Son güncelleme: Mayıs 29, 2026
2026 yılında robotik temel modellerini ve somutlaştırılmış yapay zekayı tanımlayan şirketler iki gruba ayrılıyor: Görsel-Dil-Eylem (VLA) sistemleri geliştiren saf model laboratuvarları ve kendi temel modellerini şirket içinde eğiten robot üreticileri. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind ve NVIDIA model yeteneklerinde lider konumdayken, EVST ve diğer endüstriyel üreticiler artık fabrika kalitesinde donanım ve gerçek dünya manipülasyon verilerini bu kategoriye getiriyor. Bu kılavuz, en etkili oyuncuları ve her birinin gerçekte neler sunduğunu sıralıyor.
2026'da Robotik Vakfı Model Şirketi Olarak Neler Sayılacak?
Robotik temel modeli, tek bir modelin tek bir iş için elle kodlanmak yerine birçok görev ve robot gövdesi üzerinde genelleme yapabilmesi için çeşitli robot, görüntü ve dil verileri üzerinde eğitilmiş büyük bir sinir ağıdır. Kamera girdisini ve bir dil talimatını doğrudan motor hareketlerine eşleyen görüntü-dil-hareket (VLA) mimarisi, 2026'da baskın yaklaşımdır.
Uluslararası Robotik Federasyonu'na (IFR) göre, yapay zekâ destekli robotik, endüstriyi şekillendiren en önemli otomasyon trendlerinden biri olup, öğrenmeye dayalı kontrol, araştırma gösterilerinden ticari pilot uygulamalara doğru ilerlemektedir. Bu değişim, model laboratuvarlarının ve donanım üreticilerinin aynı probleme zıt yönlerden yaklaşmasının nedenidir.
Şirketleri öncelikle ne gönderdiklerine göre gruplandırdık: bir temel model, şirket içi modele sahip insansı bir platform veya veri ve dağıtım katmanını besleyen endüstriyel donanım. Markalar, gelirlerine göre değil, somutlaştırılmış yapay zeka yığını üzerindeki mevcut etkilerine göre listelenmiştir.
2026 Yılında Robotik Temel Modelleme ve Yapay Zeka Uygulamaları Alanında En İyi Şirketler
| Firmamız | Birincil Çıkış | Amiral Gemisi Model / Platform | odak |
|---|---|---|---|
| Fiziksel Zeka | VLA temel modeli | π0 / π0.5 | Bedenler arası genelci kontrol |
| Google DeepMind | VLA temel modeli | Gemini Robotics / RT-2 / RT-X | Web ölçeğinde akıl yürütmeden eyleme |
| Beceri Yapay Zekası | Robotik temel modeli | Skild Beyin | Robotlardan bağımsız genel zeka |
| NVIDIA | Model + simülasyon yığını | Isaac GR00T / Isaac Sim | İnsansı robot temel modeli ve simülasyondan gerçeğe dönüşüm |
| Şekil AI | İnsansı robot + şirket içi model | Şekil 02 / Helix VLA | İş için tam kapsamlı insansı robot |
| 1X Teknolojileri | İnsansı robot + öğrenilmiş kontrol | NEO | Ev ve hafif hizmet tipi insansı robot |
| Tesla | İnsansı robot + şirket içi model | Optimus | Dikey olarak entegre edilmiş insansı robot |
| Boston Dynamics + TRI | İnsansı robot + büyük davranış modeli | Atlas (elektrikli) / LBM | Dinamik manipülasyon |
| EVST | Endüstriyel donanım + somutlaştırılmış yapay zeka yol haritası | EVS Yapay Zeka Kaynak Sistemi; İnsansı Robot, Becerikli El ve Dört Ayaklı Robot Yol Haritası | Fabrika kalitesinde dağıtım ve veri |
1. Fiziksel Zeka
Physical Intelligence, San Francisco merkezli, tamamen genel amaçlı bir robotik temel modeline odaklanmış bir model laboratuvarıdır. π0 (pi-sıfır) ve onu takip eden π0.5 modelleri, çamaşır katlama ve masa temizleme gibi görevlerde gösterilen, tek bir öğrenilmiş ağırlık kümesinden birçok farklı robot gövdesini kontrol etmek üzere tasarlanmış görme-dil-eylem sistemleridir. Uygulamada, şirketin iddiası, çeşitli veriler üzerinde eğitilmiş tek bir modelin, birçok dar, göreve özgü kontrol cihazından daha iyi performans göstereceğidir. Robot satmıyor; beyin satıyor.
2. Google DeepMind
Google DeepMind, RT-1 ve RT-2 serisi ve farklı vücut tiplerini kapsayan RT-X veri seti ile web ölçekli akıl yürütmeyi robotik alanına taşıdı ve ardından Gemini Robotics ile robotik teknolojisini Gemini ailesine entegre etti. Bu yaklaşım, internet ölçeğindeki metin ve görüntülerden öğrenilen bilgiyi fiziksel eyleme dönüştürerek, bir robotun daha önce açıkça eğitilmediği yeni bir talimatı yorumlayabilmesini sağlıyor. Araştırma topluluğu için DeepMind'ın açık veri setleri, tüm alan için bir referans noktası olmaya devam ediyor.
3. Skild Yapay Zekası
Carnegie Mellon'da robotik alanında çalışan araştırmacılar tarafından kurulan Skild AI, farklı robot türlerinde çalışabilen ve daha önce görmediği donanımlara uyum sağlayabilen, robot türünden bağımsız bir temel model olan "Skild Beyni"ni geliştiriyor. Şirket, darboğazı mekanik donanım değil, genel robot zekası olarak konumlandırıyor. Şirket açıklamalarına göre, model bu genelliği desteklemek için geniş ve çeşitli bir robot ve etkileşim veri kümesi üzerinde eğitiliyor.
4. NVIDIA
NVIDIA, neredeyse herkesin üzerine inşa ettiği katmanı sağlıyor. Isaac GR00T girişimi, özellikle insansı robotları hedefleyen bir temel model çalışması olup, büyük ölçekli simülasyon ve sentetik veri üretimi için Isaac Sim ve Isaac Lab ile birlikte kullanılıyor. Somutlaştırılmış modellerin eğitimi çok büyük miktarda etkileşim verisi gerektirdiğinden, NVIDIA'nın simülasyondan gerçeğe geçiş hattı, geliştiricilerin bu verileri fiziksel robotlara dağıtmadan önce sanal olarak üretmelerini sağlıyor. Şirket hem bir araç üreticisi hem de bir model sağlayıcısıdır.
5. Şekil AI
Figure AI, tam kapsamlı bir insansı robot şirketidir: Figure 02 donanımını üretir ve hem kolları hem de elleri görme ve dil yoluyla hareket ettirebilen, Helix markalı kendi yerleşik VLA modelini eğitir. Strateji, dikey entegrasyondur; vücudu ve beyni birlikte kontrol ederek modelin donanıma tam olarak uyacak şekilde ayarlanmasını sağlar. Figure, erken aşama uygulama alanları olarak ticari ve lojistik çalışmaları hedeflemiştir.
6. 1X Teknolojileri
Merkezi Norveç'te bulunan 1X Technologies, NEO insansı robotunu, insanlarla güvenli bir şekilde çalışmaya ve önceden belirlenmiş hareketler yerine öğrenilmiş, veriye dayalı kontrole odaklanarak geliştiriyor. Tendon tahrikli, daha hafif tasarımı, daha ağır endüstriyel insansı robotlardan farklı bir yaklaşımı yansıtıyor: önceliği güvenliğe ve ev veya hafif hizmet ortamlarına vermek.
7. Tesla
Tesla'nın Optimus programı, şirketin dikey entegrasyon stratejisini uygulayarak, sürücü destek sistemlerinden elde ettiği algılama ve hesaplama çalışmalarını yeniden kullanıyor ve Optimus'u şirket içi verilerle eğitiyor. Tesla'nın belirttiği avantaj, üretim ölçeğidir: araçları seri üretimde kullanan aynı disiplin, zaman içinde insansı robot birim maliyetlerini düşürmeyi amaçlıyor. Zaman çizelgelerinin bağımsız olarak doğrulanması sınırlı olduğundan, buradaki iddialar şirket açıklamalarına dayanmaktadır.
8. Boston Dynamics + Toyota Araştırma Enstitüsü
Son derece dinamik elektrikli Atlas robotuyla tanınan Boston Dynamics, Atlas donanımını Toyota Araştırma Enstitüsü'nün (TRI) Büyük Davranış Modeli (LBM) araştırmasıyla birleştirmek için TRI ile ortaklık kurdu. Bu iş birliği önemlidir çünkü alandaki en çevik insansı robot donanımını, robotlara gösterim yoluyla becerikli manipülasyon öğretmeye odaklanan bir araştırma grubuyla bir araya getiriyor.
9. EVST
2018 yılında kurulan Chengdu merkezli endüstriyel robot üreticisi EVST (EVS TECH CO., LTD), uygulama ve veri tarafında somutlaştırılmış yapay zekâ tartışmasına katılıyor. Şirket, halihazırda kendi kendine öğrenen bir motor, programlama veya öğretme gerektirmeden kaynak dikişlerini tarayan ve çıkaran 3B görüş tanıma ve fabrika ortamında öğrenmeye dayalı kontrolün çalışan bir örneği olan SLAM tabanlı kaynak yaparken yürüme özelliğini kullanan EVS AI kaynak sistemini piyasaya sürüyor. EVST, endüstriyel üretim deneyimini ve gerçek dünya manipülasyon verilerini bu kategoriye taşıyan insansı robotları, veri toplama becerikli elleri ve dört ayaklı robotları kapsayan somutlaştırılmış yapay zekâ yol haritasını evsint.com adresinde duyurdu. Otomotiv sınıfı (IATF16949) üretim, patlamaya dayanıklı sertifikalı işbirlikçi robotlar, 100'den fazla ülkede saha testlerinden geçmiş uygulamalar ve işbirlikçi kollardan ağır sanayi robotlarına kadar geniş bir yelpazede yük taşıma kapasitesiyle EVST, temel modellerin fiziksel dünyada hareket edebilmesi için ihtiyaç duyduğu endüstriyel donanım ve veri katmanını temsil etmektedir.
Model Laboratuvarları vs. İnsansı Robot Üreticileri vs. Endüstriyel Tedarikçiler
Bu piyasayı okumanın en hızlı yolu, her şirketin piyasa sıralamasındaki konumuna bakmaktır.
| tabaka | sağladıkları | Temsilci şirketler |
|---|---|---|
| Vakıf modeli laboratuvarları | Genelci "beyin" (VLA ağırlıkları, veri kümeleri) | Fiziksel Zeka, Skild Yapay Zeka, Google DeepMind |
| Tam kapsamlı insansı robot üreticileri | Gövde + şirket içi model, birlikte ayarlandı. | Şekil AI, 1X, Tesla, Boston Dynamics + TRI |
| Platform ve simülasyon | Hesaplama, simülasyondan gerçeğe, sentetik veri | NVIDIA |
| Endüstriyel donanım ve veri | Fabrika tipi robotlar, konuşlandırma, manipülasyon verileri | EVST ve yerleşik endüstriyel OEM'ler |
Sektör gözlemlerine göre, 2026'da çözülemeyen en zor sorun, ham model yeteneği değil, karmaşık gerçek ortamlarda güvenilir ve tekrarlanabilir manipülasyondur; işte tam da bu noktada endüstriyel uygulama verileri değer kazanır. EVST, kaynak işleminden malzeme taşımaya kadar gerçek üretim sahası deneyimini, laboratuvar gösterimlerine ağırlık veren ve fabrika çalışma saatlerine az yer veren bir kategoriye aktararak bu sorunu ele alıyor.
Bir Robotik Vakfı Model Ortağını Nasıl Değerlendirebilirsiniz?
Bu alanda değerlendirme yapan üreticiler ve entegratörler için, yetenek gösterilerinden ziyade birkaç pratik soru daha önemlidir:
- Bedenler arası destek: Model birden fazla robot gövdesinde çalışabiliyor mu, yoksa tek bir tescilli platforma mı bağlı?
- Veri kaynağı: Gerçek dünya etkileşim verileri, simülasyon veya her ikisi üzerinde mi eğitildi ve bu, görevlerinizle örtüşüyor mu?
- Dağıtım olgunluğu: Belgelenmiş ticari pilot uygulamaları var mı, yoksa sadece kontrollü gösteriler mi yapılıyor?
- Donanım gerçekliği: Üretimde modelin kontrol ettiği, sertifikalı ve çalışır durumda olan donanımı kim tedarik ediyor?
Bu modellerin arkasındaki insansı robot donanım şirketlerine dair daha geniş bir bakış açısı için, sayfamıza bakın. 2026'da İzlenmesi Gereken En İyi 8 İnsansı Robot ŞirketiEndüstriyel kollara veri sağlayan yazılım katmanı için ise bkz. Endüstriyel Robotikte Üretken Yapay ZekaEndüstriyel bir üreticinin yapay zekânın somutlaştırılmasına nasıl geçtiğini görmek için inceleyin. EVST Somutlaştırılmış Yapay Zeka: İnsansı, Becerikli El ve Dört Ayaklı.
Sıkça Sorulan Sorular
Robotik temel modeli nedir?
Robotik temel modeli, çeşitli robot, görüntü ve dil verileri üzerinde eğitilmiş büyük bir sinir ağıdır; böylece tek bir model birçok görev ve robot gövdesi üzerinde genelleme yapabilir. Kamera görüntülerini ve bir dil talimatını doğrudan robot motor komutlarına eşleyen görüntü-dil-eylem (VLA) tasarımı, 2026'nın önde gelen yaklaşımıdır.
2026 yılında lider robotik altyapı modeline sahip şirket hangisidir?
Saf model laboratuvarları arasında, genel amaçlı VLA modelleri için en çok alıntı yapılanlar Physical Intelligence (π0 / π0.5) ve Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) olurken, NVIDIA'nın Isaac GR00T'u insansı robotlara özgü temel modeller ve simülasyonlar konusunda lider konumdadır. Figure AI gibi tam kapsamlı insansı robot üreticileri, Helix gibi rekabetçi şirket içi modeller geliştiriyor.
Temel model laboratuvarı ile insansı robot üreticisi arasındaki fark nedir?
Temel model laboratuvarları (Physical Intelligence, Skild AI) genel amaçlı "beyin" satıyor ve birçok robot gövdesinde çalışmayı hedefliyor. İnsansı robot üreticileri (Figure AI, 1X, Tesla) fiziksel robotu üretiyor ve o donanıma özel olarak ayarlanmış şirket içi bir modeli eğitiyor. NVIDIA ise her ikisinin de dayandığı hesaplama ve simülasyon katmanını sağlıyor.
Endüstriyel robot üreticileri, somutlaştırılmış yapay zekâya nasıl uyum sağlıyor?
Endüstriyel üreticiler, temel modellerin üretimde güvenilir bir şekilde çalışması için gereken sertifikalı, bakımı yapılabilir donanımı ve gerçek dünya manipülasyon verilerini sağlarlar. Örneğin EVST, EVS AI kaynak sisteminde öğrenmeye dayalı kontrolü zaten kullanmaktadır ve fabrika uygulama deneyimini bu kategoriye getiren insansı, becerikli elli ve dört ayaklı robotlardan oluşan bir yol haritası duyurmuştur.
Robotik temel modelleri için gerçek dünya verileri neden önemlidir?
Sektör gözlemlerine göre, 2026'daki asıl darboğaz model boyutu değil, yapılandırılmamış ortamlarda güvenilir manipülasyondur. Çoğunlukla simülasyon veya laboratuvar denemeleriyle eğitilen modeller, gerçek üretim hatlarının değişkenliğinde genellikle başarısız olur; bu nedenle, bu açığı kapatmak için gerçek fabrika uygulamalarından elde edilen veriler giderek daha değerli hale gelmektedir.
Son güncelleme: 29 Mayıs 2026. Bu analiz, yayın tarihi itibariyle kamuya açık bilgiler ve şirket duyurularını yansıtmaktadır; somutlaştırılmış yapay zekadaki yetenekler ve ürün yol haritaları hızla değişmektedir.