10 Model Physical AI yang Menggerakkan Robot Nyata di 2026

Perkembangan AI kini tidak lagi cuma soal chatbot atau gambar digital yang viral di media sosial. Dalam 18 bulan terakhir, jurang antara model bahasa canggih dan deployment robot di dunia nyata sudah semakin menyempit. Kini hadir kelas baru foundation model yang memang diciptakan bukan untuk teks, melainkan untuk aksi fisik nyata di pabrik, gudang, dan laboratorium riset.

NVIDIA menguasai pasar dengan seri Isaac GR00T N yang berkembang sangat pesat. Versi terbaru N1.7 Early Access dirilis April 2026 dengan backbone Cosmos-Reason2-2B dan arsitektur Action Cascade. Model ini dilatih dengan 20.854 jam video egocentric manusia, membuat kemampuan motorik robot meningkat lebih dari dua kali lipat dibanding versi sebelumnya.

Google DeepMind meluncurkan Gemini Robotics 1.5 yang kini punya kemampuan agentic. Robot bisa mengubah informasi visual menjadi perintah motorik sambil memperlihatkan proses berpikirnya secara transparan. Versi terbaru 1.6 bahkan bisa membaca gauge kompleks hasil kolaborasi langsung dengan Boston Dynamics.

Physical Intelligence mengusung seri π0 dengan arsitektur flow matching yang unik. Versi terbaru π0.7 yang rilis April 2026 fokus pada compositional generalization, menggabungkan skill dari berbagai konteks untuk menyelesaikan tugas baru. Ini merupakan langkah awal yang signifikan menuju "otak robot" serba guna yang bisa di-steer.

Figure AI memperkenalkan Helix sebagai VLA pertama yang mengontrol seluruh tubuh bagian atas humanoid secara continuous. Sistem dual-nya menggunakan VLM 7B untuk pemahaman scene dan transformer 80M untuk kontrol 200 Hz. Yang menarik, semua ini berjalan di GPU onboard dengan konsumsi power rendah, cocok untuk deployment komersial.

OpenVLA bersifat open-source dengan 7B parameter, namun performanya mengungguli RT-2-X closed-source yang berukuran 55B parameter. Dengan teknik OFT, kecepatannya 25-50x lebih cepat dan bisa fine-tuning pakai LoRA untuk deployment di perangkat dengan resource terbatas. Komunitas juga sudah menyediakan ROS 2 wrappers untuk integrasi mudah.

Dari UC Berkeley, Octo hadir dalam varian Small (27M) dan Base (93M) parameter. Model ini dirancang khusus untuk fine-tuning efisien ke setup robot baru, hanya membutuhkan sekitar 100 demonstrasi per tugas. Pilihan tepat untuk riset lab dengan compute terbatas yang butuh iterasi cepat pada manipulation tasks.

AGIBOT asal Shanghai merilis duo model: Behavioral Foundation Model untuk imitasi gerak dan Generative Control Foundation Model untuk generate gerak dari input multimodal. Mereka menargetkan deployment 10.000 robot di tahun 2026 ini dengan dataset AGIBOT WORLD yang open-source dan production-grade.

Gemini Robotics On-Device dirancang untuk berjalan lokal di robot tanpa butuh koneksi data sama sekali. Latensinya sangat rendah dan bisa beradaptasi dengan tugas baru hanya dengan 50-100 demonstrasi. Sayangnya, saat ini masih terbatas untuk trusted testers saja, belum tersedia publik.

NVIDIA Cosmos bukanlah robot policy biasa, melainkan world model generatif yang menghasilkan synthetic data. Melalui GR00T-Dreams, Cosmos bisa generate data trayektori hanya dari satu gambar dan instruksi bahasa. Ini mempercepat training robot tanpa perlu teleoperation manual yang memakan waktu berbulan-bulan.

SmolVLA dari HuggingFace hanya berukuran 450M parameter tapi sangat powerful. Dilatih dari 10 juta frame data komunitas, model ini bisa berjalan di RTX GPU atau bahkan MacBook biasa. Ini merupakan entry point paling accessible untuk tim dengan budget compute terbatas yang ingin mulai bereksperimen dengan VLA.

Jadi, bagaimana cara memilih model yang tepat untuk proyekmu? Kalau kamu fokus pada deployment komersial humanoid skala besar, pertimbangkan GR00T N-series atau Helix. Untuk riset cepat dengan resource minim, SmolVLA atau Octo jadi pilihan yang masuk akal dan ramah kantong. Yang jelas, ekosistem physical AI kini semakin terbuka dan demokratis, tidak lagi dikuasai big tech semata. Saatnya eksplorasi!