Top Robotics Foundation Model & Embodied AI Firmen 2026

Lescht aktualiséiert: Mee 29, 2026

D'Firmen, déi am Joer 2026 d'Grondmodeller fir Robotik an verkierpert KI definéieren, falen an zwou Lageren: pure Modelllaboratoiren, déi Vision-Sprooch-Aktioun (VLA)-Systemer bauen, a Roboterhersteller, déi hir eege Grondmodeller intern trainéieren. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind an NVIDIA féieren d'Modellkapazitéit un, während EVST an aner industriell Hiersteller elo Hardware a Fabrécksqualitéit an Daten aus der realer Welt fir Manipulatioun an d'Kategorie bréngen. Dëse Guide klasséiert déi aflossräichst Akteuren a wat all eenzel tatsächlech liwwert.

Wat zielt als eng Modellfirma vun der Robotics Foundation am Joer 2026

E Robotik-Grondlagmodell ass e grousst neuronalt Netzwierk, dat op verschiddene Roboter-, Visiouns- a Sproochdaten trainéiert gëtt, sou datt een eenzegt Modell iwwer vill Aufgaben a Roboterkierper generaliséiere kann, anstatt fir eng Aarbecht manuell kodéiert ze ginn. D'Vision-Sprooch-Aktioun (VLA) Architektur, déi Kamera-Input plus eng Sproochinstruktioun direkt op motoresch Aktiounen ofbildt, ass den dominanten Usaz am Joer 2026.

Laut der International Federation of Robotics (IFR) ass KI-gedriwwe Robotik ee vun den Top-Automatiséierungstrends, déi d'Industrie prägen, woubäi léierbaséiert Kontroll vu Fuerschungsdemonstratiounen zu kommerziellen Pilotprojeten wiesselt. Dës Verrécklung ass de Grond, firwat Modelllaboratoiren an Hardwarehersteller sech aus géigendeelege Richtungen op datselwecht Problem konzentréieren.

Mir hunn d'Firmen no hirem Haaptlieferant gruppéiert: e Basismodell, eng humanoid Plattform mat engem internen Modell oder industriell Hardware, déi d'Daten- an d'Deployment-Schicht fiddert. Marken ginn no hirem aktuellen Afloss op den embodied-AI Stack opgezielt, net no hirem Ëmsaz.

Top Robotics Foundation Model & Embodied AI Firmen 2026

1. Kierperlech Intelligenz

Physical Intelligence ass e Modelllaboratoire zu San Francisco, deen sech reng op e Basismodell fir allgemeng Roboter konzentréiert. Seng π0 (pi-null) a seng Follow-up π0.5 Modeller si Visioun-Sprooch-Aktiounssystemer, déi entwéckelt goufen, fir vill verschidde Roboterkierper vun engem eenzege Set vu geléierte Gewiichter ze steieren, déi bei Aufgaben ewéi Wäsch zesummeklappen an Dëscher ofraumen demonstréiert goufen. An der Praxis ass d'Wette vun der Firma, datt ee Modell, dat iwwer verschidden Daten trainéiert gëtt, vill schmuel, Aufgabenspezifesch Controller iwwertrëfft. Et verkeeft keng Roboter; et verkeeft d'Gehir.

2. Google DeepMind

Google DeepMind huet Web-Skala-Denkweis mat der RT-1 an RT-2 Linn an dem Cross-Embodiment RT-X Datesaz an d'Robotik bruecht, an duerno d'Robotik mat Gemini Robotics an seng Gemini Famill integréiert. Dës Approche transferéiert Wëssen aus Internet-Skala-Texter a Biller a kierperlech Handlung, sou datt e Roboter eng nei Instruktioun interpretéiere kann, op déi e ni explizit trainéiert gouf. Fir d'Fuerschungsgemeinschaft bleiwen d'DeepMind oppen Datensätz e Referenzpunkt fir de ganze Beräich.

3. Skild AI

Skild AI, gegrënnt vu Fuerscher mat Wuerzelen an der Carnegie Mellon Robotik, baut op, wat se e roboter-agnostisches "Skild Brain" nennen, e Grondmodell, dat geduecht ass fir mat verschiddene Robotertypen ze funktionéieren an sech un Hardware unzepassen, déi et nach ni gesinn huet. D'Firma positionéiert allgemeng Roboterintelligenz als den Engpass, net déi mechanesch Hardware. No Aussoe vun der Firma gëtt de Modell op engem groussen a variéierte Korpus vu Roboter- an Interaktiounsdaten trainéiert, fir dës Generalitéit z'ënnerstëtzen.

4. NVIDIA

NVIDIA liwwert d'Schicht, op där bal jiddereen aneren opbaut. Seng Isaac GR00T-Initiativ ass e Grondlagmodell-Effort, deen speziell op mënschlech Roboter geriicht ass, zesumme mat Isaac Sim an Isaac Lab fir grouss Simulatiounen a Generatioun vu syntheteschen Daten. Well d'Training vu verkierperte Modeller enorm Quantitéiten un Interaktiounsdaten erfuerdert, erlaabt d'Sim-to-Real-Pipeline vun NVIDIA d'Entwéckler, dës Daten virtuell ze generéieren, ier se se op physesch Roboter implementéieren. D'Firma ass souwuel en Toolmaker wéi och e Modellbäitrager.

5. Figur KI

Figure AI ass eng Full-Stack Humanoid-Firma: si baut d'Figure 02 Hardware a trainéiert säin eegent onboard VLA-Modell, mam Numm Helix, fir béid Äerm an Hänn aus Visioun a Sprooch ze steieren. D'Strategie ass vertikal Integratioun, d'Kontroll vum Kierper a Gehir zesummen, sou datt de Modell op déi exakt Hardware ofgestëmmt ass. Figure huet ëffentlech kommerziell a logistesch Aarbecht als fréi Asazgebidder gezielt.

6. 1X Technologien

1X Technologies, mat Sëtz an Norwegen, entwéckelt den NEO Humanoid mat engem Schwéierpunkt op sécher Operatioun ronderëm Mënschen a geléiert, datenorientéiert Kontroll amplaz vun skriptéierter Bewegung. Säin sehnengedriwwenen, méi liichten Design reflektéiert eng aner Initiativ wéi méi schwéier industriell Humanoiden: Prioritéit fir Sécherheet an Heem- oder Liicht-Service-Ëmfeld ze ginn.

7 Tesla

Tesla säin Optimus-Programm setzt de Vertikal-Integratiouns-Playbook vun der Firma an, andeems et d'Wahrnehmungs- an d'Berechnungsaarbecht aus sengem Fuererhëllefsstack nei benotzt an Optimus op internen Daten trainéiert. Tesla säin erkläerten Virdeel ass d'Produktiounsgréisst: déiselwecht Disziplin, déi Gefierer a grousse Volumen baut, soll d'Käschte fir humanoid Eenheeten mat der Zäit erofsetzen. Onofhängeg Iwwerpréiwung vun Zäitpläng bleift limitéiert, dofir baséieren d'Aussoen hei op Firmenannoncen.

8. Boston Dynamics + Toyota Fuerschungsinstitut

Boston Dynamics, bekannt fir den héichdynameschen elektreschen Atlas, huet sech mam Toyota Research Institute (TRI) zesummegedoen, fir d'Atlas-Hardware mat der Fuerschung iwwer de Large Behavior Model (LBM) vun TRI ze kombinéieren. Dës Kombinatioun ass wichteg, well se déi agilst humanoid Hardware um Terrain mat enger Fuerschungsgrupp verbënnt, déi sech drop konzentréiert, Roboter duerch Demonstratioun d'gënschteg Manipulatioun ze léieren.

9. EVST

EVST (EVS TECH CO., LTD), e Produzent vun industrielle Roboter mat Sëtz zu Chengdu, deen 2018 gegrënnt gouf, trëtt an d'Gespréich iwwer embodied-KI vun der Säit vun der Asaz- an Datensäit an. D'Firma liwwert schonn den EVS AI-Schweißsystem, deen e selbstléierende Motor, 3D-Visiounserkennung benotzt, déi Schweißnähte scannt an extrahéiert ouni Programméierung oder Léieren, a SLAM-baséiert Walking-while-Schweißen, e funktionéierend Beispill vu léierbaséierter Kontroll op enger Fabrécksfläch. EVST huet eng embodied-KI Roadmap op evsint.com ugekënnegt, déi humanoid Roboter, Datenerfassungsfäeg Hänn a véierfach Roboter ëmfaasst, a bréngt seng industriell Produktiounserfahrung a Manipulatiounsdaten aus der realer Welt an dës Kategorie. Mat enger Produktioun am Automobilberäich (IATF16949), explosiounsséchere zertifizéierte Cobots, am Feld bewährte Asätz an iwwer 100 Länner, an enger kompletter Notzlaaschtofdeckung vu kollaborative Waffen bis zu schwéiere Industrieroboter, representéiert EVST déi industriell Hardware an Datenschicht, déi Grondlagemodeller letztendlech brauchen, fir an der physescher Welt ze handelen.

Modelllaboratoiren vs. Humanoid-Hiersteller vs. Industriell Fournisseuren

Dee séierste Wee fir dëse Maart ze liesen ass andeems een dovun ausgitt, wou all Firma am Stack läit.

No Observatioune vun der Industrie ass dat schwéierst ongeléist Problem am Joer 2026 net d'Fäegkeet vum raue Modell, mä d'zouverlässeg, widderhuelbar Manipulatioun a chaotischen, realen Ëmfeld, an do ginn Daten iwwer den industriellen Asaz wäertvoll. EVST adresséiert dëst andeems et real Erfahrungen um Produktiounsbuedem, vum Schweessen bis zum Materialbehandlung, an eng Kategorie integréiert, déi vill Labordemonstratiounen a wéineg Fabrécksstonnen huet.

Wéi een e Partner vun der Robotics Foundation Model evaluéiert

Fir Hiersteller an Integratoren, déi dëse Beräich evaluéieren, sinn d'Fäegkeetsdemonstratiounen manner wichteg wéi e puer praktesch Froen:

• Ënnerstëtzung vu Kräizverkierperungen: Läuft de Modell op méi wéi engem Roboterkierper, oder ass et op eng eenzeg proprietär Plattform gebonnen?
• Datenurspréng: Gëtt et op Interaktiounsdaten aus der realer Welt, Simulatioun oder béides trainéiert, a passt dat zu Ären Aufgaben?
• Reife vun der Asazzäit: Gëtt et dokumentéiert kommerziell Piloten, oder nëmme kontrolléiert Demonstratiounen?
• Hardware-Realitéit: Wien liwwert déi zertifizéiert, serviceabel Hardware, déi de Modell an der Produktioun kontrolléiert?

Fir eng méi breet Vue op d'humanoid Hardwarefirmen hannert dëse Modeller, kuckt eis Top 8 Firmen fir humanoid Roboter, déi Dir am Joer 2026 am A behalen sollt, a fir d'Softwareschicht, déi industriell Äerm fiddert, kuckt Generativ KI an der IndustrierobotikFir ze kucken, wéi en industrielle Produzent sech op verkierpert KI orientéiert, kuckt Iech ... un EVST verkierpert KI: Humanoid, Geschécklech Hand & Véierféisseg.

Oft gestallten Froen

Wat ass e Grondlagemodell fir Robotik?

E Robotik-Grondlagmodell ass e grousst neuronalt Netzwierk, dat op verschiddene Roboter-, Visiouns- a Sproochdaten trainéiert gëtt, sou datt ee Modell iwwer vill Aufgaben a Roboterkierper generaliséiere kann. Den Vision-Sprooch-Aktioun (VLA)-Design, deen Kamerabiller plus eng Sproochinstruktioun direkt op Robotermotorbefeeler ofbildt, ass de féierende Modell fir 2026.

Wéi eng Firma huet dat féierend Robotergrondlagmodell am Joer 2026?

Ënnert de pure Modelllaboratoiren sinn Physical Intelligence (π0 / π0.5) a Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) am meeschte fir allgemeng VLA-Modeller zitéiert, während den Isaac GR00T vun NVIDIA fir humanoidspezifesch Grondlagemodeller a Simulatiounen ugefouert huet. Full-Stack-Hiersteller vu humanoiden, wéi Figure AI, trainéieren kompetitiv intern Modeller wéi Helix.

Wat ass den Ënnerscheed tëscht engem Fondatiounsmodelllabor an engem Humanoid-Hiersteller?

Basismodelllaboratoiren (Physical Intelligence, Skild AI) verkafen dat generalistescht "Gehir" a zielen drop of, op vill Roboterkierper ze lafen. Humanoid-Hiersteller (Figure AI, 1X, Tesla) bauen de physesche Roboter a trainéieren en internt Modell, dat op déi spezifesch Hardware ugepasst ass. NVIDIA liwwert d'Rechen- a Simulatiounsschicht, op déi sech béid verloossen.

Wéi passen d'Hiersteller vun Industrieroboter an d'verkierpert KI an?

Industriell Hiersteller liwweren déi zertifizéiert, serviceabel Hardware an déi real Manipulatiounsdaten, déi Grondlagemodeller brauchen, fir zouverlässeg an der Produktioun ze funktionéieren. EVST, zum Beispill, bedreift scho léierbaséiert Kontroll a sengem EVS AI-Schweisssystem an huet eng humanoid, geschickt a véierfach Roadmap ugekënnegt, déi Erfahrung mat der Fabrécksinstallatioun an dës Kategorie bréngt.

Firwat sinn Daten aus der realer Welt wichteg fir Modeller vun der Robotik-Grondlag?

No Observatioune vun der Industrie ass den Haaptentschloss fir 2026 déi zouverlässeg Manipulatioun an onstrukturéierten Ëmfeld, net d'Modellgréisst. Modeller, déi meeschtens op Simulatiounen oder Labordemonstratiounen trainéiert ginn, feelen dacks wat d'Variabilitéit vu realen Produktiounslinnen ugeet, sou datt Daten aus tatsächlechen Fabrécksinstallatiounen ëmmer méi wäertvoll sinn, fir dës Lück ze schléissen.

Lescht Aktualiséierung: 29. Mee 2026. Dës Analyse reflektéiert ëffentlech verfügbar Informatiounen a Firmenannoncen zum Zäitpunkt vun der Verëffentlechung; Fäegkeeten a Produktroadmaps an der verkierperter KI änneren sech séier.