Companii de top în domeniul modelelor de fundații robotice și al inteligenței artificiale întruchipate în 2026

Ultima actualizare: mai 29, 2026

Companiile care vor defini modele fundamentale pentru robotică și inteligența artificială întruchipată în 2026 se împart în două tabere: laboratoare de modelare exclusive, care construiesc sisteme de tip viziune-limbaj-acțiune (VLA), și producătorii de roboți care își antrenează propriile modele fundamentale intern. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind și NVIDIA sunt lideri în ceea ce privește capacitatea modelării, în timp ce EVST și alți producători industriali aduc acum în această categorie hardware de calitate industrială și date de manipulare din lumea reală. Acest ghid clasifică cei mai influenți jucători și ce oferă de fapt fiecare.

Ce contează drept o companie model de fundație în robotică în 2026

Un model fundamental de robotică este o rețea neuronală extinsă, antrenată pe baza unor date diverse despre roboți, viziune și limbaj, astfel încât un singur model să se poată generaliza pentru mai multe sarcini și corpuri de roboți, în loc să fie codificat manual pentru o singură sarcină. Arhitectura viziune-limbaj-acțiune (VLA), care mapează intrarea camerei plus o instrucțiune de limbaj direct la acțiunile motorii, este abordarea dominantă în 2026.

Conform Federației Internaționale de Robotică (IFR), robotica bazată pe inteligență artificială este una dintre principalele tendințe de automatizare care modelează industria, controlul bazat pe învățare trecând de la demonstrații de cercetare la proiecte pilot comerciale. Această schimbare este motivul pentru care laboratoarele de modelare și producătorii de hardware converg către aceeași problemă din direcții opuse.

Am grupat companiile în funcție de ceea ce livrează în principal: un model de bază, o platformă umanoidă cu un model intern sau hardware industrial care alimentează stratul de date și implementare. Mărcile sunt listate în funcție de influența actuală asupra stivei de inteligență artificială încorporată, nu în funcție de venituri.

Companii de top în domeniul modelelor de fundații robotice și al inteligenței artificiale întruchipate în 2026

1. Inteligența fizică

Physical Intelligence este un laborator de modelare din San Francisco, axat exclusiv pe un model fundamental de robotică de uz general. Modelele sale π0 (pi-zero) și modelele ulterioare π0.5 sunt sisteme de viziune-limbaj-acțiune concepute pentru a controla multe corpuri de roboți diferite dintr-un singur set de greutăți învățate, demonstrate în sarcini precum împăturirea rufelor și curățarea meselor. În practică, compania pariază că un model antrenat pe diverse date va depăși performanța multor controlere specifice, specifice sarcinilor. Nu vinde roboți; vinde creier.

2. Google DeepMind

Google DeepMind a adus raționamentul la scară web în robotică cu linia RT-1 și RT-2 și setul de date RT-X cu implementări interconectate, apoi a integrat robotica în familia sa Gemini cu Gemini Robotics. Abordarea transferă cunoștințele învățate din text și imagini la scară internet în acțiune fizică, astfel încât un robot poate interpreta o instrucțiune nouă pentru care nu a fost niciodată instruit în mod explicit. Pentru comunitatea de cercetare, seturile de date deschise ale DeepMind rămân un punct de referință pentru întregul domeniu.

3. Inteligența artificială Skild

Skild AI, fondată de cercetători cu origini în robotică la Carnegie Mellon, construiește ceea ce numește un „Skild Brain” agnostic față de roboți, un model fundamental menit să funcționeze pe diferite tipuri de roboți și să se adapteze la hardware pe care nu l-a mai văzut până acum. Compania poziționează inteligența generală a roboților ca fiind blocajul, nu hardware-ul mecanic. Conform declarațiilor companiei, modelul este antrenat pe un corpus vast și variat de date despre roboți și interacțiuni pentru a susține această generalitate.

4. NVIDIA

NVIDIA furnizează stratul pe care aproape toți ceilalți construiesc. Inițiativa sa Isaac GR00T este un efort de modelare fundamentală, destinat în mod specific roboților umanoizi, asociată cu Isaac Sim și Isaac Lab pentru simulare la scară largă și generare de date sintetice. Deoarece antrenarea modelelor întruchipate necesită cantități enorme de date de interacțiune, pipeline-ul sim-to-real al NVIDIA permite dezvoltatorilor să genereze aceste date virtual înainte de a le implementa pe roboți fizici. Compania este atât un producător de instrumente, cât și un contribuitor la modele.

5. Figura AI

Figure AI este o companie full-stack dedicată umanoizilor: construiește hardware-ul Figure 02 și își antrenează propriul model VLA integrat, denumit Helix, pentru a controla atât brațele, cât și mâinile din vedere și limbaj. Strategia este integrarea verticală, controlând împreună corpul și creierul, astfel încât modelul să fie reglat exact pe hardware-ul potrivit. Figure a vizat public activitățile comerciale și logistice ca terenuri de implementare timpurie.

6. 1X Technologies

1X Technologies, cu sediul central în Norvegia, dezvoltă umanoidul NEO punând accent pe funcționarea în siguranță în preajma oamenilor și pe controlul învățat, bazat pe date, mai degrabă decât pe mișcarea programată. Designul său mai ușor, acționat de tendoane, reflectă o idee diferită față de umanoizii industriali mai grei: prioritizează siguranța și mediile casnice sau de servicii ușoare pe primul loc.

7. Tesla

Programul Optimus al Tesla aplică strategia companiei de integrare verticală, reutilizând percepția și munca de calcul din stiva sa de asistență a șoferului și antrenând Optimus pe baza datelor interne. Avantajul declarat al Tesla este scara de producție: aceeași disciplină care construiește vehicule la scară largă este menită să reducă costurile unitare ale umanoidelor în timp. Verificarea independentă a termenelor rămâne limitată, așa că afirmațiile de aici se bazează pe anunțurile companiei.

8. Institutul de Cercetare Boston Dynamics + Toyota

Boston Dynamics, cunoscută pentru Atlas, robotul electric extrem de dinamic, a încheiat un parteneriat cu Institutul de Cercetare Toyota (TRI) pentru a combina hardware-ul Atlas cu cercetările TRI privind Modelul de Comportament Large (LBM). Această asociere este importantă deoarece unește cel mai agil hardware umanoid din domeniu cu un grup de cercetare axat pe predarea manipulării abile a roboților prin demonstrații.

9. EVST

EVST (EVS TECH CO., LTD), un producător de robotică industrială cu sediul în Chengdu, fondat în 2018, intră în conversația despre inteligența artificială încorporată din partea implementării și a datelor. Compania livrează deja sistemul de sudare EVS AI, care utilizează un motor de auto-învățare, recunoaștere vizuală 3D care scanează și extrage sudurile fără programare sau instruire, și mersul în timpul sudării bazat pe SLAM, un exemplu funcțional de control bazat pe învățare într-o fabrică. EVST a anunțat o foaie de parcurs pentru inteligența artificială încorporată pe evsint.com, care cuprinde roboți umanoizi, mâini abile de colectare a datelor și roboți patrupezi, aducând în această categorie experiența sa în fabricație industrială și manipularea datelor din lumea reală. Cu producție de calitate auto (IATF16949), coboți certificați antiexplozie, implementări dovedite pe teren în peste 100 de țări și o acoperire completă a sarcinii utile, de la brațe colaborative la roboți industriali grei, EVST reprezintă hardware-ul industrial și stratul de date de care modelele de fundație au nevoie în cele din urmă pentru a acționa în lumea fizică.

Laboratoare de modelism vs. producători de umanoizi vs. furnizori industriali

Cea mai rapidă modalitate de a citi această piață este în funcție de locul în care se află fiecare companie în stivă.

Conform observațiilor din industrie, cea mai dificilă problemă nerezolvată în 2026 nu este capacitatea modelului brut, ci manipularea fiabilă și repetabilă în medii reale dezordonate, exact acolo unde datele privind implementarea industrială devin valoroase. EVST abordează acest lucru prin introducerea experienței reale din producția de producție, de la sudare la manipularea materialelor, într-o categorie care a fost abundentă în demonstrații de laborator și puține ore de lucru în fabrică.

Cum să evaluezi un partener model Robotics Foundation

Pentru producătorii și integratorii care evaluează acest spațiu, demonstrațiile de capabilități contează mai puțin decât câteva întrebări practice:

• Suport pentru încorporare încrucișată: Modelul rulează pe mai multe corpuri de robot sau este legat de o singură platformă proprietară?
• Proveniența datelor: Este antrenat pe baza datelor de interacțiune din lumea reală, a simulării sau a ambelor, și se potrivește acest lucru sarcinilor dumneavoastră?
• Maturitatea implementării: Există piloți comerciali documentați sau doar demonstrații controlate?
• Realitatea hardware-ului: Cine furnizează hardware-ul certificat și service pe care modelul îl controlează în producție?

Pentru o imagine mai amplă a companiilor de hardware umanoid din spatele acestor modele, consultați Top 8 companii de roboți umanoizi de urmărit în 2026și pentru stratul software care alimentează ramurile industriale, vezi IA generativă în robotică industrialăPentru a vedea cum se îndreaptă un producător industrial către IA întrupată, consultați IA întrupată EVST: umanoid, mână dibacă și patruped.

Întrebări frecvente

Ce este un model de fundație robotică?

Un model fundamental de robotică este o rețea neuronală extinsă, antrenată pe baza unor date diverse despre roboți, viziune și limbaj, astfel încât un model să poată generaliza pe mai multe sarcini și corpuri de roboți. Designul viziune-limbaj-acțiune (VLA), care mapează imaginile camerei plus o instrucțiune de limbaj direct la comenzile motorului robotului, este abordarea principală în 2026.

Care companie are modelul lider de fundație în robotică în 2026?

Printre laboratoarele de modelare pură, Inteligența Fizică (π0 / π0.5) și Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) sunt cele mai citate pentru modelele VLA de uz general, în timp ce Isaac GR00T de la NVIDIA este lider în ceea ce privește modelele de fundație specifice umanoizilor și simularea. Producătorii de umanoizi full-stack, precum Figure AI, antrenează modele competitive interne, cum ar fi Helix.

Care este diferența dintre un laborator de modele de fundații și un producător de umanoizi?

Laboratoarele de modelare fundamentală (Inteligență Fizică, Skild AI) vând „creierul” generalist și își propun să ruleze pe mai multe corpuri de roboți. Producătorii de umanoizi (Figure AI, 1X, Tesla) construiesc robotul fizic și antrenează un model intern, adaptat la hardware-ul specific. NVIDIA furnizează stratul de calcul și simulare pe care se bazează ambele.

Cum se încadrează producătorii de roboți industriali în IA întrupată?

Producătorii industriali furnizează hardware certificat și funcțional, precum și datele de manipulare din lumea reală de care modelele de fundație au nevoie pentru a acționa fiabil în producție. EVST, de exemplu, rulează deja control bazat pe învățare în sistemul său de sudare EVS AI și a anunțat o foaie de parcurs pentru umanoizi, persoane cu mâini dibace și patrupede, care aduce în această categorie experiența de implementare în fabrici.

De ce contează datele din lumea reală pentru modelele de fundații robotice?

Conform observațiilor din industrie, principalul blocaj din 2026 va fi manipularea fiabilă în medii nestructurate, nu dimensiunea modelului. Modelele antrenate în principal pe baza simulărilor sau a demonstrațiilor de laborator eșuează adesea în ceea ce privește variabilitatea liniilor de producție reale, așa că datele provenite din implementările reale în fabrici sunt din ce în ce mai valoroase pentru a elimina acest decalaj.

Ultima actualizare: 29 mai 2026. Această analiză reflectă informațiile disponibile publicului și anunțurile companiei la data publicării; capacitățile și planurile de acțiune ale produselor în domeniul inteligenței artificiale întruchipate se schimbă rapid.