NVIDIA发布GR00T N1基础模型等方案，人形机器人开发效率显著提升

电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏） 日前，在 NVIDIA 的 GTC 大会上，该公司发布了一系列助力人形机器人开发的重要方案，其中包括首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1、新一代开源物理引擎 Newton，以及用于合成数据生成的全新 Omniverse Blueprint 和开源数据集。这些方案旨在帮助人形机器人方案公司攻克开发门槛高、物理仿真精度低、应用拓展难以及行业标准缺失等难题。​

开启人形机器人开发效率革命​

人形机器人构建的是一个“人 - 机 - 环境”深度交互的复杂生态系统。现阶段，针对每一项具体且精细的动作任务，都需单独开发并调校相应的算法模型，这导致不同组件或子系统之间兼容性与互操作性欠佳，严重影响人形机器人的整体性能与运行效率。此外，由于软硬件解耦难度大，使得人形机器人的调试周期漫长，还容易出现动作延迟或精度损失的情况。​

NVIDIA 发布的 GR00T N1 基础模型，作为首个完全可定制的人形机器人基础模型，具备通用技能，如多步操作、物体转移等，还拥有推理能力。开发者无需从头开始训练，可直接基于该模型快速开发适用于物流、清洁等特定场景的应用。​

在此过程中，GR00T N1 基础模型借鉴了人类认知原理，提供了一套双系统架构方法论。其中，“系统 1” 是一个快速思考的动作模型，反映人类本能反应或直觉。“系统 2” 则是慢思考模型，用于进行深度思考后的决策制定。系统 2 由视觉语言模型提供支持，它会对所处环境及接收到的指令进行推理，进而规划行动。随后，系统 1 将这些规划转化为精确、连续的机器人运动。系统 1 是基于人类演示数据以及 NVIDIA Omniverse™平台生成的海量合成数据进行训练的。​

正如 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋所说：“通用机器人的时代已经来临，借助 NVIDIA Isaac GR00T N1 以及新的数据生成和机器人学习框架，全球机器人开发者将开启 AI 时代的全新篇章。”​

实现物理仿真精度的重大突破​

在人形机器人开发过程中，高精度仿真能够模拟真实物理环境中的力学、运动学特性，例如关节扭矩、重心偏移等，确保机器人动作符合物理规律，避免因动力学误差导致实际测试失败。一个优秀的仿真平台允许在虚拟环境中反复优化机械结构，如材料强度、关节自由度，以及控制系统，如步态算法，从而降低物理原型机的重复制造和调试成本。​

为此，NVIDIA 宣布与 Google DeepMind 和 Disney Research 展开合作，共同开发开源物理引擎 Newton。这一引擎能让机器人以更高精度处理复杂任务。据悉，Newton 基于 NVIDIA Warp 框架进行优化，支持复杂任务的高精度模拟，并且兼容 MuJoCo 等现有框架，未来还将集成迪士尼的物理技术。Google DeepMind 正在与 NVIDIA 合作开发 MuJoCo-Warp，预计可将机器人机器学习工作负载的处理速度提升 70 倍以上，并将通过 Google DeepMind 的 MJX 开源库和 Newton 提供给开发者。​

物理仿真精度是人形机器人实现 “设计 - 开发 - 部署” 闭环的核心支撑，直接关系到开发效率、算法可靠性以及规模化落地能力。物理引擎 Newton 针对机器人学习进行优化，可精确模拟关节扭矩、摩擦力、碰撞反馈等物理特性，提升运动控制算法，如双足平衡、步态规划的鲁棒性，降低实际部署中硬件损伤的风险。​

更好地满足机器人后训练数据需求​

人形机器人要实现落地应用，后训练环节至关重要。机器人后训练数据指的是模型在预训练基础上，针对特定任务、场景或硬件进行微调所需的专项数据。这类数据直接影响模型的泛化能力、任务精度以及落地效率。​

目前，人形机器人行业发展面临两大困境。一是数据规模严重不足，若采用传统方式获取人机交互数据，成本极高；二是数据质量参差不齐，第三方数据供应商提供的原始数据经筛选后，实际可用率常常不足 10%。低质量数据不仅无法提升模型性能，甚至可能引入噪声，导致训练崩溃。​

NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 在解决人形机器人后训练数据不足问题上优势显著。该蓝图基于 Omniverse 和 NVIDIA Cosmos Transfer 世界基础模型构建。通过少量人类演示，短短 11 小时内就能生成 780,000 个合成轨迹，相当于 6,500 小时，即连续九个月的人类演示数据。将合成数据与真实数据结合后，GR00T N1 的任务成功率提升了 40%，充分证明合成数据能有效弥补真实数据的局限性。同时，合成数据可用于预训练，真实数据用于微调，从而平衡模型的通用性与实际场景适配性。​

结语​

《2024 全球机器人市场报告》显示，人形机器人领域研发投入年增速已达 38%，但开发周期长、数据获取成本高仍是行业痛点。随着 NVIDIA 发布 GR00T N1 基础模型、Newton 物理引擎及合成数据方案，人形机器人的开发效率和物理仿真精度得到显著提升，后训练数据获取也更为高效，有力地加速了人形机器人的商业化落地进程。此外，GTC 还宣布推出 NVIDIA DGX Spark，这是一款个人 AI 超级计算机，为开发者提供一站式系统，可将 GR00T N1 的功能拓展至新机器人、任务和环境，且无需进行大量自定义编程。​