5 платформ физического труда искусственного интеллекта, которые будут формировать робототехнику в 2026 году

От ускоренных вычислений и моделирования операций с данными, инструментов с открытым исходным кодом, планирования валидации и непрерывного обучения — эти пять платформ представляют собой точки управления в формирующемся стеке физического ИИ.

На протяжении большей части современной бумажной инфраструктуры искусственного интеллекта существовал единственный центр сложности: вычисления. Модели стали крупнее, учебные программы потребляли больше графических процессоров, индустрия построилась вокруг ускорителей, облачных кластеров, платформ обучения и программного обеспечения для разработчиков. Этого стека было достаточно, когда на выходе ИИ был текст, изображение, видео или код.

<с>Физический ИИ меняет определение. Робот не просто запускает модель. Он должен воспринимать изменяющуюся окружающую среду, анализировать контакт и движение, действовать с помощью телосложения и поддерживать порядок, когда его действия терпят неудачу. Цикл его разработки основан на реальных факторах, синтетических данных, физическом моделировании, обучении политике, структурированной оценке, развертывании и сборе новых случаев. Физическая инфраструктура искусственного интеллекта становится системой взаимозависимых уровней, а не синонимом вычислительной мощности.

В этом круге основное внимание уделяется горизонтальной инфраструктуре: платформам, которые могут повторно использоваться производителями роботов, вариантами их реализации и отраслями, за исключением производителей роботов и разработчиков моделей. Чтобы соответствовать требованиям, платформа должна устранить критическое узкое место, обеспечить многоразовую инфраструктуру, а не точечное решение, поддержать несколько разработчиков робототехники и обеспечить выдачу общедоступных доказательств развертывания, экосистемы инфраструктуры или вклада с открытым исходным кодом. Эти пять компаний не стандартизированы по уровню сложности или выручке; Каждая представляет собой отдельную контрольную точку в формирующемся ухудшении стеке ИИ.

NVIDIA: Поддержка ускоренных вычислений и моделирования

NVIDIA остается самой основополагающей компанией в области физического искусственного интеллекта. Его направление начинается с ускорения вычислений, но компания неуклонно расширяет свою деятельность, занимаясь разработкой роботов, моделированием, синтетическими данными, базовыми моделями и оценкой политики.

NVIDIA Isaac включает в себя среду моделирования и обучения роботов, библиотеки с ускорением CUDA, модели искусственного интеллекта и справочные рабочие процессы: Isaac Sim для физического моделирования, Isaac Lab для обучения и обучения базовым моделям, Isaac GR00T для разработки гуманоидов общего назначения и Isaac Lab-Arena для крупномасштабной политики с ускорением графического процессора. Расширение Ньютона происходит на более низком уровне: разработано совместно с Google DeepMind и Disney Research и управляемым Linux Foundation, это физическое движение с открытым исходным кодом и ускорением графического процессора, созданное обучение для роботов, охватывающий контакт, трение, динамику твердого и мягкого тела, исполнительные механизмы и датчики.

Стратегическим преимуществом является не какой-то отдельный продукт, а способность NVIDIA объединять вычисления, генерацию мира, физику, синтетические данные, обучение моделей, часы и развертывание периферийных устройств внутри одной экосистемы, что ближе всего к основанию разработки на физическом ИИ.

Вопрос, на который следует обратить внимание, заключается в том, что эта экосистема остается открытой по мере ее расширения. Поддержка NVIDIA открыта для платформы, но у нее также есть очевидный стимул переносить большую часть рабочего процесса физического ИИ на собственные вычисления и программное обеспечение. Он будет определять большую часть рынка.

Прикладная интуиция: разработка валидации автономных машин

Если NVIDIA предоставляет основу для разработки, Applied Intuition представляет собой инфраструктуру, необходимую для доказательства обеспечения автономной машины для работы в первом мире.

Физический ИИ не может останавливаться на обучении моделей. Автомобили, грузовики, дроны, горнодобывающая техника и промышленные системы должны тестироваться в условиях эксплуатации, которые являются дорогостоящими, опасными, редкими или невозможными многократно воспроизводиться в современном мире. Прикладная интуиция завоевала свои позиции в эпоху беспилотных технических средств, когда моделирование и проверка являются возможными инженерными цепями, а не сторонними инструментами, и теперь позиционирует свою комплексную физическую платформу искусственного интеллекта в автомобильной, оборонной, грузовой, горнодобывающей, строительной, сельскохозяйственной робототехнике.

Его платформа сочетает в себе моделирование и измерение, крупномасштабный прием данных, сбор данных по обратной связи, разработку автономных систем, управление автопарком и программное обеспечение для эксплуатации. Прикладное утверждение утверждает, что ее инструменты преобразуют данные отдельных датчиков в тщательно подобранные сегменты для обучения, моделирования и оценки, а непрерывные показатели приводят к следующему циклу разработки. Ценность компании заключается в изменении требований мира в структурированных системах тестирования: библиотеки реализуются, различные условия окружающей среды и датчиков, параллельное моделирование и оценка, объединение в непрерывную интеграцию.

<с>Вопрос, на который следует обратить внимание, заключается в том, что эта сила в автономной мобильности применима к манипулированию и гуманоидной робототехнике, где поведение зависит от языковых инструкций, контактной динамики и долгосрочных взаимодействий, неудачи света с ловкостью, силой и интерпретацией задач, а не только с навигацией.

Масштаб AI: Фабрика данных для робототехники

Масштабный ИИ представляет собой еще один фундаментальный уровень: систему, необходимую для превращения необработанных физических взаимодействий в полезные технологические данные.

Данные о робототехнике невозможно собрать из Интернета так, как это можно сделать с помощью текста или изображений. Траектории должны создаваться с помощью физических систем или человеческих демонстраций, по одному взаимодействию за раз, а затем синхронизироваться, калиброваться, очищаться, аннотироваться и оцениваться. Масштаб заработал себе репутацию, индустриализируя эти процессы для автономных процессов и новейших моделей искусственного интеллекта, и теперь распространяет тот же самый подход к физическому искусственному интеллекту.

Его платформа сочетает в себе централизованные фабрики данных, распределенных человеческих сборщиков, открывает роботизированные системы и бесроботный эгоцентричный сбор с мультимодизированными аннотациями и тонкой настройкой внутренней политики, предназначенной для проверки того, что набор данных приводит к измеримым улучшениям моделей. Компания заявляет, что ее сеть собирает более 1000 часов демонстрационных данных в день; Компания сообщила о предоставлении более 150 000 часов физических данных искусственного интеллекта в течение 2025 года и привлечении 10 клиентов в области робототехники с публично названными лицами, включая универсальный искусственный интеллект и физический интеллект. Это делает Scale больше, чем просто маркировку поставщиком: он создает операционную систему для определения задач, управления участниками, обеспечения качества и проверки наборов данных в соответствии с последующей политикой.

Вопрос, на который стоит обратить внимание, заключается в том, можно ли масштаб воспроизвести в робототехнике, чтобы отдать предпочтение масштабам, которые она создала в автономном вождении и генеративном искусственном интеллекте. Данные роботы фрагментированы по реализации, датчикам, частоте управления и настройке развертывания; индустриализация этих изображений без ограничений в использовании информационных моделей в ее центральной части.

Hugging Face LeRobot: уровень независимости с открытым исходным кодом

LeRobot не является отдельной компанией, но представляет собой уровень, который физический ИИ не может себе позволить полностью оставаться внутри частных платформ.

В эпоху больших моделей структуры с открытым исходным кодом, репозитории моделей, стандартизированные форматы и общие наборы данных снижают стоимость экспериментов. Робототехнике необходимо такое же общественное достояние, особенно потому, что многие лаборатории и стартапы не могут создать собственную инфраструктуру комплексных данных и обучения.

Hugging Face описывает LeRobot как коллекцию моделей, наборов данных и инструментов с открытым исходным кодом для определения робототехники, ориентированную на имитационное обучение и обучение с подкреплением. Его экосистема включает в себя предварительно обученные стратегии, технологии, собранные люди, смоделированные среды, интеграцию роботов и инструментов для записи данных, политическое обучение, их измерения и развертывание на оборудовании.

Его понимание особенно видна на уровне данных. LeRobotDataset v3.0 представляет собой стандартизированный формат для мультимодальных данных обучения роботов, включая сенсорные временные ряды, действия, многокамерное видео, метаданные задачи, индексирование, визуализацию и потоковую передачу через Hub, переработанный для поддержки наборов данных с очень большим количеством эпизодов, не требующий каждую лабораторию изобретать собственную систему хранения и доступа. В версии 0.6.0 добавлена унифицированная оценка оценки, дополнительные тесты моделирования, интерфейсы модели вознаграждения, корректировки «человек-в-цикле», а также новые политические видения-языка-действия и модели мира.

Он все чаще становится точкой взаимодействия с другими физическими платформами искусственного интеллекта: модели NVIDIA GR00T и среда Isaac Lab-Arena, доступная через рабочие процессы LeRobot, что позволяет разработчикам обучать и оценивать различные политики с помощью общих наборов данных, моделирования и аппаратных интерфейсов.

Таким образом, стратегическая роль LeRobot не ограничивается предоставлением примеров кода. Он может стать координационным уровнем, благодаря набору данных роботов, моделям, аппаратным интерфейсам, анализу, рецептам обучения и тестам, которые становятся переносимыми, предотвращающей фазацию физической ИИ в изолированных экосистемах: один формат для робота, один набор данных для лабораторной работы, один конвейерный расчет для каждой модельной компании.

Вопрос заключается в том, сможет ли LeRobot сохранить свою доступность, оставаясь при этом достаточно надежным для больших наборов данных, более простых вариантов реализации и рабочих процессов, ориентированных на производство. Координация с открытым исходным кодом — это внешний инструмент, но общая инфраструктура также требует надежного управления, обратной устойчивости и долгосрочного обслуживания.

Lightwheel: Инфраструктура непрерывного обучения для роботов

Lightwheel представляет собой следующий уровень: инфраструктуру, необходимую для преобразования обучения роботов из одноразового конвейера в непрерывный цикл.

Необходимость проблем с основными проблемами. У роботов нет парков, постоянно генерирующих обучающие данные, как это делают автономные транспортные средства, и нет интернет-архива физического взаимодействия; Почти наша демонстрация проводится людьми, по одному взаимодействию за раз. Оценка столь же сложна: реальные испытания отсталы и неэффективны, они не могут идти в ногу с моделями эволюции, в то время как обучение роботов требует масштабируемой, недорогой и разнообразной оценки по схемам.

Таким образом, циклическое обучение роботов никогда не применялось: неудачи в тестировании или развертывании редко меняют то, что собирается или моделируется дальше, и возможности перестают накапливаться. Обучение градиенту ИИ сегодня осуществляется по разомкнутому циклу, и для его закрытия необходима система, созданная для непрерывного обучения: система, в которой данные, моделирование, открытие и развертывание подпитывают друг друга, а не работают на отдельных этапах.

Lightwheel строит эту систему: замкнутый цикл Real2Sim2Real, в котором моделирование выполняет работу, которая не может выполнить физические испытания.

EgoSuite собирает крупномасштабные электрические цепи и данные об изменении напряжения, которые передаются между вариантами роботов и поступают в SimFoundry в качестве входных данных из реального мира. SimFoundry преобразует реальные задачи, объекты и физические свойства в режиме многократного использования, а фабрика физических измерений калибрует решающие элементы и генерирует активы с учетом связанного контакта, трения и динамиков.

RoboFinals тестирует политику в этих сценах Real2Sim посредством повторяющихся, массовых параллельных развертываний, при этом сбои диагностируется отсутствие охвата поведения, слабая калибровка изображения или новые сценарии, которые можно добавить к обучению. RoboStack применяет проверенные политики при развертывании и получает результаты развертывания, краевые случаи и другие, запускает сборку, обновляет оценку ресурсов и более сложную оценку. Развертывание — это не конец процесса; начинается следующий цикл обучения.

Вместе четыре продукта включают сложный цикл: EgoSuite фиксирует опыт → SimFoundry реконструирует и расширяет его → RoboFinals измеряет возможности и диагностирует сбои → RoboStack разворачивает политику и возвращает обратную связь → начинается следующий цикл. Это делает Lightwheel не таким поставщиком данных, сколько соединительной тканью обучает роботов: его ценность состоит в том, чтобы каждый цикл улучшал то, что собирается, моделируется и тестируется дальше.

Вопрос, на который следует обратить внимание, заключается в том, что замыкание цикла происходит так же четко в работе, как и в архитектуре. Обратная связь при развертывании осуществляется от внутренних клиентов, поэтому все зависит от того, насколько команда робототехники доверяет платформе настолько, что позволяет получать реальные результаты.

Пять контрольных точек, одна появляется стекущий

NVIDIA предоставляет основу для программного обеспечения, моделирования и разработки роботов. Прикладная интуиция обеспечивает проверку и системное проектирование автономных машин. Масштабный ИИ индустриализует производство данных для обучения робототехники. LeRobot реализует международный уровень с открытым исходным кодом. Lightwheel создает цикл непрерывного обучения, объединяющий реальный опыт, моделирование, измерения и внедрения.

Границы не оказались чистыми. NVIDIA отмечает политику и открывает наборы данных; Applied Intuition соединяет операции с данными и развертывание автопарка; Масштабируйте предыдущие наборы данных с помощью точных настроек; LeRobot предоставил инструменты для исследования и моделирования мира; Lightwheel соединяет производство данных с обратной связью из реального мира. Конвергенция предполагает, что следующий этап физического ИИ будет определять не только тем, кто строит минимальную большую модель или наиболее способ робота, но и тем, какая платформа реализует физический интеллект повторяющимся: расчеты, связанные с симуляцией, симуляция с реальными данными, режимы отказов, которые можно перемещать, и неудачные развертывания для последующего цикла обучения.

Платформы, которые делают этот цикл более быстрым, более измеримым и более пригодным для повторного использования, могут оказать наибольшее влияние на масштабирование физического ИИ.

Партнерский контент от Lightwheel.

п>

Пост «5 платформ физического профессионального искусственного интеллекта, формирующих робототехнику в 2026 году», впервые появился в The Robot Report.

Источник