在COMPUTEX大会上，NVIDIA首席执行官黄仁勋宣布公司在机器人开发基础设施方面的重大扩展，包括其人形机器人基础模型的新版本。公司将这些工具定位为黄仁勋大胆称之为“下一次工业革命”的关键构建模块。

关键点：

• NVIDIA的GR00T N1.5模型使用合成数据仅在36小时内创建，而手动收集则需要近三个月。
• 包括波士顿动力和Agility Robotics在内的主要机器人公司已经在采用NVIDIA的平台技术。
• 新工具通过生成合成运动数据来训练机器人，可能弥合一直阻碍人形机器人发展的“数据差距”。

此次发布的明星是NVIDIA IsaacGR00T N1.5，这是公司用于人形推理和运动的开放基础模型的更新版本。这个更新特别有趣的地方不仅在于其改进的能力，还在于它是如何创建的——使用另一个新的NVIDIA工具GR00T-Dreams生成的合成数据。

根据NVIDIA的说法，GR00T-Dreams系统使他们能够在仅36小时内开发出N1.5更新，而这本来需要近三个月的人工数据收集。这对于一个数据收集一直是主要瓶颈的领域来说是一个惊人的效率提升。

“物理AI和机器人将带来下一次工业革命，”黄仁勋在他的主题演讲中说道。“从机器人的AI大脑到用于练习的模拟世界，再到用于训练基础模型的AI超级计算机，NVIDIA为机器人开发旅程的每个阶段提供构建模块。”

这里的核心创新在于NVIDIA如何解决数据问题。训练机器人执行有用的任务传统上需要大量数据——通常通过手动演示或现实世界测试收集，这既慢又昂贵，且常常不切实际。GR00T-Dreams通过生成可用于教机器人新行为的合成运动数据提供了一条捷径。

该系统首先通过后训练NVIDIA的Cosmos Predict世界基础模型为特定机器人服务。然后，仅从一张图像中，GR00T-Dreams生成机器人在各种环境中执行新任务的视频，并提取“动作标记”——可用于教机器人如何执行这些任务的压缩数据。

这是一种巧妙的方法来解决一个顽固的问题，基本上是使用AI生成训练更多AI所需的数据。

更新后的GR00T N1.5模型据称在适应新环境和工作空间配置以及通过用户指令识别物体方面显示出显著改进。NVIDIA声称它大大提高了常见物料处理和制造任务（如物体分类）的成功率。

这些公告的重要性可能最能说明问题的是已经采用该技术的公司名单。包括波士顿动力、Agility Robotics、富士康和NEURA Robotics在内的机器人巨头都在使用NVIDIA的Isaac平台技术。

为了补充这些新的AI模型，NVIDIA还推出了几项模拟技术，以帮助进一步缩小数据和测试差距，包括一个新的世界基础模型，称为Cosmos Reason，一个升级版的Cosmos Predict 2，以及用于生成合成运动轨迹的框架。他们还在GitHub上开放提供Isaac Sim 5.0。可在GitHub上获取。

对于希望实施这些技术的公司，NVIDIA宣布包括思科、戴尔、HPE、联想和超微在内的全球系统制造商正在构建NVIDIA RTX PRO 6000工作站和服务器，旨在运行机器人开发工作负载。当需要更多计算时，开发人员可以使用NVIDIA Blackwell系统，如GB200 NVL72，公司声称其数据处理性能提高了多达18倍。

直接应用目标是工业环境——AeiRobot正在使用这些模型使其ALICE4机器人能够理解自然语言指令并执行复杂的拾取和放置工作流程，而富士康集团则专注于提高工业机器人操纵器的灵活性。

但更广泛的影响可能是巨大的。如果NVIDIA能够真正解决训练人形机器人的数据问题，我们可能会看到在开发能够在复杂、非结构化环境中操作的机器人方面的进展速度大大加快——这可能会将科幻小说中有能力的人形机器人愿景更快地变为现实。