這不是一款消費性產品，而是一項研究工具：一個可直接購買、具備可重複性的藍圖，將全尺寸人形身體、高擬真雙手、強大的機載 AI 大腦和開放軟體堆疊融為一體，讓實驗室能少花時間造機器人，將更多精力投入在訓練機器人上。

單一平台，整合身體、雙手與大腦

Isaac GR00T 參考設計將三個硬體層級捆綁成一套整合系統 ：

• Unitree H2 Plus 機身 – 機器人身高近 6 英尺（約 180 公分），重約 150 磅（68 公斤）。身體提供 31 個自由度（DOF），手臂峰值扭力可達 120 牛頓米，腿部則為 360 牛頓米 。一顆 0.972 度電的電池可撐約 3 小時，頭部的立體視覺相機、手腕相機、陣列麥克風與喇叭則負責感知和語音互動 。
• Sharpa Wave 五指靈巧手 – 每隻手具備 22 個自由度，讓整個系統的自由度總數一舉來到 75 個 。這雙僅重 1.3 公斤的觸覺末端執行器，專為考倒多數人形機器人的精密任務而生：組裝電腦、操控手術器械，甚至注射點滴 。
• NVIDIA Jetson Thor 機載運算 – 核心是搭載 Blackwell 架構 GPU 的 Jetson AGX Thor 模組，能提供高達 2,070 TFLOPS 的 FP4 AI 運算效能 。它直接在機器人上運行完整的 Isaac GR00T 軟體疊層，涵蓋模擬、模型訓練到策略部署 。

由於設計完全開放，研究人員可自由修改硬體、在 NVIDIA Isaac Sim 中訓練自訂策略，並部署到實體上，不受限於單一廠商的生態系 。

為何「參考設計」如此關鍵？

「參考設計」一詞借鏡自智慧型手機產業。如同 Google 當年以 Android 參考設計，為製造商提供一個已知良好的起點，同時讓各廠能持續在其上創新，GR00T 平台的目標亦是為機器人實驗室建立一個共通基準 。

其終極目標是加速 「從模擬到真實」（sim-to-real）的技術轉移：先在高擬真的模擬環境中訓練操控策略，再將策略部署到完全相同的實體硬體上。如今，某實驗室開發出的行走控制器，極少能在另一台機器人上順利運作。NVIDIA 的賭注是，一個標準化的開放平台將能徹底改變此現況 。

該機器人預計在 2026 年底 提供給研究人員，部分消息指出確切時間可能落在 2026 年 10 月 。

五大頂尖實驗室已就位

五所頂尖機構已率先承諾採用此平台 ：

• 史丹佛大學（Stanford University）
• 蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）
• 艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for AI, AI2）
• 加州大學聖地牙哥分校 – 先進機器人與控制實驗室（UC San Diego）
• 東京大學 – JSK 機器人實驗室（University of Tokyo）

這些早期採用者橫跨美、歐、亞三大洲，使此平台一開始就具備了地理與研究取向上的多元性。

跨國合作背後的地緣政治弦外之音

此合作案有個值得玩味的潛台詞：一家美國晶片巨頭（NVIDIA）與中國頂尖硬體製造商（Unitree）以及一家新加坡元件廠（Sharpa）聯手，切入的正是處於商業野心與國安疑慮交會點的「先進機器人」領域 。這個橫跨東西的專案本質，在早期報導中便已是話題焦點 。

代理式 AI 與更大的 Computex 全景

GR00T 機器人僅是黃仁勳那場內容極其豐富的主題演講中的一環。他在 Computex 舞台上宣告 2026 年將是 「代理式 AI」（Agentic AI）之年——也就是能理解目標、自主行動的 AI 系統，將全面進駐整個運算疊層 。

除了機器人，主題演講中另外兩大重磅消息為 ：

• NVIDIA RTX Spark – 一款與聯發科（MediaTek）合作開發、基於 Arm 架構的全新超級晶片，旨在「重新發明個人電腦」，以驅動本機端的 AI 代理人，最高具備 20 個 CPU 核心與 6,144 個 CUDA 核心。
• Vera Rubin AI 基礎架構 – NVIDIA 的次世代資料中心平台，現已進入生產階段，專為應對大規模的代理式 AI 工作負載而設計。

從這個角度來看，Isaac GR00T 機器人正是代理式 AI 理念的物理化身：若軟體代理人將要能自主推理與行動，那麼讓它們能夠操控真實世界的硬體，就需要一個共通的開發平台。而 NVIDIA 剛剛推出了他們在此領域的第一號作品。

這不是一款消費性產品，而是一項研究工具：一個可直接購買、具備可重複性的藍圖，將全尺寸人形身體、高擬真雙手、強大的機載 AI 大腦和開放軟體堆疊融為一體，讓實驗室能少花時間造機器人，將更多精力投入在訓練機器人上。

單一平台，整合身體、雙手與大腦

Isaac GR00T 參考設計將三個硬體層級捆綁成一套整合系統 ：

• Unitree H2 Plus 機身 – 機器人身高近 6 英尺（約 180 公分），重約 150 磅（68 公斤）。身體提供 31 個自由度（DOF），手臂峰值扭力可達 120 牛頓米，腿部則為 360 牛頓米 。一顆 0.972 度電的電池可撐約 3 小時，頭部的立體視覺相機、手腕相機、陣列麥克風與喇叭則負責感知和語音互動 。
• Sharpa Wave 五指靈巧手 – 每隻手具備 22 個自由度，讓整個系統的自由度總數一舉來到 75 個 。這雙僅重 1.3 公斤的觸覺末端執行器，專為考倒多數人形機器人的精密任務而生：組裝電腦、操控手術器械，甚至注射點滴 。
• NVIDIA Jetson Thor 機載運算 – 核心是搭載 Blackwell 架構 GPU 的 Jetson AGX Thor 模組，能提供高達 2,070 TFLOPS 的 FP4 AI 運算效能 。它直接在機器人上運行完整的 Isaac GR00T 軟體疊層，涵蓋模擬、模型訓練到策略部署 。

由於設計完全開放，研究人員可自由修改硬體、在 NVIDIA Isaac Sim 中訓練自訂策略，並部署到實體上，不受限於單一廠商的生態系 。

為何「參考設計」如此關鍵？

「參考設計」一詞借鏡自智慧型手機產業。如同 Google 當年以 Android 參考設計，為製造商提供一個已知良好的起點，同時讓各廠能持續在其上創新，GR00T 平台的目標亦是為機器人實驗室建立一個共通基準 。

其終極目標是加速 「從模擬到真實」（sim-to-real）的技術轉移：先在高擬真的模擬環境中訓練操控策略，再將策略部署到完全相同的實體硬體上。如今，某實驗室開發出的行走控制器，極少能在另一台機器人上順利運作。NVIDIA 的賭注是，一個標準化的開放平台將能徹底改變此現況 。

該機器人預計在 2026 年底 提供給研究人員，部分消息指出確切時間可能落在 2026 年 10 月 。

五大頂尖實驗室已就位

五所頂尖機構已率先承諾採用此平台 ：

• 史丹佛大學（Stanford University）
• 蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）
• 艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for AI, AI2）
• 加州大學聖地牙哥分校 – 先進機器人與控制實驗室（UC San Diego）
• 東京大學 – JSK 機器人實驗室（University of Tokyo）

這些早期採用者橫跨美、歐、亞三大洲，使此平台一開始就具備了地理與研究取向上的多元性。

跨國合作背後的地緣政治弦外之音

此合作案有個值得玩味的潛台詞：一家美國晶片巨頭（NVIDIA）與中國頂尖硬體製造商（Unitree）以及一家新加坡元件廠（Sharpa）聯手，切入的正是處於商業野心與國安疑慮交會點的「先進機器人」領域 。這個橫跨東西的專案本質，在早期報導中便已是話題焦點 。

代理式 AI 與更大的 Computex 全景

GR00T 機器人僅是黃仁勳那場內容極其豐富的主題演講中的一環。他在 Computex 舞台上宣告 2026 年將是 「代理式 AI」（Agentic AI）之年——也就是能理解目標、自主行動的 AI 系統，將全面進駐整個運算疊層 。

除了機器人，主題演講中另外兩大重磅消息為 ：

• NVIDIA RTX Spark – 一款與聯發科（MediaTek）合作開發、基於 Arm 架構的全新超級晶片，旨在「重新發明個人電腦」，以驅動本機端的 AI 代理人，最高具備 20 個 CPU 核心與 6,144 個 CUDA 核心。
• Vera Rubin AI 基礎架構 – NVIDIA 的次世代資料中心平台，現已進入生產階段，專為應對大規模的代理式 AI 工作負載而設計。

從這個角度來看，Isaac GR00T 機器人正是代理式 AI 理念的物理化身：若軟體代理人將要能自主推理與行動，那麼讓它們能夠操控真實世界的硬體，就需要一個共通的開發平台。而 NVIDIA 剛剛推出了他們在此領域的第一號作品。