【2025年5月19日，台北訊】NVIDIA 今日發表 NVIDIA Isaac GR00T N1.5、生成合成運動資料的藍圖 NVIDIA Isaac GR00T-Dreams，以及加速人形機器人開發的 NVIDIA Blackwell 系統。NVIDIA Isaac GR00T N1.5是針對此NVIDIA 開源、通用且可完全客製化基礎模型的首次更新，可賦予人形機器人推理能力與各項技能。
人形機器人與機器人技術開發商 Agility Robotics、波士頓動力、Fourier、正崴、Galbot、Mentee Robotics、NEURA Robotics、General Robotics、Skild AI 與 XPENG Robotics 正採用 NVIDIA Isaac™ 平台技術，推動人形機器人開發與部署。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「物理 AI 與機器人技術將掀起下一場產業革命。從機器人的 AI 大腦到練習用的模擬世界，或是用於訓練基礎模型的 AI 超級電腦，NVIDIA 為機器人開發過程的每個階段提供建置元件。」
全新的 Isaac GR00T 資料生成藍圖消弭資料落差
黃仁勳在 COMPUTEX 主題演講中展示的 NVIDIA Isaac GR00T-Dreams 是一款可協助生成大量合成運動資料（又稱為神經軌跡）的藍圖，供物理 AI開發者用來教學機器人新的行為，包括如何適應不斷變化的環境。
開發者可以先為機器人進行 Cosmos Predict 世界基礎模型（WFM）的後訓練。接著，GR00T-Dreams 便利用單一影像作為輸入內容，生成機器人在新環境執行新任務的影片。藍圖隨後會擷取動作詞元這種易於理解的壓縮資料，用於教導機器人如何執行這些新任務。
GR00T-Dreams 藍圖與今年 3 月在 NVIDIA GTC 大會發表的 Isaac GR00T-Mimic 藍圖相輔相成。GR00T-Mimic 利用 NVIDIA Omniverse™ 與 NVIDIA Cosmos™ 平台強化現有資料，GR00T-Dreams 則是使用 Cosmos 生成全新的資料。
全新的 Isaac GR00T 模型推動人形機器人開發
NVIDIA Research 利用 GR00T-Dreams 藍圖生成合成訓練資料，在短短 36 小時內便開發出 GR00T N1 的更新版本 GR00T N1.5，相較之下，如果使用人工收集資料，開發工作則可能需要將近三個月的時間。
GR00T N1.5 更能適應新環境與工作空間配置，而且接收使用者指令辨識物體的能力也更強。這項更新大幅提升了模型處理分類或放置物體等常見材料及製造任務的成功率。
GR00T N 模型的早期採用者包括 AeiRobot、正崴、Lightwheel 與 NEURA Robotics。AeiRobot 利用該模型讓 ALICE4 能夠在工業環境理解自然語言指令，並執行複雜的取放工作流程。正崴正利用這些模型提升工業機器人機械手臂的彈性與效率，而 Lightwheel 則是運用這個模型驗證合成資料，加速在工廠部署人形機器人。NEURA Robotics 正在評估這些模型，以加速居家環境自動化系統。
全新的機器人模擬與資料生成架構加速訓練流程
開發訓練有素的人形機器人需要大量且多樣化的資料，但擷取及處理這類資料的成本高昂。機器人必須在實體世界測試，但可能面臨成本與風險。
NVIDIA 發表的下列模擬技術，有助於縮小資料與測試的落差：
- NVIDIA Cosmos Reason 一款全新的世界基礎模型，運用思維鏈推理協助為物理 AI 模型訓練整理準確且更優質的合成資料，現已在 Hugging Face 上提供
- GR00T Dreams 使用的 Cosmos Predict 2 也在 Hugging Face 推出，強化後的效能可實現高品質的場景生成並減少幻覺。
- NVIDIA Isaac GR00T-Mimic 藍圖只需參考少量人類示範，便可生成極其龐大的合成運動軌跡，用於機器人操控。
- 開源物理 AI 資料集目前包含開發 GR00T N 模型用的 24,000 個高品質人形機器人運動軌跡。
- NVIDIA Isaac Sim™ 5.0 模擬與合成資料生成框架，即將在 GitHub 開放取用。
- NVIDIA Isaac Lab 2.2 開源的機器人學習框架，將支援全新的評估環境，協助開發者測試 GR00T N 模型。
鴻海科技集團與正崴正運用 GR00T-Mimic 藍圖進行合成運動操控生成，加速機器人訓練流程。Agility Robotics、波士頓動力、Fourier、Mentee Robotics、NEURA Robotics 與 XPENG Robotics 正運用 NVIDIA Isaac Sim 與 Isaac Lab 模擬及訓練人形機器人。Skild AI 正運用這些模擬架構開發通用型機器人智慧，而 General Robotics 則是正將架構整合至其機器人智慧平台。
適用於機器人開發者的通用型 Blackwell 系統
全球系統製造商正在打造NVIDIA RTX PRO™ 6000 工作站與伺服器，提供可輕鬆執行涵蓋訓練、合成資料生成、機器人學習與模擬等各項機器人開發工作負載的單一架構。
思科、戴爾科技集團、慧與科技、聯想集團與美超微發表了搭載 NVIDIA RTX PRO 的伺服器，而戴爾科技集團與聯想集團則宣布推出搭載 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 的工作站。
當需要更強的運算能力來執行大規模訓練或資料生成工作負載時，開發人員可透過取用 GB200 NVL72 等 NVIDIA Blackwell 系統，並搭配領先雲端供應商與 NVIDIA 雲端合作夥伴的NVIDIA DGX™ Cloud 使用，以達到最高提升 18 倍的資料處理效能。
開發者可將其機器人基礎模型部署至即將推出的 NVIDIA Jetson Thor 平台，實現加速的機器人端推論與執行效能。
觀看黃仁勳在 COMPUTEX 的主題演講，並參與 NVIDIA GTC Taipei 了解更多。
關於 NVIDIA（輝達）
NVIDIA（輝達）為加速運算領域的先驅。
NVIDIA 前瞻性聲明
本新聞稿根據目前預期所做出的前瞻性聲明，包含但不限於：NVIDIA 的產品和技術的效益與影響；NVIDIA 與第三方的合作及其影響與效益；第三方採用 NVIDIA 產品和技術及其影響與效益；科學與產業都將產生變革；NVIDIA 與鴻海科技集團及台灣合作，協助建構台灣的 AI 基礎設施，並支持台積公司及其他領先企業在 AI 與機器人時代推進創新等。這些前瞻性聲明包含可能導致實質結果與預期不符之風險與不確定因素。多項重要因素可能導致實際結果與前瞻性聲明所示之結果出現重大差異，所及範圍有全球經濟情況；NVIDIA 的產品借重第三方協力廠商之製造、組合、封裝和測試；技術發展和市場競爭之影響；發展新產品與技術或強化現有的產品及技術；NVIDIA 或合作廠商的產品的市場接受度；設計、製造或軟體缺陷；消費者偏好或需求之改變；業界標準和介面之改變；整合到系統後無法預期的 NVIDIA 產品或效能降低之技術缺失，以及 NVIDIA 定期提交給美國證券交易委員會（SEC）報告中的其他詳細因素，包含但不限於 Form10-K 的年度報告和 Form10-Q 的季度報告。NVIDIA 在公司官方網站上免費提供定期提交給SEC的報告之副本。這些前瞻性聲明不保證未來的效能，只陳述目前的狀態。除非法律規定，否則 NVIDIA 沒有意願或義務因為新資訊、未來事件或其他理由而更新或修改任何前瞻性聲明。
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