NVIDIA, Unitree ו-Sharpa פשוט נתנו לרובוטים הומנואידים תוכנית סטנדרטית

תחום הרובוטיקה ההומנואידית מפוצל. כל מעבדה בונה את החומרה שלה, כותבת את הדרייברים שלה, ומתקשה לשחזר תוצאות. בכנס Computex 2026, ב-1 ביוני, חשף מנכ"ל NVIDIA, ג'נסן הואנג, כלי שנועד לשנות זאת: רובוט הייחוס ההומנואידי NVIDIA Isaac GR00T – פלטפורמה סטנדרטית, פתוחה ומלאה, פרי שיתוף פעולה תלת-כיווני בין NVIDIA, יצרנית הרובוטים הסינית המובילה Unitree, והחברה הסינגפורית Sharpa, המתמחה בידיים זריזות .

לא מדובר במוצר לצרכן. זהו כלי מחקר: תוכנית אב ניתנת לרכישה וניתנת לשחזור, שמחברת גוף הומנואידי בגודל מלא עם ידיים בעלות דיוק גבוה, מוח בינה מלאכותית עוצמתי וחבילת תוכנה פתוחה – כך שמעבדות יוכלו להשקיע פחות זמן בבניית רובוטים ויותר באימון שלהם.

פלטפורמה אחת: גוף, ידיים ומוח

עיצוב הייחוס של Isaac GR00T מאגד שלוש שכבות חומרה למערכת משולבת אחת :

• שלדת Unitree H2 Plus – הרובוט מתנשא לגובה של כ-1.80 מטר ומשקלו כ-68 ק"ג. גופו מספק 31 דרגות חופש (DOF) עם מומנט מרבי של 120 ניוטון-מטר לזרוע ו-360 ניוטון-מטר לרגל . סוללת 0.972 קילוואט-שעה מאפשרת פעילות של כשלוש שעות, ומערך חישה הכולל מצלמות סטריאו בראש, מצלמות במפרקי הידיים, מיקרופונים ורמקולים מטפל בתפיסה ובאינטראקציה קולית .
• ידיים חמש-אצבעיות Sharpa Wave – כל יד מוסיפה 22 דרגות חופש, ומביאה את סך דרגות החופש במערכת ל-75 . כל יד שוקלת 1.3 ק"ג בלבד, והיא מיועדת למשימות מדויקות שמאתגרות את רוב הרובוטים ההומנואידים: הרכבת מחשב, טיפול בכלים כירורגיים או החדרת עירוי .
• יחידת עיבוד NVIDIA Jetson Thor – בלב המערכת נמצא מודול ה-Jetson AGX Thor, הכולל מעבד GPU בארכיטקטורת Blackwell המספק ביצועים של עד 2,070 TFLOPS (טריליון פעולות נקודה צפה בשנייה) . המודול מפעיל את חבילת התוכנה המלאה של Isaac GR00T – סימולציה, אימון מודלים ופריסת מדיניות – ישירות על הרובוט .

מכיוון שהתכנון פתוח לחלוטין, חוקרים יכולים לשנות את החומרה, לאמן מדיניות מותאמת אישית בסביבת Isaac Sim של NVIDIA, ולפרוס אותה על היחידה הפיזית מבלי להיות כבולים למערכת אקולוגית של ספק יחיד .

למה עיצוב ייחוס הוא עניין גדול

המונח "עיצוב ייחוס" (Reference Design) מושאל מעולם הטלפונים החכמים. בדיוק כפי שטלפוני הייחוס של אנדרואיד מגוגל נתנו ליצרנים נקודת התחלה מוכחת תוך שמירה על חופש לחדש מעליה, פלטפורמת GR00T שואפת לתת למעבדות רובוטיקה בסיס משותף .

המטרה היא להאיץ מעבר מסימולציה למציאות (sim-to-real): אימון מדיניות תפעול בסימולציה ברמת דיוק גבוהה, והפעלתה על חומרה פיזית זהה. כיום, בקר הליכה שפותח במעבדה אחת כמעט אף פעם לא עובד על רובוט של מעבדה אחרת. ההנחה של NVIDIA היא שפלטפורמה סטנדרטית ופתוחה תשנה זאת .

הרובוט יהיה זמין לחוקרים לקראת סוף 2026, כשלפי חלק מהדיווחים חלון ההשקה הצפוי הוא אוקטובר 2026 .

חמש מעבדות כבר על הסיפון

חמישה מוסדות בולטים כבר התחייבו להשתמש בפלטפורמה :

• אוניברסיטת סטנפורד
• המכון הטכנולוגי של ציריך (ETH Zurich)
• מכון אלן לבינה מלאכותית (AI2)
• אוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו (UCSD) – המעבדה לרובוטיקה ובקרה מתקדמת
• אוניברסיטת טוקיו – מעבדת JSK לרובוטיקה

המאמצים הראשונים פרוסים על פני ארצות הברית, אירופה ואסיה, ומעניקים לפלטפורמה גיוון גיאוגרפי ומחקרי מיידי.

הממד הגיאופוליטי

תת-טקסט בולט של הסיפור הוא שיתוף הפעולה עצמו. ענקית שבבים מארה"ב (NVIDIA) משתפת פעולה עם יצרנית חומרה סינית מובילה (Unitree) ועם חברת רכיבים מסינגפור (Sharpa) בתחום – רובוטיקה מתקדמת – שנמצא בדיוק על התפר בין שאיפה מסחרית לחששות ביטחון לאומי . האופי חוצה-הגבולות של הפרויקט היה נושא שיחה משמעותי בסיקורים המוקדמים .

בינה מלאכותית סוכנית והתמונה הגדולה של Computex

רובוט GR00T היה חלק מנאום מרכזי רחב בהרבה. הואנג ניצל את במת Computex כדי להכריז על 2026 כשנת ה"בינה המלאכותית הסוכנית" (Agentic AI) – מערכות בינה מלאכותית אוטונומיות ומכוונות-מטרה הפועלות על כל מחסנית המחשוב .

מעבר לרובוט, שתי ההכרזות הגדולות האחרות מהנאום המרכזי היו :

• NVIDIA RTX Spark – סופר-שבב חדש מבוסס ארכיטקטורת Arm (שפותח עם MediaTek) שמטרתו "להמציא מחדש את המחשב האישי" עבור סוכני AI מקומיים, עם עד 20 ליבות מעבד ו-6,144 ליבות CUDA.
• תשתית Vera Rubin – פלטפורמת הדור הבא למרכזי נתונים של NVIDIA, שנכנסה כעת לייצור, ותוכננה במיוחד עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית סוכנית בקנה מידה עצום.

בהקשר זה, רובוט Isaac GR00T הוא ההתגלמות הפיזית של תזת הבינה המלאכותית הסוכנית: אם סוכני תוכנה הולכים לחשוב ולפעול באופן אוטונומי, החומרה שמאפשרת להם לפעול בעולם האמיתי זקוקה לפלטפורמת פיתוח משותפת. NVIDIA בדיוק שלחה את הראשונה שלה.