當機器人不再只是精準執行指令的自動化工具，而開始「理解」環境、語言與目的，我們距離真正的 Physical AI 還有多遠？
在機器人學習（Robotic Learning）與 Physical AI 快速交會的此刻，兩個名字頻繁出現在研究論文與產業簡報中：ACT（Action Chunking with Transformers），以及 NVIDIA GR00T N1。它們都使用 Transformer 架構處理動作序列，也都試圖解決機器人控制長期以來的核心難題——動作穩定性、任務泛化與真實世界的不確定性。然而，若深入拆解，這兩條技術路線其實代表了截然不同的哲學選擇。
ACT 像是一名專注於單一技能、反覆練到極致的工匠；而 GR00T N1 則更接近一個試圖建立「通用智慧」的系統工程，目標是讓機器人能跨任務、跨硬體、跨情境運作。兩者並非誰取代誰，而是共同描繪出 Physical AI 的現階段版圖。
從一步一動到「動作分塊」：機器人控制的關鍵轉折
傳統的機器人控制模型，大多採取「一步一預測」的方式：模型在每一個時間點，根據當前感測輸入，預測下一個馬達指令。這種方法在理論上簡潔，但在實務中極易累積誤差，只要某一步偏離軌跡，後續動作就可能全面崩壞。
ACT 與 GR00T N1 都採用了「Action Chunking」的概念，將控制單位從單一步驟，提升為一段連續動作序列。這樣的設計，讓機器人的行為不再像是即時反射，而更接近人類在腦中預先規劃好一小段動作後再執行，整體流暢度與穩定性因此大幅提升。
但在這個共同基礎之上，兩者很快走向不同的分岔點。
ACT：把模仿學習做到極致的「肌肉記憶模型」
ACT 的核心精神非常明確：用最少的模型複雜度，換取最高的操控精度與穩定性。它主要應用於模仿學習（Imitation Learning）場景，透過人類示範資料，學習在特定任務中的最佳動作分佈。
為了避免模型在面對真實世界雜訊時過於脆弱，ACT 採用了 Conditional Variational Autoencoder（CVAE） 架構，刻意保留人類示範中的隨機性與多樣性。這讓模型即使在視覺遮擋、感測誤差或物體位置略有偏移的情況下，仍能輸出合理且穩定的動作序列。
在實務上，ACT 非常適合用於如穿針引線、摺衣服、插接頭等「高精度、低語意」的操控任務。它不需要理解「為什麼要這麼做」，只需要把「怎麼做」做到近乎完美。這種特性，也讓 ACT 能在相對低成本的硬體上運作，成為許多研究實驗室與新創團隊的首選方案。
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然而，這種「肌肉記憶型智慧」也有其天花板。ACT 對任務的理解高度綁定於訓練資料，一旦情境稍有變化，或任務語意本身不同，它幾乎無法自行推論下一步該怎麼做。
GR00T N1：試圖建立「會思考的機器人控制系統」
如果說 ACT 是在既定任務中追求極致，那麼 NVIDIA GR00T N1 的野心，則是打造一個通用型機器人基礎模型（Foundation Model）。它不只關心馬達該怎麼轉，更關心「現在要完成的是什麼任務」。
GR00T N1 的一大特色，在於引入了類似人類認知科學中的 System 1 / System 2 雙系統架構。
在高層的 System 2 中，GR00T N1 結合了大型視覺語言模型（VLM），負責理解人類語言指令、解析場景語意，並進行長程規劃。當人類說出「去拿桌上的藍色杯子」，這一層會先決定目標物、規劃行動順序，甚至在必要時進行重規劃。
而在低層的 System 1，則由 Diffusion Transformer（DiT） 負責即時的動作生成與避障控制。與 CVAE 相比，擴散模型在高維度、連續動作空間中的表現更為穩健，特別適合處理「同一任務存在多種可行解法」的情境。
這樣的分工，使 GR00T N1 不只是反應環境，而是能在「理解—規劃—執行」之間形成閉環，朝向真正的自主行動邁進。
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數據規模，決定了泛化能力的邊界
ACT 與 GR00T N1 在泛化能力上的差異，本質上來自於訓練資料規模與來源的不同。
ACT 多半依賴特定任務的人類示範資料，泛化能力主要體現在對雜訊的容忍，而非任務本身的遷移。教會它開抽屜，並不代表它能理解開門的概念。
相對地，GR00T N1 的訓練資料橫跨數萬小時的人類影片、模擬環境與多機器人平台，這讓模型在語言與視覺層面產生了「湧現能力」。它不需要為每一個新任務重新蒐集示範，而是能透過語言指令，將既有技能重新組合、遷移到不同硬體與場景中。
這正是 Foundation Model 在機器人領域最被期待、也最具挑戰性的地方。
結語：兩條路線，一個未來
ACT 與 NVIDIA GR00T N1 並非競爭關係，而是代表了 Physical AI 在不同階段、不同應用場景下的最佳解法。
如果你是一名開發者，希望在有限資源下，快速讓機器人把一件事做到極致，那麼 ACT 仍是當前最成熟、最務實的選擇；而如果你的目標，是讓機器人真正走入人類生活，理解語言、因應變化、在未知環境中自主行動，那麼 GR00T N1 所指向的方向，幾乎是無可迴避的未來。
若你正考慮將這些模型應用於特定機器人硬體或研究專案中，從 ACT 的精準操控起步，逐步銜接 GR00T 式的高階認知，或許正是當下最務實、也最具前瞻性的策略。
表一 ACT vs. GR001 N1技術異同對照表
| 比較項目 | ACT (Action Chunking with Transformers) | NVIDIA GR00T N1 |
| 核心定位 | 輕量化、高效的模仿學習演算法 | 通用型機器人視覺-語言-動作 (VLA) 基礎模型 |
| 底層架構 | CVAE (變分自編碼器) + Transformer | 雙系統架構 (VLM 導航 + Diffusion Transformer) |
| 動作生成 | Action Chunking：預測一段時間內的動作塊 | Flow-matching Diffusion：基於擴散模型的流匹配 |
| 推理能力 | 無語言理解能力 (通常僅依賴視覺與關節狀態) | 強大的 VLM (Vision-Language Model) 推理能力 |
| 跨平台性 | 針對特定機器人訓練 (如 ALOHA) | 跨體現性 (Cross-embodiment)：支持不同品牌人形機器人 |
| 數據來源 | 少量的高質量人類操作數據 (10–50 條) | 海量網路影片、合成數據 (Omniverse) 及真實數據 |
| 更新頻率 | 通常較低 (10–20Hz) | 高頻閉環控制 (100Hz+) |
（責任編輯：歐敏銓）
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