ბოლო განახლება: მაისი 29, 2026
2026 წელს რობოტიკის საფუძვლების მოდელებისა და განსახიერებული ხელოვნური ინტელექტის განმსაზღვრელი კომპანიები ორ ბანაკად იყოფა: სუფთა სათამაშო მოდელების ლაბორატორიები, რომლებიც ქმნიან ხედვა-ენა-მოქმედების (VLA) სისტემებს და რობოტების შემქმნელები, რომლებიც საკუთარ საფუძვლების მოდელებს საკუთარი ძალებით ამზადებენ. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind და NVIDIA ლიდერობენ მოდელების შესაძლებლობების მხრივ, ხოლო EVST და სხვა სამრეწველო მწარმოებლები ამჟამად ამ კატეგორიაში ქარხნული დონის აპარატურასა და რეალური სამყაროს მანიპულირების მონაცემებს ნერგავენ. ეს სახელმძღვანელო აფასებს ყველაზე გავლენიან მოთამაშეებს და იმას, თუ რას გვთავაზობენ თითოეული მათგანი სინამდვილეში.
რა ითვლება რობოტიკის საძირკვლის მოდელის კომპანიად 2026 წელს
რობოტიკის საფუძვლების მოდელი არის დიდი ნეირონული ქსელი, რომელიც გაწვრთნილია რობოტის, მხედველობისა და ენობრივი მონაცემების მრავალფეროვან საფუძველზე, ამიტომ ერთი მოდელი შეიძლება განზოგადდეს მრავალ დავალებასა და რობოტის სხეულზე, ერთი სამუშაოსთვის ხელით კოდირების ნაცვლად. ხედვა-ენა-მოქმედება (VLA) არქიტექტურა, რომელიც კამერის შეყვანას და ენობრივ ინსტრუქციას პირდაპირ საავტომობილო მოქმედებებზე აკავშირებს, დომინანტური მიდგომაა 2026 წელს.
რობოტიკის საერთაშორისო ფედერაციის (IFR) მონაცემებით, ხელოვნური ინტელექტით მართული რობოტიკა ინდუსტრიის ფორმირების ერთ-ერთი წამყვანი ავტომატიზაციის ტენდენციაა, სადაც სწავლაზე დაფუძნებული კონტროლი კვლევითი დემონსტრაციებიდან კომერციულ პილოტებზე გადადის. სწორედ ეს ცვლილებაა მიზეზი, რის გამოც სამოდელო ლაბორატორიები და აპარატურის მწარმოებლები ერთი და იგივე პრობლემაზე საპირისპირო მიმართულებით მუშაობენ.
ჩვენ კომპანიები დავაჯგუფეთ იმის მიხედვით, თუ რას სთავაზობენ ისინი ძირითადად: საბაზისო მოდელი, ჰუმანოიდური პლატფორმა საკუთარი მოდელით ან სამრეწველო აპარატურა, რომელიც კვებავს მონაცემებსა და განლაგების დონეს. ბრენდები ჩამოთვლილია ხელოვნური ინტელექტის განსახიერებულ დასტაზე მიმდინარე გავლენის მიხედვით და არა შემოსავლის მიხედვით.
რობოტიკის საძირკვლის საუკეთესო მოდელები და ხელოვნური ინტელექტის განსახიერებული კომპანიები 2026 წელს
| კომპანია | პირველადი გამომავალი | ფლაგმანი მოდელი / პლატფორმა | ფოკუსი |
|---|---|---|---|
| ფიზიკური ინტელექტი | VLA-ს საძირკვლის მოდელი | π0 / π0.5 | ჯვარედინი განსახიერების ზოგადი კონტროლი |
| Google DeepMind | VLA-ს საძირკვლის მოდელი | Gemini Robotics / RT-2 / RT-X | ვებ-მასშტაბის მსჯელობა მოქმედებამდე |
| Skild AI | რობოტიკის საძირკვლის მოდელი | სკილდ ბრეინი | რობოტ-აგნოსტიკური ზოგადი ინტელექტი |
| NVIDIA | მოდელი + სიმულაციის დასტა | ისააკ GR00T / ისააკ სიმი | ჰუმანოიდური საძირკვლის მოდელი და სიმულაცია რეალურზე |
| ფიგურა AI | ჰუმანოიდი + საკუთარი მოდელი | სურათი 02 / Helix VLA | სრული დასტის ჰუმანოიდი სამუშაოდ |
| 1X ტექნოლოგიები | ჰუმანოიდი + შეძენილი კონტროლი | NEO | სახლისა და მსუბუქი ჰუმანოიდი |
| Tesla | ჰუმანოიდი + საკუთარი მოდელი | Optimus | ვერტიკალურად ინტეგრირებული ჰუმანოიდი |
| ბოსტონ დინამიკა + TRI | ჰუმანოიდი + დიდი ქცევის მოდელი | ატლასი (ელექტრო) / LBM | დინამიური მანიპულირება |
| EVST | სამრეწველო აპარატურა + ხელოვნური ინტელექტის განსახიერებული გზამკვლევი | EVS ხელოვნური ინტელექტის შედუღების სისტემა; ჰუმანოიდი, მოხერხებული ხელი და ოთხფეხა საგზაო რუკა | ქარხნული დონის განლაგება და მონაცემები |
1. ფიზიკური ინტელექტი
ფიზიკური ინტელექტი სან-ფრანცისკოში დაფუძნებული სამოდელო ლაბორატორიაა, რომელიც მხოლოდ ზოგადი დანიშნულების რობოტიკის საბაზისო მოდელზეა ორიენტირებული. მისი π0 (pi-zero) და შემდგომი π0.5 მოდელები წარმოადგენს ხედვის ენისა და მოქმედების სისტემებს, რომლებიც შექმნილია მრავალი სხვადასხვა რობოტის სხეულის სამართავად ერთი შესწავლილი წონის ნაკრებიდან, რაც დემონსტრირებულია ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა სარეცხის დაკეცვა და მაგიდების დალაგება. პრაქტიკაში, კომპანია ვარაუდობს, რომ მრავალფეროვან მონაცემებზე დაფუძნებული ერთი მოდელი ბევრ ვიწრო, დავალებაზე სპეციფიკურ კონტროლერს აჯობებს. ის რობოტებს არ ყიდის; ის ტვინს ყიდის.
2. Google DeepMind
Google DeepMind-მა RT-1 და RT-2 ხაზებით და ჯვარედინი განსახიერების RT-X მონაცემთა ნაკრებით რობოტიკაში ვებ-მასშტაბის მსჯელობა შემოიტანა, შემდეგ კი Gemini Robotics-ის მეშვეობით რობოტიკა თავის Gemini ოჯახში გააერთიანა. ეს მიდგომა ინტერნეტ-მასშტაბის ტექსტიდან და სურათებიდან მიღებულ ცოდნას ფიზიკურ მოქმედებად გარდაქმნის, რათა რობოტს შეეძლოს ისეთი ახალი ინსტრუქციის ინტერპრეტაცია, რომელზეც ის არასდროს ყოფილა აშკარად გაწვრთნილი. კვლევითი საზოგადოებისთვის DeepMind-ის ღია მონაცემთა ნაკრებები მთელი სფეროსთვის საცნობარო წერტილად რჩება.
3. Skild AI
კარნეგი მელონის რობოტიკის ფესვების მქონე მკვლევარების მიერ დაარსებული Skild AI ქმნის ე.წ. რობოტ-აგნოსტიკურ „Skild Brain“-ს, საბაზისო მოდელს, რომელიც განკუთვნილია სხვადასხვა ტიპის რობოტებზე მუშაობისთვის და აქამდე უნახავ აპარატურულ უზრუნველყოფასთან ადაპტაციისთვის. კომპანია ზოგად რობოტულ ინტელექტს წარმოადგენს, როგორც შემაფერხებელ ფაქტორს და არა მექანიკურ აპარატურას. კომპანიის განცხადებების თანახმად, მოდელი ივარჯიშება რობოტებისა და ურთიერთქმედების მონაცემების დიდ და მრავალფეროვან კორპუსზე, რათა დაადასტუროს ეს ზოგადობა.
4. NVIDIA
NVIDIA ამარაგებს იმ ფენას, რომელზეც თითქმის ყველა დანარჩენი აშენებს. მისი Isaac GR00T ინიციატივა არის საბაზისო მოდელის პროექტი, რომელიც სპეციალურად ჰუმანოიდ რობოტებზეა ორიენტირებული და Isaac Sim-თან და Isaac Lab-თან ერთად ფართომასშტაბიანი სიმულაციისა და სინთეზური მონაცემების გენერირებისთვისაა შერწყმული. რადგან განსახიერებული მოდელების ტრენინგს უზარმაზარი რაოდენობის ურთიერთქმედების მონაცემები სჭირდება, NVIDIA-ს სიმულაციისგან რეალურზე გადასვლის პროცესი დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, ეს მონაცემები ვირტუალურად გენერირდნენ ფიზიკურ რობოტებზე განთავსებამდე. კომპანია არის როგორც ინსტრუმენტების შემქმნელი, ასევე მოდელების კონტრიბუტორი.
5. ფიგურა ხელოვნური ინტელექტი
Figure AI სრული ჰუმანოიდური კომპანიაა: ის ქმნის Figure 02 აპარატურას და ავარჯიშებს საკუთარ ჩაშენებულ VLA მოდელს, Helix ბრენდის მქონეს, რათა მხედველობისა და ენიდან მართოს როგორც ხელები, ასევე ხელები. სტრატეგია ვერტიკალური ინტეგრაციაა, სხეულისა და ტვინის ერთად კონტროლი, რათა მოდელი ზუსტად აპარატურაზე იყოს მორგებული. Figure-მა საჯაროდ მიზნად დაისახა კომერციული და ლოჯისტიკური სამუშაოები, როგორც ადრეული განლაგების ადგილები.
6. 1X ტექნოლოგიები
ნორვეგიაში მდებარე 1X Technologies NEO ჰუმანოიდს ავითარებს ადამიანებთან უსაფრთხო მუშაობასა და შესწავლილ, მონაცემებზე დაფუძნებულ კონტროლზე აქცენტით და სცენარის მიხედვით მოძრაობის ნაცვლად. მისი მყესებზე დაფუძნებული, მსუბუქი დიზაინი ასახავს განსხვავებულ ფსონს მძიმე სამრეწველო ჰუმანოიდებისგან: პირველ რიგში პრიორიტეტი მიანიჭეთ უსაფრთხოებას და სახლის ან მსუბუქი მომსახურების გარემოს.
7 ტესლა
Tesla-ს Optimus-ის პროგრამა იყენებს კომპანიის ვერტიკალური ინტეგრაციის სახელმძღვანელოს, იყენებს აღქმასა და გამოთვლით სამუშაოებს მძღოლის დამხმარე დასტიდან და ავარჯიშებს Optimus-ს საკუთარი მონაცემებით. Tesla-ს გამოცხადებული უპირატესობა წარმოების მასშტაბია: იგივე დისციპლინა, რომელიც დიდი რაოდენობით აწყობს მანქანებს, დროთა განმავლობაში ადამიანის მსგავსი ერთეულის ხარჯების შემცირებაზეა ორიენტირებული. ვადების დამოუკიდებელი გადამოწმება შეზღუდულია, ამიტომ აქ მოცემული მტკიცებები კომპანიის განცხადებებს ეფუძნება.
8. ბოსტონ დინამიკა + ტოიოტას კვლევითი ინსტიტუტი
Boston Dynamics-მა, რომელიც ცნობილია მაღალი დინამიურობის ელექტრო Atlas-ით, Toyota-ს კვლევით ინსტიტუტთან (TRI) პარტნიორობა დაიწყო, რათა Atlas-ის აპარატურა TRI-ის დიდი ქცევის მოდელის (LBM) კვლევასთან გაეერთიანებინა. ეს დაწყვილება მნიშვნელოვანია, რადგან ის აერთიანებს სფეროში ყველაზე მოქნილ ჰუმანოიდურ აპარატურას კვლევით ჯგუფთან, რომელიც ფოკუსირებულია რობოტებისთვის დემონსტრაციული ოსტატური მანიპულირების სწავლებაზე.
9. EVST
ჩენგდუში დაფუძნებული სამრეწველო რობოტების მწარმოებელი კომპანია EVST (EVS TECH CO., LTD), რომელიც 2018 წელს დაარსდა, ხელოვნური ინტელექტის განსახილველად განლაგებისა და მონაცემების მხრივ ერთვება. კომპანია უკვე ყიდის EVS ხელოვნური ინტელექტის შედუღების სისტემას, რომელიც იყენებს თვითსწავლების ძრავას, 3D ხედვის ამოცნობას, რომელიც სკანირებს და იღებს შედუღების ნაკერებს პროგრამირების ან სწავლების გარეშე, და SLAM-ზე დაფუძნებულ სიარულს შედუღების დროს, რაც ქარხნის სართულზე სწავლაზე დაფუძნებული კონტროლის მოქმედი მაგალითია. EVST-მ evsint.com-ზე გამოაცხადა ხელოვნური ინტელექტის განსახიერებული გზამკვლევი, რომელიც მოიცავს ჰუმანოიდურ რობოტებს, მონაცემთა შეგროვების მოხერხებულ ხელებს და ოთხფეხა რობოტებს, რითაც ამ კატეგორიაში შემოაქვს თავისი სამრეწველო წარმოების გამოცდილება და რეალური სამყაროს მანიპულირების მონაცემები. საავტომობილო დონის (IATF16949) წარმოებით, აფეთქებისგან დაცული სერტიფიცირებული კობოტებით, 100+ ქვეყანაში საველე პირობებში განლაგებით და სრული დიაპაზონის დაფარვით, კოლაბორაციული იარაღიდან დაწყებული მძიმე სამრეწველო რობოტებით დამთავრებული, EVST წარმოადგენს სამრეწველო აპარატურისა და მონაცემთა ფენას, რომელიც საბოლოო ჯამში საბაზისო მოდელებს სჭირდებათ ფიზიკურ სამყაროში ფუნქციონირებისთვის.
მოდელის ლაბორატორიები ჰუმანოიდების შემქმნელების წინააღმდეგ სამრეწველო მომწოდებლების წინააღმდეგ
ამ ბაზრის წაკითხვის ყველაზე სწრაფი გზაა იმის მიხედვით, თუ სად მდებარეობს თითოეული კომპანია დასტაში.
| Layer | რას გვთავაზობენ ისინი | წარმომადგენლობითი კომპანიები |
|---|---|---|
| საძირკვლის მოდელის ლაბორატორიები | ზოგადი „ტვინი“ (VLA წონები, მონაცემთა ნაკრებები) | ფიზიკური ინტელექტი, Skild AI, Google DeepMind |
| სრული დასტა ჰუმანოიდების შემქმნელები | კორპუსი + საკუთარი მოდელი, ერთად აწყობილი | ფიგურა AI, 1X, Tesla, Boston Dynamics + TRI |
| პლატფორმა და სიმულაცია | გამოთვლა, სიმულაციური, სინთეზური მონაცემები | NVIDIA |
| სამრეწველო აპარატურა და მონაცემები | ქარხნული დონის რობოტები, განლაგება, მანიპულირების მონაცემები | EVST და დამკვიდრებული სამრეწველო OEM-ები |
ინდუსტრიის დაკვირვების თანახმად, 2026 წელს ყველაზე რთული გადაუჭრელი პრობლემა არა ნედლი მოდელის შექმნის შესაძლებლობა, არამედ საიმედო, განმეორებადი მანიპულირებაა არეულ-დარეულ რეალურ გარემოში, სადაც სწორედ აქ ხდება ღირებული სამრეწველო განლაგების მონაცემები. EVST ამ პრობლემას აგვარებს რეალური საწარმოო გამოცდილების, შედუღებიდან მასალების დამუშავებამდე, იმ კატეგორიაში ჩართვით, რომელიც ძირითადად ლაბორატორიულ დემონსტრაციებს და მცირე ქარხნულ საათებს მოიცავდა.
როგორ შევაფასოთ რობოტიკის ფონდის მოდელის პარტნიორი
ამ სივრცის შემფასებელი მწარმოებლებისა და ინტეგრატორებისთვის, შესაძლებლობების დემონსტრაციებს ნაკლები მნიშვნელობა აქვს, ვიდრე რამდენიმე პრაქტიკულ კითხვას:
- ჯვარედინი განსახიერების მხარდაჭერა: მოდელი ერთზე მეტ რობოტის კორპუსზე მუშაობს, თუ ის ერთ საკუთრების პლატფორმაზეა მიბმული?
- მონაცემთა წარმომავლობა: არის თუ არა ის გაწვრთნილი რეალური სამყაროს ურთიერთქმედების მონაცემებზე, სიმულაციაზე თუ ორივეზე და შეესაბამება თუ არა ეს თქვენს ამოცანებს?
- განლაგების სიმწიფე: არსებობს თუ არა დოკუმენტირებული კომერციული პილოტები, თუ მხოლოდ კონტროლირებადი დემონსტრაციები?
- აპარატურის რეალობა: ვინ ამარაგებს სერტიფიცირებულ, მომსახურებით ვარგის აპარატურას, რომელსაც მოდელი აკონტროლებს წარმოებაში?
ამ მოდელების უკან მდგომი ჰუმანოიდური აპარატურის კომპანიების უფრო ფართო მიმოხილვისთვის იხილეთ ჩვენი 2026 წელს ყურადღება უნდა მიაქციოთ 8 საუკეთესო ჰუმანოიდი რობოტის კომპანიას, ხოლო სამრეწველო იარაღის მკვებავი პროგრამული ფენის შესახებ იხილეთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი სამრეწველო რობოტიკაშიიმის სანახავად, თუ როგორ გადადის სამრეწველო მწარმოებელი ხელოვნურ ინტელექტზე, გადახედეთ EVST განსახიერებული ხელოვნური ინტელექტი: ჰუმანოიდი, მოხერხებული ხელი და ოთხფეხა.
ხშირად დასმული შეკითხვები
რა არის რობოტიკის საძირკვლის მოდელი?
რობოტიკის საფუძვლების მოდელი არის დიდი ნეირონული ქსელი, რომელიც გაწვრთნილია რობოტის, მხედველობისა და ენობრივი მონაცემების მრავალფეროვან გამოყენებაზე, ამიტომ ერთ მოდელს შეუძლია განზოგადება მრავალ დავალებასა და რობოტის სხეულზე. ხედვა-ენა-მოქმედება (VLA) დიზაინი, რომელიც კამერის გამოსახულებებსა და ენობრივ ინსტრუქციას პირდაპირ რობოტის ძრავის ბრძანებებზე აკავშირებს, 2026 წლის წამყვანი მიდგომაა.
რომელ კომპანიას აქვს რობოტიკის საძირკვლის წამყვანი მოდელი 2026 წელს?
წმინდა მოდელის ლაბორატორიებს შორის, ზოგადი დანიშნულების VLA მოდელების წარმოებისთვის ყველაზე ხშირად მოხსენიებულია ფიზიკური ინტელექტი (π0 / π0.5) და Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2), ხოლო ჰუმანოიდებისთვის სპეციფიკური საძირკვლის მოდელებისა და სიმულაციებისთვის NVIDIA-ს Isaac GR00T ლიდერობს. სრულფასოვანი ჰუმანოიდების მწარმოებლები, როგორიცაა Figure AI, ამზადებენ კონკურენტუნარიან შიდა მოდელებს, როგორიცაა Helix.
რა განსხვავებაა საძირკვლის მოდელის ლაბორატორიასა და ჰუმანოიდის შემქმნელს შორის?
საბაზისო მოდელების ლაბორატორიები (ფიზიკური ინტელექტი, Skild AI) ყიდიან ზოგადი „ტვინის“ მსგავს რობოტებს და მიზნად ისახავენ რობოტის მრავალ სხეულზე მუშაობას. ჰუმანოიდების შემქმნელები (Figure AI, 1X, Tesla) აშენებენ ფიზიკურ რობოტს და ავარჯიშებენ საკუთარი მოდელის დიზაინს, რომელიც მორგებულია ამ კონკრეტულ აპარატურაზე. NVIDIA უზრუნველყოფს გამოთვლით და სიმულაციით გათვლილ ფენას, რომელზეც ორივე ეყრდნობა.
როგორ ერგებიან სამრეწველო რობოტების მწარმოებლები განსახიერებულ ხელოვნურ ინტელექტს?
სამრეწველო მწარმოებლები აწვდიან სერტიფიცირებულ, მომსახურებად აპარატურას და რეალურ სამყაროს მანიპულირების მონაცემებს, რომლებიც საძირკვლის მოდელებს სჭირდებათ წარმოებაში საიმედოდ მუშაობისთვის. მაგალითად, EVST უკვე იყენებს სწავლაზე დაფუძნებულ კონტროლს თავის EVS ხელოვნური ინტელექტის შედუღების სისტემაში და გამოაცხადა ჰუმანოიდური, მოხერხებული ხელით მომუშავე და ოთხფეხა საგზაო რუკა, რომელიც ამ კატეგორიაში ქარხნული განლაგების გამოცდილებას აერთიანებს.
რატომ არის რეალური სამყაროს მონაცემები მნიშვნელოვანი რობოტიკის საძირკვლის მოდელებისთვის?
ინდუსტრიის დაკვირვების თანახმად, 2026 წლის მთავარი პრობლემა არასტრუქტურირებულ გარემოში საიმედო მანიპულირებაა და არა მოდელის ზომა. მოდელები, რომლებიც ძირითადად სიმულაციაზე ან ლაბორატორიულ დემონსტრაციებზეა გაწვრთნილი, ხშირად ვერ ახერხებენ რეალური წარმოების ხაზების ცვალებადობის შეფასებას, ამიტომ ქარხნის რეალური განლაგებიდან მიღებული მონაცემები სულ უფრო ღირებულია ამ ხარვეზის შესავსებად.
ბოლო განახლება: 2026 წლის 29 მაისი. ეს ანალიზი ასახავს საჯაროდ ხელმისაწვდომ ინფორმაციას და კომპანიის განცხადებებს გამოქვეყნების თარიღის მდგომარეობით; განსახიერებული ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები და პროდუქტის განვითარების გზები სწრაფად იცვლება.