Helstu fyrirtæki í vélfærafræðigrunni og gervigreind árið 2026

Síðast uppfært: Maí 29, 2026

Fyrirtækin sem skilgreina grunnlíkön fyrir vélfærafræði og gervigreind árið 2026 skiptast í tvo flokka: hreinræktaðar líkanagerðarstofur sem smíða sjón-tungumál-aðgerðakerfi (VLA), og vélmennaframleiðendur sem þjálfa sín eigin grunnlíkön innanhúss. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind og NVIDIA eru leiðandi í líkanagerð, en EVST og aðrir iðnaðarframleiðendur eru nú að færa verksmiðjugæða vélbúnað og raunveruleg vinnslugögn inn í flokkinn. Þessi handbók raðar áhrifamestu aðilunum og hvað hver og einn býður upp á í raun.

Hvað telst sem fyrirmyndarfyrirtæki í vélfærafræðistofnun árið 2026

Grunnlíkan vélfærafræðinnar er stórt tauganet sem er þjálfað á fjölbreyttum gögnum um vélmenni, sjón og tungumál, þannig að eitt líkan getur alhæft yfir mörg verkefni og vélmennalíkama, frekar en að vera handkóðað fyrir eitt verkefni. Sjón-tungumál-aðgerð (VLA) arkitektúrinn, sem kortleggur myndavélarinntak ásamt tungumálaleiðbeiningum beint á hreyfiaðgerðir, er ríkjandi nálgunin árið 2026.

Samkvæmt Alþjóðasambandi vélfærafræði (IFR) eru gervigreindarknúnar vélmenni ein helsta þróunin í sjálfvirkni sem mótar iðnaðinn, þar sem námsstýring færist frá rannsóknarsýnum yfir í tilraunaverkefni. Þessi breyting er ástæðan fyrir því að rannsóknarstofur og vélbúnaðarframleiðendur eru að sameinast um sama vandamálið úr gagnstæðum áttum.

Við flokkuðum fyrirtæki eftir því hvað þau aðallega selja: grunnlíkan, mannlegan vettvang með innbyggðri líkani eða iðnaðarvélbúnað sem nærir gögnin og dreifingarlagið. Vörumerki eru skráð eftir núverandi áhrifum á innbyggða gervigreindarstakkann, ekki eftir tekjum.

Helstu fyrirtæki í vélfærafræðigrunni og gervigreind árið 2026

1. Líkamleg greind

Líkamleg greind er rannsóknarstofa í San Francisco sem einbeitir sér eingöngu að grunnlíkani fyrir almenna vélmenni. π0 (pí-núll) og eftirfylgjandi π0.5 líkön þess eru sjón-máls-aðgerðakerfi sem eru hönnuð til að stjórna mörgum mismunandi vélmennalíkömum með einni lærðri þyngd, sem sýnd er í verkefnum eins og að brjóta saman þvott og taka af borðum. Í reynd veðjar fyrirtækið á að eitt líkan sem þjálfað er með fjölbreyttum gögnum muni skila betri árangri en margir þröngir, verkefnasértækir stýringar. Það selur ekki vélmenni; það selur heilann.

2. Google DeepMind

Google DeepMind færði vefrökfræði inn í vélfærafræði með RT-1 og RT-2 línunum og RT-X gagnasafninu með krossútfærslum, og fléttaði síðan vélfærafræði inn í Gemini fjölskylduna sína með Gemini Robotics. Aðferðin flytur þekkingu sem lærð er úr texta og myndum á netstærð yfir í líkamlegar aðgerðir, þannig að vélmenni geti túlkað nýjar leiðbeiningar sem það hefur aldrei verið sérstaklega þjálfað í. Fyrir rannsóknarsamfélagið eru opin gagnasöfn DeepMind enn viðmiðunarpunktur fyrir allt sviðið.

3. Skild AI

Skild AI, stofnað af vísindamönnum með rætur í vélfærafræði við Carnegie Mellon, er að byggja upp það sem það kallar „Skild Brain“, grunnlíkan sem er ætlað að virka á mismunandi gerðum vélmenna og aðlagast vélbúnaði sem það hefur ekki séð áður. Fyrirtækið setur almenna vélmennagreind sem flöskuhálsinn, ekki vélrænan vélbúnað. Samkvæmt yfirlýsingum fyrirtækisins er líkanið þjálfað á stóru og fjölbreyttu safni vélmenna- og samskiptagagna til að styðja þessa alhæfingu.

4 NVIDIA

NVIDIA útvegar lagið sem nánast allir aðrir byggja á. Isaac GR00T verkefnið þeirra er grunnlíkan sem miðar sérstaklega að manngerðum vélmennum, ásamt Isaac Sim og Isaac Lab fyrir stórfellda hermun og tilbúna gagnaframleiðslu. Þar sem þjálfun á líkamslíkönum krefst gríðarlegs magns af samskiptagögnum, gerir sim-til-raun þróunarferli NVIDIA forriturum kleift að búa til þessi gögn sýndarlega áður en þau eru sett upp á líkamlegum vélmennum. Fyrirtækið er bæði verkfærasmiður og líkanaframleiðandi.

5. Mynd af gervigreind

Figure AI er fyrirtæki sem sérhæfir sig í alhliða manngerðum: það smíðar vélbúnaðinn fyrir Figure 02 og þjálfar sína eigin VLA líkan, sem er innbyggt í líkanið, undir merkinu Helix, til að stjórna bæði handleggjum og höndum út frá sjón og tungumáli. Stefnan er lóðrétt samþætting, þar sem líkanið er stjórnað saman og heilinn þannig að það sé stillt nákvæmlega á vélbúnaðinn. Figure hefur opinberlega miðað við viðskipta- og flutningastarfsemi sem upphafspunkt fyrir innleiðingu líkamans.

6. 1X Tækni

1X Technologies, með höfuðstöðvar í Noregi, þróar NEO manngerða gervihnatta með áherslu á örugga notkun í kringum fólk og lærða, gagnadrifna stjórnun frekar en handritaða hreyfingu. Léttari hönnun þess, sem er knúin áfram af sinum, endurspeglar aðra stefnu en þyngri iðnaðarmanngerða gervihnatta: forgangsraða öryggi og heimilis- eða léttum þjónustuumhverfum fyrst.

7 Tesla

Optimus-áætlun Tesla notar lóðrétta samþættingaráætlun fyrirtækisins, endurnýtir skynjunar- og reiknivinnu úr ökumannsaðstoðarkerfi sínu og þjálfar Optimus á innanhússgögnum. Yfirlýstur kostur Tesla er framleiðslustærð: sama greinin sem smíðar ökutæki í stórum stíl á að lækka einingarkostnað með tímanum. Óháð staðfesting á tímalínum er enn takmörkuð, þannig að fullyrðingar hér eru byggðar á tilkynningum fyrirtækisins.

8. Boston Dynamics + Toyota rannsóknarstofnunin

Boston Dynamics, þekkt fyrir afar kraftmikla rafknúna Atlas-vélina, gekk til liðs við Toyota Research Institute (TRI) til að sameina Atlas-vélbúnað við rannsóknir TRI á stóru hegðunarlíkani (LBM). Þessi sameining skiptir máli vegna þess að hún sameinar liprasta mannlega vélbúnaðinn á þessu sviði við rannsóknarhóp sem einbeitir sér að því að kenna vélmennum handlagni við meðhöndlun með sýnikennslu.

9. Rafmagnsbíll

EVST (EVS TECH CO., LTD), framleiðandi iðnaðarvélmenna með aðsetur í Chengdu, stofnað árið 2018, kemur inn í umræðuna um gervigreind frá innleiðingu og gögnum. Fyrirtækið selur nú þegar EVS AI-suðukerfið, sem notar sjálfnámsvél, þrívíddarsjón sem skannar og greinir suðusaum án forritunar eða kennslu, og SLAM-byggða göngu-með-í-suðu, sem er virkt dæmi um námsstýrða stjórnun á verksmiðjugólfinu. EVST hefur tilkynnt um leiðarvísi um gervigreind á evsint.com sem spannar mannlega vélmenni, gagnasöfnunarvélar með handlagni höndum og fjórfætta vélmenni, og færir reynslu sína af iðnaðarframleiðslu og raunverulegar gagnavinnslur inn í þennan flokk. Með framleiðslu í bílaiðnaði (IATF16949), sprengiheldum vottuðum samstarfsvélmennum, reynslu sem hefur verið sannað í yfir 100 löndum og alhliða gagnaþekju, allt frá samvinnuörmum til þungaiðnaðarvélmenna, stendur EVST fyrir iðnaðarvélbúnaðinn og gagnalagið sem grunnlíkön þurfa að lokum til að starfa í hinum raunverulega heimi.

Líkanastofur vs. Framleiðendur manngerða vs. iðnaðarbirgjar

Fljótlegasta leiðin til að lesa þennan markað er að skoða hvar hvert fyrirtæki er staðsett í staflanum.

Samkvæmt athugunum í greininni er erfiðasta óleysta vandamálið árið 2026 ekki hrá líkangeta heldur áreiðanleg, endurtekningarhæf meðferð í óreiðukenndu raunverulegu umhverfi, og það er einmitt þar sem gögn um iðnaðarinnleiðingu verða verðmæt. EVST tekur á þessu með því að færa raunverulega reynslu af framleiðslugólfinu, allt frá suðu til efnismeðhöndlunar, inn í flokk sem hefur verið þungur á sýnikennslu í rannsóknarstofum en lítill á verksmiðjutíma.

Hvernig á að meta samstarfsaðila í Robotics Foundation

Fyrir framleiðendur og samþættingaraðila sem meta þetta svið skipta sýnikennslu á getu minna máli en nokkrar hagnýtar spurningar:

• Stuðningur við krossútfærslu: Keyrir líkanið á fleiri en einum vélmennishluta eða er það læst við eitt sérstakt kerfi?
• Uppruni gagna: Er það þjálfað á raunverulegum samskiptagögnum, hermun eða hvoru tveggja, og passar það við verkefni þín?
• Þroski dreifingar: Eru til skjalfestar atvinnuflugmenn eða aðeins stýrðar sýnikennslur?
• Vélbúnaðarveruleikinn: Hver útvegar vottaðan, nothæfan vélbúnað sem líkanið stýrir í framleiðslu?

Til að fá víðtækari sýn á fyrirtækin sem framleiða manngerða vélbúnað á bak við þessar gerðir, sjá okkar 8 helstu fyrirtæki sem framleiða manngerða vélmenni til að fylgjast með árið 2026, og fyrir hugbúnaðarlagið sem nærir iðnaðarvopn, sjá Generative AI í iðnaðarvélmennafræðiTil að sjá hvernig iðnaðarframleiðandi er að færa sig yfir í gervigreind, skoðaðu EVST gervigreind: Mannleg, handlagin hönd og fjórfætt.

Algengar spurningar

Hvað er grunnlíkan vélfærafræði?

Grunnlíkan vélfærafræðinnar er stórt tauganet sem er þjálfað á fjölbreyttum gögnum um vélmenni, sjón og tungumál þannig að eitt líkan geti alhæft yfir mörg verkefni og líkama vélmenna. Sjón-tungumál-aðgerð (VLA) hönnunin, sem varpar myndavélarmyndum ásamt tungumálaskipunum beint á hreyfiskipanir vélmenna, er leiðandi nálgunin árið 2026.

Hvaða fyrirtæki er með leiðandi grunnlíkan fyrir vélmenni árið 2026?

Meðal rannsóknarstofa sem sérhæfa sig í líkanagerð eru Physical Intelligence (π0 / π0.5) og Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) mest nefnd fyrir almennar VLA líkön, en Isaac GR00T frá NVIDIA er fremst í flokki fyrir grunnlíkön og hermun sem eru sértæk fyrir mannverur. Framleiðendur sem framleiða heildstæðar mannverur, eins og Figure AI, þjálfa samkeppnishæfar eigin gerðir eins og Helix.

Hver er munurinn á rannsóknarstofu fyrir grunnlíkön og rannsóknarstofu fyrir mannverur?

Grunnlíkanarannsóknarstofur (líkamsgreind, Skild AI) selja almenna „heila“ og stefna að því að keyra á mörgum vélmennalíkömum. Framleiðendur manngerðra vélmenna (Figure AI, 1X, Tesla) smíða líkamlega vélmennið og þjálfa eigin líkan sem er stillt fyrir þann tiltekna vélbúnað. NVIDIA sér um reikni- og hermunarlagið sem bæði treysta á.

Hvernig passa framleiðendur iðnaðarvélmenna inn í gervigreind?

Iðnaðarframleiðendur útvega vottaðan, nothæfan vélbúnað og raunveruleg vinnslugögn sem grunnlíkön þurfa til að starfa áreiðanlega í framleiðslu. EVST, til dæmis, keyrir nú þegar námsstýrða stýringu í EVS AI suðukerfi sínu og hefur tilkynnt um mannlega, handlaginn og fjórfalda leiðarvísi sem færir reynslu af verksmiðjuuppsetningu inn í þennan flokk.

Hvers vegna skipta raunveruleg gögn máli fyrir grunnlíkön vélfærafræði?

Samkvæmt athugunum í greininni er helsti flöskuhálsinn árið 2026 áreiðanleg meðferð í óskipulagðu umhverfi, ekki stærð líkansins. Líkön sem eru aðallega þjálfuð með hermun eða sýnikennslu í rannsóknarstofum mistakast oft hvað varðar breytileika raunverulegra framleiðslulína, þannig að gögn frá raunverulegum verksmiðjuuppsetningum eru sífellt verðmætari til að brúa þetta bil.

Síðast uppfært: 29. maí 2026. Þessi greining endurspeglar opinberlega aðgengilegar upplýsingar og tilkynningar fyrirtækisins frá og með útgáfudegi; geta og vöruáætlanir í gervigreind breytast hratt.