在机器人技术领域，训练机器人掌握新技能往往需要耗费大量人力收集标注数据。最近，来自美国科技企业英伟达的研究团队通过生成式人工智能技术，为解决这一难题开辟了新路径。新媒网跨境获悉，其核心突破在于运用"世界基础模型"（如NVIDIA Cosmos）及数据生成蓝图（如Isaac GR00T-Mimic和GR00T-Dreams），构建起高效的机器人训练体系。

智能模型驱动数据革命
被称为"宇宙"（Cosmos）的世界基础模型，通过分析数百万小时真实场景数据获得预测能力。它能根据单张图像推演未来场景，生成连续视频流。这种能力为机器人及自动驾驶系统预判环境变化提供支持，同时大幅缩短训练数据制备周期。传统需数月完成的数据准备工作，如今仅需数小时即可生成高保真、多样化的虚拟训练素材。

DreamGen：数据工厂的智能引擎
面对机器人学习所需海量操作数据的采集难题，DreamGen合成数据流水线应运而生。该技术作为Isaac GR00T-Dreams蓝图的基石，通过世界基础模型自动生成逼真的机器人运动轨迹数据。

传统方法中，每项新任务都需要重新录制人类演示视频。而纯仿真方案又常受"虚实差异"困扰。DreamGen创新性地采用四步工作流：首先微调基础模型适应目标机器人；接着生成新任务的逼真视频；随后提取动作轨迹；最终训练出能应对未知场景的视觉运动策略。

图1. 跨环境策略泛化效果

图2. DreamGen核心流程

为验证模型质量，研究团队开发了DreamGen Bench评估体系。该基准测试聚焦两大关键指标：指令执行准确度与物理规则遵循度。新媒网跨境了解到，测试数据显示，在此评估中获得高分的模型，其生成的训练数据能使机器人在真实任务中获得更优表现。

通用机器人的进化之路
基于DreamGen技术构建的GR00T N1模型，成为全球首个开放式人形机器人基础模型。该模型采用双系统架构，融合视觉、语言与行动能力，使机器人能够理解复杂指令并执行多步骤任务。其升级版GR00T N1.5仅用36小时就完成训练，相较传统人工数据采集方式提速数十倍。

更令人瞩目的是"视频潜动作预训练"（LAPA）技术。该方法从18万段网络视频中自主学习动作规律，无需人工标注。通过三阶段训练：动作量化提取、潜动作预训练、实体机器人适配，最终实现超越传统方法6.22%的实操性能，训练效率提升30倍以上。

图4. 潜动作训练流程

虚实融合的训练革命
针对仿真训练与现实应用的落差问题，"虚实协同训练"方案给出创新解法。该方法将少量实体机器人演示与海量仿真数据结合，既控制成本又弥合虚实差距。研究数据显示，采用该方案的策略成功率较纯实体训练提升38%，即使在400组实体数据条件下仍保持显著优势。

图5. 虚实协同训练阶段

图6. 虚实环境任务演示

图7. 训练效果对比

产业落地进行时
目前，德国NEURA Robotics正应用该技术加速智能家居系统开发；中国台湾企业Foxlink则用以提升工业机械臂的作业柔性；工业机器人制造商AeiRobot通过自然语言理解优化分拣流程。新媒网跨境认为，这些实践验证了合成数据技术在工业场景的应用价值。

随着全球科技企业持续探索，机器人训练效率的革新正在打开智能自动化新纪元。从工厂流水线到家庭服务场景，通用型机器人的进化之路已迎来关键突破点。

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