Иными словами, робот должен стать лабораторным полигоном для обучения машин действиям, которые человек выполняет почти автоматически, но которые трудно формализовать: правильно взять хрупкий предмет, изменить силу захвата, почувствовать сопротивление и скорректировать движение.
Проект объединяет компоненты трех компаний:
В сумме система получает около 75 степеней свободы: 31 у тела и по 22 у каждой руки. Это позволяет исследователям изучать не только ходьбу и баланс, но и так называемую локоманипуляцию — одновременное управление перемещением всего корпуса и действиями рук.
Сингапурская Sharpa, основанная в 2024 году, специализируется на роботизированных руках с высокой степенью подвижности и тактильной обратной связью. В рамках проекта ее технология отвечает за то, чтобы робот мог не просто приблизиться к предмету, а захватить его, изменить положение в пальцах и использовать с нужным усилием.
У компании есть исследовательские и конструкторские подразделения в Шанхае, а коммерческие операции ведутся из Калифорнии. До проекта с Unitree и NVIDIA Sharpa уже сотрудничала с NVIDIA в области сбора данных для базовых моделей робототехники. На выставке CES 2026 компания демонстрировала, как ее руки раздают карты в блэкджеке и собирают вертушки.
Для гуманоидной робототехники это принципиально важная часть системы: многие действия в промышленности, быту и медицине требуют не столько силы, сколько точного контроля пальцев и способности реагировать на прикосновение.
Аппаратное обеспечение дополняется открытой платформой разработки Isaac GR00T. Она включает программное обеспечение, модели и рабочие процессы для:
NVIDIA заявляет, что лаборатории сохранят контроль над данными робота, обучающими наборами, телеметрией и журналами работы. Платформу можно использовать целиком либо подключать отдельные компоненты к уже существующим исследовательским конвейерам. Для Unitree G1 также планируется отдельный эталонный рабочий процесс, который разместят на GitHub и Hugging Face.
По словам Хуанга, самостоятельно собрать полноценную исследовательскую робототехническую систему «невероятно сложно». Лаборатории часто вынуждены сначала объединять корпус, руки, вычислительный модуль, сенсоры, средства сбора данных, симуляторы и управляющее ПО — и только после этого приступать к собственно научной работе.
Такой подход можно сравнить со сборкой «робота-Франкенштейна» из несовместимых частей. Эталонная платформа должна стандартизировать базовую конфигурацию и сократить время, которое ученые тратят на интеграцию оборудования. В результате они смогут быстрее разрабатывать, проверять и сопоставлять новые навыки роботов.
NVIDIA назвала четыре исследовательские организации, которые планируют использовать систему: Ai2, ETH Zurich, Stanford Robotics Center и Advanced Robotics and Controls Laboratory при Калифорнийском университете в Сан-Диего.
Поставки эталонного робота через Unitree ожидаются в конце 2026 года. Стоимость и более подробные коммерческие условия на момент анонса не раскрывались.
Хуанг представил гуманоидных роботов как один из способов внедрить «физический ИИ» в крупные отрасли — от производства до здравоохранения — и оценил потенциальную возможность этого рынка в триллионы долларов.
Одновременно NVIDIA продвигает более широкую аппаратно-программную стратегию. По замыслу компании, распространение агентного ИИ будет увеличивать спрос на вычислительные ресурсы на всех уровнях: от центров обработки данных с процессорами Vera до локальных устройств, включая ИИ-компьютеры на базе чипа RTX Spark, способные запускать модели и агентов непосредственно на устройстве.
В этой логике GR00T — робототехнический, или воплощенный, компонент единой экосистемы NVIDIA. Компания стремится контролировать не только вычислительные чипы, но и инструменты моделирования, обучения и развертывания ИИ — от облака и дата-центра до конечной машины, которая действует в реальном мире.