GR00T N1

GR00T N1 – 英伟达开源的人形机器人基础模型

GR00T N1是英伟达推出的全球首个开源基础模型，专为通用人形机器人设计，旨在通过多模态输入（如语言与图像）完成各种操作任务。该模型经过大规模人形机器人数据集的训练，结合真实、合成和互联网视频数据，能够适应不同的机器人形态、任务和环境。GR00T N1采用双系统架构，视觉-语言模型负责推理与规划，扩散变换器则生成精准的行动指令。其在模拟与真实环境的测试中均表现优异，尤其在复杂多步任务和精确操作方面，能为材料处理、包装和检查等应用提供高效解决方案。

GR00T N1是什么

GR00T N1是英伟达发布的一款开源基础模型，专为通用人形机器人而设计。该模型能够基于多模态输入（如语言和图像）完成在各种环境中的复杂操作任务。通过大规模人形机器人数据集的训练，GR00T N1结合真实数据、合成数据和互联网视频数据，进行后续训练以适应特定的机器人形态和应用场景。其双系统架构由视觉-语言模型和扩散变换器组成，其中前者负责环境理解和任务规划，而后者则将这些计划转化为精确的动作指令。GR00T N1在模拟与现实世界的测试中展现出色，尤其在材料处理、包装和质量检查等领域具有明显优势。

GR00T N1的主要功能

• 通用操作任务执行：能够在多种环境中执行如抓取、搬运和双臂协调等多样化的操作任务。
• 多模态输入处理：同时接收并处理语言指令和视觉信息，机器人能够根据自然语言指令完成复杂操作。
• 跨机器人形态适应性：支持多种机器人平台（如Fourier GR-1和1X Neo），展现出良好的通用性。
• 复杂任务推理与规划：能够处理需要持续上下文理解和多项技能整合的复杂多步任务。
• 高效数据利用与训练：结合互联网数据、合成数据与真实机器人数据进行预训练，显著提升模型性能和泛化能力，减少对标注数据的依赖。

GR00T N1的技术原理

• 双系统架构：
  • 视觉-语言模型（System 2）：基于NVIDIA-Eagle和SmolLM-1.7B构建，负责理解环境的视觉和语言信息，进行推理与规划，并输出行动计划。
  • 扩散变换器（System 1）：作为模型，将视觉-语言模型的计划转化为精准的连续动作，控制机器人行为。
• 数据策略：采用互联网视频数据（提供人类动作模式和任务语义）、合成数据（基于NVIDIA Omniverse平台生成，以补充控制信号）和真实机器人数据（遥操作收集，确保模型适应真实环境）。通过无监督学习从大规模未标记的人类视频数据中提取模式，提高机器人学习效率。
• 模型训练与优化：在大规模数据上进行预训练，学习通用和操作模式。针对特定机器人平台、任务及环境进行微调，以进一步提升模型的适应性与性能。在推理阶段，通过减少扩散步骤等方式优化计算效率，以确保实时响应。

GR00T N1的项目地址

• 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
• 技术论文：https://research.nvidia.com/publication/2025-03_nvidia-isaac-gr00t-n1

GR00T N1的应用场景

• 物流与仓储：可用于抓取、搬运和分拣货物，自动进行库存盘点，优化货物存储与管理。
• 制造业：用于精确装配零部件和产品质量检测，提升生产效率和质量控制。
• 零售行业：能够自动整理货架、补货，提供顾客信息查询和商品推荐服务，改善购物体验。
• 医疗保健：辅助患者进行康复训练，搬运和管理医疗物资，减轻医护人员的负担。
• 工业检查与维护：对设备进行巡检，发现并报告异常情况，执行简单的维护操作，降低人工成本。

常见问题

• GR00T N1的适用机器人有哪些？ GR00T N1支持多种机器人平台，如Fourier GR-1和1X Neo等。
• GR00T N1需要多大的数据支持？ 该模型通过结合互联网、合成和真实数据进行预训练，显著减少了对大规模标注数据的需求。
• GR00T N1的实时性如何？ 通过优化推理过程，GR00T N1能够保证实时响应，适用于复杂的操作环境。