電子發燒友網報道（文/吳子鵬）在備受矚目的CES 2025上，NVIDIA在機器人領域宣布了重磅更新——Isaac GR00T Blueprint，幫助開發者更高效、高質量地打造人形機器人。同時，NVIDIA創始人兼CEO黃仁勛在CES 2025上還宣布了NVIDIA“人形機器人朋友圈”——NVIDIA將會在人形機器人領域和包括中國公司小鵬、宇樹在內的科技公司開展合作，共同推動人形機器人產業發展。

Isaac GR00T Blueprint讓模仿學習更高效

人形機器人是一個全球關注的科技熱點，在中國市場，人形機器人是新質生產力的代表之一。統計數據顯示，?2023年全球人形機器人市場規模約為21.6億美元，預計到2029年將達到324億美元??。到2035年，全球人形機器人的出貨量可能超過100萬臺，達到140萬臺。

在人形機器人開發領域，NVIDIA Isaac機器人開發平臺得到了很多開發者的認可，成為這些開發者開發人形機器人的得力幫手。NVIDIA Isaac是一個由NVIDIA加速庫、應用框架和AI模型組成的AI機器人開發平臺，可加速自主移動機器人 (AMR)、機械手和機械臂以及人形機器人等AI機器人的開發。

NVIDIA Isaac包含了一系列的AI機器人開發工具和開發示例，其中參考應用NVIDIA Isaac Sim允許開發者在基于物理的虛擬環境中設計、模擬、測試和訓練基于AI的機器人和自主機器。NVIDIA Isaac Sim基于NVIDIA Omniverse 構建，支持開發者構建自己的自定義模擬器或將核心Isaac Sim技術集成到現有測試和驗證管線中。

隨著Isaac GR00T Blueprint發布，NVIDIA Isaac平臺的性能得到了進一步強化，Blueprint可幫助開發者生成海量的合成運動數據，以便通過模仿學習來訓練人形機器人。如下圖所示，Isaac GR00T Blueprint通過GR00T-Teleop、GR00T-Mimic和GR00T-Gen工具流能夠幫助開發者高效完成人形機器人的模仿學習，可以更好地融入人類世界。

模仿學習也被稱為基于演示的學習（Learning By Demonstration），主要強調的是通過大量的參考數據，讓人形機器人等機器可以與環境進行交互。一般而言，模仿學習主要包括行為克隆（Behavior Cloning）和逆向強化學習（Inverse Reinforcement Learning），無論是哪種技術路徑，都需要大量的數據作為參考，然而在真實世界中收集這些廣泛、高質量的數據集既繁瑣又耗時，而且成本往往高得令人卻步。

Isaac GR00T Blueprint解決了這一痛點，開發者只需少量人類示范，就能輕松生成海量的合成數據集。在這個應用框架下，GR00T-Teleop用于借助虛擬現實設備捕捉人類演示動作，并生成金標準；GR00T-Mimic用于將捕捉到的示范生成更大的合成運動數據集；GR00T-Gen用于通過域隨機化和3D提升技術，指數級擴增這個數據集。

Isaac GR00T Blueprint融合了NVIDIA Cosmos

在Isaac GR00T Blueprint的GR00T-Gen工具流中，NVIDIA Omniverse和NVIDIA Cosmos是指數級擴增數據集的關鍵。NVIDIA Cosmos是NVIDIA在CES 2025上最新發布的“世界基礎模型”，擁有一系列開放的預訓練世界基礎模型，專為生成具有物理感知的視頻和物理AI開發所需的世界狀態而設計。

黃仁勛表示：“與大型語言模型一樣，世界基礎模型是推進機器人和自動駕駛汽車（AV）開發的基礎，但并非所有開發人員都有專業知識和資源來訓練自己開發的方案。”“我們創建了Cosmos，以使物理AI更加普惠，并讓每個開發人員都能接觸到通用機器人技術。”

NVIDIA Cosmos是專為物理AI而構建的，據悉開發者可以基于NVIDIA Cosmos完成以下操作：
·視頻搜索與理解：使開發者能夠輕松從視頻數據中找到特定的訓練場景。例如，他們可以搜索描繪雪地道路狀況或倉庫擁堵情況的視頻。
·基于物理仿真合成逼真數據：使用Cosmos模型在NVIDIA Omniverse平臺上開發的3D場景中生成逼真的視頻。
·物理AI模型的開發和評估：無論是在基礎模型上構建自定義模型，還是測試其在特定模擬場景下的表現，都可以使用Cosmos進行強化學習以改進模型。
·預見和“多元宇宙”模擬：使用Cosmos和Omniverse生成AI模型可能出現的每一種可能結果，幫助其選擇最佳和最準確的路徑。

NVIDIA Cosmos的模型基于1800萬億個數據單元進行訓練，其中包括200萬小時的自動駕駛、機器人、無人機拍攝的視頻以及合成數據。在人形機器人開發方面，NVIDIA Cosmos讓數據稀缺性不再是人形機器人開發的關鍵挑戰，開發者通過Cosmos上的文本、圖像和視頻到世界模型功能，就可以模擬各種逼真的任務場景，并完成人形機器人在這一場景下的訓練學習。顯然，NVIDIA Cosmos將顯著縮短通用人形機器人的開發周期，讓通用人形機器人早日普及。

NVIDIA已經宣布第一批采用NVIDIA Cosmos的生態伙伴，包括1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、Neura Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi和XPENG等人形機器人公司。

結語

Isaac GR00T Blueprint的推出解決了當前困擾人形機器人開發者的關鍵難題——如何獲取海量數據完成人形機器人的模仿學習。通過整合GR00T-Teleop、GR00T-Mimic和GR00T-Gen工作流，Isaac GR00T Blueprint讓開發者只需少量人類示范，就能輕松生成海量的合成數據集。在Isaac GR00T Blueprint應用框架下，最新發布的NVIDIA Cosmos則是數據指數級擴增的關鍵。