英伟达GR00T 2，演示5次后手部操作成功率达95%

英伟达（NVIDIA）第二代机器人AI模型“GR00T 2”在每项任务仅接受一次演示的情况下，50项任务平均成功率为71%，将演示次数增加到5次后成功率升至95%。这是英伟达于2026年11月9日（当地时间）通过官方博客公布的数据，该模型旨在帮助机器人自主掌握对齿轮啮合、电缆连接等精细手部操作的学习。

GR00T 2与Isaac Lab 3.0有何不同

英伟达表示，将在美国得克萨斯州奥斯汀举行的机器人学习大会（CoRL）上公开GR00T 2及机器人学习框架“Isaac Lab 3.0”等。GR00T 2是继去年3月发布的“GR00T N1”之后的后续模型，被设计为一种“世界行动模型”，使机器人能够感知周围环境，并预测自身行动将对环境产生何种变化，从而执行任务。

• GR00T 2：其学习重点超越了移动或搬运物体的水平，聚焦于齿轮啮合、电缆连接等需要精细操作的任务学习。
• Isaac Lab 3.0：这是一个训练框架，能够在虚拟空间中实现电缆、布料等易变形物体以及多关节机器人手部，可同时训练数千台机器人。
• DexBench：这是英伟达与韩国具身智能（Physical AI）初创公司RLWRLD合作推出的精度与敏捷性能对比工具，由零售、物流、制造、接待等4个领域的虚拟作业环境及15项任务构成。

英伟达强调，过去仿真主要用于让人形机器人学习行走或翻滚等动作，而如今也被用于学习手部动作等精细作业。全球电子产品制造商富士康正将GR00T 2应用于服务器制造工厂自动化，德国工业技术企业西门子也在多个产业领域应用或评估该模型的性能。

韩国企业AX启示

尽管这是一项海外发布，韩国企业仍有两点值得关注。第一，成功率会随演示次数从71%变化到95%。由于50项任务的平均值并非特定工序的成功率，若考虑引进该技术，直接确认自身任务经过多少次演示能达到何种水平，才是判断依据。第二，性能对比工具DexBench是与韩国初创公司RLWRLD合作推出的，涵盖制造与物流场景。国内制造、物流企业可以将自身任务与DexBench的15项任务的相似程度作为比较基准。

若考虑推进精细操作自动化，建议先列出人工作业中以齿轮啮合、电缆连接等精细操作为瓶颈的工序清单，这是更合理的推进顺序。

来源： 英伟达公开教授机器人精细手部操作的AI模型……演示5次后成功率达95%