يعتمد النظام على تجميع مكونات متخصصة من الشركات الثلاث:

• Unitree H2 Plus: توفر الشركة الصينية الجسم البشري الحجم، بارتفاع يقارب 1.83 متر ووزن نحو 68 كيلوغراماً.
• Sharpa: تقدم الشركة التي تتخذ من سنغافورة مقراً لها يدين حساستين خماسيتَي الأصابع، تتمتع كل منهما بـ22 درجة حرية، بما يتيح حركات أكثر براعة وتفاعلاً دقيقاً مع الأشياء.
• NVIDIA Jetson AGX Thor T5000: تمثل هذه الوحدة «عقل» الروبوت الحاسوبي، إذ تضم وحدة معالجة رسومية من بنية Blackwell، ومعالج Arm بـ14 نواة، وذاكرة موحدة بسعة 128 غيغابايت، وأداء يصل إلى 2,070 تريليون عملية فاصلة عائمة بصيغة FP4، لمعالجة بيانات المستشعرات والاستدلال بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.

لماذا تحتاج الأبحاث إلى يدين بارعتين؟

لا تكمن صعوبة الروبوتات البشرية في المشي أو الحفاظ على التوازن فقط؛ فتنفيذ مهام مفيدة يتطلب أيضاً القدرة على الإمساك بالأشياء وتعديل وضعيتها والشعور بملمسها ومقاومتها. وهنا يأتي دور Sharpa، التي تطور أيديَ روبوتية مرنة قادرة على التقاط الأشياء واستخدامها، مع توفير التغذية الراجعة اللمسية اللازمة لتعليم الروبوت مهارات التلاعب بالأجسام.

تأسست Sharpa في عام 2024، ولديها نشاط للبحث والتطوير في شنغهاي وعمليات تجارية في كاليفورنيا. كما سبق لها التعاون مع NVIDIA في جمع البيانات اللازمة لنماذج الأساس الخاصة بالروبوتات، وعرضت في معرض CES 2026 أيديها وهي تتعامل مع أوراق اللعب وتجمع دواليب صغيرة.

ما المهام التي سيجري التدريب عليها؟

تستهدف المنصة مهاماً تتطلب دقة وتنسيقاً بين اليدين والجسم، ومنها:

• تجميع الحواسيب والمكونات الإلكترونية؛
• التقاط الأشياء ومناولتها وتغيير وضعيتها؛
• إعطاء محلول وريدي؛
• إعداد الطعام؛
• التنظيف والكي.

والغرض ليس طرح روبوت منزلي للمستهلكين فوراً، بل توفير قاعدة مشتركة للباحثين كي يطوروا خوارزميات التحكم، ويتعلموا من البيانات، ويقارنوا أداء المهارات المختلفة في ظروف قابلة للقياس.

البرمجيات: أكثر من مجرد جسم روبوتي

يرتبط العتاد بمنصة التطوير المفتوحة Isaac GR00T من NVIDIA، وهي حزمة تشمل البرمجيات والنماذج ومسارات العمل اللازمة للمحاكاة والتدريب والتقييم والنشر.

وتقول NVIDIA إن المختبرات ستحتفظ بالتحكم في بيانات الروبوت، وبيانات التدريب، والقياسات التشغيلية والسجلات. كما أن المنصة ذات بنية معيارية؛ إذ يمكن للمختبر استخدام الحزمة كاملة أو دمج مكوناتها في مسارات العمل الموجودة لديه. وتعتزم NVIDIA أيضاً نشر مسار عمل مرجعياً لروبوت Unitree G1 على GitHub وHugging Face.

مشكلة «روبوت فرانكنشتاين» في المختبرات

قال هوانغ إن NVIDIA طورت المنصة للتعليم العالي لأن بناء نظام متكامل من الصفر «صعب للغاية». فكثير من المختبرات تضطر قبل بدء أبحاثها الفعلية إلى جمع جسم روبوتي من شركة، ويدين من شركة أخرى، ووحدة حوسبة، وأدوات لجمع البيانات، ومحاكيات، وبرمجيات للتحكم.

وصف هوانغ هذه النتيجة بمشكلة «روبوت فرانكنشتاين»: نظام مركب من أجزاء متفرقة، يحتاج إلى قدر كبير من وقت الباحثين وجهدهم قبل أن يبدأ اختبار المهارات التي يريدون دراستها. أما التصميم المرجعي فيوفر نقطة انطلاق موحدة، ما يسمح للمختبرات بالتركيز على تطوير المهارات ومقارنتها بدلاً من إعادة بناء المنظومة الأساسية في كل مرة.

من سيستخدمه ومتى يتوفر؟

سمّت NVIDIA أربعة مستخدمين بحثيين أوائل للمنصة:

• Ai2؛
• المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich)؛
• مركز الروبوتات في جامعة ستانفورد؛
• مختبر الروبوتات المتقدمة والتحكم في جامعة كاليفورنيا، سان دييغو.

ومن المنتظر أن تبيع Unitree الروبوت المرجعي في أواخر 2026، لكن السعر والتفاصيل التجارية الكاملة لم تُعلن بعد.

أين يندرج المشروع في استراتيجية NVIDIA؟

قدّم هوانغ الروبوتات البشرية باعتبارها إحدى بوابات إدخال «الذكاء الاصطناعي المتجسد» إلى قطاعات صناعية كبرى، ووصف الفرصة الاقتصادية الناتجة بأنها قد تصل إلى تريليونات الدولارات.

ويرتبط ذلك برؤية أوسع لدى NVIDIA: فمع توسع الذكاء الاصطناعي الوكيلي، الذي يستطيع تنفيذ مهام متعددة نيابة عن المستخدم، ستزداد الحاجة إلى بنية حوسبة قادرة على تشغيل هذه النماذج. وتريد الشركة توفير هذه البنية عبر منظومة تمتد من مراكز البيانات، باستخدام Vera CPU، إلى الأنظمة المحلية وأجهزة الحاسوب المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومنها أجهزة AI PC التي تستخدم شريحة RTX Spark لتشغيل النماذج والوكلاء على الجهاز نفسه.

ضمن هذا التصور، لا يمثل GR00T منتجاً منفصلاً تماماً، بل هو الطرف الروبوتي أو المتجسد من استراتيجية NVIDIA ذاتها: ربط العتاد، والبرمجيات، والنماذج، وأدوات التدريب في منصة واحدة تمتد من السحابة ومراكز البيانات إلى الروبوت الموجود في العالم المادي.

يعتمد النظام على تجميع مكونات متخصصة من الشركات الثلاث:

• Unitree H2 Plus: توفر الشركة الصينية الجسم البشري الحجم، بارتفاع يقارب 1.83 متر ووزن نحو 68 كيلوغراماً.
• Sharpa: تقدم الشركة التي تتخذ من سنغافورة مقراً لها يدين حساستين خماسيتَي الأصابع، تتمتع كل منهما بـ22 درجة حرية، بما يتيح حركات أكثر براعة وتفاعلاً دقيقاً مع الأشياء.
• NVIDIA Jetson AGX Thor T5000: تمثل هذه الوحدة «عقل» الروبوت الحاسوبي، إذ تضم وحدة معالجة رسومية من بنية Blackwell، ومعالج Arm بـ14 نواة، وذاكرة موحدة بسعة 128 غيغابايت، وأداء يصل إلى 2,070 تريليون عملية فاصلة عائمة بصيغة FP4، لمعالجة بيانات المستشعرات والاستدلال بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.

لماذا تحتاج الأبحاث إلى يدين بارعتين؟

لا تكمن صعوبة الروبوتات البشرية في المشي أو الحفاظ على التوازن فقط؛ فتنفيذ مهام مفيدة يتطلب أيضاً القدرة على الإمساك بالأشياء وتعديل وضعيتها والشعور بملمسها ومقاومتها. وهنا يأتي دور Sharpa، التي تطور أيديَ روبوتية مرنة قادرة على التقاط الأشياء واستخدامها، مع توفير التغذية الراجعة اللمسية اللازمة لتعليم الروبوت مهارات التلاعب بالأجسام.

تأسست Sharpa في عام 2024، ولديها نشاط للبحث والتطوير في شنغهاي وعمليات تجارية في كاليفورنيا. كما سبق لها التعاون مع NVIDIA في جمع البيانات اللازمة لنماذج الأساس الخاصة بالروبوتات، وعرضت في معرض CES 2026 أيديها وهي تتعامل مع أوراق اللعب وتجمع دواليب صغيرة.

ما المهام التي سيجري التدريب عليها؟

تستهدف المنصة مهاماً تتطلب دقة وتنسيقاً بين اليدين والجسم، ومنها:

• تجميع الحواسيب والمكونات الإلكترونية؛
• التقاط الأشياء ومناولتها وتغيير وضعيتها؛
• إعطاء محلول وريدي؛
• إعداد الطعام؛
• التنظيف والكي.

والغرض ليس طرح روبوت منزلي للمستهلكين فوراً، بل توفير قاعدة مشتركة للباحثين كي يطوروا خوارزميات التحكم، ويتعلموا من البيانات، ويقارنوا أداء المهارات المختلفة في ظروف قابلة للقياس.

البرمجيات: أكثر من مجرد جسم روبوتي

يرتبط العتاد بمنصة التطوير المفتوحة Isaac GR00T من NVIDIA، وهي حزمة تشمل البرمجيات والنماذج ومسارات العمل اللازمة للمحاكاة والتدريب والتقييم والنشر.

وتقول NVIDIA إن المختبرات ستحتفظ بالتحكم في بيانات الروبوت، وبيانات التدريب، والقياسات التشغيلية والسجلات. كما أن المنصة ذات بنية معيارية؛ إذ يمكن للمختبر استخدام الحزمة كاملة أو دمج مكوناتها في مسارات العمل الموجودة لديه. وتعتزم NVIDIA أيضاً نشر مسار عمل مرجعياً لروبوت Unitree G1 على GitHub وHugging Face.

مشكلة «روبوت فرانكنشتاين» في المختبرات

قال هوانغ إن NVIDIA طورت المنصة للتعليم العالي لأن بناء نظام متكامل من الصفر «صعب للغاية». فكثير من المختبرات تضطر قبل بدء أبحاثها الفعلية إلى جمع جسم روبوتي من شركة، ويدين من شركة أخرى، ووحدة حوسبة، وأدوات لجمع البيانات، ومحاكيات، وبرمجيات للتحكم.

وصف هوانغ هذه النتيجة بمشكلة «روبوت فرانكنشتاين»: نظام مركب من أجزاء متفرقة، يحتاج إلى قدر كبير من وقت الباحثين وجهدهم قبل أن يبدأ اختبار المهارات التي يريدون دراستها. أما التصميم المرجعي فيوفر نقطة انطلاق موحدة، ما يسمح للمختبرات بالتركيز على تطوير المهارات ومقارنتها بدلاً من إعادة بناء المنظومة الأساسية في كل مرة.

من سيستخدمه ومتى يتوفر؟

سمّت NVIDIA أربعة مستخدمين بحثيين أوائل للمنصة:

• Ai2؛
• المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich)؛
• مركز الروبوتات في جامعة ستانفورد؛
• مختبر الروبوتات المتقدمة والتحكم في جامعة كاليفورنيا، سان دييغو.

ومن المنتظر أن تبيع Unitree الروبوت المرجعي في أواخر 2026، لكن السعر والتفاصيل التجارية الكاملة لم تُعلن بعد.

أين يندرج المشروع في استراتيجية NVIDIA؟

قدّم هوانغ الروبوتات البشرية باعتبارها إحدى بوابات إدخال «الذكاء الاصطناعي المتجسد» إلى قطاعات صناعية كبرى، ووصف الفرصة الاقتصادية الناتجة بأنها قد تصل إلى تريليونات الدولارات.

ويرتبط ذلك برؤية أوسع لدى NVIDIA: فمع توسع الذكاء الاصطناعي الوكيلي، الذي يستطيع تنفيذ مهام متعددة نيابة عن المستخدم، ستزداد الحاجة إلى بنية حوسبة قادرة على تشغيل هذه النماذج. وتريد الشركة توفير هذه البنية عبر منظومة تمتد من مراكز البيانات، باستخدام Vera CPU، إلى الأنظمة المحلية وأجهزة الحاسوب المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومنها أجهزة AI PC التي تستخدم شريحة RTX Spark لتشغيل النماذج والوكلاء على الجهاز نفسه.

ضمن هذا التصور، لا يمثل GR00T منتجاً منفصلاً تماماً، بل هو الطرف الروبوتي أو المتجسد من استراتيجية NVIDIA ذاتها: ربط العتاد، والبرمجيات، والنماذج، وأدوات التدريب في منصة واحدة تمتد من السحابة ومراكز البيانات إلى الروبوت الموجود في العالم المادي.