RoboCasa是一个模拟框架，通过生成不同的虚拟环境来倍增这些数据

1.加州大学圣地亚哥分校工程学院助理教授XiaolongWang：
“很高兴能将开放式视频（Open-Television）集成到GR00T项目中！远程操作将提供初始数据点，并通过”真实到模拟，模拟到真实”的过程收集大量数据以进行泛化。这只是一个开始。很棒的团队合作！”

2.NVIDIA人工智能研究科学家AjayMandlekar：
“很高兴看到Jensen在SIGGRAPH的主题演讲视频中强调了MimicGen和RoboCasa！这些是我们所开发的强大工具，旨在解决当今机器人技术的关键挑战之一：如何实现大规模的数据生成。并且两个工具的代码都是开源的！”

3.TheRundownAI创始人RowanCheung：
“我见过的AppleVisionPro最酷的应用案例：
用它来实时操作人形机器人。
根据NVIDIA研究人员的说法，从人类的角度来看，您会感觉“沉浸”在另一个身体中，就像《阿凡达》中一样。
它的工作原理如下：
→人类操作员使用AppleVisionPro控制人形机器人，提供初始演示数据。
→RoboCasa是一个模拟框架，通过生成不同的虚拟环境来倍增这些数据。
→MimicGen通过基于人类演示创建新的机器人运动轨迹来进一步增强数据。
→系统会过滤掉失败的尝试，从有限的人力输入中生成大量高质量的数据集。
它也不只是一个华而不实的演示。据NVIDIA研究人员介绍，这种方法可以在模拟中将机器人训练数据放大1000倍甚至更多。
通过利用GPU加速模拟，研究人员现在可以用计算能力来换取昂贵的人工演示时间。
其影响是巨大的：就像法学硕士一样，扩展训练数据的能力可能会导致机器人能力和适应性的快速进步