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(yù)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(yīng)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(chǔ)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(yīng)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(chǔ)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(yīng)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(wù)，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(yīng)用，該服務(wù)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(wù)。

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(chǔ)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(yīng)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(yīng)用的性能和預(yù) 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(yù)先編碼的，如波士頓動力基本上是采用預(yù)設(shè)路徑。隨后出現(xiàn)的 大語言模型，初步讓人形機器人脫離預(yù)設(shè)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(yù)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(yīng)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(yīng)的動作。

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