TARS prezentuje rozwiązania embodied AI dla przemysłu – przełom w erze inteligentnej automatyzacji (czerwiec 2026)
Wprowadzenie: nowa fala przemysłu sterowanego przez embodied AI
W czerwcu 2026 roku firma TARS (它石智航) zaprezentowała najnowszą generację rozwiązań z obszaru embodied AI, które mają na celu redefinicję sposobu, w jaki roboty funkcjonują w środowiskach przemysłowych. W przeciwieństwie do klasycznych systemów automatyki, które opierają się na predefiniowanych scenariuszach i sztywnych regułach, nowe podejście TARS zakłada pełną integrację percepcji, decyzji i działania w czasie rzeczywistym w świecie fizycznym. Jak wskazują analizy branżowe, embodied AI staje się fundamentem transformacji przemysłu 4.0, łącząc modelowanie świata, multimodalne uczenie oraz adaptacyjne sterowanie robotami w jedną spójną architekturę systemową .
TARS, jako jedna z najbardziej dynamicznych firm w sektorze robotyki w Azji, wykorzystuje własną architekturę AWE (AI World Engine) oraz dane multimodalne obejmujące wizję, język, dotyk i akcję (VLTA), aby umożliwić robotom wykonywanie skomplikowanych zadań w nieprzewidywalnych warunkach przemysłowych. W praktyce oznacza to przejście od automatyzacji opartej na programowaniu do systemów, które „uczą się działania” w sposób zbliżony do ludzkiej adaptacji.
Czym jest embodied AI i dlaczego przemysł potrzebuje tej technologii
Definicja i fundamenty technologiczne
Embodied AI (AI ucieleśniona) to podejście, w którym sztuczna inteligencja nie działa wyłącznie w przestrzeni cyfrowej, lecz jest „osadzona” w fizycznym systemie – robocie, maszynie lub urządzeniu autonomicznym. System taki posiada zdolność do percepcji środowiska, podejmowania decyzji oraz wykonywania działań fizycznych w czasie rzeczywistym.
W kontekście przemysłowym oznacza to, że robot nie tylko wykonuje zaprogramowane czynności, ale rozumie kontekst sytuacji, adaptuje się do zmian i optymalizuje swoje działania w locie. Według raportów naukowych, kluczową barierą w rozwoju takich systemów była dotychczas ograniczona zdolność integracji danych sensorycznych i brak spójnych modeli świata .
Dlaczego klasyczna automatyka przestaje wystarczać
Tradycyjne systemy robotyczne działają dobrze w kontrolowanych środowiskach, takich jak linie montażowe o wysokiej powtarzalności. Jednak współczesny przemysł wymaga elastyczności – zmiennych konfiguracji produkcji, pracy z niestandardowymi materiałami oraz obsługi zadań, których nie da się w pełni zdefiniować z góry.
Embodied AI odpowiada na ten problem poprzez:
- dynamiczne uczenie się w środowisku pracy,
- integrację danych sensorycznych w czasie rzeczywistym,
- zdolność do autonomicznego planowania działań,
- adaptację do nieznanych scenariuszy.
TARS i AWE 3.0 – architektura nowej generacji robotyki przemysłowej
AWE jako fundament „general physical intelligence”
Najważniejszym elementem prezentacji TARS w 2026 roku jest rozwój systemu AWE 3.0 (AI World Engine), który stanowi fundament tzw. „general physical intelligence”. System ten umożliwia robotom nie tylko wykonywanie zadań, ale także ich rozumienie w kontekście fizycznym i semantycznym.
AWE 3.0 integruje:
- modele wizji komputerowej wysokiej rozdzielczości,
- sensory dotykowe o wysokiej precyzji,
- modele językowo-akcyjne,
- mechanizmy predykcji ruchu i planowania.
W praktyce system ten osiąga znaczące usprawnienia, takie jak redukcja drgań ruchowych robotów o ponad 45% oraz trzykrotny wzrost skuteczności wykonywania zadań w nieznanych warunkach, co zostało potwierdzone w demonstracjach przemysłowych .
Omni-Sense Decision (OSD) – decyzje bez ograniczeń perspektywy
Nowy model percepcji wielokontekstowej
Jednym z kluczowych komponentów systemu TARS jest Omni-Sense Decision (OSD), który pozwala robotom analizować środowisko z wielu perspektyw jednocześnie. W klasycznych systemach robotycznych problemem jest tzw. „ograniczenie widoku”, które powoduje błędy w interpretacji obiektów przy zmianie kąta obserwacji.
OSD eliminuje ten problem poprzez:
- łączenie danych z wielu sensorów,
- budowę spójnego modelu 3D środowiska,
- dynamiczną rekonstrukcję sceny.
Efektywność w zastosowaniach przemysłowych
W środowiskach produkcyjnych OSD pozwala robotom wykonywać zadania takie jak:
- precyzyjne pakowanie komponentów,
- montaż wiązek kablowych,
- manipulacja delikatnymi materiałami.
Latent Action Smoothing – stabilność ruchu robotów
Jednym z największych wyzwań w robotyce jest tzw. „szarpanie” ruchów robotów wynikające z niedoskonałości modeli sterowania. TARS rozwiązuje ten problem dzięki technologii Latent Action Smoothing (LAS).
Mechanizm działania LAS
LAS działa poprzez:
- wygładzanie trajektorii ruchu w przestrzeni latentnej,
- redukcję nagłych zmian decyzji sterujących,
- synchronizację danych sensorycznych z ruchem fizycznym.
Efekt końcowy to płynne, stabilne i bardziej „ludzkie” ruchy robotów, co ma kluczowe znaczenie w operacjach wymagających wysokiej precyzji.
DexHand i rewolucja manipulacji precyzyjnej
21-stopniowa ręka robotyczna nowej generacji
TARS zaprezentował również system DexHand, czyli zaawansowaną rękę robotyczną o 21 stopniach swobody. Urządzenie zostało zaprojektowane do wykonywania zadań wymagających ekstremalnej precyzji, takich jak:
- montaż komponentów elektronicznych,
- manipulacja kablami,
- operacje na delikatnych materiałach tekstylnych.
Integracja dotyku i wizji
DexHand łączy:
- mikrokamery wysokiej rozdzielczości,
- sensory elastomerowe,
- modele interpretacji dotykowej.
Dzięki temu robot jest w stanie rozróżniać teksturę materiałów, ich sztywność, a nawet poziom śliskości w czasie rzeczywistym .
Przemysłowe zastosowania embodied AI – od teorii do fabryk
Automatyzacja procesów niemożliwych do robotyzacji
Jednym z największych przełomów TARS jest możliwość automatyzacji procesów dotąd uznawanych za niemożliwe do robotyzacji, takich jak:
- ręczne haftowanie,
- precyzyjne wiązanie przewodów,
- montaż w niestandardowych konfiguracjach.
Roboty TARS potrafią wykonywać złożone, wieloetapowe operacje, w których konieczna jest adaptacja do zmian w środowisku w czasie rzeczywistym .
Znaczenie dla produkcji masowej
W przemyśle oznacza to:
- redukcję kosztów pracy manualnej,
- zwiększenie elastyczności linii produkcyjnych,
- możliwość szybkiej zmiany konfiguracji produkcji.
Wpływ na globalny rynek robotyki
Eksplozja inwestycji w embodied AI
Sektor embodied AI przeżywa dynamiczny wzrost inwestycji. TARS samodzielnie pozyskał ponad 455 milionów dolarów w rundzie Pre-A, co stanowi jeden z największych wyników w historii branży robotycznej w Chinach .
Trendy globalne
Kluczowe trendy obejmują:
- integrację AI agentowego z robotyką,
- rozwój modeli multimodalnych,
- rosnące znaczenie danych sensorycznych,
- przejście od automatyzacji do autonomii.
Wyzwania i ryzyka embodied AI
Bezpieczeństwo i kontrola systemów fizycznych
Rozwój embodied AI niesie również istotne ryzyka, szczególnie w zakresie:
- bezpieczeństwa fizycznego,
- błędów decyzyjnych w środowisku realnym,
- cyberbezpieczeństwa systemów przemysłowych.
Eksperci podkreślają, że wdrożenie takich systemów wymaga nowych standardów regulacyjnych i certyfikacyjnych .
Złożoność integracji systemowej
Największym wyzwaniem pozostaje:
- integracja danych sensorycznych,
- zapewnienie stabilności modeli,
- skalowanie systemów do produkcji masowej.
Przyszłość: przemysł oparty na inteligencji fizycznej
Od automatyzacji do autonomii
TARS i inne firmy z sektora embodied AI wyznaczają kierunek, w którym przemysł przestaje być zbiorem maszyn, a staje się adaptacyjnym systemem inteligentnych agentów fizycznych.
Perspektywa kolejnych lat
W najbliższych latach możemy spodziewać się:
- robotów pracujących w nieustrukturyzowanych środowiskach,
- pełnej integracji AI z liniami produkcyjnymi,
- powstania „samoucących się fabryk”.
Podsumowanie
Prezentacja TARS z czerwca 2026 roku pokazuje, że embodied AI nie jest już eksperymentem badawczym, lecz realną technologią przemysłową. Dzięki systemom takim jak AWE 3.0, OSD czy DexHand, roboty stają się zdolne do wykonywania zadań, które jeszcze kilka lat temu wymagały ludzkiej precyzji i adaptacji.
W efekcie przemysł wchodzi w nową erę – erę inteligencji ucieleśnionej, w której granica między oprogramowaniem a fizycznym światem zaczyna się zacierać.
Źródła
- https://www.equalocean.com/news/2026041621834
- https://www.webdisclosure.com/press-release/tars-etr-from-mind-to-hand-tars-brings-a-dexterous-hand-with-brain-and-awe30-to-icra-2026
- https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/mind-hand-tars-brings-dexterous-113300125.html
- https://www.iiga.news/tech-pro-news/tars-demonstrates-a-robot-that-can-perform-hand-embroidery
