英伟达gear实验室联合负责人jim fan于昨日发布一段视频演示，正式公布其团队首次在真实物理环境中成功部署autoresearch系统。该系统依托团队自主研发的enpire编码智能体架构，实现了将现实世界中的机器人学习过程转化为可调控、可追踪的优化任务，并由智能体全程自主统筹执行。
实验中，研究团队为8个Codex智能体接入多台实体机器人、高性能GPU算力集群及充裕的Token配额，并为其设定核心约束目标：在严格保障机器人运行安全、杜绝算力与能源浪费的前提下，最大化任务执行效率。随后，系统启动全自动探索流程——智能体主动识别视觉特征、重置实验环境、反复演练新动作、动态调优底层控制栈、实时检索并解析学术论文、组织跨智能体协同研讨与复盘，一旦遭遇性能瓶颈，便立即在真实硬件平台上开展新一轮闭环验证。整个流程中，研究人员仅向Codex开放了连接物理世界的标准化API接口，其余全部感知、决策、执行与迭代行为均由AI自主完成。
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得益于ENPIRE框架的深度赋能，机器人展现出远超预期的精细操作水准，可独立完成扎带捆扎、钉子归类排序，乃至将显卡精准嵌入电脑主板插槽等高难度作业。Jim Fan指出，当前机器人已具备持续整夜自主演化的稳定能力，研究人员只需次日清晨查阅生成的训练日志，即可全面掌握进展，显著降低人工干预频次与时间成本。
Jim Fan进一步透露，英伟达计划将该技术全面开源。未来，普通用户亦可在本地设备上搭建专属的自动化机器人实验室，使尖端AI具身智能研究不再局限于科研机构或大型企业，真正下沉至广大开发者与技术爱好者手中。此举被业界普遍视为加速具身智能技术普及化、大众化发展的关键里程碑。
