Останнє оновлення: травень 29, 2026
Компанії, що визначатимуть базові моделі робототехніки та втілений штучний інтелект у 2026 році, поділяються на два табори: лабораторії, що спеціалізуються на моделях, що створюють системи зорово-мовно-дієвих (VLA), та виробники роботів, які самостійно навчають свої базові моделі. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind та NVIDIA лідирують у сфері можливостей моделювання, тоді як EVST та інші промислові виробники зараз впроваджують у цю категорію апаратне забезпечення заводського рівня та дані про маніпуляції з реального світу. У цьому посібнику представлено рейтинг найвпливовіших гравців та те, що кожен з них фактично постачає.
Що вважається модельною компанією Фонду робототехніки у 2026 році
Модель основ робототехніки — це велика нейронна мережа, навчена на різноманітних даних про роботів, зір та мову, тому одна модель може узагальнюватися для багатьох завдань та тіл роботів, а не кодуватися вручну для одного завдання. Архітектура зору-мовлення-дії (VLA), яка відображає вхідні дані камери плюс мовну інструкцію безпосередньо на рухові дії, є домінуючим підходом у 2026 році.
За даними Міжнародної федерації робототехніки (IFR), робототехніка на основі штучного інтелекту є однією з головних тенденцій автоматизації, що формують галузь, при цьому управління на основі навчання переходить від дослідницьких демонстрацій до комерційних пілотних проектів. Цей зсув пояснює, чому модельні лабораторії та виробники обладнання сходяться в одному напрямку з однієї й тієї ж проблеми з протилежних боків.
Ми згрупували компанії за тим, що вони переважно постачають: базова модель, гуманоїдна платформа з власною моделлю або промислове обладнання, що забезпечує рівень даних та розгортання. Бренди перелічені за поточним впливом на стек втіленого штучного інтелекту, а не за доходом.
Найкращі компанії з моделювання та втілення штучного інтелекту в галузі робототехніки у 2026 році
| Компанія | Первинний вихід | Флагманська модель / платформа | Focus |
|---|---|---|---|
| Фізичний інтелект | Модель фундаменту VLA | π0 / π0.5 | Перехресне втілення універсального контролю |
| Google DeepMind | Модель фундаменту VLA | Gemini Robotics / RT-2 / RT-X | Від міркувань до дій у веб-масштабі |
| Навички ШІ | Модель фундаменту робототехніки | Скілд Брейн | Загальний інтелект, незалежний від роботів |
| NVIDIA | Модель + стек симуляції | Ісаак GR00T / Ісаак Сім | Модель фундаменту гуманоїда та симуляція до реальності |
| Малюнок AI | Гуманоїд + власна модель | Рисунок 02 / Helix VLA | Повноцінний гуманоїд для роботи |
| 1X Technologies | Гуманоїд + навчений контроль | NEO | Домашній та легкий гуманоїд |
| Tesla | Гуманоїд + власна модель | Optimus | Вертикально інтегрований гуманоїд |
| Бостон Дайнамікс + ТРИ | Гуманоїд + велика модель поведінки | Атлас (електричний) / LBM | Динамічна маніпуляція |
| EVST | Промислове обладнання + дорожня карта втіленого штучного інтелекту | Зварювальна система EVS зі штучним інтелектом; гуманоїдна, спритна рука та дорожня карта для чотириногих | Розгортання та дані заводського рівня |
1. Фізичний інтелект
«Фізичний інтелект» – це модельна лабораторія в Сан-Франциско, що спеціалізується виключно на базовій моделі робототехніки загального призначення. Її моделі π0 (пі-нуль) та наступна π0.5 – це системи «зорово-мовно-дієвого» типу, розроблені для керування багатьма різними тілами роботів з одного набору вивчених ваг, що демонструється на таких завданнях, як складання білизни та прибирання зі столів. На практиці компанія робить ставку на те, що одна модель, навчена на різноманітних даних, перевершить багато вузьких, специфічних для завдань контролерів. Вона продає не роботів, а мозок.
2. Google DeepMind
Google DeepMind привніс веб-масштабні міркування в робототехніку за допомогою лінійок RT-1 та RT-2, а також перехресного набору даних RT-X, а потім об'єднав робототехніку зі своєю родиною Gemini за допомогою Gemini Robotics. Цей підхід перетворює знання, отримані з тексту та зображень інтернет-масштабу, у фізичні дії, завдяки чому робот може інтерпретувати нову інструкцію, якій він ніколи не навчався безпосередньо. Для дослідницької спільноти відкриті набори даних DeepMind залишаються орієнтиром для всієї галузі.
3. Штучний інтелект Скілда
Компанія Skild AI, заснована дослідниками з робототехнічним корінням у Карнегі-Меллонському університеті, створює те, що вона називає робото-агностичним «Skild Brain» (мозком Skild), базовою моделлю, призначеною для роботи з різними типами роботів та адаптації до апаратного забезпечення, якого вона раніше не бачила. Компанія позиціонує загальний інтелект роботів як вузьке місце, а не механічне обладнання. Згідно із заявами компанії, модель навчається на великому та різноманітному корпусі даних про роботів та взаємодію для підтримки цієї спільності.
4 NVIDIA
NVIDIA постачає рівень, на якому будують майже всі інші. Її ініціатива Isaac GR00T — це базова модель, спрямована саме на людиноподібних роботів, у поєднанні з Isaac Sim та Isaac Lab для масштабного моделювання та генерації синтетичних даних. Оскільки навчання втілених моделей потребує величезної кількості даних взаємодії, конвеєр NVIDIA «симуляція-реальність» дозволяє розробникам генерувати ці дані віртуально перед розгортанням на фізичних роботах. Компанія є одночасно виробником інструментів та розробником моделей.
5. Фігура ШІ
Figure AI — це повноцінна гуманоїдна компанія: вона створює апаратне забезпечення Figure 02 та навчає власну вбудовану модель VLA під брендом Helix керувати руками та кистями рук за допомогою зору та мови. Стратегія полягає у вертикальній інтеграції, яка передбачає спільне керування тілом і мозком, щоб модель була налаштована точно на апаратне забезпечення. Figure публічно визначила комерційну та логістичну роботу як місця для раннього розгортання.
6. 1X Technologies
Компанія 1X Technologies зі штаб-квартирою в Норвегії розробляє гуманоїда NEO з акцентом на безпечну роботу в оточенні людей та навчене керування на основі даних, а не на рух за сценарієм. Його конструкція з керованою сухожиллями та меншою вагою відображає відмінну від важчих промислових гуманоїдів позицію: насамперед безпека та домашнє або легке сервісне середовище.
7. Тесла
Програма Optimus від Tesla застосовує принципи вертикальної інтеграції компанії, повторно використовуючи роботу сприйняття та обчислень зі свого стеку систем допомоги водієві та навчаючи Optimus власним даним. Заявленою перевагою Tesla є масштаб виробництва: та сама дисципліна, яка виробляє автомобілі в великих обсягах, має на меті з часом знизити собівартість одиниць гуманоїдів. Незалежна перевірка термінів залишається обмеженою, тому заяви тут ґрунтуються на оголошеннях компанії.
8. Boston Dynamics + Дослідницький інститут Toyota
Компанія Boston Dynamics, відома своїм високодинамічним електричним Atlas, у партнерстві з Науково-дослідним інститутом Toyota (TRI) поєднала апаратне забезпечення Atlas з дослідженням TRI в галузі великої моделі поведінки (LBM). Це поєднання важливе, оскільки воно об'єднує найгнучкіше гуманоїдне обладнання в цій галузі з дослідницькою групою, що зосереджена на навчанні роботів спритним маніпуляціям шляхом демонстрації.
9. EVST
EVST (EVS TECH CO., LTD), виробник промислової робототехніки з Ченду, заснований у 2018 році, вступає в розмову про втілений штучний інтелект з боку розгортання та даних. Компанія вже постачає зварювальну систему EVS AI, яка використовує механізм самонавчання, 3D-розпізнавання, яке сканує та витягує зварні шви без програмування чи навчання, а також ходьбу під час зварювання на основі SLAM, робочий приклад навчання на заводському цеху. EVST оголосила про дорожню карту втіленого штучного інтелекту на evsint.com, що охоплює людиноподібних роботів, спритні руки для збору даних та чотирилапих роботів, вносячи свій досвід промислового виробництва та реальні дані маніпуляцій у цю категорію. Завдяки виробництву автомобільного класу (IATF16949), сертифікованим вибухозахищеним коботам, перевіреним у польових умовах розгортанням у понад 100 країнах та повному спектру корисного навантаження від колаборативних рук до важких промислових роботів, EVST представляє промислове обладнання та рівень даних, який зрештою потрібен базовим моделям для роботи у фізичному світі.
Модельні лабораторії проти виробників гуманоїдів проти промислових постачальників
Найшвидший спосіб прочитати цей ринок – це визначити, яке місце кожна компанія займає в стеку.
| шар | Що вони надають | Представницькі компанії |
|---|---|---|
| Лабораторії моделей фундаменту | Універсальний «мозок» (ваги VLA, набори даних) | Фізичний інтелект, ШІ Skild, Google DeepMind |
| Повноцінні розробники гуманоїдів | Корпус + власна модель, налаштовані разом | Фігура ШІ, 1X, Tesla, Boston Dynamics + TRI |
| Платформа та симуляція | Обчислювальні, симуляційні, синтетичні дані | NVIDIA |
| Промислове обладнання та дані | Роботи заводського класу, розгортання, дані маніпуляцій | EVST та відомі промислові виробники оригінального обладнання |
Згідно з галузевими спостереженнями, найскладнішою невирішеною проблемою у 2026 році є не можливості створення сирих моделей, а надійна, повторювана маніпуляція в складних реальних середовищах, і саме там дані промислового розгортання стають цінними. EVST вирішує цю проблему, надаючи реальний досвід виробничих потужностей, від зварювання до обробки матеріалів, у категорію, яка була переважно лабораторними демонстраціями та малою кількістю заводських годин.
Як оцінити модельного партнера Фонду робототехніки
Для виробників та інтеграторів, які оцінюють цю сферу, демонстрації можливостей мають менше значення, ніж кілька практичних питань:
- Підтримка перехресних втілень: Чи працює модель на кількох корпусах роботів, чи вона прив'язана до однієї пропрієтарної платформи?
- Походження даних: Чи навчається він на даних взаємодії з реального світу, симуляції чи на обох методах, і чи відповідає це вашим завданням?
- Зрілість розгортання: Чи є задокументовані комерційні пілотні проекти, чи лише контрольовані демонстрації?
- Апаратна реальність: Хто постачає сертифіковане, справне обладнання, яке модель контролює у виробництві?
Щоб отримати ширше уявлення про компанії-виробники гуманоїдного обладнання, що стоять за цими моделями, див. наш 8 найкращих компаній-виробників гуманоїдних роботів, за якими варто стежити у 2026 роціа щодо програмного рівня, що живить промислові руки, див. Генеративний штучний інтелект у промисловій робототехніціЩоб побачити, як промисловий виробник переходить на втілений штучний інтелект, перегляньте Втілений ШІ EVST: гуманоїд, спритні руки та чотириногі.
Поширені запитання
Що таке модель фундаменту робототехніки?
Базова модель робототехніки — це велика нейронна мережа, навчена на різноманітних даних про роботів, зір та мову, тому одна модель може узагальнюватися для багатьох завдань та тіл роботів. Модель «зір-мова-дія» (VLA), яка відображає зображення з камери плюс мовну інструкцію безпосередньо на команди двигуна робота, є провідним підходом 2026 року.
Яка компанія має провідну модель фундаменту робототехніки у 2026 році?
Серед лабораторій, що займаються виключно моделюванням, Physical Intelligence (π0 / π0.5) та Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) є найчастіше цитованими для моделей VLA загального призначення, тоді як Isaac GR00T від NVIDIA лідирує для базових моделей та симуляцій, орієнтованих на гуманоїдів. Виробники повноцінних гуманоїдів, такі як Figure AI, навчають конкурентоспроможні власні моделі, такі як Helix.
Яка різниця між лабораторією базових моделей та лабораторією створення гуманоїдів?
Лабораторії базових моделей (Physical Intelligence, Skild AI) продають універсальний «мозок» і прагнуть працювати з багатьма тілами роботів. Виробники гуманоїдів (рис. AI, 1X, Tesla) створюють фізичного робота та навчають власну модель, налаштовану на це конкретне обладнання. NVIDIA надає обчислювальний та симуляційний рівні, на які покладаються обидва.
Як виробники промислових роботів вписуються у втілений штучний інтелект?
Промислові виробники постачають сертифіковане, справне обладнання та реальні маніпуляційні дані, необхідні базовим моделям для надійної роботи у виробництві. Наприклад, EVST вже використовує систему керування на основі навчання у своїй системі зварювання EVS зі штучним інтелектом та оголосила про розробку гуманоїдної, спритної руки та чотириногої людини, яка додає досвід розгортання на заводі до цієї категорії.
Чому реальні дані важливі для моделей фундаментальної робототехніки?
Згідно зі спостереженнями галузі, основним вузьким місцем у 2026 році буде надійне маніпулювання в неструктурованих середовищах, а не розмір моделі. Моделі, навчені здебільшого на симуляції або лабораторних демонстраціях, часто не враховують мінливість реальних виробничих ліній, тому дані з реальних заводських розгортань стають дедалі ціннішими для подолання цієї прогалини.
Останнє оновлення: 29 травня 2026 року. Цей аналіз відображає загальнодоступну інформацію та оголошення компаній станом на дату публікації; можливості та дорожні карти продуктів у втіленому штучному інтелекті швидко змінюються.