Os 10 principais modelos físicos de IA que alimentam robôs do mundo real em 2026 | NeuralNet IA

🇧🇷 O Que Isso Significa para o Brasil?

Com o crescimento do ecossistema de IA no país e discussões sobre regulação (PL 2338/2023), avanços em inteligência artificial, machine learning e automação impactam diretamente profissionais, startups e empresas brasileiras. Fique atento a:

• 🎓 Capacitação profissional: Demanda por habilidades em IA cresce 3x ao ano no mercado brasileiro
• ⚖️ Marco Regulatório: Proposta de lei sobre IA pode afetar desenvolvimento e uso de ferramentas
• 🏢 Adoção empresarial: Setores como saúde, jurídico e financeiro lideram implementação de IA no Brasil

A lacuna entre as capacidades do modelo de linguagem e a implantação robótica tem diminuído consideravelmente nos últimos 18 meses. Uma nova classe de modelos básicos – desenvolvidos especificamente não para geração de texto, mas para ação física – está agora sendo executado em hardware real em fábricas, armazéns e laboratórios de pesquisa. Esses sistemas abrangem políticas de robôs implantados, VLAs de visualização privada, modelos de pesquisa de peso aberto e modelos mundiais usados ​​para dimensionar dados de treinamento de robôs. Alguns estão a ser avaliados ou implantados com parceiros industriais; outros são principalmente sistemas voltados para pesquisa ou desenvolvedores. Aqui está uma análise dos dez que mais importam em 2026.

NVIDIA Isaac GR00T Série N (N1.5 / N1.6 / N1.7)

NVIDIA lançou o original GR00T N1 no GTC em março de 2025 como o primeiro modelo básico aberto e totalmente personalizável do mundo para raciocínio e habilidades humanóides generalizadas. Desde então, a série N avançou rapidamente. GR00T N1.5, anunciado na COMPUTEX em maio de 2025, introduziu um VLM congelado, melhorias de aterramento Eagle 2.5, um objetivo de treinamento FLARE que permite aprender a partir de vídeos do ego humano e o modelo GR00T-Dreams — que reduziu a geração de dados sintéticos de meses para aproximadamente 36 horas.

GR00T N1.6 seguido em 15 de dezembro de 2025, com um novo backbone interno NVIDIA Cosmos-2B VLM com suporte para resolução flexível, um DiT 2× maior (32 camadas versus 16 em N1.5), pedaços de ação relativos ao estado para movimento mais suave e vários milhares de horas adicionais de dados de teleoperação de braços YAM bimanuais, AGIBot Genie-1 e Unitree G1. Foi validado em tarefas reais bimanuais e de locomanipulação nessas modalidades.

O lançamento mais recente, GR00T N1.7 Acesso antecipado (17 de abril de 2026) é um VLA aberto de parâmetros 3B, licenciado comercialmente, construído em um backbone Cosmos-Reason2-2B com um DiT de 32 camadas para controle de motor de baixo nível – uma arquitetura de sistema duplo Action Cascade. Seu avanço central é o EgoScale: pré-treinamento em 20.854 horas de vídeo egocêntrico humano abrangendo mais de 20 categorias de tarefas, indo além das horas de teleoperação do robô usadas nas versões anteriores.

A NVIDIA identificou o que descreve como a primeira lei de escalonamento para a destreza robótica – passar de 1.000 para 20.000 horas de dados egocêntricos humanos mais que dobra a média de conclusão de tarefas. O N1.7 Early Access está disponível no HuggingFace e GitHub com licenciamento Apache 2.0, com suporte total à produção vinculado à versão de disponibilidade geral. Os primeiros usuários da série GR00T N incluem AeiRobot, Foxlink, NEURA Robotics e Lightwheel.

Google DeepMind Gemini Robótica 1.5

Robótica Gêmeos é um modelo avançado de visão-linguagem-ação (VLA) construído no Gemini 2.0, com ações físicas adicionadas como uma nova modalidade de saída para controlar robôs diretamente. Foi lançado em março de 2025 junto com Gemini Robotics-ER (Empowered Reasoning). A atualização de setembro de 2025, Robótica Gêmeos 1.5introduziu recursos de agente – transformando informações e instruções visuais em comandos motores, ao mesmo tempo que torna o processo de raciocínio do modelo transparente, ajudando os robôs a avaliar e concluir tarefas complexas de várias etapas de forma mais legível.

O acesso permanece disponível para parceiros selecionados, incluindo Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics e Enchanted Tools, e não está disponível publicamente. A família mais ampla continua a evoluir: Gemini Robotics-ER 1.6lançado em 14 de abril de 2026, aprimora o raciocínio espacial e a compreensão de múltiplas visualizações – incluindo um novo recurso de leitura de instrumentos desenvolvido em colaboração com a Boston Dynamics para leitura de medidores complexos e visores. Gemini Robotics-ER 1.6 está disponível para desenvolvedores por meio da API Gemini e do Google AI Studio.

Inteligência Física π0 / π0,5 / π0,7

p0 propõe uma arquitetura de correspondência de fluxo construída sobre um modelo de linguagem de visão pré-treinado para herdar conhecimento semântico em escala de Internet, treinado em múltiplas plataformas de robôs hábeis, incluindo robôs de braço único, robôs de braço duplo e manipuladores móveis. Inteligência Física de código aberto π0 em fevereiro de 2025.

π0,5 foi publicado em 22 de abril de 2025, com pesos openpi lançados no final de 2025. Em vez de visar a melhoria da destreza, seu foco é a generalização do mundo aberto: o modelo usa co-treinamento em tarefas heterogêneas, vários robôs, previsão semântica de alto nível e dados da web para limpar cozinhas e quartos desconhecidos não vistos no treinamento.

Uma versão subsequente aplicou a abordagem RECAP (RL com experiência e correções por meio de políticas condicionadas por vantagens) – treinamento por demonstração, treinamento por meio de correções e melhoria a partir de experiência autônoma – cuja Inteligência Física relatou produtividade dobrada em tarefas como inserir um filtro em uma máquina de café expresso, dobrar roupas nunca antes vistas e montar uma caixa de papelão.

O lançamento de pesquisa pública mais recente é p0.7publicado em 16 de abril de 2026. É um sistema de estágio de pesquisa focado na generalização composicional: combinando habilidades aprendidas em diferentes contextos para resolver tarefas nas quais o modelo nunca foi explicitamente treinado. A Inteligência Física o descreve como um modelo dirigível com capacidades emergentes – um passo inicial, mas significativo, em direção a um cérebro robótico de uso geral. O documento usa uma linguagem de cobertura cuidadosa e nenhum cronograma de implantação comercial foi declarado.

Figura AI Hélice

Lançado em 20 de fevereiro de 2025, Hélice é o primeiro VLA a produzir controle contínuo e de alta taxa de toda a parte superior do corpo humanóide, incluindo pulsos, tronco, cabeça e dedos individuais. Ele usa um design de sistema duplo: o Sistema 2 é um VLM pré-treinado pela Internet com parâmetros de 7B operando a 7–9 Hz para compreensão de cena e compreensão de linguagem;

O Sistema 1 é um transformador codificador-decodificador de atenção cruzada de 80M parâmetros rodando a 200 Hz, traduzindo as representações semânticas do S2 em ações precisas e contínuas do robô. O modelo foi treinado em aproximadamente 500 horas de dados teleoperados por multirobô e multioperador, com rotulagem automática de instruções por meio de um VLM aplicado retrospectivamente. Todos os itens de treinamento são excluídos das avaliações para evitar contaminação.

Helix roda GPUs integradas de baixo consumo de energia, tornando-o relevante para pesquisas de implantação comercial e futuras aplicações humanóides. Ele usa um único conjunto de pesos de rede neural para todos os comportamentos – escolher e colocar itens, usar gavetas e geladeiras e interação entre robôs – sem qualquer ajuste fino específico da tarefa. Foi demonstrado em tarefas de manipulação doméstica e pacote logístico triagem e pode operar simultaneamente em dois robôs por meio de uma arquitetura de supervisão que decompõe os objetivos gerais em subtarefas por robô.

OpenVLA

OpenVLA é um VLA de código aberto de 7B parâmetros treinado em uma coleção diversificada de 970.000 demonstrações de robôs do mundo real. Ele se baseia em um modelo de linguagem Llama 2 combinado com um codificador visual que combina recursos pré-treinados de DINOv2 e SigLIP. Apesar de ser 7x menor, o OpenVLA supera o RT-2-X fechado (parâmetros de 55B) em 16,5 pontos percentuais na taxa absoluta de sucesso de tarefas em 29 tarefas e múltiplas modalidades de robô.

Um artigo de fevereiro de 2025 apresentou o Receita OFT (ajuste fino otimizado)que combina decodificação paralela, fragmentação de ação, uma representação de ação contínua e um objetivo de regressão L1. OFT oferece velocidade de inferência 25-50x mais rápida e atinge uma taxa média de sucesso de 97,1% no benchmark de simulação LIBERO, superando π0, Octo e Política de Difusão. Uma versão aumentada, OFT+, adiciona condicionamento FiLM para melhor aterramento da linguagem e permite controle bimanual de alta frequência no robô ALOHA. OpenVLA suporta ajuste fino e quantização de LoRA para implantação com recursos limitados, e existem wrappers ROS 2 da comunidade para integração com sistemas operacionais de robôs.

outubro

outubro é um política de robôs generalistas de código aberto da UC Berkeleydisponível em dois tamanhos: Octo-Small (parâmetros 27M) e Octo-Base (parâmetros 93M). Ambos usam um backbone de transformador com decodificação de difusão, pré-treinado em 800.000 episódios de robôs do conjunto de dados Open X-Embodiment em 25 conjuntos de dados. O modelo suporta instruções em linguagem natural e condicionamento de imagens de objetivos, e acomoda espaços flexíveis de observação e ação, incluindo novos sensores e representações de ação, sem alterações arquitetônicas.

outubro foi projetado especificamente para suportar ajustes finos eficientes para novas configurações de robôs. Na avaliação oficial, cada tarefa usa aproximadamente 100 demonstrações de domínio-alvo, e o Octo supera o treinamento do zero em uma média de 52% em seis configurações de avaliação que abrangem instituições, incluindo CMU, Stanford e UC Berkeley. Ele tem desempenho comparável ao RT-2-X (parâmetros 55B) em configurações de disparo zero, embora seja muito menor. Octo é principalmente uma ferramenta de pesquisa e desenvolvimento e é um ponto de partida forte e leve para laboratórios que precisam iterar rapidamente em novas tarefas de manipulação com computação limitada.

AGIBOT BFM e GCFM

Em abril de 2026, com sede em Xangai AGIBOT anunciou dois modelos básicos como parte de seu “Um Corpo Robótico, Três Inteligências” arquitetura full-stack. O Behavioral Foundation Model (BFM) está posicionado em torno da imitação e da transferência de comportamento – projetado para adquirir novos comportamentos de movimento de forma eficiente a partir de demonstrações. O Generative Control Foundation Model (GCFM) está posicionado em torno da geração de movimentos de robô sensíveis ao contexto a partir de entradas multimodais, incluindo texto, áudio e vídeo.

A AGIBOT posiciona o AGIBOT WORLD 2026 como parte da base de dados para sua pilha robótica mais ampla – um conjunto de dados do mundo real de código aberto e de nível de produção, abrangendo espaços comerciais, residências e cenários cotidianos. A empresa declarou 2026 como seu “Ano Um de Implantação” em sua Conferência de Parceiros de abril de 2026 e anunciou o lançamento de seu 10.000º robô em março de 2026.

Gemini Robotics no dispositivo

Gemini Robotics no dispositivo é um modelo VLA para robôs com dois braços projetados para funcionar localmente no próprio robô com inferência de baixa latência, sem exigir uma conexão de rede de dados. Lançado em junho de 2025, é o primeiro modelo VLA que o Google DeepMind disponibilizou para ajuste fino. Ele se baseia na generalização de tarefas e nos recursos de destreza do modelo Gemini Robotics baseado em nuvem, otimizado para execução no dispositivo onde se aplicam restrições de latência ou conectividade.

O modelo foi treinado principalmente em robôs ALOHA e foi adaptado para um Franka FR3 de dois braços e para o humanóide Apollo da Apptronik. Adapta-se a novas tarefas com apenas 50 a 100 demonstrações. A disponibilidade atualmente é feita por meio de testadores confiáveis ​​selecionados, e não por meio de um lançamento público geral.

Modelos NVIDIA Cosmos World Foundation

Cosmos não é um modelo de política de robô no sentido convencional – é um modelo mundial generativo que produz dados de trajetória sintética para dimensionar pipelines de treinamento para outros modelos desta lista. O projeto GR00T-Dreams usa o Cosmos para gerar grandes quantidades de dados de trajetória sintética a partir de uma única imagem e instrução de linguagem, permitindo que os robôs aprendam novas tarefas em ambientes desconhecidos sem a necessidade de dados específicos de teleoperação. Isso sustentou diretamente o desenvolvimento do GR00T N1.5.

Cosmos Prever 2a versão usada no GR00T-Dreams, está disponível no HuggingFace com melhorias de desempenho para geração de mundo de alta qualidade e redução de alucinações. Empresas como Skild AI e FieldAI estão usando componentes de simulação Cosmos e Isaac para gerar dados sintéticos de treinamento de robôs e validar comportamentos de robôs em simulação antes da implantação no mundo real.

SmolVLA (Abraçando o Rosto LeRobot)

Lançado em 3 de junho de 2025, SmolVLA é VLA compacto de 450M de parâmetros do HuggingFace construído dentro da estrutura LeRobot e treinado inteiramente com dados de código aberto contribuídos pela comunidade. Ele usa um backbone de linguagem de visão SmolVLM-2 combinado com um especialista em ação de transformador de correspondência de fluxo – gerando ações contínuas em vez de tokens discretizados, a mesma representação de ação usada por π0 e GR00T N1. Ele foi pré-treinado em 10 milhões de frames selecionados a partir de 487 conjuntos de dados comunitários marcados como “lerobot” no HuggingFace, abrangendo diversos ambientes, de laboratórios a salas de estar.

SmolVLA funciona em hardware de consumo, incluindo GPUs e MacBooks de classe RTX única. Os benchmarks oficiais de ajuste fino mostram aproximadamente 4 horas em um único A100 para 20.000 etapas de treinamento. Em avaliações de robôs reais usando braços SO100 e SO101, ele atinge uma taxa média de sucesso de aproximadamente 78,3% após o ajuste fino específico da tarefa. Ele corresponde ou supera modelos maiores, como ACT em benchmarks de simulação LIBERO e Meta-World, e suporta inferência assíncrona para resposta 30% mais rápida e taxa de transferência de tarefa 2×. SmolVLA é o ponto de entrada mais acessível no ecossistema VLA para equipes com computação limitada.

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