當 Blue 邁著如同瓦力一般的蹣跚步伐，從大屏幕中走進了英偉達發布會的現場時，老黃非常激動的表示：Tell me that wasn't amazing（告訴我，剛剛那是不是很驚艷）？

是的，它很驚艷，這也是我最喜歡發布會片段。

未來已來，這是通用機器人的一大步

或許是 Blackwell Ultra NVL72 平臺和新一代 AI 芯片 Rubin 太過震撼，在發布會快結束時的 Isaac GR00T N1機器人基礎模型并沒有得到太多關注，但它開源、可定制，專門用來加速類人機器人（人形機器人）的開發和應用能力，必將成為未來通用機器人的重要框架。

黃仁勛表示：“通用機器人時代正式來臨，借助 Isaac GR00T N1 模型和全新的數據生成與機器人學習框架，世界各地的機器人開發者將開啟人工智能新時代的下一片疆域。”

GR00T N1 實現了機器人推理和技能上的重大突破，只需要經過少量的二次訓練，就可以部署到機器人上了，而在發布會現場，黃仁勛也展示了家居機器人 NEO Gamma 整理房間的場景，這正源于 GR00T N1 模型的訓練策略。

陪伴人并有意義的機器人伙伴——這已經不能被稱為夢想，而是目標了。

除了 NEO Gamma 的開發公司 1x Technologies，波士頓動力、Agility Robotics、Mentee Robotics、Neura Robotice 等公司也都提前體驗了 GR00T N1 模型。

讓機器人像人類一樣思考

GR00T 模型的設計理念來源于人腦的雙系統認知架構：一個系統被稱為“快速行動模型”，通過 Omniverse 平臺生成的合成數據訓練，能在 300 毫秒內將指令轉化為精準動作，如同人類的肌肉記憶，其訓練數據包含 78 萬條運動軌跡，相當于 6500 小時人類演示數據。可以說是人類的本能反應與直覺，可以快速作出反應。

另一個系統則是更為理性的“慢速系靠模型”，由視覺語言模型驅動。可解析"將易碎品放入左側儲物柜"等復雜指令，并分解為抓取、避障、放置等子任務。

第二個系統觀察環境、理解指令、思考并制定計劃，第一個系統快速執行，去抓取物品、去清理地面、去移動或停止。

傳統機器人學習以來大量真人演示，而 Isaac GR00T Blueprint 通過三步就實現了數據閉環：少量動作捕捉（GR00T-Teleop）、擴展海量變體數據（GR00T-Gen）、仿真訓練優化動作。這讓數據效率提升 40 倍，用 11 小時就完成了 9 個月的數據積累。

作為一個開源模型，GR00T N1 的訓練數據和任務評測場景已經免費公開在 Hugging Face 和 GitHub 上供全球開發者下載使用了，關于“機器人取代你還是幫助你”的問題，就要我們自己來做選擇了。

由 Newton 開啟的人機交互新維度

據英偉達預測，GR00T N1 將率先填補制造業 50 億崗位缺口，特別是物流、危險環境工作中，機器人可以完全自主完成分揀、高危等工作。

而回到 Blue 登場，與迪士尼、DeepMind、英偉達聯合開發的開源物理引擎 Newton，跨越了物理仿真的局限，他支持剛體、軟體、流體的混合仿真，與 MuJoCo-Warp 集成，機器學習速度提升 70 倍，專為高動態娛樂機器人設計——這是物理引擎、人機交互的全新維度。實現了機器人從“工具”到“伙伴”的跨越。

再加上數據集和評測場景的大公開，初創企業只需 20% 定制數據就可以部署專用機器人，大幅度降低了準入門檻。

這是一場重塑我們對智能認知的技術風暴，當迪士尼星際機器人與工廠中的機械臂共享同一套神經網絡時，我們能看到的不僅是技術融合，更是人類突破物理與數字界限的里程碑。

通用機器人的時代已至，GR00T N1 是打開這個時代大門的鑰匙。