデルのパフォーマンスが劇的に向上したという変化があります。NVIDIA によれば、こうしたサイズのモデルは、1 年前に最大級のフロンティアモデルだけが達成していた精度をすでに実現しています。

NVIDIA のロボティクスおよびエッジ AI 担当バイスプレジデントである Deepu Talla 氏は、「Jetson Orin Nano 2 コンピューターにより、その画期的な技術が数百万人の開発者の手に届くようになりました。これは、エッジでのリアルタイム推論に必要なパフォーマンスとエネルギー効率を提供するものです」と述べています。

小規模・中規模 AI モデルから高い精度を達成できることで、コンパクトなエッジハードウェアは言語や画像を理解し、その情報を基にリアルタイムで行動を起こすことが可能になります。ロボット、配送ドローン、点検用ドローン、ビジョン AI システムはいずれも、低消費電力でこれらのワークロードを実行できるハードウェアを必要としています。

NVIDIA Jetson Orin Nano 2 の計算性能と消費電力

Jetson Orin Nano 2 は、AI 演算能力として秒間 78 トリオンオペレーション（TOPS）、メモリ容量 8GB、そして 8 コア Arm CPU を搭載しています。同社は、コストと消費電力を低く抑えながら、AI と映像処理の性能を飛躍的に向上させるためにこのボードを設計しました。

新モデル「Jetson Orin Nano 2」は、既存の「Jetson Orin Nano Super」と比較して推論性能が倍増しました。この性能向上は、従来と同じコンパクトな筐体の中に収められた、強化された Tensor Cores と高いメモリ帯域幅によるものです。

15ワット動作時における消費電力は、Orin Nano Super よりも 40% 削減されながら、同等の性能レベルを維持します。

Jetson Orin Nano 2 は、NVIDIA のオープンなソフトウェアスタックや Jetson エージェントスキル、そして広範な Jetson AI エコシステム上で動作します。同社は、このボードがエッジでのメモリ効率に優れた推論を最適化した大規模言語モデル（LLM）やビジョン・ランゲージモデルの実行に適しているとしています。具体的には、NVIDIA 自社の Cosmos や Nemotron モデルに加え、Gemma 4 や Qwen 3 などが開発者がハードウェア上でデプロイ可能な例として挙げられています。

物理 AI アプリケーションの実証を先行して行うパートナー企業

Cognex、Doosan Bobcat、Matic は、NVIDIA が最初に名指しした Jetson Orin Nano 2 の採用・探索を行う企業の一角です。同社によると、すでにロボットスタック上で開発を行っているエンジニアは 300 万人を超えています。

NVIDIA は、これらのパートナー企業（および上記の企業）が、家庭用ロボット、ビジョン AI システム、配送や点検用のドローン、キャリアボード、ハードウェアシステム、リファレンスデザインなどを通じて、エッジ AI を普及させることを期待しています。

アルファベットのドローン配送子会社である Wing は、すでに自社のドローン艦隊で Jetson Orin Nano Super と NVIDIA のソフトウェアスタックを活用しています。同社は Jetson Orin Nano 2 を評価し、リアルタイムの AI による知覚と推論をさらに強化することで、地域ビジネスからの住宅への配送をより迅速かつ安全に行うことを目指しています。

Wing の知覚部門責任者である Dinuka Abeywardena 氏は次のように述べています。「ドローン配送には、現実世界を高速かつ確実に理解できる AI が不可欠です。Wing は Jetson Orin Nano 2 を検討しており、これにより顧客にとってより迅速で信頼性の高い配送を実現する、応答性とエネルギー効率に優れたドローンの実現への道筋が開けます」

Wing の既存のドローン艦隊は、新しいボードとは異なる製品である Jetson Orin Nano Super で稼働しています。現時点では、Wing が評価段階から配送フライトにおける Jetson Orin Nano 2 の本番導入へ移行するまでの公開されたタイムラインはありません。

家庭用ロボットメーカーの Matic Robots は、その掃除ロボットに Jetson Orin Nano 2 を採用します。NVIDIA によると、このボードにより Matic は会話型 AI、ジェスチャー検出、高精度なマッピング、家庭内の意味理解を備えつつ、自律的な清掃動作を実現できるようになります。

Matic Robots の共同創業者兼 CEO の Navneet Dalal 氏は、「家庭用ロボットは人間を理解し、空間を正確にマッピングし、物体やスペースのレイアウトを把握し、常に変化する動的な環境で自律的に掃除を行う必要があります」と説明しています。

「Jetson Orin Nano 2 を搭載すれば、Matic はリアルタイムの知覚・対話・ナビゲーションを実現するコンパクトなホームロボットプラットフォーム上で、最先端の AI モデルをエッジで実行できます。」

キャリアボードとリファレンスデザインについて

NVIDIA は、この新基板を中心にハードウェアを開発する多数のパートナー企業も発表しました。

AAEON、ADLINK、Advantech、Aetina は、キャリアボードやハードウェアシステムを構築するメーカーとして名を連ねています。また、Antmicro、Aptiv、Auvidea、AVerMedia は、Chuanglebo、Connect Tech、ForeCR、JWIPC とともに、カスタマイズされた AI ソフトウェアやリファレンスデザインに取り組むグループの一員です。

Neurealm、Plink、Realtimes、RidgeRun、RS、Seeed Studio、Tauro Tech、Twowin、TZTEK、YUAN がパートナーリストを埋め尽くし、NVIDIA はこれらの企業が顧客の市場投入を加速させるために協力していると述べています。

「フロンティア・インテリジェンスはエッジに到達しました。昨年はデータセンター内でしか動作していなかったフロンティアモデルが、現在はエントリーレベルの Jetson システムでもリアルタイムで実行可能になりました」と Talla は語ります。「Jetson Orin Nano 2 を用いれば、ロボットやエッジシステムは、言語モデルやビジョンモデルをローカルかつリアルタイムで実行できるようになり、以前には不可能だった新たなアプリケーションが開拓されます。」

アムステルダム、ロンドン、北米で開催された「Physical AI Expo」では、物理的 AI に関する詳細を学ぶことができます。

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この記事「NVIDIA Jetson Orin Nano 2 がドローンやロボットに物理 AI をもたらす」は、AI News に掲載されたものです。