Auf der COMPUTEX am Dienstag kündigte NVIDIA die Unterstützung von NVIDIA JetPack 7.2 und NVIDIA NemoClaw auf NVIDIA Jetson an.

JetPack 7.2 bietet agentenbasierte KI-Funktionen, Unterstützung für das Yocto-Projekt , NVIDIA CUDA 13 auf NVIDIA Jetson Orin , einen deutlichen Leistungszuwachs auf dem Jetson AGX Orin 32GB-Modul und Unterstützung für Multi-Instance GPU (MIG) auf NVIDIA Jetson Thor .

Asier Arrnaz von NVIDIA zeigt, wie Build-a-Claw KI an den Netzwerkrand bringt – einen personalisierten, stets verfügbaren Assistenten, der direkt auf NVIDIA Jetson läuft.

Die Markteinführung fällt mit dem GTC Taipei Build-a-Claw-Event zusammen und bringt das beliebte Mitmach-Event vom GTC San Jose nach Taiwan, einem der weltweit führenden globalen Technologiezentren.

Mit dieser Veröffentlichung wird NemoClaw, NVIDIAs Framework für agentenbasierte KI , auf dem produktionsreifen Jetson-Stack eingeführt – und bringt so agentenbasierte KI von Servern und Workstations in die physische Welt, in den Bereichen Robotik, Inspektion und industrielle Automatisierung.

„Agentenbasierte KI ist da, und die Programmierbarkeit und hohe Leistungsfähigkeit von Jetson ermöglichen es Entwicklern, physische KI-Agenten sofort produktiv am Edge einzusetzen“, sagte Deepu Talla, Vice President für Robotik und Edge Computing bei NVIDIA. „Mit speziell entwickelten Funktionen für die agentenbasierte Entwicklung und Workflows können Entwickler die Markteinführungszeit verkürzen, die Gesamtbetriebskosten senken und in großem Umfang bereitstellen – alles auf einer speicheroptimierten Plattform.“

Jetson ist bereits eine generationsübergreifende Plattform – Orin , Thor und darüber hinaus – die Edge-KI in Robotik, autonomen Systemen, industrieller Inspektion und Medizintechnik ermöglicht. JetPack 7.2 baut auf dieser Grundlage auf; NemoClaw erweitert sie.

Diese Version enthält drei Ebenen. JetPack 7.2 bildet die Basis und umfasst Betriebssystem, Rechenleistung und deterministische Performance. Eine neue Ebene mit Agentenfunktionen automatisiert Entwickleraufgaben. Und NemoClaw bildet die oberste Ebene.

JetPack 7.2 bietet bedeutende Verbesserungen der Jetson-Softwarebasis. Die Unterstützung von Yocto-basierten Betriebssystemen ermöglicht Industriekunden eine schlankere und flexiblere Linux-Basis – besonders wichtig für speicherintensive Anwendungen. CUDA 13 auf Jetson Orin bringt den neuesten Rechenstack auf bestehende Geräte. MIG plus Echtzeit-Kernel auf Jetson Thor erlaubt Entwicklern, dedizierte GPU-Ressourcen für deterministische Workloads zu reservieren, beispielsweise für Roboter-Wahrnehmungssysteme, die nicht für KI-Berechnungen unterbrochen werden dürfen. Jetson AGX Orin 32GB bietet zudem eine Leistungssteigerung auf 241 TOPS KI-Rechenleistung, 20 % mehr als die ursprüngliche Spezifikation.

Die mittlere Ebene – die Agentenfähigkeiten – beschleunigt die Entwicklung eines Jetson-basierten Systems. Jetson-Agentenfähigkeiten umfassen nun Linux-Anpassungen, Speicheroptimierung, Modell-Benchmarking und ähnliche Entwickleraufgaben. Diese sind jetzt als agentenbasierte Fähigkeiten verfügbar, die auf der NVIDIA-Dokumentation und den Designleitfäden basieren. Das Ergebnis: Eine Aufgabe, die früher Wochen dauerte, ist nun in Tagen erledigt.

NemoClaw lässt sich mit einem einzigen Befehl auf Jetson bereitstellen. Diese Kombination integriert agentenbasierte KI in eine produktionsreife Robotik- und Bildverarbeitungs-KI-Plattform und beschleunigt so die Aufgabenautomatisierung für industrielle Systeme. Entwickler können mit den NVIDIA Metropolis VSS Blueprint-Skills noch einen Schritt weiter gehen und visuelle Argumentationsagenten hinzufügen, die das Gesehene beobachten, interpretieren und darauf reagieren.

Agentische KI kommt bereits mit Jetson.

Die Jetson-Plattform ist bereits in Bereichen wie Robotik, Industrieautomation, Drohnen, Medizintechnik, Landwirtschaftsmaschinen, humanoiden Systemen und mehr im Einsatz.

Solomon nutzt NemoClaw, um KI-Agenten auf einem humanoiden Roboter zu koordinieren.

Solomon nutzt NVIDIA NemoClaw zur Koordination von KI-Agenten auf einem humanoiden Roboter und integriert dabei logisches Denken, Wahrnehmung, Sensorfusion, Fortbewegung und Manipulation in einen einzigen Workflow. Dank Solomons aktiver Wahrnehmungstechnologie, die auf dem Open-Source-Grundlagenmodell von NVIDIA basiert, kann der Roboter Aufgaben verstehen, seine Positionierung zum Greifen optimieren und sich dynamisch anpassen. All dies ermöglicht einen zuverlässigen und autonomen Betrieb in komplexen Umgebungen.

Advantech entwickelt und implementiert in seinen eigenen Produktionsanlagen ein autonomes Fabriksystem, das KI-gestützte Abläufe mit NVIDIA NemoClaw, NVIDIA Nemotron 3 und NVIDIA Jetson Thor ermöglicht. Die Plattform automatisiert das Roboterflottenmanagement, die intelligente Fehlererkennung und die autonome Entscheidungsfindung und treibt so industrielle Prozesse der nächsten Generation voran. Branchenübergreifend werden die Systeme bereits ausgeliefert.

Rebotnix stellt intelligente Stadtkameras mit agentenbasierten Entscheidungsfähigkeiten her, die eine schnellere Entscheidungsfindung auf Stadtebene ermöglichen.

Spingence entwickelt Fertigungsfehleragenten, um durch Analysen und wissensbasiertes Denken die Ursachen zu ermitteln und Empfehlungen zur Prozessverbesserung zu geben.

ANIWEAVE und Avalanche Computing arbeiten zusammen , um Immobilienräume mithilfe KI-gestützter Dialogagenten in immersive 3D-Tourerlebnisse zu verwandeln.

Mehr KI, weniger Speicher

Bild mit freundlicher Genehmigung von SandStar.

SandStar nutzt NVIDIA Jetson Orin NX und NemoClaw für KI-gestützte Verkaufsautomaten und intelligente Einzelhandelsabläufe mit KI-gestützter Bildverarbeitung, LLM-gesteuerter Interaktion, Überwachung von Standardarbeitsanweisungen und Filialoptimierung in über 30 Ländern. Durch eine Speicheroptimierung von fast 40 % konnte SandStar nach eigenen Angaben von 16-GB- auf 8-GB-Geräte migrieren und so die Bereitstellungskosten deutlich senken, ohne die hohe Leistung zu beeinträchtigen.

NoTraffic entwickelt KI-gestützte intelligente Verkehrsmanagementsysteme, die die Verkehrslage in Echtzeit analysieren und die Signalsteuerung dynamisch optimieren. Laut NoTraffic wurde der Overhead der CUDA-Bibliothek durch statische Kompilierung und gezieltes Kernel-Pruning reduziert. Diese Optimierungen senkten den Speicherverbrauch um 29 %, verbesserten die Effizienz und optimierten den Wahrnehmungs-Stack für schnellere Echtzeit-Inferenz.

GROOVE X , der Hersteller des Begleitroboters LOVOT, nutzt eine Vielzahl von KI-Beschleunigern auf Jetson-Modulen, um die CPU- und GPU-Last zu reduzieren und den Speicherbedarf zu verringern.

Yocto-basiertes JetPack 7.2 in Produktion

Hexagon Robotics integriert Jetson Thor für sicherere humanoide Roboter.

Hexagon Robotics integriert NVIDIA Jetson Thor, um sicherere und autonomere humanoide Roboter mit Echtzeit-KI, Hochgeschwindigkeits-Sensorverarbeitung und multimodaler Datenfusion auszustatten. In Kombination mit der Yocto-basierten Betriebssystemanpassung für bessere Reproduzierbarkeit und Sicherheit arbeiten diese humanoiden Roboter zuverlässiger in anspruchsvollen Umgebungen wie Fertigung, Logistik und Bauwesen.

Zipline nutzt NVIDIA Jetson Orin NX in seinen autonomen Lieferdrohnen, um Echtzeit-Sensorfusion, Umgebungserkennung und sichere Navigation für schnelle Lieferungen von Medikamenten, Lebensmitteln und Waren weltweit zu ermöglichen. Zipline verwendet Yocto für sein eigenes Betriebssystem, das für leistungsstarke Onboard-KI-Verarbeitung optimiert ist und gleichzeitig Zuverlässigkeit, Effizienz und einen geringen Speicherbedarf bietet.

1X (Hersteller des Neo Humanoid) und Universal Robots planen, den auf Yocto basierenden JetPack 7.2 in ihren Produktionsumgebungen einzusetzen.

Yocto-Ökosystempartner

Balena , Konsulko Group , Neurealm , Peridio , RidgeRun und Wind River bieten Linux-Distributionsprodukte, Entwicklungsdienstleistungen und langfristigen Support, die Kunden dabei helfen, produktionsreife, auf Yocto basierende Implementierungen schneller bereitzustellen.

AAEON , ASUS , Avermedia , Connect Tech und YUAN haben Yocto OS mit ihren produktiven Edge-Computing-Systemen validiert, um die Kundeneinführung zu beschleunigen.