揭秘NVIDIA GR00T人形機器人項目本質(zhì)，快看！

NVIDIAGR00T是英偉達旗下的人形機器人項目之一，NVIDIAGR00T項目受到很多朋友的關(guān)注。為增進大家對NVIDIAGR00T的認識，本文將對NVIDIAGR00T的本質(zhì)予以詳細介紹。如果你對NVIDIAGR00T或是對本文內(nèi)容具有興趣，不妨和小編一起來繼續(xù)往下閱讀哦。

一、NVIDIAGR00T 引言

據(jù)預測，未來二十年，人形機器人市場將迎來爆發(fā)式增長，市場規(guī)模有望達到380億美元。為應對這一巨大市場需求，特別是在工業(yè)和制造業(yè)領(lǐng)域的迫切需求，NVIDIA在近日CES展會上宣布了一系列重要舉措。

NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛親自揭曉了NVIDIA Isaac GR00T Blueprint的發(fā)布。這一Blueprint旨在加速下一代人形機器人的開發(fā)進程，通過提供機器人基礎模型、數(shù)據(jù)管線和仿真框架，為開發(fā)者提供強有力的支持。

Isaac GR00T Blueprint的核心功能在于其能夠生成海量的合成運動數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將幫助開發(fā)者通過模仿學習來訓練人形機器人，從而大幅提升機器人的運動能力和適應性。這一創(chuàng)新技術(shù)的推出，無疑將為人形機器人的研發(fā)帶來革命性的突破。

NVIDIA表示，將繼續(xù)加大在人形機器人領(lǐng)域的研發(fā)投入，與全球開發(fā)者攜手共進，共同推動人形機器人技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展。

二、GR00T 的本質(zhì)

GR00T 本質(zhì)上是為眾多人形機器人提供的一個 AI 平臺，其中包括波士頓動力、Figure AI 和小鵬等公司。英偉達在 去年 GTC 大會上發(fā)布了人形機器人項目 GR00T，旨在 開發(fā)人形機器人的通用基礎模型，該模型將多模式指令和過去的交互作為輸入并輸出機 器人動作。這種先進的模型是模塊化的，具有用于高級推理和規(guī)劃以及低級快速、準確 和反應性運動的系統(tǒng)。GR00T 項目使用了 NVIDIA 三臺計算機機器人堆棧的所有部分， 其中包括用于訓練模型的 NVIDIA AI 和 DGX?、用于強化學習的 NVIDIA Isaac? Lab， 以及用于加速機器人運行時間的 NVIDIA Jetson ? Thor 和 Isaac ROS。

1）NVIDIA DGX：NVIDIA DGX Cloud 是一個面向開發(fā)人員的端到端的 AI 平臺，也是 英偉達推出的一項云計算服務，旨在為用戶提供高性能計算資源，特別是針對深度學習 和 AI 應用，該服務主要是基于英偉的 DGC 系列超級計算機，且這些超級計算機具備強 大的 GPU 和深度學習加速器，能夠迅速進行負責的計算任務。

2）NVIDIA Isaac Lab：基于 NVIDIA Omniverse?平臺構(gòu)建，該平臺專門針對機器人 學習進行了優(yōu)化，對于機器人基礎模型訓練至關(guān)重要。它針對強化、模仿和遷移學習進 行了優(yōu)化，能夠訓練所有類型的機器人實例。

3）Isaac ROS on Jetson Thor：NVIDIA Isaac ROS 是一組加速計算包和 AI 模型，旨 在簡化和加快高級 AI 機器人應用程序的開發(fā)。每一款 Jetson 系列都是一個完整的系統(tǒng) 模組（SOM），Jetson 系列是面向人形機器人開發(fā)的解決方案，滿足各種應用的性能和預 算需求，這套方案中不僅僅有高性能、高度集成的芯片（系統(tǒng)芯片包含基于 NVIDIA Blackwell 架構(gòu)的下一代 GPU，并配備變壓器引擎，提供 800 萬億次浮點 AI 性能，可運 行 GR00T 等多模態(tài)生成式 AI 模型）平臺，還有豐富的配套資源。

分層端到端模型大大加快了人形機器人的訓練速度。人形機器人大模型從最初的大語言 模型到現(xiàn)在的分層端到端模型，產(chǎn)生了巨大的變化。在最開始，人形機器人的運動動作 基本上是通過軟件層面預先編碼的，如波士頓動力基本上是采用預設路徑。隨后出現(xiàn)的 大語言模型，初步讓人形機器人脫離預設路徑可以自主決策，但最初的 LLM 并非是端到 端的模型，而是僅能識別文字、或是獨立分為多個模塊的模型，無法及時反饋和涌現(xiàn)能 力也不夠強大。大模型發(fā)展至今，端到端模型已經(jīng)成為人形機器人首選，目前的分層端到端模型相比傳統(tǒng)的大語言模型存在諸多的優(yōu)點：

1）精確度高：端到端模型是指輸入數(shù)據(jù)后輸出端會得到一個較準確的預測結(jié)果，通常分 為控制、執(zhí)行和決策三個層級，在計算過程中，每一個層級得到的結(jié)果均會反向反饋以 得到較為精確的決策。

2）高效性：端到端模型相比大語言模型內(nèi)部更為緊湊，系統(tǒng)內(nèi)部計算流程更快，模型反 應效率也更高。

3）靈活性：相比傳統(tǒng)大語言模型智能處理文本 token，端到端模型可以處理諸多如圖像、 聲音、動作、3D 信息等輸入內(nèi)容，模型只需微調(diào)便可轉(zhuǎn)換場景。

4）可以通過仿真模擬收集收據(jù)：不再需要每個動作都需要人類或視頻教機器人學習，端 到端模型泛化能力較長，機器人可自行學習和計算相應的動作。

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