A platformot az NVIDIA ennek megfelelően elsősorban önvezető autókba illetve olyan robotokba szánja, amelyek nem ellenőrzött környezetben (például gyárakban), hanem hétköznapi emberek között, intézményekben (például repülőtéren, kórházban, stb.) mozognak. Az NVIDIA a Jetson Xavierre alapozva egy másik eszközt is bemutatott; az Isaac annyiban nyújt többet, hogy fejlesztők saját algoritmusokat készíthetnek, amelyek segítségével akár edzhetik is a mesterséges agyat. Az ilyen jellegű teszteléshez egy virtuális tér használható, amelynek komplexitása ugyan a való világhoz nem ér fel, de ahhoz elegendő, hogy az algoritmus az alapokat gyorsan, mások veszélyeztetése nélkül megtanulja.
A Jetson Xavier tervezésekor az NVIDIA mérnökei a hardvert természetesen a végletekig arra optimalizálták, hogy az AI jellegű feladatokat a leghatékonyabban oldja meg. Ez azért fontos, mert így az információk feldolgozása internetkapcsolat és felhőben működő agy nélkül is pontos lehet – jelenleg a felhő alapú megoldások még biztonságosabbak, azonban a vállalatnál arra számítanak, hogy a nem túl távoli jövőben annyira megnövekedik az önjáró kütyük száma, hogy a mozgatásukhoz szükséges infrastruktúra biztosan nem fogja tudni tartani a lépést.
A Jetson Xavier nyolc darab 64 bites ARM processzort, egy Volta Tensor Core grafikus egységet tartalmaz, és van benne kettő darab NVDLA egység is, amely a deep learning folyamat felgyorsítására szolgál. A lapka teljesítménye 30 TFLOP környékére lőhető be – hogy ezt legyen mivel összehasonlítani, egy olyan számítógép, amely tudja ezt a számítási kapacitást, az a Jetson Xavier 1300 dolláros árának többszörösébe, 10 ezer dollárba kerül, sokkal nagyobb (vagyis nem építhető be autóba vagy robotba például) és a fogyasztása is többszöröse a JX 30 wattos energiaigényének.
