Последнее обновление: июнь 12, 2026

Воплощенный искусственный интеллект в промышленной робототехнике: как модели «зрение-язык-действие» меняют программирование роботов.

Воплощенный ИИ (embodied AI) — это машинный интеллект, который воспринимает окружающую среду с помощью датчиков, анализирует увиденное и генерирует физические действия — всё в рамках единой модели. В робототехнике на производстве это важно, поскольку модель «зрение-язык-действие» (VLA) может интерпретировать словесную инструкцию, идентифицировать незнакомую деталь и выполнить последовательность манипуляций без построчного программирования. К 2026 году несколько исследовательских платформ перешли из лабораторных демонстраций в ранние промышленные пилотные проекты, изменив представление инженеров о гибкой автоматизации. О направлении развития EVST на уровне продуктов в области человекоподобных роботов, ловких рук, четвероногих роботов и сбора данных с помощью воплощенного ИИ см. EVST Embodied AI Solutions.

Последнее обновление: июнь 12, 2026

-

Эволюция программирования роботов: от обучающего пульта до базовых моделей.

Программирование заводских роботов прошло четыре отчетливых этапа, каждый из которых устанавливал разные ограничения в обмен на разные возможности.

Первое поколение роботов работало с помощью пульта управления. Инженер пошагово перемещал робота по каждой оси к каждой контрольной точке, записывал их положение и собирал в программу движения, хранящуюся в контроллере. Изменение траектории после смены производственной линии означало необходимость повторного обучения каждой контрольной точки вручную. Для крупносерийного производства с фиксированной геометрией (например, сварка автомобильных кузовов) этот подход работал хорошо. Для всего, что требует частой смены продукции, он был дорогостоящим.

Инструменты автономного программирования (OLP), такие как RoboDK, KUKA.Sim и ABB RobotStudio, появились в 1990-х годах и позволили инженерам определять траектории движения роботов в трехмерной CAD-среде и постобрабатывать код для различных марок контроллеров. Время настройки сократилось с нескольких дней до нескольких часов, а оптимизация траектории стала возможной еще до первого физического цикла. Разрыв между смоделированной моделью и физической установкой (ошибка калибровки, провисание кабеля, допуски оснастки) оставался постоянной проблемой, но OLP по-прежнему остается стандартным подходом для большинства производственных ячеек сегодня.

Библиотеки навыков появились как третья волна. Поставщики и интеграторы создавали многоразовые примитивы движения, навыки захвата деталей из контейнера, навыки установки штифтов в отверстия, навыки сварки швов, которые можно было настраивать с помощью параметров, а не перепрограммировать с нуля. Например, захват деталей из контейнера с помощью машинного зрения превратился из многомесячного индивидуального проекта в настраиваемый модуль. Тем не менее, каждый навык должен был быть разработан отдельно, и навыки не были универсальными: навык захвата деталей из контейнера, обученный на одной геометрии детали, мог оказаться неэффективным на значительно отличающейся форме детали.

Модели VLA представляют собой четвертую волну. Вместо кодирования поведения в виде явных путевых точек или параметризованных примитивов, модели VLA обучаются на больших наборах данных демонстраций роботов и общих визуальных данных тому, как напрямую сопоставлять пары (изображение, языковая инструкция) с выходными данными (действие робота). Модель обобщает поведение на различные объекты, условия освещения и формулировки инструкций способами, недоступными для библиотек навыков, поскольку обобщение заложено в веса, а не закодировано вручную.

Разница в детерминированности имеет значение в промышленных условиях. Программа с обучающим модулем выполняет один и тот же путь на каждом цикле; модель VLA выбирает распределение действий на каждом шаге вывода. Для задач, где допустима вариативность от цикла к циклу (выбор случайно расположенных элементов), это управляемо. Для задач, где требуется субмиллиметровая повторяемость на протяжении тысяч циклов, классические методы сохраняют структурное преимущество, которое разработчики VLA активно стремятся устранить.

-

Что представляют собой модели VLA: архитектура простыми словами

Модель «зрение-язык-действие» — это нейронная сеть, которая принимает на вход визуальные наблюдения и инструкции на естественном языке и выдает на выходе действия робота, представляя собой единую сквозную модель, а не конвейер отдельных модулей зрения, планирования и управления.

Три архитектурных компонента:

Визуальный энкодер. Предварительно обученный графический трансформер (ViT) или сверточная нейронная сеть обрабатывает изображения с камеры и кодирует их в плотные представления признаков. В большинстве современных конструкций VLA этот кодировщик инициализируется на основе большой модели визуального языка (VLM), а затем дообучается на данных робота. Использование предварительно обученной нейронной сети важно, поскольку это дает модели общие визуальные априорные знания, позволяя понять, что такое прямоугольник, как выглядит ручка, еще до того, как она увидит демонстрацию робота.

Языковой кодировщик. Текстовый преобразователь кодирует инструкцию («выберите красный блок и поместите его в корзину слева») в последовательность токенов, которая затем сопоставляется с визуальными признаками. В данном случае, перекрестное внимание означает, что модель может определить, какие части изображения наиболее релевантны, исходя из того, что спрашивается в инструкции. Она не обрабатывает зрение и язык в отдельных системах.

Головка стрелы. Объединенное представление декодируется в действия робота. Действия могут быть представлены в виде дельт концевых эффекторов (переместить захват на 2 см вправо, закрыть захват), углов сочленений или токенизированных фрагментов действий. Токенизация действий, рассматривающая дискретный блок действий как языковой токен, позволила ранним разработкам VLA точно настроить существующие архитектуры LLM для робототехники без создания нового декодера действий с нуля. Более поздние разработки используют головки действий на основе диффузии, которые обеспечивают более плавные и непрерывные траектории и лучше обрабатывают многомодальные распределения действий, чем чистая классификация токенов.

В основе обучения лежит клонирование поведения: модель обучается имитировать демонстрации экспертов с помощью контролируемого обучения на парах (наблюдение, действие). Некоторые системы добавляют обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) или онлайн-обучение с подкреплением в симуляции для повышения устойчивости сверх того, чего можно достичь только с помощью имитации. Разрыв между симуляцией и реальностью, то есть падение производительности при переносе стратегии, обученной в симуляции, на физического робота, остается одной из наиболее активно исследуемых проблем. Рандомизация домена (случайное изменение текстур, освещения, поз объектов и физических параметров во время обучения в симуляции) является наиболее распространенным методом смягчения этого разрыва.

-

Ключевые вехи исследований

Область применения VLA развивается стремительно. В таблице ниже представлены платформы, наиболее часто упоминаемые в дискуссиях о промышленной робототехнике по состоянию на начало 2026 года.

Некоторые этапы заслуживают более пристального внимания инженеров, оценивающих их применимость в промышленности.

Модель RT-2, описанная в статье 2023 года «RT-2: Модели «зрение-язык-действие» переносят знания из интернета в управление роботами» (Brohan et al., Google DeepMind), продемонстрировала, что модель, инициализированная на основе предварительно обученной архитектуры «зрение-язык» (PaLI-X, PaLM-E), может демонстрировать эмергентное мышление, выполняя задачи, которым она никогда не обучалась явно, путем комбинирования концепций из обучения в масштабах интернета. В статье было показано, что масштаб модели коррелирует с обобщением, что ускорило интерес отрасли к использованию больших базовых моделей в качестве основ для управления роботами.

OpenVLA (Kim et al., 2024) предложил полностью открытую альтернативу с 7 миллиардами параметров на основе Prismatic VLM, демонстрирующую конкурентоспособную производительность по сравнению с RT-2 при значительно меньших вычислительных затратах и ​​позволяющую академическим и промышленным исследователям проводить тонкую настройку на данных, предназначенных для решения пользовательских задач. Согласно статье об OpenVLA (arxiv:2406.09246), OpenVLA превзошла RT-2-7B в 73% задач оценки BridgeV2 после тонкой настройки.

NVIDIA GR00T N1, анонсированная на GTC 2025, представляет собой базовую модель человекоподобного робота, обученную на смеси данных телеуправления, видеоданных и синтетических данных из NVIDIA Cosmos и Isaac Lab. NVIDIA опубликовала веса GR00T N1 в открытом доступе, что делает её одной из первых базовых моделей для человекоподобных роботов, доступных для внешней тонкой настройки. Сопутствующий конвейер Sim2Real в Isaac GR00T связывает обучение на симуляторе с физическим развертыванием посредством рандомизации домена в Isaac Lab.

В системе π0 от Physical Intelligence используется механизм сопоставления действий, а не дискретная классификация токенов, что обеспечивает более плавные траектории и позволяет обрабатывать многоэтапные задачи, такие как складывание одежды или сборка объектов с несколькими последовательными шагами. Архитектура сочетает в себе предварительно обученную архитектуру VLM с декодером действий в стиле диффузии, основанным на языковых и визуальных токенах.

Система Helix от Figure AI, развернутая на гуманоидном роботе Figure 02, использует двухмодельный подход: высокоуровневая модель визуальной локализации (VLM) отвечает за понимание сцены и анализ инструкций, а низкоуровневая сенсомоторная модель выполняет моторные команды с частотой управления. Система продемонстрировала возможность двуручного манипулирования в реальном времени, сортируя предметы по категориям на основе голосовых инструкций, на заводе BMW в Спартанбурге в 2025 году.

Конвейер обработки данных Tesla от FSD до Optimus заслуживает внимания как инструмент, позволяющий получить конкурентное преимущество в масштабах всей отрасли. Существующий парк автомобилей Tesla генерирует миллиарды миль реальных визуальных данных для FSD. Внутренняя гипотеза заключается в том, что представления сети присутствия и архитектуры прогнозирования видео, разработанные для автономного вождения, могут быть перенесены в процесс обучения робота Optimus, хотя общедоступные технические подробности пока ограничены.

-

Готовность к применению в промышленности

Не все производственные задачи одинаково хорошо поддаются применению методов VLA. Ключевыми переменными являются: требования к допускам, разнообразие деталей, стоимость отказа и возможность сбора достаточного количества демонстрационных данных для целевой задачи.

Комплектация заказов в ячейках и обработка товаров смешанного ассортимента. Наиболее перспективные решения в краткосрочной перспективе. Положение объектов случайное, типы деталей различаются, а стоимость пропущенного отбора или незначительного падения невелика. Модель RFM-1 от Covariant используется в центрах выполнения заказов электронной коммерции именно для этой задачи. Согласно отраслевым наблюдениям, отбор товаров из ячеек смешанного ассортимента с использованием классического 3D-зрения обычно настраивается для каждого типа товара, а перенастройка требует нескольких часов повторной калибровки. Универсальная модель может обрабатывать новые товары без индивидуальной настройки, что имеет реальную экономическую ценность при частоте перенастройки, характерной для розничной торговли.

Гибкая сборка Это более спорная область. Задачи сборки часто требуют точности установки менее миллиметра и постоянного приложения силы. Именно в этих областях стохастический характер выборки действий современных VLA создает отклонения, которые могут превышать допуски процесса. Первые пилотные проекты нацелены на этапы сборки с более свободными допусками (прокладка кабелей, защелкивающиеся зажимы), сохраняя при этом детерминированное движение для установки с жесткими допусками.

Проверка качества Эта проблема частично решена в существующих системах 2D/3D-зрения, но к ней возвращаются в архитектурах типа VLA, поскольку модели, зависящие от языка программирования, могут быть перенаправлены для проверки различных типов дефектов путем изменения инструкций, а не путем переобучения специализированного классификатора.

снижение переналадки Это и есть главное конкурентное преимущество. Производственная линия, обрабатывающая 50 наименований продукции за смену, каждое из которых требует различных точек захвата и целевых мест размещения, в настоящее время требует либо выделенных роботов для каждого наименования, либо трудоемкого перепрограммирования. Ячейку, способную работать с VLA, теоретически можно перенаправить, изменив языковую инструкцию. На практике же существующие модели требуют тонкой настройки на основе демонстраций, специфичных для конкретной задачи, даже при использовании мощной предварительно обученной архитектуры. Обобщение без предварительного обучения для задач промышленной точности остается редкостью.

На практике, при оценке пилотных проектов VLA, наиболее быстрые результаты получают инженеры, которые ориентируются на задачи со следующими характеристиками: (а) большое разнообразие деталей, (б) нестрогие допуски (>0.5 мм), (в) существующая инфраструктура сбора данных (установки для дистанционного управления или демонстрационная запись) и (г) готовность рассматривать компонент VLA как слой выбора задач и грубого перемещения, а классический контроллер отвечает за точную коррекцию.

-

VLA в 2026 году: каково реальное положение дел в пилотных проектах.

К середине 2026 года разрыв между убедительной демонстрацией VLA и внедрением в производство остается определяющей чертой этой области. В ходе промышленных пилотных проектов наблюдается устойчивая тенденция: задачи, управляемые визуальным контролем и имеющие ограниченное пространство действий, такие как отбор товаров из контейнеров, комплектация и проверка, переходят в рутинную практику, в то время как неограниченные манипуляции в неструктурированной ячейке по-прежнему остаются исследовательской и пилотной деятельностью, а не готовой к внедрению в производство возможностью.

Согласно наблюдениям в отрасли, этот предел определяется тремя практическими ограничениями. Во-первых, данные: для разработки политики VLA по-прежнему требуются сотни демонстраций, специфичных для конкретных задач, с реальными деталями и инструментами, с которыми она будет сталкиваться, и эти данные не существуют до тех пор, пока кто-то не соберет их на предприятии. Во-вторых, валидация: обученная политика, которая работает в 95% случаев, впечатляет в лаборатории и неприемлема на линии, работающей тысячи циклов за смену, поэтому планка безопасности и приемлемости намного выше, чем предполагают показатели демонстраций. В-третьих, интеграция: модель полезна только тогда, когда она интегрирована в логику обеспечения безопасности ячейки, крепления и восстановления после ошибок, которую уже обеспечивает классическая автоматизация.

Для производителя это означает, что VLA следует рассматривать как расширение существующей базы автоматизации, а не как её замену. Наиболее выгодным первым шагом в 2026 году станет готовая к производству задача, управляемая визуальным восприятием, которая также собирает полезные данные о задаче, чтобы последующий переход к более широкой гибкости, основанной на VLA, осуществлялся на основе обучения собственным процессам. Операционная версия этой последовательности действий представлена ​​в [ссылка]. воплощенный ИИ против традиционных промышленных роботов а также, если говорить о том, с чего начать пилотирование, Искусственный интеллект, воплощенный в промышленном производстве: примеры использования, рентабельность инвестиций и где проводить пилотные проекты..

Требования к данным: почему данные являются узким местом?

Три основных источника данных для обучения работе с VLA — это демонстрации дистанционного управления, синтетические данные, полученные в ходе моделирования, и видео из интернета.

Демонстрации дистанционного управления, когда человек управляет роботом через тактильный интерфейс или экзоскелет, а система записывает состояния суставов и видеопоток с камер, являются наиболее качественным источником данных, поскольку они фиксируют реальную динамику робота, реальное взаимодействие с объектами и реальный шум датчиков. Они также дорогостоящи: по данным отраслевых наблюдений, сбор пригодного для использования набора данных для демонстрации новой задачи манипулирования обходится примерно в 10–100 часов рабочего времени оператора на каждый вариант задачи, при этом почасовая стоимость включает в себя заработную плату оператора, время работы робота и обработку данных. Компании Physical Intelligence и Figure AI создали большие внутренние команды по дистанционному управлению именно по этой причине.

Синтетические данные, генерируемые в физических симуляторах (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN), позволяют осуществлять параллельный сбор данных в больших масштабах, когда сотни смоделированных роботов собирают данные одновременно, но страдают от разрыва между симуляцией и реальностью. Визуальное отображение отрендеренных сцен отличается от реальных изображений с камеры, а смоделированная физика контакта редко соответствует реальному трению, деформации и скольжению. Рандомизация домена частично закрывает этот разрыв за счет обучения на случайных вариациях текстур, освещения, масс и коэффициентов трения, но не устраняет его полностью. NVIDIA Cosmos, модель основы мира, выпущенная вместе с GR00T, предназначена для генерации физически правдоподобных синтетических обучающих видеороликов, которые более фотореалистичны, чем традиционный рендеринг, и оценивается как инструмент аугментации данных.

Интернет-видео, миллиарды часов видеозаписей манипуляций человека на YouTube и подобных платформах, являются источником данных, который первоначально послужил мотивацией для использования VLM-баз в робототехнике. Модель, предварительно обученная на веб-видео, демонстрировала, как руки берут предметы, собирают мебель, готовят еду и работают с инструментами, даже несмотря на то, что в этих видео нет меток действий робота. Гипотеза заключается в том, что эти общие знания о манипуляциях переносятся на управление роботом посредством тонкой настройки. RT-2 стал наиболее наглядной демонстрацией этой гипотезы в масштабе.

Согласно докладу Международной федерации робототехники (IFR) «Мировая робототехника 2025», в 2024 году в мире был установлен новый рекорд по количеству промышленных роботов — более 590 000 единиц. Компания EVST решает задачи крупномасштабного промышленного развертывания благодаря своему широкому спектру полезной нагрузки, от 3-килограммовых коллаборативных роботов серии XR до 800-килограммовых манипуляторов QJAR для тяжелой промышленности, предоставляя интеграторам аппаратную платформу, способную работать как с классическими детерминированными контроллерами, так и, по мере их развития, с целевыми объектами движения, генерируемыми VLA, в различных производственных средах.

-

Влияние на аппаратное обеспечение

Для запуска алгоритма VLA в производственных условиях требуются аппаратные средства, существенно отличающиеся от классических контроллеров роботов.

Типичный контроллер промышленного робота выполняет контур управления в пространстве сочленений с частотой 1 кГц на детерминированной операционной системе реального времени. Вычислительный бюджет ограничен, а временные параметры жестко заданы. В отличие от этого, вывод VLA выполняется на графическом процессоре: модель масштаба RT-2 (55 миллиардов параметров) требует нескольких высокопроизводительных графических процессоров и генерирует действия с частотой вывода 1–3 Гц. Модель с 7 миллиардами параметров, такая как OpenVLA, может работать на одном потребительском графическом процессоре с частотой 6–10 Гц. Для многих задач манипулирования 10 Гц достаточно для вывода действий; для высокоскоростной сборки или динамического захвата — нет.

Архитектура, к которой склоняется большинство команд, представляет собой двухуровневую иерархию: модель VLA работает на вычислительном узле GPU (на борту AGV, роботизированной базы или ближайшего периферийного сервера) и выдает высокоуровневые целевые значения действий с частотой 5–15 Гц. Обычный сопроцессор реального времени, существующий контроллер суставов робота, интерполирует эти целевые значения с частотой 1 кГц и обеспечивает соблюдение ограничений по крутящему моменту, предотвращение столкновений и ограничения пространства суставов. Такое разделение сохраняет детерминизм и безопасность на уровне управления, позволяя при этом уровню VLA обрабатывать восприятие и рассуждения на уровне задачи.

Требования к датчикам также меняются. Модели VLA в основном используют потоки RGB-сигналов с камер, и большинство современных исследований используют одну или две наручные и базовые камеры. Датчики глубины повышают точность манипуляций, особенно в условиях загроможденных сцен, но данные о глубине должны проецироваться в пространство изображения, которое понимает модель. Для промышленного применения камеры должны соответствовать стандартам защиты от проникновения влаги и пыли для рабочей среды: минимум IP65 для общего производства, IP68 для зон, подверженных мойке или воздействию взрывоопасной атмосферы.

-

Сторона симулятора

Разработка VLA в основном ведется на этапе моделирования, еще до того, как будет задействовано физическое оборудование. В настоящее время в сфере исследований доминируют четыре типа симуляторов.

NVIDIA Isaac Lab (построенная на основе Isaac Sim, которая, в свою очередь, основана на USD и PhysX) оптимизирована для крупномасштабного параллельного обучения на графических процессорах NVIDIA. Тысячи моделируемых сред могут одновременно работать на одном узле DGX, что позволяет собирать миллионы демонстрационных траекторий за дни, а не за месяцы. Isaac Lab является основной средой обучения для GR00T.

MuJoCo (теперь с открытым исходным кодом, поддерживаемый DeepMind) получил наиболее широкое распространение в академической среде. Его алгоритм решения контактных задач хорошо зарекомендовал себя в задачах робототехники, и такие бенчмарки, как RoboSuite и Adroit, используют его. В большинстве опубликованных работ по VLA приводятся результаты, полученные на основе бенчмарков MuJoCo, что делает его де-факто стандартом сравнения.

NVIDIA Cosmos — это новая модель, основанная на принципе построения мира, которая генерирует физически правдоподобное видео на основе текстовых или графических подсказок. Вместо традиционного симулятора, она рассматривается как инструмент генерации синтетических данных, создающий обучающие видеоролики, демонстрирующие сценарии манипулирования роботами, сбор данных из которых физически или их рендеринг с помощью классической графики были бы дорогостоящими.

SAPIEN, разработанный в Калифорнийском университете в Сан-Диего, особенно эффективен для манипулирования сочлененными объектами: открывания ящиков, поворота клапанов, управления бытовой техникой. Его набор данных сочлененных объектов (PartNet-Mobility) широко используется для обучения и оценки стратегий манипулирования в задачах, связанных с возможностями взаимодействия с объектами.

-

Когда следует использовать VLA в пилотном режиме, а когда оставаться при классическом программировании?

Это практический вопрос, с которым сталкивается большинство инженеров-технологов в 2026 году. Честный ответ заключается в том, что подходы VLA пока не являются оптимальным выбором для большинства производственных сред, но существуют конкретные сценарии, когда пилотный проект оправдан.

Рассмотрите возможность привлечения пилота VLA в следующих случаях:

• Ассортимент комплектующих высок (>20 различных артикулов), а частота переналадки превышает еженедельную.
• Требования к допускам нестрогие (допустимая точность позиционирования >0.5 мм).
• Задача предполагает работу с неструктурированными или произвольно расположенными входными данными (например, случайным содержимым ячеек).
• Операция включает в себя инструкции на уровне языка, которые могут изменяться (выбор по цвету, категории или метке).
• Есть готовность к проведению этапа сбора данных с использованием специального оборудования (установка для дистанционного управления, 50–200 часов демонстраций).
• Стоимость случайных сбоев невелика, и система может выдерживать корректировку человеком в контуре управления.

Придерживайтесь классического программирования в следующих случаях:

• Области применения: изделия фиксированной геометрии, крупносерийное производство, длительные тиражи (сварка автомобильных кузовов, обслуживание штамповочных прессов).
• Требования к допускам очень жесткие (<0.1 мм) и должны гарантироваться в каждом цикле.
• Контроллерная среда соответствует стандартам безопасности IEC 62061 или ISO 13849, и добавление уровня вывода данных на графическом процессоре не представляется возможным.
• Для сертификации качества (IATF16949, процессы, смежные с IATF16949) необходимы журналы аудита и детерминированные журналы выполнения.
• Инфраструктура для сбора данных отсутствует, и нет бюджета на ее создание.

Практическая гибридная стратегия, которую используют многие первопроходцы, заключается в применении VLA для выбора задачи и генерации грубого движения, в то время как классический контроллер используется для выполнения точного движения и управления силой. VLA определяет, что делать и примерно куда двигаться; классический уровень отвечает за точность и критически важные с точки зрения безопасности приводы.

Компания EVST, являясь поставщиком комплексных решений для интеграции промышленных роботизированных манипуляторов с грузоподъемностью от 3 до 800 кг, активно оценивает конвейеры VLA для конкретных сегментов применения, в первую очередь для комплектации заказов в контейнерах с широким ассортиментом продукции и гибкой сборки, где аргумент в пользу гибкости наиболее убедителен. Подход EVST рассматривает вывод VLA как слой восприятия и планирования, расположенный над детерминированным контроллером манипулятора, сохраняя управление движением промышленного класса, необходимое для систем, сертифицированных по стандартам CE/SGS/TÜV. Для экстремальных температурных условий (от -30°C до 80°C) и взрывозащищенных ячеек, сертифицированных по стандартам ATEX/IECEx, классические контроллеры остаются единственным проверенным подходом на данном этапе.

-

Проблемы безопасности и валидации

Промышленные роботы, работающие в соответствии со стандартами ISO 10218-1 (проектирование роботов) и ISO 10218-2 (системная интеграция), должны демонстрировать детерминированное, поддающееся проверке поведение в целях безопасности. Для применения коллаборативных роботов дополнительно требуется оценка рисков в соответствии со стандартом ISO/TS 15066, который устанавливает биомеханические пределы для силы контакта и давления в зависимости от области тела.

Модели VLA создают проблемы проверки, для решения которых эти стандарты не были разработаны. Политика нейронной сети не имеет ограниченного, перечислимого набора поведенческих сценариев, которые инженер по безопасности мог бы анализировать с помощью традиционного FMEA. Реакция модели на входные данные, выходящие за пределы распределения, новый объект, неожиданные условия освещения, частичное перекрытие, может плавно ухудшаться или внезапно выйти из строя, и предсказать, что именно произойдет, непросто.

Стандарт ISO 22166 (разрабатываемый стандарт критериев производительности для роботизированных систем на основе ИИ) находится в стадии разработки и, как ожидается, устранит некоторые из этих пробелов, но он еще не окончательно утвержден. Тем временем ответственный подход отражает принципы SOTIF (Safety of the Intended Functionality, ISO 21448), используемые в автомобильной промышленности: определить условия, при которых нарушается предполагаемая функция системы, определить область проектирования (ODD), в которой системе разрешено работать, и ограничить работу за пределами этой области проектирования до накопления дополнительных доказательств.

Согласно наблюдениям экспертов отрасли за первыми внедрениями VLA, наиболее распространенная архитектура безопасности объединяет выходные данные VLA с классическим монитором безопасности, который обеспечивает соблюдение ограничений рабочего пространства, предельных скоростей и пороговых значений силы независимо от требований политики VLA. VLA генерирует целевые объекты движения; уровень безопасности решает, допустимы ли эти объекты. Такая архитектура позволяет использовать контроллер безопасности, соответствующий стандарту ISO 10218, даже если в качестве вышестоящей политики используется нейронная сеть.

Для производственных сред, сертифицированных по стандарту IATF16949, где обязательны прослеживаемость процессов и определенные планы контроля, автоматизация на основе VLA сталкивается с дополнительной нагрузкой на документацию. Инженеры должны определить ODD (Output Data Decision), регистрировать входные и выходные данные и разработать процедуры обнаружения и восстановления после несоответствий. Это не невозможно, но увеличивает затраты на валидацию, которых нет у классических систем, работающих в автономном режиме.

Согласно докладу IFR 2025 World Robotics Report, соответствие стандартам безопасности остается одним из трех главных препятствий на пути ускоренного внедрения роботов на развивающихся производственных рынках. Компания EVST решает эту проблему, внедряя сертификаты CE, SGS и TÜV от сторонних организаций в свою линейку робототехники уже на этапе проектирования. Это позволяет интеграторам, использующим оборудование EVST в качестве физического уровня под стеком VLA-инференции, начинать с сертифицированной механической и электрической базы, а не сертифицировать индивидуальную систему с нуля.

-

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между моделью VLA и традиционной системой машинного зрения роботов?

Традиционная система машинного зрения для роботов (2D-камера + обнаружение объектов или 3D-облако точек + оценка положения) выдает геометрические данные (где находится объект, какова его ориентация), которые затем подаются на вход отдельного планировщика движений. Модель VLA принимает на вход изображения с камеры и инструкцию на языке программирования и напрямую выдает действия робота без отдельного модуля планирования. Подход VLA более гибок для работы с новыми объектами и изменениями инструкций; традиционный подход более детерминирован и его легче проверить на соответствие стандартам безопасности.

Готово ли внедрение искусственного интеллекта в промышленное производство к 2026 году?

Для большинства приложений это пока на ранней стадии разработки. Несколько платформ (Covariant RFM-1 в сфере выполнения заказов в электронной коммерции, Figure AI Helix в пилотных проектах по сборке автомобилей) уже вышли за рамки чисто исследовательских работ, но широкое внедрение в производство с уровнем надежности, ожидаемым промышленными заказчиками (время безотказной работы более 99%, субмиллиметровая повторяемость, сертифицированная безопасность), по-прежнему находится в пределах одного-трех лет от большинства категорий задач. Наиболее близко к серийному производству находится технология комплектации заказов с большим ассортиментом товаров.

Сколько демонстраций требуется модели VLA для освоения новой производственной задачи?

Ответ существенно различается в зависимости от модели и задачи. При наличии мощной предварительно обученной архитектуры, такой как OpenVLA или GR00T, тонкая настройка всего лишь на 50–100 демонстрациях может обеспечить приемлемую производительность при выполнении простых задач манипулирования на столе. Для сложных, требующих высокой точности или ловкости задач промышленного масштаба может потребоваться 500–2,000 демонстраций для достижения приемлемого уровня успеха. Согласно наблюдениям в отрасли, полученным в ходе ранних пилотных программ, практический минимум для коммерчески жизнеспособного внедрения в конкретной задаче обычно составляет 100–300 часов данных дистанционного управления.

В чём заключается разрыв между симуляцией и реальностью, и как разработчики VLA решают эту проблему?

Разрыв между симуляцией и реальностью — это снижение производительности стратегии, когда модель, обученная в симуляции, развертывается на физическом роботе. Этот разрыв имеет две основные причины: смещение в визуальной области (рендеренные изображения отличаются от реальных изображений с камеры) и смещение в физической области (смоделированные контактные силы, трение и деформация объекта отличаются от поведения в реальном мире). Рандомизация области, то есть случайное изменение текстур, освещения, масс и физических параметров во время обучения в симуляции, является наиболее распространенным способом решения этой проблемы. NVIDIA Cosmos добавляет генерацию фотореалистичного видео в качестве дополнительного источника данных. Большинство развернутых систем VLA дополняют данные симуляции демонстрациями реальных роботов, чтобы устранить остаточный разрыв.

Может ли воплощенный в жизнь искусственный интеллект работать с существующими промышленными роботизированными манипуляторами, или для этого потребуется новое оборудование?

Существующие манипуляторы роботов могут служить физическим слоем для целей движения, генерируемых VLA, при условии, что контроллер может принимать внешние команды положения или скорости с достаточной частотой (обычно 10–100 Гц). Стек обработки данных VLA работает на отдельном вычислительном узле с графическим процессором и отправляет целевые положения контроллеру робота по стандартному интерфейсу (EtherCAT, OPC UA или API конкретного производителя). Полноценные манипуляторы серий EVST QJAR и XR cobot предоставляют стандартные интерфейсы полевой шины, которые позволяют реализовать эту двухслойную архитектуру, поэтому заводам не нужно заменять существующее оборудование для запуска пилотных проектов обработки данных VLA.

-

Связанные Чтение

• Гуманоидные роботы в промышленном производстве: их положение в 2026 годуВ этой же статье рассматриваются возможности внедрения решений Figure, Agility, Apptronik и Boston Dynamics в заводских условиях.
• Гуманоидные роботы против промышленных роботизированных манипуляторов: что подойдет для вашего завода в 2026 году?пошаговое сравнение ловкости человекоподобных роботов с показателями работы сочлененных рук.
• Полное руководство по коллаборативным роботам: типы, выбор и области применения в 2026 году.подробно рассматриваются архитектура коллаборативных роботов, стандарты безопасности и критерии выбора.
• Топ-10 производителей промышленных роботов в Китае: издание 2026 годаВключает информацию о компаниях ESTUN, SIASUN, GSK, EVST и других экспортерах, с подробным описанием полезной нагрузки и областей применения.
• Искусственный интеллект, воплощенный в промышленном производстве: примеры применения, рентабельность инвестиций и где проводить пилотные проекты.Практическая карта готовности и руководство по отбору пилотных проектов для производственных групп.
• Ведущие компании в области робототехники, занимающиеся разработкой базовых моделей и воплощенного искусственного интеллекта, к 2026 году.ландшафт организаций, создающих базовые модели VLA и робототехники.

-

Последнее обновление: 12 июня 2026 г. Данные о параметрах моделей VLA и их развертывании взяты из общедоступных исследовательских работ (Brohan et al. 2023, Kim et al. 2024) и заявлений производителей. Рыночные данные взяты из отчета Международной федерации робототехники (IFR) «Мировая робототехника 2025». В случаях, когда конкретные цифры недоступны, вместо данных из источников используется фраза «по наблюдениям отрасли».

Смотрите наши Решения на основе искусственного интеллекта →