英偉達開源機器人數據引擎 Flora:標註成本較 GPT-6Astra 降至125倍

近日，英偉達旗下GEAR研究實驗室正式開源其開放數據引擎 Flora。該系統基於三個微調的 Qwen3.5模型 構建，旨在爲機器人視頻訓練提供高效的文本標註與評分支持，實現對機器人價值鏈的關鍵佈局。

Flora 能夠全方位涵蓋機器人訓練所需的動作邊界檢測、逐步執行評分及任務成功判斷三大核心標籤類型。其內部集成了動作分割模型與獎勵模型 Flora-Rewarder，在降低成本的同時顯著提升了對中途錯誤和細節動作的捕捉能力。

據英偉達估算，Flora 的標註成本約爲每小時0.72美元，相較於 GPT-6Astra 的約88.50美元，成本大幅降低最高達125倍。在實際效能上，其在動作邊界檢測和過程錯誤識別方面表現優異，並在人類錄像及部分基準測試中領先，不過在純描述準確率和部分機器人視頻表現上仍遜於 GPT-6Astra。

作爲英偉達強化具身智能生態的重要舉措，該模型已在 Hugging Face 上線，並在其內部日均處理高達20萬小時的視頻標註。此舉不僅填補了開源機器人數據管道的空白，也進一步鞏固了英偉達從硬件、仿真到人工智能模型全鏈路覆蓋的產業戰略。