英伟达发布GR00T 2大模型

英伟达在得克萨斯州奥斯汀举行的机器人学习大会（CoRL）上推出 GR00T 2。这是一款面向机器人精细操作的开源「世界动作模型」（World Action Model），英伟达同步发布了全新仿真工具与评测基准。

与英伟达合作的加州大学伯克利分校研究团队还在会上展示了「智能体机器人」（Agentic Robotics）方案——由 AI 智能体直接编写机器人控制程序，在仿真环境中完成测试，并在执行失败时自动修正。

这一系列发布表明，机器人学界的研发重心正从双足行走等移动能力，转向接插线缆、装配微小零部件等精细操作任务。

英伟达发布机器人通用基础模型与仿真平台

自动编写控制代码的 AI 智能体

伯克利团队提出的 Graph-as-Policy 架构将机器人任务拆解为独立技能模块，例如识别目标、规划抓取路径以及无碰撞移动。随后，AI 智能体将这些技能编排成完整程序，利用英伟达 Isaac 仿真库在不同任务场景中进行演练。

在一项测试中，OpenAI 的 Astra 模型根据一段「机器人用海绵擦除金属棒上墨渍」的短视频，自动构建了物理仿真环境，并生成可在真实机器人上直接运行的控制代码。

伯克利机器人专家 Ken Goldberg 指出：「智能体机器人连接了基于模型与无模型方法的缺失环节，无需额外收集数据即可推进系统迭代。」伯克利孵化的 Ambi Robotics 已将该方法应用于包裹分拣机器人，单台设备年处理能力增加超 1.5 万件，且已部署至其全美 30% 的设备车队中。伯克利与英伟达还联合发布了工业基准 VABAR，涵盖六类标准工业任务及其难度分级。

GR00T 2 与仿真工具链升级

GR00T 2 基于英伟达 Cosmos 架构开发，训练数据部分来源于 10 万小时开源第一人称视角视频。英伟达数据显示，在涵盖 50 项任务的评测中，仅提供 1 次示范时平均成功率为 71%，增加至 5 次示范后成功率提升至 95%。目前，富士康已将 GR00T 2 用于服务器制造，西门子也在评估其工业应用价值。

作为支撑工具，已全面上线的 Isaac Lab 3.0 支持智能体自主配置训练环境。结合 Newton 物理引擎，其在基于视觉的灵巧操作基准测试中的训练吞吐量达到 Isaac Lab 2.3 的 2.5 倍。英伟达还展示了与 RLWRLD 共同构建的灵巧操作基准 DexBench。在本届 CoRL 上，英伟达有两篇论文入围最佳论文奖最终提名名单。