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【新製品】のお知らせ~次世代エッジAIロボティクス向け NVIDIA Jetson Thor 搭載「EAC-7000シリーズ」を発表

2025/8/25 23:0
平素は弊社製品に格別のお引き立てをいただき、誠にありがとうございます。
 
このたび、ArmベースエッジAIコンピューティングEAC-7000(以下、新製品)」を開発し、本日8月25日より販売を開始しました。新製品は、NVIDIA Jetson Thor を搭載し、フィジカルAIアプリケーション向け、圧倒的な演算性能、リアルタイムセンサ処理、堅牢な産業グレードの信頼性を備え、次世代ロボット、自律走行機械、農業自動化システムに最適です。
詳しくは、以下をご確認ください。
カタログダウンロード

NVIDIA Jetson Thor による究極のAIプラットフォーム
新製品の中核となる Jetson T5000 モジュールは、14コアの Arm® Neoverse™ V3AE CPU と 2,650コアの NVIDIA Blackwell GPU(第5世代 Tensor コア96基)を搭載。最大 2,070 FP4 TFLOPS のAI演算性能と128GBメモリを実現し、従来の Jetson AGX Orin 比で7.5倍のAI性能、3.5倍の電力効率を達成します。NVIDIA Isaac™ ROS、NVIDIA HoloscanNVIDIA Metropolis などのフルAIソフトウェアスタックに対応し、リアルタイムセンサフュージョンやマルチモーダル知能を要求するフィジカルAIに最適です。また、LLMやVLMを含む最新の生成AIモデルもサポートし、ロボットやスマートスペース、自律システムにおけるエッジネイティブなソリューションを可能にします。
カメラ・センサ統合によるリアルタイム知能化
新製品は、NVIDIA Holoscan Sensor Bridgeを統合することで、高スループットかつ低遅延のセンサーデータ伝送を実現します。これにより、産業用ロボット、マシンビジョン、医療画像診断など、レイテンシーが重要なアプリケーションに最適です。最大16台のGMSL1/2車載カメラ接続に加え、10GbE LAN、USB 3.1、M.2拡張スロットなどの高速インターフェースを装備しており、ストレージや無線通信の拡張にも柔軟に対応します。さらに、NVIDIAのエージェントAIワークフロー(Video Search & Summarizationなど)を活用することで、状況認識型のエッジアプリケーション開発を加速します。
過酷環境に対応する産業グレード設計
新製品は、-20°C~70°C(ファン使用時)の広い動作温度範囲、MIL-STD-810G準拠の耐衝撃・耐振動設計を実現。ファンレス・コンパクト筐体により、フィールドロボティクス、移動体プラットフォーム、産業自動化における長期安定稼働を保証します。
多様なAI展開に対応するスケーラブル設計
エントリーモデルからハイエンド構成まで5種類を展開し、最大4基のPoE+、16チャンネルGMSL入力、デュアルSIM、絶縁CANポートを搭載。ヒューマノイドロボット、自律走行車、農業機械、インテリジェント監視システムなど、幅広いエッジAI用途に柔軟に対応します。
 
新製品は、NVIDIA Jetson Thor の卓越したAIパワーを最新の堅牢なエッジプラットフォームに搭載することで、先進AI機能と実績ある産業設計を融合し、お客様にフィジカルAIとロボティクス分野でのイノベーションを加速する即戦力ソリューションを提供します。
 
詳細はVecowのArmベースエッジAIコンピューティングよりEAC-7000の製品仕様をご確認いただけます。
お客様に安心して導入いただけるよう、まずはお気軽にお問い合わせください。
 
出荷予定
EAC-7000シリーズは 2025年12月に量産開始、直後より出荷を予定しています。
 
 

 

 

Vecowについて
Vecowはグローバルな組込み専門メーカーであり、お客様よりご信頼をいただけるよう最高なビジネスパートナーになることを目指している台湾企業です。主な製品は過酷な環境において高耐久性を求めている自動化工場やロボット制御など幅広く使われるファンレス産業用PCの設計開発から製造販売まで一貫して取り組んでいます。近年に工業自動化を中心にするロバスト性のトレンドを考慮したAI推論システムをはじめ、AIコンピューティングシステム、シングルボードコンピュータ (SBC)、マルチ対応タッチパネルPC/ディスプレイ、各種画像処理拡張カード、IoT周辺機器の製造提供により、マシンビジョン、鉄道車両、ロボット制御、車載システムなどの分野において、お客様のニーズに合わせた最適なソリューションをご提案します。
 

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