Aspire（ASPIRE）是 NVIDIA AI 团队推出的一个开源机器人学习框架，核心思路是让机器人自主发现、积累并复用技能，实现技能库的自我进化。该框架由 NVIDIA 高级研究科学家 Jim Fan 团队开发，2026 年 7 月前后正式开源 V1.0 版本，被视为机器人持续学习方向上的代表性工作之一。
ASPIRE 近期进展
当前焦点与观察点
Aspire 这类工作的核心争议点在于评测的可靠性：77 个百分点的提升来自 LIBERO-Pro 基准，而该基准本身被设计用来修正旧基准中的数据泄漏问题，社区仍在观望零样本成绩能否迁移到真实硬件场景。其次，「技能自动发现」依赖大模型的任务分解能力，技能库质量的上限受基础模型制约，长期维护成本尚无公开数据。
值得关注的观察点有三个：一是开源 V1.0 后外部复现结果与官方数字的差距；二是技能库在跨机器人本体之间的可迁移性；三是同类框架（如 RPG）之间的路线分歧——是靠环境交互自我提升，还是靠模型先验零样本泛化。另外，检索 Aspire 时需注意与微软 .NET Aspire 开发栈区分，二者领域完全不同。