NVIDIA, Unitree và Sharpa vừa trao cho robot hình người một bản thiết kế tiêu chuẩn

• Khung máy Unitree H2 Plus – Robot cao gần 1m80 và nặng khoảng 68 kg. Thân máy cung cấp 31 bậc tự do (DOF) với mô-men xoắn cánh tay tối đa 120 N·m và mô-men xoắn chân 360 N·m . Pin dung lượng 0,972 kWh cho phép hoạt động trong khoảng ba giờ, cùng camera stereo gắn trên đầu, camera cổ tay, dãy micro và loa đảm nhiệm khả năng nhận thức và tương tác giọng nói .
• Đôi tay năm ngón Sharpa Wave – Mỗi bàn tay bổ sung 22 bậc tự do, nâng tổng số bậc tự do của hệ thống lên 75 . Chỉ nặng 1,3 kg mỗi bên, các cơ cấu tác động cuối xúc giác và khéo léo này được thiết kế cho những nhiệm vụ chính xác mà hầu hết robot hình người gặp khó khăn: lắp ráp máy tính, xử lý dụng cụ phẫu thuật hoặc đặt kim truyền tĩnh mạch (IV) .
• Máy tính tích hợp NVIDIA Jetson Thor – Trung tâm là mô-đun Jetson AGX Thor với GPU kiến trúc Blackwell, mang lại hiệu suất AI lên tới 2.070 TFLOPS (FP4) . Nó chạy toàn bộ kho phần mềm Isaac GR00T – mô phỏng, huấn luyện mô hình, triển khai chính sách – trực tiếp trên robot .

Bởi vì thiết kế là mở hoàn toàn, các nhà nghiên cứu có thể sửa đổi phần cứng, huấn luyện các chính sách tùy chỉnh trong NVIDIA Isaac Sim và triển khai chúng trên thiết bị vật lý mà không bị bó buộc vào hệ sinh thái của một nhà cung cấp duy nhất .

Tại sao một thiết kế tham chiếu lại quan trọng

Thuật ngữ “thiết kế tham chiếu” được mượn từ ngành công nghiệp điện thoại thông minh. Giống như các điện thoại tham chiếu Android của Google đã cung cấp cho các nhà sản xuất một điểm khởi đầu tốt đã được kiểm chứng, đồng thời cho phép họ đổi mới trên nền tảng đó, nền tảng GR00T nhằm mục đích cung cấp cho các phòng thí nghiệm robot một đường cơ sở chung .

Mục tiêu là đẩy nhanh quá trình chuyển giao từ mô phỏng sang thực tế (sim-to-real): huấn luyện các chính sách thao tác trong mô phỏng có độ trung thực cao, sau đó chạy chúng trên phần cứng vật lý giống hệt. Ngày nay, một bộ điều khiển chuyển động được phát triển trong phòng lab này hiếm khi hoạt động trên robot của phòng lab khác. Đặt cược của NVIDIA là một nền tảng mở, được tiêu chuẩn hóa sẽ thay đổi điều đó .

Robot sẽ được cung cấp cho các nhà nghiên cứu vào cuối năm 2026, với một số nguồn tin cho biết khung thời gian phát hành là tháng 10 năm 2026 .

Năm phòng thí nghiệm đã sẵn sàng tham gia

Năm tổ chức danh tiếng đã cam kết sử dụng nền tảng này :

• Đại học Stanford
• ETH Zurich
• Viện Trí tuệ Nhân tạo Allen (AI2)
• UC San Diego – Phòng thí nghiệm Điều khiển và Robot Tiên tiến
• Đại học Tokyo – Phòng thí nghiệm Robot JSK

Những đơn vị áp dụng sớm này trải dài khắp Mỹ, Châu Âu và Châu Á, ngay lập tức mang lại sự đa dạng về mặt địa lý và nghiên cứu cho nền tảng.

Chiều kích địa chính trị

Một ẩn ý đáng chú ý là chính mối quan hệ hợp tác này. Một gã khổng lồ chip của Mỹ (NVIDIA) đang hợp tác với một nhà sản xuất phần cứng hàng đầu Trung Quốc (Unitree) và một công ty linh kiện Singapore (Sharpa) trong một lĩnh vực – robot tiên tiến – nằm ngay tại giao điểm giữa tham vọng thương mại và mối quan ngại về an ninh quốc gia . Bản chất xuyên biên giới của dự án là một chủ đề đáng bàn luận trong các bài báo đầu tiên .

AI Tác tử và bức tranh toàn cảnh tại Computex

Robot GR00T là một phần của một bài phát biểu quan trọng rộng lớn hơn nhiều. Ông Huang đã sử dụng sân khấu Computex để tuyên bố năm 2026 là năm của “AI tác tử” (agentic AI) – những hệ thống AI tự chủ, hướng đến mục tiêu, hoạt động trên toàn bộ chồng máy tính .

Ngoài robot, hai thông báo lớn khác từ bài phát biểu là :

• NVIDIA RTX Spark – Một siêu chip dựa trên kiến trúc Arm mới (phát triển cùng MediaTek) nhằm mục đích “tái định nghĩa PC” cho các tác tử AI cục bộ, với tối đa 20 lõi CPU và 6.144 lõi CUDA.
• Cơ sở hạ tầng AI Vera Rubin – Nền tảng trung tâm dữ liệu thế hệ tiếp theo của NVIDIA, hiện đang được sản xuất, được thiết kế dành riêng cho khối lượng công việc AI tác tử ở quy mô lớn.

Trong bối cảnh đó, robot Isaac GR00T là hiện thân vật lý của luận đề về AI tác tử: nếu các tác tử phần mềm sẽ tự suy luận và hành động, thì phần cứng cho phép chúng thao tác với thế giới thực cần một nền tảng phát triển chung. NVIDIA vừa xuất xưởng nền tảng đầu tiên của mình.