NEURA Robotics представляет базовую модель Neuron AI для физического ИИ

NEURA Robotics представила Neuron AI — свою мультимодальную базовую модель для физического ИИ — 14 октября 2026 года в сообщении из Метцингена, Германия. По словам компании, архитектура модели «Восприятие — язык — действие» (PLA) связывает зрение, слух и осязание робота с тем, что он уже делал, преобразуя информацию от разных органов чувств в физические действия.

Основатель и генеральный директор Дэвид Регер заявил, что интеллектуальным роботам нужен мозг, который объединяет их органы чувств и помнит о событиях прошлого. «С Neuron AI мы создаем мозг физического мира», — сказал он, описав модель как физический ИИ, разработанный в Германии и созданный для всего мира.

На странице продукта модель представлена в виде трех частей: слоя восприятия, с помощью которого робот видит, осязает и слышит, знает собственное тело и воспринимает команду пользователя; языковой модели, которая объединяет все входные данные в общее языковое пространство и анализирует запрос; и модели действий, преобразующей решения в точные и безопасные движения робота. В этом процессе все модальности кодируются в общее представление с согласованными временными метками, а затем объединяются в единый поток действий.

Мультимодальное восприятие и память

Обосновывая необходимость модели, NEURA указывает на ограничения камер: они фиксируют геометрию, цвет и положение, но не дают информации о контакте, силе или звуке. Как отмечается в сообщении, люди действуют не только благодаря зрению: они чувствуют, когда заедает винт, и слышат, как разъем защелкивается на месте. Neuron AI применяет тот же принцип в робототехнике.

По словам компании, дополнительные органы чувств особенно важны для задач, с которыми камерам не справиться в одиночку. Когда робот открывает замок, только звук и осязание позволяют подтвердить, что он действительно открыт, а благодаря осязанию робот может захватывать предметы, скрытые от обзора. Эти органы чувств повышают точность и при выполнении задач, с которыми зрение уже справляется: при сварке звук процесса может указывать на качество шва.

В модели также предусмотрена функция памяти. NEURA утверждает, что для действий в физическом мире необходимы понимание причинно-следственных связей и постоянства объектов — способности помнить об объектах, когда они исчезают из поля зрения. Люди приобретают эту способность в первые два года жизни. По словам компании, в отличие от ИИ, работающего только в цифровой среде, робот действует в непрерывном физическом мире и должен отслеживать объекты и последствия собственных действий с течением времени, часто не видя их. NEURA сообщила, что специально изменила архитектуру модели, чтобы добавить память, и обучает ее на специально подготовленных наборах данных, предназначенных для использования этой функции.

На странице продукта компания сравнивает модель Neuron AI с моделями «зрение — язык — действие» (VLA), в которых основное внимание уделяется зрению. По словам компании, такие модели оптимизированы для движений и рассуждают преимущественно на основе текущего кадра, полученного камерой. Neuron AI, как утверждает компания, охватывает те же задачи, что и VLA, но дополняет зрение осязанием, звуком и памятью, чтобы учитывать то, что камеры не улавливают.

Три источника данных и пять вариантов воплощения

Neuron AI обучается на трех взаимодополняющих источниках данных о физическом взаимодействии. Роботы с разными вариантами воплощения выполняют задачи в NEURA Gyms — тренировочной инфраструктуре компании для когнитивных роботов и физического ИИ — и в реальных условиях, формируя синхронизированные потоки данных о зрении, осязании, силе, звуке и движении. Data Amplifier от NEURA и ее комплекс средств моделирования дополняют эти данные смоделированными вариациями задач и условий среды. Данные о демонстрациях людей собираются с помощью костюмов с датчиками: записанные движения и демонстрации выполнения задач позволяют включить практический опыт в процесс обучения.

По словам компании, три источника данных — реальное физическое взаимодействие, смоделированные вариации и опыт людей — обеспечивают обучение единой базовой модели для пяти вариантов воплощения роботов NEURA с разными захватами и кистями. На странице продукта указано, что это 4NE-1 Gen 3, 4NE-1 Gen 4, колесная версия 4NE-1 и еще две платформы с двумя манипуляторами. Там также перечислено семейство роботов MAiRA, MiPA, MAV+ и 4NE1, на которых обучается и развертывается одна модель.

Развертывание на роботе и платформа Neuraverse

Согласно странице продукта, Neuron AI работает локально, непосредственно на самом роботе: решения принимаются на роботе в реальном времени, без обращения к серверу; модель продолжает работать даже без подключения к облаку; производственные данные остаются под контролем заказчика. На странице это названо важным преимуществом для производителей в Европе.

В NEURA Gyms до развертывания связаны между собой сбор данных, обучение навыкам и оценка производительности, а полученные там данные и навыки используются в последующих выпусках модели. Затем платформа Neuraverse развертывает и обновляет эти возможности во всем парке роботов и предоставляет заказчикам инструменты для тонкой настройки модели под собственные задачи, позволяя превращать технологический опыт заказчика в навыки роботов. Навыки могут оставаться закрытыми для заказчика; по словам NEURA, если заказчик делится навыками или данными о развертывании, эти материалы могут способствовать развитию всей экосистемы и созданию будущих моделей.

Компания считает важным показателем прогресса время освоения навыка — срок, за который робот учится новой задаче и начинает надежно ее выполнять. По словам NEURA, для промышленных заказчиков сокращение этого срока необходимо, чтобы внедрять физический ИИ в большее число процессов и адаптировать его по мере изменения требований.

Разработка в Германии и демонстрация на GTC Berlin

Разработка и обучение проходили внутри компании на площадке NEURA в Метцингене. Здесь компания объединяет роботов, роботизированные руки, сенсорные технологии, инфраструктуру данных и разработки в области ИИ, необходимые для того, чтобы связать обучение моделей с физическими возможностями. По словам NEURA, промышленная база Германии, включающая сложные производственные процессы, узкоспециализированные компетенции и требовательные условия эксплуатации, создаёт важную среду для этой работы. Партнёрства в области данных с промышленными компаниями, в том числе Schaeffler и Bosch, дополняют обучение, проводимое в NEURA Gyms.

На NVIDIA GTC Berlin 2026 NEURA продемонстрирует своего человекоподобного робота 4NE1 («Для каждого»), работающего на текущей версии Neuron AI, в ходе одиннадцатиминутной последовательности действий по обработке белья. В ходе неё 4NE1 сортирует бельё, загружает его в стиральную машину, закрывает и снова открывает её, выгружает бельё и переносит его в сушильную машину — всё без участия человека. Компания отметила, что сложность заключается не в каком-то одном движении: роботу необходимо удерживать в памяти важный контекст на протяжении всей последовательности, завершать каждый этап и переходить к следующему. Демонстрация запланирована на 20–22 октября 2026 года в Station-Berlin, зал 3, стенд № 3031.