Viimati värskendatud: 12. juunil 2026

Tööstusrobootikas kasutatav tehisintellekt: kuidas nägemise-keele-tegevuse mudelid muudavad robotite programmeerimist

Kehastunud tehisintellekt viitab masinintellektile, mis tajub oma keskkonda andurite kaudu, arutleb nähtu üle ja genereerib füüsilisi toiminguid – kõik ühe ühtse mudeli piires. Tehaserobotites on see oluline, kuna nägemise-keele-tegevuse (VLA) mudel suudab tõlgendada suulist käsku, tuvastada tundmatu osa ja käivitada manipuleerimisjada ilma rida-realt programmeerimata. 2026. aasta seisuga on mitu uurimisplatvormi liikunud laboridemonstratsioonidest varajasteks tööstuslikeks katseprojektideks, muutes inseneride arusaama paindlikust automatiseerimisest. EVST tootetaseme suuna kohta humanoidrobotite, osavate käte, neljajalgsete robotite ja kehastunud tehisintellekti andmekogumise osas vaata... EVST kehastunud tehisintellekti lahendused.

Viimati värskendatud: 12. juunil 2026

-

Robotiprogrammeerimise areng: õppeseadmest alusmudeliteni

Tehaserobotite programmeerimine on läbinud neli äratuntavat põlvkonda, millest igaüks vahetab erineva piirangu erineva võimekuse vastu.

Esimene põlvkond töötas õppepuldil. Insener liigutas robotit telghaaval igale teekonnapunktile, salvestas positsioonid ja pani need kokku kontrollerisse salvestatud liikumisprogrammi. Trajektoori muutmine pärast liinivahetust tähendas iga teekonnapunkti käsitsi uuesti õpetamist. Suuremahulise ja fikseeritud geomeetriaga tootmise puhul (näiteks autokere keevitamine) toimis see lähenemisviis hästi. Kõige puhul, mis nõudis sagedasi tootevahetusi, oli see kulukas.

1990. aastatel ilmusid võrguühenduseta programmeerimise (OLP) tööriistad, näiteks RoboDK, KUKA.Sim ja ABB RobotStudio, mis võimaldasid inseneridel 3D CAD-keskkonnas robotite trajektoore määratleda ja koodi erinevatele kontrolleribrändidele järeltöödelda. Seadistusaeg lühenes päevadelt tundidele ja trajektoori optimeerimine sai võimalikuks juba enne esimest füüsilist tsüklit. Simuleeritud mudeli ja füüsilise paigalduse vaheline erinevus (kalibreerimisviga, kaabli rippumine, kinnitusdetailide tolerantsid) jäi püsivaks probleemiks, kuid OLP on tänapäeval enamiku tootmisüksuste standardne lähenemisviis.

Kolmanda lainena tekkisid oskuste teegid. Tarnijad ja integraatorid pakkisid pakendatud korduvkasutatavaid liikumisprimitiive, prügikasti valiku oskuse, auku sisestamise oskuse ja õmblus-keevituse oskuse, mida sai konfigureerida parameetritega, mitte nullist ümber programmeerida. Näiteks nägemisega juhitav prügikasti valiku oskus muutus kuude pikkusest kohandatud projektist konfigureeritavaks mooduliks. Sellegipoolest tuli iga oskus selgesõnaliselt luua ja oskused ei üldistunenud: ühe detaili geomeetria peal treenitud prügikasti valiku oskus ebaõnnestus oluliselt erineva detaili kuju korral.

VLA mudelid esindavad neljandat lainet. Selle asemel, et kodeerida käitumist selgesõnaliste teekonnapunktide või parameetritega primitiividena, õpivad VLA mudelid robotite demonstratsioonide ja üldise visuaalse andmestiku suurtest andmekogumitest, kuidas kaardistada (pilt, keelejuhis) paare otse (roboti tegevuse) väljunditeks. Mudel üldistab objektide, valgustingimuste ja juhiste fraaside kaupa viisil, mida oskuste teegid ei suuda, sest üldistus on kaaludesse sisse kirjutatud, mitte käsitsi kodeeritud.

Determinismilünk on oluline tööstuskeskkonnas. Õpetamisega seotud programm täidab igas tsüklis täpselt sama rada; VLA mudel valib iga järeldusetapis toimingute jaotuse. Ülesannete puhul, kus tsüklitevaheline varieeruvus on vastuvõetav (juhuslikult paigutatud üksuste valimine), on see hallatav. Ülesannete puhul, kus tuhandete tsüklite jooksul on vaja alla millimeetri korduvust, säilitavad klassikalised meetodid struktuurilise eelise, mille kaotamise nimel VLA arendajad aktiivselt töötavad.

-

Mis on VLA mudelid: arhitektuur lihtsas keeles

Nägemis-keel-tegevusmudel on närvivõrk, mis võtab sisendiks visuaalseid vaatlusi ja loomulikus keeles antud juhiseid ning toodab väljundina roboti tegevusi – ühtse otsast lõpuni mudeli, mitte eraldi nägemis-, planeerimis- ja juhtimismoodulite torujuhtme.

Kolm arhitektuurilist komponenti on:

Visioonikooder. Eeltreenitud nägemistransformaator (ViT) ehk konvolutsiooniline selgroog töötleb kaamerapilte ja kodeerib need tihedateks tunnuste esitusteks. Enamikus praegustes VLA-disainides initsialiseeritakse see kodeerija suurest nägemiskeele mudelist (VLM) ja seejärel peenhäälestatakse robotiandmete põhjal. Eeltreenitud selgroo kasutamine on oluline, sest see annab mudelile üldised visuaalsed prioriteedid, arusaama sellest, mis on kast ja milline näeb välja käepide, enne kui see üldse roboti demonstratsiooni näeb.

Keele kodeerija. Tekstimuundur kodeerib käsu („vali punane klots ja aseta see vasakpoolsesse prügikasti“) märgijadaks, millele seejärel suunatakse visuaalsed tunnused. Risttähelepanu tähendab siin seda, et mudel saab vaadata, millised pildi osad on käsu küsimuse seisukohast kõige olulisemad. See ei töötle nägemist ja keelt eraldi silodes.

Tegevuspea. Kombineeritud esitus dekodeeritakse roboti toiminguteks. Toiminguid saab esitada efektorelementide deltadena (liigutage haaratsit 2 cm paremale, sulgege haarats), liigendnurkadena või tokeniseeritud toimingute tükkidena. Toimingute tokeniseerimine, kus diskreetset toimingukasti käsitletakse keeletokenina, võimaldas varajastel VLA-töödel olemasolevaid LLM-arhitektuure robootika jaoks täpsustada ilma uut toimingudekoodrit nullist ehitamata. Uuemad disainilahendused kasutavad difusioonipõhiseid toimingupäid, mis loovad sujuvamaid ja pidevamaid trajektoore ning käsitlevad multimodaalseid toimingute jaotusi paremini kui puhas tokenite klassifitseerimine.

Koolitus järgneb käitumise kloonimisele baasil: mudelit treenitakse jäljendama ekspertide demonstratsioone juhendatud õppe kaudu (vaatlus, tegevus) paaridel. Mõned süsteemid lisavad simulatsioonis kihtidele tugevdusõpet inimese tagasisidest (RLHF) või online-RL-ist, et parandada töökindlust rohkem, kui imitatsioon üksi saavutada suudab. Simulatsiooni ja reaalsuse vaheline lõhe ehk jõudluse langus, kui simulatsioonis treenitud poliitika kantakse üle füüsilisele robotile, on endiselt üks aktiivsemaid uurimisprobleeme. Domeeni randomiseerimine (tekstuuride, valgustuse, objektide pooside ja füüsikaliste parameetrite juhuslik varieerimine simulatsioonitreeningu ajal) on kõige laialdasemalt kasutatav leevendustehnika.

-

Peamised uurimistöö verstapostid

VLA valdkond on kiiresti arenenud. Järgnev tabel hõlmab platvorme, millele tööstusrobotite aruteludes 2026. aasta alguse seisuga enim viidatakse.

Tööstuslikku rakendatavust hindavate inseneride jaoks väärivad mõned verstapostid suuremat tähelepanu.

2023. aasta artiklis „RT-2: Nägemis-keele-tegevuse mudelid edastavad veebiteadmisi robotjuhtimisele“ (Brohan jt, Google DeepMind) kirjeldatud RT-2 näitas, et nägemiskeelega eelkoolitatud selgroost (PaLI-X, PaLM-E) initsialiseeritud mudel suudab veebipõhise treeningu kontseptsioone kombineerides teostada ülesandeid, milleks seda pole kunagi otseselt koolitatud. Artikkel näitas, et mudeli ulatus korreleerus üldistamisega, mis suurendas tööstusharu huvi suurte alusmudelite kasutamise vastu robotipoliitika selgroona.

OpenVLA (Kim jt, 2024) pakkus prismaatilisel VLM-il põhinevat täielikult avatud alternatiivi 7 miljardi parameetriga, näidates RT-2-ga konkurentsivõimelist jõudlust murdosa arvutuskuludest ning võimaldades akadeemilistel ja tööstusteadlastel kohandatud ülesannete andmeid peenhäälestada. OpenVLA artikli (arxiv:2406.09246) kohaselt edestas OpenVLA pärast peenhäälestamist RT-2-7B-d 73% BridgeV2 hindamisülesannetes.

NVIDIA GR00T N1, mis avalikustati GTC 2025-l, on humanoidne alusmudel, mida treenitakse NVIDIA Cosmose ja Isaac Labi teleoperatsiooniandmete, videoandmete ja sünteetiliste andmete segu abil. NVIDIA avaldas GR00T N1 kaalud avalikult, muutes selle üheks esimeseks humanoidrobotite alusmudeliks, mis on saadaval väliseks peenhäälestamiseks. Kaasnev Isaac GR00T Sim2Real torujuhe ühendab simulatsioonitreeningu füüsilise juurutamisega domeeni randomiseerimise kaudu Isaac Labis.

Füüsilise Intelligentsuse π0 kasutab diskreetse märgiklassifikatsiooni asemel voolu sobitavat tegevuspead, mis loob sujuvamad trajektoorid ja käsitleb mitmeastmelisi ülesandeid, nagu rõivaste voltimine või objektide kokkupanek mitme järjestikuse sammuga. Arhitektuur ühendab eelnevalt treenitud VLM-i selgroo difusioonstiilis tegevusdekoodriga, mis on tingimuseks keele- ja nägemismärkidele.

Humanoidil Figure 02 asuv Figure AI Helix kasutab kahe mudeli lähenemisviisi: kõrgetasemeline VLM tegeleb stseeni mõistmise ja käskude parsimisega, samas kui madala taseme sensoorne mootormudel täidab mootorikäsklusi juhtsagedusel. Süsteem demonstreeris reaalajas kahe käega manipuleerimist, sorteerides esemeid kategooriatesse hääljuhiste põhjal, BMW Spartanburgi tehases 2025. aastal.

Tesla FSD-lt Optimusele ülemineku kanal väärib märkimist kui tööstusharu mastaabis andmeeeliseid pakkuv strateegia. Tesla olemasolev autopark genereerib FSD jaoks miljardeid kilomeetreid reaalseid visuaalseid andmeid. Sisemine hüpotees on, et autonoomse sõidu jaoks välja töötatud hõivatusvõrgu esitused ja videoennustuse arhitektuurid saavad üle kanduda Optimuse robotite õppimisse, kuigi avalikud tehnilised üksikasjad on endiselt piiratud.

-

Tööstusliku kasutuse valmisolek

Mitte kõik tehaseülesanded ei ole VLA-meetoditele võrdselt sobivad. Peamised muutujad on: tolerantsinõuded, detailide valik, rikke maksumus ja see, kas sihtülesande jaoks on võimalik koguda piisavalt demonstratsiooniandmeid.

Prügikastide komplekteerimine ja sega-SKU-de käitlemine on lühiajaliselt kõige sobivamad variandid. Objektide asendid on juhuslikud, osade tüübid varieeruvad ning komplekteerimata jätmise või väikese mahajäämuse hind on madal. Covarianti RFM-1 on just selle ülesande jaoks e-kaubanduse täitmiskeskustes kasutusele võetud. Valdkonna tähelepanekute kohaselt konfigureeritakse klassikalise 3D-nägemisega sega-SKU-de konteinerite komplekteerimine tavaliselt SKU-tüübi järgi, kusjuures ümberlülitamine nõuab tundidepikkust kalibreerimist. Üldmudel suudab käsitleda uusi esemeid ilma esemepõhise konfiguratsioonita, millel on jaemüügi täitmismeetodites tavalise ümberlülitussageduse juures reaalne majanduslik väärtus.

Paindlik kokkupanek on vaidlustatum valdkond. Monteerimisülesanded nõuavad sageli alla millimeetri sisestamise täpsust ja järjepidevat jõu rakendamist. Need on valdkonnad, kus praeguse VLA tegevuse valimi stohhastiline olemus tekitab hälbeid, mis võivad ületada protsessi tolerantse. Varased katseprojektid on suunatud lõdvema tolerantsiga montaažietappidele (kaabli suunamine, klõpskinnitusega klambrid), säilitades samal ajal deterministliku liikumise kitsa tolerantsiga sisestamiste jaoks.

Kvaliteedikontroll on osaliselt lahendatud probleem olemasolevate 2D/3D nägemissüsteemidega, kuid seda vaadatakse uuesti läbi VLA-stiilis arhitektuuridega, kuna keelepõhiseid mudeleid saab suunata erinevat tüüpi defektide kontrollimiseks käskude muutmise kaudu, selle asemel et spetsiaalset klassifikaatorit ümber õpetada.

Ümberlülituse vähendamine on peamine väärtuspakkumine. Tootmisliin, mis töötab vahetuse kohta 50 SKU-d, millest igaüks nõuab erinevaid valimispunkte ja paigutuseesmärke, nõuab praegu kas iga SKU jaoks eraldi roboteid või aeganõudvat ümberprogrammeerimist. VLA-võimelist rakku saaks teoreetiliselt ümber suunata keelejuhise muutmise teel. Praktikas vajavad praegused mudelid ülesandepõhiste demonstratsioonide puhul peenhäälestamist isegi siis, kui kasutatakse tugevat eelnevalt treenitud selgroogu. Nullpunkti üldistamine tööstuslikele täppisülesannetele on endiselt haruldane.

Praktikas näevad VLA pilootprojektide hindamisel kiireimaid tulemusi insenerid, kes keskenduvad ülesannetele, kus: (a) on suur detailide mitmekesisus, (b) lahtised tolerantsid (>0.5 mm), (c) on olemasolev andmekogumise infrastruktuur (kaugoperatsiooniseadmed või demonstratsioonisalvestus) ja (d) on valmis käsitlema VLA komponenti ülesannete valiku ja jämeda liikumise kihina, kus klassikaline kontroller tegeleb peenhäälestusega.

-

VLA aastal 2026: kus tootmispilootprojektid tegelikult seisavad

2026. aasta keskpaigaks jääb valdkonna määravaks tunnuseks lõhe veenva VLA demonstratsiooni ja tootmisse rakendamise vahel. Tööstuslike pilootprojektide muster on järjepidev: piiratud tegevusruumiga nägemisjuhitud ülesanded, nagu prügikastide komplekteerimine, komplekteerimine ja kontroll, on muutumas rutiinseks kasutuseks, samas kui avatud manipuleerimine struktureerimata lahtris on endiselt pigem uurimis- ja piloottegevus kui tootmisliiniks valmis võimekus.

Tööstusharu tähelepanekute kohaselt seavad selle piiri kolm praktilist piirangut. Esiteks, andmed: VLA-poliitika vajab endiselt sadu ülesandespetsiifilisi demonstratsioone reaalsetest osadest ja tööriistadest, millega see kokku puutub, ning need andmed ei eksisteeri enne, kui keegi need rajatises kogub. Teiseks, valideerimine: õpitud poliitika, mis õnnestub 95% ajast, on laboris muljetavaldav ja vastuvõetamatu liinil, mis töötab tuhandeid tsükleid vahetuses, seega on ohutuse ja aktsepteerimise latt palju kõrgem, kui demomeetrid näitavad. Kolmandaks, integreerimine: mudel on kasulik ainult siis, kui see on mähitud lahtri ohutuse, kinnitusdetailide ja vigade taastamise loogikasse, mida klassikaline automatiseerimine juba pakub.

Tootja jaoks on see implikatsioon käsitleda VLA-d olemasoleva automatiseerimisbaasi laiendusena, mitte selle asendajana. 2026. aasta kõrgeima tulususega esimene samm on tootmisvalmis visioonipõhine ülesanne, mis jäädvustab ka kasutatavaid ülesandeandmeid, seega toimub lõplik üleminek laiemale VLA-põhisele paindlikkusele teie enda protsesside põhjal. Selle järjestuse operatiivse versiooni leiate siit. Kehastatud tehisintellekt vs traditsioonilised tööstusrobotid ja kus esmalt pilootida, Tehisintellekt tööstustootjatele: kasutusjuhud, investeeringutasuvus ja kus katsetada.

Andmenõuded: miks andmed on pudelikaelaks

VLA koolituse kolm peamist andmeallikat on teleoperatsioonide demonstratsioonid, simulatsioonidest saadud sünteetilised andmed ja internetivideo.

Teleoperatsioonide demonstratsioonid, kus inimene juhib robotit haptilise liidese või eksoskeleti kaudu, samal ajal kui süsteem salvestab liigeste olekuid ja kaameravooge, on kõrgeima kvaliteediga andmeallikas, kuna need jäädvustavad reaalset roboti dünaamikat, reaalsete objektide interaktsioone ja reaalset andurite müra. Need on ka kallid: valdkonna tähelepanekute kohaselt maksab uudse manipuleerimisülesande jaoks kasutatava demonstratsiooniandmestiku kogumine umbes 10–100 tundi operaatori aega ülesande variandi kohta, tunnihinnaga, mis sisaldab operaatori palka, roboti aega ja andmetöötlust. Nii füüsiline intelligentsus kui ka figuurne tehisintellekt on just sel põhjusel loonud suured sisemised teleoperatsioonide meeskonnad.

Füüsikasimulaatorites (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN) genereeritud sünteetilised andmed võimaldavad paralleelset andmete kogumist suures mahus, kus sajad simuleeritud robotid koguvad andmeid samaaegselt, kuid see kannatab simulatsiooni ja reaalsuse vahelise lõhe all. Renderdatud stseenide visuaalne välimus erineb reaalsetest kaamerapiltidest ja simuleeritud kontaktfüüsika vastab harva reaalse maailma hõõrdumisele, deformatsioonile ja libisemisele. Domeeni randomiseerimine katab selle lõhe osaliselt, treenides tekstuuride, valgustuse, masside ja hõõrdetegurite juhuslike variatsioonide põhjal, kuid see ei kõrvalda seda. NVIDIA Cosmos, GR00T-ga koos välja antud maailma alusmudel, on loodud genereerima füüsiliselt usutavaid sünteetilisi treeningvideoid, mis on fotorealistlikumad kui traditsiooniline renderdamine, ja seda hinnatakse andmete täiustamise tööriistana.

Internetivideo ehk miljardid tunnid inimmanipulatsiooni materjali YouTube'is ja sarnastel platvormidel on andmeallikas, mis algselt ajendas VLM-i selgroogvõrkude kasutamist robootikas. Veebivideote abil eelnevalt treenitud mudel on näinud käsi esemeid üles korjamas, mööblit kokku panemas, süüa tegemas ja tööriistu käsitsemas, kuigi need videod ei sisalda roboti tegevuste silte. Hüpotees on, et see üldine manipuleerimise tundmine kandub peenhäälestamise kaudu roboti juhtimisele. RT-2 oli selle hüpoteesi selgeim demonstratsioon ulatuslikus ulatuses.

Rahvusvahelise Robootika Föderatsiooni (IFR) 2025. aasta maailma robootikaaruande kohaselt püstitasid tööstusrobotite paigaldused maailmas 2024. aastal uue rekordi, paigaldades üle 590 000 seadme. EVST vastab suuremahulistele tööstuslike juurutamise nõudmistele oma täismahulise kandevõimega portfelliga, alates 3 kg XR-seeria kobotidest kuni 800 kg QJAR rasketööstuse käteni, pakkudes integraatoritele riistvaraplatvormi, mis on võimeline käitama nii klassikalisi deterministlikke kontrollereid kui ka küpsemaks muutudes VLA-ga genereeritud liikumissihtmärke erinevates tootmiskeskkondades.

-

Riistvara mõjud

VLA-järelduse käitamine tootmiskeskkonnas nõuab riistvara, mis erineb oluliselt klassikalistest robotikontrolleritest.

Tüüpiline tööstusroboti kontroller käivitab 1 kHz ühendusruumi juhtimisahela deterministlikus reaalajas operatsioonisüsteemis. Arvutuseelarve on piiratud ja ajastus on rangelt reaalajas. VLA järeldus seevastu töötab GPU-l: RT-2 skaala (55B parameetriga) mudel nõuab mitut tipptasemel GPU-d ja tekitab toiminguid 1–3 Hz järeldussagedusel. 7B parameetriga mudel, näiteks OpenVLA, saab töötada ühel tarbijaklassi GPU-l sagedusel 6–10 Hz. Paljude manipuleerimisülesannete jaoks on 10 Hz toimingu väljund piisav; kiireks kokkupanekuks või dünaamiliseks püüdmiseks see ei ole.

Enamik meeskondi koondub kahetasandilisele hierarhiale: VLA mudel töötab GPU arvutussõlmel (AGV-l, robotibaasis või lähedal asuvas servaserveris) ja väljastab kõrgetasemelisi tegevussihtmärke sagedusel 5–15 Hz. Tavapärane reaalajas kaasprotsessor, roboti olemasolev ühiskontroller, interpoleerib neid sihtmärke sagedusel 1 kHz ja jõustab pöördemomendi piirangud, kokkupõrke vältimise ja ühisruumi piirangud. See eraldamine säilitab juhtimiskihis determinismi ja ohutuse, võimaldades samal ajal VLA kihil käsitleda taju ja ülesandetasandi arutluskäiku.

Ka andurite nõuded muutuvad. VLA mudelid tarbivad peamiselt RGB-kaamerate vooge ja enamik uusimaid uuringuid kasutab ühte või kahte randme- ja baaskaamerat. Sügavusandurid parandavad manipuleerimise täpsust, eriti segamini asetsevate stseenide puhul, kuid sügavusandmed tuleb projitseerida mudeli poolt arusaadavasse pildiruumi. Tööstuslikuks kasutamiseks peavad kaamerad vastama töökeskkonna sissetungikaitse standarditele: vähemalt IP65 üldise tootmise jaoks, IP68 loputus- või plahvatusohtliku atmosfääri tsoonide jaoks.

-

Simulaatori pool

Enne füüsilise riistvara kaasamist toimub VLA arendus enamasti simulatsiooni abil. Praeguses uurimismaastikul domineerivad neli simulaatorit.

NVIDIA Isaac Lab (mis on loodud Isaac Simi baasil, mis omakorda põhineb USD-l ja PhysX-il) on optimeeritud laiaulatuslikuks paralleelseks treenimiseks NVIDIA GPU-del. Ühel DGX-sõlmel saab samaaegselt töötada tuhandeid simuleeritud keskkondi, mistõttu on praktiline koguda miljoneid demonstratsioonitrajektoore päevade, mitte kuude jooksul. Isaac Lab on GR00T peamine treeningkeskkond.

MuJoCo (nüüd avatud lähtekoodiga, mida haldab DeepMind) on akadeemiliselt kõige laiemalt kasutusele võetud. Selle kontaktide lahendaja on robootika manipuleerimise ülesannete jaoks hästi valideeritud ning seda kasutavad sellised võrdlusalused nagu RoboSuite ja Adroit. Enamik avaldatud VLA-artikleid esitab tulemusi MuJoCo-põhiste võrdlusaluste põhjal, muutes selle sisuliselt võrdlusstandardiks.

NVIDIA Cosmos on uuem maailma alusmudel, mis genereerib teksti- või pildiülesannetest füüsiliselt usutavaid videoid. Traditsioonilise simulaatori asemel uuritakse seda sünteetilise andmete genereerimise tööriistana, mis genereerib treeningvideoid robotitega manipuleerimise stsenaariumidest, mille füüsiline kogumine või klassikalise graafikaga renderdamine oleks kulukas.

UC San Diegos välja töötatud SAPIEN on eriti tugev liigendatud objektide manipuleerimisel: sahtlite avamine, ventiilide keeramine, seadmete käsitsemine. Selle liigendatud objektide andmekogumit (PartNet-Mobility) on laialdaselt kasutatud objektide kättesaadavust hõlmavate ülesannete manipuleerimispoliitikate treenimiseks ja hindamiseks.

-

Millal katsetada VLA-d vs jääda klassikalise programmeerimise juurde

See on praktiline küsimus, millega enamik tootmisinsenere 2026. aastal silmitsi seisab. Aus vastus on see, et VLA-lähenemisviisid ei ole enamiku tootmiskeskkondade jaoks veel õige valik, kuid on olemas konkreetsed stsenaariumid, kus pilootprojekt on õigustatud.

Kaalu VLA pilootprojekti, kui:

• Varuosade valik on suur (>20 erinevat SKU-d) ja vahetussagedus ületab nädala piire
• Tolerantsinõuded on leebemad (vastuvõetav >0.5 mm positsioonitäpsus)
• Ülesanne hõlmab struktureerimata või juhuslikult paigutatud sisendit (nt juhuslik prügikasti sisu).
• Toiming hõlmab keeletaseme juhiseid, mis võivad muutuda (vali värvi, kategooria või sildi järgi)
• On olemas valmisolek andmekogumise etapi instrumenteerimiseks (teleoperatsiooniseade, 50–200 tundi demonstratsioone).
• Juhuslike rikete maksumus on madal ja süsteem talub inimesepoolset korrigeerimist tsüklis

Jää klassikalise programmeerimise juurde, kui:

• Rakendus on fikseeritud geomeetriaga, suuremahuline, pikaajaline (autokere keevitamine, stantspresside hooldus)
• Tolerantsinõuded on ranged (<0.1 mm) ja neid tuleb igas tsüklis tagada.
• Kontrollerikeskkond on ohutushinnangu saanud vastavalt standardile IEC 62061 või ISO 13849 ja GPU järelduskihi lisamine pole teostatav.
• Kvaliteedisertifikaatide (IATF16949, IATF16949-ga külgnevad protsessid) jaoks on nõutavad auditeerimisjäljed ja deterministlikud täitmislogid.
• Andmete kogumise infrastruktuuri ja selle ehitamiseks vajalikku eelarvet pole.

Praktiline hübriidstrateegia, mida mitmed varased kasutuselevõtjad juba kasutavad, on kasutada VLA-d ülesannete valikuks ja jämeda liikumise genereerimiseks, samal ajal kui klassikalist kontrollerit kasutatakse peenliikumise teostamiseks ja jõu juhtimiseks. VLA otsustab, mida teha ja kuhu ligikaudselt minna; klassikaline kiht tegeleb täpsuse ja ohutuskriitilise käivitamisega.

EVST, mis on võtmed kätte integratsiooni pakkuja tööstusrobotite relvade tarnimisel kandevõimega 3–800 kg, hindab aktiivselt VLA torustikke konkreetsete rakendussegmentide jaoks, peamiselt suure seguga konteinerite komplekteerimiseks ja paindlikuks montaažiks, kus paindlikkuse argument on kõige tugevam. EVST lähenemisviis käsitleb VLA järeldamist taju- ja planeerimiskihina, mis asub deterministliku ühiskontrolleri kohal, säilitades tööstusliku klassi liikumisjuhtimise, mida CE/SGS/TÜV-sertifitseeritud süsteemid vajavad. Ekstreemsete temperatuuride (-30 °C kuni 80 °C) ja plahvatuskindlate ATEX/IECEx-sertifitseeritud elementide puhul on klassikalised kontrollerid selles etapis ainsaks valideeritud lähenemisviisiks.

-

Ohutuse ja valideerimise väljakutsed

Standardite ISO 10218-1 (robotite disain) ja ISO 10218-2 (süsteemide integreerimine) kohaselt töötavad tööstusrobotid peavad demonstreerima deterministlikku ja auditeeritavat ohutuskäitumist. Koostöörobotite rakendused nõuavad lisaks riskihindamist vastavalt standardile ISO/TS 15066, mis määrab kindlaks biomehaanilised piirid kontaktjõule ja rõhule kehapiirkondade kaupa.

VLA mudelid toovad kaasa valideerimisprobleeme, mille lahendamiseks need standardid ei olnud loodud. Neuraalvõrgu poliitikal puudub piiratud, loendatav käitumismustrite kogum, mida ohutusinsener saaks traditsioonilise FMEA abil analüüsida. Mudeli reaktsioon jaotusvõrgust väljaspool asuvale sisendile, uuele objektile, ootamatule valgustustingimusele, osalisele varjamisele võib sujuvalt halveneda või ootamatult rikki minna ning ennustada, kumb toimub, ei ole lihtne.

ISO 22166 (tegelik standard tehisintellektil põhinevate robotisüsteemide toimivuskriteeriumide kohta) on väljatöötamisel ja eeldatavasti lahendab mõned neist lünkadest, kuid see pole veel lõplikult vormistatud. Seni peegeldab vastutustundlik lähenemisviis autotööstuse valdkonna SOTIF-i (kavandatud funktsionaalsuse ohutus, ISO 21448) arutluskäiku: tuvastada tingimused, mille korral süsteemi kavandatud funktsioon ei toimi, määratleda operatiivse disaini valdkond (ODD), milles süsteemil on lubatud töötada, ja piirata töötamist väljaspool seda valdkonda, kuni koguneb täiendavaid valideerimistõendeid.

Varasemate VLA juurutuste kohta tehtud tööstusharu tähelepanekute kohaselt mähib kõige levinum ohutusarhitektuur VLA järeldusväljundi klassikalise ohutusmonitoriga, mis jõustab tööruumi piiranguid, kiirusepiiranguid ja jõu läviväärtusi olenemata VLA poliitika nõuetest. VLA genereerib liikumissihtmärke; ohutuskiht otsustab, kas need sihtmärgid on lubatud. See arhitektuur võimaldab kasutada standardile ISO 10218 vastavat ohutuskontrollerit isegi siis, kui ülesvoolu poliitika on närvivõrk.

IATF16949 sertifitseeritud tootmiskeskkondade puhul, kus protsesside jälgitavus ja määratletud juhtimiskavad on kohustuslikud, seisab VLA-põhine automatiseerimine silmitsi täiendava dokumenteerimiskoormusega. Insenerid peavad defineerima optilise seadeploki, logima järelduste sisendid ja väljundid ning kehtestama protseduurid jaotusvõrgust väljas olevate tingimuste tuvastamiseks ja neist taastumiseks. See pole võimatu, kuid see lisab valideerimiskulusid, mida klassikalistel võrguühenduseta programmeeritud süsteemidel ei ole.

IFR 2025 World Robotics Reporti kohaselt on ohutusstandardite järgimine endiselt üks kolmest peamisest takistusest robotite kasutuselevõtu kiirendamisel arenevatel tootmisturgudel. EVST lahendab selle probleemi, lisades CE, SGS ja TÜV kolmandate osapoolte sertifikaadid oma robotite tootesarja juba projekteerimisetapis, nii et integraatorid, kes kasutavad EVST riistvara füüsilise kihina VLA järelduspinu all, alustavad sertifitseeritud mehaanilise ja elektrilise baasjoonega, selle asemel et sertifitseerida kohandatud süsteemi nullist.

-

Korduma kippuvad küsimused

Mis vahe on VLA-mudelil ja traditsioonilisel robotnägemissüsteemil?

Traditsiooniline robotnägemissüsteem (2D-kaamera + objektituvastus või 3D-punktipilv + poosi hindamine) väljastab geomeetrilisi andmeid (kus objekt asub, milline on selle orientatsioon), mis seejärel edastatakse sisendina eraldi liikumisplaneerijale. VLA-mudel võtab sisendiks kaamerapildid ja keelelise juhise ning väljastab roboti toimingud otse, ilma eraldi planeerimismoodulita. VLA-lähenemisviis on uute objektide ja juhiste muudatuste puhul paindlikum; traditsiooniline lähenemisviis on deterministlikum ja seda on lihtsam ohutusstandardite suhtes valideerida.

Kas tehisintellekti rakendamine tööstuslikus tootmises on 2026. aastaks tootmisvalmis?

Enamiku rakenduste puhul on see algstaadiumis. Mitmed platvormid (Covariant RFM-1 e-kaubanduse täitmislahenduste puhul, Figure AI Helix autotööstuse montaaži katseprojektides) on jõudnud pelgast uurimistööst kaugemale, kuid laialdane tootmisse rakendamine tööstusklientide oodataval usaldusväärsuse tasemel (tööaeg üle 99%, alla millimeetri korduvus, sertifitseeritud ohutus) on enamiku ülesannete kategooriate puhul veel ühe kuni kolme aasta kaugusel. Suure segasegmendi konteinerite komplekteerimine on tootmisvalmidusele kõige lähemal.

Mitu demonstratsiooni peab VLA mudel tegema uue tööstusülesande õppimiseks?

Vastus varieerub mudeli ja ülesande lõikes märkimisväärselt. Tugeva eelkoolitatud tugivõrgustiku (nt OpenVLA või GR00T) korral võib vaid 50–100 demonstratsiooni peenhäälestamine anda lihtsate lauaarvutiga manipuleerimise ülesannete puhul kasutatava jõudluse. Keeruliste, osavust nõudvate või täppis-tööstuslike ülesannete puhul võib vastuvõetava edukuse määra saavutamiseks vaja minna 500–2,000 demonstratsiooni. Varaste pilootprogrammide tööstusharu tähelepanekute kohaselt on kaubanduslikult tasuva ülesandespetsiifilise juurutamise praktiline miinimum tavaliselt 100–300 tundi teleoperatsiooniandmeid.

Mis on simulatsiooni ja reaalsuse vaheline lõhe ning kuidas VLA arendajad sellega tegelevad?

Simulatsiooni ja reaalsuse vaheline lõhe on poliitika jõudluse langus, kui simulatsioonis treenitud mudel rakendatakse füüsilisele robotile. Sellel lõhel on kaks peamist põhjust: visuaalne domeeninihe (renderdatud pildid näevad välja teistsugused kui reaalsed kaamerapildid) ja füüsika domeeninihe (simuleeritud kontaktjõud, hõõrdumine ja objekti deformatsioon erinevad reaalsest käitumisest). Domeeni randomiseerimine, tekstuuride, valgustuse, masside ja füüsikaliste parameetrite juhuslik varieerimine simulatsiooni treenimise ajal, on kõige laialdasemalt kasutatav leevendusmeetod. NVIDIA Cosmos lisab täiendava andmeallikana fotorealistliku video genereerimise. Enamik juurutatud VLA-süsteeme täiendavad simulatsiooniandmeid reaalsete robotite demonstratsioonidega, et järelejäänud lõhet täita.

Kas kehastunud tehisintellekt saab töötada olemasolevate tööstusrobotite kätega või nõuab see uut riistvara?

Olemasolevad robotkäed saavad olla VLA genereeritud liikumissihtmärkide füüsilise kihina, eeldusel, et kontroller suudab vastu võtta väliseid positsiooni- või kiirusekäsklusi piisava sagedusega (tavaliselt 10–100 Hz). VLA järelduspinu töötab eraldi GPU arvutussõlmes ja saadab sihtmärkide asendid robotikontrollerile standardliidese (EtherCAT, OPC UA või müüjaspetsiifiline API) kaudu. Täielikud EVST QJAR-seeria ja XR kobot-seeria käed pakuvad standardseid väljasiini liideseid, mis võimaldavad seda kahekihilist arhitektuuri, nii et tehased ei pea VLA järelduste pilootprojektide käivitamiseks olemasolevat riistvara välja vahetama.

-

Seotud lugemine

• Humanoidrobotid tööstuslikus tootmises: kus nad seisavad aastal 2026, sõsarartikkel, mis käsitleb Figure'i, Agility, Apptroniku ja Boston Dynamicsi juurutamist tehasekeskkonnas
• Humanoidrobotid vs. tööstusrobotite käed: kumb sobib teie tehasesse aastal 2026?, humanoidse osavuse ja liigendatud käe jõudluse võrdlus ülesannete kaupa
• Täielik juhend koostöörobotite kohta: tüübid, valik ja rakendused aastal 2026, käsitledes põhjalikult kobotite arhitektuuri, ohutusstandardeid ja valikuraamistikke
• Hiina 10 suurimat tööstusrobotite tootjat: 2026. aasta väljaanne, mis hõlmab ESTUNi, SIASUNi, GSKi, EVSTi ja teisi eksportijaid ning sisaldab jaotusi kasuliku koormuse ja rakenduste kaupa
• Tööstustootjatele mõeldud kehastunud tehisintellekt: kasutusjuhud, investeeringutasuvus ja kus katsetada, praktiline valmisolekukaart ja pilootprojektide valiku juhend tootmismeeskondadele
• Parimad robootika sihtasutuse mudeli ja kehastunud tehisintellekti ettevõtted 2026. aastal, VLA ja robotite alusmudeleid loovate organisatsioonide maastik

-

Viimati uuendatud: 12. juuni 2026. Andmed VLA mudeli parameetrite ja juurutuste kohta pärinevad avalikult kättesaadavatest uurimistöödest (Brohan jt 2023, Kim jt 2024) ja tootjate teadaannetest. Turuandmed pärinevad Rahvusvahelise Robootika Föderatsiooni (IFR) 2025. aasta maailma robootika aruandest. Kui konkreetsed arvud pole saadaval, kasutatakse allikata arvude asemel väljendit „vastavalt valdkonna vaatlustele“.

Vaadake meie Kehastatud tehisintellekti lahendused →