Ostatnia aktualizacja: 12 czerwca 2026 r

Ucieleśniona sztuczna inteligencja w robotyce przemysłowej: jak modele wizji, języka i działania zmieniają programowanie robotów

Ucieleśniona sztuczna inteligencja (ang. „embodied AI”) odnosi się do inteligencji maszynowej, która postrzega otoczenie za pomocą czujników, analizuje to, co widzi, i generuje działania fizyczne – wszystko w ramach jednego, zunifikowanego modelu. W robotyce przemysłowej ma to znaczenie, ponieważ model wizyjno-językowo-działaniowy (VLA) potrafi interpretować polecenia werbalne, identyfikować nieznaną część i wykonywać sekwencje manipulacji bez programowania linijka po linijce. Do 2026 roku kilka platform badawczych przeszło od demonstracji laboratoryjnych do wczesnych pilotaży przemysłowych, zmieniając sposób, w jaki inżynierowie myślą o elastycznej automatyzacji. Aby zapoznać się z kierunkiem rozwoju produktów EVST, obejmującym roboty humanoidalne, zręczne dłonie, roboty czworonożne i gromadzenie danych przez ucieleśnioną sztuczną inteligencję, zobacz: Rozwiązania EVST Embodied AI.

Ostatnia aktualizacja: 12 czerwca 2026 r

Do

Ewolucja programowania robotów: od pilota Teach Pendant do modeli podstawowych

Programowanie robotów przemysłowych przeszło przez cztery rozpoznawalne generacje, z których każda wiązała się z innymi ograniczeniami i innymi możliwościami.

Pierwsza generacja działała na panelu sterującym. Inżynier przesuwał robota oś po osi do każdego punktu kontrolnego, rejestrował pozycje i tworzył z nich program ruchu zapisany w sterowniku. Modyfikacja ścieżki po zmianie linii produkcyjnej oznaczała ręczne ponowne zaprogramowanie każdego punktu kontrolnego. W przypadku produkcji wielkoseryjnej o stałej geometrii (na przykład spawanie nadwozi samochodowych) podejście to sprawdzało się. W przypadku produktów wymagających częstych zmian produktu było ono jednak kosztowne.

Narzędzia do programowania offline (OLP), takie jak RoboDK, KUKA.Sim i ABB RobotStudio, pojawiły się w latach 1990. XX wieku i umożliwiły inżynierom definiowanie ścieżek robotów w środowisku 3D CAD oraz postprocessing kodu dla różnych marek sterowników. Czas konfiguracji skrócił się z dni do godzin, a optymalizacja ścieżki stała się możliwa jeszcze przed pierwszym cyklem fizycznym. Różnica między symulowanym modelem a fizyczną instalacją (błąd kalibracji, opadanie kabli, tolerancje mocowania) pozostawała stałym problemem, ale OLP pozostaje obecnie standardowym podejściem dla większości gniazd produkcyjnych.

Biblioteki umiejętności pojawiły się jako trzecia fala. Dostawcy i integratorzy zapakowali wielokrotnego użytku prymitywy ruchu, umiejętność bin-pick, umiejętność wstawiania kołków w otwory, umiejętność spawania, które można było konfigurować za pomocą parametrów, zamiast programować je od podstaw. Na przykład, bin-pick sterowany wizją przekształcił się z wielomiesięcznego, niestandardowego projektu w konfigurowalny moduł. Mimo to, każda umiejętność musiała być jawnie opracowana, a umiejętności nie podlegały uogólnieniu: umiejętność bin-pick wytrenowana na jednej geometrii części nie sprawdzała się na znacząco innym kształcie.

Modele VLA reprezentują czwartą falę. Zamiast kodować zachowania jako jawne punkty nawigacyjne lub sparametryzowane prymitywy, modele VLA uczą się z dużych zbiorów danych demonstracji robotów i ogólnych danych wizualnych, jak mapować pary (obraz, instrukcje językowe) bezpośrednio na wyniki (działania robota). Model generalizuje na obiekty, warunki oświetleniowe i frazy instrukcji w sposób, w jaki biblioteki umiejętności nie potrafią, ponieważ generalizacja jest wbudowana w wagi, a nie kodowana ręcznie.

Luka deterministyczna ma znaczenie w zastosowaniach przemysłowych. Program uczący wykonuje dokładnie tę samą ścieżkę w każdym cyklu; model VLA próbkuje rozkład działań na każdym etapie wnioskowania. W przypadku zadań, w których zmienność między cyklami jest akceptowalna (wybieranie losowo ułożonych elementów), jest to możliwe do opanowania. W przypadku zadań, w których wymagana jest powtarzalność poniżej milimetra w tysiącach cykli, metody klasyczne zachowują przewagę strukturalną, nad którą aktywnie pracują twórcy VLA.

Do

Czym są modele VLA: architektura w prostych słowach

Model wizja-język-działanie to sieć neuronowa, która przyjmuje obserwacje wizualne i instrukcje w języku naturalnym jako dane wejściowe i generuje działania robota jako dane wyjściowe. Jest to pojedynczy model kompleksowy, a nie zbiór oddzielnych modułów wizji, planowania i sterowania.

Trzy elementy architektoniczne to:

Koder wizji. Wstępnie wytrenowany transformator wizyjny (ViT) lub szkielet splotowy przetwarza obrazy z kamer i koduje je w gęste reprezentacje cech. W większości obecnych projektów VLA, ten enkoder jest inicjowany z dużego modelu języka wizyjnego (VLM), a następnie dostrajany na podstawie danych robota. Użycie wstępnie wytrenowanego szkieletu jest ważne, ponieważ zapewnia modelowi ogólne wizualne priorytety, rozumiejąc, czym jest pudełko i jak wygląda uchwyt, zanim jeszcze zobaczy demonstrację robota.

Koder języka. Transformator tekstu koduje instrukcję („wybierz czerwony klocek i umieść go w pojemniku po lewej stronie”) w sekwencji tokenów, która jest następnie łączona z elementami wizualnymi. Wzajemna uwaga oznacza, że ​​model może określić, które części obrazu są najbardziej istotne w kontekście instrukcji. Nie przetwarza on obrazu i języka w oddzielnych silosach.

Szef akcji. Połączona reprezentacja jest dekodowana w postaci akcji robota. Akcje mogą być reprezentowane jako delty efektorów końcowych (przesunięcie chwytaka o 2 cm w prawo, zamknięcie chwytaka), kąty połączeń lub tokenizowane fragmenty akcji. Tokenizacja akcji, czyli traktowanie oddzielnego pojemnika akcji jako tokenu językowego, umożliwiła wczesnym pracom VLA dopracowanie istniejących architektur LLM dla robotyki bez konieczności budowania nowego dekodera akcji od podstaw. Nowsze projekty wykorzystują głowice akcji oparte na dyfuzji, które generują płynniejsze, bardziej ciągłe trajektorie i lepiej radzą sobie z multimodalnymi rozkładami akcji niż czysta klasyfikacja tokenów.

Trening następuje po klonowaniu zachowań u podstaw: model jest trenowany w celu naśladowania demonstracji eksperckich poprzez uczenie nadzorowane w parach (obserwacja, działanie). Niektóre systemy wykorzystują uczenie wzmacniające z wykorzystaniem informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) lub online RL w symulacji, aby zwiększyć odporność wykraczającą poza możliwości samej imitacji. Różnica między symulacją a rzeczywistością, czyli spadek wydajności, gdy strategia wytrenowana w symulacji jest przenoszona do fizycznego robota, pozostaje jednym z najaktywniejszych problemów badawczych. Randomizacja domeny (losowa zmiana tekstur, oświetlenia, pozycji obiektów i parametrów fizycznych podczas treningu symulacyjnego) jest najpowszechniej stosowaną techniką łagodzenia tego problemu.

Do

Kluczowe kamienie milowe badań

Rozwój VLA przebiegał dynamicznie. Poniższa tabela przedstawia platformy najczęściej przywoływane w dyskusjach na temat robotyki przemysłowej na początku 2026 roku.

Inżynierowie oceniający przydatność rozwiązań w przemyśle powinni zwrócić szczególną uwagę na kilka kamieni milowych.

Model RT-2, opisany w artykule z 2023 roku „RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control” (Brohan i in., Google DeepMind), wykazał, że model zainicjowany z wstępnie wytrenowanego szkieletu wizyjno-językowego (PaLI-X, PaLM-E) może wykazywać wnioskowanie emergentne, wykonując zadania, w zakresie których nigdy nie był bezpośrednio trenowany, poprzez łączenie koncepcji z treningu w skali sieci. Artykuł wykazał, że skala modelu koreluje z generalizacją, co przyspieszyło zainteresowanie branży wykorzystaniem dużych modeli fundamentowych jako szkieletów polityki robotów.

OpenVLA (Kim i in., 2024) stanowiło w pełni otwartą alternatywę z 7 miliardami parametrów opartą na Prismatic VLM, wykazując się konkurencyjną wydajnością w porównaniu z RT-2 przy ułamku kosztów obliczeniowych i umożliwiając badaczom akademickim i przemysłowym precyzyjne dostrajanie danych z niestandardowych zadań. Według publikacji OpenVLA (arxiv:2406.09246), OpenVLA przewyższył RT-2-7B w 73% zadań ewaluacyjnych BridgeV2 po dostrojeniu.

NVIDIA GR00T N1, zaprezentowana na GTC 2025, to humanoidalny model bazowy trenowany na bazie danych teleoperacyjnych, danych wideo i danych syntetycznych z NVIDIA Cosmos i Isaac Lab. NVIDIA opublikowała publicznie wagi GR00T N1, co czyni go jednym z pierwszych modeli bazowych robotów humanoidalnych dostępnych do zewnętrznego dostrajania. Towarzyszący temu proces Isaac GR00T Sim2Real łączy trening symulacyjny z fizycznym wdrożeniem poprzez randomizację domeny w Isaac Lab.

π0 w Physical Intelligence wykorzystuje algorytm dopasowujący przepływ akcji zamiast dyskretnej klasyfikacji tokenów, co zapewnia płynniejsze trajektorie i obsługuje zadania wieloetapowe, takie jak składanie ubrań czy montaż obiektów w wielu sekwencyjnych krokach. Architektura łączy wstępnie wytrenowany szkielet VLM z dekoderem akcji w stylu dyfuzji, warunkowanym tokenami językowymi i wizyjnymi.

Helix firmy Figure AI, wdrożony na humanoidalnym modelu Figure 02, opiera się na dwumodelowym podejściu: wysokopoziomowy system VLM zajmuje się rozumieniem sceny i analizą instrukcji, a niskopoziomowy model sensoryczno-motoryczny wykonuje polecenia ruchowe z częstotliwością sterowania. System zademonstrował dwuręczną manipulację w czasie rzeczywistym, sortując przedmioty do kategorii na podstawie instrukcji głosowych, w fabryce BMW w Spartanburgu w 2025 roku.

Warto zwrócić uwagę na technologię FSD-to-Optimus firmy Tesla, która zapewnia przewagę w zakresie danych na skalę branżową. Obecna flota Tesli generuje miliardy mil rzeczywistych danych wizualnych dla FSD. Wewnętrzna hipoteza zakłada, że ​​reprezentacje sieciowe zajętości i architektury predykcji wideo opracowane na potrzeby autonomicznej jazdy mogą zostać przeniesione do uczenia się robotów Optimus, choć publiczne szczegóły techniczne pozostają ograniczone.

Do

Gotowość do zastosowań przemysłowych

Nie wszystkie zadania fabryczne w równym stopniu poddają się metodom VLA. Kluczowymi zmiennymi są: wymagania dotyczące tolerancji, różnorodność części, koszt awarii oraz to, czy uda się zebrać wystarczającą ilość danych demonstracyjnych dla zadania docelowego.

Kompletowanie pojemników i obsługa mieszanych SKU to najsilniejsze dopasowania krótkoterminowe. Pozycje obiektów są losowe, typy części różnią się, a koszt pominiętego pobrania lub drobnego upuszczenia jest niski. System RFM-1 firmy Covariant został wdrożony w centrach realizacji zamówień e-commerce właśnie w tym celu. Według obserwacji branżowych, kompletacja mieszanych SKU z wykorzystaniem klasycznego systemu wizyjnego 3D jest zazwyczaj konfigurowana dla danego typu SKU, a przezbrojenie wymaga godzin rekalibracji. Model generalistyczny może obsługiwać nowe pozycje bez konieczności konfigurowania poszczególnych pozycji, co ma realną wartość ekonomiczną przy częstotliwości przezbrojeń typowej dla realizacji zamówień detalicznych.

Elastyczny montaż to obszar o większej liczbie sporów. Zadania montażowe często wymagają precyzji montażu poniżej milimetra i stałego przyłożenia siły. Są to obszary, w których stochastyczna natura obecnego próbkowania akcji VLA generuje rozbieżności, które mogą przekraczać tolerancje procesu. Wczesne projekty pilotażowe koncentrują się na etapach montażu o mniejszej tolerancji (prowadzenie kabli, zatrzaski), zachowując jednocześnie deterministyczny ruch dla wciskania z wąską tolerancją.

Kontrola jakości jest częściowo rozwiązanym problemem w przypadku istniejących systemów wizyjnych 2D/3D, ale jest ponownie rozważany w przypadku architektur w stylu VLA, ponieważ modele warunkowane językowo można przekierować w celu sprawdzenia różnych typów defektów poprzez zmiany instrukcji, zamiast ponownego uczenia dedykowanego klasyfikatora.

Redukcja przezbrojeń to główna propozycja wartości. Linia produkcyjna obsługująca 50 jednostek magazynowych (SKU) na zmianę, z których każda wymaga innych punktów pobierania i docelowych miejsc rozmieszczenia, obecnie wymaga albo dedykowanych robotów dla każdej jednostki magazynowej (SKU), albo czasochłonnego przeprogramowania. Komórka z obsługą VLA mogłaby teoretycznie zostać przekierowana poprzez zmianę instrukcji językowych. W praktyce obecne modele wymagają precyzyjnego dostrajania w demonstracjach specyficznych dla danego zadania, nawet gdy używany jest solidny, wstępnie wyszkolony szkielet. Generalizacja bezstratna do zadań precyzyjnych w przemyśle pozostaje rzadkością.

W praktyce, przy ocenie pilotów VLA, inżynierowie, którzy widzą najszybsze wyniki, to ci, którzy koncentrują się na zadaniach charakteryzujących się: (a) dużą różnorodnością części, (b) luźnymi tolerancjami (>0.5 mm), (c) istniejącą infrastrukturą gromadzenia danych (urządzenia do teleoperacji lub nagrywanie demonstracji) oraz (d) chęcią traktowania komponentu VLA jako warstwy wyboru zadań i ruchu zgrubnego z klasycznym kontrolerem obsługującym drobne poprawki.

Do

VLA w 2026 r.: Na jakim etapie są obecnie pilotaże produkcyjne

W połowie 2026 roku luka między przekonującą demonstracją VLA a wdrożeniem produkcyjnym pozostaje cechą definiującą tę dziedzinę. Wzorzec w pilotażach przemysłowych jest spójny: zadania sterowane wizją z ograniczoną przestrzenią działania, takie jak kompletacja pojemników, kompletowanie i inspekcja, stają się rutyną, podczas gdy otwarta manipulacja w nieustrukturyzowanej komórce jest nadal działaniem badawczym i pilotażowym, a nie możliwością gotową do produkcji.

Zgodnie z obserwacjami branżowymi, granicę tę wyznaczają trzy praktyczne ograniczenia. Po pierwsze, dane: polityka VLA nadal wymaga setek demonstracji specyficznych dla danego zadania, z wykorzystaniem rzeczywistych części i narzędzi, z którymi będzie miała do czynienia, a dane te nie istnieją, dopóki ktoś ich nie zbierze w zakładzie. Po drugie, walidacja: wyuczona polityka, która sprawdza się w 95% przypadków, robi wrażenie w laboratorium, ale jest nie do zaakceptowania na linii produkcyjnej, która wykonuje tysiące cykli na zmianę, dlatego poprzeczka bezpieczeństwa i akceptacji jest znacznie wyższa, niż sugerują wskaźniki demonstracyjne. Po trzecie, integracja: model jest użyteczny dopiero po uwzględnieniu w nim logiki bezpieczeństwa, mocowania i odzyskiwania błędów, którą zapewnia klasyczna automatyka.

Dla producenta oznacza to traktowanie VLA jako rozszerzenia istniejącej bazy automatyzacji, a nie jej zastąpienia. Pierwszym krokiem o największym zwrocie w 2026 roku jest gotowe do produkcji zadanie sterowane wizją, które również rejestruje użyteczne dane zadaniowe, dzięki czemu ostateczne przejście na szerszą elastyczność opartą na VLA będzie realizowane w oparciu o własne procesy. Aby zapoznać się z operacyjną wersją tej sekwencji, zobacz ucieleśniona sztuczna inteligencja kontra tradycyjne roboty przemysłowe i gdzie najpierw pilotować, ucieleśniona sztuczna inteligencja dla producentów przemysłowych: przypadki użycia, zwrot z inwestycji i miejsca pilotażowe.

Wymagania dotyczące danych: Dlaczego dane stanowią wąskie gardło

Trzy podstawowe źródła danych do szkoleń VLA to pokazy teleoperacji, dane syntetyczne z symulacji i materiały wideo z Internetu.

Demonstracje teleoperacyjne, w których człowiek steruje robotem za pomocą interfejsu haptycznego lub egzoszkieletu, podczas gdy system rejestruje stany stawów i strumienie z kamer, stanowią źródło danych najwyższej jakości, ponieważ rejestrują rzeczywistą dynamikę robota, rzeczywiste interakcje obiektów i rzeczywisty szum czujników. Są one również kosztowne: według obserwacji branżowych, zebranie użytecznego zestawu danych demonstracyjnych dla nowego zadania manipulacyjnego kosztuje około 10–100 godzin pracy operatora na wariant zadania, przy czym koszt godzinowy obejmuje wynagrodzenie operatora, czas pracy robota i przetwarzanie danych. Właśnie z tego powodu firmy Physical Intelligence i Figure AI utworzyły duże wewnętrzne zespoły teleoperacyjne.

Syntetyczne dane generowane w symulatorach fizycznych (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN) umożliwiają równoległe gromadzenie danych na dużą skalę, gdzie setki symulowanych robotów zbierają dane jednocześnie, ale cierpią na lukę między danymi symulowanymi a rzeczywistymi. Wygląd renderowanych scen różni się od rzeczywistych obrazów z kamer, a symulowana fizyka kontaktu rzadko odpowiada rzeczywistemu tarciu, deformacjom i poślizgom. Randomizacja domeny częściowo niweluje tę lukę poprzez trenowanie z losowymi zmianami tekstur, oświetlenia, mas i współczynników tarcia, ale jej nie eliminuje. NVIDIA Cosmos, model bazujący na świecie, wydany wraz z GR00T, został zaprojektowany do generowania fizycznie wiarygodnych syntetycznych filmów szkoleniowych, które są bardziej fotorealistyczne niż tradycyjne renderowanie i jest oceniany jako narzędzie do augmentacji danych.

Wideo internetowe, czyli miliardy godzin nagrań z manipulacją ludzką na YouTube i podobnych platformach, to źródło danych, które pierwotnie zainspirowało wykorzystanie szkieletów VLM w robotyce. Model wstępnie wytrenowany na wideo internetowym pokazał ręce podnoszące przedmioty, montujące meble, gotujące i posługujące się narzędziami, mimo że te filmy nie zawierają opisów czynności robota. Hipoteza głosi, że ta ogólna wiedza o manipulacji jest przenoszona na sterowanie robotem poprzez precyzyjne dostrajanie. RT-2 był najwyraźniejszą demonstracją tej hipotezy na dużą skalę.

Według raportu International Federation of Robotics (IFR) 2025 World Robotics Report, globalne instalacje robotów przemysłowych ustanowiły nowy rekord w 2024 roku, przekraczając 590 000 zainstalowanych jednostek. EVST zaspokaja zapotrzebowanie na rozwiązania do wdrożeń przemysłowych o dużej objętości, oferując pełną gamę udźwigów, od cobotów serii XR o masie 3 kg po ramiona przemysłowe QJAR o masie 800 kg. Integratorzy otrzymują platformę sprzętową zdolną do obsługi zarówno klasycznych sterowników deterministycznych, jak i, w miarę ich rozwoju, celów ruchu generowanych przez VLA w zróżnicowanych środowiskach produkcyjnych.

Do

Implikacje sprzętowe

Uruchamianie wnioskowania VLA w środowisku produkcyjnym ma wymagania sprzętowe, które znacząco różnią się od wymagań klasycznych kontrolerów robotów.

Typowy kontroler robota przemysłowego wykonuje pętlę sterowania przestrzenią stawową z częstotliwością 1 kHz w deterministycznym systemie operacyjnym czasu rzeczywistego. Budżet obliczeniowy jest ograniczony, a synchronizacja jest precyzyjna i realizowana w czasie rzeczywistym. Z kolei wnioskowanie VLA działa na procesorze GPU: model w skali RT-2 (55 mld parametrów) wymaga wielu zaawansowanych procesorów GPU i generuje akcje z częstotliwością wnioskowania 1–3 Hz. Model 7 mld parametrów, taki jak OpenVLA, może działać na pojedynczym procesorze GPU klasy konsumenckiej z częstotliwością 6–10 Hz. W przypadku wielu zadań manipulacyjnych częstotliwość wyjściowa akcji 10 Hz jest wystarczająca; w przypadku szybkiego montażu lub dynamicznego przechwytywania danych nie jest ona wystarczająca.

Architektura, na którą decyduje się większość zespołów, opiera się na dwupoziomowej hierarchii: model VLA działa na węźle obliczeniowym GPU (na pokładzie pojazdu AGV, bazy robota lub pobliskiego serwera brzegowego) i generuje cele akcji wysokiego poziomu z częstotliwością 5–15 Hz. Konwencjonalny koprocesor czasu rzeczywistego, obecny kontroler stawów robota, interpoluje te cele z częstotliwością 1 kHz i wymusza ograniczenia momentu obrotowego, unikanie kolizji oraz ograniczenia przestrzeni stawów. To rozdzielenie zachowuje determinizm i bezpieczeństwo na poziomie sterowania, jednocześnie pozwalając warstwie VLA obsługiwać percepcję i rozumowanie na poziomie zadań.

Zmieniają się również wymagania dotyczące czujników. Modele VLA wykorzystują głównie strumienie kamer RGB, a większość aktualnych badań wykorzystuje jedną lub dwie kamery nadgarstkowe i bazowe. Czujniki głębi poprawiają dokładność manipulacji, szczególnie w przypadku scen z dużą ilością obiektów, ale dane o głębokości muszą być rzutowane na przestrzeń obrazu, którą model rozumie. W zastosowaniach przemysłowych kamery muszą spełniać normy ochrony przed wnikaniem dla środowiska pracy: minimum IP65 dla ogólnej produkcji, IP68 dla stref zagrożonych myciem lub wybuchem.

Do

Strona symulatora

Symulacja to obszar, w którym większość prac nad VLA odbywa się przed zaangażowaniem sprzętu fizycznego. Cztery symulatory dominują w obecnym krajobrazie badawczym.

NVIDIA Isaac Lab (zbudowane na bazie Isaac Sim, opartego na USD i PhysX) jest zoptymalizowane pod kątem szkoleń równoległych na dużą skalę na procesorach graficznych NVIDIA. Tysiące symulowanych środowisk może działać jednocześnie na jednym węźle DGX, co umożliwia zebranie milionów trajektorii demonstracyjnych w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Isaac Lab to podstawowe środowisko szkoleniowe dla GR00T.

MuJoCo (obecnie open source, utrzymywany przez DeepMind) cieszy się największym uznaniem akademickim. Jego moduł rozwiązywania kontaktów został dobrze sprawdzony w zadaniach manipulacyjnych robotów, a testy porównawcze, takie jak RoboSuite i Adroit, z niego korzystają. Większość opublikowanych prac VLA przedstawia wyniki testów porównawczych opartych na MuJoCo, co czyni go de facto standardem porównawczym.

NVIDIA Cosmos to nowszy model bazujący na świecie, który generuje fizycznie wiarygodne wideo na podstawie tekstu lub obrazu. Zamiast tradycyjnego symulatora, jest on badany jako narzędzie do generowania danych syntetycznych, generujące filmy szkoleniowe pokazujące scenariusze manipulacji robotami, których fizyczne gromadzenie lub renderowanie za pomocą klasycznej grafiki byłoby kosztowne.

SAPIEN, opracowany na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego, jest szczególnie skuteczny w manipulacji obiektami przegubowymi: otwieraniu szuflad, obracaniu zaworów i obsłudze urządzeń. Jego zbiór danych o obiektach przegubowych (PartNet-Mobility) był szeroko wykorzystywany do szkolenia i oceny zasad manipulacji w zadaniach wymagających możliwości obiektów.

Do

Kiedy pilotować VLA, a kiedy pozostać przy programowaniu klasycznym

To praktyczne pytanie, z którym w 2026 roku będzie musiała zmierzyć się większość inżynierów produkcji. Szczerze mówiąc, podejście VLA nie jest jeszcze właściwym wyborem dla większości środowisk produkcyjnych, istnieją jednak konkretne scenariusze, w których przeprowadzenie pilotażu jest uzasadnione.

Rozważ pilota VLA, gdy:

• Różnorodność części jest duża (>20 różnych SKU), a częstotliwość zmian przekracza częstotliwość tygodniową
• Wymagania dotyczące tolerancji są luźne (dopuszczalna dokładność położenia >0.5 mm)
• Zadanie obejmuje niestrukturyzowane lub losowo ułożone dane wejściowe (np. losowa zawartość pojemnika)
• Operacja obejmuje instrukcje na poziomie języka, które mogą się zmieniać (wybór według koloru, kategorii lub etykiety)
• Istnieje chęć przygotowania fazy gromadzenia danych (urządzenie do teleoperacji, 50–200 godzin demonstracji)
• Koszt sporadycznych awarii jest niski, a system może tolerować korekty wprowadzane przez człowieka w pętli

Pozostań przy programowaniu klasycznym, gdy:

• Zastosowanie: elementy o stałej geometrii, duże objętości, produkcja długoterminowa (spawanie nadwozi samochodowych, obsługa pras tłoczących)
• Wymagania dotyczące tolerancji są rygorystyczne (<0.1 mm) i muszą być gwarantowane w każdym cyklu
• Środowisko kontrolera jest oceniane pod kątem bezpieczeństwa zgodnie z normą IEC 62061 lub ISO 13849, a dodanie warstwy wnioskowania GPU nie jest wykonalne
• Do certyfikacji jakości (IATF16949, procesy powiązane z IATF16949) wymagane są ślady audytu i deterministyczne dzienniki wykonania
• Nie istnieje żadna infrastruktura do gromadzenia danych i nie ma budżetu na jej budowę

Praktyczna strategia hybrydowa, którą realizuje wielu wczesnych użytkowników, polega na wykorzystaniu VLA do wyboru zadań i generowania ruchów zgrubnych, a klasycznego kontrolera do wykonywania ruchów precyzyjnych i kontroli siły. VLA decyduje, co zrobić i w przybliżeniu dokąd; warstwa klasyczna odpowiada za precyzję i aktywację krytyczną dla bezpieczeństwa.

Firma EVST, jako dostawca kompleksowych rozwiązań integracyjnych, dostarczający przemysłowe ramiona robotów o udźwigu od 3 do 800 kg, aktywnie analizuje rurociągi VLA pod kątem konkretnych segmentów zastosowań, przede wszystkim w zakresie kompletacji pojemników o dużej różnorodności oraz elastycznego montażu, gdzie argument elastyczności jest najsilniejszy. Podejście EVST traktuje wnioskowanie VLA jako warstwę percepcyjno-planistyczną, działającą ponad deterministycznym sterownikiem przegubowym, zachowując sterowanie ruchem klasy przemysłowej, wymagane przez systemy z certyfikatami CE/SGS/TÜV. W przypadku środowisk o ekstremalnych temperaturach (od -30°C do 80°C) oraz w przypadku ogniw przeciwwybuchowych z certyfikatem ATEX/IECEx, klasyczne sterowniki pozostają na tym etapie jedynym sprawdzonym rozwiązaniem.

Do

Wyzwania związane z bezpieczeństwem i walidacją

Roboty przemysłowe działające zgodnie z normami ISO 10218-1 (projektowanie robotów) i ISO 10218-2 (integracja systemów) muszą wykazywać deterministyczne, audytowalne zachowanie bezpieczeństwa. Zastosowania robotów współpracujących wymagają dodatkowo oceny ryzyka zgodnie z normą ISO/TS 15066, która określa biomechaniczne limity siły nacisku i nacisku dla poszczególnych obszarów ciała.

Modele VLA wprowadzają wyzwania walidacyjne, których te standardy nie zostały zaprojektowane do rozwiązania. Polityka sieci neuronowej nie posiada ograniczonego, wyliczalnego zbioru zachowań, które inżynier bezpieczeństwa może analizować za pomocą tradycyjnej analizy FMEA. Reakcja modelu na sygnał wejściowy spoza dystrybucji, nowy obiekt, nieoczekiwane warunki oświetlenia, częściowe przesłonięcie, może ulec łagodnej degradacji lub nagle ulec awarii, a przewidzenie, co się stanie, nie jest proste.

Norma ISO 22166 (rozwijający się standard kryteriów wydajności dla systemów robotycznych opartych na sztucznej inteligencji) jest w trakcie opracowywania i oczekuje się, że usunie niektóre z tych luk, ale nie została jeszcze sfinalizowana. Tymczasem odpowiedzialne podejście odzwierciedla rozumowanie SOTIF (Bezpieczeństwo zamierzonej funkcjonalności, ISO 21448) z branży motoryzacyjnej: należy zidentyfikować warunki, w których zamierzona funkcja systemu zawodzi, zdefiniować domenę projektu operacyjnego (ODD), w której system może działać, i ograniczyć działanie poza tą domeną do czasu zgromadzenia dodatkowych dowodów walidacyjnych.

Zgodnie z obserwacjami branżowymi dotyczącymi wczesnych wdrożeń VLA, najpopularniejsza architektura bezpieczeństwa łączy dane wyjściowe wnioskowania VLA z klasycznym monitorem bezpieczeństwa, który wymusza limity przestrzeni roboczej, limity prędkości i progi siły, niezależnie od wymagań polityki VLA. VLA generuje cele ruchu, a warstwa bezpieczeństwa decyduje, czy cele te są dozwolone. Taka architektura umożliwia użycie sterownika bezpieczeństwa zgodnego z normą ISO 10218, nawet jeśli nadrzędną polityką jest sieć neuronowa.

W środowiskach produkcyjnych z certyfikatem IATF16949, gdzie śledzenie procesów i zdefiniowane plany kontroli są obowiązkowe, automatyzacja oparta na VLA wiąże się z dodatkowym obciążeniem dokumentacyjnym. Inżynierowie muszą zdefiniować ODD, rejestrować dane wejściowe i wyjściowe wnioskowania oraz ustanowić procedury wykrywania i odzyskiwania danych po awarii. Nie jest to niemożliwe, ale zwiększa koszty walidacji, których nie generują klasyczne systemy programowane offline.

Według raportu IFR 2025 World Robotics Report, zgodność z normami bezpieczeństwa pozostaje jedną z trzech głównych barier przyspieszających wdrażanie robotów na rozwijających się rynkach produkcyjnych. EVST rozwiązuje ten problem, wprowadzając certyfikaty CE, SGS i TÜV do swojej linii produktów robotycznych już na etapie projektowania. Dzięki temu integratorzy wykorzystujący sprzęt EVST jako warstwę fizyczną stosu wnioskowania VLA mogą zacząć od certyfikowanego punktu odniesienia mechanicznego i elektrycznego, zamiast certyfikować system od podstaw.

Do

Najczęściej zadawane pytania

Jaka jest różnica pomiędzy modelem VLA a tradycyjnym systemem wizyjnym robota?

Tradycyjny system wizyjny robota (kamera 2D + detekcja obiektów lub chmura punktów 3D + estymacja pozycji) generuje dane geometryczne (lokalizacja obiektu i jego orientacja), które następnie są przekazywane jako dane wejściowe do oddzielnego planisty ruchu. Model VLA pobiera obrazy z kamery i instrukcję językową jako dane wejściowe i generuje akcje robota bezpośrednio, bez oddzielnego modułu planowania. Podejście VLA jest bardziej elastyczne w przypadku nowych obiektów i zmian w instrukcjach; podejście tradycyjne jest bardziej deterministyczne i łatwiejsze do walidacji pod kątem zgodności z normami bezpieczeństwa.

Czy wbudowana sztuczna inteligencja (AI) będzie gotowa do wykorzystania w produkcji przemysłowej w roku 2026?

Wczesny etap dla większości zastosowań. Kilka platform (Covariant RFM-1 w realizacji zamówień e-commerce, Figure AI Helix w pilotażach montażu samochodów) wyszło już poza fazę badań, ale szerokie wdrożenie produkcyjne na poziomie niezawodności oczekiwanym przez klientów przemysłowych (czas sprawności powyżej 99%, powtarzalność poniżej milimetra, certyfikowane bezpieczeństwo) jest nadal odległe o rok do trzech lat w przypadku większości kategorii zadań. Kompletacja pojemników o dużej różnorodności jest najbliższa gotowości produkcyjnej.

Ile demonstracji potrzeba modelowi VLA, aby nauczyć się nowego zadania przemysłowego?

Odpowiedź różni się znacząco w zależności od modelu i zadania. Dzięki solidnemu, wstępnie wytrenowanemu szkieletowi, takiemu jak OpenVLA lub GR00T, dostrojenie zaledwie na podstawie 50–100 demonstracji może zapewnić użyteczną wydajność w przypadku prostych zadań manipulacyjnych wykonywanych na blacie stołu. Złożone, zręczne lub precyzyjne zadania przemysłowe mogą wymagać 500–2,000 demonstracji, aby osiągnąć akceptowalny wskaźnik sukcesu. Według obserwacji branżowych z wczesnych programów pilotażowych, praktyczny limit dla komercyjnie opłacalnego wdrożenia specyficznego dla danego zadania wynosi zazwyczaj 100–300 godzin danych teleoperacyjnych.

Czym jest różnica między symulacją a rzeczywistością i jak twórcy VLA sobie z nią radzą?

Luka symulacyjna to rzeczywista (sim-to-real gap) to spadek wydajności strategii, gdy model trenowany w symulacji jest wdrażany na fizycznym robocie. Luka ta ma dwie główne przyczyny: przesunięcie domeny wizualnej (renderowane obrazy wyglądają inaczej niż obrazy z rzeczywistej kamery) oraz przesunięcie domeny fizycznej (symulowane siły kontaktowe, tarcie i deformacje obiektów różnią się od zachowania w świecie rzeczywistym). Randomizacja domeny, czyli losowe zmienianie tekstur, oświetlenia, mas i parametrów fizycznych podczas trenowania symulacji, jest najczęściej stosowanym sposobem łagodzenia tego problemu. NVIDIA Cosmos dodaje fotorealistyczne generowanie wideo jako dodatkowe źródło danych. Większość wdrożonych systemów VLA uzupełnia dane symulacyjne o demonstracje rzeczywistych robotów, aby zniwelować tę lukę.

Czy ucieleśniona sztuczna inteligencja może współpracować z istniejącymi ramionami robotów przemysłowych, czy też wymaga nowego sprzętu?

Istniejące ramiona robota mogą służyć jako warstwa fizyczna dla celów ruchu generowanych przez VLA, pod warunkiem, że kontroler może odbierać zewnętrzne polecenia dotyczące położenia lub prędkości z wystarczającą częstotliwością (zazwyczaj 10–100 Hz). Stos wnioskowania VLA działa na oddzielnym węźle obliczeniowym GPU i przesyła pozycje celów do kontrolera robota za pośrednictwem standardowego interfejsu (EtherCAT, OPC UA lub API specyficznego dla dostawcy). Pełne ramiona kobotów serii EVST QJAR i XR udostępniają standardowe interfejsy fieldbus, które umożliwiają tę dwuwarstwową architekturę, dzięki czemu fabryki nie muszą wymieniać istniejącego sprzętu, aby uruchomić pilotażowe programy wnioskowania VLA.

Do

Powiązane artykuły

• Roboty humanoidalne w produkcji przemysłowej: ich pozycja w 2026 r., artykuł siostrzany dotyczący wdrożeń Figure, Agility, Apptronik i Boston Dynamics w środowiskach fabrycznych
• Roboty humanoidalne kontra ramiona robotów przemysłowych: Które rozwiązanie sprawdzi się w Twojej fabryce w 2026 roku?, porównanie sprawności humanoidalnej i sprawności ramion przegubowych w poszczególnych zadaniach
• Kompletny przewodnik po robotach współpracujących: typy, wybór i zastosowania w 2026 r., szczegółowo omawiając architekturę cobotów, standardy bezpieczeństwa i ramy wyboru
• 10 najlepszych producentów robotów przemysłowych w Chinach: wydanie z 2026 r., obejmujące ESTUN, SIASUN, GSK, EVST i innych eksporterów, z podziałem ładunku i aplikacji
• Wbudowana sztuczna inteligencja dla producentów przemysłowych: przypadki użycia, zwrot z inwestycji i miejsca pilotażowe, praktyczna mapa gotowości i przewodnik po wyborze pilotów dla zespołów produkcyjnych
• Najlepsze firmy zajmujące się modelowaniem i wdrażaniem sztucznej inteligencji w ramach Fundacji Robotyki w 2026 r.krajobraz organizacji budujących modele VLA i fundamentów robotów

Do

Ostatnia aktualizacja: 12 czerwca 2026 r. Dane dotyczące parametrów i wdrożeń modelu VLA pochodzą z publicznie dostępnych prac badawczych (Brohan i in. 2023, Kim i in. 2024) oraz komunikatów producentów. Dane rynkowe pochodzą z raportu World Robotics Report 2025 Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR). W przypadku braku dostępu do konkretnych danych liczbowych zamiast liczb niepotwierdzonych źródłami zastosowano sformułowanie „według obserwacji branżowych”.

Sprawdź nasz Ucieleśnione rozwiązania AI →