Świeżo po oficjalnym odsłonięciu 20 października, nowy humanoidalny robot Unitree H2 już robi furorę na konferencji IROS 2025 w Hangzhou w Chinach. Ten dwunożny bot, mierzący imponujące 180 cm wzrostu i ważący 70 kg, przyciąga wzrok nie tylko swoją zaskakująco realistyczną, choć nieco niepokojącą, “bioniczną twarzą”, ale także tym, czego najwyraźniej mu brakuje. Wstępne obserwacje i własne arkusze specyfikacji firmy sugerują, że Unitree mógł pójść śladem Tesli, rezygnując z drogich sensorów LiDAR na rzecz “Humanoidalnej Kamery Binokularnej o Szerokim Polu Widzenia”.
H2 to ewolucja poprzedniego modelu H1 firmy, mogąca pochwalić się 31 stopniami swobody i nowo potwierdzonymi 2 stopniami swobody szyi, co pozwala na bardziej subtelne ruchy głowy. Ta zwiększona elastyczność była w pełni widoczna w filmach promocyjnych, pokazujących robota wykonującego sztuki walki i układy taneczne z niepokojącą płynnością. Chociaż Unitree ma historię rozwijania własnego 4D LiDAR dla swoich robotów czworonożnych, decyzja o pominięciu go w ich flagowym humanoidalnym modelu jest znaczącym i prawdopodobnie oszczędnym posunięciem. Wyraźnie widać, że skupiono się na AI opartej na wizji, a “mózg” H2 zasilany jest kombinacją procesorów Intel Core i5/i7 oraz obsługuje do trzech modułów Nvidia Jetson Orin NX dla deweloperów.
Dlaczego to ważne?
Unitree składa śmiałą deklarację, stawiając na zaawansowane widzenie komputerowe zamiast na “kołdrę bezpieczeństwa” branży, czyli LiDAR. To “podejście Tesli” mogłoby drastycznie obniżyć cenę H2, potencjalnie przyspieszając adopcję humanoidów ogólnego przeznaczenia, jeśli — i to jest WIELKIE jeśli — ich oprogramowanie będzie w stanie niezawodnie nawigować w złożonych środowiskach, używając wyłącznie kamer. Produkując większość kluczowych komponentów we własnym zakresie, od silników po sensory, Unitree już teraz ma znaczącą przewagę kosztową. Jeśli ich system oparty wyłącznie na wizji okaże się niezawodny, może to zmusić konkurentów do ponownego przemyślenia ich polegania na drogich zestawach czujników, przesuwając cały ciężar uwagi branży z kosztownego sprzętu na brutalną złożoność percepcji opartej na AI.
