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Dalle dimostrazioni umane alle abilità del robot: come funziona KINO-2
KINO 2 usa dimostrazioni di attività per addestrare e perfezionare modelli, verificare le abilità sul robot KR1 e avviarle a progetti pilota con i clienti. Bear Robotics dichiara tempi d’inferenza più brevi per Isaac GR00T e per il proprio modello, ma non ha pubblicato dati completi su velocità, accuratezza o affida...
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Key takeaways
- KINO 2 usa dimostrazioni di attività per addestrare e perfezionare modelli, verificare le abilità sul robot KR1 e avviarle a progetti pilota con i clienti.
- Bear Robotics dichiara tempi d’inferenza più brevi per Isaac GR00T e per il proprio modello, ma non ha pubblicato dati completi su velocità, accuratezza o affidabilità delle attività sul campo.
AI Prompt
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KINO-2 è la piattaforma di Bear Robotics che punta a trasformare le dimostrazioni di un’attività in abilità di manipolazione per KR1, il suo robot umanoide. Annunciata il 21 ottobre 2026 a NVIDIA GTC Berlin, la soluzione mira ad ampliare l’automazione dell’azienda: non solo spostare merci, ma anche prenderle e maneggiarle. 4
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Dalla dimostrazione alla prova sul campo
Il percorso descritto da Bear parte dalla raccolta di dimostrazioni di un’attività. L’azienda usa gli esempi per addestrare e perfezionare i modelli, verifica le abilità risultanti sul KR1 e porta quelle selezionate nei progetti pilota con i clienti. L’obiettivo è collegare la manipolazione degli oggetti ai sistemi di mobilità e gestione dei flussi di lavoro già in uso. 10
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KINO-2 prosegue il lavoro avviato con il programma KINO. Nel 2026 Bear Robotics ha acquisito Kinisi Robotics, acquisendo così il KR1 e il programma originario; la nuova piattaforma estende questo percorso verso l’impiego commerciale. Bear dichiara di avere installato oltre 16.000 robot, in maggioranza robot di servizio, presso più di 5.000 sedi clienti. 10
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Il ruolo delle tecnologie NVIDIA
KINO-2 utilizza NVIDIA Isaac OS come ambiente di esecuzione per la percezione del KR1. Secondo Bear, Isaac OS, che include Holoscan SDK 5.0, collega l’elaborazione percettiva e l’inferenza dei modelli su NVIDIA Jetson AGX Thor. L’azienda afferma inoltre di aver ottimizzato l’inferenza con TensorRT e la quantizzazione dei modelli. 4
Bear riferisce che il tempo d’inferenza di Isaac GR00T è sceso da circa 500 a circa 60 millisecondi. Per il modello sviluppato internamente, il tempo dichiarato è passato da 72,3 a 17,2 millisecondi. Sono misurazioni dell’inferenza dei modelli comunicate dall’azienda: non indicano quanto tempo impieghi il robot a completare un’attività dall’inizio alla fine. 4
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NVIDIA descrive Bear Robotics come utilizzatrice di KINO-2 per il post-addestramento di GR00T in flussi di lavoro legati a magazzini, gestione dei resi e attività industriali. 9 Le informazioni pubblicate non spiegano nel dettaglio il supporto di KINO-2 a modelli fondazionali esterni né quantificano quanto riduca il lavoro di ingegnerizzazione necessario per ogni singola attività: non è quindi possibile dare per scontate queste capacità sulla base della descrizione generale della piattaforma.
Applicazioni e limiti dei dati disponibili
Bear cita l’imballaggio in magazzino come esempio di manipolazione integrata con la mobilità: KR1 può imparare a prendere bottiglie e sistemarle in una cassa, mentre i sistemi più ampi dell’azienda possono occuparsi dello spostamento delle merci nel flusso di lavoro. Sono in corso progetti pilota con i clienti, ma i materiali citati non riportano tempi completi di esecuzione, precisione nella manipolazione o dati di affidabilità a lungo termine. 10
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La distinzione è importante per interpretare i miglioramenti dichiarati. Un’inferenza più rapida può aiutare il robot a reagire, ma non dimostra da sola che un’intera attività di magazzino o di gestione dei resi sia più veloce, precisa o affidabile nel tempo. Il risultato annunciato per KINO-2 è soprattutto il percorso che va dalla dimostrazione al progetto pilota; per valutare le prestazioni in produzione serviranno dati raccolti nelle attività reali.
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KINO 2 usa dimostrazioni di attività per addestrare e perfezionare modelli, verificare le abilità sul robot KR1 e avviarle a progetti pilota con i clienti. Bear Robotics dichiara tempi d’inferenza più brevi per Isaac GR00T e per il proprio modello, ma non ha pubblicato dati completi su velocità, accuratezza o affidabilità delle attività sul campo.