当 Jaiveer Singh 谈到机器人时，他不会从那些炫目的演示开场，而是从基础设施开始：机器内部的主板、可让开发者通过机器人摄像头查看的软件，以及机器人落地到现实应用所需的工程设计。
作为一名带领 NVIDIA Isaac ROS (机器人操作系统) 团队的机器人软件工程师，Singh 致力于研究物理 AI 时代的技术衔接层。Isaac ROS 基于开源的 ROS 2 框架构建，可为构建自主移动机器人、操作系统和人形机器人的开发者提供 CUDA 加速库和 AI 模型。
Singh 说：“我的目标是确保每一位开发者都能够感觉自己是机器人未来的一部分。”
对 Singh 来说，机器人的职业起点始于中学时期，当时他正通过组装热门的可编程机器人套件 LEGO Mindstorms 进行探索。在高中期间凭借出色的机器人竞赛表现脱颖而出。随后他进入加州大学伯克利分校学习电气工程、计算机科学和商业。在 NVIDIA 机器人团队完成实习后，正式加入了公司。
令人满意的是，他现在的领导工作始于他的实习生项目。
Singh 回忆道：“当时我们想探索，如果我们推出一些基于 NVIDIA Jetson 平台和 NVIDIA CUDA 库的机器人软件，并将其开源，会带来怎样的价值？答案当然是肯定的，因为开发者总是希望能够充分发挥 GPU 的强大功能。”
这一探索最终开发出 Isaac ROS。
机器人变革的基石
长期以来，物理 AI 领域既充满非凡想象力，又面临着受物理规律约束的现实难题。一段机器人跳舞或表演复杂动作的视频，几个小时内便可在全网传播。但如果想要构建一个适配多类传感器、平台、工厂和实验室重复工作的系统，却是一项周期漫长的任务。
在 Singh 和 Isaac ROS 团队看来，机器人技术的下一个时代在于全栈技术体系：仿真、训练、加速计算、AI 模型、中间件和边缘部署。
Isaac ROS 支持操控、移动和人形机器人。它为开发者提供用于感知、目标检测、地图构建、碰撞检测和运动规划的软件包，并且可以在工作站、NVIDIA DGX Spark 个人 AI 超级计算机以及 NVIDIA Jetson 边缘系统上运行。
Singh 说：“与初代 Isaac SDK 相比，Isaac ROS 采用完全模块化设计。我们交付的软件就像一套乐高积木，开发者可以根据需要组装它们，并且可以轻松地将我们的软件包与全球机器人社区已编写好的 ROS 代码相结合。”
Singh 表示，NVIDIA 正在让许多机器人制造商提升开发效率，且这一切都建立在可检验、可适配和可信任的基础上。
Singh 表示：“开源的核心价值在于，它赋予了人们在项目初期基于该堆栈进行构建的信心。整个行业格局变化极快，开发者需要确信，在两三年后，这个平台依然能够支持他们进行修改与优化。”
这种信心很重要，因为机器人技术正在飞速发展。特别是人形机器人已经从科幻小说的场景变为现实的工程前沿领域。
Singh 的团队一直在优化使 Isaac ROS 更适应当下的需求，包括为使用 AI 智能体的开发者和需要端到端软件堆栈的人形系统提供支持。
NVIDIA 在机器人领域的长期工作经验和远见卓识，是最初吸引 Singh 加入公司的原因，也让他在加入公司后对自己的工作更充满信心。
他表示：“在全行业普遍意识到机器人技术的重要性之前，NVIDIA 就已提前布局。”
在 Singh 看来，开源是一种共享信心和共担责任的方式。如果一家机器人初创公司建立在封闭系统上，它只能相信该系统在几年后仍能满足其需求。而借助开放软件，开发者可以查阅代码、进行更改、提供修复并继续推进。一家公司修复的漏洞，可能为其他公司加速发展的助力。
Singh 认为：“当更多的人可以制造机器人时，未来就会更快到来。”
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