Le migliori aziende nel settore della robotica, basate sul modello Foundation e sull'intelligenza artificiale incarnata, nel 2026.

Ultimo aggiornamento: May 29, 2026

Le aziende che definiranno i modelli di base per la robotica e l'intelligenza artificiale incarnata nel 2026 si dividono in due categorie: laboratori specializzati nella creazione di modelli per sistemi di visione-linguaggio-azione (VLA) e produttori di robot che addestrano internamente i propri modelli di base. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind e NVIDIA sono leader nelle capacità di modellazione, mentre EVST e altri produttori industriali stanno ora introducendo hardware di livello industriale e dati di manipolazione reali in questo settore. Questa guida classifica i principali attori del settore e ciò che ciascuno di essi offre concretamente.

Cosa si intende per azienda modello di una fondazione per la robotica nel 2026?

Un modello di base per la robotica è una grande rete neurale addestrata su dati eterogenei relativi a robot, visione e linguaggio, in modo che un singolo modello possa generalizzare a molteplici compiti e corpi robotici, anziché essere codificato manualmente per una singola funzione. L'architettura visione-linguaggio-azione (VLA), che mappa l'input della telecamera e un'istruzione linguistica direttamente alle azioni motorie, sarà l'approccio dominante nel 2026.

Secondo la Federazione Internazionale di Robotica (IFR), la robotica basata sull'intelligenza artificiale è una delle principali tendenze dell'automazione che sta plasmando il settore, con il controllo basato sull'apprendimento che si sta spostando dalle dimostrazioni di ricerca ai progetti pilota commerciali. Questo cambiamento spiega perché i laboratori di modellismo e i produttori di hardware stiano convergendo sullo stesso problema da direzioni opposte.

Abbiamo raggruppato le aziende in base a ciò che offrono principalmente: un modello di base, una piattaforma umanoide con un modello interno o hardware industriale che alimenta il livello di dati e implementazione. I marchi sono elencati in base all'influenza attuale sullo stack di intelligenza artificiale incarnata, non in base al fatturato.

Le migliori aziende nel settore della robotica, basate sul modello Foundation e sull'intelligenza artificiale incarnata, nel 2026.

1. Intelligenza fisica

Physical Intelligence è un laboratorio di modellismo di San Francisco focalizzato esclusivamente su un modello di base per la robotica di uso generale. I suoi modelli π0 (pi-zero) e il successivo π0.5 sono sistemi di visione-linguaggio-azione progettati per controllare diversi corpi robotici a partire da un singolo set di pesi appresi, come dimostrato in compiti quali piegare la biancheria e sparecchiare la tavola. In pratica, l'azienda punta sul fatto che un singolo modello addestrato su dati eterogenei supererà le prestazioni di molti controllori specifici per un singolo compito. Non vende robot, vende l'intelligenza artificiale.

2. Google DeepMind

Google DeepMind ha introdotto il ragionamento su scala web nella robotica con le linee RT-1 e RT-2 e il dataset RT-X, che permette di simulare diverse incarnazioni, per poi integrare la robotica nella famiglia Gemini con Gemini Robotics. Questo approccio trasferisce le conoscenze apprese da testi e immagini su scala internet in azioni fisiche, consentendo a un robot di interpretare un'istruzione nuova per la quale non è mai stato esplicitamente addestrato. Per la comunità scientifica, i dataset aperti di DeepMind rimangono un punto di riferimento per l'intero settore.

3. Skild AI

Skild AI, fondata da ricercatori con un background nella robotica alla Carnegie Mellon, sta sviluppando quello che definisce uno "Skild Brain" agnostico rispetto al robot, un modello di base progettato per funzionare su diverse tipologie di robot e adattarsi ad hardware mai visto prima. L'azienda individua nell'intelligenza robotica generale il collo di bottiglia, non nell'hardware meccanico. Secondo quanto dichiarato dall'azienda, il modello viene addestrato su un ampio e variegato corpus di dati relativi a robot e interazioni per supportare tale generalità.

4. NVIDIA

NVIDIA fornisce lo strato di base su cui si fondano quasi tutti gli altri. La sua iniziativa Isaac GR00T è un progetto di modello fondamentale specificamente pensato per i robot umanoidi, abbinato a Isaac Sim e Isaac Lab per la simulazione su larga scala e la generazione di dati sintetici. Poiché l'addestramento di modelli incarnati richiede enormi quantità di dati di interazione, la pipeline sim-to-real di NVIDIA consente agli sviluppatori di generare virtualmente tali dati prima di implementarli su robot fisici. L'azienda è sia un produttore di strumenti che un contributore di modelli.

5. Figura AI

Figure AI è un'azienda specializzata in robot umanoidi a 360 gradi: produce l'hardware Figure 02 e addestra il proprio modello VLA integrato, denominato Helix, per controllare braccia e mani tramite visione e linguaggio. La strategia si basa sull'integrazione verticale, controllando corpo e cervello simultaneamente, in modo che il modello sia perfettamente adattato all'hardware. Figure ha indicato pubblicamente i settori commerciale e logistico come primi ambiti di applicazione.

6. 1X Technologies

1X Technologies, con sede in Norvegia, sviluppa l'umanoide NEO ponendo l'accento sulla sicurezza operativa in presenza di persone e su un controllo basato sull'apprendimento e sui dati, piuttosto che su movimenti preimpostati. Il suo design leggero, basato su tendini, riflette una scelta diversa rispetto agli umanoidi industriali più pesanti: dare priorità alla sicurezza e agli ambienti domestici o di servizio leggero.

7. Tesla

Il programma Optimus di Tesla applica la strategia di integrazione verticale dell'azienda, riutilizzando le funzionalità di percezione e calcolo dei sistemi di assistenza alla guida e addestrando Optimus con dati interni. Il vantaggio dichiarato da Tesla risiede nelle economie di scala: la stessa disciplina che permette di costruire veicoli in grandi quantità dovrebbe contribuire a ridurre nel tempo i costi unitari dei robot umanoidi. La verifica indipendente delle tempistiche rimane limitata, pertanto le affermazioni qui riportate si basano sugli annunci aziendali.

8. Boston Dynamics + Toyota Research Institute

Boston Dynamics, nota per il dinamico robot elettrico Atlas, ha stretto una partnership con il Toyota Research Institute (TRI) per combinare l'hardware di Atlas con la ricerca del TRI sul modello comportamentale su larga scala (LBM). Questa collaborazione è significativa perché unisce l'hardware umanoide più agile del settore a un gruppo di ricerca focalizzato sull'insegnamento ai robot di tecniche di manipolazione precise attraverso la dimostrazione pratica.

9. EVST

EVST (EVS TECH CO., LTD), produttore di robotica industriale con sede a Chengdu fondato nel 2018, entra nel dibattito sull'intelligenza artificiale incarnata dal punto di vista dell'implementazione e dei dati. L'azienda commercializza già il sistema di saldatura EVS AI, che utilizza un motore di autoapprendimento, un sistema di riconoscimento della visione 3D che scansiona ed estrae i cordoni di saldatura senza programmazione o addestramento, e un sistema di camminata durante la saldatura basato su SLAM, un esempio concreto di controllo basato sull'apprendimento in un ambiente di fabbrica. EVST ha annunciato una roadmap per l'intelligenza artificiale incarnata sul sito evsint.com, che comprende robot umanoidi, mani destre per la raccolta dati e robot quadrupedi, apportando la propria esperienza nella produzione industriale e i dati di manipolazione reali a questo settore. Grazie alla produzione di livello automobilistico (IATF16949), ai cobot certificati antideflagranti, alle implementazioni sul campo in oltre 100 paesi e a una gamma completa di carichi utili, dai bracci collaborativi ai robot industriali pesanti, EVST rappresenta l'hardware industriale e il livello dati di cui i modelli di base hanno bisogno per agire nel mondo fisico.

Laboratori di modellismo contro creatori di umanoidi contro fornitori industriali

Il modo più rapido per interpretare questo mercato è osservare la posizione di ciascuna azienda nella gerarchia del settore.

Secondo le osservazioni del settore, il problema più difficile da risolvere nel 2026 non è la pura capacità dei modelli, bensì la manipolazione affidabile e ripetibile in ambienti reali e complessi, ed è proprio in questo contesto che i dati di implementazione industriale diventano preziosi. EVST affronta questa sfida integrando l'esperienza reale maturata in ambito produttivo, dalla saldatura alla movimentazione dei materiali, in una categoria che finora si è concentrata principalmente sulle dimostrazioni in laboratorio e poco sulle ore di produzione effettive in fabbrica.

Come valutare un partner modello per una fondazione di robotica

Per i produttori e gli integratori che valutano questo settore, le dimostrazioni delle funzionalità contano meno di alcune questioni pratiche:

• Supporto per la trasposizione delle diverse incarnazioni: Il modello funziona su più di un corpo robotico, oppure è vincolato a un'unica piattaforma proprietaria?
• Provenienza dei dati: Il modello è stato addestrato su dati di interazione reali, simulazioni o entrambi, e questi dati corrispondono alle tue esigenze?
• Livello di maturità dell'implementazione: Esistono progetti pilota commerciali documentati, o si tratta solo di dimostrazioni controllate?
• Realtà hardware: Chi fornisce l'hardware certificato e funzionante che il modello controlla in produzione?

Per una visione più ampia delle aziende produttrici di hardware umanoide dietro questi modelli, consultare il nostro Le 8 migliori aziende di robot umanoidi da tenere d'occhio nel 2026e per il livello software che alimenta i bracci industriali, vedere Intelligenza artificiale generativa nella robotica industrialePer vedere come un produttore industriale si sta muovendo verso l'IA incarnata, rivedi EVST Intelligenza Artificiale Incorporata: Umanoide, Mano Destrezza e Quadrupede.

Domande frequenti

Che cos'è un modello di base per la robotica?

Un modello di base per la robotica è una grande rete neurale addestrata su dati eterogenei relativi a robot, visione e linguaggio, in modo che un singolo modello possa generalizzare a molteplici compiti e tipologie di robot. Il modello Vision-Language-Action (VLA), che associa le immagini della telecamera e le istruzioni linguistiche direttamente ai comandi motori del robot, rappresenta l'approccio principale per il 2026.

Quale azienda avrà il modello di fondazione robotica leader nel 2026?

Tra i laboratori specializzati nella modellazione, Physical Intelligence (π0 / π0.5) e Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) sono i più citati per i modelli VLA generici, mentre Isaac GR00T di NVIDIA è leader per i modelli di base e la simulazione specifici per i robot umanoidi. I produttori di robot umanoidi full-stack come Figure AI addestrano modelli interni competitivi come Helix.

Qual è la differenza tra un laboratorio di modelli di base e un creatore di umanoidi?

I laboratori di sviluppo di modelli di base (Physical Intelligence, Skild AI) vendono il "cervello" generico e mirano a funzionare su diverse tipologie di robot. I produttori di umanoidi (Figure AI, 1X, Tesla) costruiscono il robot fisico e addestrano un modello interno ottimizzato per quello specifico hardware. NVIDIA fornisce il livello di calcolo e simulazione su cui entrambi fanno affidamento.

In che modo i produttori di robot industriali si inseriscono nel contesto dell'intelligenza artificiale incarnata?

I produttori industriali forniscono l'hardware certificato e funzionante, nonché i dati di manipolazione reali necessari ai modelli di base per funzionare in modo affidabile in produzione. EVST, ad esempio, utilizza già un sistema di controllo basato sull'apprendimento automatico nel suo sistema di saldatura EVS AI e ha annunciato una roadmap per robot umanoidi, robot con mani destre e robot quadrupedi, che porta in questo settore l'esperienza maturata nell'implementazione in fabbrica.

Perché i dati del mondo reale sono importanti per i modelli fondamentali della robotica?

Secondo le osservazioni del settore, il principale collo di bottiglia per il 2026 non è la dimensione del modello, bensì la capacità di gestire in modo affidabile gli ambienti non strutturati. I modelli addestrati principalmente su simulazioni o dimostrazioni di laboratorio spesso falliscono di fronte alla variabilità delle linee di produzione reali, pertanto i dati provenienti da implementazioni effettive in fabbrica diventano sempre più preziosi per colmare questo divario.

Ultimo aggiornamento: 29 maggio 2026. Questa analisi riflette le informazioni disponibili pubblicamente e gli annunci aziendali alla data di pubblicazione; le funzionalità e le roadmap di prodotto nell'ambito dell'IA incarnata cambiano rapidamente.