NVIDIA, Sharpa i Unitree łączą siły. Humanoid ma przyspieszyć badania nad fizyczną AI

Zakładane zastosowania wymagają nie tylko chodzenia czy przenoszenia przedmiotów, lecz także precyzji dłoni. Wśród wymienianych zadań znalazły się montaż komputera, chwytanie i dopasowywanie obiektów, podawanie kroplówki, przygotowywanie jedzenia, sprzątanie oraz prasowanie.

Trzy firmy, trzy kluczowe elementy

Konstrukcja łączy komponenty pochodzące od wszystkich trzech partnerów:

• Unitree H2 Plus — chińska firma dostarcza ciało humanoida o wymiarach zbliżonych do ludzkich: około 1,83 m wysokości i około 68 kg masy. Sam korpus ma 31 stopni swobody.
• Dłonie Sharpa — singapurska firma odpowiada za dotykowe, pięciopalczaste dłonie. Każda z nich ma 22 stopnie swobody, co ma umożliwiać bardziej zręczne chwytanie, regulowanie nacisku i posługiwanie się przedmiotami.
• NVIDIA Jetson AGX Thor T5000 — pokładowy komputer wykorzystuje układ graficzny Blackwell, 14-rdzeniowy procesor Arm i 128 GB zunifikowanej pamięci. NVIDIA podaje wydajność do 2070 teraflopów FP4, przeznaczoną do przetwarzania danych z czujników oraz wnioskowania AI w czasie rzeczywistym.

W efekcie cały system ma łączyć mobilność humanoidalnego ciała, precyzję dłoni i lokalne obliczenia potrzebne do reagowania na otoczenie.

Rola Sharpa: dłonie, dotyk i dane do treningu

Założona w 2024 roku firma Sharpa rozwija zręczne dłonie robotyczne. Ich zadaniem nie jest wyłącznie poruszanie palcami. Czujniki dotykowe mają dostarczać informacji o kontakcie z przedmiotem, sile nacisku i przebiegu manipulacji. Takie dane są potrzebne do uczenia robota, jak chwytać, obracać i wykorzystywać obiekty bez ich upuszczania lub uszkadzania.

Sharpa prowadzi działalność badawczo-rozwojową w Szanghaju, a operacje biznesowe w Kalifornii. Firma współpracowała wcześniej z NVIDIA przy gromadzeniu danych na potrzeby podstawowych modeli robotycznych. Podczas targów CES 2026 prezentowała swoje dłonie między innymi przy rozdawaniu kart w blackjacku i składaniu wiatraczków.

Nie tylko sprzęt: platforma Isaac GR00T

Robot ma być dostarczany wraz z otwartą platformą deweloperską Isaac GR00T. Obejmuje ona oprogramowanie, modele AI i przepływy pracy związane z symulacją, zbieraniem danych, treningiem, oceną oraz wdrażaniem modeli na robocie.

NVIDIA deklaruje, że laboratoria zachowają kontrolę nad danymi robota, danymi treningowymi, telemetrią i logami. Modułowa konstrukcja pozwala korzystać z całego stosu NVIDIA albo połączyć wybrane elementy z istniejącymi narzędziami badawczymi.

Firma zapowiedziała również udostępnienie referencyjnego przepływu pracy dla robota Unitree G1 w serwisach GitHub i Hugging Face. Ma to ułatwić naukowcom powtarzanie eksperymentów oraz przenoszenie wytrenowanych umiejętności między środowiskiem symulowanym a prawdziwym robotem.

Problem „robota Frankensteina” w laboratoriach

Według Huanga samodzielne zbudowanie kompletnego systemu badawczego jest „niewiarygodnie trudne”. Laboratoria musiały dotąd osobno dobierać i integrować korpus, dłonie, komputery, czujniki, systemy zbierania danych, symulatory oraz oprogramowanie sterujące.

W praktyce oznaczało to, że zanim badacze mogli zacząć właściwe eksperymenty, najpierw musieli stworzyć własny, często niepowtarzalny zestaw — określany przez Huanga mianem problemu „robota Frankensteina”. Platforma referencyjna ma ustandaryzować podstawową warstwę sprzętową i programową. Dzięki temu zespoły badawcze powinny spędzać mniej czasu na integracji komponentów, a więcej na rozwijaniu i porównywaniu umiejętności robotów.

Kto ma korzystać z platformy i kiedy?

NVIDIA wskazała pierwszych użytkowników badawczych: Ai2, ETH Zurich, Stanford Robotics Center oraz Advanced Robotics and Controls Laboratory na University of California w San Diego.

Sprzedaż robota przez Unitree ma rozpocząć się pod koniec 2026 roku. Nie podano jeszcze ceny ani pełnych szczegółów oferty komercyjnej.

Element większej strategii NVIDIA

Huang przedstawił humanoidy jako jeden ze sposobów wprowadzenia „fizycznej AI” do dużych gałęzi przemysłu. Ocenił, że związana z tym szansa rynkowa może być warta biliony dolarów.

Projekt GR00T wpisuje się w szerszą strategię NVIDIA obejmującą cały stos obliczeniowy — od centrów danych po urządzenia działające lokalnie. W tej narracji rozwój agentowej AI, czyli systemów zdolnych do samodzielnego wykonywania wieloetapowych zadań, będzie zwiększał zapotrzebowanie na infrastrukturę obliczeniową. NVIDIA chce dostarczać ją zarówno w centrach danych, między innymi za pomocą procesora Vera, jak i w lokalnych systemach AI, w tym komputerach wykorzystujących układ RTX Spark.

Isaac GR00T można więc postrzegać jako robotyczny, ucieleśniony koniec tej samej strategii: NVIDIA dostarcza nie tylko „mózg” w postaci układu obliczeniowego, lecz także modele, symulację, narzędzia treningowe i oprogramowanie potrzebne do wdrażania AI w świecie fizycznym.