英伟达在 CoRL 2026 发布了 GR00T 2 机器人基础模型，它属于世界动作模型，依托 Cosmos 架构训练，最大亮点就是少样本学习能力，在 50 项测试任务里，只用 5 次任务演示就能做到平均 95% 的任务成功率，很多人以为它需要大量机器人实操数据，其实每个任务仅需要不到 3 分钟的机器人演示数据，在单张 RTX5090 显卡上做 LoRA 微调大约 30 分钟就能适配新任务；它预训练素材包含 10 万小时人类第一视角视频和机器人遥操作数据，支持跨不同机器人本体迁移，夹爪、灵巧手、人形机器人都可以用同一个模型权重，不用为每一种机器人单独训练，零样本状态下 50 个任务中 40 个至少可以成功一次，单条演示时平均成功率 71%，搭配智能体还能自主处理连续任务、出错之后自动恢复，富士康、西门子等企业已经开始试点，用于服务器组装、工业自动化、衣物处理等场景，代码预计 2026 年 12 月放出。
一、GR00T 2 核心性能数据清单
- 零样本：无任务专属演示，50 项任务中 40 项至少成功一次，平均成功率约 40%
- 1 次演示：单任务 1 条演示数据，平均任务成功率 71%
- 5 次演示：单任务 5 条演示数据，平均任务成功率 95%
- 微调成本：单任务数据＜3 分钟，RTX5090 微调耗时约 30 分钟
- 训练底座：NVIDIA Cosmos 世界模型
- 训练数据：10 万小时人类第一视角视频 + 机器人遥操作数据
- 适配硬件：普通夹爪、灵巧手、人形机器人，支持跨本体迁移
- 代码上线计划：2026 年 12 月开放
二、GR00T 2 和前代模型对比表
| 项目 | GR00T 2 | GR00T 1.7 |
|---|---|---|
| 模型类型 | 世界动作模型 WAM | 视觉语言动作模型 VLA |
| 少样本能力 | 5 次演示可达 95% 成功率 | 需要更多演示样本，灵巧操作弱 |
| 跨机器人适配 | 单权重适配夹爪、灵巧手、人形机器人 | 适配性有限，灵巧手任务表现差 |
| 连续任务纠错 | 支持智能体串联任务、自主恢复错误 | 缺少完善的错误恢复机制 |
| 仿真配套 | 搭配 Isaac Lab 3.0+Newton 物理引擎 | 搭配旧版 PhysX 引擎 |
三、GR00T 2 的技术特点
- 世界动作模型架构：同时预测未来画面和机器人动作，学习环境物理变化规律，不是单纯记忆动作
- 灵巧操作升级：可以完成切香蕉、拧瓶盖、点火柴这类精细操作，前代模型很难稳定完成
- 智能体联动能力：可以按顺序执行多个任务，遇到失败自动重试，长流程装配稳定性大幅提升
- 仿真提速：配套 Isaac Lab3.0，仿真训练吞吐最高是旧版本 2.5 倍，支持布料、线缆这类易变形物体仿真
四、落地试点场景清单
- 富士康：服务器组装产线自动化
- 西门子：多种工业场景测试评估
- Nexuni：机器人衣物处理、洗衣相关操作
- 科研场景：灵巧手操作、人形机器人通用技能研发
五、使用限制与注意要点
- 95% 成功率是在选定 50 项操作任务的测试集结果，不是任意现实任务都能直接达到这个水平
- 测试任务是经过筛选的，复杂无结构化环境、全新极端任务依然存在泛化短板
- 目前还处于研究试点阶段，代码未正式开放，距离大规模商用还有一段时间
- 想要发挥效果，需要配套英伟达仿真环境、RTX 高端显卡进行微调
【相关 FAQ】
问题 1：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型，5 次演示任务成功率 95% 是什么意思？
回答 1：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型，在 50 项指定操作评测任务中，每个任务只给 5 次演示数据微调之后，平均任务成功率达到 95%，单任务只需要不到 3 分钟的机器人演示素材。
问题 2：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型和 GR00T 1.7 最大区别是什么？
回答 2：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型采用世界动作模型架构，少样本学习、灵巧操作、跨机器人适配更强，5 次演示就能拿到很高成功率，GR00T 1.7 是 VLA 模型，精细操作和泛化能力弱很多。
问题 3：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型可以直接用在所有人形机器人上吗？
回答 3：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型支持跨本体迁移，同一个权重可以适配夹爪、灵巧手、人形机器人，但不同机器人硬件参数不一样，依然需要少量演示微调，不能直接开箱即用。
问题 4：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型什么时候开放代码？现在可以商用吗？
回答 4：英伟达 GR00T 2 机器人基础模型代码计划 2026 年 12 月发布，现阶段只有少量企业试点测试，还没有面向大众正式商用。
【参考资料】
[2026-11-10]（英伟达 GR00T 2：五次演示任务成功率 95%）新浪财经
[2026-11-10]（Nvidia GR00T 2 Trains Robots With Human Demonstrations）TechRepublic
[2026-11-10]（英伟达发布 GR00T 2 5 次演示成功率升至 95%）AI 产品库
[2026-11-09]（Practice Makes Precise: At CoRL, NVIDIA and Partners Reveal How Robots Rehearse Delicate Work in Simulation）NVIDIA Blog
[2026-11-09]（Nvidia GR00T 2 Robot Model Hits 95% Success With 5 Demos）The Robotics Media
【免责声明】
本内容仅整理英伟达 GR00T 2 机器人基础模型公开测试与发布信息，95% 成功率是特定测试集条件下的实验数据，不代表所有真实场景都能达到该效果；模型尚未正式开源，落地效果受机器人硬件、环境、微调数据影响；本内容不构成技术采购、项目落地的投资或者选型建议。
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本文概览：英伟达在 CoRL 2026 发布了 GR00T 2 机器人基础模型，它属于世界动作模型，依托 Cosmos 架构训练，最大亮点就是少样本学习能力，在 50 项测试任务里，只用 5 次任务演示就能做到平均 95% 的任务成功率，很多人以为它需要大量机器人实操数据，其实每个任务仅需要不到 3 分钟的机器人演示数据，在单张 RTX5090 显卡上做 LoRA 微调大约 30 分钟就能适配新任务；它预训练素材包含 10 万小时人类第一视角视频和机器人遥操作数据，支持跨不同机器人本体迁移，夹爪、灵巧手、人形机器人都可以用同一个模型权重，不用为每一种机器人单独训练，零样本状态下 50 个任务中 40 个至少可以成功一次，单条演示时平均成功率 71%，搭配智能体还能自主处理连续任务、出错之后自动恢复，富士康、西门子等企业已经开始试点，用于服务器组装、工业自动化、衣物处理等场景，代码预计 2026 年 12 月放出。