NVIDIA, Unitree і Sharpa створюють спільну платформу для досліджень гуманоїдних роботів

З чого складається робот

Платформа поєднує компоненти трьох компаній:

• Unitree H2 Plus — майже повнорозмірний корпус робота китайського виробника. Його зріст становить приблизно 1,83 метра, а маса — близько 68 кілограмів. Саме Unitree відповідає за тіло та механіку робота.
• Руки Sharpa — тактильні п’ятипалі кисті, кожна з 22 ступенями свободи. Вони призначені для точного захоплення, обертання та використання предметів, а також передають інформацію про фізичний контакт.
• NVIDIA Jetson AGX Thor T5000 — бортовий обчислювальний модуль із графічним процесором Blackwell, 14-ядерним Arm-процесором і 128 ГБ уніфікованої пам’яті. NVIDIA заявляє продуктивність до 2 070 FP4 терафлопсів для обробки даних із сенсорів і виконання моделей у реальному часі.

Уся конструкція має близько 75 ступенів свободи: 31 у корпусі та по 22 у кожній руці.

Яка роль Sharpa

Сінгапурська Sharpa, заснована у 2024 році, спеціалізується на роботизованих руках із високою спритністю та тактильним зворотним зв’язком. У межах проєкту вона постачає компонент, який має допомогти роботу не просто утримувати об’єкти, а й відчувати їх, змінювати хват і виконувати точні послідовності дій.

Компанія має дослідницько-конструкторські потужності в Шанхаї та операційну діяльність у Каліфорнії. Раніше Sharpa вже співпрацювала з NVIDIA над збиранням даних для фундаментальних моделей робототехніки. На виставці CES 2026 компанія демонструвала, як її руки роздають карти в блекджеку та складають вертушки.

Програмна частина: не лише «мозок» у корпусі

Апаратне забезпечення доповнює відкрита платформа розробки Isaac GR00T. Вона охоплює програмне забезпечення, моделі та робочі процеси для:

• симуляції;
• збирання й генерування даних;
• навчання роботів;
• оцінювання моделей;
• перенесення навичок у реального робота та їх розгортання.

NVIDIA заявляє, що лабораторії зберігатимуть контроль над даними робота, навчальними наборами, телеметрією та журналами роботи. Модульну платформу можна використовувати повністю або під’єднувати окремі компоненти до вже наявних дослідницьких процесів. Компанія також планує опублікувати еталонний робочий процес для Unitree G1 на GitHub і Hugging Face.

Яку проблему університетів має розв’язати GR00T

За словами Хуанга, самостійно зібрати повноцінну систему для досліджень гуманоїдної робототехніки «неймовірно складно». Лабораторіям доводилося окремо інтегрувати корпус, руки, обчислювальний модуль, сенсори, системи збирання даних, симулятори та програмне забезпечення керування.

У результаті дослідники витрачали значну частину часу на боротьбу з несумісністю компонентів — замість розроблення й порівняння нових навичок. Хуанг описав це як проблему «робота-Франкенштейна». Еталонна конфігурація має стандартизувати базовий набір і скоротити технічний бар’єр для університетських команд.

Хто використовуватиме робота і коли він з’явиться

Серед перших дослідницьких користувачів NVIDIA назвала:

• Ai2;
• ETH Zurich;
• Stanford Robotics Center;
• Advanced Robotics and Controls Laboratory Каліфорнійського університету в Сан-Дієго.

Unitree планує продавати еталонного робота наприкінці 2026 року, передусім дослідницьким установам. Вартість і докладніші комерційні умови поки не оголошували.

Як це вписується у стратегію NVIDIA

Хуанг представив гуманоїдних роботів як один зі шляхів поширення фізичного ШІ у великих галузях і назвав потенційну можливість багатотрильйонною. У ширшій картині NVIDIA робот є не ізольованим продуктом, а ще одним кінцевим пристроєм у компанійній стратегії «від дата-центру до робота».

На тому самому заході Хуанг пов’язав розвиток роботів з агентним ШІ — системами, які можуть самостійно планувати й виконувати послідовності дій. На думку NVIDIA, поширення таких систем збільшуватиме попит на обчислювальну інфраструктуру: від дата-центрів із процесором Vera до локальних пристроїв, зокрема ШІ-ПК на базі чипа RTX Spark, здатних запускати моделі та агентів безпосередньо на пристрої.

У цьому баченні GR00T стає робототехнічним, або втіленим, напрямом тієї самої апаратно-програмної екосистеми NVIDIA. Компанія прагне контролювати не лише чип усередині робота, а й інструменти симуляції, навчання, моделі та програмне середовище, у якому розробники створюватимуть його навички.