# 次世代ロボットの頭脳へ！アドバンテックがNVIDIA Jetson™ T2000/T3000搭載エッジAIプラットフォームを拡充 - 出典: fture-scope（https://future-scope.net/） - URL: https://future-scope.net/2026/08/08/%e6%ac%a1%e4%b8%96%e4%bb%a3%e3%83%ad%e3%83%9c%e3%83%83%e3%83%88%e3%81%ae%e9%a0%ad%e8%84%b3%e3%81%b8%ef%bc%81%e3%82%a2%e3%83%89%e3%83%90%e3%83%b3%e3%83%86%e3%83%83%e3%82%af%e3%81%8cnvidia-jetson/ - カテゴリ: テックニュース - 公開日: 2026-08-08 - 更新日: 2026-08-08 --- ## NVIDIA Jetson™ T2000 & T3000：小型・低電力で高度なAIを実現 フィジカルAIの時代では、ロボットや自律型マシンが、大規模言語モデル（LLM：文章を理解し生成するAI）や視覚言語モデル（VLM：画像とテキストを同時に理解するAI）、AIエージェント（特定の目標に向けて自律的に行動するAI）といった高度なAI処理を、その場で（エッジ側で）行う必要があります。そのためには、より強力で、かつエネルギー効率に優れ、コンパクトなAIコンピューティング能力が求められます。 この課題に応えるのが、次世代のロボティクス・スーパーコンピュータである「NVIDIA® Jetson Thor™」シリーズです。アドバンテックは、既存のT4000およびT5000搭載プラットフォームに加え、新たにNVIDIA Jetson™ T2000およびT3000モジュールをサポートします。 ### NVIDIA Jetson™ T3000の特長 「NVIDIA Jetson™ T3000」は、主力となるロボティクスやエッジAI（データを発生源の近くで処理するAI）の展開向けに設計されています。わずか70Wという低消費電力でありながら、最大32GBのLPDDR5Xメモリ（高速かつ低消費電力のメモリ）と、最大865 FP4 TFLOPS（1秒間に865兆回の4ビット浮動小数点演算を行うAI性能の単位）という高いAI性能を提供します。これは、NVIDIA Jetson™ T5000と同等の推論性能を発揮しつつ、消費電力とメモリコストを大幅に削減できるため、性能と電力効率が非常に重要となるロボティクスの大規模展開に最適なソリューションとなるでしょう。 ### NVIDIA Jetson™ T2000の特長 一方、「NVIDIA Jetson™ T2000」は、より幅広いエッジAIアプリケーションをターゲットとしています。40Wの電力枠内で、最大16GBのLPDDR5Xメモリと最大400 FP4 TFLOPSのAI性能を実現します。これはJetson Thor™ ファミリーのエントリーモデルとして、AIを搭載したマシンのコスト効率に優れた大規模導入を可能にします。 これらの新しいモジュールが加わることで、NVIDIA Jetson Thor™ のポートフォリオはさらに充実し、AI性能、エネルギー効率、コンパクトなサイズ、そして導入しやすい価格帯のバランスが最適化された選択肢が提供されます。開発者は、ソフトウェアエミュレーションやメモリ最適化のためのエージェントスキルを活用することで、次世代のNVIDIA Jetson Thor™ モジュールを用いた開発を大幅に加速させることが期待されます。 ## アドバンテックが提供する包括的なNVIDIA Jetson Thor™ プラットフォーム アドバンテックは、拡張されたNVIDIA Jetson Thor™ ファミリーに対応し、エッジAIプラットフォーム・ポートフォリオをさらに拡充します。これにより、NVIDIA Jetson™ T2000およびT3000から、既存のT4000、T5000モジュールに至るまで、NVIDIA Jetson™ シリーズの全ラインアップを提供できるようになります。 ### MIC-AIシリーズとMIBシリーズ：産業用フィジカルAIの基盤 産業用フィジカルAIの導入向けに設計されたアドバンテックの「MIC-AIシリーズ」は、NVIDIA Jetson Thor™ を搭載し、次世代のAIパフォーマンスと産業用としての高い信頼性を両立しています。このシリーズは、長期的な製品サポート、NVIDIAのソフトウェア（NVIDIA JetPack：Jetson向けのソフトウェア開発キットなど）、柔軟なシステム統合、そして過酷な環境に耐えうる設計が特長です。 - **MIC-743-AT**: 視覚言語モデル（VLM）、大規模言語モデル（LLM）、リアルタイムAI推論に必要なAI性能を提供します。 - **MIC-742-AT**: ロボティクスやフィジカルAIアプリケーションに最適化された、コンパクトで柔軟なプラットフォームです。 また、柔軟な統合オプションを求める顧客向けには、NVIDIA Jetson Thor™ を搭載したAIボード「MIB-741-AT」および「MIB-742-AT」も提供されます。これらは、高帯域幅のセンサー統合機能を持ち、NVIDIA JetPack、NVIDIA CUDA-X libraries（GPU高速計算ライブラリ）、NVIDIA TensorRT（AI推論高速化SDK）、NVIDIA Holoscan（リアルタイムストリーミングAIプラットフォーム）に対応しています。ヒューマノイドロボット、モバイルマニピュレータ、産業用自律システムなどのフィジカルAIアプリケーションにおいて、リアルタイムの認識、推論、行動を可能にします。 ### AFEシリーズとAIRシリーズ：高度なロボティクスアプリケーションを推進 アドバンテックのロボットコントローラーシステム「AFE-A702」とロボットコントローラボード「ASR-A702」は、NVIDIA Jetson Thor™ の性能を最大限に引き出すよう設計されています。これらは、ヒューマノイドロボット、AMR（自律走行搬送ロボット）、無人車両において、複数のセンサーからの情報を統合し、複雑なAI推論をリアルタイムで行うことを可能にします。NVIDIA JetPack 7.2、NVIDIA Isaac ROS（ロボットAI開発フレームワーク）、NVIDIA Isaac Sim（ロボットシミュレーションプラットフォーム）、NVIDIA Holoscan、Advantech Robotic Suiteなどに対応し、ロボティクスの開発プロセスを大幅に効率化します。NVIDIA NemoClaw（ロボット制御フレームワーク）やJetsonエージェントスキルとの組み合わせにより、エッジAIエージェントの機能を物理的なロボットシステムへと拡張し、産業用アシスタントや次世代の自律型アプリケーションの基盤となるでしょう。 さらに、「AIR-075」は、マルチカメラビジョンやエージェントAIアプリケーション向けに特化しています。複数の10GbE RJ45インターフェースを標準搭載しており、外部スイッチなしで複数のIPカメラからのストリームをリアルタイムで接続・処理できます。これにより、システムの構成が簡素化され、既存のIPベースの工場向けビジョンインフラへシームレスに統合可能です。NVIDIA JetPack 7.2、NNVIDIA Cosmos、NVIDIA Nemotron、NVIDIA Isaac GR00Tを含むNVIDIAのオープンモデルやフレームワークに対応しており、AIの開発、展開、および複数台規模の運用管理の簡素化に貢献します。 ## 未来のフィジカルAIアプリケーションへ アドバンテックはNVIDIAと緊密に連携し、2027年第1四半期にNVIDIA Jetson™ T2000およびT3000モジュールに対応したエッジAIプラットフォームの一般販売開始を予定しています。これらの拡張性と柔軟性に優れた産業用エッジAIプラットフォームは、開発者や企業が次世代のロボティクス、自律型マシン、インテリジェントエッジアプリケーションを、コンセプト段階から現実世界での実展開へとより迅速に移行できるよう強力に支援します。 将来的には、工場での生産性向上、物流倉庫での自動化、医療現場での支援ロボット、そして私たちの生活を豊かにするサービスロボットなど、様々な分野でAIが物理世界で活躍する姿が、これらの技術によって実現されることが期待されます。 ### 関連リンク - [Advantech Co., Ltd – 発表資料 (英文)](https://www.advantech.com/en/resources/news/advantech-expands-its-edge-ai-platform-portfolio-powered-by-new-nvidia-jetson-t2000-and-t3000-modules-for-the-next-generation-of-physical-ai) - [NVIDIA Jetson™ T2000およびT3000モジュール](https://blogs.nvidia.co.jp/blog/jetson-thor-robotics-edge-ai-agent/) - [フィジカルAIとは](https://www.nvidia.com/ja-jp/glossary/generative-physical-ai/) - [NVIDIA® Jetson Thor™](https://www.nvidia.com/ja-jp/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/) - [エッジAI](https://www.nvidia.com/ja-jp/edge-computing/) - [MIC-743-AT 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/965e4edb-fb98-429e-89ed-9a0a8435a7be/mic-743-at/mod_c29865e3-0dd2-4468-8fb8-2ae10add3355) - [MIC-742-AT 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/965e4edb-fb98-429e-89ed-9a0a8435a7be/mic-742%e2%80%8b/mod_79762a8d-c514-4c3f-b391-7f56a995b758) - [MIB-741-AT 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/f8c8792f-5837-421d-b268-f40a8fc1e484/mib-741-at/mod_68d73d71-4805-4925-b59c-cd067364b41c) - [MIB-742-AT 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/f8c8792f-5837-421d-b268-f40a8fc1e484/mib-742-at/mod_ea4ac25a-d548-4d7a-af86-5a108676f010) - [NVIDIA JetPack](https://developer.nvidia.com/ja-jp/embedded/jetpack) - [NVIDIA CUDA-X libraries](https://developer.nvidia.com/cuda/cuda-x-libraries) - [NVIDIA TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) - [NVIDIA Holoscan](https://www.nvidia.com/ja-jp/edge-computing/holoscan/) - [AFE-A702 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/8d5aadd0-1ef5-4704-a9a1-504718fb3b41/afe-a702/mod_13487539-d213-4c8f-a027-4be489e0fe1a) - [ASR-A702 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/8d5aadd0-1ef5-4704-a9a1-504718fb3b41/asr-a702/mod_233cbd00-fd2c-4352-ad5f-7ffbea3f475b) - [NVIDIA Isaac ROS](https://developer.nvidia.com/isaac/ros) - [NVIDIA Isaac Sim](https://developer.nvidia.com/isaac/sim?size=n_6_n&sort-field=featured&sort-direction=desc) - [NVIDIA NemoClaw](https://www.nvidia.com/ja-jp/ai/nemoclaw/) - [AIR-075 製品ページ](https://www.advantech.com/ja-jp/products/932c8818-07cc-4917-89e9-7a678ddc029c/air-075/mod_8489cdc1-ab25-48e3-a493-085d8db1860f) - [NVIDIA Cosmos](https://www.nvidia.com/ja-jp/ai/cosmos/) - [NVIDIA Nemotron](https://developer.nvidia.com/topics/ai/nemotron) - [NVIDIA Isaac GR00T](https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t) - [アドバンテック株式会社 会社サイト](https://www.advantech.co.jp/)