在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時代，大語言模型（LLM）正在重塑我們的工作和生活方式。其中，DeepSeek 以其強大的語言理解和生成能力，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。在此背景下，將這種強大的 AI 能力高效地部署到邊緣設(shè)備中已然成為行業(yè)關(guān)注的焦點。NVIDIA Jetson 系列作為邊緣計算領(lǐng)域的佼佼者，憑借其高性能、低功耗的特性，能夠為 DeepSeek 等 AI 模型的端側(cè)推理提供理想的硬件支持。

本文將深入分析 NVIDIA Jetson 系列何以成為 AI 邊緣計算的新標桿，探索 Jetson 與 DeepSeek 等先進 AI 技術(shù)結(jié)合帶來的無限可能。

1NVIDIA Jetson

NVIDIA Jetson系列是面向邊緣計算場景研發(fā)的嵌入式系統(tǒng)模塊，其核心設(shè)計理念在于將高性能 AI 算力集成至緊湊型硬件中。該產(chǎn)品線依托 NVIDIA GPU 核心技術(shù)架構(gòu)，支持在設(shè)備端直接部署并運行深度學(xué)習(xí)模型及復(fù)雜 AI 算法，實現(xiàn)離線智能決策能力。相較于依賴云端計算的解決方案，該系列設(shè)備憑借本地化數(shù)據(jù)處理特性，在實時響應(yīng)速度（典型延遲低于 30ms）和隱私保護方面具有顯著優(yōu)勢。

NVIDIA Jetson 系列嵌入式產(chǎn)品主要應(yīng)用于機器人、自動駕駛車輛、工業(yè)自動化系統(tǒng)等領(lǐng)域，其技術(shù)優(yōu)勢體現(xiàn)在基于 ARM64 架構(gòu)的異構(gòu)計算設(shè)計，相比傳統(tǒng) x86 架構(gòu) GPU 計算設(shè)備，能夠在保持高性能的同時實現(xiàn)功耗效率的顯著優(yōu)化，尤其適合對能源敏感且需實時響應(yīng)的智能終端部署。

產(chǎn)品發(fā)展歷史

NVIDIA Jetson 系列產(chǎn)品核心 GPU 采用了和傳統(tǒng) GPU 同樣的架構(gòu)，從 2014 年第一代產(chǎn)品 NVIDIA Jetson TK1 到當(dāng)前最新產(chǎn)品 NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB，實現(xiàn)了計算能力飛躍的提升。下表匯總了目前所有 Jetson 產(chǎn)品發(fā)布日期、計算能力及其架構(gòu)信息：

*上表僅展示 Jetson 通用版本數(shù)據(jù)，未涵蓋其工業(yè)版或內(nèi)存容量差異等其他版本信息。

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產(chǎn)品定位及特性

當(dāng)前 NVIDIA Jetson 產(chǎn)品分為 AGX、NX、Nano 三個系列，下表為三個系列的產(chǎn)品定位及應(yīng)用特征對比：

2NVIDIA JetPack

NVIDIA Jetson 產(chǎn)品搭載有強大的硬件系統(tǒng)，而在操作系統(tǒng)方面，NVIDIA 還提供了 L4T Ubuntu（Linux for Tegra）定制的操作系統(tǒng)，同時還提供了全棧式軟件開發(fā)套件 NVIDIA JetPack，這是 NVIDIA 用于構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的最全面的開發(fā)環(huán)境包，支持所有 Jetson 模塊和開發(fā)套件。

JetPack SDK 包括最新的 Linux 驅(qū)動程序包（L4T），具有 Linux 操作系統(tǒng)以及 CUDA-X 加速庫和 API，可用于深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、加速計算和多媒體。它還包括用于主機和開發(fā)人員工具包的示例、文檔和開發(fā)人員工具，并支持更高級別的 SDK，例如用于流視頻分析的 NVIDIA DeepStream 和用于機器人技術(shù)的 NVIDIA Isaac。

在最新發(fā)布的 JetPack 6.2 版本中，已支持 Jetson Orin Nano 和 Jetson Orin NX 生產(chǎn)模組的超級模式，可將生成式 AI 模型的性能提升高達 2 倍?？梢詾樾碌暮同F(xiàn)有的機器人和邊緣 AI 應(yīng)用釋放更多價值并降低總體擁有成本。

3當(dāng) Jetson 遇上 DeepSeek

作為新一代的 AI 模型，DeepSeek 以卓越的語言理解和生成能力，正在改變我們與機器交互的方式。它不僅能夠處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)，還能在多模態(tài)場景中展現(xiàn)出強大的推理能力。當(dāng) DeepSeek 與 Jetson 結(jié)合時，這種協(xié)同效應(yīng)將帶來全新的可能性。

智能邊緣設(shè)備的升級

Jetson 的邊緣計算能力與 DeepSeek 的 AI 模型相結(jié)合，可以使智能設(shè)備具備更強大的本地推理能力。例如，在智能安防領(lǐng)域，Jetson 設(shè)備可以運行 DeepSeek 的輕量級版本，實時分析視頻流，識別復(fù)雜的行為模式，甚至進行簡單的對話交互，提升設(shè)備的智能化水平。

低延遲與高隱私保護

借助 Jetson 的低延遲以及 GPU 高計算能力的特性，DeepSeek 的推理任務(wù)可以在設(shè)備端快速完成，無需依賴云端，從而大大減少響應(yīng)時間。同時，本地化的數(shù)據(jù)處理也進一步增強了隱私保護，這對于涉及敏感信息的場景（如醫(yī)療和金融）尤為重要。

云邊協(xié)同的高效架構(gòu)

對于復(fù)雜的任務(wù)，Jetson 設(shè)備可以將部分推理任務(wù)卸載到云端的 DeepSeek 大模型，實現(xiàn)云邊協(xié)同。這種架構(gòu)不僅優(yōu)化了資源利用，還確保了復(fù)雜任務(wù)的高效處理，為智能系統(tǒng)提供了更靈活的解決方案。

拓展應(yīng)用場景

Jetson 與 DeepSeek 的結(jié)合將為更多行業(yè)帶來創(chuàng)新的解決方案。例如，在工業(yè)自動化中，Jetson 設(shè)備可以運行 DeepSeek 模型進行設(shè)備故障預(yù)測和工藝優(yōu)化；在智能交通中，Jetson 可以實時處理車輛傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合 DeepSeek 提供的決策支持，實現(xiàn)更安全的自動駕駛。

隨著 Jetson 不斷更新和優(yōu)化，以及 DeepSeek 等先進 AI 模型的持續(xù)發(fā)展，兩者的結(jié)合將為智能邊緣計算帶來更多可能。從智能家居到工業(yè)自動化，從智能安防到醫(yī)療健康，Jetson 與 DeepSeek 的協(xié)同將開啟一個更加智能、高效、安全的未來。

4麗臺科技 Jetson 解決方案

Jetson 模組

麗臺科技可為用戶提供 Jetson 模組，模組中包含 GPU、CPU、內(nèi)存、電源管理等核心硬件，但不含載板，用戶需自行開發(fā)或者購買載板實現(xiàn)拓展顯示、USB、網(wǎng)絡(luò)、PCIE 等 IO 接口功能。

Jetson 開發(fā)套件/整機

麗臺科技提供模組載板一體化解決方案，根據(jù)用戶需求提供硬件設(shè)計，包括載板 IO 接口、設(shè)備大小等。此外，還可以根據(jù)設(shè)備的使用場景進行防潮、防塵等工藝處理以適應(yīng)特殊環(huán)境。

麗臺科技標準整機方案

基于對邊緣計算市場需求的深度調(diào)研與分析，麗臺科技依托 NVIDIA Jetson 生態(tài)體系，深度融合"工業(yè)化化設(shè)計+場景化適配"雙引擎戰(zhàn)略，推出以下多款高通用性 AI 邊緣計算整機解決方案。

成功案例 1：醫(yī)療影像預(yù)診斷

國內(nèi)某醫(yī)療設(shè)備廠商，在其 CT、MRI 設(shè)備搭載 Xavier NX 配合其醫(yī)療 AI 模型，可以通過 AI 診斷篩查病灶的位置，進行基本定性。如要確診，將取出一些組織采樣制成切片，通過顯微鏡下觀察組織和細胞結(jié)構(gòu)的變化來對癌癥進行定性、分級、分類和分型，以此為后續(xù)的手術(shù)和化療、放療等治療方案提供指導(dǎo)。

成功案例 2：工業(yè)瑕疵檢測

某自主品牌新能源汽車制造基地（年產(chǎn)能 50 萬輛）在總裝環(huán)節(jié)面臨嚴峻質(zhì)量挑戰(zhàn)：傳統(tǒng) X86 工控機驅(qū)動的視覺檢測系統(tǒng)存在 3.2% 的漏檢率，尤其在漆面微痕（<0.1mm）與細小緊固件缺失檢測場景中，單臺設(shè)備日誤報次數(shù)高達 47 次。2023 年 Q2 產(chǎn)線升級中，該企業(yè)聯(lián)合AI算法供應(yīng)商，基于 Jetson AGX Orin 64GB 整機構(gòu)建新一代 AI 質(zhì)檢平臺，得益于 AGX Orin Amper 架構(gòu) GPU 的強大算力，成功將誤檢率降低為 1% 以下，這一技術(shù)突破不僅將單臺設(shè)備日誤報次數(shù)壓縮至 5 次以內(nèi)，更實現(xiàn)了漆面微痕檢出精度達 0.02mm 的行業(yè)突破。通過邊緣計算與深度學(xué)習(xí)模型的深度耦合，該方案使單條產(chǎn)線年度質(zhì)量成本降低 1,200 萬元，為新能源汽車制造業(yè)的工藝數(shù)字化升級提供了可復(fù)制的智能檢測范式，有效推動中國智造向"零缺陷"生產(chǎn)目標邁進。