O Corpo: A Unitree fornece o chassi humanoide H2 Plus, um robô bípede com quase 1,80m de altura e pesando aproximadamente 70 kg. Ele possui 31 graus de liberdade no corpo, com um torque nos braços de até 120 Nm, torque nas pernas de até 360 Nm e uma capacidade de carga de 7 kg (nominal) e 15 kg (pico) . O sistema é completado pelas mãos táteis Sharpa Wave, de cinco dedos, que adicionam 22 graus de liberdade por mão, totalizando 75 em todo o robô
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O Cérebro: A inteligência a bordo é alimentada pelo módulo Nvidia Jetson Thor, que inclui uma GPU Blackwell com desempenho de IA de 2070 TFLOPS (FP4), uma CPU Arm de 14 núcleos e 128 GB de memória . Ele roda a plataforma de desenvolvimento aberto NVIDIA Isaac GR00T, uma pilha de software abrangente que cobre desde a captura e geração de dados, criação de dados de movimento sintético, treinamento e avaliação de modelos, até a implementação final no mundo real
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O projeto reúne três empresas com expertises distintas, mas complementares.
A principal proposta de valor do design de referência Isaac GR00T é a unificação de um fluxo de trabalho tradicionalmente fragmentado. Normalmente, laboratórios de robótica precisam adquirir hardware, integrá-lo com software personalizado, configurar pipelines de coleta de dados, construir ambientes de simulação e treinar modelos — um processo que pode levar meses antes que qualquer pesquisa relevante comece .
Este design de referência reduz drasticamente esse cronograma ao entregar um sistema que já funciona perfeitamente. Como o corpo e o cérebro já estão pré-integrados, os pesquisadores podem pular a etapa de inicialização do hardware e partir diretamente para o desenvolvimento e validação de novas habilidades .
Essa abordagem de padrão aberto também democratiza o acesso ao que há de mais moderno em hardware humanoide. Instituições de pesquisa que antes não tinham recursos para construir ou comprar plataformas proprietárias agora podem usar essas mesmas ferramentas avançadas . A própria plataforma Isaac GR00T oferece um fluxo de trabalho completo que inclui a capacidade de gerar dados de movimento sintético — cenários de treinamento virtual que ajudam os robôs a aprender novos comportamentos e a se adaptar a condições variáveis do mundo real
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Várias instituições de pesquisa de ponta já se comprometeram a usar a plataforma, incluindo o Instituto Allen de IA (Ai2), a ETH Zurique, o Centro de Robótica de Stanford e o Laboratório de Robótica Avançada da UC San Diego . As primeiras remessas para esses parceiros devem começar em outubro de 2026
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