GR00T N1 由 NVIDIA 推出,是全球首個開源且完全可定制的通用人形機器人基礎模型。其技術架構受人類認知原理啟發,采用雙系統協同設計
在 NVIDIA ,我們正在開發 AI 解決方案,使通用人形機器人能夠理解人類世界、遵循語言指令并執行各種任務。強大的視覺-語言-作 (VLA) 模型對于此類高級功能至關重要。為此,我們開發了 GR00T N1,這是一種在多樣化數據集上訓練的通用機器人模型,其中包括以自我為中心的人類視頻、真實和模擬的機器人軌跡以及合成數據。
GR00T N1 在多個機器人實施例的仿真基準測試中優于最先進的仿真學習模型。此外,它還展示了在家務中對 Fourier GR-1 和 1X 人形機器人進行有效的語言條件雙手作。
為了幫助物理 AI 構建者解決我們社會最關鍵的問題,我們通過 NVIDIA ISAAC GR00T 提供寬容的許可證,使我們的模型成為輕量級的。
作者
朱玉可
Linxi “Jim” 范
NVIDIA GEAR 團隊
出版日期
2025 年 3 月 17 日星期一
論文下載:
*附件:GR00T_1_Whitepaper:GR00T N1 An Open Foundation Model for Generalist.pdf
1. 技術架構與核心原理
GR00T N1是全球首款開源人形機器人通用基礎模型,其核心架構靈感來源于人類認知的雙系統理論:
- System 1(反射動作控制) :作為快速響應的“直覺”系統,基于擴散變換器(Diffusion Transformer),以高達120Hz的頻率將規劃轉化為精確的電機動作,實現實時運動控制。
- System 2(認知決策) :基于視覺-語言模型(VLA),整合NVIDIA-Eagle與SmolLM-1.7B,負責環境感知、語言指令解析和多步驟任務規劃,類似于人類的深度思考能力。
這種架構通過端到端的單神經網絡設計,直接從視覺輸入到動作輸出,簡化了傳統機器人控制中的復雜層級結構,提升了執行效率。
2. 數據策略與訓練方法
GR00T N1的訓練數據融合了 真實人類操作視頻 、合成數據和 真實機器人遙操作軌跡 ,形成“數據金字塔”:
- 底層 :互聯網視頻數據,捕捉人類與物體交互的自然模式。
- 中層 :通過NVIDIA Omniverse生成的75萬條合成軌跡,模擬復雜場景,相當于6500小時的人類演示數據。
- 頂層 :真實機器人數據,確保模型適應物理世界。
訓練中結合 模仿學習 (從人類視頻中提取動作令牌)與 強化學習 (在模擬環境中優化策略),大幅提升模型的泛化能力。測試顯示,合成數據與真實數據結合使性能提升40%。
3. 功能亮點與性能突破
- 通用任務執行 :支持抓取、搬運、多步驟組裝等任務,無需針對特定任務重新訓練。例如,在真實環境中執行桌面操作任務的成功率高達76.8%,遠超傳統策略模型。
- 跨平臺適配性 :兼容Fourier GR-1、1X Neo等多款人形機器人及機械臂,實現“開放大腦驅動開放硬件”的愿景。
- 多模態交互 :理解自然語言指令(如“拿起杯子”),并融合視覺輸入完成復雜操作,例如雙臂協調擰瓶蓋。
GR00T N1項目地址
- 項目官網:https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t
- GitHub 倉庫:https://github.com/NVIDIA/Isaac-GR00T/
- HuggingFace 模型庫:https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1-2B
- 技術論文:https://research.nvidia.com/publication/2025-03_nvidia-isaac-gr00t-n1-open-foundation-model-humanoid-robots
4. 開源生態與行業變革
- 開源資源 :模型權重、代碼及數據集已發布于GitHub與Hugging Face,開發者可基于2B參數架構進行微調。例如,Hugging Face提供預訓練模型和PyTorch腳本。
- 降低開發門檻 :通過Simulation Frameworks(如Isaac Sim)加速虛擬測試,減少實體原型開發成本,初創企業可快速驗證算法。
- 行業影響 :
5. 戰略意義與未來展望
- 技術轉折點 :GR00T N1標志著機器人開發從“專用模型”轉向“通用基礎模型+微調”模式,類似智能手機領域的Android生態。
- 商業化潛力 :TrendForce預測,到2028年全球人形機器人市場規模將達40億美元,而GR00T N1的開源特性將加速這一進程。
- 長期挑戰 :需解決數據安全、標準化及知識產權問題,避免生態碎片化[。
結語
GR00T N1不僅是技術突破,更是行業生態重構的起點。其開源模式將催生更多創新應用,推動人形機器人從實驗室走向家庭、工廠和公共服務領域。隨著英偉達與DeepMind、迪士尼等巨頭的合作深化(如Newton物理引擎項目),通用機器人時代已拉開序幕。開發者、企業及投資者需抓住這一變革機遇,探索AI與物理世界的深度融合。
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