作者｜林飛雪

編輯｜何坤

運(yùn)營｜陳佳慧

出品｜零態(tài)LT（ID：LingTai_LT）

頭圖｜網(wǎng)絡(luò)公開用圖

據(jù)國際投資銀行高盛預(yù)測，到2035年，人形機(jī)器人市場規(guī)模有望達(dá)到1540億美元，約合11037.3億元人民幣。

而當(dāng)人形機(jī)器人逐步具備一定的自主決策能力，人機(jī)交互的模式正發(fā)生翻天覆地的變化。而隨著機(jī)器人數(shù)據(jù)吞吐量的急劇增加，如何平衡技術(shù)的快速推進(jìn)與工程倫理的問題，成為亟待解決的核心議題。

如果科技巨頭通過開源平臺(tái)構(gòu)建人形機(jī)器人生態(tài)，未來的行業(yè)發(fā)展格局，將如何演變？

這些問題正是當(dāng)前人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)。因?yàn)椋�技術(shù)突破使得基于開源和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式，改變傳統(tǒng)開發(fā)、為行業(yè)整體“提速”成為可能。

英偉達(dá)于2025年3月18日，在GTC大會(huì)上推出的GR00T N1人形機(jī)器人通用模型，就憑借其龐大的數(shù)據(jù)集和多模態(tài)處理能力，通過開源的方式，為全球開發(fā)者提供包括活動(dòng)視頻、機(jī)器人演示數(shù)據(jù)集等資源。

這一舉措，雖然與試圖建立Optimus閉環(huán)生態(tài)的特斯拉戰(zhàn)略選擇相比，被業(yè)界視為加速人形機(jī)器人技術(shù)普及的契機(jī)，但也引發(fā)了關(guān)于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化等議題的討論。

開源模式可能會(huì)帶來類似安卓系統(tǒng)的快速發(fā)展，但其是否會(huì)帶來生態(tài)碎片化和秩序泛化，仍需通過實(shí)踐和數(shù)據(jù)支持來進(jìn)一步驗(yàn)證。

終結(jié)人肉編碼合成數(shù)據(jù)碾壓傳統(tǒng)開發(fā)？

傳統(tǒng)的機(jī)器人開發(fā)過程通常依賴開發(fā)者手動(dòng)編寫繁復(fù)的控制代碼和運(yùn)動(dòng)指令，每當(dāng)新的任務(wù)或場景出現(xiàn)時(shí)，開發(fā)者都需要從零開始訓(xùn)練模型，這不僅需要消耗大量的時(shí)間和資源，而且難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的應(yīng)用需求。技術(shù)的進(jìn)步，新的解決方案開始打破這一瓶頸，尤其是合成數(shù)據(jù)技術(shù)的引入顯著提升了開發(fā)效率，為機(jī)器人的開發(fā)提供了新的動(dòng)力，加速了迭代進(jìn)程。

人形機(jī)器人開發(fā)的傳統(tǒng)模式本質(zhì)上是一場冗長的“代碼馬拉松”。每一次面對(duì)新的任務(wù)，開發(fā)者都需要手動(dòng)編寫控制指令，而這種方式在面對(duì)復(fù)雜多變的任務(wù)時(shí)顯得尤為低效。

英偉達(dá)推出的GR00T N1模型通過合成數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練模型，大幅提高開發(fā)效率，打破了傳統(tǒng)開發(fā)的時(shí)間和資源瓶頸。

根據(jù)天眼查及英偉達(dá)公開資料，GR00T N1的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自多個(gè)來源，其中包括通過NVIDIA Isaac GR00T Blueprint生成的“合成數(shù)據(jù)”，即通過AI算法模擬現(xiàn)實(shí)場景生成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

該資料中的數(shù)據(jù)顯示，這些合成數(shù)據(jù)生成速度極快，僅用11小時(shí)就可以生成超過75萬個(gè)合成軌跡，相當(dāng)于6500小時(shí)的人工演示數(shù)據(jù)。這一效率優(yōu)勢加速了開發(fā)流程的迭代，機(jī)器人的任務(wù)執(zhí)行能力也得到提升，通過將合成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合，開發(fā)者能夠利用自然語言來描述任務(wù)，避免了繁瑣的運(yùn)動(dòng)指令編寫。

這種轉(zhuǎn)變帶來的行業(yè)挑戰(zhàn)是，算法壁壘逐漸消失，數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為行業(yè)競爭的核心資源。而像英偉達(dá)開源體系中的合成數(shù)據(jù)技術(shù)，或?qū)⒃噲D重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈條，讓開發(fā)者的工作重心轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)標(biāo)注和場景需求拆解，以及數(shù)據(jù)清洗等新任務(wù)。

例如，提示詞工程，作為通過優(yōu)化自然語言指令控制AI輸出的技術(shù)，或?qū)⒊蔀殚_發(fā)者的“新技能”，通過精確描述“以柔性力度抓取雞蛋”，比編寫“PID控制器代碼”變得更具價(jià)值，也更易掌握、學(xué)習(xí)門檻更低。

對(duì)數(shù)據(jù)獲取和處理能力的“源頭掌控能力”，則成為英偉達(dá)、特斯拉們這些巨頭競技的勝負(fù)關(guān)鍵。

當(dāng)巨頭主導(dǎo)訓(xùn)練和仿真層，開發(fā)者需重新評(píng)估效率與自主性的優(yōu)先級(jí)。

在開源生態(tài)中的“依賴”風(fēng)險(xiǎn)與依附“惰性”，考驗(yàn)開發(fā)者的“人形機(jī)器人成品”是擺在“同質(zhì)化的貨架”上，還是“差異化的場景”之中。

當(dāng)然，盡管這場效率革命背后，傳統(tǒng)技術(shù)的深層價(jià)值正在被重新審視。但是，在需要絕對(duì)安全驗(yàn)證的領(lǐng)域，傳統(tǒng)控制算法仍展現(xiàn)獨(dú)特價(jià)值。

例如，在航天、醫(yī)療等高風(fēng)險(xiǎn)場景，基于物理模型的傳統(tǒng)控制算法因其可驗(yàn)證性仍不可替代。這些特定場景中，合成數(shù)據(jù)在應(yīng)對(duì)真實(shí)環(huán)境中的復(fù)雜情況時(shí)，可能需要更多的實(shí)踐驗(yàn)證和優(yōu)化，以確保其適用性。

更重要的是，在數(shù)據(jù)隱私與工程倫理的框架下，如何避免平臺(tái)控制的集中化？在技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，如何確保數(shù)據(jù)隱私得到有效保護(hù)，解決倫理爭議與隱憂？

萬億賽道“造腦”提速工程倫理埋雷？

當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級(jí)膨脹，但安全防護(hù)體系嚴(yán)重滯后。隨著機(jī)器人情感識(shí)別和模擬能力的增強(qiáng)，如何確保數(shù)據(jù)使用不會(huì)引發(fā)隱私和倫理問題？

隨著人形機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)收集了大量數(shù)據(jù)，必須特別注意數(shù)據(jù)使用和保護(hù)。譬如，在養(yǎng)老和工業(yè)場景中，面部表情、聲紋特征、肢體動(dòng)作等多模態(tài)數(shù)據(jù)，讓機(jī)器人監(jiān)測用戶健康數(shù)據(jù)和工作節(jié)奏，優(yōu)化效率并形成健康畫像。

這些數(shù)據(jù)的收集和處理，為機(jī)器人賦予了更高的智能，但也引發(fā)了關(guān)于隱私保護(hù)和倫理的思考。隨著機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，如何在數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)之間找到平衡，成為行業(yè)亟待解決的核心挑戰(zhàn)，特別是在敏感領(lǐng)域的應(yīng)用中。

尤其在一些特定場景中，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)可能影響人形機(jī)器人的部署與提供服務(wù)的可持續(xù)性。這類風(fēng)險(xiǎn)不僅影響技術(shù)落地，還可能動(dòng)搖用戶對(duì)機(jī)器人角色的信任基礎(chǔ)。

在追求人性化交互的過程中，這一現(xiàn)象促使行業(yè)重新定義人形機(jī)器人的功能邊界。

對(duì)此，廠商有必要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)收集和使用的透明度，并確保所有用戶都能明確了解他們的數(shù)據(jù)將如何被使用，才能避免倫理風(fēng)險(xiǎn)對(duì)用戶體驗(yàn)的不利影響。

在應(yīng)對(duì)倫理挑戰(zhàn)的同時(shí)，技術(shù)路徑的選擇也影響開發(fā)者的自主權(quán)。倫理爭議的深入討論，或會(huì)讓廠商重新評(píng)估并優(yōu)化技術(shù)路徑的底層邏輯。

天眼查媒體綜合信息顯示，開源協(xié)議雖能通過代碼透明性緩解倫理爭議，但若與特定硬件深度綁定，開發(fā)者可能在“倫理合規(guī)”與“技術(shù)自主性”間陷入“二選一”的困境。對(duì)開源生態(tài)的依賴程度越強(qiáng)，越可能使開發(fā)者在技術(shù)決策上受到約束，如何在開源環(huán)境中保持技術(shù)自主性，是一個(gè)需要關(guān)注的問題。

盡管技術(shù)可能被視為中立的，但某些機(jī)器人產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，特別是在情感交互方面，可能隱含設(shè)計(jì)者的價(jià)值預(yù)設(shè)，這或?qū)⒏�進(jìn)一步引發(fā)對(duì)技術(shù)中立性和倫理設(shè)計(jì)的討論。

GR00T N1的推出，誠然是技術(shù)層面的突破，其核心優(yōu)勢也體現(xiàn)在龐大且多樣的數(shù)據(jù)，尤其是通過互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)、合成數(shù)據(jù)和真實(shí)機(jī)器人數(shù)據(jù)的結(jié)合，能夠快速適應(yīng)并完成復(fù)雜任務(wù)。

然而，這些數(shù)據(jù)的積累和使用，以及人形機(jī)器人或由此邁入“預(yù)制”“速成”的時(shí)代，難免要對(duì)其以及使用其開源大模型的開發(fā)者，如何切實(shí)保護(hù)用戶的隱私，防止數(shù)據(jù)的外泄露需要行業(yè)共同探索解決方案。

盡管開源平臺(tái)有助于提高透明度，但要確保這些數(shù)據(jù)不會(huì)被濫用，仍然是一個(gè)棘手的問題。技術(shù)進(jìn)步的背后，開發(fā)者面臨的不僅是如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，還包括如何處理倫理爭議問題。

在這個(gè)過程中，如何確保數(shù)據(jù)的合法使用，如何防止“未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)收集”行為的發(fā)生，成為關(guān)鍵。整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條上的各層“玩家”，均有必要在自身所處的范疇內(nèi)加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，確保用戶能夠明確知道自己的數(shù)據(jù)將如何使用。

隨著數(shù)據(jù)隱私和倫理隱憂愈加復(fù)雜，如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與隱私保護(hù)，或在一定程度上將決定人形機(jī)器人行業(yè)的未來走向。

做機(jī)器人的安卓系統(tǒng)英偉達(dá)能否一統(tǒng)江湖

當(dāng)數(shù)據(jù)流動(dòng)打破了生態(tài)邊界，開源還是閉環(huán)，巨頭戰(zhàn)略的分野，已延伸至數(shù)據(jù)層。新興廠商和初創(chuàng)企業(yè)，礙于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的匱乏及獲取成本的高昂，試圖依附于開源平臺(tái)為關(guān)鍵環(huán)節(jié)“降本增效”。

這其中的戰(zhàn)略抉擇，暗藏技術(shù)路線的三重路徑。其一，開源依附模式；其二，閉環(huán)自主路線；其三，垂直深耕，自研為主，外部資源為輔，強(qiáng)調(diào)以場景定義產(chǎn)品，在差異化和細(xì)分市場中立足。

三條技術(shù)路線，正在撕裂產(chǎn)業(yè)共識(shí)。開源模式通過數(shù)據(jù)共享降低開發(fā)門檻，用數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)換取開發(fā)便利，代價(jià)則是核心能力可能被弱化；而閉環(huán)生態(tài)則彰顯重金筑起的技術(shù)堡壘，可能會(huì)影響到場景創(chuàng)新；垂直深耕的定制化路徑，在巨頭主導(dǎo)的市場環(huán)境下挖掘細(xì)分需求，則是用場景專精對(duì)抗規(guī)模碾壓。

在不同技術(shù)路線并存的競爭格局中，各戰(zhàn)略選擇，對(duì)應(yīng)差異化的成本風(fēng)險(xiǎn)組合。

開源生態(tài)下，GR00T N1吸引大量開發(fā)者并催生諸多應(yīng)用模塊，可供開發(fā)者以較低的成本、更短的開發(fā)周期實(shí)現(xiàn)技術(shù)、數(shù)據(jù)、模型的“可得性”。

然而，這一過程可能在某種程度上加深了英偉達(dá)在底層生態(tài)上的影響力與掌控力。與之伴生的，則是開發(fā)者們對(duì)英偉達(dá)及其開源生態(tài)的過度依賴性和“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的連鎖效應(yīng)。

從終局推演來看，這場競爭似乎是一次平衡的博弈，難以簡單評(píng)定誰是贏家。

英偉達(dá)構(gòu)建的是三位一體的“三層生態(tài)架構(gòu)”，一是，以O(shè)rin/Xavier系列芯片為主的“硬件基礎(chǔ)層”；二是，以GR00T N1模型和Isaac Sim仿真平臺(tái)為主的“算法中間件”；三是，以開源工具鏈支持快速部署的“開發(fā)者應(yīng)用層”。

這種架構(gòu)雖降低開發(fā)門檻，但也可能形成綁定效應(yīng)，而特斯拉的閉環(huán)路線是否會(huì)存在或伴隨產(chǎn)品發(fā)展周期而遇到成本瓶頸，也或影響其生態(tài)的穩(wěn)固性。

英偉達(dá)的野望或許正是劍指成為人形機(jī)器人甚至通用機(jī)器人的““安卓系統(tǒng)”。

正如其創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛公開表示，“通用機(jī)器人的時(shí)代已經(jīng)到來，借助 NVIDIA Isaac GR00T N1 以及新的數(shù)據(jù)生成和機(jī)器人學(xué)習(xí)框架，全球機(jī)器人開發(fā)者將開啟 AI 時(shí)代的全新篇章。”

當(dāng)GR00T N1或?qū)�憑借開源成為全球范圍內(nèi)數(shù)量可觀的人形機(jī)器人的“大腦”，開源系統(tǒng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是否會(huì)對(duì)人機(jī)交互設(shè)計(jì)產(chǎn)生導(dǎo)向作用？閉環(huán)生態(tài)的“玩家”，又能否以自有生態(tài)下技術(shù)開發(fā)和數(shù)據(jù)上的差異化技術(shù)優(yōu)勢影響行業(yè)發(fā)展走向？

可以確定的是，沒有一家企業(yè)能通吃萬億市場，沒有一種模式能適配所有場景。在開源與閉環(huán)的不斷競爭中，差異化可能是企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵法則。

寫在最后

GR00T N1開源標(biāo)志著萬億賽道洗牌在即，這場變革可能意味著智能時(shí)代生產(chǎn)關(guān)系的重新構(gòu)建。

合成數(shù)據(jù)推動(dòng)開發(fā)模式轉(zhuǎn)型，開發(fā)者獲得更廣泛的算力接入機(jī)會(huì)。技術(shù)發(fā)展帶來的交互能力甚至“互動(dòng)關(guān)系”，可能影響人機(jī)協(xié)作的社會(huì)接受度。隨著機(jī)器人自主決策能力的提升，社會(huì)對(duì)‘智能’的定義及其角色可能需要進(jìn)一步明確。

英偉達(dá)的“機(jī)器人安卓系統(tǒng)”可能會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的深刻變革，但其長期影響需要通過實(shí)際應(yīng)用和行業(yè)反饋來進(jìn)一步評(píng)估。

       原文標(biāo)題 : 英偉達(dá)推開源模型，萬億市場面臨新變量