Kunnstig intelligens og robotikk er ikke lenger to separate disipliner. Foundation models trent på internettskala — tekst, bilder, video og robotdata — gjør det mulig å bygge roboter som forstår naturlige instruksjoner, ser omgivelsene og handler presist i fysiske miljøer uten linjer med oppgavespesifikk kode. Dette feltet kalles embodied AI, og det er i rask endring: humanoide selskaper som norskgrunnlagte 1X Technologies, Figure AI og Tesla konkurrerer om å levere generalistroboter til fabrikker og hjem, mens Nvidia og Google DeepMind ruster opp med åpne modeller og simuleringsplattformer for hele industrien.

100 000
NEO-enheter — 1X Technologies sitt mål for 2027
1/time
Figure AI sin produksjonstakt per mai 2026
2014
Grunnlagt av Bernt Øivind Børnich som Halodi Robotics

Embodied AI: da modeller fikk en kropp

Tradisjonell industriroboter utfører forhåndsprogrammerte bevegelser — presis, men stiv. Embodied AI-roboter er fundamentalt annerledes: de tar inn sensordata, prosesserer dem med store nevrale nettverk og genererer motorkommandoer i sanntid. Nøkkelarkitekturen er vision-language-action-modellen (VLA), der en enkelt modell mottar kamerabilder og språkinstruksjoner og produserer robothandlinger som output. Konseptet ble lansert av Google med RT-2 i 2023 og er siden vokst til en hel industristandard. VLA-modeller kan generalisere: de utfører oppgaver de ikke er spesifikt trent på, og tilpasser seg nye objekter og miljøer uten ny koding.

Foundation models for robotikk trenes på massive datasett som kombinerer nettdata (tekst og bilder), robotteleopereringsdata og syntetiske data generert i simulering. Syntetiske data er blitt kritiske: å samle nok virkelige robotdata er dyrt og tidkrevende, mens simuleringer kan generere milliarder av treningseksempler. Nvidia Cosmos og lignende verdensfundamentmodeller skaper fysisk realistiske virtuelle miljøer der roboter kan trenes og evalueres i stor skala.

Humanoide roboter: fra laboratorium til marked

2025 og 2026 markerer overgangen fra prototype til masseproduksjon for humanoide roboter. Tre selskaper leder an:

1X Technologies — Norges bidrag til robotikk-revolusjonen

Norskgrunnlagte 1X Technologies er et av de mest fulgte selskapene i humanoidbransjen, og skiller seg ut ved å ha norske røtter og produksjon. Fabrikken i Moss leverer komponenter til selskapets roboter, og NEO Gamma ble lansert som verdens første forbrukerklare humanoid i oktober 2025 med leveranser i USA planlagt til 2026. Hele første års produksjonskapasitet ble utsolgt innen fem dager etter at forhåndsbestillingene åpnet. Målet er 100 000 NEO-enheter innen utgangen av 2027. Selskapet samler treningsdata fra tidlige brukere for gradvis å gjøre robotene mer autonome.

Figure AI — én humanoid i timen

Figure AI nådde i mai 2026 en produksjonstakt på én Figure 03-robot per time fra sin BotQ-fabrikk — opp fra én per dag fire måneder tidligere. Figure 03 (5 fot 8 tommer, 61 kg, 20 kg nyttelast) ble i 2025 kåret til en av TIMEs beste oppfinnelser. Allerede i 2025 jobbet Figure 02 i BMWs Spartanburg-fabrikk i 10-timers skift og lastet mer enn 90 000 karosseriark. I 2025 samlet selskapet over 1 milliard dollar i Series C-finansiering til en verdsettelse på 39 milliarder dollar.

Tesla Optimus — mot én million enheter

Tesla annonserte at Optimus V3 vil debutere midt i 2026, med masseproduksjon fra tredje kvartal 2026. Elon Musk skisserte en ambisjon om én million enheter i årlig kapasitet innen utgangen av 2026, og Tesla konverterer deler av Fremont-fabrikken fra Model S/X-produksjon til Optimus-linjer. Et dedikert humanoidanlegg på Gigafactory Texas skal ha kapasitet til å produsere 10 millioner Optimus-enheter per år innen 2027.

Norskgrunnlagte 1X Technologies solgte ut hele første års produksjonskapasitet på NEO-roboten i løpet av fem dager — et tegn på at etterspørselen etter humanoide hjemmerobotere er reell.

Forskning: Nvidia og Google DeepMind

Bak markedsaktørene ligger et kraftig fundament av åpen forskning og plattformbygging fra teknologigianter som konkurrerer om å bli standardplattform for hele robotikk-industrien.

Nvidia — fysisk AI som plattform

På CES i januar 2026 lanserte Nvidia en full stack for fysisk AI. Cosmos-serien inkluderer Cosmos Transfer 2.5 og Cosmos Predict 2.5— åpne verdensfundamentmodeller som genererer fysisk realistiske syntetiske treningsdata og evaluerer robotpolicyer i simulering — samt Cosmos Reason 2, en VLM for forståelse av fysiske miljøer. Isaac GR00T N1.6 er Nvidias VLA-modell for humanoide roboter, tilgjengelig på Hugging Face, og gir fullkroppsstyring med forbedret resonnering. Nvidia har også lansert Isaac Lab-Arena (åpen kildekode-rammeverk for roboteval) og partnerskaper med Boston Dynamics, Universal Robots, Franka Robotics og over 20 andre produsenter.

Google DeepMind — Gemini Robotics

Google DeepMind introduserte Gemini Robotics i mars 2025, bygget på Gemini 2.0 med fysiske handlinger som ny outputmodalitet. Modellen generaliserer til nye situasjoner og løser sammensatte flertrinnoppgaver — fra origamibrett til matpakking — uten oppgavespesifikk trening. I september 2025 kom Gemini Robotics 1.5, som kobler høynivåreasonnering direkte til motorkontroll og markerte et skifte mot skalerbar humanoidteknologi. Gemini Robotics-ER 1.6 (Embodied Reasoning) resonnerer om den fysiske verden, planlegger komplekse oppgaver og tar logiske beslutninger. DeepMinds partnernettverk inkluderer Boston Dynamics, Agility Robotics, PAL Robotics og Universal Robots.

Nvidia og Google DeepMind konkurrerer om å bli standardplattform for robotikk med åpne foundation models — på samme måte som Android ble standard for mobiltelefoner. Åpne modeller på Hugging Face senker terskelen for alle som vil bygge neste generasjons roboter.

Industriroboter og smarte fabrikker

Mens humanoide roboter tar overskriftene, skjer den største omveltningen i eksisterende fabrikker. Tradisjonelle industriroboter suppleres nå med KI-lag som gir dem evnen til å tilpasse seg variasjon og usikkerhet. Maskinlæring er foretrukket på fabrikkgulvet fordi oppgavene er repetitive, beregningsbehovet er lavere og feilmarginen er liten. Humanoider er allerede i produksjon: Figure 02 hjalp BMW produsere over 30 000 X3-er i Spartanburg i 2025. Universal Robots og Scale AI lanserte på NVIDIA GTC 2026 et felles imitasjonslæringssystem som akselererer trening av robotmodeller for industrielle oppgaver — eksemplifisert ved to UR7e-armer som autonomt pakket smarttelefoner.