深度解读GR00T N1：英伟达开源人形机器人功能模型的技术革新与行业影响

eeDesigner 2025-03-20 2724

描述

GR00T N1 由 NVIDIA 推出，是全球首个开源且完全可定制的通用人形机器人基础模型。其技术架构受人类认知原理启发，采用双系统协同设计

在 NVIDIA ，我们正在开发 AI 解决方案，使通用人形机器人能够理解人类世界、遵循语言指令并执行各种任务。强大的视觉-语言-作（VLA）模型对于此类高级功能至关重要。为此，我们开发了 GR00T N1，这是一种在多样化数据集上训练的通用机器人模型，其中包括以自我为中心的人类视频、真实和模拟的机器人轨迹以及合成数据。
GR00T N1 在多个机器人实施例的仿真基准测试中优于最先进的仿真学习模型。此外，它还展示了在家务中对 Fourier GR-1 和 1X 人形机器人进行有效的语言条件双手作。
为了帮助物理 AI 构建者解决我们社会最关键的问题，我们通过 NVIDIA ISAAC GR00T 提供宽容的许可证，使我们的模型成为轻量级的。

作者
朱玉可
 Linxi “Jim” 范
NVIDIA GEAR 团队

出版日期
2025 年 3 月 17 日星期一
论文下载：
*附件：GR00T_1_Whitepaper：GR00T N1 An Open Foundation Model for Generalist.pdf

研究领域
人工智能和机器学习
 自动驾驶汽车
 生成式 AI
物理 AI
机器人

1. 技术架构与核心原理

GR00T N1是全球首款开源人形机器人通用基础模型，其核心架构灵感来源于人类认知的双系统理论：

System 1（反射动作控制） ：作为快速响应的“直觉”系统，基于扩散变换器（Diffusion Transformer），以高达120Hz的频率将规划转化为精确的电机动作，实现实时运动控制。
System 2（认知决策） ：基于视觉-语言模型（VLA），整合NVIDIA-Eagle与SmolLM-1.7B，负责环境感知、语言指令解析和多步骤任务规划，类似于人类的深度思考能力。

这种架构通过端到端的单神经网络设计，直接从视觉输入到动作输出，简化了传统机器人控制中的复杂层级结构，提升了执行效率。

2. 数据策略与训练方法

GR00T N1的训练数据融合了 真实人类操作视频 、合成数据和 真实机器人遥操作轨迹 ，形成“数据金字塔”：

底层：互联网视频数据，捕捉人类与物体交互的自然模式。
中层：通过NVIDIA Omniverse生成的75万条合成轨迹，模拟复杂场景，相当于6500小时的人类演示数据。
顶层：真实机器人数据，确保模型适应物理世界。

训练中结合 模仿学习 （从人类视频中提取动作令牌）与 强化学习 （在模拟环境中优化策略），大幅提升模型的泛化能力。测试显示，合成数据与真实数据结合使性能提升40%。

3. 功能亮点与性能突破

通用任务执行 ：支持抓取、搬运、多步骤组装等任务，无需针对特定任务重新训练。例如，在真实环境中执行桌面操作任务的成功率高达76.8%，远超传统策略模型。
跨平台适配性 ：兼容Fourier GR-1、1X Neo等多款人形机器人及机械臂，实现“开放大脑驱动开放硬件”的愿景。
多模态交互 ：理解自然语言指令（如“拿起杯子”），并融合视觉输入完成复杂操作，例如双臂协调拧瓶盖。

GR00T N1项目地址

项目官网：https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t
GitHub 仓库：https://github.com/NVIDIA/Isaac-GR00T/
HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1-2B
技术论文：https://research.nvidia.com/publication/2025-03_nvidia-isaac-gr00t-n1-open-foundation-model-humanoid-robots

4. 开源生态与行业变革

开源资源 ：模型权重、代码及数据集已发布于GitHub与Hugging Face，开发者可基于2B参数架构进行微调。例如，Hugging Face提供预训练模型和PyTorch脚本。
降低开发门槛 ：通过Simulation Frameworks（如Isaac Sim）加速虚拟测试，减少实体原型开发成本，初创企业可快速验证算法。
行业影响 ：
- 挑战传统厂商 ：波士顿动力、特斯拉等依赖专有系统的企业面临开源生态的竞争压力。
- 推动应用落地 ：在物流、医疗、零售等领域，GR00T N1可优化仓储管理、辅助康复训练、提升客户服务效率。
- 硬件需求增长 ：模型依赖高性能计算（如Jetson AGX Thor、H100 GPU），进一步巩固英伟达在AI芯片市场的地位。

5. 战略意义与未来展望

技术转折点 ：GR00T N1标志着机器人开发从“专用模型”转向“通用基础模型+微调”模式，类似智能手机领域的Android生态。
商业化潜力 ：TrendForce预测，到2028年全球人形机器人市场规模将达40亿美元，而GR00T N1的开源特性将加速这一进程。
长期挑战 ：需解决数据安全、标准化及知识产权问题，避免生态碎片化[。

结语

GR00T N1不仅是技术突破，更是行业生态重构的起点。其开源模式将催生更多创新应用，推动人形机器人从实验室走向家庭、工厂和公共服务领域。随着英伟达与DeepMind、迪士尼等巨头的合作深化（如Newton物理引擎项目），通用机器人时代已拉开序幕。开发者、企业及投资者需抓住这一变革机遇，探索AI与物理世界的深度融合。

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