NVIDIA Jetson T3000 และ T2000 ขุมพลัง AI หุ่นยนต์อุตสาหกรรม

NVIDIA เปิดตัวโมดูล Jetson T3000 และ T2000 บนสถาปัตยกรรม NVIDIA Thor มุ่งลดขนาดและพลังงานของ AI Supercomputer สำหรับหุ่นยนต์และอุปกรณ์ Edge AI เพื่อผลักดันหุ่นยนต์และเครื่องจักรอัตโนมัติให้ก้าวจากห้องวิจัยสู่การใช้งานจริงในสเกลของอุตสาหกรรม

Jetson T3000 ให้พลัง AI Compute 865 FP4 Teraflops ในขนาดและการใช้พลังงานราวครึ่งหนึ่งของรุ่น T5000 ประกอบด้วย NVIDIA Blackwell GPU, Neoverse Arm CPU 8 คอร์, หน่วยความจำ LPDDR5X 32GB และ Bandwidth 273GB/วินาที รุ่น IGX T3000 เพิ่มระบบ Functional Safety และรองรับ NVIDIA Halos for Robotics ระบบความปลอดภัยแบบครบวงจรสำหรับหุ่นยนต์ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ แม้ขนาดเล็กลงแต่ยังให้ประสิทธิภาพการประมวลผลใกล้เคียง T5000 ในงาน Multimodal ทั้ง LLM, Vision Language Model และ World Foundation Model ช่วยลดต้นทุนในช่วงที่ราคาหน่วยความจำสูงขึ้น ส่วน Jetson T2000 ให้พลัง 400 FP4 Teraflops หน่วยความจำ 16GB เป็นทางเลือกเริ่มต้นสำหรับ Visual AI Agent หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) และแขนกลอุตสาหกรรม

ปัจจุบันมีผู้พัฒนาหุ่นยนต์ชั้นนำใช้งาน Jetson AGX Thor แล้วหลายราย ทั้ง 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi และ Techman Robot สะท้อนว่าแพลตฟอร์มนี้ถูกนำไปใช้ทั้งในหุ่นยนต์รูปแบบมนุษย์ (Humanoid Robot) และระบบอัตโนมัติภาคอุตสาหกรรมแล้วจริง

อีกประเด็นสำคัญ คือ Jetson Agent Skills เครื่องมือ AI ที่ช่วยปรับแต่งหน่วยความจำและตั้งค่าระบบอัตโนมัติ ลดเวลาที่เคยใช้หลักสัปดาห์ให้เหลือเพียงไม่กี่วัน มีกรณีการใช้งานจริงจากหลายบริษัท อาทิ UBTech, Agile Robots และ Connect Tech ที่ลดการใช้หน่วยความจำได้ถึง 15GB ทำให้ย้ายจากโมดูล 64GB มาใช้ 32GB ได้ ขณะที่ SandStar ในธุรกิจค้าปลีกอัจฉริยะลดการใช้หน่วยความจำได้ 4GB และ NoTraffic ในระบบจราจรอัจฉริยะลดการใช้หน่วยความจำได้ถึง 30% โดยไม่ต้องเพิ่มฮาร์ดแวร์

นอกจากฮาร์ดแวร์ NVIDIA ยังขยายตระกูลโมเดล Cosmos 3 ด้วยรุ่น Cosmos 3 Edge โมเดล World Foundation Model ขนาด 4 พันล้านพารามิเตอร์ที่ออกแบบมาให้ทำงานบน Jetson Thor โดยเฉพาะ ช่วยให้หุ่นยนต์มองเห็น ให้เหตุผล และคาดการณ์การกระทำแบบบนตัวอุปกรณ์ได้เลย นักพัฒนาสามารถฝึกโมเดลนี้ล่วงหน้าให้เข้ากับหุ่นยนต์และเซนเซอร์เฉพาะรุ่นได้ภายในประมาณหนึ่งวัน ซึ่งช่วยลดช่องว่างระหว่างการจำลองในซอฟต์แวร์กับการทำงานจริง

Jetson T3000 จะเริ่มเปิดโหมดจำลองการทำงานได้ภายในเดือนนี้ผ่าน JetPack 7.2.1 ส่วนโมดูลจริงทั้งสองรุ่นมีกำหนดวางจำหน่ายในไตรมาสแรกปี 2570 โดยมีพันธมิตรฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์รองรับแล้วมากกว่า 15 ราย

ต้นทุนการประมวลผล AI ที่ลดลงมี เปิดโอกาสใหม่ให้ผู้ผลิตหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในไทย

FANUC และ Hitachi ซึ่งเป็นผู้เล่นที่มีฐานลูกค้าในไทยอยู่แล้ว ต่างอยู่ในรายชื่อผู้ใช้งาน Jetson AGX Thor ทำให้ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์รุ่นถัดไปที่จะเข้ามาในโรงงานไทยมีแนวโน้มใช้แพลตฟอร์มนี้เป็นฐานเช่นกัน สำหรับผู้ผลิตและผู้รวมระบบ (System Integrator) ไทยที่กำลังพิจารณาการลงทุนใน AMR หรือแขนกลอัตโนมัติ การที่ AI Compute มีขนาดเล็กลง ใช้พลังงานน้อยลง และมีต้นทุนต่ำลงกว่ารุ่นก่อนหน้า อาจเป็นปัจจัยที่ทำให้การลงทุนระบบอัตโนมัติที่เคยจำกัดอยู่แค่โรงงานขนาดใหญ่ เริ่มเข้าถึงได้สำหรับผู้ผลิตขนาดกลางมากขึ้น

AI Compute ที่เล็กลงและประหยัดพลังงานมากขึ้นกำลังทำให้หุ่นยนต์ทั่วไปไม่ใช่ของแพงเฉพาะโรงงานขนาดใหญ่อีกต่อไป โอกาสในการใช้งานระบบสมองอัจฉริยะในโรงงานสำหรับธุรกิจขนาดเล็กจะมีเพิ่มมากยิ่งขึ้น หากมี AI Data Center ในประเทศจะยิ่งส่งเสริมศักยภาพในการแข่งขันเหล่านี้ได้อีกไม่น้อย

ที่มา:
NVIDIA