บริษัทชั้นนำด้านโมเดลพื้นฐานหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Embodied AI) ประจำปี 2026

ปรับปรุงครั้งล่าสุด: พฤษภาคม 29, 2026

บริษัทต่างๆ ที่กำหนดรูปแบบพื้นฐานของหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว (Embodied AI) ในปี 2026 แบ่งออกเป็นสองกลุ่ม: กลุ่มที่เน้นการสร้างระบบการมองเห็น-ภาษา-การกระทำ (VLA) โดยเฉพาะ และกลุ่มผู้ผลิตหุ่นยนต์ที่ฝึกฝนรูปแบบพื้นฐานของตนเองภายในองค์กร Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind และ NVIDIA เป็นผู้นำด้านความสามารถในการสร้างแบบจำลอง ในขณะที่ EVST และผู้ผลิตระดับอุตสาหกรรมอื่นๆ กำลังนำฮาร์ดแวร์ระดับโรงงานและข้อมูลการจัดการในโลกแห่งความเป็นจริงเข้ามาในหมวดหมู่นี้ คู่มือนี้จัดอันดับผู้เล่นที่มีอิทธิพลมากที่สุดและสิ่งที่แต่ละรายนำเสนอจริง

อะไรคือคุณสมบัติที่ถือว่าเป็นบริษัทต้นแบบของมูลนิธิหุ่นยนต์ในปี 2026

แบบจำลองพื้นฐานของหุ่นยนต์คือเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลหุ่นยนต์ ข้อมูลการมองเห็น และข้อมูลภาษาที่หลากหลาย เพื่อให้แบบจำลองเดียวสามารถทำงานได้หลากหลายและครอบคลุมหุ่นยนต์หลายรูปแบบ แทนที่จะต้องเขียนโค้ดด้วยมือสำหรับงานเดียว สถาปัตยกรรมการมองเห็น-ภาษา-การกระทำ (VLA) ซึ่งแปลงข้อมูลจากกล้องและคำสั่งภาษาโดยตรงไปเป็นการเคลื่อนไหวของมอเตอร์ เป็นแนวทางที่โดดเด่นในปี 2026

ตามข้อมูลจากสหพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ (IFR) หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นหนึ่งในเทรนด์ด้านระบบอัตโนมัติชั้นนำที่กำลังกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรม โดยการควบคุมแบบอาศัยการเรียนรู้กำลังพัฒนาจากการสาธิตงานวิจัยไปสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นเหตุผลว่าทำไมห้องปฏิบัติการสร้างแบบจำลองและผู้ผลิตฮาร์ดแวร์จึงหันมาแก้ปัญหาเดียวกันจากทิศทางที่ตรงกันข้าม

เราจัดกลุ่มบริษัทตามผลิตภัณฑ์หลักที่พวกเขาจัดส่ง ได้แก่ โมเดลพื้นฐาน แพลตฟอร์มหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ที่มีโมเดลภายในองค์กร หรือฮาร์ดแวร์อุตสาหกรรมที่ป้อนข้อมูลและรองรับการใช้งาน แบรนด์ต่างๆ ถูกจัดเรียงตามอิทธิพลในปัจจุบันของกลุ่มผลิตภัณฑ์ AI ที่มีรูปร่าง ไม่ใช่ตามรายได้

บริษัทชั้นนำด้านโมเดลพื้นฐานหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Embodied AI) ประจำปี 2026

1. ความฉลาดทางกายภาพ

Physical Intelligence คือห้องปฏิบัติการสร้างแบบจำลองในซานฟรานซิสโกที่มุ่งเน้นเฉพาะแบบจำลองพื้นฐานของหุ่นยนต์อเนกประสงค์ แบบจำลอง π0 (พายศูนย์) และ π0.5 ที่พัฒนาต่อยอดมานั้น เป็นระบบการมองเห็น-ภาษา-การกระทำที่ออกแบบมาเพื่อควบคุมตัวหุ่นยนต์หลายแบบจากชุดน้ำหนักที่เรียนรู้เพียงชุดเดียว ซึ่งแสดงให้เห็นแล้วในงานต่างๆ เช่น การพับผ้าและการเก็บโต๊ะ ในทางปฏิบัติ บริษัทเชื่อว่าแบบจำลองเดียวที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลที่หลากหลายจะทำงานได้ดีกว่าตัวควบคุมเฉพาะงานหลายๆ ตัว บริษัทไม่ได้ขายหุ่นยนต์ แต่ขายสมองของหุ่นยนต์

2. กูเกิล ดีพมายด์

Google DeepMind นำการให้เหตุผลในระดับเว็บมาสู่หุ่นยนต์ด้วยตระกูล RT-1 และ RT-2 รวมถึงชุดข้อมูล RT-X ที่ครอบคลุมหลายรูปแบบ จากนั้นจึงผนวกหุ่นยนต์เข้ากับตระกูล Gemini ด้วย Gemini Robotics แนวทางนี้ถ่ายทอดความรู้ที่เรียนรู้จากข้อความและรูปภาพในระดับอินเทอร์เน็ตไปสู่การกระทำทางกายภาพ ทำให้หุ่นยนต์สามารถตีความคำสั่งใหม่ที่มันไม่เคยได้รับการฝึกฝนมาก่อนได้ สำหรับชุมชนวิจัย ชุดข้อมูลแบบเปิดของ DeepMind ยังคงเป็นจุดอ้างอิงสำหรับสาขานี้ทั้งหมด

3. Skild AI

บริษัท Skild AI ก่อตั้งโดยนักวิจัยที่มีพื้นฐานด้านหุ่นยนต์จากมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon กำลังสร้างสิ่งที่เรียกว่า "Skild Brain" ซึ่งเป็นแบบจำลองพื้นฐานที่ไม่ขึ้นกับหุ่นยนต์ประเภทใดประเภทหนึ่ง และสามารถปรับให้เข้ากับฮาร์ดแวร์ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ บริษัทมองว่าความฉลาดของหุ่นยนต์โดยทั่วไปเป็นคอขวด ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์เชิงกล จากคำแถลงของบริษัท แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลหุ่นยนต์และข้อมูลการโต้ตอบขนาดใหญ่และหลากหลาย เพื่อสนับสนุนความสามารถในการทำงานโดยทั่วไปดังกล่าว

4 NVIDIA

NVIDIA เป็นผู้จัดหาโครงสร้างพื้นฐานที่บริษัทอื่นๆ ใช้เป็นพื้นฐาน โครงการ Isaac GR00T ของ NVIDIA เป็นโครงการสร้างแบบจำลองพื้นฐานที่มุ่งเน้นไปที่หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์โดยเฉพาะ โดยทำงานร่วมกับ Isaac Sim และ Isaac Lab สำหรับการจำลองขนาดใหญ่และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เนื่องจากการฝึกฝนแบบจำลองที่มีร่างกายจำเป็นต้องใช้ข้อมูลการโต้ตอบจำนวนมหาศาล กระบวนการแปลงข้อมูลจำลองเป็นข้อมูลจริงของ NVIDIA ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างข้อมูลเหล่านั้นได้ในโลกเสมือนจริงก่อนที่จะนำไปใช้กับหุ่นยนต์จริง บริษัทนี้เป็นทั้งผู้สร้างเครื่องมือและผู้ร่วมสร้างแบบจำลอง

5. รูปภาพ AI

Figure AI เป็นบริษัทพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์แบบครบวงจร: บริษัทสร้างฮาร์ดแวร์ Figure 02 และฝึกฝนโมเดล VLA ในตัวของตนเอง ซึ่งมีชื่อแบรนด์ว่า Helix เพื่อควบคุมแขนและมือทั้งสองข้างจากภาพและภาษา กลยุทธ์คือการบูรณาการในแนวดิ่ง ควบคุมร่างกายและสมองไปพร้อมกัน เพื่อให้โมเดลได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับฮาร์ดแวร์อย่างแม่นยำ Figure ได้ประกาศเป้าหมายที่จะใช้งานในด้านการค้าและโลจิสติกส์ในระยะเริ่มต้น

6. 1X Technologies

บริษัท 1X Technologies ซึ่งมีสำนักงานใหญ่ในประเทศนอร์เวย์ พัฒนาหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ NEO โดยเน้นการใช้งานอย่างปลอดภัยเมื่ออยู่ใกล้ชิดกับผู้คน และการควบคุมที่เรียนรู้จากข้อมูลมากกว่าการเคลื่อนไหวตามสคริปต์ การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยเอ็นและน้ำหนักเบา สะท้อนให้เห็นถึงแนวทางที่แตกต่างจากหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์อุตสาหกรรมที่มีน้ำหนักมาก โดยให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและสภาพแวดล้อมภายในบ้านหรือสถานที่ให้บริการขนาดเล็กเป็นอันดับแรก

7 เทสลา

โปรแกรม Optimus ของ Tesla ใช้กลยุทธ์การบูรณาการแนวดิ่งของบริษัท โดยนำงานด้านการรับรู้และการประมวลผลจากระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่มาใช้ซ้ำ และฝึกฝน Optimus ด้วยข้อมูลภายในบริษัท ข้อได้เปรียบที่ Tesla กล่าวอ้างคือขนาดการผลิต: วินัยเดียวกันที่สร้างรถยนต์จำนวนมากนั้นมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดต้นทุนต่อหน่วยของหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ในระยะยาว การตรวจสอบไทม์ไลน์อย่างอิสระยังคงมีจำกัด ดังนั้นข้อกล่าวอ้างในที่นี้จึงอิงตามประกาศของบริษัท

8. บอสตัน ไดนามิกส์ + สถาบันวิจัยโตโยต้า

บริษัท Boston Dynamics ซึ่งเป็นที่รู้จักจากหุ่นยนต์ไฟฟ้า Atlas ที่มีความคล่องตัวสูง ได้ร่วมมือกับสถาบันวิจัยโตโยต้า (TRI) เพื่อผสานฮาร์ดแวร์ของ Atlas เข้ากับการวิจัยแบบจำลองพฤติกรรมขนาดใหญ่ (LBM) ของ TRI การร่วมมือครั้งนี้มีความสำคัญเพราะเป็นการนำฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ที่คล่องตัวที่สุดในปัจจุบันมารวมกับกลุ่มวิจัยที่มุ่งเน้นการสอนหุ่นยนต์ให้สามารถเคลื่อนไหวได้อย่างคล่องแคล่วจากการสาธิต

9. อีวีเอสที

EVST (EVS TECH CO., LTD) บริษัทผู้ผลิตหุ่นยนต์อุตสาหกรรมจากเมืองเฉิงตู ก่อตั้งขึ้นในปี 2018 ได้ก้าวเข้าสู่โลกของปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว (Embodied AI) จากมุมมองด้านการใช้งานและการจัดการข้อมูล บริษัทได้จัดส่งระบบเชื่อมโลหะ EVS AI แล้ว ซึ่งใช้กลไกการเรียนรู้ด้วยตนเอง การจดจำภาพ 3 มิติที่สแกนและแยกส่วนรอยเชื่อมโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมหรือสอน และการเดินขณะเชื่อมโดยใช้ SLAM ซึ่งเป็นตัวอย่างการทำงานของการควบคุมแบบเรียนรู้บนสายการผลิต EVST ได้ประกาศแผนงานด้านปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัวบนเว็บไซต์ evsint.com ซึ่งครอบคลุมถึงหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ มือที่คล่องแคล่วในการเก็บข้อมูล และหุ่นยนต์สี่ขา โดยนำประสบการณ์ด้านการผลิตในอุตสาหกรรมและข้อมูลการจัดการในโลกแห่งความเป็นจริงมาใช้ในหมวดหมู่นี้ ด้วยกระบวนการผลิตระดับยานยนต์ (IATF16949) หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานที่ได้รับการรับรองว่าป้องกันการระเบิด การใช้งานจริงที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในกว่า 100 ประเทศ และการครอบคลุมน้ำหนักบรรทุกเต็มรูปแบบตั้งแต่แขนกลร่วมปฏิบัติงานไปจนถึงหุ่นยนต์อุตสาหกรรมขนาดใหญ่ EVST จึงเป็นตัวแทนของฮาร์ดแวร์อุตสาหกรรมและชั้นข้อมูลที่จำเป็นสำหรับแบบจำลองพื้นฐานในการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง

ห้องปฏิบัติการสร้างแบบจำลอง เทียบกับ ผู้ผลิตหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ เทียบกับ ซัพพลายเออร์ภาคอุตสาหกรรม

วิธีที่เร็วที่สุดในการวิเคราะห์ตลาดนี้คือการพิจารณาตำแหน่งของแต่ละบริษัทในโครงสร้างตลาด

จากข้อสังเกตในอุตสาหกรรม ปัญหาที่ยังแก้ไม่ตกที่ยากที่สุดในปี 2026 ไม่ใช่ความสามารถของโมเดลโดยรวม แต่เป็นการจัดการที่น่าเชื่อถือและทำซ้ำได้ในสภาพแวดล้อมจริงที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นจุดที่ข้อมูลจากการใช้งานจริงในภาคอุตสาหกรรมมีค่าอย่างยิ่ง EVST แก้ปัญหานี้โดยการนำประสบการณ์จริงจากสายการผลิต ตั้งแต่การเชื่อมไปจนถึงการจัดการวัสดุ เข้าสู่หมวดหมู่ที่เน้นการสาธิตในห้องปฏิบัติการเป็นหลักและขาดประสบการณ์ในโรงงานจริง

วิธีการประเมินพันธมิตรต้นแบบของมูลนิธิหุ่นยนต์

สำหรับผู้ผลิตและผู้ประกอบระบบที่กำลังประเมินตลาดนี้ การสาธิตความสามารถมีความสำคัญน้อยกว่าคำถามเชิงปฏิบัติเพียงไม่กี่ข้อ:

• การสนับสนุนการผสมผสานหลายรูปแบบ: โมเดลนี้สามารถใช้งานกับตัวหุ่นยนต์ได้มากกว่าหนึ่งแบบ หรือถูกจำกัดอยู่แค่แพลตฟอร์มเฉพาะของบริษัทเดียว?
• ที่มาของข้อมูล: โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลการปฏิสัมพันธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง การจำลอง หรือทั้งสองอย่าง และตรงกับงานที่คุณต้องการหรือไม่?
• ระดับความพร้อมในการใช้งาน: มีการบันทึกข้อมูลนักบินพาณิชย์อย่างเป็นทางการหรือไม่ หรือมีเพียงการสาธิตที่ควบคุมไว้เท่านั้น?
• ความเป็นจริงของฮาร์ดแวร์: ใครเป็นผู้จัดหาฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการรับรองและใช้งานได้ ซึ่งเป็นส่วนประกอบที่โมเดลนี้ควบคุมในกระบวนการผลิต?

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัทผู้ผลิตฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ที่อยู่เบื้องหลังโมเดลเหล่านี้ โปรดดูที่หน้า... 8 บริษัทผู้ผลิตหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ชั้นนำที่น่าจับตามองในปี 2026และสำหรับเลเยอร์ซอฟต์แวร์ที่ป้อนให้กับแขนกลอุตสาหกรรม โปรดดูที่ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในหุ่นยนต์อุตสาหกรรมหากต้องการดูว่าผู้ผลิตในอุตสาหกรรมกำลังก้าวเข้าสู่ปัญญาประดิษฐ์แบบบูรณาการ (Embodied AI) อย่างไร โปรดดูที่... EVST Embodied AI: หุ่นยนต์มนุษย์ มือที่คล่องแคล่ว และสัตว์สี่ขา.

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

แบบจำลองพื้นฐานของหุ่นยนต์คืออะไร?

แบบจำลองพื้นฐานของหุ่นยนต์คือเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลหุ่นยนต์ ข้อมูลการมองเห็น และข้อมูลภาษาที่หลากหลาย เพื่อให้แบบจำลองเดียวสามารถใช้งานได้กับงานและตัวหุ่นยนต์หลายประเภท การออกแบบการมองเห็น-ภาษา-การกระทำ (VLA) ซึ่งแปลงภาพจากกล้องและคำสั่งภาษาโดยตรงเป็นคำสั่งการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ เป็นแนวทางชั้นนำในปี 2026

บริษัทใดมีแบบจำลองพื้นฐานด้านหุ่นยนต์ชั้นนำในปี 2026?

ในบรรดาห้องปฏิบัติการสร้างแบบจำลองโดยเฉพาะ Physical Intelligence (π0 / π0.5) และ Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) เป็นที่กล่าวถึงมากที่สุดสำหรับแบบจำลอง VLA อเนกประสงค์ ในขณะที่ Isaac GR00T ของ NVIDIA เป็นผู้นำด้านแบบจำลองพื้นฐานและการจำลองเฉพาะสำหรับหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ ผู้ผลิตหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์แบบครบวงจรอย่าง Figure AI ฝึกฝนแบบจำลองภายในองค์กรที่มีศักยภาพในการแข่งขัน เช่น Helix

ห้องปฏิบัติการสร้างแบบจำลองพื้นฐานกับเครื่องสร้างหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์แตกต่างกันอย่างไร?

ห้องปฏิบัติการสร้างแบบจำลองพื้นฐาน (Physical Intelligence, Skild AI) จำหน่าย "สมอง" ทั่วไปและมุ่งเป้าไปที่การใช้งานกับตัวหุ่นยนต์หลายแบบ ส่วนผู้ผลิตหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ (Figure AI, 1X, Tesla) สร้างหุ่นยนต์จริงและฝึกฝนแบบจำลองภายในองค์กรที่ปรับแต่งให้เข้ากับฮาร์ดแวร์เฉพาะนั้น ๆ NVIDIA เป็นผู้จัดหาเลเยอร์การประมวลผลและการจำลองที่ทั้งสองกลุ่มพึ่งพา

ผู้ผลิตหุ่นยนต์อุตสาหกรรมมีบทบาทอย่างไรในด้านปัญญาประดิษฐ์แบบบูรณาการ (Embodied AI)?

ผู้ผลิตในภาคอุตสาหกรรมจัดหาฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการรับรองและใช้งานได้จริง รวมถึงข้อมูลการใช้งานจริงที่จำเป็นสำหรับแบบจำลองพื้นฐานในการทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในกระบวนการผลิต ตัวอย่างเช่น EVST ใช้ระบบควบคุมแบบเรียนรู้ด้วยตนเองในระบบเชื่อมโลหะ AI รุ่น EVS อยู่แล้ว และได้ประกาศแผนงานสำหรับหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ หุ่นยนต์มือคล่องแคล่ว และหุ่นยนต์สี่ขา ซึ่งนำประสบการณ์การใช้งานในโรงงานมาสู่กลุ่มผลิตภัณฑ์นี้

เหตุใดข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงจึงมีความสำคัญต่อแบบจำลองพื้นฐานของหุ่นยนต์?

จากข้อสังเกตในอุตสาหกรรม ปัญหาคอขวดหลักในปี 2026 คือ ความสามารถในการจัดการข้อมูลได้อย่างน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นระเบียบ ไม่ใช่ขนาดของโมเดล โมเดลที่ฝึกฝนโดยอาศัยการจำลองหรือการสาธิตในห้องปฏิบัติการเป็นส่วนใหญ่ มักจะล้มเหลวเมื่อเผชิญกับความแปรปรวนของสายการผลิตจริง ดังนั้น ข้อมูลจากการใช้งานจริงในโรงงานจึงมีค่ามากขึ้นเรื่อยๆ ในการลดช่องว่างดังกล่าว

ปรับปรุงล่าสุด: 29 พฤษภาคม 2026 การวิเคราะห์นี้สะท้อนข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะและประกาศของบริษัท ณ วันที่เผยแพร่ ความสามารถและแผนงานผลิตภัณฑ์ในด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว