全球AI領導者英偉達在“GTC 2025”開發者大會上宣布，開源人形機器人通用大模型GR00T N1。

該模型能夠處理多模態數據，包括語言、圖像、視頻，可在家務、工廠等多樣化環境中執行復雜操作任務。

值得一提的是，GR00T N1的核心架構采用了模擬人類思維的“快慢思考”模式，可以讓機器人的做法、思維更像人類，從而提升動作指令準確率。

開源地址：https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1-2B

GR00T N1的核架構的設計靈感來源于人類的快慢思維處理方式，使用了擴散變換器模塊（System 1）和視覺-語言模塊（System 2），能將復雜的任務分解為兩大塊實現高效處理。

視覺-語言模塊是 GR00T N1 的“大腦”，負責處理和理解輸入的圖像與語言指令。這是一個在互聯網規模數據上預訓練的模型，具備強大的視覺和語言處理能力。

當機器人接收到任務指令時，例如“拿起紅色蘋果并將其放入籃子”，視覺-語言模塊會首先對輸入的圖像進行編碼，將場景中的物體、背景等視覺信息轉化為一系列的圖像tokens。

還會對語言指令進行處理，將指令中的關鍵詞、語義結構等轉化為文本標記（text tokens）。這些圖像和文本標記隨后被送入Eagle-2 VLM 的中間層進行聯合編碼，生成包含任務語義和視覺上下文信息的特征表示。

這些特征表示不僅包含了對任務目標的理解，還融合了對環境的感知，為后續的動作生成提供了豐富的語義信息。

擴散變換器模塊（System 1）則相當于 GR00T N1 的“四肢”，負責根據視覺-語言模塊提供的信息生成具體的動作指令。它基于擴散變換器（DiT）架構，通過動作流匹配技術進行訓練。該模塊接收來自視覺-語言模塊的特征表示，以及機器人自身的狀態信息（如關節位置、末端執行器姿態等），并將其與動作標記（action tokens）結合。

在訓練過程中，模型會學習如何從帶有噪聲的動作標記中逐步去除噪聲，最終生成符合任務要求的動作序列。這一過程類似于人類在執行任務時的快速反應機制，能夠根據當前的感知信息和任務目標，迅速做出相應的動作調整。

擴散變換器模塊在生成動作時，會考慮機器人的物理特性，如關節的運動范圍、末端執行器的抓取能力等，確保生成的動作在物理上是可行的，并且能夠高效地完成任務。

在實際運行中，這兩個模塊緊密協作。視覺-語言模塊通過深度理解任務指令和環境信息，為擴散變換器模塊提供清晰的任務目標和環境上下文；擴散變換器模塊則根據這些信息，快速生成精確的動作指令，驅動機器人完成各種高難度任務。

訓練數據方面，GR00T N1采用了新穎的“數據金字塔”結構，能將不同來源的數據按照規模和實體特異性進行分層，能充分利用大規模數據的泛化能力，同時確保模型在真實機器人執行任務時的準確性和適應性。

在數據金字塔的底層，是大規模的網絡數據和人類視頻數據。這些數據提供了廣泛的視覺和行為先驗知識，幫助模型學習人類的自然動作模式和任務語義。例如，Ego4D 數據集包含了大量日?；顒拥牡谝蝗朔Q視角視頻，涵蓋了各種人類與物體的交互場景。

這些視頻數據雖然沒有直接的動作標簽，但通過其中的視覺信息和語言描述，模型可以學習到豐富的任務語義和自然的動作模式。

中間層是通過物理仿真和神經生成模型產生的合成數據。這些數據的生成方式多樣，能夠顯著增加訓練數據的多樣性和規模。而DexMimicGen是一個重要的合成數據生成工具，可以從少量人類演示中自動生成大規模的機器人操作軌跡。通過將人類演示分解為對象中心的片段，然后對這些片段進行轉換和組合，DexMimicGen 能夠生成新的演示數據，從而為模型提供豐富的訓練樣本。

數據金字塔的頂層則是真實機器人硬件收集的數據。雖然這些數據的規模相對較小，但它們提供了模型在實際執行任務時的關鍵反饋。真實機器人數據的收集通常需要大量的時間和人力，但它們對于模型的訓練至關重要。這些數據確保了模型能夠適應真實機器人的物理特性和執行環境，從而在實際應用中表現出色。

例如，GR00T N1 的研發團隊收集了大量 Fourier GR-1 人形機器人的操作數據，這些數據涵蓋了各種桌面操作任務，為模型提供了豐富的實際操作樣本。

本文素材來源英偉達，如有侵權請聯系刪除

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