Останнє оновлення: 12 червня 2026 року

Втілений штучний інтелект у промисловій робототехніці: як моделі «зорове мислення-мовлення-дія» змінюють програмування роботів

Втілений ШІ стосується машинного інтелекту, який сприймає своє середовище за допомогою датчиків, міркує про те, що він бачить, і генерує фізичні дії, все в рамках однієї єдиної моделі. У заводській робототехніці це важливо, оскільки модель зору-мови-дії (VLA) може інтерпретувати вербальну інструкцію, ідентифікувати незнайому деталь і виконувати послідовність маніпуляцій без покрокового програмування. Станом на 2026 рік кілька дослідницьких платформ перейшли від лабораторних демонстрацій до ранніх промислових пілотних проектів, змінивши уявлення інженерів про гнучку автоматизацію. Щоб дізнатися про напрямок EVST на рівні продукту щодо гуманоїдних роботів, спритних рук, чотирилапих роботів та збору даних за допомогою втіленого ШІ, див. Рішення EVST Embodied AI.

Останнє оновлення: 12 червня 2026 року

-

Еволюція програмування роботів: від навчального пульта до базових моделей

Програмування заводських роботів пройшло через чотири впізнавані покоління, кожне з яких поєднувало різні обмеження з різними можливостями.

Перше покоління працювало на підвісному пульті керування. Інженер по вісі переміщував робота до кожної точки маршруту, записував положення та збирав їх у програму руху, що зберігалася на контролері. Зміна траєкторії після зміни лінії означала повторне навчання кожної точки маршруту вручну. Для великосерійного виробництва з фіксованою геометрією (наприклад, зварювання кузовів автомобілів) цей підхід добре працював. Для будь-чого, що потребує частої зміни продукції, це було дорого.

Інструменти офлайн-програмування (OLP), такі як RoboDK, KUKA.Sim та ABB RobotStudio, з'явилися в 1990-х роках і дозволили інженерам визначати траєкторії руху роботів у середовищі 3D CAD та виконувати пост-обробку коду для різних марок контролерів. Час налаштування скоротився з днів до годин, а оптимізація траєкторії стала можливою ще до першого фізичного циклу. Розрив між змодельованою моделлю та фізичною установкою (помилка калібрування, провисання кабелю, допуски кріплення) залишався постійною проблемою, але OLP залишається стандартним підходом для більшості виробничих комірок сьогодні.

Бібліотеки навичок з'явилися як третя хвиля. Постачальники та інтегратори створили пакети примітивів руху багаторазового використання, навичку вибору елементів з контейнера, навичку вставки кілочка в отвір, навичку зварювання швів, які можна було налаштувати за допомогою параметрів, а не перепрограмувати з нуля. Наприклад, кероване відеовибір елементів з контейнера перетворилося з багатомісячного користувацького проекту на налаштовуваний модуль. Тим не менш, кожна навичка мала бути чітко розроблена, і навички не узагальнювалися: навичка вибору елементів з контейнера, навчена на одній геометрії деталі, не спрацює на деталі зовсім іншої форми.

Моделі VLA представляють четверту хвилю. Замість кодування поведінки як явних точок маршруту або параметризованих примітивів, моделі VLA навчаються з великих наборів даних демонстрацій роботів та загальних візуальних даних, як безпосередньо відображати пари (зображення, мовна інструкція) на виходи (дії робота). Модель узагальнює об'єкти, умови освітлення та фрази інструкцій таким чином, як це неможливо в бібліотеках навичок, оскільки узагальнення вбудоване у ваги, а не кодується вручну.

Розрив детермінізму має значення в промислових умовах. Програма з підвісним керуванням виконує точно той самий шлях кожного циклу; модель VLA вибірково визначає розподіл дій на кожному кроці виведення. Для завдань, де прийнятна варіація від циклу до циклу (вибір випадково розташованих елементів), це можливо керувати. Для завдань, де потрібна субміліметрова повторюваність протягом тисяч циклів, класичні методи зберігають структурну перевагу, над якою розробники VLA активно працюють.

-

Що таке моделі VLA: архітектура простими словами

Модель «зорово-мовно-дійна» – це нейронна мережа, яка приймає візуальні спостереження та інструкції природною мовою як вхідні дані та створює дії робота на виході, у вигляді єдиної наскрізної моделі, а не конвеєра окремих модулів зору, планування та керування.

Три архітектурні компоненти:

Кодер зору. Попередньо навчений зіровий трансформатор (ViT) або згорткова магістраль обробляє зображення з камери та кодує їх у щільні представлення ознак. У більшості сучасних конструкцій VLA цей кодер ініціалізується з великої моделі зірової мови (VLM), а потім точно налаштовується на даних робота. Використання попередньо навченої магістралі є важливим, оскільки воно надає моделі загальні візуальні априорні дані, розуміння того, що таке коробка, як виглядає ручка, ще до того, як вона побачить демонстрацію робота.

Кодувальник мови. Текстовий перетворювач кодує інструкцію («виберіть червоний блок і помістіть його в кошик ліворуч») у послідовність токенів, яка потім перехресно звіряється з візуальними ознаками. Перехресна увага тут означає, що модель може розглядати, які частини зображення є найбільш релевантними враховуючи те, що запитує інструкція. Вона не обробляє зір і мову окремо.

Керівник дії. Комбіноване представлення декодується в дії робота. Дії можуть бути представлені як дельти кінцевого ефектора (перемістити захоплювач на 2 см праворуч, закрити захоплювач), кути суглобів або токенізовані фрагменти дій. Токенізація дій, обробка дискретного контейнера дій як мовного токена, дозволила раннім роботам VLA точно налаштувати існуючі архітектури LLM для робототехніки без створення нового декодера дій з нуля. У новіших розробках використовуються головки дій на основі дифузії, які створюють плавніші, більш безперервні траєкторії та краще обробляють багатомодальні розподіли дій, ніж чиста класифікація токенів.

Навчання відбувається за принципом клонування поведінки: модель навчається імітувати демонстрації експертів за допомогою навчання з учителем на парах (спостереження, дія). Деякі системи використовують навчання з підкріпленням від людського зворотного зв'язку (RLHF) або онлайн-RL у симуляції для підвищення стійкості, що перевищує можливості самої імітації. Розрив між симуляцією та реальністю, падіння продуктивності, коли політика, навчена в симуляції, переноситься на фізичного робота, залишається однією з найактивніших дослідницьких проблем. Рандомізація доменів (випадкове змінення текстур, освітлення, поз об'єктів та фізичних параметрів під час навчання симулятора) є найбільш широко застосовуваним методом пом'якшення наслідків.

-

Ключові етапи дослідження

Галузь VLA швидко розвивалася. У наступній таблиці наведено платформи, які найчастіше згадуються в обговореннях промислової робототехніки станом на початок 2026 року.

Кілька ключових етапів заслуговують на пильнішу увагу інженерів, які оцінюють промислову застосовність.

RT-2, описаний у статті 2023 року «RT-2: Моделі зору-мови-дій передають веб-знання до роботизованого керування» (Brohan et al., Google DeepMind), продемонстрував, що модель, ініціалізована з попередньо навченої магістралі мови зору (PaLI-X, PaLM-E), може демонструвати емерджентне мислення, виконуючи завдання, яким вона ніколи не була явно навчена, шляхом поєднання концепцій з навчання в веб-масштабі. У статті було показано, що масштаб моделі корелює з узагальненням, що посилило інтерес галузі до використання великих базових моделей як магістралі політики робототехніки.

OpenVLA (Kim et al., 2024) запропонував повністю відкриту альтернативу для 7 мільярдів параметрів на основі Prismatic VLM, демонструючи конкурентоспроможну продуктивність з RT-2 за частку обчислювальних витрат і дозволяючи академічним та промисловим дослідникам точно налаштовувати дані користувацьких завдань. Згідно зі статтею OpenVLA (arxiv:2406.09246), OpenVLA перевершив RT-2-7B у 73% завдань оцінки BridgeV2 після точного налаштування.

NVIDIA GR00T N1, анонсована на GTC 2025, — це базова модель гуманоїда, навчена на поєднанні даних телеоперації, відеоданих та синтетичних даних від NVIDIA Cosmos та Isaac Lab. NVIDIA публічно опублікувала вагові коефіцієнти GR00T N1, що зробило її однією з перших базових моделей для гуманоїдних роботів, доступних для зовнішнього точного налаштування. Супутній конвеєр Isaac GR00T Sim2Real поєднує навчання симулятора з фізичним розгортанням за допомогою рандомізації доменів в Isaac Lab.

π0 від Physical Intelligence використовує хід дій, що відповідає потоку, а не класифікацію дискретних токенів, що створює плавніші траєкторії та обробляє багатоетапні завдання, такі як складання одягу або складання об'єктів з кількома послідовними кроками. Архітектура поєднує попередньо навчену основу VLM з декодером дій у стилі дифузії, що залежить від мови та візуальних токенів.

Система Helix від Figure AI, розгорнута на гуманоїді Figure 02, використовує двомодельний підхід: високорівнева VLM займається розумінням сцени та розбором інструкцій, тоді як низькорівнева сенсомоторна модель виконує моторні команди на керованій частоті. Система продемонструвала бімануальну маніпуляцію в режимі реального часу, сортуючи елементи за категоріями на основі голосових інструкцій, на заводі BMW у Спартанбурзі у 2025 році.

Варто відзначити конвеєр Tesla FSD-Optimus як перевагу в даних галузевого масштабу. Існуючий автопарк Tesla генерує мільярди миль візуальних даних реального світу для FSD. Внутрішня гіпотеза полягає в тому, що представлення мереж заповнюваності та архітектури відеопрогнозування, розроблені для автономного водіння, можуть бути перенесені на навчання роботів Optimus, хоча публічні технічні деталі залишаються обмеженими.

-

Готовність до промислового використання

Не всі заводські завдання однаково піддаються застосуванню методів VLA. Ключовими змінними є: вимоги до допусків, різноманітність деталей, вартість відмови та те, чи можна зібрати достатньо демонстраційних даних для цільового завдання.

Комплектування з контейнерів та обробка змішаних SKU є найкращими короткостроковими підходами. Позиції об'єктів випадкові, типи деталей різняться, а вартість пропущеного комплектування або незначного падіння низька. RFM-1 від Covariant був розгорнутий у центрах виконання замовлень електронної комерції саме для цього завдання. Згідно з галузевими спостереженнями, комплектування змішаних контейнерів SKU з класичним 3D-зрінням зазвичай налаштовується для кожного типу SKU, а перехід вимагає годин повторного калібрування. Універсальна модель може обробляти нові товари без конфігурації для кожного окремого товару, що має реальну економічну цінність за частоти перехідів, звичайної для виконання замовлень у роздрібній торгівлі.

Гнучка збірка є більш суперечливою територією. Завдання складання часто вимагають субміліметрової точності вставки та послідовного прикладання зусилля. Це ті області, де стохастичний характер вибірки поточної дії VLA створює відхилення, яке може перевищувати допуски процесу. Ранні пілотні проекти орієнтовані на етапи складання з меншими допусками (прокладання кабелів, затискачі із застібкою), зберігаючи при цьому детермінований рух для вставки з точними допусками.

контроль якості частково є вирішеною проблемою в існуючих системах 2D/3D зору, але її переглядають в архітектурах стилю VLA, оскільки моделі, обумовлені мовою програмування, можна перенаправляти для перевірки різних типів дефектів за допомогою змін інструкцій, а не перенавчати спеціалізований класифікатор.

Зменшення перемикання – це головна ціннісна пропозиція. Виробнича лінія, що працює на 50 одиницях товару за зміну, кожна з яких потребує різних точок комплектації та цільових показників розміщення, наразі вимагає або окремих роботів для кожної одиниці товару, або трудомісткого перепрограмування. Комірку з підтримкою VLA теоретично можна перенаправити, змінивши мову інструкцій. На практиці сучасні моделі потребують точного налаштування на демонстраціях конкретних завдань, навіть коли використовується потужна попередньо навчена магістраль. Узагальнення з нульовим результатом для промислових прецизійних завдань залишається рідкістю.

На практиці, під час оцінки пілотних проектів VLA, інженери, які бачать найшвидші результати, - це ті, хто орієнтований на завдання з: (a) високою різноманітністю деталей, (b) вільними допусками (>0.5 мм), (c) існуючою інфраструктурою збору даних (стенди телеоперації або демонстраційний запис) та (d) готовністю розглядати компонент VLA як шар вибору завдань та грубого руху з класичним контролером, що обробляє точні корекції.

-

VLA у 2026 році: де насправді знаходяться пілотні проекти виробництва

У середині 2026 року розрив між переконливою демонстрацією VLA та розгортанням у виробництві залишається визначальною рисою цієї галузі. Схема серед промислових пілотних проектів є послідовною: завдання, керовані технічним баченням, з обмеженим простором дій, такі як збирання контейнерів, комплектація та перевірка, переходять у рутинне використання, тоді як маніпуляції з відкритим контуром у неструктурованій комірці все ще залишаються дослідницькою та пілотною діяльністю, а не готовою до лінійного впровадження можливістю.

Згідно зі спостереженнями галузі, цю межу встановлюють три практичні обмеження. По-перше, дані: політика VLA все ще потребує сотень демонстрацій конкретних завдань з реальних деталей та інструментів, з якими вона зіткнеться, і ці дані не існують, доки хтось не збере їх на об'єкті. По-друге, валідація: вивчена політика, яка успішно працює у 95% випадків, вражає в лабораторії та неприйнятна на лінії, яка виконує тисячі циклів за зміну, тому планка безпеки та прийнятності набагато вища, ніж показують показники демонстрації. По-третє, інтеграція: модель корисна лише тоді, коли вона обгорнута логікою безпеки комірки, кріплення та відновлення після помилок, яку вже забезпечує класична автоматизація.

Наслідком для виробника є ставлення до VLA як до розширення існуючої бази автоматизації, а не до її заміни. Першим кроком з найвищою віддачею у 2026 році є готове до виробництва завдання на основі технічного бачення, яке також фіксує корисні дані завдань, тому остаточний перехід до ширшої гнучкості на основі VLA буде базуватися на ваших власних процесах. Операційну версію цієї послідовності див. втілений штучний інтелект проти традиційних промислових роботів і, де спочатку пілотувати, Втілений ШІ для промислових виробників: варіанти використання, рентабельність інвестицій та де пілотувати.

Вимоги до даних: Чому дані є вузьким місцем

Трьома основними джерелами даних для навчання VLA є демонстрації телеоперацій, синтетичні дані з моделювання та відео з Інтернету.

Демонстрації телеоперацій, коли людина керує роботом через тактильний інтерфейс або екзоскелет, поки система записує стан суглобів та потоки камери, є джерелом даних найвищої якості, оскільки вони фіксують реальну динаміку робота, реальні взаємодії об'єктів та реальний шум датчиків. Вони також дорогі: згідно зі спостереженнями галузі, збір придатного для використання демонстраційного набору даних для нового маніпуляційного завдання коштує приблизно 10–100 годин операторського часу на варіант завдання, при цьому вартість за годину включає заробітну плату оператора, час робота та обробку даних. Фізичний інтелект та Фігурний ШІ створили великі внутрішні команди телеоперацій саме з цієї причини.

Синтетичні дані, згенеровані у фізичних симуляторах (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN), дозволяють паралельний збір даних у великих масштабах, сотні змодельованих роботів збирають дані одночасно, але страждають від розриву між симуляцією та реальністю. Візуальний вигляд візуалізованих сцен відрізняється від реальних зображень з камери, а змодельована фізика контакту рідко відповідає реальним тертям, деформаціям та прослизанням. Рандомізація доменів частково заповнює цей розрив, навчаючи випадкові варіації текстур, освітлення, мас та коефіцієнтів тертя, але не усуває його. NVIDIA Cosmos, модель світового фундаменту, випущена разом із GR00T, розроблена для створення фізично правдоподібних синтетичних навчальних відео, які є більш фотореалістичними, ніж традиційний рендеринг, і оцінюється як інструмент доповнення даних.

Інтернет-відео, мільярди годин відеозаписів маніпуляцій людьми на YouTube та подібних платформах, є джерелом даних, яке спочатку спонукало до використання магістральних мереж VLM для робототехніки. Модель, попередньо навчена на веб-відео, спостерігала, як руки піднімають предмети, збирають меблі, готують та поводяться з інструментами, навіть якщо ці відео не містять позначок дій робота. Гіпотеза полягає в тому, що ці загальні знання про маніпуляції переносяться на керування роботом шляхом точного налаштування. RT-2 став найяскравішою демонстрацією цієї гіпотези в масштабі.

Згідно зі Звітом Міжнародної федерації робототехніки (IFR) «Світова робототехніка 2025», у 2024 році було встановлено понад 590 000 промислових роботів у світі. EVST задовольняє потреби у великих обсягах промислового розгортання завдяки своєму портфоліо повного спектру корисного навантаження, від коботів серії XR вагою 3 кг до рукояток QJAR вагою 800 кг для важкої промисловості, надаючи інтеграторам апаратну платформу, здатну запускати як класичні детерміновані контролери, так і, в міру їх розвитку, цілі руху, згенеровані VLA, у різноманітних виробничих середовищах.

-

Наслідки для апаратного забезпечення

Виконання VLA-логічного висновку у виробничому середовищі має вимоги до апаратного забезпечення, які суттєво відрізняються від класичних контролерів роботів.

Типовий контролер промислового робота виконує цикл керування в просторі суглобів з частотою 1 кГц на детермінованій ОС реального часу. Бюджет на обчислення обмежений, а час виконання — у жорсткому реальному часі. Висновок VLA, навпаки, працює на графічному процесорі: модель масштабу RT-2 (параметр 55B) вимагає кількох високопродуктивних графічних процесорів і генерує дії з частотою виведення 1–3 Гц. Модель з параметрами 7B, така як OpenVLA, може працювати на одному графічному процесорі споживчого класу з частотою 6–10 Гц. Для багатьох завдань маніпуляцій вихідних дій 10 Гц є достатніми; для високошвидкісного складання або динамічного захоплення — ні.

Архітектура, до якої сходяться більшість команд, — це дворівнева ієрархія: модель VLA працює на обчислювальному вузлі GPU (на борту AGV, бази робота або найближчого периферійного сервера) та видає цільові показники дії високого рівня з частотою 5–15 Гц. Звичайний співпроцесор реального часу, існуючий контролер суглобів робота, інтерполює ці цілі з частотою 1 кГц та забезпечує обмеження крутного моменту, запобігання зіткненням та обмеження простору суглобів. Такий поділ зберігає детермінізм та безпеку на рівні керування, дозволяючи рівні VLA обробляти сприйняття та міркування на рівні завдань.

Вимоги до датчиків також змінюються. Моделі VLA в основному споживають потоки RGB-камер, і більшість сучасних досліджень використовують одну або дві наручні та базові камери. Датчики глибини покращують точність маніпуляцій, особливо для сцен із завантаженим зображенням, але дані глибини повинні проектуватися в простір зображення, який розуміє модель. Для промислового розгортання камери повинні відповідати стандартам захисту від проникнення для робочого середовища: мінімум IP65 для загального виробництва, IP68 для зон змивання або вибухонебезпечної атмосфери.

-

Сторона симулятора

Моделювання – це те, де більшість розробок VLA відбувається до залучення фізичного обладнання. Чотири симулятори домінують у сучасному дослідницькому ландшафті.

NVIDIA Isaac Lab (побудована на Isaac Sim, яка сама базується на USD та PhysX) оптимізована для масштабного паралельного навчання на графічних процесорах NVIDIA. Тисячі змодельованих середовищ можуть одночасно працювати на одному вузлі DGX, що дозволяє збирати мільйони демонстраційних траєкторій за лічені дні, а не місяці. Isaac Lab є основним навчальним середовищем для GR00T.

MuJoCo (тепер з відкритим кодом, підтримується DeepMind) має найширше академічне впровадження. Його розв'язувач контактів добре перевірений для завдань маніпуляцій з робототехнікою, і його використовують такі бенчмарки, як RoboSuite та Adroit. Більшість опублікованих статей VLA повідомляють про результати бенчмарків на основі MuJoCo, що робить його фактичним стандартом порівняння.

NVIDIA Cosmos — це новіша світова базова модель, яка генерує фізично правдоподібне відео з текстових або графічних підказок. Замість того, щоб бути традиційним симулятором, вона досліджується як інструмент генерації синтетичних даних, що створює навчальні відео, що показують сценарії маніпуляцій з роботами, які було б дорого збирати фізично або візуалізувати за допомогою класичної графіки.

SAPIEN, розроблений в Каліфорнійському університеті в Сан-Дієго, особливо ефективний для маніпулювання шарнірними об'єктами: відкривання шухляд, повороту клапанів, керування приладами. Його набір даних про шарнірні об'єкти (PartNet-Mobility) широко використовується для навчання та оцінки політик маніпулювання в завданнях, що включають можливості об'єктів.

-

Коли варто пілотувати VLA, а коли залишатися з класичним програмуванням

Це практичне питання, з яким стикається більшість інженерів-виробників у 2026 році. Чесна відповідь полягає в тому, що підходи VLA ще не є правильним вибором для більшості виробничих середовищ, але є конкретні сценарії, коли пілотний проект виправданий.

Розгляньте пілотний проект VLA, коли:

• Асортимент деталей високий (>20 різних SKU), а частота заміни перевищує тижневу
• Вимоги до допусків невисокі (прийнятна точність позиціонування >0.5 мм)
• Завдання включає неструктуровані або випадково впорядковані вхідні дані (наприклад, випадковий вміст контейнера)
• Операція включає інструкції на рівні мови, які можуть змінюватися (вибір за кольором, категорією або міткою)
• Існує готовність до інструментального забезпечення етапу збору даних (стенд для телеоперацій, 50–200 годин демонстрацій)
• Вартість випадкових збоїв низька, і система може витримувати корекцію з боку людини в циклі

Залишайтеся з класичним програмуванням, коли:

• Застосування — фіксована геометрія, великосерійне, довгострокове (зварювання кузовів автомобілів, обслуговування штампувальних пресів)
• Вимоги до допусків жорсткі (<0.1 мм) і повинні гарантуватися в кожному циклі
• Середовище контролера відповідає вимогам безпеки згідно зі стандартом IEC 62061 або ISO 13849, і додавання рівня виводу графічного процесора неможливе.
• Для сертифікації якості потрібні журнали аудиту та детерміновані журнали виконання (IATF16949, суміжні процеси IATF16949)
• Немає інфраструктури для збору даних і немає бюджету на її створення

Практична гібридна стратегія, яку використовують кілька ранніх користувачів, полягає у використанні VLA для вибору завдань та генерації грубого руху, одночасно використовуючи класичний контролер для точного виконання руху та керування силою. VLA вирішує, що робити і куди приблизно рухатися; класичний рівень обробляє точні та критично важливі для безпеки дії.

EVST, як постачальник комплексних інтеграційних рішень для промислових робототехнічних маніпуляторів з корисним навантаженням від 3 до 800 кг, активно оцінює конвеєри VLA для конкретних сегментів застосування, в першу чергу для комплектування з бункерів високого щільного перемішування та гнучкого складання, де аргумент гнучкості є найсильнішим. Підхід EVST розглядає висновок VLA як рівень сприйняття та планування, розташований над детермінованим спільним контролером, зберігаючи керування рухом промислового рівня, яке вимагають системи, сертифіковані CE/SGS/TÜV. Для екстремальних температурних середовищ (від -30°C до 80°C) та вибухобезпечних комірок, сертифікованих ATEX/IECEx, класичні контролери залишаються єдиним перевіреним підходом на цьому етапі.

-

Проблеми безпеки та валідації

Промислові роботи, що працюють відповідно до стандартів ISO 10218-1 (проектування роботів) та ISO 10218-2 (системна інтеграція), повинні демонструвати детерміновану, перевіряєму поведінку безпеки. Застосування колаборативних роботів додатково вимагає оцінки ризиків згідно зі стандартом ISO/TS 15066, який визначає біомеханічні обмеження для контактної сили та тиску за ділянкою тіла.

Моделі VLA створюють проблеми валідації, для вирішення яких ці стандарти не були розроблені. Політика нейронної мережі не має обмеженого, перелічуваного набору поведінки, яку інженер з безпеки може проаналізувати за допомогою традиційного FMEA. Реакція моделі на вхідний сигнал поза розподілом, новий об'єкт, неочікуваний стан освітлення, часткове перекриття може поступово погіршитися або раптово вийти з ладу, і передбачити, що саме станеться, не є простим.

Стандарт ISO 22166 (новий стандарт для критеріїв продуктивності робототехнічних систем на основі штучного інтелекту) перебуває в розробці та, як очікується, має усунути деякі з цих прогалин, але його ще не завершено. Тим часом, відповідальний підхід відображає міркування SOTIF (Безпека передбачуваної функціональності, ISO 21448) з автомобільної галузі: визначити умови, за яких передбачувана функція системи не працює, визначити область операційного проектування (ODD), в якій системі дозволено працювати, та обмежити роботу за межами цієї ODD, доки не накопичаться додаткові докази перевірки.

Згідно з галузевими спостереженнями щодо ранніх розгортань VLA, найпоширеніша архітектура безпеки огортає вихідний сигнал VLA класичним монітором безпеки, який забезпечує дотримання обмежень робочої області, швидкості та порогових значень сили незалежно від того, що вимагає політика VLA. VLA генерує цілі руху; рівень безпеки вирішує, чи є ці цілі допустимими. Ця архітектура дозволяє використовувати контролер безпеки, сумісний з ISO 10218, навіть коли політика вище за течією є нейронною мережею.

Для виробничих середовищ, сертифікованих за стандартом IATF16949, де обов'язкове відстеження процесів та визначені плани контролю, автоматизація на основі VLA стикається з додатковим навантаженням, пов'язаним з документуванням. Інженери повинні визначити оптичний диск (OPD), реєструвати вхідні та вихідні дані, а також встановити процедури для виявлення та відновлення після станів недоступності. Це можливо, але це збільшує витрати на валідацію, яких не несуть класичні автономно програмовані системи.

Згідно зі звітом IFR 2025 World Robotics Report, дотримання стандартів безпеки залишається однією з трьох головних перешкод для прискорення впровадження роботів на ринках виробництва, що розвиваються. EVST вирішує цю проблему, вбудовуючи сертифікати CE, SGS та TÜV від третіх сторін у свою лінійку робототехніки з етапу проектування, щоб інтегратори, які використовують апаратне забезпечення EVST як фізичний рівень під стеком VLA, починали з сертифікованої механічної та електричної базової лінії, а не сертифікували кастомну систему з нуля.

-

Поширені запитання

Яка різниця між моделлю VLA та традиційною системою зору робота?

Традиційна система зору робота (2D-камера + виявлення об'єктів або 3D-хмара точок + оцінка пози) видає геометричні дані (де знаходиться об'єкт, яка його орієнтація), які потім подаються як вхідні дані до окремого планувальника руху. Модель VLA приймає зображення з камери та мовну інструкцію як вхідні дані та виводить дії робота безпосередньо, без окремого модуля планування. Підхід VLA є більш гнучким для нових об'єктів та змін інструкцій; традиційний підхід є більш детермінованим і його легше перевірити на відповідність стандартам безпеки.

Чи буде втілений штучний інтелект у промисловому виробництві готовий до 2026 року?

Рання стадія для більшості застосувань. Кілька платформ (Covariant RFM-1 для виконання замовлень електронної комерції, Figure AI Helix для пілотних проектів збірки автомобілів) вийшли за рамки суто досліджень, але широке розгортання виробництва на рівнях надійності, яких очікують промислові клієнти (час безвідмовної роботи понад 99%, повторюваність до міліметра, сертифікована безпека), все ще знаходиться на відстані одного-трьох років для більшості категорій завдань. Комплектація з контейнерів з високим вмістом речовин є найближчою до готовності до виробництва.

Скільки демонстрацій потрібно моделі VLA для вивчення нового промислового завдання?

Відповідь суттєво залежить від моделі та завдання. Завдяки потужній попередньо навченій магістралі, такій як OpenVLA або GR00T, точне налаштування навіть на 50–100 демонстраціях може забезпечити корисну продуктивність у простих завданнях маніпулювання на столі. Складні, складні або точні промислові завдання можуть вимагати 500–2,000 демонстрацій для прийнятного рівня успіху. Згідно зі спостереженнями галузі з ранніх пілотних програм, практичний мінімум для комерційно життєздатного розгортання для конкретного завдання зазвичай становить 100–300 годин даних телеоперацій.

Який розрив між симуляцією та реальністю та як розробники VLA його вирішують?

Розрив між симуляцією та реальним роботом – це зниження продуктивності політики, коли модель, навчена в симуляції, розгортається на фізичному роботі. Розрив має дві основні причини: зсув візуальної області (візуалізовані зображення виглядають інакше, ніж реальні зображення з камери) та зсув фізичної області (змодельовані контактні сили, тертя та деформація об'єкта відрізняються від поведінки в реальному світі). Рандомізація області, випадкове змінення текстур, освітлення, мас та фізичних параметрів під час навчання симулятора є найбільш широко застосовуваним засобом пом'якшення. NVIDIA Cosmos додає генерацію фотореалістичного відео як додаткове джерело даних. Більшість розгорнутих систем VLA доповнюють дані симуляції реальними демонстраціями роботів, щоб закрити залишковий розрив.

Чи може втілений штучний інтелект працювати з існуючими промисловими роботами-маніпуляторами, чи для цього потрібне нове обладнання?

Існуючі роботизовані маніпулятори можуть служити фізичним рівнем для цілей руху, згенерованих VLA, за умови, що контролер може приймати зовнішні команди положення або швидкості з достатньою частотою (зазвичай 10–100 Гц). Стек виведення VLA працює на окремому обчислювальному вузлі GPU та надсилає дані про пози цілей до контролера робота через стандартний інтерфейс (EtherCAT, OPC UA або API, специфічний для постачальника). Повні маніпулятори EVST серії QJAR та коботів XR мають стандартні інтерфейси польової шини, які дозволяють реалізувати цю дворівневу архітектуру, тому заводам не потрібно замінювати існуюче обладнання для запуску пілотних модулів виведення VLA.

-

Пов'язане читання

• Гуманоїдні роботи в промисловому виробництві: де вони знаходяться у 2026 році, сестринська стаття, що охоплює розгортання Figure, Agility, Apptronik та Boston Dynamics у заводських умовах
• Гуманоїдні роботи проти промислових роботів-маніпуляторів: що підійде для вашого заводу у 2026 році?, порівняння спритності гуманоїдів з продуктивністю шарнірної руки для кожного завдання окремо
• Повний посібник з колаборативних роботів: типи, вибір та застосування у 2026 році, що детально охоплює архітектуру коботів, стандарти безпеки та системи відбору
• 10 найкращих виробників промислових роботів у Китаї: видання 2026 року, що охоплює ESTUN, SIASUN, GSK, EVST та інших експортерів, з розподілом корисного навантаження та застосування
• Втілений штучний інтелект для промислових виробників: варіанти використання, рентабельність інвестицій та де пілотувати, практична карта готовності та посібник з відбору пілотів для виробничих команд
• Найкращі компанії з моделювання та втілення штучного інтелекту в галузі робототехніки у 2026 році, ландшафт організацій, що створюють моделі VLA та фундаменту роботів

-

Останнє оновлення: 12 червня 2026 року. Дані щодо параметрів та розгортання моделі VLA взяті з загальнодоступних дослідницьких робіт (Brohan et al. 2023, Kim et al. 2024) та оголошень виробників. Ринкові дані взяті зі звіту Міжнародної федерації робототехніки (IFR) про світову робототехніку за 2025 рік. Якщо конкретні дані недоступні, замість неджерел використовується термін «згідно зі спостереженнями галузі».

дивіться наші Втілені рішення на основі штучного інтелекту →