NVIDIA definiert einen Referenz-Humanoiden für Forschungslabore aus Unitree-Körper, Sharpa-Händen und Jetson-Thor-Rechner

NVIDIA möchte, dass Hochschullabore ihre Humanoiden nicht länger selbst zusammenbauen. Auf der GTC Taipei während der Computex stellte der Chipkonzern am 1. Juni 2026 den NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot vor, eine vollständig spezifizierte Forschungsplattform aus einem Unitree-Körper, Händen von Sharpa, NVIDIAs Jetson-Thor-Rechner und der Isaac-Software. Erhältlich sein soll das System ab Ende 2026 über Unitree. Einen Preis nannte NVIDIA nicht.

Die Basis bildet der Humanoide Unitree H2 Plus, laut NVIDIA knapp sechs Fuß (rund 1,83 Meter) groß und 150 Pfund (rund 68 Kilogramm) schwer, mit 31 Freiheitsgraden im Körper. An jedem Arm sitzt eine taktile Fünffingerhand Sharpa Wave mit 22 Freiheitsgraden, sodass der gesamte Roboter auf 75 Freiheitsgrade kommt. Die Armgelenke liefern bis zu 120 Newtonmeter, die Beingelenke bis zu 360 Newtonmeter. Die Nennlast der Arme liegt bei 7 Kilogramm, die Spitzenlast bei 15 Kilogramm.

Für die Wahrnehmung sorgen eine Stereokamera im Kopf mit 140 Grad horizontalem und 102 Grad vertikalem Sichtfeld, Kameras an den Handgelenken für die Nahmanipulation und eine inertiale Messeinheit. Gerechnet wird auf dem Modul Jetson AGX Thor T5000 mit einer Blackwell-GPU von 2.070 FP4-Teraflops, einer Arm-CPU mit 14 Kernen und 128 Gigabyte gemeinsamem Speicher bei einer zwischen 40 und 130 Watt einstellbaren Leistungsaufnahme. Ein Akku mit 15 Amperestunden und 0,972 Kilowattstunden reicht nach NVIDIA-Angaben für rund drei Stunden Betrieb. Hinzu kommen Ethernet, Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, USB, Mikrofon- und Lautsprecherarray sowie ein Not-Halt an der Fernbedienung.

Entscheidend ist die Software rund um die Mechanik. Forscher sollen mit Isaac Teleop Demonstrationsdaten aufzeichnen, mit den offenen Isaac-GR00T-Basismodellen Schlussfolgern und Mehrfachaufgaben umsetzen, in Isaac Sim und Isaac Lab simulieren, trainieren und Strategien bewerten und diese über die Middleware Isaac ROS auf Jetson Thor zur Echtzeitinferenz und Steuerung bringen. Derselbe Ablauf unterstützt den kleineren Unitree G1, ein G1-Referenzworkflow soll laut NVIDIA bald auf GitHub und Hugging Face erscheinen.

Als erste Nutzer nennt NVIDIA das Allen Institute for AI (Ai2), das Robotic Systems Lab der ETH Zürich, das Stanford Robotics Center und das Advanced Robotics and Controls Laboratory der UC San Diego. Vorstandschef Jensen Huang erklärte in der Mitteilung, Humanoide würden physische KI in die größten Industrien tragen, und der Referenzroboter gebe Forschern eine einheitliche offene Plattform. ETH-Professor Marco Hutter wird mit der Aussage zitiert, das Design verschaffe seinen Teams einen Humanoiden auf dem neuesten Stand. Auch Skild-AI-Chef Deepak Pathak kommt zu Wort.

Der Schritt folgt NVIDIAs bisheriger Robotikstrategie. Der Konzern verkauft Trainings-GPUs, Simulationssoftware und Bordrechner und veröffentlicht GR00T-Modelle mit offenen Gewichten, die Roboterkörper überlässt er Partnern. Das Referenzdesign schließt die Lücke dazwischen. Labore, die heute einen Unitree G1 oder H1 kaufen, Hände von Drittanbietern anbauen und die Integration selbst programmieren, können künftig eine auf NVIDIAs Werkzeuge abgestimmte Konfiguration bestellen.

Wettbewerber gehen anders vor. Google DeepMind entwickelt die Gemini-Robotics-Modelle und arbeitet mit Hardwarepartnern wie Boston Dynamics, verkauft aber keinen Standardroboter für Labore. Hugging Face fördert über LeRobot günstige offene Hardware. Chinesische Hersteller wie Unitree, AgiBot und Fourier beliefern Hochschulen ohnehin mit Humanoiden, Unitree erhält nun eine von NVIDIA unterstützte Produktlinie.

Für Europa hat die Beteiligung der ETH Zürich Gewicht. Das Robotic Systems Lab, aus dem ANYbotics hervorging, zählt zu den einflussreichsten Gruppen für Laufroboter. Wenn dort und an anderen Spitzenlaboren derselbe Körper, dieselben Hände und dieselbe Software laufen, entstehen Datensätze und Benchmarks, an denen sich europäische Hersteller wie NEURA Robotics, Humanoid aus London oder die Robotikaktivitäten von Schaeffler und Bosch messen lassen müssen. Für den Mittelstand stellt sich die Frage, ob seine Antriebe, Getriebe und Sensoren in solchen Referenzdesigns überhaupt vorkommen.

Offen bleibt manches. NVIDIA nennt weder Preis noch einen genaueren Liefertermin als Ende 2026 und äußert sich nicht zu Exportfragen beim Verkauf eines in China gefertigten Körpers an Einrichtungen in den USA und Europa. Drei Stunden Akkulaufzeit begrenzen lange Datensammlungen. Und wer sich auf den Stack eines Anbieters festlegt, wechselt später schwerer zu anderen Modellen oder Chips.