NVIDIA 发布 GR00T 2 世界-动作模型:零样本成功率 40%,人类演示直接迁移机器人
yukez · x · 2026-11-10
NVIDIA GEAR 团队发布新一代机器人基础模型 GR00T 2(World-Action Model),同时预测未来视频与机器人动作,让模型先「想象」物理世界如何展开,再生成达成目标的动作。同一个模型可运行在平行夹爪、灵巧手和人形机器人上,12 月开放代码。
三大核心能力:
- X-Adapt 跨具身技能迁移:仅由人类演示(徒手、手持 UMI 夹爪或穿戴 DexUMI 设备)展示的技能,可直接迁移到从未练习过的机器人。案例:双五指机器人仅看人类演示即完成实验室漏斗垫滤纸(成功率 65%);YAM 机械臂用 UMI 演示端到端组装玩具卡车(60%,长达 4 分钟的长程任务);穿戴设备演示即可让机器人做香蕉酸奶、划火柴点灯等灵巧任务。
- 零样本与少样本适应:在 50 个目标机器人从未见过的任务上,零样本成功率 40%;每个任务仅 5 次演示、不到 3 分钟机器人数据即可掌握。
- Data Pyramid 数据结构:训练主要不依赖机器人数据——40 万小时以上自我中心人类视频、1 万小时 UMI 演示、2.35 万小时机器人遥操作数据。
模型可部署在 Jetson Thor 上(Turbo 版本可机载实时驱动全身)。通过 WAM API,推理模型负责规划与检查进度,GR00T 2 负责执行,AI agent 还可在摄像头画面中直接标注「抓什么、放哪里」来指挥机器人。
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