NVIDIA GR00T

NVIDIA 面向通用人形机器人的开放平台——涵盖基础模型、仿真框架和全身控制栈，版本从 N1 一直到 N1.7。

1. 核心产品 / 服务

Isaac GR00T（Generalist Robot 00 Technology）是 NVIDIA 用于构建、训练和部署 AI 人形机器人的开放参考平台 [1]。该平台包括：

GR00T N1：2025 年 3 月发布，被称为"全球首个开放的人形机器人基础模型"。这是一个视觉-语言-动作（VLA）模型，采用受人类认知启发的双系统架构——一个系统负责推理，另一个负责生成物理动作 [1][2]。
GR00T N1.5：2025 年 6 月发布，在架构、数据和建模上有所改进，在仿真操作基准和真实机器人硬件上均优于 N1 [3]。
GR00T N1.6 / N1.7：后续版本，持续改进。
GR00T Whole-Body Control (WBC，全身控制)：2025 年 11 月发布——用于开发和部署先进人形控制器的统一平台，包括 Decoupled WBC 模型 [4]。
GEAR-SONIC：人形行为基础模型（2025 年 11 月），通过从大规模人类运动数据中学习，赋予机器人核心运动技能。可实现跑步、跳跃、爬行和高精度遥操作等自然的人形控制，并支持跨本体的运动跟踪 [5][4]。
仿真框架：用于虚拟训练环境的 Isaac Sim。
硬件：用于机器人实时推理与控制的 NVIDIA Jetson Thor。

GR00T 的路线是按本体调优——针对每种具体的机器人硬件平台训练或微调基础模型，这与 physical-intelligence 的统一模型理念形成对比。

核心痛点：人形机器人编程极其复杂——要整合感知、规划、全身控制和实时执行。GR00T 提供了处理这些层级的一体化技术栈。

GR00T 的关键差异点：与 NVIDIA 的 CUDA 生态和 Jetson 硬件深度整合、模型与数据开源发布，以及按本体调优的策略——对特定机器人平台而言可能更可靠。

NVIDIA 正在垂直整合机器人领域。 正如 CUDA 锁定了 AI 训练，GR00T 平台 + Jetson Thor 算力有可能锁定机器人推理。这一策略复刻了 GPU 的打法：让互补品（机器人硬件）商品化，自己掌握平台。
SONIC 是运动能力的突破。 GR00T N1 聚焦操作，而 GEAR-SONIC（2025 年 11 月）补上了全身运动——跑步、跳跃、爬行——使 GR00T 成为截至 2026 年年中最完整的开放机器人技术栈。
按本体调优 vs 统一模型，是决定性的架构之争。 NVIDIA 押注为每个机器人调优能带来更好的真实世界可靠性；physical-intelligence 押注一个模型即可泛化到所有本体。哪一方胜出，将塑造整个具身 AI 行业。
以开源构筑护城河。 通过开放发布 GR00T 模型、数据管线（BONES-SEED：14.2 万+ 条人类动作）和 WBC 代码，NVIDIA 营造了一个把自家硬件垫在底层的生态——经典的"开放软件、出售算力"打法。

GR00T 是 NVIDIA 内部项目——没有单独的融资轮次。不过：