NVIDIA, Unitree i Sharpa dają robotom humanoidalnym jeden wspólny mianownik

• Korpus Unitree H2 Plus – Robot mierzy blisko 180 cm i waży około 68 kg. Jego ciało oferuje 31 stopni swobody (DOF), z maksymalnym momentem obrotowym ramienia 120 N·m i nóg 360 N·m . Akumulator o pojemności 0,972 kWh zapewnia około trzech godzin pracy, a stereoskopowe kamery na głowie, kamery nadgarstkowe, mikrofony i głośniki odpowiadają za percepcję i interakcję głosową .
• Pięciopalcowe dłonie Sharpa Wave – Każda dłoń dodaje 22 stopnie swobody, co daje łącznie 75 DOF w całym systemie . Ważące zaledwie 1,3 kg każda, dotykowe, zręczne efektory końcowe są zaprojektowane do zadań wymagających precyzji, które sprawiają problem większości humanoidów: montażu komputera, obsługi narzędzi chirurgicznych czy zakładania kroplówki .
• Pokładowy komputer NVIDIA Jetson Thor – Sercem systemu jest moduł Jetson AGX Thor z GPU o architekturze Blackwell, zapewniający do 2070 TFLOPS wydajności AI w trybie FP4 . To na nim działa cały stos oprogramowania Isaac GR00T – od symulacji, przez trenowanie modeli, po wdrażanie polityk – bezpośrednio na robocie .

Ponieważ projekt jest w pełni otwarty, badacze mogą modyfikować sprzęt, trenować własne polityki w symulatorze NVIDIA Isaac Sim i wdrażać je na fizycznej jednostce, nie będąc związanymi z ekosystemem jednego dostawcy .

Dlaczego wspólny plan ma znaczenie

Termin „projekt referencyjny” zapożyczono z branży smartfonów. Tak jak referencyjne telefony Android dały producentom sprawdzony punkt wyjścia, pozwalając jednocześnie na własne innowacje, tak platforma GR00T ma dać laboratoriom robotycznym wspólną bazę .

Celem jest przyspieszenie transferu z symulacji do rzeczywistości (ang. sim-to-real): trenowania polityk manipulacyjnych w wysoce wiernej symulacji, a następnie uruchamiania ich na identycznym fizycznym sprzęcie. Dziś kontroler chodu opracowany w jednym laboratorium rzadko działa na robocie innego zespołu. NVIDIA stawia na to, że znormalizowana, otwarta platforma to zmieni .

Robot będzie dostępny dla naukowców pod koniec 2026 roku; niektóre źródła wskazują na październik 2026 jako orientacyjny termin .

Pięć laboratoriów już na pokładzie

Pięć prestiżowych instytucji już zobowiązało się do korzystania z platformy :

• Uniwersytet Stanforda
• ETH Zurich
• Allen Institute for AI (AI2)
• UC San Diego – Laboratorium Zaawansowanej Robotyki i Sterowania
• Uniwersytet Tokijski – Laboratorium Robotyczne JSK

Ta grupa wczesnych użytkowników obejmuje Stany Zjednoczone, Europę i Azję, dając platformie natychmiastową różnorodność geograficzną i badawczą.

Wątek geopolityczny

Warto zwrócić uwagę na sam charakter partnerstwa. Amerykański gigant chipowy (NVIDIA) współpracuje z wiodącym chińskim producentem sprzętu (Unitree) i singapurską firmą komponentową (Sharpa) w dziedzinie – zaawansowanej robotyki – która znajduje się na przecięciu komercyjnych ambicji i obaw o bezpieczeństwo narodowe . Transgraniczny charakter projektu był szeroko komentowany we wczesnych doniesieniach medialnych .

Agentowa AI i szerszy obraz Computexu

Robot GR00T był częścią znacznie szerszego wystąpienia. Huang wykorzystał scenę Computexu, by ogłosić rok 2026 rokiem „agentowej AI” (ang. agentic AI) – autonomicznych, zorientowanych na cel systemów AI działających w całym stosie obliczeniowym .

Poza robotem, dwa pozostałe główne ogłoszenia z keynote to :

• NVIDIA RTX Spark – Nowy superchip oparty na architekturze ARM (opracowany z MediaTekiem), mający na celu „wymyślenie komputera PC na nowo” dla lokalnych agentów AI, z maksymalnie 20 rdzeniami CPU i 6144 rdzeniami CUDA.
• Infrastruktura AI Vera Rubin – Platforma nowej generacji dla centrów danych NVIDII, która weszła do produkcji i jest zaprojektowana specjalnie pod kątem obciążeń związanych z agentową AI.

W tym kontekście robot Isaac GR00T jest fizycznym ucieleśnieniem tezy o agentowej AI: jeśli agentowe systemy mają rozumować i działać autonomicznie, sprzęt pozwalający im manipulować światem rzeczywistym potrzebuje wspólnej platformy rozwojowej. NVIDIA właśnie dostarczyła tę pierwszą.