英伟达GR00T重大突破：利用Apple Vision Pro 解决机器人领域最痛苦数据扩展难点

主要观点总结

英伟达实现了GR00T项目，通过系统化扩展机器人数据的方法解决了机器人领域的难点。该项目为仿人机器人开发通用基础模型，采用多模式指令和互动作为输入并输出机器人动作。模型包含高级推理和规划系统以及低级快速、准确和反应性运动系统。实现方法包括使用Apple Vision Pro提供第一人称控制，RoboCasa进行仿真数据倍增，以及MimicGen技术通过改变机器人动作进一步扩展数据。此方法解决了真实世界数据采集的高成本和低效率问题，展示了扩展法则在机器人领域的应用潜力，包括数据扩展、任务复杂度扩展和环境多样性扩展。同时，也讨论了扩展法则在机器人领域面临的挑战及未来可能的创新方向。

关键观点总结

关键观点1: GR00T项目的目标和实现

GR00T项目是英伟达为仿人机器人开发通用基础模型的计划，通过系统化扩展机器人数据解决机器人领域的难点。

关键观点2: 模型的特点和结构

模型采用多模式指令和互动作为输入，包含高级推理和规划系统以及低级快速、准确和反应性运动系统。

关键观点3: 数据扩展方法的细节

使用Apple Vision Pro提供第一人称控制，RoboCasa进行仿真数据倍增，MimicGen技术进一步扩展数据。

关键观点4: 扩展法则在机器人领域的应用和挑战

扩展法则在机器人领域面临数据多样性、实时性要求和安全性考虑等挑战。但一旦实际应用，可能带来跨模态学习、物理世界的结构化知识等创新。

关键观点5: 未来展望

随着技术的不断发展，未来可能在数据量、传感器精度和种类、执行器自由度、计算能力和仿真环境真实性等方面进行扩展，推动机器人领域的发展。

文章预览

GR00T项目重大突破！英伟达实现了一种系统化扩展机器人数据的方法，解决了机器人领域最痛苦的难点 GR00T 项目是英伟达一项为仿人机器人开发通用基础模型的计划，该模型将多模式指令和过去的互动作为输入，并输出机器人的动作。 这种先进的模型是模块化的，既有高级推理和规划系统，也有低级快速、准确和反应性运动系统 英伟达 Embodied AI（GEAR 实验室）负责人Jim Fan解释了GROOT这一突破 其实想法很简单：人类在真实机器人上收集演示数据，然后在仿真中将这些数据扩大1000倍或更多。具体来讲： We use Apple Vision Pro  to give the human operator first person control of the humanoid. Vision Pro parses human hand pose and retargets the motion to the robot hand, all in real time. From the human’s point of view, they are immersed in another body like the Avatar. Teleoperation is slow and time-consuming, but we can afford t ………………………………