苏州泛科特机器人公司 CTO & 知乎 UP 主袁博融硕士毕业于多特蒙德工业大学电气工程与信息技术专业，深耕机器人及自动化等领域，同时也是 NVIDIA 的忠实用户，在 Jetson 开发者突破百万这一里程碑时刻，袁博融老师分享了他使用 NVIDIA Jetson 进行开发的故事与经验。
KB 自诩为自我教育的支持者，他已经获得了 NVIDIA 深度学习培训中心的多项认证，包括“在 Jetson Nano 上构建边缘视频 AI 应用”和“在 Omniverse 中使用扩展程序进行开发、自定义和发布”。
从上面简表可以看出，在 JetPack 4.4 至 4.6 版本的操作系统都是 Ubuntu 18.04、CUDA 版本都是 10.2、Python3 的版本都是 3.6、OpenCV 版本都是 4.1.1，至于 cuDNN 与 TensoRT 则有些微的差异，基本上镜像文件的兼容性比较高。
首先在创建阶段的修改，原本用 H264 视频文件输入的部分，需要以下四个元件:如今要改成USB摄像头输入时，就需要把输入的元件改成以下六个元件:这里面的第 3~4 行添加 videoconvert->nvvideoconvert 的元件，最主要是因为 nvvideoconvert 并不支持所有原始格式，例如某些品牌 USB 摄像头常用的 YUYV 这种格式，但是我们需要获得 nvvideoconvert 所能支持的摄像头原始格式，于是 GStreamer 的 videoconvert 就能起到调节的作用。
新的Nvidia Jetson Nano 2GB开发板（今天宣布！）是一款单板机，售价59美元，运行带有GPU加速的人工智能软件。到2020年，你可以从一台售价59美元的单板计算机中获得令人惊叹的性能。
到目前为止，所有Jetson TX2模块都带有400引脚连接器，但随着Jetson TX2 NX SO-DIMM系统级模块的推出，这种情况发生了变化，该系统级模块作为Jetson TX2 4G模块的低成本版本提供。
Photo by BoliviaInteligente on Unsplash©有界UnKnown原创作者丨钱江编辑｜山茶11月底，黄仁勋在香港科技大学的博士学位授予仪式上，将人形机器人与汽车、无人机并肩列为未来会实现大规模量产的三种机器人。
1 NVIDIA Jeston4.2 华为atlas4.3 比特大陆 Sophon SE54.4 Amlogic4.5 寒武纪MLU。我本科是电子信息工程专业，硕士是电磁场与微波技术方向，2018年底开始接触并进入AI行业。
