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8V加密貨幣學院 » ​輝達宣布推出通用開源人形機器人基礎模型 Isaac GR00T N1

​輝達宣布推出通用開源人形機器人基礎模型 Isaac GR00T N1

22 3 月, 2025
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NVIDIA 於 GTC 宣布通用人形機器人基礎模型 GROOT N1 上市。這是世界上第一個開放給全球機器人開發團隊的通用開源基礎模型和推理訓練模擬框架,可加速人形機器人開發技術。GR00T N1 為 NVIDIA 將預先訓練並發布給全球機器人開發者團隊的完全可自訂模型當中的第一個。

NVIDIA 創辦人黃仁勳表示全才機器人 (Generalist Robotics) 的時代已到來。借著 NVIDIA Isaac GR00T N1 基礎模型和新的機器人數據學習框架,全球各地的機器人開發團隊可加速開啟未來 AI 機器人的新篇章。全才機器人顧名思義就是可以訓練機器人做任何工作,把機器人變成個什麼都會的人才,它可以是作業員也可以當家庭管家幫手,想得出的工作任務都可以讓機器人執行。

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GR00T N1 雙系統架構模型靈感來自人類認知理解模式

GR00T N1 基礎模型採用雙系統架構,靈感來自於人類認知理解模式。 「系統 1」是一種快思考的行動模型,反映了人類的反應或直覺,「系統 2」 是一種慢思考模型,用於深思熟慮、有條不紊地做出決策。

在這個視覺語言模型的框架中,系統 2 可以思考環境以及收到的指令規劃行動。系統 1 基於人類演練數據和 NVIDIA Omniverse™ 平台產生的大量合成模擬資料對機器進行訓練,將這些計劃轉化為精確連續性的機器人活動。

GR00T N1 可輕鬆執行常見工作任務,例如抓取動作、用一隻或兩隻手臂移動物品,以及將物品從一隻手臂轉移到另一隻手臂,或者執行在相同情境下的多步驟任務,可應用於材料處理、包裝和檢查等應用場景。開發人員和研究人員可以使用真實或模擬合成數據進行人形機器人後續訓練。

在 GTC 主題演講中,黃仁勳示範了 1X AI 的 NEO Gamma 人形機器人使用基於 GR00T N1 建構的後期訓練執行管家任務,名為 NEO Gamma 的機器人自主功能為機器人新創公司 1x AI 和 NVIDIA 合作 AI 機器學習的成果。想像一個懶人窩在家中的場景,人類訓練一個機器人管家幫忙打掃清潔或當廚房幫手做繁瑣的家務雜事,自己慵懶的躺在沙發上聽音樂,機器人管家可按個人需求進行訓練,以人類的思考認知方式學習動作。

1X Technologies 執行長 Bernt Børnich 表示人形機器人的未來在於適應性和學習能力。NVIDIA 的 GR00T N1 大大提升了機器人的推理和技能,開發公司模型的同時,可利用 GR00T N1 的後期訓練,以少量的數據,在 NEO Gamma 上進行了全面部署。

其他提前獲得 GR00T N1 開發權限的人形機器人開發商包括 Agility Robotics、Boston Dynamics、Mentee Robotics 和 NEURA Robotics。

NVIDIA 與 Google DeepMind 和 Disney Research合作開發 Newton

NVIDIA 宣布與 Google DeepMind 和 Disney Research 合作開發開源硬體引擎 Newton,可讓機器人學習如何更精確地處理複雜任務。

Newton 基於 NVIDIA Warp 框架構建,將機器人學習最佳化,並與 Google DeepMind 的 MuJoCo 和 NVIDIA Isaac™ Lab 等模擬框架相容。

Google DeepMind 和 NVIDIA 正合作開發 MuJoCo-Warp,預計將使機器人機器學習工作負載加速 70 倍以上,並將透過 Google DeepMind 的 MJX 開源程式庫以及 Newton 提供給開發人員。

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電影星際大戰系列的機器人 BD1 在現實世界顯形

Disney Research 成為首批使用 Newton 的公司,黃仁勳在 GTC 演講中與他一起登台的機器人 BDX Droids 即是受 Star Wars 星戰系列電影裡的機器人角色 BD1 所啟發。迪士尼幻想工程研發部高級副總裁 Kyle Laughlin 表示與輝達的合作使他們能創造出比以往更具吸引力的機器人角色,為開發團隊催生出更具娛樂魅力的機器人工業設計,將機器人的外觀設計和動作與輝達的技術結合。

NVIDIA Isaac GR00T 生成藍圖輔助機器人後期訓練

高品質的數據工具對於開發機器人至關重要,但獲取數據的成本很高。 NVIDIA Isaac GR00T 模擬操縱生成藍圖有助於解決這項挑戰。藍圖基於 Omniverse 和 NVIDIA Cosmos Transfer 世界基礎模型,可讓開發人員透過少量人類演練產生大量操作任務用的模擬合成數據。NVIDIA 利用藍圖在 11 小時內就產生了 780,000 條合成軌跡,相當於連續九個月的人類演練數據。將合成數據與真實數據相結合與僅使用真實數據相比,NVIDIA 將 GR00T N1 的效能更可提高 40%。

NVIDIA 釋出 GR00T N1 Open Physical AI Dataset 為開發者團隊提供訓練數據,開發者可在 Hugging Face 取得資訊。

風險提示

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