正文
VLM视觉模型
）+ 大脑（
Diffusion Transformer
）” 的分工模式，有效解决了机器人 “脑 - 体” 协同的难题，使得机器人能够在复杂环境中快速做出反应。
从技术实现角度看，GR00T N1 的跨本体泛化能力尤为突出。通过 “Embodiment-Specific Adapters”，它能够将不同机器人（如宇树 GR-1、傅利叶智能 Galbot）的关节空间投影到统一动作空间，支持在新机型上的快速迁移，无需重新训练基础模型。这一特性打破了传统机器人开发中 “一机一模型” 的局限，大大降低了开发成本和时间。在英伟达公布的实测视频中，在未见过的物体抓取任务中，GR00T N1 的成功率比传统模型提升 40%，充分证明了其泛化能力的优势。
开源生态也是 GR00T N1 的另一大特点。目前模型权重（2B 参数）和预训练脚本已经在 Hugging Face 开放，配套 LeRobot 数据格式支持快速接入自定义数据集。开发者可通过 4 步流程完成微调：数据转换（LeRobot 格式）、模态配置（视觉 / 状态 / 动作）、扩散模型训练（4 步去噪）、端侧部署（TensorRT 优化）。预计这种低门槛的开发模式，会使得更多中小团队甚至个人开发者能够参与到机器人开发中来。
除了GR00T N1，
Newton 开源物理引擎
也可以看作机器人仿真领域的一次重大突破。
基于 NVIDIA Warp 框架的Newton，实现了 70 倍于 MuJoCo （Multi-Joint dynamics with Contact）的仿真速度，支持极端场景下的复杂动力学模拟（如布料、流体、动态障碍物），单场景百万粒子计算耗时从 2 小时缩短至 1.5 分钟。这种效率提升不仅体现在计算速度上，更重要的是其微分编程特性。
通过允许梯度反向传播至物理参数（如摩擦系数），Newton 支持基于梯度的策略优化，较传统强化学习样本效率提升 3 倍。通过Newton引擎生成对抗样本（如低摩擦表面或动态障碍物），训练模型在极端条件下的鲁棒性。数据显示，在滑动表面测试中，经过对抗训练的模型成功率从32%提升至89%。这意味着开发者可以减少对真实硬件的依赖，通过更少的训练数据和时间，获得更优的控制策略，大大加速了机器人算法的迭代过程。
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特性
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传统引擎（如MuJoCo）
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Newton引擎
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GPU加速支持
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无
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支持CUDA并行计算
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自动微分能力
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需手动实现
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内置JAX自动微分库
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开源程度
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部分模块开源
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完全开源（MIT协议）
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布料模拟精度
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低
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达到电影级效果
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从生态兼容性来看，Newton 兼容 MuJoCo 仿真格式，支持 OpenUSD （Universal Scene Description）场景描述，可以添加自定义求解器，例如Material Point Method （MPM）求解器与沙子与刚体动力学相结合。这使得它能够无缝接入包括Isaac Lab、MuJoCo Playground在内的现有机器人开发工作流。
目前，迪士尼、DeepMind 等合作伙伴已基于 Newton 开发下一代娱乐机器人（如星球大战 BDX 机器人）和工业机械臂控制策略，充分证明了其在实际应用中的价值。据悉Newton将于今年下半年正式发布，值得一提的是，其开源协议（Apache 2.0）允许学术机构自由修改物理模型，这对于推动产学研协同创新，丰富机器人仿真的技术生态意义深远。
如何实现从 “数据贫困” 到 “数据爆炸” ？
前面我们提到，训练物理AI需要的百万级带标注的轨迹数据，这样的量级依靠真机采集完全不现实，互联网数据虽多，但大部分没有标注，并不可靠。英伟达给出的方案，是构建一个合成数据生成体系，如同三级火箭般层层推进，来解决物理 AI 数据稀缺的问题。
第一级是 GR00T-Teleop 采集金标准，NVIDIA Isaac GR00T Blueprint通过 Apple Vision Pro 等设备采集人类遥操作数据（Real Data），生成高精度示范轨迹（如 3D 关节坐标、接触力传感器数据），作为合成数据的 “种子”。这些数据具有极高的真实性和准确性，为后续的数据增广提供了可靠的基础。
第二级是 GR00T-Mimic 数据增广，工作流基于 Newton 引擎的 GPU 加速能力。在一个案例中，GR00T-Mimic将 5 条真实演示分解为子任务片段（如 “伸手→抓取→移动→放置”），通过空间变换生成 1000 条变体轨迹，覆盖目标位置、物体姿态的多样性。NVIDIA Isaac Sim的传感器模拟器则可生成视觉、IMU、力觉数据。例如，在模拟仓库环境中，同步记录货架高度、机器人运动轨迹和抓取力数据，构建多维度训练集。这些合成数据（Sim Data）增强技术不仅扩大了数据规模，更重要的是增加了数据的多样性，使得模型能够学习到更多复杂场景下的应对策略。
第三级是 Cosmos 世界模型扩展，基于 2000 万小时多模态数据训练的 Cosmos Predict，可预测物体运动轨迹（如 “推箱子时的滑动距离”），生成无限长尾场景数据，解决 “未见场景泛化” 问题。
通过这三级数据生成机制，开发者就能实现从少量真实数据到大量合成数据的跨越，为物理 AI 模型的训练提供了充足的 “燃料”。
那么问题又来了，真实数据与合成数据能混用吗？带来的成功率如何？这就涉及到“真实 - 合成数据协同训练”（Co-Training）。
在数据训练层面，英伟达有一个 “数据金字塔” 策略。即，
