Viimati uuendatud: mai 29, 2026
2026. aastal robootika alusmudeleid ja kehastunud tehisintellekti defineerivad ettevõtted jagunevad kahte leeri: puhtalt mängulised mudellaborid, mis ehitavad nägemise-keele-tegevuse (VLA) süsteeme, ja robotitootjad, kes koolitavad oma alusmudeleid ettevõttesiseselt. Füüsiline intelligentsus, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind ja NVIDIA on mudelite võimekuse poolest liidrid, samas kui EVST ja teised tööstustootjad toovad nüüd kategooriasse tehasekvaliteediga riistvara ja reaalse maailma manipuleerimisandmeid. See juhend reastab kõige mõjukamad tegijad ja mida igaüks neist tegelikult pakub.
Mis loetakse robootikafondi mudelettevõtteks aastal 2026?
Robootika alusmudel on suur närvivõrk, mis on treenitud erinevate roboti-, nägemis- ja keeleandmete põhjal, nii et ühte mudelit saab üldistada paljude ülesannete ja robotikehade vahel, selle asemel, et seda käsitsi ühe töö jaoks kodeerida. Nägemise-keele-tegevuse (VLA) arhitektuur, mis seob kaamera sisendi ja keelelise juhise otse motoorsete toimingutega, on 2026. aastal domineeriv lähenemisviis.
Rahvusvahelise Robootika Föderatsiooni (IFR) andmetel on tehisintellektil põhinev robootika üks tööstusharu kujundavamaid automatiseerimise trende, kus õppepõhine juhtimine liigub uurimisdemodest kommertsprojektide poole. See nihe on põhjus, miks mudellaborid ja riistvaratootjad lähenevad sama probleemi lahendamisele vastassuundadest.
Me rühmitasime ettevõtted selle järgi, mida nad peamiselt pakuvad: alusmudel, humanoidplatvorm ettevõttesisese mudeliga või tööstuslik riistvara, mis varustab andmeid ja juurutamise kihti. Brändid on loetletud praeguse mõju järgi kehastunud tehisintellekti paketile, mitte tulu järgi.
Parimad robootika sihtasutuse mudeli- ja kehastunud tehisintellekti ettevõtted 2026. aastal
| Ettevõttest | Esmane väljund | Lipulaevamudel / platvorm | Focus |
|---|---|---|---|
| Füüsiline intelligentsus | VLA alusmudel | π0 / π0.5 | Ristkehastuslik generalistlik kontroll |
| Google DeepMind | VLA alusmudel | Gemini Robotics / RT-2 / RT-X | Veebipõhine arutluskäik tegutsemiseks |
| Skild AI | Robootika vundamendi mudel | Skildi aju | Roboti-agnostiline üldintellekt |
| NVIDIA | Mudel + simulatsioonipinu | Isaac GR00T / Isaac Sim | Humanoidse alusmudeli ja simulatsiooni abil reaalsuseks muutmise mudel |
| Joonis AI | Humanoid + ettevõttesisene mudel | Joonis 02 / Helix VLA | Täisfunktsionaalne humanoid tööks |
| 1X tehnoloogiad | Humanoid + õpitud kontroll | NEO | Kodune ja kerge humanoid |
| Teslal | Humanoid + ettevõttesisene mudel | Optimus | Vertikaalselt integreeritud humanoid |
| Boston Dynamics + TRI | Humanoid + suur käitumismudel | Atlas (elektriline) / LBM | Dünaamiline manipuleerimine |
| EVST | Tööstusriistvara + kehastunud tehisintellekti tegevuskava | EVS tehisintellektiga keevitussüsteem; humanoidne, osav käsi ja neljajalgne teekaart | Tehasetaseme juurutamine ja andmed |
1. Füüsiline intelligentsus
Physical Intelligence on San Franciscos asuv mudellabor, mis keskendub üksnes üldotstarbelisele robootika alusmudelile. Selle π0 (pi-null) ja sellele järgnevad π0.5 mudelid on nägemis-keele-tegevuse süsteemid, mis on loodud paljude erinevate robotikehade juhtimiseks ühe õpitud kaalude komplekti abil, mida demonstreeritakse selliste ülesannete puhul nagu pesu voltimine ja laudade koristamine. Praktikas on ettevõtte panus see, et üks erinevate andmete põhjal treenitud mudel edestab paljusid kitsaid, ülesandespetsiifilisi kontrollereid. See ei müü roboteid; see müüb aju.
2. Google'i DeepMind
Google DeepMind tõi veebipõhise arutluskäigu robootikasse RT-1 ja RT-2 tootesarja ning ristteostustega RT-X andmestikuga ning seejärel liitis robootika oma Gemini perekonda Gemini Roboticsiga. See lähenemisviis teisendab internetipõhisest tekstist ja piltidest omandatud teadmised füüsiliseks tegevuseks, nii et robot saab tõlgendada uudseid juhiseid, mille järgi teda pole kunagi otseselt treenitud. Teadlaskogukondade jaoks jäävad DeepMindi avatud andmekogumid kogu valdkonna tugipunktiks.
3. Skildi tehisintellekt
Carnegie Melloni robootikajuurtega teadlaste loodud Skild AI ehitab nn robotineutraalset „Skild Brain’i“ – alusmudelit, mis on mõeldud töötama erinevat tüüpi robotitega ja kohanema riistvaraga, mida pole varem nähtud. Ettevõte peab kitsaskohaks üldist roboti intelligentsust, mitte mehaanilist riistvara. Ettevõtte avalduste kohaselt treenitakse mudelit suure ja mitmekesise roboti- ja interaktsiooniandmete korpuse abil, et seda üldistust toetada.
4. NVIDIA
NVIDIA pakub kihti, millele peaaegu kõik teised ehitavad. Nende Isaac GR00T algatus on humanoidrobotitele suunatud alusmudeli projekt, mis on ühendatud Isaac Simi ja Isaac Labiga suuremahuliseks simulatsiooniks ja sünteetiliste andmete genereerimiseks. Kuna kehastunud mudelite treenimiseks on vaja tohutul hulgal interaktsiooniandmeid, võimaldab NVIDIA simulatsioonilt reaalsusele ülemineku protsess arendajatel neid andmeid virtuaalselt genereerida enne füüsilistele robotitele juurutamist. Ettevõte on nii tööriistade tootja kui ka mudelite looja.
5. Joonistage tehisintellekti
Figure AI on täisfunktsionaalne humanoidide ettevõte: see ehitab Figure 02 riistvara ja treenib oma sisseehitatud VLA-mudelit Helix, et juhtida nii käsi kui ka käelabasid nägemise ja keele abil. Strateegia on vertikaalne integratsioon, kus keha ja aju kontrollitakse koos, nii et mudel on häälestatud täpsele riistvarale. Figure on avalikult sihtinud äri- ja logistikatööd varajase juurutamise alusena.
6. 1X Technologies
Norras peakorterit pidav 1X Technologies arendab NEO humanoidi, keskendudes ohutule tegutsemisele inimeste läheduses ja õppitud, andmepõhisele juhtimisele, mitte skriptitud liikumisele. Selle kõõlustel põhinev ja kergem disain peegeldab teistsugust lähenemist kui raskemad tööstushumanoidid: seada esikohale ohutus ja kodu- või kergema teeninduse keskkond.
7 Tesla
Tesla Optimuse programm rakendab ettevõtte vertikaalse integratsiooni käsiraamatut, taaskasutades oma juhiabisüsteemide taju ja arvutustööd ning treenides Optimust ettevõttesiseste andmete abil. Tesla väidetav eelis on tootmise mastaap: sama distsipliin, mis toodab sõidukeid massiliselt, on mõeldud humanoidide ühikuhindade vähendamiseks aja jooksul. Ajakavade sõltumatu kontrollimine on endiselt piiratud, seega põhinevad siinsed väited ettevõtte teadaannetel.
8. Boston Dynamics + Toyota uurimisinstituut
Boston Dynamics, mis on tuntud ülidünaamilise elektrilise Atlase poolest, sõlmis koostööd Toyota Research Institute'iga (TRI), et ühendada Atlase riistvara TRI suure käitumismudeli (LBM) uuringutega. See paaristamine on oluline, sest see ühendab valdkonna kõige paindlikuma humanoidriistvara uurimisrühmaga, mis keskendub robotitele osava manipuleerimise õpetamisele demonstratsiooni abil.
9. EVST
Chengdus asuv tööstusrobotite tootja EVST (EVS TECH CO., LTD), mis asutati 2018. aastal, siseneb kehastunud tehisintellekti vestlusse juurutamise ja andmete poole pealt. Ettevõte tarnib juba EVS AI keevitussüsteemi, mis kasutab iseõppivat mootorit, 3D-nägemise tuvastust, mis skannib ja eraldab keevisõmblusi ilma programmeerimise või õpetamiseta, ning SLAM-põhist kõndimist keevitamise ajal, mis on toimiv näide õppimisel põhinevast juhtimisest tehasepõrandal. EVST on teatanud kehastunud tehisintellekti tegevuskavast evsint.com-is, mis hõlmab humanoidroboteid, andmeid koguvaid osavaid käsi ja neljajalgseid roboteid, tuues oma tööstusliku tootmise kogemuse ja reaalse maailma manipuleerimisandmed sellesse kategooriasse. Autotööstusele mõeldud (IATF16949) tootmise, plahvatuskindlate sertifitseeritud kobotite, välitingimustes tõestatud juurutuste enam kui 100 riigis ja täieliku kandevõime katvusega koostöörelvadest kuni raskete tööstusrobotiteni esindab EVST tööstuslikku riistvara ja andmekihti, mida alusmudelid lõpuks füüsilises maailmas toimimiseks vajavad.
Model Labs vs. Humanoidide valmistajad vs. Tööstuslikud tarnijad
Kiireim viis selle turu lugemiseks on selle järgi, kus iga ettevõte pinus paikneb.
| kiht | Mida nad pakuvad | Esindusettevõtted |
|---|---|---|
| Sihtasutuse mudellaborid | Üldine „aju” (VLA kaalud, andmekogumid) | Füüsiline intelligentsus, Skildi tehisintellekt, Google DeepMind |
| Täisfunktsionaalsed humanoidide valmistajad | Kere + oma mudel, koos häälestatud | Joonis tehisintellekt, 1X, Tesla, Boston Dynamics + TRI |
| Platvorm ja simulatsioon | Arvuta simulatsioonist reaalsuseks sünteetilisi andmeid | NVIDIA |
| Tööstusriistvara ja andmed | Tehasekvaliteediga robotid, juurutamine, manipuleerimisandmed | EVST ja tuntud tööstuslikud originaalseadmete tootjad |
Tööstusharu tähelepanekute kohaselt ei ole 2026. aasta kõige keerulisem lahendamata probleem mitte toormudeli võimekus, vaid usaldusväärne ja korratav manipuleerimine keerulises reaalses keskkonnas – just selles valdkonnas muutuvad tööstusliku juurutamise andmed väärtuslikuks. EVST lahendab selle probleemi, lisades reaalseid tootmispõranda kogemusi, alates keevitamisest kuni materjalide käitlemiseni, kategooriasse, mis on seni olnud täis laboridemosid ja vähe tehase tööaegu.
Kuidas hinnata robootikafondi mudelipartnerit
Selle valdkonna hindavate tootjate ja integraatorite jaoks on võimekuste demod vähem olulised kui paar praktilist küsimust:
- Ristkehastuste tugi: Kas mudel töötab rohkem kui ühel robotikehal või on see lukustatud ühele patenteeritud platvormile?
- Andmete päritolu: Kas seda treenitakse reaalse maailma interaktsiooniandmete, simulatsiooni või mõlema põhjal ja kas see vastab teie ülesannetele?
- Juurutamise küpsus: Kas on dokumenteeritud kommertspiloote või ainult kontrollitud demonstratsioonid?
- Riistvara reaalsus: Kes tarnib sertifitseeritud ja hooldatavat riistvara, mida mudel tootmises kontrollib?
Nende mudelite taga olevate humanoidriistvaraettevõtete laiema ülevaate saamiseks vaadake meie 8 parimat humanoidrobotite ettevõtet, mida 2026. aastal jälgidaja tööstusrelvade varustava tarkvarakihi kohta vaata Generatiivne tehisintellekt tööstusrobotitesEt näha, kuidas tööstustootja liigub kehastunud tehisintellekti poole, vaadake üle EVST kehastunud tehisintellekt: humanoid, osava käega ja neljajalgne.
Korduma kippuvad küsimused
Mis on robootika alusmudel?
Robootika alusmudel on suur närvivõrk, mis on treenitud erinevate roboti-, nägemis- ja keeleandmete põhjal, et ühte mudelit saaks üldistada paljude ülesannete ja robotikehade vahel. Nägemis-keel-tegevus (VLA) disain, mis kaardistab kaamerapildid ja keelelise juhise otse roboti mootori käskudele, on 2026. aasta juhtiv lähenemisviis.
Millisel ettevõttel on 2026. aastal juhtiv robootika alusmudel?
Puhtmudelite laborite seas on üldotstarbeliste VLA-mudelite puhul enim viidatud füüsilisele intelligentsusele (π0 / π0.5) ja Google DeepMindile (Gemini Robotics, RT-2), samas kui NVIDIA Isaac GR00T on humanoidipõhiste alusmudelite ja simulatsioonide eesotsas. Täisfunktsionaalsete humanoidide tootjad, nagu Figure AI, treenivad konkurentsivõimelisi ettevõttesiseseid mudeleid, näiteks Helixi.
Mis vahe on sihtasutuse mudellaboril ja humanoidide valmistaja laboril?
Sihtasutuse mudelilaborid (füüsiline intelligentsus, Skild AI) müüvad üldist „aju“ ja püüavad katsetada paljude robotite kehadega. Humanoidide tootjad (Figure AI, 1X, Tesla) ehitavad füüsilise roboti ja treenivad sellele konkreetsele riistvarale häälestatud ettevõttesisest mudelit. NVIDIA pakub arvutus- ja simulatsioonikihti, millele mõlemad toetuvad.
Kuidas sobituvad tööstusrobotite tootjad kehastunud tehisintellektiga?
Tööstustootjad pakuvad sertifitseeritud ja töökindlat riistvara ning reaalse maailma manipuleerimisandmeid, mida alusmudelid vajavad tootmises usaldusväärseks toimimiseks. Näiteks EVST kasutab oma EVS AI keevitussüsteemis juba õppepõhist juhtimist ning on teatanud humanoidse, osava käe ja neljajalgse süsteemi loomisest, mis toob tehase juurutamise kogemuse sellesse kategooriasse.
Miks on reaalse maailma andmed robootika alusmudelite jaoks olulised?
Tööstusharu tähelepanekute kohaselt on 2026. aasta peamiseks kitsaskohaks usaldusväärne manipuleerimine struktureerimata keskkondades, mitte mudeli suurus. Peamiselt simulatsioonide või laboridemonstratsioonide abil treenitud mudelid ebaõnnestuvad sageli reaalsete tootmisliinide varieeruvuse korral, seega on tegelike tehase juurutuste andmed selle lünga täitmiseks üha väärtuslikumad.
Viimati uuendatud: 29. mai 2026. See analüüs kajastab avalikult kättesaadavat teavet ja ettevõtte teadaandeid avaldamise kuupäeva seisuga; kehastunud tehisintellekti võimalused ja tootekavad muutuvad kiiresti.