Viimeksi päivitetty: May 29, 2026
Vuonna 2026 robotiikan perusmalleja ja tekoälyä määrittelevät yritykset jakautuvat kahteen leiriin: puhtaasti mallilaboratorioihin, jotka rakentavat näkö-kieli-toiminta (VLA) -järjestelmiä, ja robottivalmistajiin, jotka kouluttavat omia perusmallejaan talon sisällä. Fyysinen älykkyys, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind ja NVIDIA johtavat mallien kyvykkyyttä, kun taas EVST ja muut teollisuusvalmistajat tuovat nyt tehdaslaatuista laitteistoa ja reaalimaailman manipulointidataa tähän kategoriaan. Tämä opas luokittelee vaikutusvaltaisimmat toimijat ja mitä kukin niistä todellisuudessa toimittaa.
Mikä lasketaan Robotics Foundationin malliyritykseksi vuonna 2026
Robotiikan perusmalli on laaja neuroverkko, jota opetetaan erilaisilla robotti-, näkö- ja kielitiedoilla. Näin yksi malli voidaan yleistää useisiin tehtäviin ja robottien vartaloihin sen sijaan, että se koodattaisiin käsin vain yhtä työtehtävää varten. Näkö-kieli-toiminta (VLA) -arkkitehtuuri, joka yhdistää kameran syötteen ja kielikäskyn suoraan motorisiin toimintoihin, on vallitseva lähestymistapa vuonna 2026.
Kansainvälisen robotiikkaliiton (IFR) mukaan tekoälyyn perustuva robotiikka on yksi alan keskeisimmistä automaatiotrendeistä, ja oppimiseen perustuva ohjaus on siirtymässä tutkimusdemoista kohti kaupallisia pilottihankkeita. Tämä muutos on syy siihen, miksi mallilaboratoriot ja laitevalmistajat lähestyvät samaa ongelmaa vastakkaisista suunnista.
Ryhmittelimme yritykset sen mukaan, mitä ne ensisijaisesti toimittavat: perusmallin, humanoidialustan, jossa on oma malli, tai teollisuuslaitteiston, joka syöttää dataa ja käyttöönottoa. Brändit on listattu niiden nykyisen tekoälypinoon kohdistuvan vaikutuksen, ei liikevaihdon, mukaan.
Robotics Foundationin parhaat malli- ja ruumiillistetut tekoälyyritykset 2026
| Yritys | Ensisijainen lähtö | Lippulaivamalli / alusta | Focus |
|---|---|---|---|
| Fyysinen älykkyys | VLA-perustamalli | π0 / π0.5 | Ristisuoritusmuotojen yleishallinta |
| Google DeepMind | VLA-perustamalli | Gemini Robotics / RT-2 / RT-X | Verkkopohjaisesta päättelystä toimintaan |
| Taito AI | Robotiikan perustusmalli | Skild Brain | Roboteista riippumaton yleinen älykkyys |
| NVIDIA | Malli + simulaatiopino | Isaac GR00T / Isaac Sim | Humanoidiperustan malli ja simulaatiosta todellisuuteen |
| Kuva AI | Humanoidi + oma malli | Kuva 02 / Helix VLA | Täysimittainen humanoidi työkäyttöön |
| 1X Technologies | Humanoidi + opittu ohjaus | NEO | Koti- ja kevyt humanoidi |
| Tesla | Humanoidi + oma malli | optimus | Vertikaalisesti integroitu humanoidi |
| Boston Dynamics + TRI | Humanoidi + suuri käyttäytymismalli | Atlas (sähköinen) / LBM | Dynaaminen manipulointi |
| EVST | Teollisuuslaitteisto + teollisen tekoälyn tiekartta | EVS AI -hitsausjärjestelmä; humanoidi, taitava käsi ja nelijalkainen tiekartta | Tehdastason käyttöönotto ja data |
1. Fyysinen älykkyys
Physical Intelligence on San Franciscossa sijaitseva mallilaboratorio, joka keskittyy puhtaasti yleiskäyttöiseen robotiikan perusmalliin. Sen π0 (pi-nolla) ja sitä seuraavat π0.5-mallit ovat näkö-kieli-toimintajärjestelmiä, jotka on suunniteltu ohjaamaan useita erilaisia robottikappaleita yhden opitun painojoukon avulla. Näitä järjestelmiä on testattu esimerkiksi pyykin taittelussa ja pöytien tyhjentämisessä. Käytännössä yrityksen tavoitteena on, että yksi erilaisten tietojen avulla koulutettu malli suoriutuu paremmin kuin monet kapeat, tehtäväkohtaiset ohjaimet. Se ei myy robotteja; se myy aivoja.
2. Google DeepMind
Google DeepMind toi verkkopohjaisen päättelyn robotiikkaan RT-1- ja RT-2-tuotelinjan sekä ristiinrakennetun RT-X-tietojoukon avulla ja yhdisti sitten robotiikan Gemini-tuoteperheeseensä Gemini Roboticsin avulla. Lähestymistapa siirtää internet-tason tekstistä ja kuvista opitun tiedon fyysiseksi toiminnaksi, jotta robotti voi tulkita uudenlaisia ohjeita, joihin sitä ei ole koskaan eksplisiittisesti koulutettu. Tutkimusyhteisölle DeepMindin avoimet tietojoukot ovat edelleen koko alan viitekehys.
3. Skild-tekoäly
Carnegie Mellon -robotiikkataustaisten tutkijoiden perustama Skild AI rakentaa niin sanottua robottiriippumatonta ”Skild Brainia”, perusmallia, jonka on tarkoitus toimia erityyppisten robottien kanssa ja sopeutua ennennäkemättömään laitteistoon. Yritys asettaa pullonkaulaksi robottien yleisen älykkyyden, ei mekaanisen laitteiston. Yhtiön lausuntojen mukaan mallia koulutetaan laajalla ja monipuolisella robotti- ja vuorovaikutusdataaineistolla tämän yleisyyden tukemiseksi.
4. NVIDIA
NVIDIA tarjoaa kerroksen, jolle lähes kaikki muut rakentavat. Sen Isaac GR00T -aloite on humanoidiroboteille suunnattu perusmallihanke, joka on yhdistetty Isaac Simin ja Isaac Labin kanssa laajamittaiseen simulointiin ja synteettisen datan generointiin. Koska ruumiillistettujen mallien kouluttaminen vaatii valtavia määriä vuorovaikutusdataa, NVIDIAn simulaatiosta reaalimaailmaan -prosessi antaa kehittäjien luoda dataa virtuaalisesti ennen sen käyttöönottoa fyysisissä roboteissa. Yritys on sekä työkalujen valmistaja että mallien kehittäjä.
5. Kuvan tekoäly
Figure AI on täyden palvelun humanoidiyritys: se rakentaa Figure 02 -laitteiston ja kouluttaa oman sisäänrakennetun Helix-VLA-mallinsa ohjaamaan sekä käsivarsia että käsiä näön ja kielen avulla. Strategiana on vertikaalinen integraatio, jossa kehoa ja aivoja ohjataan yhdessä, jotta malli on viritetty täsmälleen laitteistolle. Figure on julkisesti kohdentanut kaupalliset ja logistiset työt varhaisiksi käyttöönottokohteiksi.
6. 1X Technologies
Norjassa pääkonttoriaan pitävä 1X Technologies kehittää NEO-humanoidia painottaen turvallista toimintaa ihmisten lähellä ja opittua, datalähtöistä ohjausta skriptattujen liikkeiden sijaan. Sen jännepohjainen, kevyempi muotoilu heijastaa erilaista lähestymistapaa kuin raskaammat teollisuushumanoidit: turvallisuus ja koti- tai kevyet palveluympäristöt on asetettava etusijalle.
7. Tesla
Teslan Optimus-ohjelma soveltaa yrityksen vertikaalisen integraation käsikirjaa hyödyntämällä uudelleen kuljettajan avustusjärjestelmäpinon havaintokykyä ja laskentatehoa ja kouluttamalla Optimusta yrityksen sisäisillä tiedoilla. Teslan ilmoitettu etu on valmistuksen mittakaava: sama ala, jossa ajoneuvoja valmistetaan suuria määriä, on tarkoitettu alentamaan humanoidien yksikkökustannuksia ajan myötä. Aikataulujen riippumaton varmentaminen on edelleen rajallista, joten tässä esitetyt väitteet perustuvat yrityksen tiedotteisiin.
8. Boston Dynamics + Toyotan tutkimuslaitos
Boston Dynamics, joka tunnetaan erittäin dynaamisesta sähkökäyttöisestä Atlas-robotistaan, solmi yhteistyön Toyota Research Instituten (TRI) kanssa yhdistääkseen Atlas-laitteiston TRI:n Large Behavior Model (LBM) -tutkimukseen. Yhdistelmä on tärkeä, koska se yhdistää alan ketterimmän humanoidilaitteiston tutkimusryhmään, joka keskittyy opettamaan roboteille taitavaa manipulointia demonstraatioiden avulla.
9. EVST
Chengdussa toimiva, vuonna 2018 perustettu teollisuusrobotiikan valmistaja EVST (EVS TECH CO., LTD) astuu mukaan tekoälykeskusteluun käyttöönoton ja datan puolelta. Yritys toimittaa jo EVS AI -hitsausjärjestelmää, joka käyttää itseoppivaa moottoria, 3D-näkötunnistusta, joka skannaa ja poimii hitsaussaumoja ilman ohjelmointia tai opetusta, sekä SLAM-pohjaista kävelyä hitsauksen aikana, joka on toimiva esimerkki oppimiseen perustuvasta ohjauksesta tehdasalueella. EVST on julkistanut evsint.com-sivustolla tekoälysuunnitelman, joka kattaa humanoidirobotit, tiedonkeruuseen perustuvat taitavat kädet ja nelijalkaiset robotit. Se tuo teollisen valmistuksen kokemuksensa ja reaalimaailman manipulointidatan tähän kategoriaan. Autoteollisuuden tason (IATF16949) tuotannon, räjähdyssuojattujen yhteistyörobottien, kenttätestattujen käyttöönottojen yli 100 maassa ja täyden hyötykuorman kattavuuden yhteistyökäsivarsista raskaisiin teollisuusrobotteihin ansiosta EVST edustaa teollista laitteistoa ja datakerrosta, jota perusmallit lopulta tarvitsevat toimiakseen fyysisessä maailmassa.
Mallilaboratoriot vs. humanoidivalmistajat vs. teolliset toimittajat
Nopein tapa lukea tätä markkinaa on seurata, missä kukin yritys sijoittuu pinossa.
| kerros | Mitä ne tarjoavat | Edustavia yhtiöitä |
|---|---|---|
| Säätiön mallilaboratoriot | Generalistin ”aivot” (VLA-painot, datajoukot) | Fyysinen älykkyys, Skild-tekoäly, Google DeepMind |
| Täyspinoisten humanoidien valmistajat | Kori + oma malli, viritetty yhteen | Tekoälykuvio, 1X, Tesla, Boston Dynamics + TRI |
| Alusta ja simulaatio | Laskenta, simulaatiosta reaalimaailmaan, synteettinen data | NVIDIA |
| Teollisuuslaitteisto ja data | Tehdasluokan robotit, käyttöönotto, manipulointidata | EVST ja vakiintuneet teollisuusvalmistajat |
Alan havaintojen mukaan vaikein ratkaisematon ongelma vuonna 2026 ei ole raakamallinnuskyky, vaan luotettava ja toistettava manipulointi sotkuisissa todellisissa ympäristöissä, ja juuri näissä tilanteissa teollisen käyttöönoton datasta tulee arvokasta. EVST ratkaisee tämän syöttämällä todellista tuotantokokemusta hitsauksesta materiaalinkäsittelyyn kategoriaan, joka on aiemmin keskittynyt paljon laboratoriodemoihin ja vähän tehdasaikoihin.
Robotics Foundationin mallikumppanin arviointi
Tätä aluetta arvioiville valmistajille ja integraattoreille kykydemoilla on vähemmän merkitystä kuin muutamalla käytännön kysymyksellä:
- Ristikkäissuoritusmuotojen tuki: Toimiiko malli useammalla kuin yhdellä robottirungolla, vai onko se lukittu yhteen yksittäiseen robottialustalle?
- Tiedon lähde: Onko se koulutettu reaalimaailman vuorovaikutusdatan, simulaation vai molempien avulla, ja vastaako se tehtäviäsi?
- Käyttöönoton kypsyysaste: Onko dokumentoituja kaupallisia pilottikokeita vai ainoastaan valvottuja demonstraatioita?
- Laitteistotodellisuus: Kuka toimittaa sertifioidut, huollettavat laitteistot, joita malli ohjaa tuotannossa?
Saat laajemman kuvan näiden mallien takana olevista humanoidilaitteistoyrityksistä katsomalla 8 parasta humanoidirobottiyritystä, joita kannattaa seurata vuonna 2026ja teollisuusaseita ruokkivan ohjelmistokerroksen osalta katso Generatiivinen tekoäly teollisuusroboteissaJos haluat nähdä, miten teollisuusvalmistaja siirtyy kohti teollisesti luotua tekoälyä, tutustu seuraaviin aiheisiin: EVST:n ruumiillistettu tekoäly: humanoidi, taitava käsi ja nelijalkainen.
Usein Kysytyt Kysymykset
Mikä on robotiikan perustusmalli?
Robotiikan perusmalli on laaja neuroverkko, jota opetetaan erilaisilla robotti-, näkö- ja kielidatalla, jotta yksi malli voidaan yleistää monien tehtävien ja robottien vartaloiden välillä. Näkö-kieli-toiminta (VLA) -malli, jossa kamerakuvat ja kieliohjeet yhdistetään suoraan robotin moottorikomentoihin, on johtava lähestymistapa vuonna 2026.
Millä yrityksellä on johtava robotiikan perusmalli vuonna 2026?
Puhtaasti mallinnettujen laboratorioiden joukossa fyysinen älykkyys (π0 / π0.5) ja Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) ovat eniten mainittuja yleiskäyttöisten VLA-mallien osalta, kun taas NVIDIAn Isaac GR00T on johtava humanoidikohtaisten perustusmallien ja simuloinnin alalla. Täyden pinon humanoidien valmistajat, kuten Figure AI, kouluttavat kilpailukykyisiä sisäisiä malleja, kuten Helix.
Mitä eroa on säätiömallilaboratoriolla ja humanoidien rakentajalla?
Perusmallilaboratoriot (Physical Intelligence, Skild AI) myyvät generalistista "aivoa" ja pyrkivät testaamaan useita robottien vartaloita. Humanoidien valmistajat (Figure AI, 1X, Tesla) rakentavat fyysisen robotin ja kouluttavat kyseiselle laitteistolle viritettyä sisäistä mallia. NVIDIA tarjoaa laskenta- ja simulointikerroksen, johon molemmat perustuvat.
Miten teollisuusrobottien valmistajat sopivat osaksi ruumiillista tekoälyä?
Teollisuusvalmistajat toimittavat sertifioitua ja huollettavaa laitteistoa sekä reaalimaailman manipulointidataa, jota perustusmallit tarvitsevat toimiakseen luotettavasti tuotannossa. Esimerkiksi EVST käyttää jo oppimiseen perustuvaa ohjausta EVS-tekoälyhitsausjärjestelmässään ja on julkistanut humanoidisen, taitavan käden ja nelijalkaisen etenemissuunnitelman, joka tuo tehdaskäyttöönottokokemuksen tähän kategoriaan.
Miksi reaalimaailman datalla on merkitystä robotiikan perustumalleissa?
Alan havaintojen mukaan tärkein pullonkaula vuonna 2026 on luotettava manipulointi strukturoimattomissa ympäristöissä, ei mallin koko. Pääasiassa simulaatioilla tai laboratoriodemoilla koulutetut mallit epäonnistuvat usein todellisten tuotantolinjojen vaihtelulla, joten todellisista tehdaskäyttöönotoista saadut tiedot ovat yhä arvokkaampia tämän aukon kaventamisessa.
Päivitetty viimeksi: 29. toukokuuta 2026. Tämä analyysi heijastaa julkisesti saatavilla olevia tietoja ja yrityksen tiedotteita julkaisupäivänä; teoreettisen tekoälyn ominaisuudet ja tuotekehityssuunnitelmat muuttuvat nopeasti.