在人工智能领域的蓬勃发展中，边缘计算作为一个重要的支柱，为我们带来了前所未有的机遇与挑战。
从2015年推出第一代Jetson TK1开发平台开始，NVIDIA不断推出计算性能强大的Jetson产品，其目的是为了在边缘计算领域提供强大而高效的计算能力，实现智能感知、数据处理和决策能力。这为各种物联网设备，包括无人机、无人车、摄像头、机器人等，提供了强大的AI能力，从而创造更加智能、自主的设备。Jetson平台实现了硬件与软件的深度集成，确保开发者可以充分发挥GPU的性能，同时简化软件开发流程。Jetpack软件套件为Jetson设备提供了完整的开发工具链，包括操作系统、库、驱动程序和示例代码。
以下为Jetson系列板卡算力对比，当然越高的算力意味着更高的价格，更优良的功耗：
以下为Jetson系列参数对比：
通常个人用于研究购买的Jetson对比如下：
Jetson Orin Nano相比JetsonNano B01，性能提升40~80倍(其中8GB内存版本功率更大，算力更强)，拥有更多的GPU核心数与更快的CPU处理器，运行速度更快，内存读写速度提升，增加两个M.2KeyM接口。支持使用SD卡和固态，与SD卡相比固态的读写速度更高，满足大型AI开发项目需求。综上:虽然都命名为Nano，但Jetson OrinNano较Jetson Nano B01性能和价格定位均上浮较大，并非上一代产品的平替升级版本。适合对算力要求较高，预算充足的用户选择。针对入门级开发者/初学者，还是推荐上一代Jetson Nano B01版本。
注：购买Jetson系列还要注意输入电压、电流，因为某些Jetson不支持USB供电，这样就导致在小型化设备使用的时候需要配备一个额外的电源，而不是通过小型设备的USB供电。
应用场景：
Jetson Nano
- 人群计数
- 口罩检测
- 人脸识别
- 车牌识别
- 小型移动机器人
- 人脸签到打卡
- 智能门锁
- 智能音箱
- ...
Jetson Xavier NX
- 无人机
- 便携式医疗设备
- 小型商业机器人
- 智能摄像头
- 高分辨率传感器
- 自动光学检测
- ...
应用场景总结：
低算力的Jetson实现简单的实时视觉识别，适合对一些体积，功耗，价格有要求却需要AI功能的项目中。高算力的Jetson适合一些自动化程度要求较高，需要实时识别并作出计算判断、然后执行的场景中。