NEURA Robotics представила базовую модель Neuron AI для воплощённого интеллекта
Модель построена по схеме «восприятие — язык — действие» и связывает зрение, слух и осязание робота с его прошлыми действиями. Она работает прямо на самом роботе, без обращений к серверу, и обучается на пяти разных платформах компании.
14 октября 2026 года компания NEURA Robotics представила в Метцингене (Германия) свою разнородную базовую модель Neuron AI для воплощённого интеллекта. По словам компании, модель построена по схеме «восприятие — язык — действие»: она связывает зрение, слух и осязание робота с его прошлыми действиями и превращает многочувственные сведения в физические движения.
Основатель и генеральный директор Давид Регер заявил, что умному роботу нужен мозг, способный объединять разные чувства и помнить прошлые события. «С Neuron AI мы создаём мозг для физического мира», — сказал он, назвав модель воплощённым интеллектом, разработанным в Германии и предназначенным для всего мира.
На странице изделия модель разложена на три части: слой восприятия позволяет роботу видеть, осязать и слышать, а также знать состояние собственного тела и принимать указания человека; языковая модель сводит все входные данные в общее языковое пространство и рассуждает о запросе; модель действия превращает решение в точные и безопасные движения робота. При этом каждый вид входных данных сначала кодируется в единое и согласованное по времени представление, а затем сводится в один поток действий.
Рассуждение компании о модели начинается с ограничений камеры: камера снимает форму, цвет и положение, но ничего не говорит о касании, усилии или звуке. Человек чувствует, как встаёт на место винт, и слышит щелчок защёлкнувшегося разъёма; Neuron AI применяет тот же принцип к роботу. Когда робот открывает замок, подтвердить, что замок действительно открылся, можно только по звуку и на ощупь; осязание же позволяет взять предмет, которого не видно. При сварке о качестве шва говорит звук.
Есть у модели и память. В NEURA считают, что действовать в физическом мире невозможно без понимания причин и следствий и без постоянства предметов — умения помнить о предмете, когда он ушёл из поля зрения; человек обретает эту способность в первые два года жизни. Компания специально переработала архитектуру, чтобы добавить память, и обучала модель на особом наборе данных, собранном для этого.
На странице изделия Neuron AI сравнивается с моделями «зрение — язык — действие», опирающимися в основном на камеру: те оптимизированы под движение и рассуждают главным образом по текущему кадру, тогда как Neuron AI покрывает те же задачи и добавляет осязание, звук и память, восполняя то, чего камера не видит.
Обучается Neuron AI на трёх дополняющих друг друга источниках физического опыта. Роботы разных видов выполняют задачи в NEURA Gyms — созданной компанией обучающей инфраструктуре — и в реальной обстановке, порождая согласованные по времени данные зрения, осязания, усилий, звука и движения. Собственный усилитель данных и среда моделирования компании расширяют эти данные, перебирая изменения задач и условий. Третий источник — показ человеком: люди в костюмах с датчиками записывают свои движения и показывают, как выполнять задачу, внося в обучение практический опыт.
Эти три опоры дают настоящее физическое взаимодействие, смоделированные изменения и человеческий опыт и служат для обучения одной общей базовой модели на пяти платформах роботов компании, оснащённых разными захватами и кистями. На странице перечислены 4NE-1 Gen 3, 4NE-1 Gen 4, колёсный 4NE-1 и ещё две платформы для работы двумя руками, а также семейства MAiRA, MiPA, MAV+ и 4NE1, которые обучаются и работают на той же модели.
Neuron AI работает прямо на роботе: решения принимаются на месте в реальном времени, без обращений к серверу, работа продолжается даже без связи с облаком, а производственные данные остаются у заказчика. Для европейских производителей, как отмечается, это важное условие.
В NEURA Gyms сбор данных, обучение навыкам и измерение показателей увязаны между собой до внедрения, а полученные данные и навыки идут в следующие версии модели. Затем платформа Neuraverse разворачивает и обновляет эти возможности на парке роботов и даёт заказчику средства, чтобы подстроить модель под свои задачи, превращая его производственный опыт в навыки робота. Навыки можно оставить закрытыми; если же заказчик делится навыками или данными внедрения, его вклад помогает развитию всей экосистемы и будущих версий модели.
Главным показателем продвижения компания считает время освоения навыка — то есть сколько роботу нужно, чтобы выучить новую задачу и надёжно её выполнять. Для промышленных заказчиков, по словам NEURA, сокращение этого времени критично, чтобы распространить воплощённый интеллект на большее число процессов и подстраиваться под изменения спроса.
Разработку и обучение NEURA полностью ведёт сама на своей площадке в Метцингене, где собрала робототехнику, ловкие кисти, датчики, инфраструктуру данных и разработку ИИ. Обучению в NEURA Gyms помогают и соглашения о данных с промышленными компаниями, включая Schaeffler и Bosch.
На выставке NVIDIA GTC Berlin 2026 компания покажет своего человекоподобного робота 4NE1 с нынешней версией Neuron AI в одиннадцатиминутной работе с бельём: робот разберёт вещи, загрузит их в стиральную машину, закроет и снова откроет её, вынет бельё и переложит в сушильную машину — всё без участия человека. По словам компании, трудность здесь не в отдельном движении: робот должен удерживать смысл всей последовательности и переходить к следующему шагу только после завершения предыдущего. Показ назначен на 20–22 октября 2026 года в Station-Berlin, зал 3, стенд 3031.