英伟达联合CMU、Berkeley推出ENPIRE框架：8个Coding Agent控制机器人，3小时将插针成功率从0%提升至99%

2026年6月，英伟达联合卡内基梅隆大学（CMU）和加州大学伯克利分校（Berkeley）推出ENPIRE具身智能Autoresearch框架，让AI Agent自主完成机器人算法研究与实验。

ENPIRE的工作原理

该框架让8个Coding Agent各自控制一台双臂机器人，自主完成以下全流程：

1. 读取相关论文
2. 改进算法设计
3. 训练策略模型
4. 部署实验验证
5. 分析结果数据
6. 迭代优化方案

惊人实验成果

在Pin Insertion（针插孔）任务中，ENPIRE框架在3小时内将4毫米孔洞插针成功率从0%提升至99%。研究员只需第二天早上来读取实验报告即可。

意义与影响

ENPIRE框架的提出，标志着AI自主科研在机器人领域的重要突破。传统机器人算法研发需要研究人员耗费数周甚至数月的时间，而ENPIRE可以在数小时内完成同等甚至更优的结果，将极大加速具身智能技术的迭代速度。