英偉達正以一套完整的技術棧，向機器人領域的終極挑戰——物理圖靈測試發起全面沖擊。由杰出科學家Jim Fan領導的GEAR實驗室，在機器人學習領域取得了一系列突破性進展，其成果不僅覆蓋了從基礎模型到仿真訓練的完整技術鏈條，更在多個關鍵維度上重新定義了行業標桿。
在基礎模型構建方面，GEAR實驗室提出的GR00T體系已成為行業焦點。這個通用機器人基礎模型通過將視覺、語言和動作三種模態統一到一個端到端架構中，使機器人具備了跨場景任務遷移能力。今年內該模型已完成三次迭代升級：3月開源的N1版本僅用20億參數就驗證了架構可行性；6月發布的N1.5通過引入Eagle視覺語言模型和FLARE損失函數，顯著提升了動作預測一致性；12月最新推出的N1.6則集成了更強的推理架構，在復雜環境中的表現更加穩健。實驗數據顯示，在10個新環境和22種新行為測試中，基于GR00T訓練的機器人均展現出優秀的泛化能力。
仿真訓練領域的技術突破同樣引人注目。實驗室開發的DreamGen框架通過構建"數字夢境"生成海量虛擬訓練數據，使機器人能夠從單個動作示例中快速學習新技能。在運動控制方面，SONIC系統通過超大規模運動追蹤訓練（9000+GPU小時，超1億動作幀），讓人形機器人掌握了穩定跟蹤人類動作的能力，為構建通用運動基礎系統提供了關鍵支撐。更值得關注的是VIRAL框架，該系統僅依賴RGB視覺輸入，就在Unitree G1機器人上實現了54次連續操作循環的零樣本真實世界遷移，創造了行業新紀錄。
在強化學習領域，PLD訓練范式通過引入殘差強化學習機制，使機器人在真實環境中能夠自我糾錯和持續改進。該技術將現場學習到的改進經驗蒸餾回主模型，解決了工業部署中的"最后一公里"難題。實驗表明，經過PLD優化的機器人在GPU插入等高精度任務中，成功率已接近100%。另一項突破性成果DoorMan策略則完全在仿真環境中訓練，僅用RGB視覺輸入就實現了復雜開門任務，其性能甚至超越人類遙操作員。
盡管取得顯著進展，Jim Fan坦言機器人領域仍面臨諸多挑戰。他特別指出三個關鍵瓶頸：前沿硬件的可靠性嚴重制約軟件迭代速度，行業缺乏統一的基準測試標準，以及現有視覺語言模型架構與物理世界交互需求存在根本性錯配。針對這些問題，GEAR實驗室已將視頻世界模型作為核心研究方向，這種能直接生成可交互未來的神經物理引擎，被視為突破當前局限的關鍵路徑。實驗室正在構建的Physical API基礎設施，更預示著機器人技能分發模式的革命性變革。
