Jeszcze kilka lat temu roboty kojarzyły się przede wszystkim z liniami produkcyjnymi i wykonywaniem powtarzalnych ruchów. Obecnie przenoszą paczki w magazynach, poruszają się wśród ludzi czy wykonują polecenia wydawane w języku naturalnym. Co sprawiło, że rozwój robotyki tak przyspieszył?

Mogłoby się wydawać, że przełom wynika z postępu w mechanice, ale w rzeczywistości kluczową rolę odegrała sztuczna inteligencja. Rozwój modeli AI sprawił, że roboty coraz lepiej analizują otoczenie, interpretują polecenia i dostosowują swoje działania do zmieniających się warunków. Zamiast wykonywać wyłącznie wcześniej zaprogramowane czynności, zaczynają radzić sobie z zadaniami, których nie przewidziano na etapie programowania.

W tym artykule wyjaśnimy, dlaczego obecny rozwój robotyki jest czymś więcej niż kolejnym etapem automatyzacji, jakie znaczenie ma w nim sztuczna inteligencja oraz gdzie roboty nowej generacji mogą znaleźć zastosowanie w najbliższych latach.

Znaczenie foundation models dla robotyki

Choć pojęcia „robot” i „sztuczna inteligencja” często są ze sobą kojarzone, oznaczają coś zupełnie innego. Robot to fizyczna maszyna, a sztuczna inteligencja jest oprogramowaniem, które analizuje dane i pomaga planować kolejne działania.

Przez wiele lat większość robotów przemysłowych była projektowana z myślą o wykonywaniu jednego, ściśle określonego zadania. Sprawdzały się przy spawaniu, montażu czy przenoszeniu elementów, ale pracowały w przewidywalnym środowisku i według wcześniej przygotowanych instrukcji. Zmiana produktu, sposobu pracy lub otoczenia często oznaczała konieczność ponownego programowania robota.

Obecnie robotyka przechodzi jednak zmianę. Coraz większą rolę odgrywają foundation models, czyli duże modele uczone na ogromnych zbiorach danych, które potrafią wykorzystywać zdobytą wiedzę w wielu różnych zadaniach. Jak opisują autorzy „Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions”, jest to przejście od wyspecjalizowanych robotów tworzonych do pojedynczych zastosowań do adaptacyjnych systemów ogólnego przeznaczenia, zdolnych do uczenia się, planowania i wykonywania wielu różnych zadań.

Podobny kierunek rozwoju prezentują najwięksi producenci technologii. Google DeepMind opisuje go jako przenoszenie możliwości modeli AI ze świata cyfrowego do świata fizycznego (embodied reasoning), dzięki czemu roboty mogą lepiej interpretować otoczenie i wykonywać polecenia wydawane w języku naturalnym. Z kolei NVIDIA rozwija model Isaac GR00T, którego celem jest stworzenie wspólnego modelu AI dla robotów ogólnego przeznaczenia, zamiast budowania osobnego systemu dla każdego zadania.

Największa zmiana nie polega więc na tym, że opracowano nowe czujniki czy bardziej zaawansowane napędy. Przełom dotyczy tego, jak przetwarzają informacje i uczą się wykonywać zadania. Coraz częściej wykorzystują do tego wspomniane już podstawowe modele AI.

Modele podstawowe łączą informacje pochodzące z różnych źródeł, np. obrazu z kamer, danych z czujników oraz poleceń przekazywanych w języku naturalnym. Dzięki temu robot może nie tylko rozpoznać obiekty w swoim otoczeniu, ale również zinterpretować polecenie, zaplanować kolejne kroki i wykonać zadanie. Tego typu modele określa się często mianem Vision-Language-Action (VLA), ponieważ integrują trzy elementy: percepcję, rozumienie języka i działanie. 

Jedną z cech tych modeli jest zdolność do uogólniania (generalization). Oznacza to, że robot nie musi uczyć się od podstaw każdej nowej czynności. Potrafi wykorzystać wiedzę zdobytą podczas wcześniejszego treningu do wykonania zadań lub pracy w środowiskach, z którymi wcześniej się nie spotkał. Tę zdolność przeglądy naukowe wskazują jako jeden z najważniejszych powodów obecnego przełomu w robotyce.

Dlaczego coraz więcej firm rozwija roboty humanoidalne?

Jeszcze kilka lat temu humanoidy były przede wszystkim demonstracją możliwości technologicznych. Choć potrafiły chodzić, utrzymywać równowagę czy wykonywać proste czynności, ich zastosowanie poza laboratoriami i pokazami było ograniczone. Obecnie, właśnie dzięki rozwojowi modeli AI, sytuacja zaczyna się zmieniać. Dopiero ich rozwój sprawił, że roboty zaczęły lepiej interpretować otoczenie, wykonywać polecenia i uczyć się nowych zadań, otwierając drogę do ich szerszego wykorzystania w praktyce.

Większość otaczającej nas infrastruktury została zaprojektowana dla ludzi. Schody, drzwi, narzędzia, regały magazynowe czy stanowiska pracy mają wymiary dostosowane do człowieka. Robot o podobnej budowie może korzystać z nich bez konieczności kosztownej przebudowy całego środowiska.

Dlatego firmy takie jak Figure AI, Agility Robotics, Apptronik, Tesla czy Boston Dynamics rozwijają humanoidy z myślą o pracy w magazynach, centrach logistycznych i zakładach produkcyjnych. Zamiast projektować osobnego robota do każdego procesu, dążą do stworzenia urządzenia, które będzie można wykorzystywać do różnych zadań poprzez rozwój oprogramowania.

Obszary zastosowań robotów

O rosnącej popularności robotów humanoidalnych, ich obecnych możliwościach oraz pierwszych komercyjnych wdrożeniach pisaliśmy szerzej w naszym wcześniejszym artykule na blogu. Warto jednak podkreślić, że rozwój podstawowych modeli AI wpłynie nie tylko na humanoidy, ale na całą robotykę.

Pozostając przy humanoidach, ciekawym przykładem ich trenowania jest polski zespół Brave Mind Fighters, który bierze udział w międzynarodowym turnieju robotów humanoidalnych URKL 2026. W eliminacjach zespół zajął 4. miejsce spośród 200 drużyn, osiągając najlepszy wynik spośród europejskich uczestników i awansując do kolejnego etapu zawodów w Shenzhen. Jacek Caban, który na co dzień pracuje w naszej firmie Azurro, jest częścią zespołu. Pozostali członkowie Brave Mind Fighters to Arkadiusz Cybulski, Piotr Gerke, Konrad Suchodolski, Nikodem Kuliś, Walery Kusznirski i Piotr Zarzycki.

Zadaniem zespołów biorących udział w turnieju nie jest zbudowanie robota od podstaw, ale opracowanie modeli AI odpowiedzialnych za jego zachowanie. Robot musi nauczyć się utrzymywać równowagę, koordynować ruchy całego ciała, reagować na działania przeciwnika i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym. Formuła zawodów stanowi wymagający poligon doświadczalny dla Physical AI, pozwalający rozwijać algorytmy, które w przyszłości mogą znaleźć zastosowanie również w robotach przemysłowych i usługowych. O wyniku decyduje przede wszystkim jakość danych i proces treningu, a nie sama konstrukcja robota. Więcej informacji można znaleźć na stronie Brave Mind Fighters.

Natomiast jeśli chodzi o przemysł i logistykę, to dzięki nowym modelom AI roboty będą mogły szybciej uczyć się nowych zadań, łatwiej dostosowywać do zmian procesu produkcyjnego i wykorzystywać wcześniej zdobytą wiedzę w nowych sytuacjach. Jak opisuje NVIDIA, modele takie jak Isaac GR00T mają skrócić czas wdrażania nowych umiejętności robotów i ułatwić ich wykorzystanie w zróżnicowanych środowiskach przemysłowych.

Podobne możliwości pojawiają się również w logistyce, energetyce, budownictwie czy innych sektorach. Roboty mogą wspierać ludzi podczas wykonywania powtarzalnych lub niebezpiecznych zadań, analizować dane z czujników i kamer oraz działać w miejscach trudno dostępnych. Najważniejszą zmianą nie jest jednak pojawienie się kolejnego typu robota, lecz to, że coraz więcej z nich będzie korzystać z tych samych podstawowych modeli AI, umożliwiających wykonywanie wielu różnych zadań.

Wyzwania

Dynamiczny rozwój modeli podstawowych nie oznacza, że roboty są już gotowe do wykonywania dowolnych zadań w każdym środowisku. Choć ich możliwości rosną, przed ich twórcami nadal stoi wiele wyzwań technicznych.

Jednym z najważniejszych jest zapewnienie bezpieczeństwa. Robot działający w otoczeniu człowieka musi nie tylko poprawnie rozpoznawać obiekty i planować swoje działania, ale również przewidywać skutki swoich decyzji oraz odpowiednio reagować na nieoczekiwane sytuacje. Bezpieczeństwo pozostaje jednym z kluczowych obszarów badań nad nowoczesną robotyką.

Kolejnym wyzwaniem jest przenoszenie umiejętności zdobytych podczas treningu do rzeczywistych warunków. Robot może osiągać bardzo dobre wyniki w symulacji, jednak prawdziwe środowisko jest znacznie bardziej złożone i nieprzewidywalne. Dlatego jednym z wyzwań jest opracowanie metod, które pozwalają skutecznie przenosić wiedzę z wirtualnych środowisk do rzeczywistych robotów.

Istotnym zagadnieniem pozostaje również dostęp do danych. Modele podstawowe wymagają ogromnych ilości zróżnicowanych przykładów, obejmujących różne obiekty, środowiska i sposoby wykonywania zadań. Zebranie takich danych w świecie rzeczywistym jest kosztowne i czasochłonne.

Wraz z rosnącą autonomią robotów pojawiają się także pytania dotyczące odpowiedzialności za ich działania, przejrzystości podejmowanych decyzji oraz zasad bezpiecznego wdrażania takich systemów. Zagadnienia te coraz częściej są omawiane nie tylko przez środowisko naukowe, ale również przez producentów technologii i organizacje zajmujące się rozwojem standardów dla sztucznej inteligencji i robotyki.

Podsumowanie

Przez wiele lat rozwój robotyki kojarzył się przede wszystkim z udoskonalaniem konstrukcji mechanicznych, czujników czy systemów sterowania. Obecnie coraz wyraźniej widać, że jedna z ważniejszych zmian zachodzi w oprogramowaniu. Rozwój podstawowych modeli AI sprawia, że roboty potrafią analizować otoczenie, interpretować polecenia i wykorzystywać zdobytą wiedzę do wykonywania nowych zadań.

Nie oznacza to jednak, że roboty są gotowe do zastąpienia człowieka w każdej sytuacji. Przed branżą wciąż stoją wyzwania związane z bezpieczeństwem, niezawodnością czy wdrażaniem takich systemów w rzeczywistych warunkach. Kierunek rozwoju wydaje się jednak jasno określony. Zamiast budować oddzielne systemy dla każdego zastosowania, producenci coraz częściej rozwijają uniwersalne modele AI, które mogą stać się podstawą działania wielu różnych robotów.