㈠ NX 支持M.2 Key E Intel8265 WIFI/BT
默認Jetson NX Xavier BSP 不支持Intel8265 WIFI/BT
由於WIFI-Disable Pin 默認狀態為高，導致WIFI 一直處於Hardware blocked 狀態，即WIFI 不可用而BT可以繼續用，需修改dts中蔽攔脊的wifi-disable 狀態才可以正常衡螞使用。
查看dmesg 和 syslog （宏滲/var/log/syslog） 信息如下
DTSI 修改參考：
㈡ nvidia jetson xavier nx可以做什麼
要是可以做一些小的小的系統，小的小的文件
㈢ 當仿生機器人和孩子成為好朋友，會產生怎樣的「化學反應」
不久前，小米和小鵬 汽車 都發布了仿生機器人產品。
小米發布的是一款仿生機器狗CyberDog，又名「鐵蛋」，與波士頓動力公司的Spot系列四足仿生機器人相像。
「鐵蛋」搭載的終端處理系統是英偉達邊緣AI超級計算機Jetson Xavier NX平台，該平台的AI算力達到21TOPS，「鐵蛋」身上的觸摸感測器、地磁感測器、雙目感測器等至少11個感測器，它都能輕松處理。
「鐵蛋」能夠輕松完成跑跳、作揖、握手、打滾等動作，甚至跳舞、後空翻也不在話下，還能自主識別跟隨，逛街也可以帶出門。
小鵬 汽車 發布的是一款可騎乘智能馬，又名「小白龍」。「小白龍」擁有 汽車 級別的智能駕駛系統，可通過攝像頭、激光雷達識別環境與對象、構建地圖、規劃路徑，具備自主運動、目標跟隨、自動避障等功能。「小白龍」同樣能夠進行語音互動，還具備人臉與聲紋識別功能，並可幫助主人托運行李。
試想，如果有一天叫孩子起床的不再是媽媽的「大嗓門」，而是一隻仿生機器狗的汪汪聲，孩子會不會立馬高興得跳起來，擺脫起床困難？
人工智慧高速發展的今天，仿生機器人成為孩子們的玩伴，真的不再是新鮮事。在貝爾編程造物節上，由貝爾獨家設計的仿生機器人早已在活動區恭候小朋友們的到來。
1.Mabot可穿戴機械臂&Mabot搖桿機械臂
提到機械臂大家應該都不陌生，尤其是天和機械臂在空間站的精彩表現，再次讓機械臂名聲大噪。機械臂主要是模仿人的手臂進行智能化操作，它和人的手臂一樣可以進行抓取、攥握、伸展等活動。像天和機械臂這樣的高級智能機械臂還具備視覺、觸覺和自主分析能力。
本屆編程造物節上，貝爾的老師也通過Mabot機器人給孩子們建構了可穿戴機械臂和遙感機械臂兩種。可穿戴機械臂能直接戴在手臂上，通過觸碰球控制機械爪的開合與旋轉，從而模仿手臂進行抓握等功能。搖桿機械臂主要通過搖桿來控制機械臂旋轉、升降、開合等動作。孩子們在現場，可以親自來控制和操作，體驗機械臂的魅力。
2.Mabot無限手套&Thunbot AI互動手臂
《王牌特工2》的反派特工查理在失去手臂後安裝了智能機械手，機械手不僅能開車、定位、導航、傳送網路信息，甚至能發射武器，非常炫酷。貝爾的Mabot無限手套和Thunbot AI互動手臂的設計，也非常炫酷。Mabot無限手套可直接穿戴在手臂上，主要通過觸碰感測器控制手部活動，手指活動非常靈活。
而Thunbot AI互動手臂的外形則更為炫酷和機械化，而且它更加智能，能夠利用手勢識別技術採集人的5根手指各個骨骼空間坐標位置，獲得各個骨骼之間的角度數據值，通過視覺演算法轉換為機械手臂上舵機的運動參數值，從而控制不同舵機帶動手臂運動。通過Thunbot AI互動手臂，孩子們可以了解人工智慧技術的基礎應用和底層邏輯。
3.Mabot雄鷹&Thunbot蝙蝠
模仿動物的仿生 科技 成果非常多，模仿飛行動物的尤其多，比如蜂鳥、大雁、蝙蝠等。貝爾編程造物節也專為孩子們設計了兩款模仿飛行動物的仿生機器人，Mabot雄鷹和Thunbot蝙蝠。
在現場的很多小朋友和家長都驚呼：「實在是太逼真了！」有的小朋友也在仿生鷹中發現了自己學過的知識點：「這個我學過，這叫齒輪！我爸爸的機械手錶上也有齒輪！」大家討論得不亦樂乎。
在貝爾編程造物節，很多家長會發現，原來前沿 科技 也並非完全深不可測，小朋友們也能聽懂。
機器人編程的其中一大作用就是建立青少兒與 科技 創新之間的橋梁，讓孩子們能夠通過編程造物，擴大 科技 視野，樹立 科技 創新的信念，學習 科技 創新的基礎方法。
很多家長帶孩子參加完活動反饋說：「我家孩子回來之後好幾天，還在琢磨那個仿生機械臂，沒事就上網查資料，說自己也要做個機械臂出來。」一場簡單的編程造物活動，能夠在孩子心中種下好奇的種子，其實比孩子學到多少知識點更加重要。
這不僅需要我們的孩子去適應智能 社會 ，而是他們很可能就是智能 社會 的建設者。機器人編程，恰好可以讓孩子們走在 科技 創新的前沿。
費的，但再過三年五年，它們也許會像掃地機器人一樣普遍。
這不僅需要我們的孩子去適應智能 社會 ，而是他們很可能就是智能 社會 的建設者。機器人編程，恰好可以讓孩子們走在 科技 創新的前沿。
㈣ 21tops算力相當於什麼顯卡
21tops算力相當於英偉達的JetsonXavierNX顯卡。JetsonXavierNX的大小僅相當於一張信用卡，可以為AI工作負載提供21TOPS的算力，而功耗最高僅為15瓦。
㈤ 圓剛推出兩款搭載 NVIDIA Jetson Xavier NX 的人工智慧邊際運算嵌入式電腦
圓剛AVerMedia宣布推出兩款採用NVIDIAJetsonXavierNX、針對不同情境的人工告塵智慧邊際運算電腦，相較前一世代的JetsonTX提升10倍性能，能夠實現低功耗、高效能的邊際AI應用，能為機器人、機器視覺、工業自動化、智慧零售、智慧城市與智慧製造挹注強大的AI性能。
▲JetsonXavierNX僅名片尺寸卻具備強大的AI性能
JetsonXavierNX具備384個CUDA核心與48個TensorCore與兩個NVDLA推論加速器，能提供6TFLOPSFP16與21TOPSINT8的性能，可依據性能與散熱提供為10WTDP與15TDP兩種版本。
▲NX213B提供8路PoE、SATA，鎖定AI智慧安空市場設計
此次圓剛推出的包括具備主動散熱風扇的NX211B，以及採用無風扇設計的NX213B；NX211B具備0-70度環境溫度察行運作的寬溫特性，並提供如2x2-LaneMIPICSI-2camera、1x4K60HDMI等介面，適合用於智慧城市或工業環襪沒禪境的影像分析應用；至於NX213B則具備8路PoE網路攝影機連接界面與SATA連接埠，鎖定智慧城市、零售影像分析之AINVR人工智慧安控應用。
㈥ 小米首款仿生四足機器人驚艷亮相，代碼擼狗已成現實_原子同學
2021年8月10日，小米舉嘩沒賀辦了以《我的夢想，我的選擇》為主題的2021年度演講暨發布會，察並作為「彩蛋」公布的仿生四足機器人CyberDog工程 探索 版，徹底將整場新品發布會引向高潮。
相比於CyberDog這個國際范兒的英文名，小米內部還為它起了一個很接地氣的中文名「鐵蛋」，小米工程師說取這個名字亂派的原因，是希望這個項目好「養活」，能茁壯成長。
國內平價仿生機器人
自2005年波士頓動力公司創造出四足機器人大狗後，國內外一些企業也先後開發了相關產品，而小米CyberDog仿生四足機器人，正是從波士頓動力Spot中汲取靈感推出的。
8月17日，美國波士頓動力公司官方YouTuBe平台發布一段名為Atlas | Partnersin Parkour的演示視頻，該視頻展示了Atlas接近於人類的跑酷能力，跑酷的賽道主要由半斜坡、平衡木及相應的木箱障礙物構成，而 Atlas在90s的視頻內接連完成了包含慢跑、跳躍、轉身以及後空翻等動作在內的跑酷。
跑酷於人形機器人而言，相當於 汽車 領域的賽車 ，要實現在這一環境的運動，對機器的性能有著較高的要求。而極限的環境，可以有效測試性能極限，從而對現有的零件、技術進行改進。
該視頻中展示的Atlas人形機器人，相比於過往視頻中的後空翻等單一動作，最大的改變是Atlas目前的動作執行方式為 感知驅動 。
過去的人形機器人只能在平坦的表面或固定的盒子上進行預編程的跑酷，Atlas搭載RGB攝像頭和深度感測器，通過團隊在Atlas上創建的模板行為，Atlas可以自動檢測檢測環境並自動對其做出反應。
但總的而言，本次跑酷測試的完成，可以稱為是 人形機器人又一次大進步 。在另一程度上，或還表示著現代 汽車 集團控制下的波士頓動力仍未放棄自身「屬於未來的機器人公司」這一屬性。
相較之下，現在的CyberDog雖然是一款DEMO版產品，但其內置NVIDIA Jetson Xavier NX邊緣AI運算晶元，是目前全球最小的AI超級計算機，還搭載 小米自研高性能伺服電機 ，身兼澎湃算力與強勁動力，使TA能輕松完成一些看似酷炫的動作展示。
對比波士頓動力系列機器人高達幾萬美元（約合人民幣幾十萬）的售價來看，完整度已經很高的 CyberDog才售價 9999 元 ，不僅不算貴，甚至是虧本了。
中國企業居然在一款尚處於功能和用途摸索階段的產品上，出現大打價格戰的跡象……實不知波士頓動力方面，對此究竟有何感想。
危險搜救、醫療救援、家庭陪護等場景，都是CyberDog未來可以進行擴展的領域，但 小米開發團隊還需要 探索 更多應用場景 ，為人類提供更多方便快捷的服務。
AI，才是萬物智能化的根本
目前，機器人產業在硬體方面其實已經成熟，而小米CyberDog四足仿生機器人之所以能各種秀操作，關鍵就在於人工智慧演算法被更進一步、更廣泛、更深入的融合到機器人系統中。
機器人的 每一種動作背後，就是一個演算法 ，像是走路、跳躍等，要把各種演算法軟體結合，進而協調雙足自由度的運作。
一開始讓機器學基本這些基本動作，不論是通過人或機器的評估機制，例如強化學習，讓機器人每一次的動作都能更靈活一點，然後找到耗費能量最小的力度和姿態，然後讓TA識別不同的場景需求，調取各自的演算法，通過 人工智慧技術實現機器「自學習」 。
未來，將不再只是靠新開發的一套演算法，去教會機器人新動作，而是要讓機器人能做到自己遇到新環境時，會發展出對應環境需求的新動作，這樣的躍進發展，將會對機器人帶來非常大的變革轉變。
AI人才需求巨大
智能市場發展越來越快，波士頓動力公司的機器人Atlas已經可以跑酷了，由此可見，機器人越來越擬人化，能夠做的事情越來越多，已經朝著認知智能方向發展。
隨著 科技 的不斷發展，人工智慧已經逐漸走進了我們的生活，不管是雲計算還是大數據，或者是相關技術，最終的發展訴求都是走向人工智慧。
人工智慧化是諸多技術實現其價值的重要環節，也是世界 科技 的重要領域，任何平台、演算法、工具都不可能自己運行，歸根到底，面臨我們的最大挑戰是人才短缺。
從波士頓動力研發的機器人，到2021年春晚「機器牛」群演，再到如今的小米CyberDog四足仿生機器人，其實 仿生機器人離我們並不遙遠 ，但真要大批量地製造它，讓它出現在我們的生活中，還需要一段時間。
相信終有一天，機器人能以平價真正進入尋常百姓的家庭中，為人類 社會 做出更多的貢獻。
㈦ jetson nx相當於什麼顯卡
相當於Jetson Nano顯卡。
和Jetson Nano一樣的體積，性能卻提升了幾十倍。就連Xavier NX包裝看起來都像Nano包裝的大號版。
Xavier NX非常適合多路視頻推理或多任務同時運行，而之前的Nano對此有壓力。對於邊緣計算應用，可以考慮用Xavier NX替代伺服器。同時因為有了CAN口，對於機器人和工控應用也更為友好。考慮到其極低的功耗需求和極小的體積，應該很快就能看到其在機器人領域上的應用。
㈧ 中科雲圖是一家怎麼樣的公司
中科雲圖以「低空無人機遙感網運營商」為願景目標，以自主研發的無人機智能基站為載體，以地理空間智能技術為核心，集成多功能感測器和機載AI邊緣計算模塊，構建全空間GIS框架下空地一體、雲邊協同的跨行業解決方案。中科雲圖依託中科院地理科學與資源研究所、廣東省科學院廣州地理研究所的科研平台和科技人才優勢，擁有一支以院士領銜、國際一流的創新研發隊伍∞
㈨ 英偉達nx和普通計算機有啥區別
英偉達更好 。
NVIDIA要「將現代人工智慧的力量帶入數百萬台設備」，他們推出了名為Jetson Nano的單片式計算板，主要是為嵌入式系統或者創客（Maker）提供AI運算能力，現在半年過後了，NVIDIA最新公布了Jetson Nano的升級版Jetson Xavier NX，他們稱之為世界上最小的AI超級計算機，主要是定位給嵌入式和邊緣計算系統。
㈩ 實現人工智慧的三要素
數據——人工智慧的糧食
實現人工智慧的首要因素是數據，數據是一切智慧物體的學習資源，沒有了數據，任何智慧體都很難學習到知識。自從有記錄以來，人類 社會 發展了數千年，在這期間，人類 社會 不斷發展變化，從最早的原始 社會 到奴隸 社會 ，再到封建 社會 、資本主義 社會 、 社會 主義 社會 ，未來還會發展到共產主義 社會 ，在這漫長的發展過程中，都少不了數據做為人類 社會 發展的動力。
人類 社會 之所以發展的越來越高級文明，離不開學習知識，而知識的傳播流傳越快，則 社會 發展也越快，在封建 社會 以前，知識的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡記錄，就算是封建 社會 後期的紙質記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯網知識的傳播速度相提並論。
一般來說，知識的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然後供大家學習，這也是目前的主流學習方式；另一種就是通過自己的 探索 而獲得的知識，這種學習方式目前只存在高精尖領域的知識學習，由於在已有的開放 社會 資源中，找不到可以學習的知識，只有自我 探索 獲取。
無論哪種學習方式，都要通過學習載體來傳播知識，無論是面對面講述，實踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學習載體，我們都可以稱其為數據，學習數據的質量從根本上影響了學習的效果，所以對於人類學習而言，找一個好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學習選擇。
既然人類的學習非常依賴於數據的質量，那麼AI學習知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當然是肯定的，不僅如此，而且AI學習知識的時候對於數據的依賴還要高於人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學習某些具有關聯性知識的時候，通過推理聯想可以獲得更多的知識。從另一角度來講，在某種特定場景下，即使數據不夠完整全面，對於人類的學習影響也不會太大，因為人類會利用推理和想像來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處於初級研究階段，更多的難題還等著業內技術人員來攻克。
由此可見，目前AI學習知識大部分基本都是依賴於數據的質量的，在這種情況下，連人工智慧專家吳恩達都發出人工智慧=80%數據+20%演算法模型的感慨，可見人工智慧的「糧食安全」問題還是非常緊迫的，如果「糧食」出現了質量安全問題，那麼最終將會導致人工智慧「生病」。可見數據的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會說，我可以通過提高演算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數據上稍微不注意造成了質量問題，需要在演算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補得上，數據對於人工智慧最終的發展結構可見一斑。
算力——人工智慧的身體
算力是實現人工智慧的另一個重要因素，算力在一定程度上體現了人工智慧的速度和效率。一般來說算力越大，則實現更高級人工智慧的可能性也更大。算力是依附於設備上的，所以一般談論算力，都是在說具體的設備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬於算力設備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實力掃盲——安排!》 一文，介紹相當全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。
算力設備除了上面的各種PU之外，每一種設備下面還會分不同的系列，比如英偉達的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業制圖的 Quadro 系列、專業計算的 Tesla系列 等，而GeForce系列細分還可以分為GT、GTX、RTX等，當然每種子系列下還可以繼續細分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當然還和自身的消費實力相關，算力性能越強大也意味著更多的真金白銀。
下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對比：
RTX30系列的各種顯卡的對比：
此外，英偉達還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用於自主機器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及雲端的一些計算資源。同樣每種系列還是做了進一步的細分，比如Jetson下面就根據其算力核心數就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設備。
對於廠家而言，產品分的越細，越利於宣傳和推廣，對於消費者而言，可選擇性也大大增加，但是也對消費者的基本知識也有了要求，如果不清楚各種產品的差異，那麼就很容易選擇錯誤，而現在的顯卡市場就是如此，需要一些專業的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經過科普後都能夠選對自己的顯卡型號，是打 游戲 、制圖、還是計算，心裡要有一個對應的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難症中了。
以目前人工智慧主流技術深度學習為例，它的學習過程就是將需要學習的數據放在在算力設備上運行，經過神經網路億萬次的計算和調整，得到一個最優解的過程。如果把數據當成人工智慧的「糧食」，那麼算力就是撐起人工智慧的「身體」，所有的吃進去的「糧食」都需要「身體」來消化，提取「營養」幫助成長。同樣，人工智慧的數據也是需要經過算力來逐一運算，從而提取數據的特徵來作為智能化程度的標志的。
演算法——人工智慧的大腦
演算法是人工智慧程序與非人工智慧程序的核心區別，可以這么理解，就算有了數據、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個看起來比較高大上的資源庫而已，由於沒有演算法的設計，相當於把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應用。而演算法就是使得這對資源有效利用的思想和靈魂。
演算法和前兩者比起來，演算法更加的依賴於個人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個演算法工程師配備同樣的數據資料和算力資源，但是無法要求每個演算法工程師設計出來的演算法程序的一致性。而演算法程序的不一致性，也導致了最終智能化的程度千差萬別。
相對於數據是依賴於大眾的貢獻，算力是依賴於機構組織的能力，而演算法更加的依賴於個人，雖然很多公司是演算法團隊，但是真正提出核算演算法思想的也就是那麼一兩個人，毫不誇張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種演算法層面的搬磚相對純軟體工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點和建築設計一樣，很多著名的建築設計，其思想都是來自於一個人或者兩個人，很少見到一個著名的設計其思想是由七八個人想出來的。
由於演算法設計的獨特性，和數據與算力相比，在人工智慧的三個要素中，演算法對人工智慧的影響更大，這是因為在平時的工作當中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好一些的數據和算力設備，但是演算法由於其獨特性，很多的演算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個時候的差異就要在演算法上體現出來了。
現在的大學和培訓機構的人工智慧專業，其學習方向也主要是以演算法為主。因為數據是由大眾產生，又由一些互聯網大廠存儲的，一般個人很少會去做這一塊；而算力設備是由晶元公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發揮效力的就在人工智慧的演算法方向了。培養優秀的演算法人才對於人工智慧的發展至關重要。目前市場上關於圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的演算法工程師供不應求，薪資水平也是遠超其他互聯網軟體行業的崗位。
後記：
當前，國內人工智慧發展正處於高速成長期，未來將會進入爆發期，無論從業者是處於人工智慧的數據處理方向，還是人工智慧的算力設備研發方向，或者是人工智慧的演算法研發方向，都將會迎來巨大的行業紅利和豐厚的回報。而人工智慧演算法方向又是學習回報比最高的一個方向，做為沒有背景的個人，是進入人工智慧行業的最佳選擇 。
文/deep man