前言

Nvidia 已著手擴大對先進類人機器人的接觸，選定一家中國新創公司作為其首個完整整合研究系統的硬體合作夥伴。此項公告意味著一項刻意推進，正如執行長黃仁勳所稱的「實體 AI」，將機器人定位為以 AI 為驅動的新興重要領域。該合作將 Nvidia 的終端裝置 AI 硬體與軟體，與 Unitree（生產近六英尺類人機器人的製造商）的實體平台配對。目標是為大學和研究實驗室提供一套端到端的類人機器人方案，結合運算、模擬與機械元件，減少從零開始建構此類系統的複雜性與成本。

懶人包

此合作將 Unitree 近六英尺的 H2 類人機器人與 Nvidia 的 Jetson Thor 硬體及 Isaac GR00T 模型打包，打造現成的研究平台。 重點摘要： 目標對象為大學與實驗室，包含透過 Blackwell GPU 提供的先進終端裝置 AI，並採用 Sharpa 的機械手。此舉旨在將類人研究民主化，不再侷限於少數資金充裕的公司。

主體內容

Nvidia 宣布已選定 Unitree──一家中國類人機器人新創公司──作為該公司將交付給學術研究者的新型機器人系統的製造夥伴。該系統結合了 Unitree 的 H2 類人機器人平台──一台約六英尺、重約 150 磅的雙足機器──與 Nvidia 的 Jetson Thor 硬體，後者整合了公司最新的 Blackwell GPU 架構，以支援複雜的終端裝置人工智慧。Nvidia 將其以類人為重點的 AI 模型 Isaac GR00T 與模擬和資料生成工具打包，產出一個研究者可以部署而無需自行構建整個堆疊的連貫系統。

此套件也納入由新加坡 Sharpa 開發的機械手，使該平台具備靈巧的操作能力。Nvidia 將此產品定位為參考類人機器人，提供預先定義的配置，包括符合研究需求的自由度：手部與身體的多個關節設計，使能逼真、人性化的運動與操作。這種整合方法反映了 Nvidia 結合硬體、軟體與模擬以加速體現式 AI 研發的更廣泛策略。

黃仁勳對「實體 AI」的經濟潛力表達過明確看法，並預測其可能演變成數兆美元的市場。他強調，機器人領域將在未來幾年快速擴張，驅動因素包括運算、感測、驅動與 AI 模型的進步。透過生產一套交鑰匙式的研究平台，Nvidia 旨在降低大學與實驗室的進入門檻。黃仁勳指出，從零開始構建此類系統既複雜又昂貴，提供標準化的參考平台將使更廣泛的研究者能對類人機器人創新做出貢獻。

除了硬體之外，Nvidia 也在利用其軟體生態系──包括模擬工具、執行環境與資料生成堆疊──來支援類人模型的測試與訓練。這種全堆疊取向建立在 Nvidia 在 AI 運算及廣泛使用的 CUDA 軟體環境的優勢之上，使公司成為機器人研究的促成者，而非僅僅是晶片供應商。對研究機構而言，優勢顯而易見：團隊不需自行整合各種零散元件，而是收到已測試、協同運作的機器人、運算與軟體組合。

Unitree 擁有啟明創投等投資者，並在多方面為成長做準備。該公司已提交在上海科創板上市籌資的申請，尋求約 42 億人民幣（約 6.2 億美元）。Unitree 報告稱其超過 40% 的營收已來自中國以外，顯示具全球客戶基礎。與美國技術領導者 Nvidia 的合作，突顯了 Unitree 的國際野心以及機器人開發的跨境特性。

產品時程亦有討論：Unitree 升級版 H2 Plus 類人機器人預計在十月可得，Nvidia 代表強調研究實驗室將能購買。Nvidia 實體 AI 模擬副總裁 Rev Lebaredian 將此努力定調為民主化前沿的類人研究，讓更多機構能取得先進平台，而非僅集中於少數大型科技公司與資金雄厚的 AI 新創。

已有數個研究機構承諾使用此平台。列出之採用單位包括位於西雅圖的 Allen Institute for AI (Ai2)、瑞士的 ETH Zurich、史丹佛的機器人中心，以及加州大學聖地牙哥分校的先進機器人與控制實驗室。公開名單中初期批次未包含中國的研究機構。透過向這些知名實驗室出貨整合系統，Nvidia 與 Unitree 希望加速在類人能力上的實驗與跨機構合作。

儘管熱度十足，類人機器人仍處於商業化的早期階段。許多公司正在開發通用類人平台，但迄今大規模部署的 AI 驅動類人機器人仍有限，顯著的使用案例主要在像倉儲這類結構化環境。於家庭或公共空間的更廣泛採用面臨技術、安全、隱私與法規挑戰。處理這些問題需要在感知、可靠控制、健全的安全機制與周延的政策架構上有進一步進展。

Nvidia–Unitree 的合作凸顯了機器人與 AI 的若干策略性趨勢。首先，運算與機電整合的速度正在加快：現代機器人對高效能本地運算的依賴程度已與機械設計相當。其次，標準化研究平台的可得性可以壓縮開發週期並促進各實驗室間的可重複性。第三，企業與學術機構之間的全球合作正在形塑體現式 AI 的研究議程。

對研究者而言，新平台提供明顯的好處：降低工程負擔、可取得高效能的終端推論，並能使用模擬與資料工具生態系來支援模型開發與評估。對產業而言，此舉可能擴大投入類人議題的人才與機構基礎，潛在地加速創新，但隨著實體 AI 系統更接近實際應用場域，也會帶出關於部署與治理的新問題。

總結來說，Nvidia 決定與 Unitree 合作生產一套包裝式的類人研究系統，代表一種務實的轉向，旨在促成更廣泛參與實體 AI 研究。透過打包標準化硬體、強大的本地運算與完整的軟體堆疊，該合作目標是讓尖端的類人實驗對更多學術機構可及——這項發展可能加速進展，但隨著技術成熟，也需要對安全、倫理與實務限制保持審慎關注。

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