Mục tiêu chính là tạo ra một nền tảng chung cho các trường đại học và viện nghiên cứu tiến hành nghiên cứu về AI vật lý—các hệ thống AI có thể cảm nhận môi trường và thực hiện hành động trong thế giới thực.

Các phòng thí nghiệm có thể dùng robot để:

• Thu thập dữ liệu chuyển động và dữ liệu thao tác;
• Kiểm thử thuật toán điều khiển và nhận thức;
• Huấn luyện các chính sách thao tác vật thể và phối hợp giữa thao tác với chuyển động toàn thân;
• Mô phỏng, đánh giá rồi xác thực hành vi của robot trên phần cứng thật;
• Nghiên cứu các nhiệm vụ cần sự khéo léo của bàn tay con người.

Những ví dụ được đưa ra gồm lắp ráp máy tính, cầm nắm và điều chỉnh đồ vật, truyền dịch, chuẩn bị thức ăn, lau dọn và là quần áo. Đây đều là các công việc không chỉ yêu cầu robot đi lại mà còn phải dùng lực vừa đủ, nhận biết tiếp xúc và điều chỉnh ngón tay theo thời gian thực.

Ba bên đóng góp những gì?

Có thể hình dung hệ thống theo cách đơn giản: Unitree cung cấp cơ thể, Sharpa cung cấp đôi tay, còn NVIDIA cung cấp “bộ não” tính toán và phần mềm.

Thân robot: Unitree H2 Plus

Unitree H2 Plus là mẫu robot hình người có kích thước gần tương đương con người, cao khoảng 1,83 m và nặng khoảng 68 kg. Phần thân có 31 bậc tự do, cho phép robot thực hiện các chuyển động phức tạp ở phần thân và tay chân.

Bàn tay: Sharpa

Sharpa cung cấp bàn tay robot năm ngón có cảm biến xúc giác, với 22 bậc tự do cho mỗi bàn tay. Thiết kế này nhằm giúp robot cầm, xoay, điều chỉnh và sử dụng đồ vật linh hoạt hơn, đồng thời ghi nhận phản hồi vật lý trong quá trình tiếp xúc.

Tổng thể hệ thống có khoảng 75 bậc tự do nếu tính cả phần thân và hai bàn tay. Sự kết hợp này đặc biệt quan trọng với các bài toán như cầm vật dễ vỡ, lắp linh kiện hoặc thực hiện thao tác cần độ chính xác cao.

Năng lực tính toán: NVIDIA Jetson AGX Thor T5000

Robot được trang bị NVIDIA Jetson AGX Thor T5000, gồm:

• GPU NVIDIA Blackwell;
• CPU Arm 14 lõi;
• Bộ nhớ hợp nhất 128 GB;
• Hiệu năng AI tối đa 2.070 FP4 teraflop;
• Công suất có thể cấu hình từ 40 đến 130 watt.

NVIDIA cho biết phần cứng này đảm nhiệm xử lý cảm biến và suy luận AI ngay trên robot, giúp robot phản hồi theo thời gian thực thay vì phải phụ thuộc hoàn toàn vào máy chủ bên ngoài.

Vai trò của Sharpa và những gì công ty từng làm

Được thành lập năm 2024, Sharpa tập trung phát triển các bàn tay robot có độ khéo léo cao. Trong dự án Isaac GR00T, công ty không chỉ cung cấp phần cứng bàn tay mà còn góp phần tạo ra lớp phản hồi vật lý cần thiết để robot học cách thao tác.

Sharpa có hoạt động R&D tại Thượng Hải và vận hành kinh doanh tại California. Trước đó, công ty từng hợp tác với NVIDIA trong việc thu thập dữ liệu cho các mô hình nền tảng dành cho robot. Tại CES 2026, Sharpa đã trình diễn bàn tay robot của mình trong các màn chia bài blackjack và lắp chong chóng.

Phần mềm Isaac GR00T có gì?

Phần cứng được ghép với nền tảng phát triển mở Isaac GR00T của NVIDIA. Đây không chỉ là một mô hình AI đơn lẻ mà là một bộ công cụ bao phủ nhiều khâu trong quy trình phát triển robot, từ:

• Thu thập và tạo dữ liệu;
• Mô phỏng;
• Huấn luyện mô hình;
• Đánh giá kỹ năng;
• Triển khai lên robot thật.

NVIDIA cho biết các phòng thí nghiệm vẫn kiểm soát dữ liệu robot, dữ liệu huấn luyện, thông tin đo từ xa và nhật ký hệ thống. Kiến trúc dạng mô-đun cũng cho phép nhóm nghiên cứu sử dụng toàn bộ nền tảng hoặc chỉ tích hợp những thành phần cần thiết vào quy trình hiện có.

NVIDIA đồng thời dự kiến phát hành quy trình tham chiếu Isaac GR00T cho robot Unitree G1 trên GitHub và Hugging Face.

Vì sao các phòng thí nghiệm đại học cần một nền tảng chung?

Theo cách Jensen Huang mô tả, việc tự xây dựng một robot nghiên cứu hoàn chỉnh là “cực kỳ khó”. Một phòng thí nghiệm thường phải tự ghép nhiều thành phần khác nhau: thân robot, bàn tay, máy tính, hệ thống thu thập dữ liệu, trình mô phỏng và phần mềm điều khiển.

Huang gọi đây là bài toán “robot Frankenstein”—một hệ thống chắp vá từ nhiều bộ phận trước khi nhóm nghiên cứu có thể bắt tay vào vấn đề thật sự: dạy robot những kỹ năng mới.

Thiết kế tham chiếu Isaac GR00T tìm cách giải quyết nút thắt đó bằng cách chuẩn hóa nền tảng cơ bản. Khi nhiều nhóm nghiên cứu sử dụng phần cứng và quy trình tương đồng, họ có thể tập trung hơn vào phát triển, so sánh và đánh giá kỹ năng robot thay vì mất quá nhiều thời gian tích hợp hệ thống.

Ai sẽ sử dụng robot và khi nào có thể mua?

NVIDIA cho biết những đơn vị nghiên cứu ban đầu gồm:

• Ai2;
• ETH Zurich;
• Trung tâm Robot học Stanford;
• Phòng thí nghiệm Robot tiên tiến và Điều khiển thuộc Đại học California, San Diego.

Robot Isaac GR00T Reference Humanoid dự kiến được Unitree bán vào cuối năm 2026. NVIDIA và Unitree chưa công bố giá bán cũng như các chi tiết thương mại đầy đủ.

Robot hình người nằm ở đâu trong chiến lược của NVIDIA?

Huang trình bày robot hình người như một phương tiện đưa “AI vật lý” vào các ngành công nghiệp lớn, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe. Ông mô tả cơ hội kinh tế từ lĩnh vực này ở quy mô hàng nghìn tỷ USD.

Dự án cũng phù hợp với chiến lược rộng hơn của NVIDIA: cung cấp một nền tảng tính toán và phần mềm xuyên suốt từ trung tâm dữ liệu đến thiết bị tại chỗ. Theo cách công ty định vị, AI tác nhân—các hệ thống có thể tự lập kế hoạch và thực hiện chuỗi hành động—sẽ làm tăng nhu cầu về hạ tầng tính toán. NVIDIA muốn đáp ứng nhu cầu đó ở trung tâm dữ liệu bằng CPU Vera, đồng thời đưa AI đến các hệ thống cục bộ như máy tính AI dùng chip RTX Spark để chạy mô hình và tác nhân ngay trên thiết bị.

Trong bức tranh này, Isaac GR00T là đầu mút robot và AI hiện thân của cùng một chiến lược phần cứng-phần mềm: NVIDIA cung cấp năng lực tính toán, mô hình, công cụ mô phỏng và quy trình phát triển để AI có thể chuyển từ màn hình ra thế giới vật lý.

Mục tiêu chính là tạo ra một nền tảng chung cho các trường đại học và viện nghiên cứu tiến hành nghiên cứu về AI vật lý—các hệ thống AI có thể cảm nhận môi trường và thực hiện hành động trong thế giới thực.

Các phòng thí nghiệm có thể dùng robot để:

• Thu thập dữ liệu chuyển động và dữ liệu thao tác;
• Kiểm thử thuật toán điều khiển và nhận thức;
• Huấn luyện các chính sách thao tác vật thể và phối hợp giữa thao tác với chuyển động toàn thân;
• Mô phỏng, đánh giá rồi xác thực hành vi của robot trên phần cứng thật;
• Nghiên cứu các nhiệm vụ cần sự khéo léo của bàn tay con người.

Những ví dụ được đưa ra gồm lắp ráp máy tính, cầm nắm và điều chỉnh đồ vật, truyền dịch, chuẩn bị thức ăn, lau dọn và là quần áo. Đây đều là các công việc không chỉ yêu cầu robot đi lại mà còn phải dùng lực vừa đủ, nhận biết tiếp xúc và điều chỉnh ngón tay theo thời gian thực.

Ba bên đóng góp những gì?

Có thể hình dung hệ thống theo cách đơn giản: Unitree cung cấp cơ thể, Sharpa cung cấp đôi tay, còn NVIDIA cung cấp “bộ não” tính toán và phần mềm.

Thân robot: Unitree H2 Plus

Unitree H2 Plus là mẫu robot hình người có kích thước gần tương đương con người, cao khoảng 1,83 m và nặng khoảng 68 kg. Phần thân có 31 bậc tự do, cho phép robot thực hiện các chuyển động phức tạp ở phần thân và tay chân.

Bàn tay: Sharpa

Sharpa cung cấp bàn tay robot năm ngón có cảm biến xúc giác, với 22 bậc tự do cho mỗi bàn tay. Thiết kế này nhằm giúp robot cầm, xoay, điều chỉnh và sử dụng đồ vật linh hoạt hơn, đồng thời ghi nhận phản hồi vật lý trong quá trình tiếp xúc.

Tổng thể hệ thống có khoảng 75 bậc tự do nếu tính cả phần thân và hai bàn tay. Sự kết hợp này đặc biệt quan trọng với các bài toán như cầm vật dễ vỡ, lắp linh kiện hoặc thực hiện thao tác cần độ chính xác cao.

Năng lực tính toán: NVIDIA Jetson AGX Thor T5000

Robot được trang bị NVIDIA Jetson AGX Thor T5000, gồm:

• GPU NVIDIA Blackwell;
• CPU Arm 14 lõi;
• Bộ nhớ hợp nhất 128 GB;
• Hiệu năng AI tối đa 2.070 FP4 teraflop;
• Công suất có thể cấu hình từ 40 đến 130 watt.

NVIDIA cho biết phần cứng này đảm nhiệm xử lý cảm biến và suy luận AI ngay trên robot, giúp robot phản hồi theo thời gian thực thay vì phải phụ thuộc hoàn toàn vào máy chủ bên ngoài.

Vai trò của Sharpa và những gì công ty từng làm

Được thành lập năm 2024, Sharpa tập trung phát triển các bàn tay robot có độ khéo léo cao. Trong dự án Isaac GR00T, công ty không chỉ cung cấp phần cứng bàn tay mà còn góp phần tạo ra lớp phản hồi vật lý cần thiết để robot học cách thao tác.

Sharpa có hoạt động R&D tại Thượng Hải và vận hành kinh doanh tại California. Trước đó, công ty từng hợp tác với NVIDIA trong việc thu thập dữ liệu cho các mô hình nền tảng dành cho robot. Tại CES 2026, Sharpa đã trình diễn bàn tay robot của mình trong các màn chia bài blackjack và lắp chong chóng.

Phần mềm Isaac GR00T có gì?

Phần cứng được ghép với nền tảng phát triển mở Isaac GR00T của NVIDIA. Đây không chỉ là một mô hình AI đơn lẻ mà là một bộ công cụ bao phủ nhiều khâu trong quy trình phát triển robot, từ:

• Thu thập và tạo dữ liệu;
• Mô phỏng;
• Huấn luyện mô hình;
• Đánh giá kỹ năng;
• Triển khai lên robot thật.

NVIDIA cho biết các phòng thí nghiệm vẫn kiểm soát dữ liệu robot, dữ liệu huấn luyện, thông tin đo từ xa và nhật ký hệ thống. Kiến trúc dạng mô-đun cũng cho phép nhóm nghiên cứu sử dụng toàn bộ nền tảng hoặc chỉ tích hợp những thành phần cần thiết vào quy trình hiện có.

NVIDIA đồng thời dự kiến phát hành quy trình tham chiếu Isaac GR00T cho robot Unitree G1 trên GitHub và Hugging Face.

Vì sao các phòng thí nghiệm đại học cần một nền tảng chung?

Theo cách Jensen Huang mô tả, việc tự xây dựng một robot nghiên cứu hoàn chỉnh là “cực kỳ khó”. Một phòng thí nghiệm thường phải tự ghép nhiều thành phần khác nhau: thân robot, bàn tay, máy tính, hệ thống thu thập dữ liệu, trình mô phỏng và phần mềm điều khiển.

Huang gọi đây là bài toán “robot Frankenstein”—một hệ thống chắp vá từ nhiều bộ phận trước khi nhóm nghiên cứu có thể bắt tay vào vấn đề thật sự: dạy robot những kỹ năng mới.

Thiết kế tham chiếu Isaac GR00T tìm cách giải quyết nút thắt đó bằng cách chuẩn hóa nền tảng cơ bản. Khi nhiều nhóm nghiên cứu sử dụng phần cứng và quy trình tương đồng, họ có thể tập trung hơn vào phát triển, so sánh và đánh giá kỹ năng robot thay vì mất quá nhiều thời gian tích hợp hệ thống.

Ai sẽ sử dụng robot và khi nào có thể mua?

NVIDIA cho biết những đơn vị nghiên cứu ban đầu gồm:

• Ai2;
• ETH Zurich;
• Trung tâm Robot học Stanford;
• Phòng thí nghiệm Robot tiên tiến và Điều khiển thuộc Đại học California, San Diego.

Robot Isaac GR00T Reference Humanoid dự kiến được Unitree bán vào cuối năm 2026. NVIDIA và Unitree chưa công bố giá bán cũng như các chi tiết thương mại đầy đủ.

Robot hình người nằm ở đâu trong chiến lược của NVIDIA?

Huang trình bày robot hình người như một phương tiện đưa “AI vật lý” vào các ngành công nghiệp lớn, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe. Ông mô tả cơ hội kinh tế từ lĩnh vực này ở quy mô hàng nghìn tỷ USD.

Dự án cũng phù hợp với chiến lược rộng hơn của NVIDIA: cung cấp một nền tảng tính toán và phần mềm xuyên suốt từ trung tâm dữ liệu đến thiết bị tại chỗ. Theo cách công ty định vị, AI tác nhân—các hệ thống có thể tự lập kế hoạch và thực hiện chuỗi hành động—sẽ làm tăng nhu cầu về hạ tầng tính toán. NVIDIA muốn đáp ứng nhu cầu đó ở trung tâm dữ liệu bằng CPU Vera, đồng thời đưa AI đến các hệ thống cục bộ như máy tính AI dùng chip RTX Spark để chạy mô hình và tác nhân ngay trên thiết bị.

Trong bức tranh này, Isaac GR00T là đầu mút robot và AI hiện thân của cùng một chiến lược phần cứng-phần mềm: NVIDIA cung cấp năng lực tính toán, mô hình, công cụ mô phỏng và quy trình phát triển để AI có thể chuyển từ màn hình ra thế giới vật lý.