英伟达正以一套完整的技术栈，向机器人领域的终极挑战——物理图灵测试发起全面冲击。由杰出科学家Jim Fan领导的GEAR实验室，在机器人学习领域取得了一系列突破性进展，其成果不仅覆盖了从基础模型到仿真训练的完整技术链条，更在多个关键维度上重新定义了行业标杆。
在基础模型构建方面，GEAR实验室提出的GR00T体系已成为行业焦点。这个通用机器人基础模型通过将视觉、语言和动作三种模态统一到一个端到端架构中，使机器人具备了跨场景任务迁移能力。今年内该模型已完成三次迭代升级：3月开源的N1版本仅用20亿参数就验证了架构可行性；6月发布的N1.5通过引入Eagle视觉语言模型和FLARE损失函数，显著提升了动作预测一致性；12月最新推出的N1.6则集成了更强的推理架构，在复杂环境中的表现更加稳健。实验数据显示，在10个新环境和22种新行为测试中，基于GR00T训练的机器人均展现出优秀的泛化能力。
仿真训练领域的技术突破同样引人注目。实验室开发的DreamGen框架通过构建"数字梦境"生成海量虚拟训练数据，使机器人能够从单个动作示例中快速学习新技能。在运动控制方面，SONIC系统通过超大规模运动追踪训练（9000+GPU小时，超1亿动作帧），让人形机器人掌握了稳定跟踪人类动作的能力，为构建通用运动基础系统提供了关键支撑。更值得关注的是VIRAL框架，该系统仅依赖RGB视觉输入，就在Unitree G1机器人上实现了54次连续操作循环的零样本真实世界迁移，创造了行业新纪录。
在强化学习领域，PLD训练范式通过引入残差强化学习机制，使机器人在真实环境中能够自我纠错和持续改进。该技术将现场学习到的改进经验蒸馏回主模型，解决了工业部署中的"最后一公里"难题。实验表明，经过PLD优化的机器人在GPU插入等高精度任务中，成功率已接近100%。另一项突破性成果DoorMan策略则完全在仿真环境中训练，仅用RGB视觉输入就实现了复杂开门任务，其性能甚至超越人类遥操作员。
尽管取得显著进展，Jim Fan坦言机器人领域仍面临诸多挑战。他特别指出三个关键瓶颈：前沿硬件的可靠性严重制约软件迭代速度，行业缺乏统一的基准测试标准，以及现有视觉语言模型架构与物理世界交互需求存在根本性错配。针对这些问题，GEAR实验室已将视频世界模型作为核心研究方向，这种能直接生成可交互未来的神经物理引擎，被视为突破当前局限的关键路径。实验室正在构建的Physical API基础设施，更预示着机器人技能分发模式的革命性变革。
