TI 的實時控制、傳感與電源技術(shù)與 NVIDIA AI 基礎設施相結(jié)合，使人形機器人能夠在復雜環(huán)境中安全、高效地運行。

新聞亮點：

·           TI 與 NVIDIA 正展開合作，加速人形機器人從仿真到在現(xiàn)實世界安全部署的進程。

·           作為此次合作的一部分，TI 將其毫米波雷達技術(shù)與 NVIDIA Jetson Thor 平臺及 NVIDIA Holoscan 平臺相結(jié)合，助力物理 AI 應用實現(xiàn)低延遲 3D 感知與安全感知能力。

·           TI 將在 2026 年 NVIDIA GTC 大會上展示其面向人形機器人的半導體技術(shù)。

中國上海（2026 年 3 月 10 日）– 德州儀器 (TI)（NASDAQ 代碼：TXN）今日宣布，正與 NVIDIA 攜手加速推動人形機器人在現(xiàn)實世界中的安全部署。通過將 TI 的實時電機控制、傳感、雷達及電源技術(shù)，與 NVIDIA 先進的機器人計算、基于以太網(wǎng)的傳感和仿真技術(shù)相結(jié)合，機器人開發(fā)人員可更早、更精準地完成感知、驅(qū)動與安全功能的驗證。TI 通過為機器人各個關(guān)節(jié)與子系統(tǒng)提供確定性控制、傳感、電源及安全技術(shù)，將 NVIDIA 的物理 AI 算力與現(xiàn)實世界應用相連接。此次合作將助力開發(fā)人員更快地從虛擬開發(fā)階段推進至可量產(chǎn)、可規(guī)?；曳习踩珮藴实南到y(tǒng)。 

作為此次合作的一部分，TI 利用 NVIDIA Holoscan Sensor Bridge，將其毫米波雷達技術(shù)與 NVIDIA Jetson Thor 平臺集成，打造了一套傳感器融合解決方案，為人形機器人實現(xiàn)低延遲 3D 感知與安全感知能力。TI 將于 2026 年 3 月 16 日至 19 日在加利福尼亞州圣何塞舉辦的 NVIDIA GTC 大會上展示該解決方案。 

TI 工廠自動化、電機驅(qū)動和機器人總經(jīng)理 Giovanni Campanella 表示：“下一代物理 AI 不僅需要先進的計算能力，更要求傳感、控制、電源與安全系統(tǒng)之間實現(xiàn)無縫集成。TI 全面的產(chǎn)品組合打通了 NVIDIA 強大的 AI 算力與現(xiàn)實世界應用之間的壁壘，幫助開發(fā)者在開發(fā)早期即可完成完整人形機器人系統(tǒng)的驗證。這種一體化方案將加速人形機器人從原型設計向能與人類安全協(xié)作的可商業(yè)化產(chǎn)品演進?！?nbsp;

NVIDIA 機器人與邊緣 AI 副總裁 Deepu Talla 表示：“要讓人形機器人在不可預測的環(huán)境中安全運行，處理能力需要實現(xiàn)巨大飛躍，才能將復雜 AI 模型與實時傳感器數(shù)據(jù)和電機控制進行同步。將德州儀器的傳感和電源管理技術(shù)與 NVIDIA Jetson Thor 平臺相結(jié)合，可為開發(fā)人員提供具備功能安全的基礎平臺，從而加速下一代物理 AI 的部署?！?/p>

實時傳感器融合技術(shù)，助力打造更安全的人形機器人

TI 的毫米波雷達傳感器 IWR6243 通過以太網(wǎng)連接至 NVIDIA Jetson Thor，為物理 AI 應用提供可規(guī)模化的低延遲 3D 感知與安全感知能力。該方案通過融合攝像頭與雷達數(shù)據(jù)，提升了目標檢測、定位與跟蹤能力，同時減少誤報，使人形機器人能夠可靠、實時地做出決策。 

該解決方案可實現(xiàn)類人感知能力，在室內(nèi)外低光、強光眩光、霧霾、粉塵等各類嚴苛環(huán)境下均可穩(wěn)定運行，解決了限制人形機器人實際落地的關(guān)鍵安全問題。例如，雖然攝像頭可能難以可靠地識別玻璃門或反光表面，但雷達可穩(wěn)定探測到這類透明障礙物，確保人形機器人在寫字樓、醫(yī)院及零售場所等場景順暢導航。

TI 亮相 NVIDIA GTC 大會

TI 將在圣何塞 McEnery 會議中心舉辦的 NVIDIA GTC 大會上，于 169 號展位展示相關(guān)技術(shù)。TI 與 D3 Embedded 將進行現(xiàn)場演示“基于 Holoscan 實現(xiàn)可靠機器人感知的實時傳感器融合”，展示 TI 毫米波雷達技術(shù)如何借助 D3 Embedded 的端到端軟件處理鏈路與可視化方案，與 NVIDIA Jetson Thor 及 Holoscan 生態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)集成。 

值得關(guān)注的是，Giovanni Campanella 還將以“邊緣 AI 的優(yōu)勢：重新定義 GPU 賦能的 AI 傳感器處理技術(shù)”為主題進行演講，深度探討傳感、網(wǎng)絡與 GPU 的緊密集成如何推動工業(yè)系統(tǒng)邊緣端實現(xiàn)實時物理 AI。