30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型

【导读】AI终极挑战——物理图灵测试。这一年，英伟达Jim Fan领导的GEAR实验室，正用一套完整的技术栈，向这堵高墙发起总攻。

机器人「物理图灵测试」距离真正通关，还需一段时间。

英文达杰出科学家Jim Fan表示，我正全身心投入一个单一使命：为机器人解决「Physical Turing Test」（物理图灵测试）。

这是AI的下一个挑战，甚至可能是「终极挑战」。

如今，人类光靠文本字符串实现的超级智能，恐怕就已经能拿到诺贝尔奖了。

不过机器人现在，连黑猩猩级灵活度、操作能力都还没有。

「莫拉维克悖论」（Moravec's paradox）是一种必须被打破的诅咒，是一堵必须被撕碎的高墙。

没有任何东西，应该阻挡人类在这个星球上实现指数级的物理生产力，甚至有朝一日，把这种能力带到其他星球。

这一年，Jim Fan带队在英伟达创立了GEAR实验室，30人团队已初具规模。

令人震撼的是，团队的产出和影响力，远远超过它的规模。

从基础模型、世界模型、具身推理、仿真、全身控制，以及各种形态RL，几乎囊括了机器人学习的完整技术栈。

接下来，一起看看GEAR 2025年。

GR00T基础模型，一年三代

GR00T是英伟达提出的「通用机器人基础模型体系」，核心目标——

让机器人像「大模型」一样，具备跨任务、跨场景、可迁移、可学习的能力。

GR00T VLA基础模型，是最具代表性的成果之一。

它将视觉+语言+动作三种模态，统一到一个端到端的模型中，让机器人能够看懂环境、理解人类指令，生成可转型的连续动作。

这一年，英伟达对GR00T VLA进行了高频迭代：

今年3月开源了N1，紧接着6月发布了N1.5，12月又推出了N1.6。

GR00T N1

3月，GR00T N1开源首发，仅用20亿参数，即可验证VLA架构在真实机器人任务中的可行性。

它的开源，为整个机器人生态系统提供了一个前沿的基础模型。

GROOT N1可以轻松在上见任务中进行泛化，或执行需要长上下文和多种通用技能组合的多步骤任务。

比如，抓取、用一只手臂/两只手臂移动物体，以及在两个手臂之间传递物品。

GR00T N1.5

GR00T N1.5是N1的升级版，在架构、数据、建模层面进行了多重优化。

它使用了更领先的视觉语言模型——Eagle VLM，提升了语言理解和视觉感知力。

还加了FLARE损失，提高了对未来动作预测的一致性。

在仿真机器人基准任务中，GR00T N1.5成功率明显由于上一代模型。

GR00T N1.6

这个月迭代后的GR00T N1.6，集成了更强的架构和推理能力，让机器人在复杂环境中表现更智能、更稳健。

GR00T Dreams：机器人「做梦」学习

视频世界模型，是数据驱动的物理和图形引擎。

DreamGen，是一种利用AI视频世界模型，来生成合成训练数据的机器人学习框架。

它通过「数字梦境」生成大量虚拟机器人行为，再从视频中提取动作数据，用于训练机器人策略，从而实现新任务和新环境中的泛化学习。

实验验证了，机器人从只有一个动作示例的场景中，通过「梦境」生成数据，在新任务上有很高的成功率。

在10个新环境+22种新行为上，机器人都能泛化成功。

SONIC：让机器人具备「通用运动能力」

为了让机器人不仅只会做某个动作，而具备几乎所有人类可以做的动作。

英伟达团队提出的SONIC，一个用于人形机器人控制的通用运动系统。

它的核心目标是，让人形机器人像「角色」一样被控制、学习和驱动。

SONIC出发点很明确，运动追踪是人形机器人可扩展基础任务。

只要机器人能够稳定、准确跟踪任意人类动作，那么行走、转身、抬手、抓取、协调全身运动等复杂行为，都可以统一到同一个框架中。

论文中，团队将运动追踪任务进行了「超大规模化」（Supersize），即9000+GPU小时，以及超1亿动作帧，覆盖了机器丰富的人体动作分布。

这让SONIC学会了人类运行的整体结构，而且，研究人员还基于SONIC构建了多种控制与交互方式。

SONIC的探索，为通用人形机器人提供了一个可扩展、可编程、可落地的运动基础系统。

其他重磅成果

除了以上一些重磅成果，团队还在面向VLA强化学习后训练上，以及sim2real的RL实践做出了探索。

比如PLD（Probe, Learn, Distill），让机器人从失败中「自我进化」。

它是一套真实世界「自举式学习」的训练范式。

一般来说，机器人在真实环境中，执行高精度操作任务时，或失败、会偏移，都成为了一种信号。

PLD引入了真实世界残差强化学习（Residual Reinforcement Learning），不推翻原有策略，而在已学会动作基础上，学习「微调残差」，专门负责纠错、恢复、补偿。

最后，它将真实世界中学到的改进经验，蒸馏回VLA主模型，使用SFT，将临场学到的技巧变成长期能力。

对此，Jim Fan表示RL能够通过后训练VLA模型，在高精度任务（如GPU插入）中实现接近100%的鲁棒性。

这是解决工业部署「最后一公里」难题的关键进展。

VIRAL（Visual Sim-to-Real at Scale）是一套纯视觉人形机器人Sim-to-Real框架，为了解决一个长期难题——

让机器人在真实世界中，零样本完成「走+站+操作」连续长时任务。

研究在Unitree G1人形机器人上，验证了最长54次连续loco-manipulation循环，没有任何真实世界微调，仅使用RGB纯视觉输入。

另外，DoorMan是英伟达首个仅用RGB视觉、完全在仿真中训练、可零样本迁移到真实世界的人形机器人「开门」策略。

它在复杂的行走+操作+物体交互任务上，性能甚至超越人类遥操员。

「开门」是人形机器人最难的任务之一，因为它同时包含行走、精细操作等任务的重叠。

以往的方法，要么依赖特权状态（即力、位姿），要么真实数据昂贵、不可规模化。

而DoorMan诞生后，仅用了RGB，相同控制线，就让仿真直出真实世界。

此外，还有FLARE全新算法， 是一种隐式世界模型的策略，核心思想是预测「未来对动作有用的表示」。

它不会去预测未来的像素，而是预测对动作有用的未来潜变量，让机器人在不断增加推理开销的情况下，学会提前想一想。

在训练中，FLARE在一个标准VLA策略模型中，引入了未来token——在Transformer中额外加入少量学习token。

实验结果显示，在4个真实操作任务，每个任务100条轨迹，GR-1平均成功率在95.1%。

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三个教训，重注「视频世界模型」

这一年，所有人几乎都在为「氛围编程」（vibe coding）感到震惊。

休假这几天，Jim Fan还分享了对机器人这个蛮荒又混乱的西部世界的焦虑——

我在2025年学到的三个教训

1. 硬件跑在软件前面，但硬件的可靠性，严重卡住了软件的迭代速度

我们已经看到了，许多堪称艺术品的工程成果，比如Optimus、e-Atlas、Figure、Neo、G1等等。

最强的AI还远远没有把这些前沿硬件的潜力榨干。

机器人的「身体」能做到的事情，明显多于它的「大脑」目前能指挥的范围。

但问题在于，照看这些机器人往往需要一整支团队全天候盯着。

和人类不一样，机器人不会自己从磕碰中恢复。过热、马达损坏、各种诡异的固件问题，几乎每天都在折磨工程师。犯错是不可逆的，而且一点都不留情。

到头来，唯一真正能规模化的，只有我的耐心。

2.机器人领域的基准测试，依然是一场史诗级灾难

在大语言模型圈子里，很多人已经把MMLU和SWE-Bench当成常识了。

机器人这边？先把手里的啤酒端稳。几乎没有任何共识：用什么硬件平台、怎么定义任务、评分标准是什么、用哪种仿真器，或者真实世界要怎么搭。

结果就是——每个人在自己临时为每次新闻发布现编的基准上，按定义都是SOTA。

每个人都会从100次重试里，挑一个最好看的demo拿出来秀。

2026年，我们这个领域必须做得更好，别再把可复现性和科学严谨性当成「二等公民」。

3. 基于VLM的VLA，总感觉哪里不对

VLA指的是「视觉-语言-动作」（vision-language-action）模型，这是当前机器人「大脑」的主流路线。

套路也很简单：拿一个预训练好的VLM checkpoint（模型权重），在上面嫁接一个动作模块。

但仔细想想就会发现，VLM本身是被高度优化来刷诸如视觉问答这类基准的。

这直接带来了两个问题：

(1) VLM里的大多数参数，其实都服务于语言和知识，而不是物理世界；

(2) 视觉编码器被刻意训练去丢弃底层细节，因为问答任务只需要高层语义理解。但在机器人灵巧操作中，恰恰是这些细微细节最要命。

VLA的性能并没有任何必然理由会随着VLM参数规模一起提升。

问题在于，预训练目标本身就是错位的。相比之下，以视频世界模型作为预训练目标，看起来要合理得多。我已经在这条路线上下了重注。

有网友反问道，如果说世界模型是更优的预训练目标，但当前主流模型仍基于VLM构建并产出实际成果，而世界模型却主要用于策略评估和合成数据，而非直接控制？

Jim Fan称，它们都是2025年的模型，期待2026年下一个重大突破。

物理图灵测试，还有多远？

今年，在红杉资本一场闭门演讲中，Jim Fan首次引入了「物理图灵测试」概念。

短短20分钟视频，他生动有趣地介绍了当下具身智能的困局，大规模仿真如何挽救机器人未来，以及英伟达具身智能的路线图。

那究竟什么是「物理图灵测试」？

一场周末party让家里乱的一团糟（左），有人替你收拾了一切，还为你和伴侣准备了烛光晚餐（右）。

当你回家后看到一切，根本无法辨别这是人类的作品，还是机器的作品——这便是物理图灵测试核心想法。

那么，人类现在走到哪一步了？离这个目标还有多远？

三个生动的例子，让人爆笑全场。不得不承认，这就是当前具身智能的现实。

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Jim Fan表示，Ilya曾说过预训练终结了，同时AI「石油」互联网数据几乎枯竭。

但若要和机器人领域数据相比，搞LLM的研究者就会明白有多么得天独厚了。

在英伟达，团队让机器人实操去收集数据，机器人关节控制信号，且数值随时间持续变化。

任何人无法从互联网上获取，必须通过自己收集才能完成。

他们具体是如何操作的？

其中，离不开一个重要的方式——遥操。它能够识别人手姿态并流式传输给机器人系统。

通过这种方式，可以教机器人从面包机中拿起面包，然后在上面淋上蜂蜜。

可以想象的到，这是一个非常缓慢极其痛苦的过程。

在Jim Fan看来，如果将真实数据收集放在坐标轴中展示，它根本无法实现Scaling Law。

如何去打破这一困境，为机器人创造「无限能源」？

英伟达给出了一个更直接的解决方案——虚拟世界。

在仿真世界中，可以以1万倍于现实的速度训练，并通过「域随机化」（Domain Randomization）增强泛化能力。

也就意味着，系统在仿真中学会的任务，最终零样本迁移到真实世界。

接下来，Jim Fan提出了仿真世界模拟的三个阶段——

• Simulation 1.0（数字孪生）

它需要精确建模机器人与物理环境，优点在于快、可控、可迁移，而缺点是构建成本高，强依赖人工建模。

• Simulation 1.5（数字表亲）

大量3D资产、场景、纹理由模型自动生成，仍结合传统物理引擎，在真实与仿真之间取得工程上「足够接近」。

• Simulation 2.0（神经物理引擎）

可利用视频扩散模型，直接生成「可交互的未来」，不再显示建模物理规则。

它的优势在于，能处理软体、液体等复杂物理，通过语言生成「反事实世界」。

Jim Fan还将其称之为「数字游牧者」（Digital Nomad）。

再回到当初这张坐标图，机器人数据Scaling Law很好地呈现了出来。

最终，所有这些数据流入了一个统一的模型，即VLA——输入：语言+视觉，输出：动作控制。

也就是如上提到了GR00T系VLA基础模型，从N1，到N1.5，再到N1.6三个版本不断升级迭代。

最后，Jim Fan指出物理AI的未来，不只是更聪明的机器人，而是一种新基础设施。

比如Physical API、物理APP Store，让技能可以像软件一样被分发到机器人系统中。

几天前，谷歌大佬Logan Kilpatrick预测，2026年将成为具身AI的重要一年。

用不了不久，我们将在现实世界中看到更多的机器人。

参考资料：

https://x.com/DrJimFan/status/2003879965369290797?s=20

https://www.youtube.com/watch?v=_2NijXqBESI

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