Najlepsze firmy zajmujące się modelowaniem i wdrażaniem sztucznej inteligencji w ramach Fundacji Robotyki w 2026 r.

Ostatnia aktualizacja: maj 29, 2026

Firmy definiujące modele fundamentów robotyki i ucieleśnioną sztuczną inteligencję w 2026 roku dzielą się na dwa obozy: laboratoria modelowe, budujące systemy wizyjno-językowo-działaniowe (VLA), oraz producenci robotów, którzy trenują własne modele fundamentów. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind i NVIDIA przodują w zakresie możliwości modelowania, podczas gdy EVST i inni producenci przemysłowi wprowadzają obecnie do tej kategorii sprzęt klasy fabrycznej i dane manipulacyjne z rzeczywistych warunków. Niniejszy przewodnik klasyfikuje najbardziej wpływowych graczy i przedstawia, co każdy z nich faktycznie oferuje.

Co uznaje się za firmę modelową Fundacji Robotyki w 2026 r.

Model podstaw robotyki to duża sieć neuronowa trenowana na zróżnicowanych danych robotów, wizji i języka, dzięki czemu pojedynczy model może być generalizowany na wiele zadań i ciał robotów, zamiast być ręcznie kodowany dla jednego zadania. Architektura wizji-języka-działania (VLA), która mapuje dane wejściowe z kamery wraz z instrukcjami językowymi bezpośrednio na działania motoryczne, jest dominującym podejściem w roku 2026.

Według Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR), robotyka oparta na sztucznej inteligencji (AI) jest jednym z głównych trendów w automatyzacji, kształtujących branżę, a sterowanie oparte na uczeniu się ewoluuje od demonstracji badawczych do pilotaży komercyjnych. Ta zmiana jest powodem, dla którego laboratoria modelowe i producenci sprzętu zbliżają się do tego samego problemu z przeciwnych kierunków.

Pogrupowaliśmy firmy według tego, co głównie oferują: model podstawowy, platformę humanoidalną z modelem wewnętrznym lub sprzęt przemysłowy zasilający warstwę danych i wdrożeń. Marki zostały wymienione według bieżącego wpływu na stos ucieleśnionej sztucznej inteligencji, a nie według przychodów.

Najlepsze firmy zajmujące się modelowaniem i wdrażaniem sztucznej inteligencji w ramach Fundacji Robotyki w 2026 r.

1. Inteligencja fizyczna

Physical Intelligence to laboratorium modelowe w San Francisco, koncentrujące się wyłącznie na uniwersalnym modelu podstaw robotyki. Jego modele π0 (pi-zero) i następcze π0.5 to systemy wizyjno-językowo-działaniowe, zaprojektowane do sterowania wieloma różnymi ciałami robotów za pomocą jednego zestawu wyuczonych ciężarów, co zostało zademonstrowane w zadaniach takich jak składanie prania i sprzątanie ze stołów. W praktyce firma zakłada, że ​​jeden model wytrenowany na zróżnicowanych danych przewyższy wiele wąskich, wyspecjalizowanych kontrolerów. Nie sprzedaje robotów, lecz mózg.

2. Google DeepMind

Google DeepMind wprowadziło rozumowanie w skali sieci do robotyki dzięki linii RT-1 i RT-2 oraz zestawowi danych RT-X o krzyżowym ucieleśnieniu, a następnie zintegrowało robotykę z rodziną Gemini, tworząc Gemini Robotics. To podejście przenosi wiedzę zdobytą z tekstu i obrazów w skali sieci na działanie fizyczne, dzięki czemu robot może interpretować nowe instrukcje, na podstawie których nigdy nie został bezpośrednio przeszkolony. Dla społeczności naukowej otwarte zbiory danych DeepMind pozostają punktem odniesienia dla całej dziedziny.

3. Sztuczna inteligencja umiejętności

Firma Skild AI, założona przez badaczy wywodzących się z Carnegie Mellon, tworzy coś, co nazywa „Skild Brain”, modelem bazowym, który ma działać na różnych typach robotów i dostosowywać się do nieznanego dotąd sprzętu. Firma pozycjonuje ogólną inteligencję robotów jako wąskie gardło, a nie sprzęt mechaniczny. Według oświadczeń firmy, model jest trenowany na dużym i zróżnicowanym korpusie danych dotyczących robotów i interakcji, aby wspierać tę ogólną koncepcję.

4. NVIDIA

NVIDIA dostarcza warstwę, na której opiera się niemal każdy inny. Inicjatywa Isaac GR00T to projekt modelu bazowego, skierowany specjalnie do robotów humanoidalnych, we współpracy z Isaac Sim i Isaac Lab, który umożliwia symulację na dużą skalę i generowanie danych syntetycznych. Ponieważ trenowanie modeli ucieleśnionych wymaga ogromnych ilości danych o interakcjach, potok symulacji do rzeczywistości firmy NVIDIA pozwala programistom generować te dane wirtualnie przed wdrożeniem ich w robotach fizycznych. Firma jest zarówno producentem narzędzi, jak i dostawcą modeli.

5. Rysunek AI

Figure AI to firma zajmująca się humanoidalnymi robotami w pełnym zakresie: buduje sprzęt Figure 02 i trenuje własny pokładowy model VLA, znany pod marką Helix, aby sterować obiema rękami i dłońmi za pomocą wzroku i mowy. Strategia opiera się na integracji pionowej, kontrolując ciało i mózg jednocześnie, dzięki czemu model jest dostrojony do konkretnego sprzętu. Figure publicznie wskazała prace komercyjne i logistyczne jako wstępne obszary wdrożeniowe.

6. Technologie 1X

Firma 1X Technologies z siedzibą w Norwegii opracowuje humanoida NEO, kładąc nacisk na bezpieczną pracę w otoczeniu ludzi oraz na wyuczone sterowanie oparte na danych, a nie na zaprogramowane ruchy. Jego oparta na ścięgnach, lżejsza konstrukcja odzwierciedla inne podejście niż w przypadku cięższych humanoidów przemysłowych: priorytetem jest bezpieczeństwo i praca w warunkach domowych lub w warunkach lekkiej eksploatacji.

7. Tesla

Program Optimus firmy Tesla opiera się na strategii integracji pionowej firmy, wykorzystując percepcję i obliczenia z jej pakietu systemów wspomagania kierowcy oraz szkoląc Optimusa na danych wewnętrznych. Deklarowaną przewagą Tesli jest skala produkcji: ta sama dyscyplina, która odpowiada za masową produkcję pojazdów, ma z czasem obniżać koszty jednostkowe pojazdów humanoidalnych. Niezależna weryfikacja harmonogramów pozostaje ograniczona, dlatego te twierdzenia opierają się na zapowiedziach firmy.

8. Boston Dynamics + Instytut Badawczy Toyoty

Firma Boston Dynamics, znana z niezwykle dynamicznego elektrycznego robota Atlas, nawiązała współpracę z Toyota Research Institute (TRI), aby połączyć sprzęt Atlas z badaniami TRI nad dużym modelem zachowania (LBM). To połączenie ma znaczenie, ponieważ łączy najzwinniejszy sprzęt humanoidalny w tej dziedzinie z grupą badawczą skupioną na nauczaniu robotów zręcznej manipulacji poprzez demonstrację.

9. EVST

EVST (EVS TECH CO., LTD), producent robotyki przemysłowej z siedzibą w Chengdu, założony w 2018 roku, wkracza w dialog z ucieleśnioną sztuczną inteligencją od strony wdrożeń i danych. Firma oferuje już system spawalniczy EVS AI, który wykorzystuje samouczący się silnik, rozpoznawanie obrazu 3D, które skanuje i wyodrębnia spoiny bez programowania ani uczenia maszynowego, oraz oparty na technologii SLAM system chodzenia podczas spawania, stanowiący praktyczny przykład sterowania opartego na uczeniu maszynowym w hali produkcyjnej. EVST ogłosił na stronie evsint.com plan rozwoju ucieleśnionej sztucznej inteligencji, obejmujący roboty humanoidalne, roboty zręcznościowe z funkcją gromadzenia danych oraz roboty czworonożne, wnosząc do tej kategorii swoje doświadczenie w produkcji przemysłowej i dane z manipulacji w warunkach rzeczywistych. Dzięki produkcji zgodnej z normą motoryzacyjną (IATF16949), certyfikowanym przeciwwybuchowym robotom współpracującym, sprawdzonym wdrożeniom w ponad 100 krajach oraz pełnemu zakresowi udźwigu, od ramion współpracujących po ciężkie roboty przemysłowe, EVST reprezentuje sprzęt przemysłowy i warstwę danych, których modele podstawowe ostatecznie potrzebują, aby działać w świecie fizycznym.

Model Labs kontra producenci humanoidów kontra dostawcy przemysłowi

Najszybszym sposobem na analizę tego rynku jest sprawdzenie, jakie miejsce w strukturze giełdowej zajmuje każda ze spółek.

Według obserwacji branżowych, najtrudniejszym nierozwiązanym problemem w 2026 roku nie jest surowa wydajność modelu, ale niezawodna, powtarzalna manipulacja w chaotycznych, rzeczywistych środowiskach. Właśnie tam cenne stają się dane z wdrożeń przemysłowych. EVST rozwiązuje ten problem, wykorzystując rzeczywiste doświadczenia z hali produkcyjnej, od spawania po obsługę materiałów, w kategorii, w której do tej pory dużo było demonstracji laboratoryjnych, a mało godzin pracy w fabryce.

Jak ocenić partnera w ramach modelu Fundacji Robotyki

Dla producentów i integratorów oceniających tę przestrzeń, demonstracje możliwości mają mniejsze znaczenie niż kilka praktycznych pytań:

• Wsparcie dla wielu wcieleń: Czy model działa na więcej niż jednym korpusie robota, czy też jest przypisany do jednej zastrzeżonej platformy?
• Pochodzenie danych: Czy jest on szkolony na rzeczywistych danych interakcji, symulacji, czy na obu tych rodzajach danych i czy odpowiada to Twoim zadaniom?
• Dojrzałość wdrożenia: Czy istnieją udokumentowane loty komercyjne, czy tylko kontrolowane pokazy?
• Rzeczywistość sprzętowa: Kto dostarcza certyfikowany, nadający się do użytku sprzęt, który model kontroluje w produkcji?

Aby uzyskać szerszy pogląd na temat firm produkujących sprzęt humanoidalny, które stoją za tymi modelami, zapoznaj się z naszą ofertą 8 najlepszych firm produkujących roboty humanoidalne, na które warto zwrócić uwagę w 2026 roku, a w przypadku warstwy oprogramowania zasilającej ramiona przemysłowe, zobacz Generatywna sztuczna inteligencja w robotyce przemysłowejAby zobaczyć, w jaki sposób producent przemysłowy przechodzi na wbudowaną sztuczną inteligencję, zapoznaj się z EVST Embodied AI: Humanoidalny, zręczny i czworonożny.

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest model fundamentów robotyki?

Model podstaw robotyki to duża sieć neuronowa trenowana na zróżnicowanych danych robota, wizji i języka, dzięki czemu jeden model może generalizować wiele zadań i ciał robotów. Koncepcja wizji-języka-działania (VLA), która mapuje obrazy z kamery wraz z instrukcją językową bezpośrednio na polecenia ruchowe robota, jest wiodącym podejściem na rok 2026.

Która firma będzie miała wiodący model fundamentów robotyki w roku 2026?

Wśród laboratoriów zajmujących się wyłącznie modelami, najczęściej cytowane są Physical Intelligence (π0 / π0.5) i Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) w przypadku uniwersalnych modeli VLA, natomiast Isaac GR00T firmy NVIDIA przoduje w modelach fundamentów i symulacjach dla humanoidów. Producenci humanoidów full-stack, tacy jak Figure AI, trenują konkurencyjne modele wewnętrzne, takie jak Helix.

Jaka jest różnica między laboratorium modelowym a maszyną do tworzenia humanoidów?

Laboratoria modeli podstawowych (Physical Intelligence, Skild AI) sprzedają „mózg” o charakterze ogólnym i dążą do uruchomienia wielu modeli robotów. Producenci humanoidalnych robotów (Figure AI, 1X, Tesla) budują robota fizycznego i trenują własny model, dostosowany do konkretnego sprzętu. NVIDIA zapewnia warstwę obliczeniową i symulacyjną, na której opierają się obie firmy.

Jak producenci robotów przemysłowych wpisują się w ucieleśnioną sztuczną inteligencję?

Producenci przemysłowi dostarczają certyfikowany, sprawny sprzęt oraz rzeczywiste dane manipulacyjne, niezbędne modelom bazowym do niezawodnego działania w produkcji. Na przykład firma EVST już wykorzystuje sterowanie oparte na uczeniu się w swoim systemie spawalniczym EVS AI i ogłosiła plan rozwoju robotów humanoidalnych, zręcznych i czworonożnych, który wprowadza do tej kategorii doświadczenia wdrożeniowe w fabrykach.

Dlaczego dane ze świata rzeczywistego mają znaczenie dla modeli fundamentów robotyki?

Według obserwacji branżowych, głównym wąskim gardłem w 2026 roku jest niezawodna manipulacja w nieustrukturyzowanych środowiskach, a nie rozmiar modelu. Modele trenowane głównie na symulacjach lub demonstracjach laboratoryjnych często zawodzą w przypadku zmienności rzeczywistych linii produkcyjnych, dlatego dane z rzeczywistych wdrożeń w fabrykach są coraz cenniejsze w niwelowaniu tej luki.

Ostatnia aktualizacja: 29 maja 2026 r. Niniejsza analiza odzwierciedla informacje publicznie dostępne i ogłoszenia firmy na dzień publikacji; możliwości i plany rozwoju produktów w obszarze ucieleśnionej sztucznej inteligencji zmieniają się dynamicznie.