字节跳动推出的第二代机器人大模型GR-2（Generative Robot 2.0）是一款具有创新学习方式的智能机器人。以下是关于GR-2的详细总结：
GR-2是什么：
GR-2是字节跳动研究团队开发的第二代机器人大模型，它通过模仿人类成长过程的训练方法学习复杂任务。在预训练阶段，GR-2通过观看大量互联网视频学习人类的日常行为模式和世界环境，然后通过微调技术提升动作预测和视频生成能力。
功能特色：
- 视频生成能力： GR-2能够通过输入图片和语言指令预测未来的视频，并生成相应的动作轨迹。
- 多任务学习与泛化： GR-2能够完成105项不同的桌面任务，平均成功率为97.7%，并在未知场景和物体上展现出泛化能力。
- 与大语言模型的协作： GR-2能够与大语言模型结合，完成复杂的长任务，并与人类进行互动。
- 环境适应性： GR-2能够鲁棒地处理环境中的干扰，并通过适应变化的环境成功完成任务。
- 端到端的物体拣选： GR-2能够在工业应用中进行端到端的物体拣选，准确抓取包括透明、反光、柔软物体在内的多种物体。
学习过程：
- 预训练： GR-2的预训练阶段类似于人类的婴儿期，它在互联网的海洋中遨游，通过观看3800万个视频片段进行生成式训练。这些视频来自学术公开数据集，涵盖了人类在不同场景下（家庭、户外、办公室等）的各种日常活动。这个过程让GR-2迅速学会了人类日常生活中的各种动态和行为模式，为其后续的学习打下了坚实的基础。
- 微调： 在预训练之后，GR-2通过在机器人轨迹数据上进行微调，进一步提升了其动作预测和视频生成的能力。微调过程中，GR-2能够预测动作轨迹并生成视频，使其在动作预测方面有着天然的优势。只需输入一帧图片和一句语言指令，GR-2就能预测未来的视频，并生成相应的动作轨迹。
技术规格：
- GR-2身高1.75米，体重63公斤，全身共有53个自由度，单臂运动负载达3kg。
- 新一代电池容量翻倍，续航时间延长至2小时，并支持直充和可拆卸换电方案。
- 它搭载了新一代灵巧手，单手自由度由初代的6个增加至12个，完美复刻人手外形及尺寸，同时最大限度地模拟人手的自然运动。
GR-2 官方项目页面：
GR-2的CALVIN基准测试
GR-2在CALVIN基准测试中的表现非常出色。CALVIN是一个针对长期语言条件机器人操作的模拟基准，GR-2在这项测试中与多种先进的基线方法进行了比较，包括RT-1、MT-ACT、HULC、RoboFlamingo和GR-1。测试结果显示，GR-2在成功率和平均任务完成长度方面超过了所有比较的基线方法，建立了新的最高标准。
具体来说，GR-2在CALVIN基准测试中的ABCD-D拆分上进行了实验，其平均长度是一个综合评估指标，显示了机器人在连续完成5项任务的序列中能够完成的任务数量。这表明GR-2在长期语言条件任务中的表现非常优秀，能够理解和执行基于自然语言指令的复杂任务序列。
这些结果不仅证明了GR-2在机器人操作任务中的高效性能，也显示了其在处理复杂、长期任务时的稳定性和可靠性。GR-2的这些能力使其在工业自动化、科研教育以及家庭服务等多个领域都具有广泛的应用潜力。
适用场景：
GR-2适用于多种场景，包括但不限于：
- 家庭服务： 能够完成日常家庭任务，如煮咖啡、烤面包等。
- 工业自动化： 在工业领域进行物体拣选和分类。
- 科研教育： 作为研究和教育工具，帮助学生和研究人员了解机器人技术和人工智能。
- 康复医疗： 辅助医疗康复过程中的某些任务。
与上一代的改进：
- 更高的自由度： GR-2全身共有53个自由度，单臂运动负载达3kg，能够完成更复杂的操作。
- 更长的续航时间： 新一代电池容量翻倍，续航时间延长至2小时，并支持直充和可拆卸换电方案。
- 更灵活的上肢操作： 新一代灵巧手单手自由度由6个增加至12个，能够更精准地抓取不同形状和重量的物体。
- 更强劲的运动控制： 新版本的执行器为GR-2提供更强劲的动力与更精准的运动控制。
- 更开放的开发平台： 提供了基于主流编程语言的开发接口方案，支持多种上肢示教方式，降低开发门槛，提高开发效率
GR-2的出现预示着智能机器人应用即将迎来一个全新纪元，其技术有望在多个领域产生深远影响