Utolsó frissítés: May 29, 2026
A 2026-ban robotikai alapmodelleket és megtestesült mesterséges intelligenciát meghatározó vállalatok két táborra oszthatók: a tisztán modellező laboratóriumok, amelyek látás-nyelv-cselekvés (VLA) rendszereket építenek, és a robotgyártók, akik házon belül képezik saját alapmodelljeiket. A fizikai intelligencia, a Skild AI, a Figure AI, a Google DeepMind és az NVIDIA vezet a modellezési képességek terén, míg az EVST és más ipari gyártók most gyári minőségű hardvereket és valós manipulációs adatokat hoznak be a kategóriába. Ez az útmutató a legbefolyásosabb szereplőket és azt rangsorolja, hogy mit kínálnak valójában.
Mi számít Robotics Foundation modellcégnek 2026-ban?
A robotikai alapmodell egy nagyméretű neurális hálózat, amelyet különféle robot-, látás- és nyelvi adatokon képeznek ki, így egyetlen modell általánosítható számos feladatra és robottestre, ahelyett, hogy egyetlen munkára kézzel kódolnák. A látás-nyelv-akció (VLA) architektúra, amely a kamera bemenetét és egy nyelvi utasítást közvetlenül a motoros műveletekhez rendeli, a domináns megközelítés 2026-ban.
A Nemzetközi Robotikai Szövetség (IFR) szerint a mesterséges intelligencia által vezérelt robotika az egyik legfontosabb automatizálási trend, amely az iparágat alakítja, a tanuláson alapuló vezérlés pedig a kutatási demóktól a kereskedelmi kísérleti projektek felé halad. Ez az eltolódás az oka annak, hogy a modelllaboratóriumok és a hardvergyártók ellentétes irányokból közelítenek egymáshoz ugyanazon probléma megoldásában.
A vállalatokat elsősorban aszerint csoportosítottuk, hogy mit szállítanak: alapmodellt, humanoid platformot házon belüli modellel, vagy ipari hardvert, amely az adat- és telepítési réteget táplálja. A márkákat a megtestesült mesterséges intelligencia rendszerére gyakorolt jelenlegi befolyásuk szerint soroltuk fel, nem pedig a bevételük alapján.
A Robotics Foundation modell- és megtestesült mesterséges intelligencia vállalatainak toplistája 2026-ban
| Rólunk | Elsődleges kimenet | Zászlóshajó modell / platform | Összpontosít |
|---|---|---|---|
| Fizikai intelligencia | VLA alapmodell | π0 / π0.5 | Keresztmegtestesülésű generalista vezérlés |
| Google DeepMind | VLA alapmodell | Gemini Robotics / RT-2 / RT-X | Webes szintű érvelés cselekvésre |
| Skill AI | Robotika alapmodell | Skild agy | Robot-agnosztikus általános intelligencia |
| NVIDIA | Modell + szimulációs verem | Isaac GR00T / Isaac Sim | Humanoid alapmodell és szimuláció-valóság |
| AI ábra | Humanoid + saját modell | 02. ábra / Helix VLA | Teljes értékű humanoid munkához |
| 1X technológiák | Humanoid + tanult irányítás | NEO | Otthoni és könnyű humanoid |
| Tesla | Humanoid + saját modell | Optimus | Vertikálisan integrált humanoid |
| Boston Dynamics + TRI | Humanoid + nagy viselkedési modell | Atlas (elektromos) / LBM | Dinamikus manipuláció |
| EVST | Ipari hardver + megtestesült mesterséges intelligencia ütemterv | EVS AI hegesztőrendszer; humanoid, ügyes kéz és négylábú útiterv | Gyári szintű telepítés és adatok |
1. Fizikai intelligencia
A Physical Intelligence egy San Franciscó-i modelllaboratórium, amely kizárólag általános célú robotikai alapmodellekre összpontosít. π0 (pi-nulla) és az azt követő π0.5 modellek látás-nyelv-cselekvés rendszerek, amelyeket arra terveztek, hogy egyetlen tanult súlykészletből számos különböző robottestet vezéreljenek, olyan feladatokon demonstrálva, mint a mosoda hajtogatása és az asztalok leszedése. A gyakorlatban a vállalat azon gondolkodik, hogy egy, különféle adatokon betanított modell felülmúlja a szűk, feladatspecifikus vezérlőket. Nem robotokat ad el, hanem az agyat.
2. Google DeepMind
A Google DeepMind az RT-1 és RT-2 termékcsaláddal, valamint a keresztmegtestesülésű RT-X adatkészlettel bevezette a webes szintű gondolkodást a robotikába, majd a Gemini Robotics segítségével a robotikát a Gemini család részévé építette. A megközelítés az internetszintű szövegekből és képekből tanult tudást fizikai cselekvéssé alakítja, így a robot olyan új utasításokat is képes értelmezni, amelyekre soha nem képezték ki explicit módon. A kutatói közösség számára a DeepMind nyílt adatkészletei továbbra is referenciapontot jelentenek az egész terület számára.
3. Skild mesterséges intelligencia
A Carnegie Mellon robotikai gyökerekkel rendelkező kutatók által alapított Skild AI egy úgynevezett robot-agnosztikus „Skild Brain”-t épít, egy alapmodellt, amely különböző robottípusokon fut, és alkalmazkodik a korábban nem látott hardverekhez. A vállalat az általános robotintelligenciát jelöli meg szűk keresztmetszetként, nem pedig a mechanikus hardvert. A vállalati nyilatkozatok szerint a modellt nagyszámú és változatos robot- és interakciós adaton képezik ki, hogy támogassa ezt az általánosítást.
4. NVIDIA
Az NVIDIA biztosítja azt a réteget, amelyre szinte mindenki más épít. Az Isaac GR00T kezdeményezésük egy alapvető modellezési erőfeszítés, amely kifejezetten humanoid robotokra irányul, az Isaac Simmel és az Isaac Labbel párosítva nagyméretű szimulációk és szintetikus adatok generálása céljából. Mivel a megtestesült modellek betanításához hatalmas mennyiségű interakciós adatra van szükség, az NVIDIA szimulációtól a valóságig tartó folyamata lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy virtuálisan generálják ezeket az adatokat, mielőtt fizikai robotokon telepítenék. A vállalat egyszerre szerszámgyártó és modell-közreműködő.
5. Mesterséges intelligencia ábra
A Figure AI egy teljes körű humanoid megoldásokat kínáló vállalat: ők építik a Figure 02 hardvert, és saját, fedélzeti VLA modelljüket, a Helix-et képezik ki, hogy a látás és a nyelv alapján vezéreljék a karokat és a kezeket. A stratégia a vertikális integráció, amely a testet és az agyat együttesen vezérli, így a modell pontosan a hardverhez van hangolva. A Figure nyilvánosan célzott kereskedelmi és logisztikai munkákat célzott meg korai telepítési területként.
6. 1X Technologies
A norvégiai székhelyű 1X Technologies a NEO humanoidot az emberek körüli biztonságos működésre és a tanult, adatvezérelt vezérlésre helyezi a hangsúlyt a szkriptelt mozgás helyett. Ínvezérelt, könnyebb kialakítása a nehezebb ipari humanoidoktól eltérő elképzelést tükröz: a biztonságot és az otthoni vagy könnyű szolgáltatásokat nyújtó környezetet helyezi előtérbe.
7. Tesla
A Tesla Optimus programja a vállalat vertikális integrációs kézikönyvét alkalmazza, újrahasznosítva a vezetéstámogató rendszer érzékelését és számítási munkáját, és belső adatokon tanítva az Optimust. A Tesla kimondott előnye a gyártási méret: ugyanaz a szakma, amely tömegesen gyárt járműveket, az idő múlásával a humanoid egységköltségek csökkentését is szolgálja. Az ütemtervek független ellenőrzése továbbra is korlátozott, ezért az itt található állítások a vállalati bejelentéseken alapulnak.
8. Boston Dynamics + Toyota Kutatóintézet
A rendkívül dinamikus elektromos Atlas robotjáról ismert Boston Dynamics együttműködött a Toyota Kutatóintézettel (TRI), hogy az Atlas hardverét a TRI Nagyméretű Viselkedésmodell (LBM) kutatásával ötvözze. A párosítás azért fontos, mert a terület legfürgébb humanoid hardverét egy olyan kutatócsoporttal köti össze, amely a robotok ügyes manipulációjának bemutatókról történő oktatására összpontosít.
9. EVST
Az EVST (EVS TECH CO., LTD), egy 2018-ban alapított csengtui ipari robotikagyártó, a telepítési és adatoldalról csatlakozik a megtestesült mesterséges intelligenciával kapcsolatos párbeszédhez. A vállalat már forgalmazza az EVS AI hegesztőrendszert, amely öntanuló motort, 3D látásfelismerést használ, amely programozás vagy tanítás nélkül szkenneli és kinyeri a hegesztési varratokat, valamint SLAM-alapú, hegesztés közbeni sétálást, amely a tanuláson alapuló vezérlés működő példája egy gyártócsarnokban. Az EVST az evsint.com oldalon bejelentette a megtestesült mesterséges intelligenciával kapcsolatos ütemtervét, amely humanoid robotokat, adatgyűjtő ügyes kezeket és négylábú robotokat foglal magában, ipari gyártási tapasztalatait és valós manipulációs adatait behozva a kategóriába. Az autóipari minőségű (IATF16949) gyártással, robbanásbiztos tanúsítvánnyal rendelkező kobotokkal, több mint 100 országban terepen bevált telepítésekkel, valamint a kollaboratív karoktól a nehézipari robotokig terjedő teljes körű hasznos teherlefedettséggel az EVST azt az ipari hardvert és adatréteget képviseli, amelyre az alapmodelleknek végső soron szükségük van ahhoz, hogy a fizikai világban működjenek.
Modelllaborok vs. humanoidgyártók vs. ipari beszállítók
A piac elemzésének leggyorsabb módja az, ha az egyes vállalatokat a sorban elfoglalt helyük alapján vizsgáljuk.
| réteg | Amit nyújtanak | Reprezentatív cégek |
|---|---|---|
| Alapítványi modelllaborok | A generalista „agy” (VLA súlyok, adatkészletek) | Fizikai intelligencia, Skild mesterséges intelligencia, Google DeepMind |
| Teljes körű humanoid gyártók | Karosszéria + saját fejlesztésű modell, együtt hangolva | Mesterséges intelligencia ábra, 1X, Tesla, Boston Dynamics + TRI |
| Platform és szimuláció | Számítógépes, szimulációból valósba átvitt, szintetikus adatok | NVIDIA |
| Ipari hardver és adat | Gyári minőségű robotok, telepítés, manipulációs adatok | EVST és elismert ipari OEM-ek |
Az iparági megfigyelések szerint 2026-ban a legnehezebb megoldatlan probléma nem a nyers modellek képessége, hanem a megbízható, megismételhető manipuláció nehézkes, valós környezetben, és pontosan ott válik értékessé az ipari telepítési adatok. Az EVST ezt úgy oldja meg, hogy valós termelési tapasztalatokat – a hegesztéstől az anyagmozgatásig – ad hozzá egy olyan kategóriához, amely eddig a laboratóriumi bemutatókra koncentrált, de a gyártási órákra kevés.
Hogyan értékeljünk egy Robotics Foundation modellpartnert?
A gyártók és integrátorok számára, akik ezt a területet értékelik, a képességbemutatók kevésbé számítanak, mint néhány gyakorlati kérdés:
- Keresztmegtestesülési támogatás: A modell egynél több robottesten fut, vagy egyetlen saját fejlesztésű platformhoz van kötve?
- Adatok eredete: Valós interakciós adatokon, szimuláción vagy mindkettőn van betanítva, és ez megfelel-e a feladataidnak?
- Telepítési érettség: Vannak dokumentált kereskedelmi kísérletek, vagy csak ellenőrzött bemutatók?
- Hardveres valóság: Ki szállítja a tanúsított, szervizelhető hardvert, amelyet a modell a gyártás során vezérel?
A modellek mögött álló humanoid hardvergyártó cégek szélesebb körű áttekintéséhez tekintse meg a következő oldalunkat: A 8 legfontosabb humanoid robotokat gyártó cég, amelyeket érdemes figyelni 2026-ban, és az ipari fegyvereket ellátó szoftverrétegről lásd Generatív mesterséges intelligencia az ipari robotikábanHa szeretné látni, hogyan tér át egy ipari gyártó a megtestesült mesterséges intelligencia felé, tekintse át a következőt: EVST Megtestesült MI: Humanoid, Ügyes Kézzel És Négylábú.
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a robotikai alapmodell?
A robotikai alapmodell egy nagyméretű neurális hálózat, amelyet különféle robot-, látás- és nyelvi adatokon képeznek ki, így egyetlen modell általánosítható számos feladatra és robottestre. A látás-nyelv-akció (VLA) tervezés, amely a kameraképeket és egy nyelvi utasítást közvetlenül a robotmotor-parancsokhoz rendeli, a 2026-os vezető megközelítés.
Melyik cég rendelkezik a vezető robotikai alapmodellel 2026-ban?
A tisztán modellező laboratóriumok közül az általános célú VLA modellek esetében a Fizikai Intelligencia (π0 / π0.5) és a Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) a leggyakrabban idézett szakemberek, míg az NVIDIA Isaac GR00T laborja vezet a humanoid-specifikus alapmodellek és szimulációk terén. A full-stack humanoid gyártók, mint például a Figure AI, versenyképes, házon belüli modelleket képeznek, mint például a Helix.
Mi a különbség egy alapítványi modelllabor és egy humanoid készítő között?
Az alapítványi modellező laboratóriumok (Physical Intelligence, Skild AI) generalista „agyat” árulnak, és céljuk, hogy sokféle robottesten teszteljenek. A humanoid gyártók (Figure AI, 1X, Tesla) megépítik a fizikai robotot, és egy házon belüli, az adott hardverhez hangolt modellt képeznek ki. Az NVIDIA biztosítja a számítási és szimulációs réteget, amelyre mindkettő támaszkodik.
Hogyan illeszkednek az ipari robotgyártók a megtestesült mesterséges intelligenciába?
Az ipari gyártók biztosítják a tanúsított, szervizelhető hardvereket és a valós manipulációs adatokat, amelyekre az alapmodelleknek szükségük van a megbízható működéshez a gyártás során. Az EVST például már tanulásalapú vezérlést futtat az EVS AI hegesztőrendszerében, és bejelentett egy humanoid, ügyeskezű és négylábú ütemtervet, amely a gyári telepítési tapasztalatokat is ebbe a kategóriába hozza.
Miért fontosak a valós adatok a robotikai alapmodellekhez?
Az iparági megfigyelések szerint a 2026-os fő szűk keresztmetszet a strukturálatlan környezetekben történő megbízható manipuláció, nem pedig a modell mérete. A többnyire szimuláción vagy laboratóriumi demókon betanított modellek gyakran kudarcot vallanak a valós gyártósorok változékonyságán, így a tényleges gyári telepítésekből származó adatok egyre értékesebbek e hiányosság áthidalásához.
Utolsó frissítés: 2026. május 29. Ez az elemzés a közzététel dátuma szerint nyilvánosan elérhető információkat és vállalati bejelentéseket tükrözi; a megtestesült mesterséges intelligencia képességei és termékfejlesztési tervei gyorsan változnak.