อัปเดตล่าสุด: 12 มิถุนายน 2026

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพในหุ่นยนต์อุตสาหกรรม: โมเดลการมองเห็น-ภาษา-การกระทำกำลังเปลี่ยนแปลงการเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว (Embodied AI) หมายถึงปัญญาประดิษฐ์ที่รับรู้สภาพแวดล้อมผ่านเซ็นเซอร์ คิดวิเคราะห์สิ่งที่เห็น และสร้างการกระทำทางกายภาพ ทั้งหมดนี้ภายในโมเดลเดียวที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ในด้านหุ่นยนต์โรงงาน สิ่งนี้มีความสำคัญเพราะโมเดลการมองเห็น-ภาษา-การกระทำ (VLA) สามารถตีความคำสั่งด้วยวาจา ระบุชิ้นส่วนที่ไม่คุ้นเคย และดำเนินการตามลำดับการจัดการโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมทีละบรรทัด ณ ปี 2026 แพลตฟอร์มการวิจัยหลายแห่งได้ก้าวข้ามจากการสาธิตในห้องปฏิบัติการไปสู่โครงการนำร่องทางอุตสาหกรรมในระยะเริ่มต้น ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีคิดของวิศวกรเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติที่ยืดหยุ่น สำหรับทิศทางระดับผลิตภัณฑ์ของ EVST ในด้านหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ มือที่คล่องแคล่ว หุ่นยนต์สี่ขา และการเก็บรวบรวมข้อมูลปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว โปรดดูที่... โซลูชัน AI แบบบูรณาการของ EVST.

อัปเดตล่าสุด: 12 มิถุนายน 2026

-

วิวัฒนาการของการเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์: จาก Teach Pendant ไปจนถึง Foundation Models

การเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์ในโรงงานได้ผ่านการพัฒนามาแล้วสี่รุ่น โดยแต่ละรุ่นจะแลกเปลี่ยนข้อจำกัดที่แตกต่างกันกับความสามารถที่แตกต่างกัน

หุ่นยนต์รุ่นแรกทำงานโดยใช้รีโมทควบคุม วิศวกรจะควบคุมการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ทีละแกนไปยังจุดหมายแต่ละจุด บันทึกตำแหน่ง และประกอบตำแหน่งเหล่านั้นเข้าเป็นโปรแกรมการเคลื่อนที่ที่เก็บไว้ในตัวควบคุม การปรับเปลี่ยนเส้นทางหลังจากการเปลี่ยนสายการผลิตหมายถึงการตั้งค่าจุดหมายแต่ละจุดใหม่ด้วยตนเอง สำหรับการผลิตจำนวนมากที่มีรูปทรงเรขาคณิตคงที่ (เช่น การเชื่อมตัวถังรถยนต์) วิธีการนี้ได้ผลดี แต่สำหรับงานที่ต้องเปลี่ยนผลิตภัณฑ์บ่อยครั้ง วิธีนี้มีต้นทุนสูง

เครื่องมือการเขียนโปรแกรมแบบออฟไลน์ (OLP) เช่น RoboDK, KUKA.Sim และ ABB RobotStudio ปรากฏขึ้นในช่วงทศวรรษ 1990 และช่วยให้วิศวกรสามารถกำหนดเส้นทางการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อม CAD 3 มิติ และประมวลผลโค้ดเพิ่มเติมสำหรับตัวควบคุมยี่ห้อต่างๆ ได้ เวลาในการตั้งค่าลดลงจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง และสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการเคลื่อนที่ได้ก่อนเริ่มรอบการทำงานจริง ช่องว่างระหว่างแบบจำลองที่จำลองขึ้นกับการติดตั้งจริง (ข้อผิดพลาดในการสอบเทียบ การหย่อนของสายเคเบิล ความคลาดเคลื่อนของอุปกรณ์จับยึด) ยังคงเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ OLP ยังคงเป็นวิธีการมาตรฐานสำหรับเซลล์การผลิตส่วนใหญ่ในปัจจุบัน

ไลบรารีทักษะถือกำเนิดขึ้นในคลื่นลูกที่สาม ผู้ขายและผู้รวมระบบได้บรรจุทักษะการเคลื่อนไหวพื้นฐานที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ เช่น ทักษะการหยิบชิ้นส่วนจากกล่อง ทักษะการเสียบหมุดลงในรู ทักษะการเชื่อมตะเข็บ ซึ่งสามารถกำหนดค่าด้วยพารามิเตอร์ได้ แทนที่จะต้องเขียนโปรแกรมใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น การหยิบชิ้นส่วนจากกล่องโดยใช้ระบบวิชั่นนำทาง จากเดิมที่เป็นโครงการเฉพาะที่ใช้เวลานานหลายเดือน ก็กลายเป็นโมดูลที่สามารถกำหนดค่าได้ อย่างไรก็ตาม แต่ละทักษะจะต้องถูกสร้างขึ้นอย่างชัดเจน และทักษะเหล่านั้นก็ไม่สามารถนำไปใช้กับชิ้นส่วนอื่นๆ ได้ กล่าวคือ ทักษะการหยิบชิ้นส่วนจากกล่องที่ฝึกฝนกับรูปทรงเรขาคณิตของชิ้นส่วนหนึ่ง จะใช้งานไม่ได้กับรูปทรงของชิ้นส่วนที่แตกต่างกันอย่างมาก

โมเดล VLA เป็นตัวแทนของคลื่นลูกที่สี่ แทนที่จะเข้ารหัสพฤติกรรมเป็นจุดอ้างอิงที่ชัดเจนหรือองค์ประกอบพื้นฐานที่มีพารามิเตอร์ โมเดล VLA เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของการสาธิตหุ่นยนต์และข้อมูลภาพทั่วไปถึงวิธีการจับคู่ (ภาพ, คำสั่งภาษา) กับผลลัพธ์ (การกระทำของหุ่นยนต์) โดยตรง โมเดลนี้สามารถใช้ได้กับวัตถุ สภาพแสง และถ้อยคำของคำสั่งต่างๆ ในแบบที่ไลบรารีทักษะทำไม่ได้ เพราะความสามารถในการสรุปผลนั้นถูกฝังอยู่ในน้ำหนักของโมเดลแล้ว แทนที่จะเขียนโค้ดด้วยมือ

ช่องว่างของความแน่นอนมีความสำคัญในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรม โปรแกรมแบบ teach-pendant จะทำงานตามเส้นทางเดิมทุกรอบ ในขณะที่แบบจำลอง VLA จะสุ่มตัวอย่างการกระจายการกระทำในแต่ละขั้นตอนการอนุมาน สำหรับงานที่ยอมรับความแปรผันระหว่างรอบได้ (เช่น การหยิบสิ่งของที่จัดเรียงแบบสุ่ม) ก็สามารถจัดการได้ แต่สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำระดับต่ำกว่ามิลลิเมตรในหลายพันรอบ วิธีการแบบดั้งเดิมยังคงมีข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างที่ผู้พัฒนา VLA กำลังพยายามแก้ไขอยู่

-

VLA Models คืออะไร: สถาปัตยกรรมในแบบที่เข้าใจง่าย

แบบจำลองวิสัยทัศน์-ภาษา-การกระทำ คือโครงข่ายประสาทเทียมที่รับข้อมูลจากการสังเกตด้วยสายตาและคำสั่งในภาษาธรรมชาติเป็นอินพุต และสร้างการกระทำของหุ่นยนต์เป็นเอาต์พุต ซึ่งเป็นแบบจำลองแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ แทนที่จะเป็นกระบวนการที่แยกส่วนกันของโมดูลการมองเห็น การวางแผน และการควบคุม

องค์ประกอบทางสถาปัตยกรรมทั้งสาม ได้แก่:

ตัวเข้ารหัสภาพ หน่วยประมวลผลภาพ (Vision Transformer หรือ ViT) หรือโครงสร้างพื้นฐานแบบคอนโวลูชันที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้า จะประมวลผลภาพจากกล้องและเข้ารหัสเป็นข้อมูลคุณลักษณะที่มีความหนาแน่นสูง ในการออกแบบ VLA ส่วนใหญ่ในปัจจุบัน ตัวเข้ารหัสนี้จะเริ่มต้นจากแบบจำลองภาษาภาพ (Vision-Language Model หรือ VLM) ขนาดใหญ่ จากนั้นจึงปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยข้อมูลจากหุ่นยนต์ การใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้ามีความสำคัญ เพราะจะทำให้แบบจำลองมีพื้นฐานภาพทั่วไป เช่น เข้าใจว่ากล่องคืออะไร ด้ามจับมีลักษณะอย่างไร ก่อนที่จะได้เห็นการสาธิตจากหุ่นยนต์

ตัวเข้ารหัสภาษา ตัวแปลงข้อความจะเข้ารหัสคำสั่ง (“หยิบบล็อกสีแดงแล้ววางลงในถังทางด้านซ้าย”) เป็นลำดับโทเค็น จากนั้นจึงใช้การให้ความสนใจร่วมกับคุณลักษณะทางภาพ การให้ความสนใจร่วมในที่นี้หมายความว่าแบบจำลองสามารถพิจารณาได้ว่าส่วนใดของภาพมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดกับสิ่งที่คำสั่งต้องการ มันไม่ได้ประมวลผลภาพและภาษาแยกจากกัน

หัวแอ็คชั่น การแสดงผลแบบรวมจะถูกถอดรหัสเป็นการกระทำของหุ่นยนต์ การกระทำอาจแสดงในรูปของค่าเดลต้าที่ปลายแขนหุ่นยนต์ (เช่น ขยับตัวจับยึดไปทางขวา 2 ซม. หรือปิดตัวจับยึด) มุมข้อต่อ หรือกลุ่มการกระทำที่แบ่งเป็นโทเค็น การแบ่งการกระทำออกเป็นโทเค็น โดยการ treating กลุ่มการกระทำที่แยกจากกันเป็นโทเค็นภาษา คือสิ่งที่ทำให้งาน VLA ในยุคแรกสามารถปรับแต่งสถาปัตยกรรม LLM ที่มีอยู่สำหรับหุ่นยนต์ได้โดยไม่ต้องสร้างตัวถอดรหัสการกระทำใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น การออกแบบล่าสุดใช้หัวการกระทำแบบแพร่กระจายซึ่งสร้างวิถีการเคลื่อนที่ที่ราบรื่นและต่อเนื่องมากขึ้น และจัดการกับการกระจายการกระทำแบบหลายรูปแบบได้ดีกว่าการจำแนกโทเค็นแบบบริสุทธิ์

การฝึกฝนนั้นโดยพื้นฐานแล้วใช้การจำลองพฤติกรรม: โมเดลจะถูกฝึกให้เลียนแบบการสาธิตของผู้เชี่ยวชาญผ่านการเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแลบนคู่ (การสังเกต การกระทำ) บางระบบจะเพิ่มการเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF) หรือ RL ออนไลน์ในการจำลองเพื่อเพิ่มความทนทานให้มากกว่าที่การเลียนแบบเพียงอย่างเดียวสามารถทำได้ ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง คือประสิทธิภาพที่ลดลงเมื่อนโยบายที่ฝึกฝนในการจำลองถูกถ่ายโอนไปยังหุ่นยนต์จริง ยังคงเป็นหนึ่งในปัญหาการวิจัยที่สำคัญที่สุด การสุ่มโดเมน (การเปลี่ยนแปลงพื้นผิว แสง ตำแหน่งของวัตถุ และพารามิเตอร์ทางฟิสิกส์แบบสุ่มระหว่างการฝึกจำลอง) เป็นเทคนิคการลดผลกระทบที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุด

-

เหตุการณ์สำคัญด้านการวิจัย

วงการ VLA พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ตารางต่อไปนี้แสดงแพลตฟอร์มที่ถูกกล่าวถึงมากที่สุดในการอภิปรายเกี่ยวกับหุ่นยนต์อุตสาหกรรม ณ ต้นปี 2026

มีเหตุการณ์สำคัญบางประการที่วิศวกรควรให้ความสนใจเป็นพิเศษในการประเมินความเป็นไปได้ในการนำไปใช้ในอุตสาหกรรม

RT-2 ซึ่งได้รับการอธิบายไว้ในบทความปี 2023 เรื่อง “RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control” (Brohan et al., Google DeepMind) แสดงให้เห็นว่าโมเดลที่เริ่มต้นจากโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าด้านภาพและภาษา (PaLI-X, PaLM-E) สามารถแสดงการให้เหตุผลแบบเกิดขึ้นเองได้ โดยสามารถทำงานที่มันไม่เคยได้รับการฝึกฝนอย่างชัดเจนมาก่อน ด้วยการรวมแนวคิดจากการฝึกฝนในระดับเว็บ บทความดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าขนาดของโมเดลมีความสัมพันธ์กับความสามารถในการสรุปผล ซึ่งกระตุ้นความสนใจของอุตสาหกรรมในการใช้โมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่เป็นโครงสร้างพื้นฐานของนโยบายหุ่นยนต์

OpenVLA (Kim et al., 2024) นำเสนอทางเลือกแบบเปิดอย่างสมบูรณ์ที่มีพารามิเตอร์ 7 พันล้านตัวโดยอิงจาก Prismatic VLM ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข่งขันได้กับ RT-2 ด้วยต้นทุนการคำนวณที่ต่ำกว่ามาก และช่วยให้นักวิจัยในสถาบันการศึกษาและอุตสาหกรรมสามารถปรับแต่งข้อมูลงานเฉพาะได้ ตามเอกสาร OpenVLA (arxiv:2406.09246) OpenVLA มีประสิทธิภาพเหนือกว่า RT-2-7B ในงานประเมิน BridgeV2 ถึง 73% หลังจากการปรับแต่ง

NVIDIA GR00T N1 ซึ่งประกาศเปิดตัวในงาน GTC 2025 เป็นโมเดลพื้นฐานหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลการควบคุมระยะไกล ข้อมูลวิดีโอ และข้อมูลสังเคราะห์จาก NVIDIA Cosmos และ Isaac Lab NVIDIA ได้เปิดเผยค่าพารามิเตอร์ของ GR00T N1 สู่สาธารณะ ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลพื้นฐานสำหรับหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์รุ่นแรกๆ ที่สามารถปรับแต่งเพิ่มเติมได้จากภายนอก และไปป์ไลน์ Isaac GR00T Sim2Real ที่มาพร้อมกันจะเชื่อมต่อการฝึกฝนจำลองกับการใช้งานจริงผ่านการสุ่มโดเมนใน Isaac Lab

π0 ของ Physical Intelligence ใช้หัวประมวลผลแบบจับคู่การไหลแทนการจำแนกโทเค็นแบบแยกส่วน ซึ่งทำให้ได้เส้นทางการทำงานที่ราบรื่นกว่าและจัดการงานหลายขั้นตอนได้ เช่น การพับเสื้อผ้าหรือการประกอบวัตถุที่มีหลายขั้นตอนต่อเนื่องกัน สถาปัตยกรรมนี้ผสมผสานโครงสร้างพื้นฐาน VLM ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าเข้ากับตัวถอดรหัสการกระทำแบบกระจายตัวซึ่งกำหนดเงื่อนไขตามโทเค็นภาษาและภาพ

ระบบ Helix ของ Figure AI ซึ่งติดตั้งอยู่ในหุ่นยนต์ Figure 02 ใช้แนวทางการทำงานแบบสองโมเดล: โมเดล VLM ระดับสูงทำหน้าที่ทำความเข้าใจฉากและวิเคราะห์คำสั่ง ในขณะที่โมเดลเซนเซอร์มอเตอร์ระดับต่ำทำหน้าที่สั่งการเคลื่อนไหวด้วยความถี่ควบคุม ระบบนี้ได้สาธิตการทำงานด้วยมือทั้งสองข้างแบบเรียลไทม์ โดยการจัดเรียงสิ่งของเป็นหมวดหมู่ตามคำสั่งเสียง ในโรงงาน Spartanburg ของ BMW ในปี 2025

กระบวนการพัฒนาระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบ (FSD) ของ Tesla ไปสู่ ​​Optimus นั้นน่าสนใจเป็นอย่างยิ่ง เพราะเป็นการสร้างความได้เปรียบด้านข้อมูลในระดับอุตสาหกรรม รถยนต์ของ Tesla ในปัจจุบันสร้างข้อมูลภาพจริงหลายพันล้านไมล์ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อระบบ FSD สมมติฐานภายในคือ การแสดงเครือข่ายการครอบครองพื้นที่และสถาปัตยกรรมการคาดการณ์วิดีโอที่พัฒนาขึ้นสำหรับการขับขี่อัตโนมัติ สามารถถ่ายโอนไปยังการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ Optimus ได้ แม้ว่ารายละเอียดทางเทคนิคที่เปิดเผยต่อสาธารณะยังคงมีจำกัด

-

ความพร้อมสำหรับการใช้งานในภาคอุตสาหกรรม

ไม่ใช่ทุกงานในโรงงานที่จะเหมาะสมกับการใช้แนวทาง VLA อย่างเท่าเทียมกัน ตัวแปรสำคัญ ได้แก่ ข้อกำหนดด้านความคลาดเคลื่อน ความหลากหลายของชิ้นส่วน ต้นทุนของความล้มเหลว และว่าสามารถรวบรวมข้อมูลสาธิตได้เพียงพอสำหรับงานเป้าหมายหรือไม่

การหยิบสินค้าจากถังและการจัดการสินค้าคละชนิด ถือเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดในระยะสั้น ตำแหน่งของวัตถุเป็นแบบสุ่ม ประเภทของชิ้นส่วนมีความหลากหลาย และต้นทุนของการหยิบผิดพลาดหรือการทำตกเล็กน้อยนั้นต่ำ RFM-1 ของ Covariant ได้ถูกนำไปใช้งานในศูนย์จัดส่งสินค้าอีคอมเมิร์ซเพื่อภารกิจนี้โดยเฉพาะ จากการสังเกตในอุตสาหกรรม การหยิบสินค้าแบบผสม SKU ด้วยระบบวิชั่น 3 มิติแบบดั้งเดิม มักจะถูกกำหนดค่าตามประเภท SKU โดยการเปลี่ยนไปใช้สินค้าชนิดอื่นต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการปรับเทียบใหม่ โมเดลแบบทั่วไปสามารถจัดการกับสินค้าใหม่ๆ ได้โดยไม่ต้องกำหนดค่าต่อสินค้า ซึ่งมีคุณค่าทางเศรษฐกิจอย่างแท้จริงเมื่อพิจารณาความถี่ในการเปลี่ยนสินค้าที่พบได้ทั่วไปในการจัดส่งสินค้าปลีก

การประกอบแบบยืดหยุ่น เป็นพื้นที่ที่มีการถกเถียงกันมากขึ้น งานประกอบชิ้นส่วนมักต้องการความแม่นยำในการเสียบชิ้นส่วนระดับต่ำกว่ามิลลิเมตรและการใช้แรงที่สม่ำเสมอ ซึ่งเป็นบริเวณที่ลักษณะสุ่มของการสุ่มตัวอย่างการทำงานของ VLA ในปัจจุบันทำให้เกิดความแปรปรวนที่อาจเกินค่าความคลาดเคลื่อนของกระบวนการ โครงการนำร่องในช่วงแรกมุ่งเป้าไปที่ขั้นตอนการประกอบที่มีความคลาดเคลื่อนต่ำกว่า (การเดินสายเคเบิล คลิปแบบสแนปฟิต) ในขณะที่ยังคงรักษาการเคลื่อนไหวแบบกำหนดได้สำหรับการเสียบชิ้นส่วนที่มีความคลาดเคลื่อนต่ำ

การตรวจสอบคุณภาพ ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขไปบางส่วนแล้วด้วยระบบวิชั่น 2 มิติ/3 มิติที่มีอยู่ แต่กำลังได้รับการพิจารณาใหม่ด้วยสถาปัตยกรรมแบบ VLA เนื่องจากโมเดลที่ปรับตามภาษา สามารถเปลี่ยนเส้นทางการตรวจสอบประเภทข้อบกพร่องต่างๆ ผ่านการเปลี่ยนแปลงคำสั่ง แทนที่จะฝึกตัวจำแนกเฉพาะใหม่

การลดการเปลี่ยนถ่าย คุณค่าหลักที่นำเสนอคือจุดเด่นของสายการผลิต สายการผลิตที่ทำงานกับสินค้า 50 รายการต่อกะ ซึ่งแต่ละรายการต้องการจุดหยิบและเป้าหมายการวางที่แตกต่างกัน ปัจจุบันจำเป็นต้องใช้หุ่นยนต์เฉพาะสำหรับแต่ละรายการสินค้า หรือต้องเสียเวลาในการตั้งโปรแกรมใหม่ ในทางทฤษฎีแล้ว เซลล์ที่รองรับ VLA สามารถเปลี่ยนเส้นทางได้โดยการเปลี่ยนคำสั่งภาษา ในทางปฏิบัติ โมเดลปัจจุบันยังคงต้องการการปรับแต่งอย่างละเอียดในการสาธิตเฉพาะงาน แม้ว่าจะใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีแล้วก็ตาม การวางนัยทั่วไปแบบไม่ต้องทดสอบกับงานที่มีความแม่นยำสูงในระดับอุตสาหกรรมยังคงเป็นเรื่องที่พบได้ยาก

ในทางปฏิบัติ เมื่อประเมินโครงการนำร่อง VLA วิศวกรที่เห็นผลลัพธ์เร็วที่สุดคือผู้ที่กำหนดเป้าหมายงานที่มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้: (a) ความหลากหลายของชิ้นส่วนสูง (b) ค่าความคลาดเคลื่อนที่ค่อนข้างหลวม (>0.5 มม.) (c) โครงสร้างพื้นฐานการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่แล้ว (แท่นควบคุมระยะไกลหรือการบันทึกสาธิต) และ (d) ความเต็มใจที่จะพิจารณาส่วนประกอบ VLA เป็นชั้นการเลือกงานและการเคลื่อนที่แบบหยาบ โดยมีตัวควบคุมแบบคลาสสิกจัดการการแก้ไขแบบละเอียด

-

VLA ในปี 2026: สถานะปัจจุบันของโครงการนำร่องการผลิตเป็นอย่างไร

เมื่อเข้าสู่ช่วงกลางปี ​​2026 ช่องว่างระหว่างการสาธิต VLA ที่น่าประทับใจกับการนำไปใช้งานจริงยังคงเป็นคุณลักษณะเด่นของสาขานี้ รูปแบบที่พบในโครงการนำร่องทางอุตสาหกรรมมีความสอดคล้องกัน กล่าวคือ งานที่ใช้การมองเห็นเป็นแนวทางโดยมีพื้นที่การทำงานที่จำกัด เช่น การหยิบสินค้าจากถัง การจัดชุด และการตรวจสอบ กำลังก้าวเข้าสู่การใช้งานประจำวัน ในขณะที่การจัดการแบบเปิดกว้างในเซลล์ที่ไม่เป็นโครงสร้างยังคงเป็นกิจกรรมการวิจัยและโครงการนำร่องมากกว่าความสามารถที่พร้อมใช้งานในสายการผลิต

จากการสังเกตการณ์ในอุตสาหกรรม พบว่ามีข้อจำกัดเชิงปฏิบัติสามประการที่กำหนดขอบเขตนั้น ประการแรก ข้อมูล: นโยบาย VLA ยังคงต้องการการสาธิตเฉพาะงานหลายร้อยครั้งจากชิ้นส่วนและเครื่องมือจริงที่จะต้องเผชิญ และข้อมูลเหล่านั้นจะไม่มีอยู่จนกว่าจะมีคนรวบรวมในโรงงาน ประการที่สอง การตรวจสอบความถูกต้อง: นโยบายที่เรียนรู้แล้วซึ่งประสบความสำเร็จ 95% นั้นน่าประทับใจในห้องปฏิบัติการ แต่ยอมรับไม่ได้ในสายการผลิตที่ทำงานหลายพันรอบต่อกะ ดังนั้นมาตรฐานด้านความปลอดภัยและการยอมรับจึงสูงกว่าที่ตัวชี้วัดการสาธิตบ่งชี้มาก ประการที่สาม การบูรณาการ: โมเดลจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อมันถูกรวมเข้ากับความปลอดภัยของเซลล์ การยึดจับ และตรรกะการกู้คืนข้อผิดพลาดที่ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมมีอยู่แล้ว

สำหรับผู้ผลิตแล้ว สิ่งนี้หมายความว่าควรพิจารณา VLA เป็นส่วนขยายของฐานระบบอัตโนมัติที่มีอยู่ ไม่ใช่การทดแทนระบบเดิม ขั้นตอนแรกที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดในปี 2026 คือการสร้างงานที่ขับเคลื่อนด้วยวิสัยทัศน์ที่พร้อมใช้งานสำหรับการผลิต ซึ่งยังสามารถเก็บรวบรวมข้อมูลงานที่ใช้งานได้ เพื่อให้การเปลี่ยนไปใช้ความยืดหยุ่นที่ขับเคลื่อนด้วย VLA ในวงกว้างในอนาคตเป็นการฝึกฝนกระบวนการของคุณเอง สำหรับเวอร์ชันการใช้งานจริงของลำดับขั้นตอนนี้ โปรดดูที่... ปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว (Embodied AI) เทียบกับหุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม และสำหรับสถานที่ที่จะทดลองบินก่อนนั้น ปัญญาประดิษฐ์แบบบูรณาการสำหรับผู้ผลิตในภาคอุตสาหกรรม: กรณีศึกษา ผลตอบแทนจากการลงทุน และสถานที่ที่จะนำร่องใช้งาน.

ข้อกำหนดด้านข้อมูล: เหตุใดข้อมูลจึงเป็นอุปสรรคสำคัญ

แหล่งข้อมูลหลักสามแหล่งสำหรับการฝึกอบรม VLA ได้แก่ การสาธิตการควบคุมระยะไกล ข้อมูลสังเคราะห์จากการจำลอง และวิดีโอจากอินเทอร์เน็ต

การสาธิตการควบคุมระยะไกล ซึ่งมนุษย์ควบคุมหุ่นยนต์ผ่านอินเทอร์เฟซแบบสัมผัสหรือโครงสร้างภายนอก ในขณะที่ระบบบันทึกสถานะข้อต่อและภาพจากกล้อง เป็นแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุด เนื่องจากสามารถบันทึกพลวัตของหุ่นยนต์จริง ปฏิสัมพันธ์กับวัตถุจริง และสัญญาณรบกวนของเซ็นเซอร์จริงได้ อย่างไรก็ตาม การสาธิตเหล่านี้มีราคาแพง: จากการสังเกตในอุตสาหกรรม การรวบรวมชุดข้อมูลสาธิตที่ใช้งานได้สำหรับงานควบคุมแบบใหม่ ต้องใช้เวลาของผู้ปฏิบัติงานประมาณ 10-100 ชั่วโมงต่อรูปแบบงาน โดยต้นทุนต่อชั่วโมงนั้นรวมถึงค่าจ้างของผู้ปฏิบัติงาน เวลาของหุ่นยนต์ และการประมวลผลข้อมูล ทั้ง Physical Intelligence และ Figure AI ได้สร้างทีมควบคุมระยะไกลภายในขนาดใหญ่ขึ้นมาด้วยเหตุผลนี้

ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นในโปรแกรมจำลองทางฟิสิกส์ (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN) ช่วยให้สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลแบบขนานได้ในปริมาณมาก โดยมีหุ่นยนต์จำลองหลายร้อยตัวเก็บรวบรวมข้อมูลพร้อมกัน แต่ก็ประสบปัญหาช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง ลักษณะภาพที่แสดงผลแตกต่างจากภาพจากกล้องจริง และฟิสิกส์การสัมผัสที่จำลองขึ้นมักไม่ตรงกับแรงเสียดทาน การเสียรูป และการลื่นไถลในโลกแห่งความเป็นจริง การสุ่มโดเมนช่วยลดช่องว่างนี้ได้บางส่วนโดยการฝึกฝนกับความแปรผันแบบสุ่มในพื้นผิว แสง มวล และสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน แต่ก็ไม่ได้กำจัดช่องว่างนี้ไปทั้งหมด NVIDIA Cosmos ซึ่งเป็นแบบจำลองพื้นฐานของโลกที่เปิดตัวพร้อมกับ GR00T ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างวิดีโอฝึกอบรมสังเคราะห์ที่สมจริงทางกายภาพ ซึ่งมีความสมจริงมากกว่าการเรนเดอร์แบบดั้งเดิม และกำลังได้รับการประเมินในฐานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล

วิดีโอทางอินเทอร์เน็ต ซึ่งเป็นภาพวิดีโอการใช้งานอุปกรณ์ต่างๆ ของมนุษย์นับพันล้านชั่วโมงบน YouTube และแพลตฟอร์มที่คล้ายกัน คือแหล่งข้อมูลที่เป็นแรงบันดาลใจดั้งเดิมในการใช้โครงสร้างพื้นฐาน VLM สำหรับหุ่นยนต์ โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าจากวิดีโอบนเว็บสามารถจดจำการหยิบจับวัตถุ การประกอบเฟอร์นิเจอร์ การทำอาหาร และการใช้งานเครื่องมือต่างๆ ได้ แม้ว่าวิดีโอเหล่านั้นจะไม่มีป้ายกำกับการกระทำของหุ่นยนต์ก็ตาม สมมติฐานคือ ความรู้เกี่ยวกับการใช้งานอุปกรณ์ต่างๆ เหล่านี้จะถ่ายทอดไปยังการควบคุมหุ่นยนต์ผ่านการปรับแต่งอย่างละเอียด RT-2 เป็นการสาธิตที่ชัดเจนที่สุดของสมมติฐานนี้ในระดับใหญ่

จากรายงาน IFR 2025 World Robotics Report ระบุว่า การติดตั้งหุ่นยนต์อุตสาหกรรมทั่วโลกทำลายสถิติในปี 2024 โดยมีการติดตั้งมากกว่า 590,000 เครื่อง EVST ตอบสนองความต้องการการใช้งานในอุตสาหกรรมปริมาณมากด้วยกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมทุกน้ำหนักบรรทุก ตั้งแต่หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงาน XR-series น้ำหนัก 3 กก. ไปจนถึงแขนกลอุตสาหกรรมหนัก QJAR น้ำหนัก 800 กก. ทำให้ผู้ประกอบระบบมีแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ที่สามารถใช้งานได้ทั้งตัวควบคุมแบบกำหนดค่าได้แบบดั้งเดิม และเมื่อพัฒนาขึ้นแล้ว จะสามารถใช้งานได้กับเป้าหมายการเคลื่อนไหวที่สร้างโดย VLA ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่หลากหลาย

-

ผลกระทบต่อฮาร์ดแวร์

การใช้งานการประมวลผลแบบ VLA ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงนั้น มีข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างอย่างมากจากตัวควบคุมหุ่นยนต์แบบดั้งเดิม

โดยทั่วไปแล้ว ตัวควบคุมหุ่นยนต์อุตสาหกรรมจะทำงานวนรอบควบคุมพื้นที่ข้อต่อที่ความถี่ 1 kHz บนระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์ที่กำหนดได้ งบประมาณในการประมวลผลมีจำกัดและเวลาในการทำงานเป็นแบบเรียลไทม์ที่เข้มงวด ในทางตรงกันข้าม การอนุมานของ VLA ทำงานบน GPU: โมเดลขนาด RT-2 (พารามิเตอร์ 55 พันล้านตัว) ต้องการ GPU ระดับสูงหลายตัวและสร้างการกระทำที่ความถี่การอนุมาน 1–3 Hz โมเดลพารามิเตอร์ 7 พันล้านตัวเช่น OpenVLA สามารถทำงานบน GPU ระดับผู้บริโภคตัวเดียวที่ความถี่ 6–10 Hz สำหรับงานการจัดการหลายอย่าง การส่งออกการกระทำที่ 10 Hz นั้นเพียงพอแล้ว แต่สำหรับงานประกอบความเร็วสูงหรือการจับวัตถุแบบไดนามิกนั้นไม่เพียงพอ

สถาปัตยกรรมที่ทีมส่วนใหญ่กำลังให้ความสำคัญคือโครงสร้างลำดับชั้นสองระดับ: โมเดล VLA ทำงานบนโหนดประมวลผล GPU (บน AGV, ฐานหุ่นยนต์ หรือเซิร์ฟเวอร์ Edge ใกล้เคียง) และส่งออกเป้าหมายการกระทำระดับสูงที่ความถี่ 5–15 เฮิรตซ์ ตัวประมวลผลร่วมแบบเรียลไทม์ทั่วไป ซึ่งก็คือตัวควบคุมข้อต่อที่มีอยู่ของหุ่นยนต์ จะทำการประมาณค่าเป้าหมายเหล่านั้นที่ความถี่ 1 กิโลเฮิร์ตซ์ และบังคับใช้ข้อจำกัดแรงบิด การหลีกเลี่ยงการชน และข้อจำกัดของพื้นที่ข้อต่อ การแยกส่วนนี้ช่วยรักษาความแน่นอนและความปลอดภัยในระดับควบคุม ในขณะที่อนุญาตให้ชั้น VLA จัดการกับการรับรู้และการให้เหตุผลในระดับงาน

ข้อกำหนดของเซ็นเซอร์ก็เปลี่ยนแปลงไปเช่นกัน โมเดล VLA ส่วนใหญ่ใช้สตรีมภาพจากกล้อง RGB และงานวิจัยในปัจจุบันส่วนใหญ่ใช้กล้องที่ข้อมือและฐานเพียงหนึ่งหรือสองตัว เซ็นเซอร์วัดความลึกช่วยเพิ่มความแม่นยำในการควบคุม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฉากที่ซับซ้อน แต่ข้อมูลความลึกจะต้องถูกฉายลงในพื้นที่ภาพที่โมเดลเข้าใจ สำหรับการใช้งานในภาคอุตสาหกรรม กล้องต้องเป็นไปตามมาตรฐานการป้องกันการเข้าถึงของสภาพแวดล้อมการทำงาน: IP65 เป็นอย่างน้อยสำหรับการผลิตทั่วไป และ IP68 สำหรับการล้างทำความสะอาดหรือพื้นที่ที่มีบรรยากาศที่อาจเกิดการระเบิดได้

-

ฝั่งโปรแกรมจำลอง

การจำลองเป็นขั้นตอนส่วนใหญ่ในการพัฒนา VLA ก่อนที่จะมีการนำฮาร์ดแวร์จริงมาใช้ ปัจจุบันมีโปรแกรมจำลองสี่แบบที่ครองตลาดการวิจัยอยู่

NVIDIA Isaac Lab (สร้างขึ้นบน Isaac Sim ซึ่งใช้ USD และ PhysX เป็นพื้นฐาน) ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการฝึกฝนแบบขนานขนาดใหญ่บน GPU ของ NVIDIA สามารถเรียกใช้สภาพแวดล้อมจำลองหลายพันรายการพร้อมกันบนโหนด DGX เดียว ทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลวิถีการสาธิตหลายล้านรายการได้ภายในเวลาไม่กี่วัน แทนที่จะเป็นหลายเดือน Isaac Lab เป็นสภาพแวดล้อมการฝึกฝนหลักสำหรับ GR00T

MuJoCo (ปัจจุบันเป็นโอเพนซอร์ส ดูแลโดย DeepMind) มีการใช้งานในแวดวงวิชาการอย่างกว้างขวางที่สุด ตัวแก้ปัญหาการสัมผัสของ MuJoCo ได้รับการตรวจสอบแล้วว่าเหมาะสมกับงานควบคุมหุ่นยนต์ และเกณฑ์มาตรฐานอย่าง RoboSuite และ Adroit ก็ใช้ MuJoCo บทความวิจัย VLA ส่วนใหญ่รายงานผลลัพธ์บนเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ MuJoCo ทำให้ MuJoCo กลายเป็นมาตรฐานการเปรียบเทียบโดยปริยาย

NVIDIA Cosmos เป็นโมเดลพื้นฐานโลกเสมือนจริงรุ่นใหม่ที่สร้างวิดีโอที่สมจริงตามหลักฟิสิกส์จากข้อความหรือรูปภาพที่กำหนด แทนที่จะเป็นโปรแกรมจำลองแบบดั้งเดิม มันกำลังถูกสำรวจในฐานะเครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เพื่อสร้างวิดีโอฝึกอบรมที่แสดงสถานการณ์การควบคุมหุ่นยนต์ซึ่งจะมีค่าใช้จ่ายสูงหากต้องเก็บรวบรวมข้อมูลจริงหรือแสดงผลด้วยกราฟิกแบบดั้งเดิม

SAPIEN ซึ่งพัฒนาขึ้นที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานดิเอโก มีจุดเด่นเป็นพิเศษในการจัดการวัตถุที่มีข้อต่อ เช่น การเปิดลิ้นชัก การหมุนวาล์ว และการใช้งานเครื่องใช้ไฟฟ้า ชุดข้อมูลวัตถุที่มีข้อต่อ (PartNet-Mobility) ของ SAPIEN ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการฝึกอบรมและประเมินนโยบายการจัดการในงานที่เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติของวัตถุ

-

เมื่อใดควรทดลองใช้ VLA เทียบกับการใช้การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม

นี่คือคำถามเชิงปฏิบัติที่วิศวกรการผลิตส่วนใหญ่เผชิญในปี 2026 คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือ แนวทาง VLA ยังไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตส่วนใหญ่ แต่มีสถานการณ์เฉพาะบางอย่างที่การทดลองใช้งานเป็นสิ่งที่สมเหตุสมผล

ควรพิจารณาเข้าร่วมโครงการนำร่อง VLA เมื่อ:

• มีชิ้นส่วนหลากหลายมาก (>20 SKU ที่แตกต่างกัน) และความถี่ในการเปลี่ยนรุ่นเกินกว่าสัปดาห์ละครั้ง
• ข้อกำหนดเรื่องความคลาดเคลื่อนค่อนข้างยืดหยุ่น (ความแม่นยำในการกำหนดตำแหน่งมากกว่า 0.5 มม. เป็นที่ยอมรับได้)
• งานนี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลป้อนเข้าที่ไม่เป็นระเบียบหรือจัดเรียงแบบสุ่ม (เช่น สิ่งของในถังที่จัดเรียงแบบสุ่ม)
• การดำเนินการนี้เกี่ยวข้องกับคำแนะนำระดับภาษาที่อาจเปลี่ยนแปลงได้ (เช่น เลือกตามสี หมวดหมู่ หรือป้ายกำกับ)
• มีความเต็มใจที่จะติดตั้งอุปกรณ์ในขั้นตอนการเก็บข้อมูล (อุปกรณ์ควบคุมระยะไกล การสาธิต 50-200 ชั่วโมง)
• ต้นทุนของความล้มเหลวที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวนั้นต่ำ และระบบสามารถรองรับการแก้ไขโดยมนุษย์ในระหว่างกระบวนการได้

ควรเลือกใช้รูปแบบการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมเมื่อ:

• การใช้งานนี้เป็นงานที่มีรูปทรงเรขาคณิตคงที่ ปริมาณมาก และต่อเนื่องยาวนาน (เช่น การเชื่อมตัวถังรถยนต์ การควบคุมเครื่องปั๊มขึ้นรูป)
• ข้อกำหนดด้านความคลาดเคลื่อนนั้นเข้มงวดมาก (<0.1 มม.) และต้องรับประกันได้ในทุกรอบการผลิต
• สภาพแวดล้อมของตัวควบคุมได้รับการรับรองด้านความปลอดภัยตามมาตรฐาน IEC 62061 หรือ ISO 13849 และการเพิ่มเลเยอร์การประมวลผลแบบอนุมานด้วย GPU นั้นไม่สามารถทำได้
• จำเป็นต้องมีบันทึกการตรวจสอบและบันทึกการดำเนินการที่แน่นอนสำหรับการรับรองคุณภาพ (IATF16949 และกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ IATF16949)
• ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูล และไม่มีงบประมาณในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าว

กลยุทธ์แบบผสมผสานที่ใช้งานได้จริง ซึ่งผู้ใช้งานกลุ่มแรกๆ หลายรายกำลังดำเนินการอยู่ คือการใช้ VLA สำหรับการเลือกงานและการสร้างการเคลื่อนไหวแบบหยาบ ในขณะที่ใช้ตัวควบคุมแบบคลาสสิกสำหรับการดำเนินการเคลื่อนไหวแบบละเอียดและการควบคุมแรง VLA จะตัดสินใจว่าจะทำอะไรและจะไปที่ไหนโดยประมาณ ส่วนเลเยอร์แบบคลาสสิกจะจัดการการทำงานที่แม่นยำและสำคัญต่อความปลอดภัย

EVST ในฐานะผู้ให้บริการระบบครบวงจรที่จัดหาแขนหุ่นยนต์อุตสาหกรรมสำหรับรับน้ำหนักตั้งแต่ 3 ถึง 800 กิโลกรัม กำลังประเมินระบบ VLA อย่างจริงจังสำหรับกลุ่มการใช้งานเฉพาะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการหยิบชิ้นงานหลากหลายชนิดและการประกอบชิ้นส่วนที่ยืดหยุ่น ซึ่งความยืดหยุ่นเป็นจุดแข็งที่สุด แนวทางของ EVST มองว่าการประมวลผล VLA เป็นชั้นการรับรู้และการวางแผนที่อยู่เหนือตัวควบคุมข้อต่อแบบกำหนดได้ ซึ่งช่วยรักษาการควบคุมการเคลื่อนไหวระดับอุตสาหกรรมที่ระบบที่ได้รับการรับรอง CE/SGS/TÜV ต้องการ สำหรับสภาพแวดล้อมที่มีอุณหภูมิสูงมาก (-30°C ถึง 80°C) และเซลล์ที่ได้รับการรับรอง ATEX/IECEx ที่ป้องกันการระเบิด ตัวควบคุมแบบดั้งเดิมยังคงเป็นแนวทางเดียวที่ได้รับการตรวจสอบแล้วในขั้นตอนนี้

-

ความท้าทายด้านความปลอดภัยและการตรวจสอบความถูกต้อง

หุ่นยนต์อุตสาหกรรมที่ทำงานภายใต้มาตรฐาน ISO 10218-1 (การออกแบบหุ่นยนต์) และ ISO 10218-2 (การบูรณาการระบบ) ต้องแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมด้านความปลอดภัยที่แน่นอนและตรวจสอบได้ นอกจากนี้ แอปพลิเคชันหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานยังต้องมีการประเมินความเสี่ยงตามมาตรฐาน ISO/TS 15066 ซึ่งระบุขีดจำกัดทางชีวกลศาสตร์สำหรับแรงสัมผัสและแรงกดตามส่วนต่างๆ ของร่างกาย

แบบจำลอง VLA ก่อให้เกิดความท้าทายในการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งมาตรฐานเหล่านี้ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อแก้ไข นโยบายเครือข่ายประสาทเทียมไม่มีชุดพฤติกรรมที่จำกัดและสามารถนับได้ ซึ่งวิศวกรความปลอดภัยสามารถวิเคราะห์ได้ผ่าน FMEA แบบดั้งเดิม การตอบสนองของแบบจำลองต่ออินพุตที่อยู่นอกช่วงการกระจาย วัตถุใหม่ สภาพแสงที่ไม่คาดคิด การบดบังบางส่วน อาจลดลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปหรือล้มเหลวอย่างกะทันหัน และการคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย

มาตรฐาน ISO 22166 (มาตรฐานใหม่สำหรับเกณฑ์ประสิทธิภาพระบบหุ่นยนต์ที่ใช้ AI) กำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนาและคาดว่าจะช่วยแก้ไขช่องว่างบางประการเหล่านี้ แต่ยังไม่เสร็จสมบูรณ์ ในระหว่างนี้ แนวทางที่เหมาะสมจะสะท้อนแนวคิดของ SOTIF (ความปลอดภัยของฟังก์ชันที่ตั้งใจไว้, ISO 21448) จากอุตสาหกรรมยานยนต์ กล่าวคือ ระบุเงื่อนไขที่ฟังก์ชันที่ตั้งใจไว้ของระบบล้มเหลว กำหนดขอบเขตการออกแบบการทำงาน (ODD) ที่ระบบได้รับอนุญาตให้ทำงาน และจำกัดการทำงานนอก ODD นั้นจนกว่าจะมีหลักฐานการตรวจสอบเพิ่มเติมสะสมมากขึ้น

จากการสังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมเกี่ยวกับการใช้งาน VLA ในช่วงแรก สถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่พบได้บ่อยที่สุดคือการห่อหุ้มผลลัพธ์การอนุมานของ VLA ด้วยตัวตรวจสอบความปลอดภัยแบบดั้งเดิม ซึ่งบังคับใช้ข้อจำกัดของพื้นที่ทำงาน ข้อจำกัดด้านความเร็ว และเกณฑ์แรงโดยไม่คำนึงถึงสิ่งที่นโยบาย VLA ร้องขอ VLA จะสร้างเป้าหมายการเคลื่อนไหว และชั้นความปลอดภัยจะตัดสินว่าเป้าหมายเหล่านั้นได้รับอนุญาตหรือไม่ สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถใช้ตัวควบคุมความปลอดภัยที่สอดคล้องกับมาตรฐาน ISO 10218 ได้ แม้ว่านโยบายต้นทางจะเป็นโครงข่ายประสาทเทียมก็ตาม

สำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตที่ได้รับการรับรองตามมาตรฐาน IATF16949 ซึ่งการตรวจสอบย้อนกลับของกระบวนการและแผนควบคุมที่กำหนดไว้เป็นสิ่งจำเป็น ระบบอัตโนมัติแบบ VLA จะต้องเผชิญกับภาระด้านเอกสารเพิ่มเติม วิศวกรต้องกำหนด ODD (Out of Distribution Deployment) อินพุตและเอาต์พุตของการอนุมานบันทึก และกำหนดขั้นตอนสำหรับการตรวจจับและกู้คืนจากสภาวะที่อยู่นอกการกระจาย ซึ่งไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ แต่จะเพิ่มต้นทุนการตรวจสอบความถูกต้องที่ระบบที่ตั้งโปรแกรมแบบออฟไลน์แบบดั้งเดิมไม่มี

จากรายงาน IFR 2025 World Robotics Report การปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัยยังคงเป็นหนึ่งในสามอุปสรรคสำคัญที่สุดที่ขัดขวางการนำหุ่นยนต์มาใช้ในตลาดการผลิตของประเทศกำลังพัฒนา EVST แก้ปัญหานี้โดยการสร้างการรับรองจากหน่วยงานภายนอก เช่น CE, SGS และ TÜV ไว้ในสายผลิตภัณฑ์หุ่นยนต์ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ เพื่อให้ผู้ใช้งานที่ใช้ฮาร์ดแวร์ของ EVST เป็นชั้นกายภาพภายใต้ชุดการประมวลผล VLA สามารถเริ่มต้นจากพื้นฐานทางกลและไฟฟ้าที่ได้รับการรับรอง แทนที่จะต้องรับรองระบบที่กำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น

-

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

โมเดล VLA แตกต่างจากระบบวิชั่นหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมอย่างไร?

ระบบวิชั่นของหุ่นยนต์แบบดั้งเดิม (กล้อง 2 มิติ + การตรวจจับวัตถุ หรือ จุดเมฆ 3 มิติ + การประมาณท่าทาง) จะส่งออกข้อมูลทางเรขาคณิต (ตำแหน่งของวัตถุ ทิศทางของวัตถุ) ซึ่งจะถูกป้อนเป็นข้อมูลเข้าสำหรับตัววางแผนการเคลื่อนที่แยกต่างหาก ในขณะที่โมเดล VLA จะรับภาพจากกล้องและคำสั่งภาษาเป็นข้อมูลเข้า และส่งออกการกระทำของหุ่นยนต์โดยตรง โดยไม่ต้องมีโมดูลการวางแผนแยกต่างหาก วิธีการ VLA มีความยืดหยุ่นมากกว่าสำหรับวัตถุใหม่ๆ และการเปลี่ยนแปลงคำสั่ง ในขณะที่วิธีการแบบดั้งเดิมมีความแน่นอนมากกว่าและตรวจสอบความถูกต้องตามมาตรฐานความปลอดภัยได้ง่ายกว่า

AI ที่ผสานรวมอยู่ในตัวผลิตภัณฑ์ (Embodied AI) พร้อมสำหรับการใช้งานจริงในภาคการผลิตอุตสาหกรรมในปี 2026 หรือไม่?

แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แพลตฟอร์มหลายแห่ง (เช่น Covariant RFM-1 ในการจัดการคำสั่งซื้ออีคอมเมิร์ซ และ Figure AI Helix ในโครงการนำร่องการประกอบชิ้นส่วนยานยนต์) ได้ก้าวพ้นจากขั้นตอนการวิจัยแล้ว แต่การนำไปใช้งานจริงในวงกว้างด้วยระดับความน่าเชื่อถือที่ลูกค้าในภาคอุตสาหกรรมคาดหวัง (เวลาทำงานมากกว่า 99%, ความแม่นยำระดับต่ำกว่ามิลลิเมตร และความปลอดภัยที่ได้รับการรับรอง) ยังคงต้องใช้เวลาอีกหนึ่งถึงสามปีสำหรับงานส่วนใหญ่ การหยิบสินค้าแบบคละชนิด (High-mix bin picking) ใกล้เคียงกับความพร้อมใช้งานในระดับการผลิตมากที่สุด

โมเดล VLA ต้องได้รับการสาธิตกี่ครั้งจึงจะเรียนรู้งานอุตสาหกรรมใหม่ได้?

คำตอบจะแตกต่างกันอย่างมากตามแบบจำลองและงาน สำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่ผ่านการฝึกฝนมาอย่างดี เช่น OpenVLA หรือ GR00T การปรับแต่งอย่างละเอียดโดยใช้การสาธิตเพียง 50-100 ครั้งก็สามารถสร้างประสิทธิภาพที่ใช้งานได้จริงสำหรับงานควบคุมวัตถุบนโต๊ะแบบง่ายๆ งานอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ต้องใช้ความคล่องแคล่ว หรือความแม่นยำสูง อาจต้องใช้การสาธิต 500-2,000 ครั้งเพื่อให้ได้อัตราความสำเร็จที่ยอมรับได้ จากการสังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมจากโครงการนำร่องในช่วงแรกๆ โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลการควบคุมระยะไกลประมาณ 100-300 ชั่วโมงนั้นเพียงพอสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ที่เฉพาะเจาะจง

ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริงคืออะไร และนักพัฒนา VLA แก้ไขปัญหานี้อย่างไร?

ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง คือ ประสิทธิภาพของนโยบายที่ลดลงเมื่อนำแบบจำลองที่ฝึกฝนในระบบจำลองไปใช้กับหุ่นยนต์จริง ช่องว่างนี้มีสาเหตุหลักสองประการ ได้แก่ การเปลี่ยนแปลงในโดเมนภาพ (ภาพที่แสดงผลแตกต่างจากภาพจากกล้องจริง) และการเปลี่ยนแปลงในโดเมนฟิสิกส์ (แรงสัมผัส แรงเสียดทาน และการเปลี่ยนแปลงรูปร่างของวัตถุที่จำลองแตกต่างจากพฤติกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง) การสุ่มโดเมน ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นผิว แสง มวล และพารามิเตอร์ทางฟิสิกส์แบบสุ่มระหว่างการฝึกฝนในระบบจำลอง เป็นวิธีการแก้ไขที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด NVIDIA Cosmos เพิ่มการสร้างวิดีโอที่สมจริงเป็นแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม ระบบ VLA ที่ใช้งานอยู่ส่วนใหญ่จะเสริมข้อมูลจากการจำลองด้วยการสาธิตหุ่นยนต์จริงเพื่อลดช่องว่างที่เหลืออยู่

AI ที่ผสานรวมอยู่ในตัวหุ่นยนต์สามารถทำงานร่วมกับแขนหุ่นยนต์อุตสาหกรรมที่มีอยู่แล้วได้หรือไม่ หรือจำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ใหม่?

แขนหุ่นยนต์ที่มีอยู่แล้วสามารถทำหน้าที่เป็นชั้นทางกายภาพสำหรับเป้าหมายการเคลื่อนไหวที่สร้างโดย VLA ได้ โดยมีเงื่อนไขว่าตัวควบคุมสามารถรับคำสั่งตำแหน่งหรือความเร็วจากภายนอกได้ที่ความถี่เพียงพอ (โดยทั่วไป 10–100 Hz) ส่วนการประมวลผล VLA จะทำงานบนโหนดประมวลผล GPU แยกต่างหาก และส่งตำแหน่งเป้าหมายไปยังตัวควบคุมหุ่นยนต์ผ่านอินเทอร์เฟซมาตรฐาน (EtherCAT, OPC UA หรือ API เฉพาะของผู้ผลิต) แขนหุ่นยนต์ EVST QJAR-series และ XR cobot-series มีอินเทอร์เฟซฟิลด์บัสมาตรฐานที่อนุญาตให้ใช้สถาปัตยกรรมสองชั้นนี้ได้ ดังนั้นโรงงานจึงไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่เพื่อใช้งานระบบประมวลผล VLA

-

การอ่านที่เกี่ยวข้อง

• หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ในอุตสาหกรรมการผลิต: สถานการณ์ในปี 2026บทความที่เกี่ยวข้องซึ่งกล่าวถึงการใช้งาน Figure, Agility, Apptronik และ Boston Dynamics ในโรงงาน
• หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ vs. แขนหุ่นยนต์อุตสาหกรรม: แบบไหนเหมาะกับโรงงานของคุณในปี 2026?การเปรียบเทียบความคล่องแคล่วของหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์กับประสิทธิภาพของแขนกลในแต่ละภารกิจ
• คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงาน: ประเภท การเลือก และการใช้งานในปี 2026ครอบคลุมถึงสถาปัตยกรรมของหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงาน มาตรฐานความปลอดภัย และกรอบการคัดเลือกอย่างละเอียด
• 10 อันดับผู้ผลิตหุ่นยนต์อุตสาหกรรมชั้นนำในประเทศจีน: ฉบับปี 2026ครอบคลุมถึง ESTUN, SIASUN, GSK, EVST และผู้ส่งออกรายอื่นๆ พร้อมรายละเอียดการแบ่งประเภทข้อมูลและแอปพลิเคชัน
• ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพสำหรับผู้ผลิตในภาคอุตสาหกรรม: กรณีศึกษา ผลตอบแทนจากการลงทุน และสถานที่ที่ควรนำร่องแผนที่ความพร้อมเชิงปฏิบัติและคู่มือการคัดเลือกโครงการนำร่องสำหรับทีมผลิต
• บริษัทชั้นนำด้านโมเดลพื้นฐานหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Embodied AI) ประจำปี 2026ภูมิทัศน์ขององค์กรที่สร้างแบบจำลอง VLA และฐานหุ่นยนต์

-

ปรับปรุงล่าสุด: 12 มิถุนายน 2026 ข้อมูลเกี่ยวกับพารามิเตอร์และการใช้งานของหุ่นยนต์ VLA มาจากเอกสารงานวิจัยที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ (Brohan et al. 2023, Kim et al. 2024) และประกาศจากผู้ผลิต ข้อมูลตลาดอ้างอิงจากรายงานหุ่นยนต์โลกปี 2025 ของสหพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ (IFR) ในกรณีที่ไม่มีตัวเลขที่เฉพาะเจาะจง จะใช้คำว่า "ตามการสังเกตการณ์ในอุตสาหกรรม" แทนตัวเลขที่ไม่มีแหล่งที่มา

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ โซลูชัน AI ที่ผสานรวมเข้ากับร่างกาย →