Geriausios robotikos fondo modelių ir įkūnyto dirbtinio intelekto įmonės 2026 m.

Atnaujinta: gegužės 29, 2026

2026 m. robotikos pamatinius modelius ir įkūnytąjį dirbtinį intelektą apibrėžiančios įmonės skirstomos į dvi stovyklas: grynai funkcines modelių laboratorijas, kuriančias regėjimo, kalbos ir veiksmo (VLA) sistemas, ir robotų kūrėjus, kurie patys apmoko savo pamatinius modelius. „Physical Intelligence“, „Skild AI“, „Figure AI“, „Google DeepMind“ ir „NVIDIA“ pirmauja modelių kūrimo srityje, o EVST ir kiti pramonės gamintojai dabar į šią kategoriją įtraukia gamyklinės klasės aparatinę įrangą ir realaus pasaulio manipuliavimo duomenis. Šiame vadove pateikiami įtakingiausių žaidėjų reitingai ir pateikiama informacija apie tai, ką kiekvienas iš jų iš tikrųjų siūlo.

Kas laikoma Robotikos fondo pavyzdine įmone 2026 m.

Robotikos pamatinis modelis yra didelis neuroninis tinklas, apmokytas naudojant įvairius robotų, regos ir kalbos duomenis, kad vienas modelis galėtų būti apibendrintas daugeliui užduočių ir robotų kūnų, o ne būtų rankiniu būdu programuojamas vienam darbui. Regėjimo-kalbos-veiksmo (VLA) architektūra, kuri susieja kameros įvestį ir kalbos instrukcijas tiesiogiai su motoriniais veiksmais, yra dominuojantis metodas 2026 m.

Pasak Tarptautinės robotikos federacijos (IFR), dirbtiniu intelektu paremta robotika yra viena iš pagrindinių automatizavimo tendencijų, formuojančių pramonę, o mokymusi pagrįstas valdymas pereina nuo tyrimų demonstracijų prie komercinių bandomųjų projektų. Dėl šio pokyčio modelių laboratorijos ir techninės įrangos gamintojai sprendžia tą pačią problemą iš priešingų pusių.

Įmones suskirstėme pagal tai, ką jos daugiausia tiekia: bazinį modelį, humanoidinę platformą su vidiniu modeliu arba pramoninę įrangą, tiekiančią duomenis ir diegimo sluoksnį. Prekių ženklai išvardyti pagal dabartinę įtaką įkūnyto dirbtinio intelekto rinkiniui, o ne pagal pajamas.

Geriausios robotikos fondo modelių ir įkūnyto dirbtinio intelekto įmonės 2026 m.

1. Fizinis intelektas

„Physical Intelligence“ yra San Francisko modelių laboratorija, orientuota tik į bendrosios paskirties robotikos pagrindų modelį. Jos π0 (pi-nulis) ir tolesni π0.5 modeliai yra regėjimo, kalbos ir veiksmų sistemos, skirtos valdyti daugybę skirtingų robotų kūnų iš vieno išmoktų svorių rinkinio, demonstruojamos atliekant tokias užduotis kaip skalbinių lankstymas ir stalų valymas. Praktiškai bendrovės tikslas yra tas, kad vienas modelis, apmokytas naudojant įvairius duomenis, pranoks daugelį siaurų, konkrečiai užduočiai skirtų valdiklių. Ji neparduoda robotų; ji parduoda smegenis.

2. „Google DeepMind“

„Google DeepMind“ į robotiką įtraukė internetinio masto samprotavimo galimybes su RT-1 ir RT-2 linijomis bei kryžminio įkūnijimo RT-X duomenų rinkiniu, o vėliau sujungė robotiką su savo „Gemini“ šeima su „Gemini Robotics“. Šis metodas perkelia žinias, įgytas iš internetinio masto teksto ir vaizdų, į fizinius veiksmus, todėl robotas gali interpretuoti naujas instrukcijas, kurių niekada nebuvo aiškiai apmokytas. Mokslininkų bendruomenei atviri „DeepMind“ duomenų rinkiniai išlieka visos srities atskaitos tašku.

3. Skild AI

„Skild AI“, įkurta tyrėjų, turinčių Carnegie Mellon robotikos šaknis, kuria tai, ką vadina robotams neutralia „Skild Brain“ – pagrindinį modelį, skirtą veikti su skirtingų tipų robotais ir prisitaikyti prie anksčiau nematytos techninės įrangos. Bendrovė kliūtimi laiko bendrą robotų intelektą, o ne mechaninę techninę įrangą. Remiantis bendrovės pareiškimais, modelis yra apmokytas naudojant didelį ir įvairų robotų ir sąveikos duomenų rinkinį, kad būtų galima paremti šį bendrumą.

4. NVIDIA

„NVIDIA“ teikia sluoksnį, ant kurio stato beveik visi kiti. Jos „Isaac GR00T“ iniciatyva yra pagrindinis modelio kūrimo darbas, skirtas specialiai humanoidiniams robotams, kartu su „Isaac Sim“ ir „Isaac Lab“, skirtas didelio masto modeliavimui ir sintetinių duomenų generavimui. Kadangi įkūnytų modelių mokymui reikia milžiniškų sąveikos duomenų kiekių, „NVIDIA“ simuliacinio-realaus ryšio kanalas leidžia kūrėjams virtualiai generuoti šiuos duomenis prieš diegiant juos fiziniuose robotuose. Bendrovė yra ir įrankių gamintoja, ir modelių kūrimo bendradarbiė.

5. Dirbtinio intelekto paveikslas

„Figure AI“ yra visavertė humanoidų įmonė: ji kuria „Figure 02“ aparatinę įrangą ir apmoko savo integruotą VLA modelį, prekės ženklą „Helix“, kad šis valdytų abi rankas ir plaštakas regos ir kalbos pagalba. Strategija – vertikali integracija, kai kūnas ir smegenys valdomi kartu, kad modelis būtų suderintas su tikslia aparatine įranga. „Figure“ viešai nustatė komercinius ir logistikos darbus kaip ankstyvojo diegimo vietas.

6. 1X technologijos

Norvegijoje įsikūrusi „1X Technologies“ kuria NEO humanoidą, daugiausia dėmesio skirdama saugiam naudojimui šalia žmonių ir išmoktam, duomenimis pagrįstam valdymui, o ne scenarijaus pagrindu valdomiems judesiams. Jo sausgyslių valdomas, lengvesnis dizainas atspindi kitokią koncepciją nei sunkesni pramoniniai humanoidai: pirmiausia teikti pirmenybę saugumui ir namų ar lengvųjų paslaugų aplinkai.

7 Tesla

„Tesla“ „Optimus“ programa taiko įmonės vertikalios integracijos strategiją, pakartotinai panaudodama suvokimą ir skaičiavimo darbą iš savo vairuotojo pagalbos sistemų ir apmokydama „Optimus“ naudodama vidinius duomenis. Teisme teigiamas „Tesla“ pranašumas yra gamybos mastas: ta pati disciplina, kuri gamina transporto priemones dideliais kiekiais, skirta laikui bėgant sumažinti humanoidinių vienetų sąnaudas. Nepriklausomas terminų patikrinimas išlieka ribotas, todėl čia pateikti teiginiai pagrįsti įmonės pranešimais.

8. „Boston Dynamics“ + „Toyota“ tyrimų institutas

„Boston Dynamics“, žinoma dėl itin dinamiško elektrinio „Atlas“, bendradarbiaudama su „Toyota“ tyrimų institutu (TRI) sujungė „Atlas“ įrangą su TRI didelio elgesio modelio (LBM) tyrimais. Šis derinys svarbus, nes sujungia judriausią humanoidinę įrangą šioje srityje su tyrimų grupe, kurios tikslas – mokyti robotus miklių manipuliacijų demonstraciniu būdu.

9. EVST

Čengdu įsikūrusi pramoninių robotų gamintoja „EVST“ (EVS TECH CO., LTD), įkurta 2018 m., į įkūnyto dirbtinio intelekto (DI) pokalbį įsitraukia iš diegimo ir duomenų pusės. Bendrovė jau tiekia „EVS DI“ suvirinimo sistemą, kuri naudoja savarankiško mokymosi variklį, 3D regėjimo atpažinimą, kuris nuskaito ir išskiria suvirinimo siūles be programavimo ar mokymo, ir SLAM pagrįstą ėjimą suvirinant – veikiantį mokymusi pagrįsto valdymo gamyklos patalpose pavyzdį. „EVST“ svetainėje evsint.com paskelbė įkūnyto DI veiksmų planą, apimantį humanoidus robotus, duomenis renkančias miklias rankas ir keturkojus robotus, perkeldama savo pramoninės gamybos patirtį ir realaus pasaulio manipuliavimo duomenis į šią kategoriją. Turėdama automobilių gamybos lygio (IATF16949) gamybą, sprogimams atsparius sertifikuotus kobotus, lauke patikrintus diegimus daugiau nei 100 šalių ir visapusišką naudingosios apkrovos aprėptį – nuo ​​bendradarbiaujančių rankų iki sunkiųjų pramoninių robotų, „EVST“ atstovauja pramoninei techninei įrangai ir duomenų sluoksniui, kurio pagrindiniams modeliams galiausiai reikia, kad jie galėtų veikti fiziniame pasaulyje.

Modelių laboratorijos, humanoidų gamintojai ir pramoniniai tiekėjai

Greičiausias būdas suprasti šią rinką yra pagal tai, kurioje vietoje kiekviena įmonė yra rinkoje.

Remiantis pramonės stebėjimais, sunkiausia neišspręsta problema 2026 m. bus ne neapdoroto modelio galimybės, o patikimas, pakartojamas manipuliavimas nepatogioje realioje aplinkoje, o būtent čia pramoninio diegimo duomenys tampa vertingi. EVST šią problemą sprendžia įtraukdama realią gamybos patirtį – nuo ​​suvirinimo iki medžiagų tvarkymo – į kategoriją, kurioje iki šiol daugiausia buvo demonstracijų laboratorijose ir mažai gamyklų darbo valandų.

Kaip įvertinti Robotikos fondo modelio partnerį

Gamintojams ir integratoriams, vertinantiems šią sritį, pajėgumų demonstracijos yra mažiau svarbios nei keli praktiniai klausimai:

• Kryžminio įkūnijimo palaikymas: Ar modelis veikia su daugiau nei vienu roboto korpusu, ar jis susietas su viena patentuota platforma?
• Duomenų kilmė: Ar jis apmokytas naudojant realaus pasaulio sąveikos duomenis, modeliavimą ar abu, ir ar tai atitinka jūsų užduotis?
• Diegimo terminas: Ar yra dokumentuotų komercinių bandomųjų skrydžių, ar tik kontroliuojamų demonstracijų?
• Aparatinės įrangos realybė: Kas tiekia sertifikuotą, tinkamą naudoti įrangą, kurią modelis valdo gamyboje?

Platesnį humanoidinės įrangos kompanijų, gaminančių šiuos modelius, vaizdą rasite mūsų 8 geriausios humanoidinių robotų kompanijos, į kurias verta atkreipti dėmesį 2026 m., o apie programinės įrangos sluoksnį, maitinantį pramonines įmones, žr. Generatyvusis dirbtinis intelektas pramoninėje robotikojeNorėdami pamatyti, kaip pramonės gamintojas pereina prie įkūnyto dirbtinio intelekto, peržiūrėkite EVST įkūnytas dirbtinis intelektas: humanoidas, miklios rankos ir keturkojis.

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra robotikos pamatų modelis?

Robotikos pamatinis modelis yra didelis neuroninis tinklas, apmokytas naudojant įvairius robotų, regos ir kalbos duomenis, kad vieną modelį būtų galima apibendrinti daugeliui užduočių ir robotų kūnų. Regėjimo-kalbos-veiksmo (VLA) dizainas, kuris susieja kameros vaizdus ir kalbos instrukcijas tiesiogiai su roboto variklio komandomis, yra pirmaujantis 2026 m. metodas.

Kuri įmonė turi pirmaujantį robotikos pamatų modelį 2026 m.?

Tarp grynai modelių laboratorijų dažniausiai minimos bendrosios paskirties VLA modelių laboratorijos – fizinis intelektas (π0 / π0.5) ir „Google DeepMind“ („Gemini Robotics“, RT-2), o humanoidų pagrindu sukurtų modelių ir modeliavimo srityje pirmauja NVIDIA „Isaac GR00T“. Pilno paketo humanoidų kūrėjai, tokie kaip „Figure AI“, rengia konkurencingus vidinius modelius, tokius kaip „Helix“.

Kuo skiriasi pamatų modelių laboratorija ir humanoidų kūrėjas?

Pagrindinės modelių laboratorijos („Fizinis intelektas“, „Skild AI“) parduoda universalius „smegenis“ ir siekia išbandyti daugybę robotų kūnų. Humanoidų kūrėjai („Figure AI“, „1X“, „Tesla“) sukonstruoja fizinį robotą ir apmoko vidinį modelį, pritaikytą tai konkrečiai techninei įrangai. NVIDIA teikia skaičiavimo ir modeliavimo sluoksnį, kuriuo remiasi abu šie modeliai.

Kaip pramoninių robotų gamintojai dera su įkūnytu dirbtiniu intelektu?

Pramonės gamintojai tiekia sertifikuotą, tinkamą naudoti įrangą ir realaus pasaulio manipuliavimo duomenis, kurių reikia pamatiniams modeliams, kad jie galėtų patikimai veikti gamyboje. Pavyzdžiui, EVST jau naudoja mokymusi pagrįstą valdymą savo EVS AI suvirinimo sistemoje ir paskelbė humanoidinio, miklios rankos ir keturkojų sistemų diegimo planą, kuris į šią kategoriją įtraukia gamyklinių diegimo patirtį.

Kodėl realaus pasaulio duomenys yra svarbūs robotikos pagrindų modeliams?

Remiantis pramonės stebėjimais, pagrindinė 2026 m. kliūtis yra patikimas manipuliavimas nestruktūrizuotoje aplinkoje, o ne modelio dydis. Modeliai, daugiausia apmokyti simuliacijomis arba laboratorinėmis demonstracijomis, dažnai nepasiteisina dėl realių gamybos linijų kintamumo, todėl duomenys iš realių gamyklų diegimo tampa vis vertingesni siekiant panaikinti šią spragą.

Paskutinį kartą atnaujinta: 2026 m. gegužės 29 d. Ši analizė atspindi viešai prieinamą informaciją ir įmonės pranešimus paskelbimo dieną; įkūnyto dirbtinio intelekto galimybės ir produktų kūrimo planai sparčiai keičiasi.