GROOT N1 是英伟达推出的全球首个开源基础模型，专为通用人形机器人设计。基于多模态输入（如语言和图像）实现多样化环境中的操作任务。GROOT N1 基于大规模人形机器人数据集训练，结合真实数据、合成数据和互联网视频数据，用后训练适应特定机器人形态、任务和环境。GROOT N1 基于双系统架构，视觉-语言模型负责推理和规划，扩散变换器则生成精确动作。GROOT N1 在模拟和真实世界测试中表现出色，在复杂多步任务和精准操作中优势明显，为材料处理、包装和检查等应用提供高效解决方案。
主要功能通用操作任务执行：在多样化环境中执行各种操作任务，例如抓取、搬运、双臂协调操作等。多模态输入处理：同时处理语言指令和视觉图像，机器人根据自然语言指令执行复杂的操作任务。跨机器人形态适应性：适应不同类型的机器人平台（如 Fourier GR-1和 1X Neo），实现通用性。复杂任务推理与规划：执行需要持续上下文理解和多种技能整合的复杂多步任务。高效数据利用与训练：结合互联网规模数据、合成数据和真实机器人数据进行预训练，显著提升性能和泛化能力，减少对大规模标注数据的依赖。实现原理双系统架构：
视觉-语言模型（System 2）：基于 NVIDIA-Eagle 和 SmolLM-1.7B 构建，负责用视觉和语言指令理解环境，进行推理和规划，输出动作计划。扩散变换器（System 1）：作为动作模型，将视觉-语言模型的计划转化为精确的连续动作，控制机器人运动。数据策略
预训练数据包括互联网视频数据（提供人类动作模式和任务语义）、合成数据（基于 NVIDIA Omniverse平台生成，补充运动控制信号）和真实机器人数据（遥操作收集，确保模型适应真实环境）。无监督学习从大规模未标注的人类视频数据中提取运动模式，提升机器人学习效率。
模型训练与优化
在大规模数据上进行预训练，学习通用的运动和操作模式。针对特定机器人平台、任务和环境进行微调，进一步提升模型的适应性和性能。在推理阶段，减少扩散步骤等方式优化计算效率，确保实时性。
应用场景物流与仓储：用于抓取、搬运和分拣货物，自动盘点库存，优化货物存储和管理。制造业：执行零部件的精准装配，进行产品质量检测，提升生产效率和质量控制。零售行业：自动整理货架、补货，为顾客提供信息查询和商品推荐服务，提升购物体验。医疗保健：辅助患者进行康复训练，搬运和管理医疗物资，减轻医护人员负担。工业检查与维护：对设备进行巡检，发现异常并报告；执行简单的维护操作，降低人工成本。项目地址项目官网：https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t?utm_source=ai-bot.cn
开源地址：https://github.com/NVIDIA/Isaac-GR00T/
技术论文：https://research.nvidia.com/publication/2025-03_nvidia-isaac-gr00t-n1-open-foundation-model-humanoid-robots
