NEURA Robotics představuje základní model Neuron AI pro fyzickou AI

NEURA Robotics představila 14. října 2026 v německém Metzingen model Neuron AI, svůj multimodální základní model pro fyzickou AI, a zveřejnila k tomu oznámení. Podle společnosti propojuje architektura modelu Perception-Language-Action (PLA) zrak, sluch a hmat robota s tím, co už provedl, a převádí multisenzorické informace na fyzickou činnost.

Zakladatel a generální ředitel David Reger uvedl, že inteligentní roboti potřebují mozek, který sjednocuje jejich smysly a pamatuje si minulé události. „S Neuron AI budujeme mozek fyzického světa,“ řekl a model popsal jako fyzickou AI vyvinutou v Německu a určenou pro celý svět.

Stránka produktu rozděluje model na tři části: vrstvu vnímání, díky níž robot vidí, hmatá a slyší, zná své vlastní tělo a přijímá pokyny uživatele; jazykový model, který převádí všechny vstupy do společného jazykového prostoru a uvažuje o požadavku; a akční model, jenž převádí rozhodnutí na přesné a bezpečné pohyby robota. V tomto řetězci se každá modalita nejprve zakóduje do společné reprezentace synchronizované v čase a poté se převede do jediného proudu akcí.

Multisenzorické vnímání a paměť

NEURA opírá svou argumentaci ve prospěch modelu o omezení kamer: zachycují geometrii, barvy a polohu, ale neposkytují informace o kontaktu, síle ani zvuku. Jak se uvádí v oznámení, lidé se nespoléhají pouze na zrak: cítí, když šroub zabírá, a slyší, jak konektor zacvakne na místo. Neuron AI uplatňuje stejný princip u robotů.

Společnost uvedla, že další smysly jsou nejdůležitější při úkolech, které kamery samy nezvládnou. Když robot odemyká zámek, pouze zvuk a hmat potvrzují, že je skutečně odemčeno, a hmat mu umožňuje uchopit předměty skryté před jeho zrakem. Tyto smysly také zpřesňují úkoly, které už zvládá zrak: při svařování může zvuk procesu napovědět, jak kvalitní je svar.

Model má také paměťovou funkci. Podle NEURA vyžaduje jednání ve fyzickém světě chápání příčiny a následku a stálosti objektů — tedy schopnost pamatovat si předměty i poté, co zmizí z dohledu; lidé si tuto schopnost osvojují během prvních dvou let života. Na rozdíl od čistě digitální AI působí robot podle společnosti v nepřetržitém fyzickém světě a musí v čase sledovat objekty i důsledky vlastních činností, často i tehdy, když je nevidí. NEURA uvedla, že architekturu přepracovala speciálně kvůli začlenění paměti a model trénuje na vyhrazených souborech dat vytvořených tak, aby tuto funkci využívaly.

Na stránce produktu společnost srovnává modely vision-language-action (VLA) založené na vidění, které jsou podle ní optimalizované pro pohyb a uvažují převážně na základě aktuálního snímku z kamery, s modelem Neuron AI. Ten podle společnosti pokrývá stejné oblasti jako VLA a navíc využívá hmat, zvuk a paměť, aby zachytil i to, co kamerám uniká.

Tři datové pilíře a pět robotických provedení

Neuron AI se trénuje na třech vzájemně se doplňujících zdrojích fyzické zkušenosti. Roboti různých provedení plní úkoly v NEURA Gyms, tréninkové infrastruktuře společnosti pro kognitivní roboty a fyzickou AI, i v reálném prostředí. Vznikají tak synchronizované proudy dat o vidění, hmatu, síle, zvuku a pohybu. Datový zesilovač NEURA a její simulační systém tato data rozšiřují o simulované varianty úkolů a prostředí. Data z lidských demonstrací pocházejí od lidí v datových oblecích vybavených senzory; zaznamenané pohyby a ukázky plnění úkolů přenášejí do tréninku praktické znalosti.

Tyto tři pilíře podle společnosti poskytují skutečnou fyzickou interakci, simulované varianty a lidské know-how a slouží k trénování jednoho společného základního modelu napříč pěti robotickými provedeními NEURA, která mají různé úchopové mechanismy a ruce. Stránka produktu uvádí, že pětici tvoří 4NE-1 Gen 3, 4NE-1 Gen 4, kolová verze 4NE-1 a další dvě obouruční platformy. Jako rodinu robotů, na níž se jeden model trénuje a nasazuje, uvádí MAiRA, MiPA, MAV+ a 4NE1.

Nasazení přímo v robotu a platforma Neuraverse

Neuron AI běží lokálně přímo v robotu, uvádí stránka produktu: rozhodnutí se přijímají v reálném čase v robotu bez nutnosti komunikace se serverem, robot pokračuje v provozu i bez připojení ke cloudu a výrobní data zůstávají pod kontrolou zákazníka. Stránka to označuje za zásadní hledisko pro výrobce v Evropě.

V rámci NEURA Gyms na sebe před nasazením navazují sběr dat, trénink dovedností a jejich vyhodnocování. Data a dovednosti, které tam vzniknou, se následně využívají v dalších verzích modelu. Platforma Neuraverse pak tyto schopnosti nasazuje a aktualizuje napříč flotilami robotů a zákazníkům poskytuje nástroje k doladění modelu pro jejich vlastní úkoly, takže se procesní know-how zákazníka mění v dovednosti robotů. Dovednosti mohou zůstat soukromé a přístupné pouze zákazníkovi. Pokud zákazník sdílí dovednosti nebo data z nasazení, mohou podle NEURA tyto příspěvky podpořit širší ekosystém i budoucí vývoj modelu.

Společnost považuje dobu potřebnou k osvojení dovednosti — tedy rychlost, s jakou se robot naučí nový úkol a spolehlivě ho plní — za hlavní měřítko pokroku. Pro průmyslové zákazníky je podle NEURA zkracování této doby zásadní, má-li se fyzická AI rozšířit do dalších procesů a přizpůsobovat se měnícím požadavkům.

Vývoj v Německu a ukázka na GTC Berlin

Vývoj a trénování probíhaly interně v závodě společnosti NEURA v Metzingenu, kde firma soustřeďuje roboty, robotické ruce, snímací technologie, datovou infrastrukturu a vývoj umělé inteligence potřebné k propojení trénování modelů s fyzickým výkonem. NEURA uvedla, že německá průmyslová základna, zahrnující složité výrobní procesy, specializované znalosti a náročné provozní prostředí, poskytuje pro tuto práci důležité zázemí. K trénování v prostorách NEURA Gyms přispívají také datová partnerství s průmyslovými společnostmi, mimo jiné se společnostmi Schaeffler a Bosch.

Na konferenci NVIDIA GTC Berlin 2026 předvede společnost NEURA svého humanoidního robota 4NE1 („Pro každého“), který bude používat aktuální verzi systému Neuron AI při jedenáctiminutové sekvenci manipulace s prádlem. Během ní 4NE1 roztřídí prádlo, vloží je do pračky, zavře ji a znovu otevře, pračku vyprázdní a prádlo přemístí do sušičky, a to vše bez zásahu člověka. Společnost uvedla, že náročnost nespočívá jen v jednotlivých pohybech: robot musí po celou sekvenci udržovat relevantní kontext, dokončit každý krok a přejít k dalšímu. Ukázka se uskuteční v areálu Station-Berlin, v hale 3, na stánku č. 3031, od 20. do 22. října 2026.