DeepMind napędza humanoida Atlas firmy Boston Dynamics

Na scenie CES znany robot zyskał nowy mózg

Podczas targów Consumer Electronics Show w Las Vegas 5 stycznia 2026 roku firma Boston Dynamics zaprezentowała gotowego do produkcji humanoida Atlas i jednocześnie ogłosiła formalne partnerstwo badawcze z Google DeepMind, aby wprowadzić modele bazowe Gemini Robotics tego laboratorium AI na nową platformę. Ten krok łączy dziesięciolecia inżynierii mechanicznej i dynamicznego sterowania Boston Dynamics z niedawnymi postępami DeepMind w dziedzinie ucieleśnionej, multimodalnej sztucznej inteligencji — to wyraźna próba sprawienia, by wysoce sprawny humanoid wykonywał użyteczną pracę, a nie tylko olśniewające pokazy.

Partnerstwo i platforma

Zamiar techniczny jest na papierze prosty: Boston Dynamics ma zapewnić „mięśnie” — przegubowe kończyny, dłonie zdolne do operowania siłą, wbudowane czujniki i sterowanie ruchem w czasie rzeczywistym — a DeepMind ma wyposażyć te systemy w warstwę wnioskowania wyższego poziomu, zdolną do percepcji, osadzenia w języku i planowania na poziomie zadań. Boston Dynamics poinformowało, że badania skupią się na integracji modeli bazowych „Gemini Robotics” z Atlasem, aby umożliwić solidne, uniwersalne zachowania w ustawieniach przemysłowych; dyrektorzy Google DeepMind opisali program jako krok w stronę modelu bazowego robota, który może generalizować zadania.

To połączenie odzwierciedla trend w badaniach nad robotyką: oddzielenie niskopoziomowej lokomocji i manipulacji (w czym wyróżnia się Boston Dynamics) od wyższego poziomu rozumienia sceny i sekwencyjnego podejmowania decyzji (gdzie duże modele multimodalne i uczenie ze wzmacnianiem poczyniły szybkie postępy). Najnowsze modele DeepMind są jawnie multimodalne — zbudowane tak, aby łączyć wizję, język i działanie — i posiadają warianty dostrojone do działania bezpośrednio na urządzeniu oraz wnioskowania ucieleśnionego. Integracja tych możliwości z Atlasem, który potrafi chodzić, podnosić i sięgać, może skrócić dystans między demonstracjami laboratoryjnymi a niezawodnym wdrożeniem przemysłowym.

Atlas przenosi się z laboratorium do produkcji

Boston Dynamics zaprezentowało pokazanego na scenie Atlasa jako w pełni elektrycznego humanoida klasy produkcyjnej. Firma ogłosiła, że rozpoczęła produkcję wersji komercyjnej Atlasa i że pierwsze floty zostały zakontraktowane na dostawy w 2026 roku do zakładów robotyki Hyundai oraz do Google DeepMind na potrzeby wspólnych badań. Boston Dynamics opisało robota korporacyjnego jako zaprojektowanego pod kątem spójności i niezawodności w zadaniach przemysłowych, zdolnego do pracy w trybie teleoperacji, sterowania tabletem lub autonomicznie po przeszkoleniu.

Raporty branżowe i relacje agencji uzupełniły szczegóły praktyczne: Hyundai Motor Group, który posiada pakiet kontrolny w Boston Dynamics, planuje wdrożyć humanoidy w swojej amerykańskiej fabryce od 2028 roku do obsługi sekwencjonowania części i innych zadań na linii montażowej, z szerszą integracją przewidywaną do 2030 roku. Boston Dynamics stwierdziło, że Atlas może podnosić znaczne ładunki i ma zasięg dopasowany do ludzkich przestrzeni roboczych, kładąc nacisk na trwałość w rzeczywistych warunkach fabrycznych. Zobowiązania te wiążą partnerstwo badawcze bezpośrednio z celami produkcyjnymi, a nie tylko z pokazami czysto naukowymi.

Co roboty będą właściwie robić

W ujęciu praktycznym firmy przewidują, że Atlas będzie zajmować się powtarzalnymi, wymagającymi ergonomicznie lub wrażliwymi na bezpieczeństwo zadaniami, które wciąż są trudne do pełnej automatyzacji za pomocą konwencjonalnych robotów przemysłowych. Boston Dynamics i Hyundai opisały początkowe role, takie jak sekwencjonowanie części w fabryce pojazdów elektrycznych (EV) — pozycjonowanie lub przygotowywanie komponentów dla ludzkich techników lub stacji zautomatyzowanych. Połączenie dynamicznej mobilności i planowania wyższego poziomu ma pozwolić humanoidom pracować wokół ludzi i w zmieniającym się otoczeniu, zamiast w ciasno ogrodzonych klatkach dla robotów.

Nawet z zaawansowaną sztuczną inteligencją, ścieżka wdrażania opisywana przez firmy jest stopniowa: początkowo personel będzie teleoperować lub nadzorować roboty; z czasem aktualizacje oprogramowania i szkolenie modeli będą przesuwać zachowania w stronę większej autonomii. To hybrydowe podejście — ludzki nadzór ze stopniowym przekazywaniem kontroli — jest obecnym standardem branżowym mającym na celu redukcję ryzyka przy jednoczesnym skalowaniu możliwości.

Bezpieczeństwo, nadzór i debata publiczna

Ogłoszenie to nie uchroniło projektu przed wnikliwą analizą. Obserwatorzy i reporterzy na CES wskazali na kwestie bezpieczeństwa i obawy pracownicze jako natychmiastowe problemy polityczne: roboty, które wyglądają jak ludzie i poruszają się swobodnie, budzą pytania o bezpieczeństwo w miejscu pracy, odpowiedzialność za błędy oraz sposób ochrony miejsc pracy i praw ludzkich pracowników. Google i Boston Dynamics deklarują, że będą kłaść nacisk na protokoły bezpieczeństwa, ograniczone testy i staranne zarządzanie danymi podczas faz badań i wdrażania, ale krytycy ostrzegają, że luki regulacyjne wymagają uwagi przed powszechnym zastosowaniem przemysłowym.

Te debaty nie mają charakteru hipotetycznego. Decydenci i związki zawodowe rozpoczęli już rozmowy na temat automatyzacji na szeroką skalę w produkcji, a własne znaczne inwestycje firmy Hyundai w robotykę podkreślają potencjał gwałtownych zmian w obsadzie fabryk i procesach pracy. Boston Dynamics i jego partnerzy będą musieli udowodnić nie tylko, że Atlas potrafi pracować niezawodnie, ale także, że wdrożenia poprawiają bezpieczeństwo i produktywność bez niesprawiedliwego pogarszania standardów pracy.

Dlaczego modele bazowe dla robotów są inne

Duże modele językowe i wizyjne poczyniły uderzające postępy w latach 2023–2025 głównie w domenach wirtualnych: czatach, syntezie obrazów, rekomendacjach i wspieraniu decyzji offline. Przełożenie tych możliwości na fizyczne działanie dodaje kolejne warstwy złożoności. Robot musi dokładnie odbierać bodźce w hałaśliwym, zmiennym oświetleniu; musi precyzyjnie odmierzać siłę i czas kontaktu; musi także tłumaczyć abstrakcyjne cele na polecenia motoryczne, które są zgodne z fizyką posiadającego kończyny ciała. Model bazowy dla robotyki potrzebuje zatem nie tylko przewidywania, ale także ucieleśnionej kalibracji, szybkiego sterowania w pętli zamkniętej i bezpiecznych mechanizmów awaryjnych dla operacji wymagających częstego kontaktu.

Warianty Gemini Robotics od DeepMind są projektowane z myślą o tych ograniczeniach: posiadają multimodalne wejścia, procesy szkoleniowe oparte na uczeniu ze wzmacnianiem oraz opcje wnioskowania na urządzeniu w celu zmniejszenia opóźnień. Jednak dopasowanie modelu do robota Atlas wymaga szeroko zakrojonego gromadzenia danych i prac nad transferem z symulacji do rzeczywistości — co jest czasochłonną inżynierią, nawet gdy bazowa AI wykazuje obiecujące wyniki. Wczesne prace DeepMind i Boston Dynamics skupią się zatem na budowaniu tych mostów, a nie na natychmiastowej, pełnej autonomii.

Kontekst branżowy i kolejne kroki

Ogłoszenie DeepMind i Boston Dynamics wpisuje się w szerszy moment branżowy: producenci samochodów, laboratoria AI i firmy robotyczne coraz częściej skupiają się wokół idei „fizycznej AI” — łączenia percepcji, planowania i konstrukcji mechanicznej do rozwiązywania rzeczywistych zadań. Wsparcie finansowe firmy Hyundai i jej zobowiązanie do wdrażania robotów na dużą skalę to sygnał, że sektor motoryzacyjny postrzega humanoidy jako długoterminowe narzędzie strategiczne, a nie ciekawostkę badawczą. Tymczasem zaangażowanie DeepMind — oraz historia Google związana z Boston Dynamics — daje programowi wysokiej rangi partnera technicznego i dostęp do zaawansowanych narzędzi AI.

W najbliższym czasie należy spodziewać się, że współpraca zaowocuje zbiorami danych, zadaniami testowymi (benchmarkami) i stopniowymi ulepszeniami możliwości, które będą udostępniane selektywnie partnerom badawczym i pierwszym klientom przemysłowym. Publiczne demonstracje i kontrolowane pilotaże — jak pokaz na żywo na CES i nadchodzące testy fabryczne — będą kształtować postrzeganie publiczne w równym stopniu, co podstawowy postęp techniczny.

Krótko mówiąc: partnerstwo to sygnalizuje, że firmy robotyczne postrzegają obecnie modele bazowe jako niezbędną infrastrukturę do przeniesienia humanoidów z sfery choreografii do konsekwentnej, powtarzalnej pracy. Wynik jest niepewny — wyzwania inżynieryjne i społeczne pozostają ogromne — ale scena jest gotowa na intensywny test o wysoką stawkę: czy nowoczesna sztuczna inteligencja może bezpiecznie i produktywnie wejść do fizycznych miejsc pracy, w których większość ludzi spędza swoje życie zawodowe.

Źródła

• Materiały prasowe Boston Dynamics (ogłoszenie produkcji Atlasa, blog o partnerstwie)
• Materiały badawcze i produktowe Google DeepMind (Gemini Robotics)
• Materiały prasowe i ogłoszenia produkcyjne Hyundai Motor Group