最新版本将 AI 智能体能力引入 ROS 开发者生态系统，同时进一步扩展了开源物理 AI 库，并全面支持在 NVIDIA Jetson 平台上的广泛部署。
要构建并部署那些能够在动态环境中完成感知、推理与行动的复杂机器人应用，开发者需要全新的物理 AI 模型和工具。
ROS 开放框架是 Open Robotics 旗下的一个项目，旨在帮助人类构建机器人。近日于加拿大多伦多举行的 ROSCon 大会上发布的 NVIDIA Isaac ROS 5.0，是一套基于 ROS 打造的 GPU 加速软件包合集，它将助力人类与 AI 智能体一同构建机器人。
该版本引入了全新的智能体工作流以及平台支持，帮助开发者更快速地完成机器人应用的构建、定制与部署。
ROS 为现代机器人开发的大部分领域提供了开源基础，为开发者带来了构建和连接机器人应用所需的通用工具、库和标准。
NVIDIA Isaac ROS 则将 NVIDIA 的加速计算、物理 AI 模型以及生产就绪的库，带给近 130 万名 ROS 用户，帮助开发者依托免费、熟悉且开源的工具，构建高性能的机器人应用。
把 AI 智能体引入机器人开发
AI 智能体正在改变软件的构建方式，帮助开发者自动处理重复性任务、驾驭复杂的代码库，并加速创意向可运行的应用的转化。Isaac ROS 5.0 将这些能力带到了机器人开发领域。
Isaac ROS 5.0 新增了对 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04 的支持，为开发者提供了一条采用最新 ROS 平台的路径，同时继续借助 NVIDIA 加速计算来加速高负载的机器人工作负载。NVIDIA 与开源机器人联盟合作，为 ROS Lyrical 提供了一套标准化的数据处理接口，帮助机器人软件在包括 GPU 在内的不同的计算硬件上高效运行。
该接口面向整个 ROS 社区开放，为开发者加速高负载机器人应用提供了一种一致的方法，并以 CUDA 为例展示了 GPU 加速的实际落地方法。
新增的 NVIDIA Isaac 设置与操作技能，为开发者和智能体提供了可复用的工作流，以完成各类机器人开发任务。同时，智能体就绪的文档也让 AI 智能体更容易理解 Isaac ROS 的工具和工作流，从而更快地将开发者的意图转化为可运行的应用。
部分技能的作用已不止于辅助单一编码任务。全新的 FoundationStereo 微调技能，使 AI 智能体能够帮助开发者将立体感知模型适配到自己的相机、环境和机器人应用中，让开发者能够在既定传感器配置下轻松实现更精准的感知效果。
FoundationPose 是一款用于物体姿态估计与追踪的基础模型，现在提供了一个面向智能体就绪的推理库，让机器人感知和追踪物体位置与朝向的速度最高提升 5.5 倍。
此外，抓取与放置——这一连接检测、深度预估和姿态输出的常见工作流，现已作为一个独立的、智能体就绪的技能推出，为机器人开发者提供超越 Isaac ROS 的更多灵活性。
机器人生态系统已将这种智能体驱动的开发方法扩展到工作流中。
将完整的物理 AI 技术栈带到机器人上
开发者和智能体构建出的应用，最终都需要在机器人本体上运行。
NVIDIA Jetson 是一个可扩展的计算平台，能够在边缘端以实时性能运行物理 AI 技术栈，将 ROS、加速感知与导航、AI 模型以及应用逻辑全部整合到机器人上。
Isaac ROS 5.0 支持从入门级的 NVIDIA Jetson Orin Nano 到高性能的 Jetson Thor 设备的可扩展算力，为开发者提供了一条从开发到部署的清晰路径，以应对日益复杂的机器人工作负载。
机器人公司已经在利用这一组合，将更多的 AI 处理直接放到自己的机器上。
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