Anthropic Fable 5.2机器人控制成功率64.9%,英伟达同日推GR00T 2

资讯 AI 行业观察 作者:36氪的朋友们 全文 1958 字 · 约 5 分钟读完 配图 2 张 分类FableAnthropic英伟达模型发布上市机器人

①Anthropic的Fable 5.2作为通用大模型,在机器人控制方面展现出了突出能力。 ②英伟达推出新一代机器人模型GR00T 2,并发布了机器人学习框架及多项技术。 ③券商指出,大模型厂商的进入将加速具身模型的进展,行业商业化的预期正在持续提升。 当地时间11月9日,英伟达、Anthropic接连发布新品,为机器

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Anthropic的通用大模型Fable 5.2,在机器人控制这一块拿出了相当亮眼的成绩。

同一天,英伟达也带来了新一代机器人模型GR00T 2,一并发布的还有机器人学习框架以及多项相关技术。

券商方面的判断是,大模型厂商进场会加快具身模型的推进速度,行业商业化的预期也在不断抬升。

当地时间11月9日,英伟达和Anthropic接连发布新品,给机器人领域又添了两把火。

先看Anthropic。这家公司在IPO前夕正被资本市场反复审视,此次一下子放出两个新模型:新一代旗舰Fable 5.2和Mythos 5.2。

其中Fable 5.2作为通用大模型,在机器人控制上的表现引来业界关注。Anthropic公布的测试数据显示,RoboDojo双臂仿真机器人基准测试里,Fable 5.2的平均成功率达到64.9%。

64.9%处于什么水平?上一代大模型Fable 5.1在同一测试中成功率只有27.6%,也就是说,“0.1代”的更新就让成功率提高了37.3个百分点;同一轮对比中,Claude Opus 5.5拿到39.4%,GPT-6 Astra是29.8%。

成功率越高,说明模型靠摄像头画面判断环境、安排动作的本事越强。

Fable 5.2还具备泛化能力。Anthropic称,“在控制物理机器人方面Fable 5.2展现出大幅提升的能力,甚至包括从未被明确训练过的任务。”在该公司公开的演示视频里,Fable 5.2操控实体机械臂完成了画图案、拧瓶盖、解魔方这三项没有经过专门训练的任务。

Anthropic表示,Fable 5.2在机器人控制上的表现“优于大多数专为机器人控制而设计的AI模型”。

这也是Fable 5.2引起巨大反响的重要原因。此前主流观点认为,机器人得靠更垂直、专为具身智能打造的大模型,才能有效解决空间理解、动作安排和控制问题;而Fable 5.2作为通用大模型,在复杂编程、科研任务、电脑操作、跨学科推理和图表识别等方面都有突出表现,同时在机器人控制上也实现了大幅跃迁。

另一边,同样在当地时间11月9日,英伟达宣布推出新一代机器人模型GR00T 2,并发布机器人学习框架Isaac Lab 3.0及多项机器人训练与评测技术。

据英伟达介绍,GR00T 2是基于Cosmos平台构建的开放式前沿世界模型,训练数据包括机器人和人类数据,其中有英伟达提供的10万小时开源人类第一人称视角数据。

GR00T 2的一大特点是开箱即用的任务执行能力:50项任务中有40项不用针对具体任务做专门示范训练,就能直接完成。该模型还支持机器人通过学习人类操作示范掌握技能,并把学到的技能迁移到不同形态的机器人上,不必为每种形态重新做任务示范。英伟达介绍,每项任务只给1次示范时,GR00T 2在50项任务中的平均成功率为71%;每项任务给5次示范,平均成功率升到95%。

再往前看,11月5日英伟达刚发布4款Cosmos 3 Nano开放权重模型,覆盖多视角场景生成、交互式仿真及机器人动作预测;苹果研究团队则在11月4日发布HALO人形机器人自主控制系统,通过在1000个程序化生成的家庭场景中合成训练数据,让机器人在未经建图的真实环境里自主完成行走、避障、坐下和推箱子等任务。

11月4日,宇树科技创始人、董事长兼CEO王兴兴表示,2027年很大概率会成为机器人行业或机器人模型发展的临界点,明年机器人能力有望大幅提升,具身智能的“ChatGPT时刻”已近在咫尺。模型正是实现这一时刻的技术门槛:AI模型对物理接触和触觉的理解还不够充分,模型输入输出与真实世界之间的对齐存在偏差。他预计,这个问题有望在未来一至三年内解决。

东方证券11月2日研报指出,市场此前对具身智能行业偏悲观,主要原因是认为具身模型与大模型是两回事,担心具身行业厂商模型进步慢,导致具身智能应用场景有限。但随着GPT-6Astra在具身领域已有良好的应用实践,部分投资者逐渐认为通用大模型同样有望在具身领域拿到市场机遇,大模型厂商的进入会加速具身模型的进展,行业商业化的预期因此持续提升。

分析师进一步指出,大模型作为具身策略层潜力巨大,具身本体厂商边际受益最大。未来通用大模型厂商持续探索具身智能领域,有望带动具身智能在物流、工业制造领域加速应用,具备垂类场景Know-how的厂商壁垒会相对更高。预计还会有更多大模型厂商加快向具身领域布局,推动更多应用场景突破,进而带动行业商业化进程加速,机器人整机及零部件厂商有望受益。

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