Jetson Thor 系列包含開發者套件與生產模組，內含 Jetson T5000 模組、參考載板與散熱器，並具備豐富的I/O選項。生態系支援高速工業自動化協定與感測器介面，加速企業開發與上市時程。
NVIDIA表示，包括：研華、安提國際、ConnectTech、米文動力、天准等硬體夥伴，正打造可投入生產的Jetson Thor系統；ADI、英飛凌、RealSense 等感測器廠則利用 Holoscan Sensor Bridge 簡化資料串流與融合。數千家軟體公司也能透過 Jetson Thor 執行多重AI代理工作流程，提升傳統視覺AI與機器人應用。
目前已有 Openzeka、Robotnix、Vaidio、所羅門等採用者加入，有超過200萬名開發者使用輝達技術加速機器人工作流程。其中，所羅門更是首家台廠採用。輝達表示，Jetson Thor 不僅是一款產品，而是推動「物理AI」落地的重要基礎設施，將AI真正帶入人類的實體世界。
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機器人需要豐富的感測器資料與低延遲AI處理能力，才能應付即時應用。Jetson Thor 在效能上大幅躍進，相較於前代 Jetson Orin，AI算力提升7.5倍、CPU效能提升3.1倍、記憶體增加2倍，能支援來自多部感測器的並行資料流，並在邊緣環境中高速完成視覺推理，解決過去因延遲過高而無法在動態現實環境中執行的難題。這項突破，為人形機器人、手術輔助與多模態AI應用創造了新可能。
人形機器人領域的領導廠商已率先採用。Agility Robotics 將 Jetson Thor 整合至第五代人形機器人 Digit，強化其即時感知與決策能力，並支援更複雜的AI技能。執行長 Peggy Johnson 表示：「Jetson Thor 的邊緣處理能力讓 Digit 即時應變更靈活，並拓展更廣泛技能，有助於客戶最佳化倉庫與工廠營運。」
Boston Dynamics 亦將 Jetson Thor 導入其人形機器人 Atlas。新一代運算工程經理 Daniel Gandhi 指出，機器人必須盡可能在本地完成運算以確保安全，而 Jetson Thor 小巧外形與能源效率，首次讓伺服器級的算力被整合進機器人本身，打造更獨立、靈活的應用。
除了人形機器人，Jetson Thor 也能加速 手術助理、智慧牽引機、送貨機器人、工業機械手臂與視覺AI代理 等應用。其設計專為生成式AI推理，能驅動大型Transformer、視覺語言與動作模型，使新一代物理AI代理在邊緣即時運作，降低對雲端的依賴。
Jetson Thor 經過完整軟體堆疊最佳化，支援 Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen 等熱門模型，以及 Isaac GR00T N1.5 等專用機器人模型，讓開發者能在本機進行實驗與推理。未來軟體更新也將進一步提升輸送量與回應速度。
國際研究機構也正運用 Jetson Thor 突破技術限制。史丹佛大學、卡內基梅隆大學、蘇黎世大學 均已展開測試，探索感知、規劃與導航新應用。
卡內基梅隆大學助理研究教授 Sebastian Scherer 表示，過去電腦視覺工作負載過慢，限制機器人決策，如今 Jetson Thor 的運算力已足以支撐更細膩任務。他預期透過升級至 Jetson Thor，能顯著提升感測器融合能力，並推動自主機器人執行醫療檢傷與搜救工作。
NVIDIA指出，人形機器人要像人類一樣流暢互動，不僅需要強大的AI大腦，還需整合多層次控制架構：
1. 高階推理（High-Level Reasoning）（1–5Hz）：自然語言互動、場景理解、任務規劃，負責機器人的思考與任務規劃，對應到機器人「大腦」功能。
2. 感知與規劃（Perception and Planning）（30Hz）：場景註冊、物體辨識、抓取與動作規劃、移動，類似人類的視覺與運動規劃。
3. 實時控制架構（Real-Time Control Framework）（100Hz–1kHz）：速度、位置、阻抗與扭矩控制，確保快速反應，如同人類的神經反射動作。
4. 硬體抽象層（Hardware Abstraction Layer）：感測器、麥克風、攝影機與執行器，等同人類的感官與肌肉。
這套框架顯示，只有結合低延遲AI運算與多感測器輸入，機器人才可能在複雜環境中做出安全、自然的動作，如同感覺器官與肌肉。
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