NVIDIA ha presentato Jetson Orin Nano 2, un nuovo computer per robotica ed edge AI pensato come evoluzione della fascia d’ingresso della piattaforma Jetson. Il sistema mantiene lo stesso formato compatto della generazione precedente ma porta la capacità di calcolo AI a 78 TOPS, integra 8 GB di memoria e una CPU Arm a 8 core e offre prestazioni di inferenza fino a due volte superiori rispetto a Jetson Orin Nano Super. A parità di prestazioni con il predecessore, il nuovo modello può inoltre ridurre il consumo energetico del 40% operando in modalità da 15 watt.
L’incremento prestazionale deriva da Tensor Core migliorati e da una maggiore larghezza di banda della memoria. Jetson Orin Nano 2 è stato progettato per eseguire localmente modelli generativi, large language model e vision-language model ottimizzati per inferenza edge con vincoli di memoria e potenza più severi rispetto ai sistemi datacenter. NVIDIA indica tra i modelli utilizzabili le famiglie open-weight Cosmos e Nemotron della stessa azienda, oltre a Gemma 4 e Qwen 3, con l’obiettivo di consentire reasoning, comprensione multimodale e decisioni in tempo reale direttamente su dispositivi fisici.
La piattaforma è destinata a robot compatti, droni per consegna e ispezione, sistemi di visione artificiale e altre applicazioni di physical AI che devono elaborare localmente immagini, linguaggio e dati provenienti dai sensori. NVIDIA lega il lancio alla progressiva riduzione delle dimensioni dei modelli frontier e al miglioramento della loro efficienza, che consente di trasferire sull’edge capacità che fino a poco tempo fa richiedevano infrastrutture più grandi. In questo scenario Jetson Orin Nano 2 è pensato come computer embedded in grado di combinare percezione, interpretazione del contesto e azione senza dipendere continuamente da servizi cloud.
Il nuovo modello si inserisce sopra Jetson Orin Nano Super, che raggiunge fino a 67 TOPS, utilizza una banda di memoria fino a 102 GB/s e opera con potenze configurabili tra 7 e 25 watt. Jetson Orin Nano 2 porta quindi la capacità AI nominale da 67 a 78 TOPS, ma NVIDIA pone soprattutto l’accento sul raddoppio delle prestazioni effettive di inferenza ottenuto attraverso le modifiche ai Tensor Core e al sottosistema di memoria. La differenza tra TOPS teorici e throughput reale diventa particolarmente rilevante nei workload generativi e multimodali, nei quali la velocità dipende non soltanto dalla capacità aritmetica ma anche dalla banda disponibile per spostare pesi, cache e attivazioni.
Jetson Orin Nano 2 utilizza lo stesso stack software aperto della famiglia Jetson e può sfruttare Jetson agent skills, JetPack SDK e il più ampio ecosistema NVIDIA per robotica ed edge AI. JetPack fornisce il sistema operativo e le librerie accelerate necessarie per elaborazione dei sensori, computer vision, inferenza e robotica, mentre le risorse Jetson AI Lab vengono utilizzate per distribuire e ottimizzare modelli di linguaggio, modelli visione-linguaggio, vision transformer e altri workload generativi. La continuità dello stack permette di sviluppare prototipi e successivamente portarli in produzione senza cambiare completamente ambiente software.
NVIDIA indica oltre 3 milioni di sviluppatori attivi sul proprio stack di robotica e ha già coinvolto diversi partner nei primi progetti basati sul nuovo computer. Cognex, Doosan Bobcat e Matic sono tra le aziende che stanno adottando o valutando Jetson Orin Nano 2, mentre Wing viene citata per applicazioni edge su dispositivi compatti. Gli scenari comprendono robot domestici, sistemi di visione industriale, droni per consegna e ispezione e altre piattaforme autonome che richiedono elaborazione locale a bassa latenza.
Matic utilizza Jetson Orin Nano 2 per eseguire modelli AI direttamente all’interno di una piattaforma robotica domestica compatta, con elaborazione in tempo reale dedicata a percezione, interazione e navigazione. In applicazioni di questo tipo il computer embedded deve gestire simultaneamente flussi provenienti dai sensori, interpretazione della scena e decisioni operative, mantenendo consumi compatibili con dispositivi alimentati a batteria o con sistemi termici di dimensioni ridotte.
Attorno al nuovo modulo NVIDIA sta inoltre estendendo l’ecosistema di carrier board, sistemi hardware e soluzioni di riferimento. Tra i partner indicati figurano AAEON, ADLINK, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Auvidea, AVerMedia, Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTEK e YUAN. Queste aziende stanno sviluppando schede carrier, sistemi completi, software AI personalizzato e reference design destinati a ridurre il tempo necessario per passare dal prototipo alla produzione.
Il mantenimento dello stesso fattore di forma della generazione precedente semplifica inoltre l’adozione del nuovo modulo all’interno di progetti già basati sulla famiglia Orin Nano. La piattaforma Jetson Orin utilizza un’architettura comune tra differenti livelli di prestazioni e mette a disposizione moduli che vanno dalla fascia Nano fino ai sistemi AGX Orin, consentendo ai produttori di scegliere configurazioni differenti senza abbandonare lo stesso ecosistema software e gli stessi workflow di sviluppo.
Jetson Orin Nano 2 viene quindi posizionato come piattaforma entry-level per workload che stanno diventando più complessi rispetto alla tradizionale computer vision. Oltre all’elaborazione video e all’inferenza di reti neurali convenzionali, il sistema è progettato per eseguire modelli multimodali che combinano immagini e linguaggio, agenti locali e modelli capaci di interpretare una situazione prima di scegliere un’azione, mantenendo il ciclo percezione-ragionamento-azione direttamente sul dispositivo.
NVIDIA prevede di rendere disponibili sia il modulo Jetson Orin Nano 2 sia il relativo developer kit nella prima metà del 2027. La società non ha ancora comunicato nel lancio del 25 agosto un prezzo ufficiale per il nuovo modello.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)