تجمع KINO 2 عروضاً لمهام بشرية، ثم تدرّب النماذج وتحسّنها وتختبر المهارات على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء. تقول Bear إن زمن استدلال نموذج Isaac GR00T انخفض من نحو 500 إلى 60 ميلي ثانية، لكن هذه ليست مدة إنجاز مهمة روبوتية كاملة.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does Bear Robotics’ KINO-2 robot-learning platform, launched on October 21, 2026, at NVIDIA GTC Berlin, turn human task demonstrations i. Article summary: KINO-2 is Bear Robotics’ learning-and-deployment platform for turning human task demonstrations into manipulation skills on its KR1 humanoid, announced on October 21, 2026, at NVIDIA GTC Berlin. Its central aim is to con. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
أعلنت Bear Robotics عن KINO-2 في مؤتمر NVIDIA GTC Berlin يوم 21 أكتوبر 2026. والمنصة مصممة لتحويل عروض البشر أثناء تنفيذ المهام إلى مهارات لمناولة الأشياء يستطيع روبوت الشركة KR1 تعلّمها واختبارها، بما يوسّع دور أنظمة Bear من نقل البضائع إلى التعامل معها أيضاً. 4
20
تبدأ العملية بجمع عروض لمهمة ما. تستخدم Bear هذه الأمثلة لتدريب النماذج وتحسينها، ثم تقيّم المهارات الناتجة على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء. والفكرة هي ربط مناولة الأشياء بأنظمة الحركة وسير العمل الموجودة، بدلاً من أن يقتصر دور الروبوت على التنقل. 10
20
وتستند KINO-2 إلى برنامج KINO السابق. ففي عام 2026، استحوذت Bear على Kinisi Robotics، فأضافت إلى محفظتها روبوت KR1 وبرنامج KINO الأصلي، ثم وسّعت العمل باتجاه الاستخدام التجاري. وتقول الشركة إنها نشرت أكثر من 16 ألف روبوت، معظمها روبوتات خدمة، في أكثر من 5,000 موقع لدى العملاء. 10
21
20
تستخدم KINO-2 نظام NVIDIA Isaac OS لتشغيل مهام الإدراك الحسي على KR1. وتقول Bear إن Isaac OS، الذي يتضمن Holoscan SDK 5.0، يربط معالجة بيانات الإدراك باستدلال النماذج على منصة NVIDIA Jetson AGX Thor. كما تذكر الشركة استخدام TensorRT وتقنيات تكميم النماذج لتحسين الاستدلال. 4
وبحسب قياسات Bear، تراجع زمن استدلال نموذج Isaac GR00T من نحو 500 ميلي ثانية إلى نحو 60 ميلي ثانية، فيما انخفض زمن نموذجها الخاص من 72.3 إلى 17.2 ميلي ثانية. هذه أرقام تخص تشغيل النماذج، ولا تعني أن الروبوت ينجز المهمة بأكملها بالسرعة نفسها أو أن دقته تحسنت بالمقدار ذاته. 4
6
وتشير NVIDIA إلى أن Bear تستخدم KINO-2 لإجراء تدريب لاحق على GR00T بما يلائم مهام المستودعات ومعالجة المرتجعات والعمليات الصناعية. 9 لكن المواد المنشورة المتاحة لا تشرح بالتفصيل طريقة دعم KINO-2 للنماذج التأسيسية الخارجية، ولا تحدد مقدار ما تقلّصه المنصة من العمل الهندسي المطلوب لكل مهمة؛ لذلك لا يمكن افتراض هذه القدرات اعتماداً على الوصف العام وحده.
تذكر Bear تعبئة الصناديق في المستودعات مثالاً على الجمع بين المناولة والحركة: إذ يتعلم KR1 التقاط زجاجات ووضعها في صندوق، ضمن أنظمة أوسع تساعد على نقل البضائع عبر سير العمل. وتقول الشركة إن تجارب مع العملاء جارية. 10
20
لكن المواد المنشورة المشار إليها هنا لا تقدم أزمنة تنفيذ للمهمة كاملة، أو دقة المناولة، أو بيانات عن الاعتمادية على المدى الطويل. لذلك، فإن تسريع الاستدلال قد يساعد الروبوت على الاستجابة، لكنه لا يثبت بمفرده أن مهمة مستودع أو معالجة مرتجعات أصبحت أسرع أو أدق أو أكثر موثوقية بمرور الوقت. التقدم المعلن في KINO-2 هو مسار تحويل العروض البشرية إلى مهارات يجري اختبارها ميدانياً؛ أما الحكم على الأداء التجاري فيعتمد على نتائج المهام الواقعية.
Studio Global AI
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
تجمع KINO 2 عروضاً لمهام بشرية، ثم تدرّب النماذج وتحسّنها وتختبر المهارات على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء.
تجمع KINO 2 عروضاً لمهام بشرية، ثم تدرّب النماذج وتحسّنها وتختبر المهارات على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء. تقول Bear إن زمن استدلال نموذج Isaac GR00T انخفض من نحو 500 إلى 60 ميلي ثانية، لكن هذه ليست مدة إنجاز مهمة روبوتية كاملة.
تجمع KINO 2 عروضاً لمهام بشرية، ثم تدرّب النماذج وتحسّنها وتختبر المهارات على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء. تقول Bear إن زمن استدلال نموذج Isaac GR00T انخفض من نحو 500 إلى 60 ميلي ثانية، لكن هذه ليست مدة إنجاز مهمة روبوتية كاملة.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does Bear Robotics’ KINO-2 robot-learning platform, launched on October 21, 2026, at NVIDIA GTC Berlin, turn human task demonstrations i. Article summary: KINO-2 is Bear Robotics’ learning-and-deployment platform for turning human task demonstrations into manipulation skills on its KR1 humanoid, announced on October 21, 2026, at NVIDIA GTC Berlin. Its central aim is to con. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
أعلنت Bear Robotics عن KINO-2 في مؤتمر NVIDIA GTC Berlin يوم 21 أكتوبر 2026. والمنصة مصممة لتحويل عروض البشر أثناء تنفيذ المهام إلى مهارات لمناولة الأشياء يستطيع روبوت الشركة KR1 تعلّمها واختبارها، بما يوسّع دور أنظمة Bear من نقل البضائع إلى التعامل معها أيضاً. 4
20
تبدأ العملية بجمع عروض لمهمة ما. تستخدم Bear هذه الأمثلة لتدريب النماذج وتحسينها، ثم تقيّم المهارات الناتجة على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء. والفكرة هي ربط مناولة الأشياء بأنظمة الحركة وسير العمل الموجودة، بدلاً من أن يقتصر دور الروبوت على التنقل. 10
20
وتستند KINO-2 إلى برنامج KINO السابق. ففي عام 2026، استحوذت Bear على Kinisi Robotics، فأضافت إلى محفظتها روبوت KR1 وبرنامج KINO الأصلي، ثم وسّعت العمل باتجاه الاستخدام التجاري. وتقول الشركة إنها نشرت أكثر من 16 ألف روبوت، معظمها روبوتات خدمة، في أكثر من 5,000 موقع لدى العملاء. 10
21
20
تستخدم KINO-2 نظام NVIDIA Isaac OS لتشغيل مهام الإدراك الحسي على KR1. وتقول Bear إن Isaac OS، الذي يتضمن Holoscan SDK 5.0، يربط معالجة بيانات الإدراك باستدلال النماذج على منصة NVIDIA Jetson AGX Thor. كما تذكر الشركة استخدام TensorRT وتقنيات تكميم النماذج لتحسين الاستدلال. 4
وبحسب قياسات Bear، تراجع زمن استدلال نموذج Isaac GR00T من نحو 500 ميلي ثانية إلى نحو 60 ميلي ثانية، فيما انخفض زمن نموذجها الخاص من 72.3 إلى 17.2 ميلي ثانية. هذه أرقام تخص تشغيل النماذج، ولا تعني أن الروبوت ينجز المهمة بأكملها بالسرعة نفسها أو أن دقته تحسنت بالمقدار ذاته. 4
6
وتشير NVIDIA إلى أن Bear تستخدم KINO-2 لإجراء تدريب لاحق على GR00T بما يلائم مهام المستودعات ومعالجة المرتجعات والعمليات الصناعية. 9 لكن المواد المنشورة المتاحة لا تشرح بالتفصيل طريقة دعم KINO-2 للنماذج التأسيسية الخارجية، ولا تحدد مقدار ما تقلّصه المنصة من العمل الهندسي المطلوب لكل مهمة؛ لذلك لا يمكن افتراض هذه القدرات اعتماداً على الوصف العام وحده.
تذكر Bear تعبئة الصناديق في المستودعات مثالاً على الجمع بين المناولة والحركة: إذ يتعلم KR1 التقاط زجاجات ووضعها في صندوق، ضمن أنظمة أوسع تساعد على نقل البضائع عبر سير العمل. وتقول الشركة إن تجارب مع العملاء جارية. 10
20
لكن المواد المنشورة المشار إليها هنا لا تقدم أزمنة تنفيذ للمهمة كاملة، أو دقة المناولة، أو بيانات عن الاعتمادية على المدى الطويل. لذلك، فإن تسريع الاستدلال قد يساعد الروبوت على الاستجابة، لكنه لا يثبت بمفرده أن مهمة مستودع أو معالجة مرتجعات أصبحت أسرع أو أدق أو أكثر موثوقية بمرور الوقت. التقدم المعلن في KINO-2 هو مسار تحويل العروض البشرية إلى مهارات يجري اختبارها ميدانياً؛ أما الحكم على الأداء التجاري فيعتمد على نتائج المهام الواقعية.
Studio Global AI
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
تجمع KINO 2 عروضاً لمهام بشرية، ثم تدرّب النماذج وتحسّنها وتختبر المهارات على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء.
تجمع KINO 2 عروضاً لمهام بشرية، ثم تدرّب النماذج وتحسّنها وتختبر المهارات على KR1 قبل نقلها إلى تجارب لدى العملاء. تقول Bear إن زمن استدلال نموذج Isaac GR00T انخفض من نحو 500 إلى 60 ميلي ثانية، لكن هذه ليست مدة إنجاز مهمة روبوتية كاملة.