רובוט אחד, שלוש חברות: הפלטפורמה של NVIDIA למחקר ברובוטיקה הומנואידית

לא הכרזה על רובוט שיגיע בסוף 2026

NVIDIA הכריזה על Isaac GR00T Reference Humanoid Robot ב-1 ביוני 2026, לאחר נאומו המרכזי של המנכ״ל ג׳נסן הואנג בטאיפיי ולפני תערוכת Computex. הרובוט עצמו צפוי להיות זמין לרכישה דרך Unitree בסוף 2026 — כך שסוף השנה הוא מועד הזמינות המתוכנן, לא מועד ההכרזה.

מדובר בתכנון ייחוס פתוח וממוקד-מחקר: פלטפורמה סטנדרטית שאוניברסיטאות ומכוני מחקר יוכלו להשתמש בה כדי לאסוף נתונים, לבחון אלגוריתמים, לאמן מדיניות פעולה ולבדוק את התנהגות הרובוט בתנאים אמיתיים.

מה הרובוט אמור ללמוד לעשות?

המטרה היא לקדם מחקר ב״בינה מלאכותית פיזית״ — מערכות שלא רק מייצרות טקסט או תמונות, אלא קולטות את העולם ופועלות בו באמצעות גוף, חיישנים ומפרקים.

בין המשימות שנועדו לשמש את החוקרים:

• הרכבת מחשבים ורכיבים עדינים;
• אחיזה, סיבוב והתאמה של חפצים;
• מתן עירוי תוך-ורידי;
• הכנת מזון;
• ניקיון וגיהוץ.

המשימות האלה דורשות שילוב של תנועה, ראייה, תכנון ומגע. רובוט יכול לזהות כוס, למשל, אבל עדיין עליו לדעת כמה חזק לאחוז בה, כיצד לשנות את האחיזה כשהיא מחליקה ואיך להזיז אותה בלי לשפוך את תכולתה.

שלושה חלקים שמרכיבים מערכת אחת

הגוף: Unitree H2 Plus

Unitree, יצרנית רובוטים סינית, מספקת את הגוף ההומנואידי מדגם H2 Plus. גובהו כ-1.83 מטר ומשקלו כ-68 קילוגרם — ממדים הדומים לאלה של אדם בוגר.

הידיים: Sharpa

החברה Sharpa, שמרכזה בסינגפור, מספקת כפות ידיים רובוטיות בעלות חמש אצבעות ו-22 דרגות חופש. כפות הידיים נועדו לאפשר מניפולציה עדינה יותר, לצד חישה של מגע ומשוב פיזי בזמן האחיזה.

לפי המידע שפורסם, הגוף כולל 31 דרגות חופש, ולכל אחת משתי הידיים 22 דרגות חופש — 75 דרגות חופש בסך הכול.

המחשוב: NVIDIA Jetson AGX Thor T5000

את כוח העיבוד המקומי מספק Jetson AGX Thor T5000. הרכיב כולל GPU המבוסס על ארכיטקטורת Blackwell, מעבד Arm בעל 14 ליבות ו-128 ג׳יגה-בייט של זיכרון מאוחד. NVIDIA מציינת ביצועים של עד 2,070 טרה-פלופס מסוג FP4, לצורך עיבוד חיישנים והסקה בזמן אמת על גבי הרובוט.

מה Sharpa מביאה לשיתוף הפעולה?

Sharpa נוסדה ב-2024 ומתמקדת בפיתוח ידיים רובוטיות בעלות מיומנות גבוהה. התרומה שלה אינה מסתכמת ברכיב מכני: הידיים אמורות לספק גם את המשוב הפיזי שמאפשר ללמד את הרובוט כיצד לתפוס, להזיז ולהשתמש בחפצים.

לחברה פעילות מחקר ופיתוח בשנגחאי ופעילות עסקית בקליפורניה. בעבר היא עבדה עם NVIDIA על איסוף נתונים עבור מודלי יסוד לרובוטיקה. בתערוכת CES 2026 הציגה Sharpa את ידיה הרובוטיות כשהן מחלקות קלפים במשחק בלאקג׳ק ומרכיבות שבשבות נייר.

לא רק חומרה: שכבת התוכנה של NVIDIA

החומרה משולבת בפלטפורמת הפיתוח הפתוחה Isaac GR00T. זו כוללת תוכנה, מודלים ותהליכי עבודה שמכסים את מחזור הפיתוח כולו:

• איסוף ויצירת נתונים;
• סימולציה;
• אימון מודלים ומיומנויות;
• הערכת ביצועים;
• פריסה והפעלה של הרובוט.

NVIDIA אומרת שהמעבדות ישמרו על שליטה בנתוני הרובוט, בנתוני האימון, בטלמטריה וברישומי המערכת. המבנה המודולרי מאפשר להשתמש בכל המערכת או לשלב רק חלקים ממנה בצינורות עבודה קיימים. החברה מתכננת לפרסם גם תהליך עבודה ייחוס עבור Unitree G1 ב-GitHub וב-Hugging Face.

איזו בעיה נפתרת במעבדות האוניברסיטאיות?

לדברי הואנג, בניית מערכת כזו באופן עצמאי היא “insanely hard” — קשה בצורה קיצונית. לפני שמתחילים את המחקר עצמו, מעבדות נאלצות בדרך כלל לחבר גוף רובוטי, ידיים, מחשוב, מערכות לאיסוף נתונים, סימולטורים ותוכנות בקרה של יצרנים שונים.

התוצאה עלולה להיות מה שהוגדר כבעיית ״רובוט פרנקנשטיין״: מערכת שמורכבת מחלקים רבים, אך אינה פלטפורמה אחידה שקל לשחזר, להשוות או להעביר בין מעבדות.

תכנון הייחוס של GR00T אמור לפתור את שלב האינטגרציה הבסיסי. כך החוקרים יכולים להשקיע יותר זמן בפיתוח מיומנויות, באימון מודלים ובהשוואת תוצאות — במקום לגרום לכל הרכיבים לעבוד יחד בפעם הראשונה.

מי צפוי להשתמש בו ומתי?

NVIDIA ציינה את הגופים הבאים כמשתמשים מחקריים מוקדמים:

• Ai2;
• ETH Zurich;
• מרכז הרובוטיקה של אוניברסיטת סטנפורד;
• המעבדה לרובוטיקה ולבקרה מתקדמת באוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו.

Unitree צפויה למכור את הרובוט בסוף 2026, בעיקר למוסדות מחקר. מחיר המערכת ופרטים מסחריים מלאים טרם פורסמו.

החיבור לאסטרטגיה הרחבה של NVIDIA

הואנג הציג את הרובוטים ההומנואידיים כאחת הדרכים להכניס “בינה מלאכותית פיזית” לתעשיות גדולות, ותיאר את ההזדמנות העסקית בתחום ככזו שעשויה להגיע להיקף של טריליוני דולרים.

במקביל, הוא קשר את GR00T לאסטרטגיה רחבה יותר של NVIDIA: לפי המסגור של החברה, התרחבות ה-AI הסוכני — מערכות שמסוגלות לתכנן ולבצע רצפי פעולות — תגדיל את הביקוש לתשתיות מחשוב. NVIDIA מבקשת לספק את אותה שכבת חומרה ותוכנה לאורך כל הדרך: ממרכזי נתונים המבוססים על מעבד Vera, ועד מערכות מקומיות ומחשבי AI המשתמשים בשבב RTX Spark כדי להריץ מודלים וסוכנים על המכשיר עצמו.

במובן הזה, GR00T הוא הקצה הרובוטי והפיזי של אותה אסטרטגיה: תשתית אחת שמחברת שבבים, תוכנה, סימולציה ומודלים — מהענן ועד רובוט שפועל בעולם הממשי.