China investeşte masiv în dezvoltarea inteligenţei roboţilor umanoizi

După ani în care au dezvoltat roboţi umanoizi capabili să alerge, să danseze sau să execute salturi acrobatice, companiile chineze îşi concentrează acum investiţiile asupra unei provocări mult mai complexe: dezvoltarea inteligenţei artificiale care să permită acestor maşini să îndeplinească o gamă cât mai largă de activităţi practice, potrivit Reuters.

Această schimbare de strategie a declanşat un val de investiţii în domeniul inteligenţei artificiale încorporate (embodied AI), o ramură tehnologică dedicată dezvoltării sistemelor software prin care roboţii pot înţelege mediul înconjurător, pot învăţa activităţi necunoscute şi se pot adapta unor situaţii noi, fără să fie necesară programarea lor individuală pentru fiecare operaţiune.

Companiile chineze specializate în acest domeniu au atras finanţări de 93,5 miliarde de yuani, echivalentul a aproximativ 13 miliarde de dolari, în cadrul a 322 de tranzacţii realizate în prima jumătate a anului 2026, potrivit firmei de cercetare ITjuzi. Valoarea investiţiilor este de cinci ori mai mare decât cea înregistrată în perioada similară a anului precedent, iar capitalul începe să se îndrepte tot mai mult către dezvoltatorii de inteligenţă artificială pentru roboţi, nu doar către producătorii de echipamente.

Pe măsură ce concurenţa determină scăderea preţurilor componentelor şi echipamentelor, producătorii au ajuns la concluzia că principalele oportunităţi de profit nu se mai află în hardware, ci în sistemele de inteligenţă artificială care controlează roboţii, a explicat Dermot McGrath, fondatorul companiei de consultanţă tehnologică ZenGen Labs, cu sediul la Shanghai.

Dezvoltarea acestui sector deschide un nou capitol al rivalităţii tehnologice dintre Statele Unite şi China. Companiile americane deţin un avantaj în anumite sisteme avansate de inteligenţă artificială pentru robotică, în timp ce dezvoltatorii chinezi încearcă să compenseze diferenţele prin capacităţile extinse de producţie şi accesul la volume importante de date obţinute din activităţi desfăşurate în condiţii reale.

Această perspectivă reiese din interviurile realizate de Reuters cu fondatori şi directori ai cinci companii chineze de robotică, precum şi cu analişti ai industriei.

Ţara care va reuşi să combine cel mai eficient inteligenţa artificială cu sistemele robotizate ar putea obţine un avantaj decisiv în automatizarea fabricilor şi a operaţiunilor logistice, cu implicaţii majore asupra productivităţii industriale şi asupra pieţei mondiale a tehnologiilor robotice.

Gao Yang, cofondator al companiei Spirit AI, consideră că inteligenţa artificială reprezintă în prezent principala vulnerabilitate a sistemelor robotice, fiind componenta cel mai puţin dezvoltată în raport cu restul tehnologiilor utilizate.

• Competiţia pentru dezvoltarea inteligenţei robotice se intensifică

În Statele Unite, companii precum Physical Intelligence, Skild AI şi Generalist dezvoltă sisteme software capabile să înveţe roboţii să execute activităţi diferite, fără a necesita procese îndelungate de reantrenare.

Generalist susţine că modelul său GEN-1.5 a reuşit să finalizeze aproximativ 60% dintre sarcinile simple după vizionarea unei demonstraţii cu o durată cuprinsă între trei şi 12 secunde.

În China, compania X Square a publicat cercetări care arată că roboţii pot dobândi abilităţi de manipulare a obiectelor prin analizarea unei singure înregistrări video cu o persoană care execută activitatea respectivă, fără reantrenarea modelului pentru fiecare sarcină.

Consultantul în robotică Georg Stieler apreciază că laboratoarele americane de vârf stabilesc standarde tehnologice dificile, în special în privinţa vitezei cu care roboţii pot învăţa şi reutiliza abilităţi. Cu toate acestea, specialistul consideră că cele mai performante startup-uri chineze reprezintă concurenţi credibili pentru dezvoltatorii americani.

Companiile din Statele Unite beneficiază de cercetări avansate în inteligenţă artificială şi de un acces mai bun la cipuri de înaltă performanţă, însă firmele chineze au avantajul colaborării directe cu producătorii de roboţi şi cu clienţii industriali, ceea ce le permite să testeze şi să îmbunătăţească sistemele în condiţii reale de utilizare.

Startup-urile chineze X Square, Galaxea şi Spirit AI au ajuns fiecare la evaluări de aproximativ trei miliarde de dolari, potrivit informaţiilor comunicate de companii.

Yang Qian, cofondator şi director operaţional al X Square, a explicat că obiectivul companiei este trecerea de la roboţii controlaţi prin instrucţiuni de programare la sisteme capabile să acţioneze pe baza unei forme de raţionament practic, asemănătoare bunului-simţ uman.

Şi producătorii consacraţi investesc în această direcţie.

UBTech, companie listată la Bursa din Hong Kong, a publicat un anunţ de recrutare pentru un cercetător-şef care să coordoneze dezvoltarea modelelor de inteligenţă artificială, oferind un pachet de remuneraţie care poate ajunge la 124 de milioane de yuani, echivalentul a aproximativ 18 milioane de dolari, incluzând participaţii la capital şi alte beneficii.

Unitree, companie cu sediul în Hangzhou şi unul dintre cei mai mari producători mondiali de roboţi umanoizi după numărul de unităţi livrate, are aproximativ 30 de cercetători care dezvoltă sisteme de inteligenţă artificială capabile să anticipeze comportamentul obiectelor, potrivit unei persoane informate despre activităţile companiei.

Unitree nu a răspuns solicitării Reuters de a comenta aceste informaţii.

• Datele de antrenare, noua resursă strategică a industriei robotice

Una dintre cele mai mari provocări pentru dezvoltatorii de inteligenţă artificială destinată roboţilor este obţinerea datelor necesare antrenării modelelor.

Spre deosebire de chatboturi, care pot învăţa din cantităţi uriaşe de texte disponibile pe internet, roboţii au nevoie de informaţii despre interacţiunile fizice cu mediul, de la prinderea şi manipularea obiectelor până la manevrarea cablurilor flexibile.

Companiile chineze utilizează strategii diferite pentru colectarea acestor informaţii. Unele angajează persoane care demonstrează activităţile pe care roboţii trebuie să le înveţe, altele folosesc simulări computerizate, iar o parte combină cele două metode.

Sectorul rămâne puternic fragmentat, fără ca o singură companie să se fi impus drept lider incontestabil.

Spirit AI a angajat aproximativ 1.000 de persoane pentru a înregistra activităţi cotidiene şi operaţiuni industriale, potrivit cofondatorului Gao Yang.

ACE Robotics utilizează senzori purtabili pentru a colecta informaţii despre mişcările angajaţilor şi forţele exercitate atunci când aceştia manipulează obiecte în magazine şi hoteluri.

Robbyant, divizia de robotică a grupului Ant, a anunţat că a antrenat un model de inteligenţă artificială folosind 160.000 de ore de materiale, dintre care 50.000 de ore reprezintă mişcări ale roboţilor ghidate de oameni.

Compania a antrenat, de asemenea, sistemul software pe 20 de configuraţii robotice provenite de la 17 mărci diferite, urmărind dezvoltarea unei inteligenţe artificiale care să poată fi utilizată pe mai multe tipuri de echipamente.

O abordare diferită este promovată de DexForce, care foloseşte medii generate pe calculator pentru antrenarea roboţilor.

Nicole Yang, directorul operaţional al companiei, susţine că anumite activităţi industriale pot fi pregătite pentru implementare în numai şase până la opt ore, iar ratele de succes depăşesc 99,9% în cazul unor operaţiuni de precizie bine definite.

Simulările au însă limite importante, deoarece nu pot reproduce perfect toate interacţiunile fizice din lumea reală, avertizează Jerry Wang, reprezentant al companiei Manycore Tech, specializată în inteligenţă spaţială şi dezvoltarea mediilor virtuale pentru antrenarea modelelor AI.

Yang Qian, de la X Square, consideră că valoarea informaţiilor utilizate pentru antrenare depinde în primul rând de calitatea acestora, nu de diversitatea sau de volumul lor.

Companiile chineze se confruntă şi cu alte dificultăţi, printre care accesul limitat la cipurile avansate Nvidia, ca urmare a restricţiilor americane la export, şi reducerea oportunităţilor de finanţare prin oferte publice iniţiale, pe fondul preocupărilor autorităţilor de reglementare privind evaluările excesive şi aglomerarea pieţei.

Zhu Mingxuan, responsabilă de dezvoltarea sistemului de inteligenţă artificială Aether al companiei JoyIn Technology, avertizează că deficitul de procesoare performante ar putea deveni o problemă majoră pentru industria chineză a inteligenţei artificiale încorporate, pe măsură ce roboţii vor dobândi capacităţi tot mai avansate.

• De la experimente la utilizarea roboţilor în activităţi industriale

JoyIn şi alţi dezvoltatori chinezi testează deja capacitatea sistemelor de inteligenţă artificială de a rezolva probleme necunoscute, fără instrucţiuni detaliate pentru fiecare situaţie.

Zhu Mingxuan a descris un experiment în care un robot a încercat în mod repetat, fără succes, să aşeze o pereche de căşti într-un dulap aflat dincolo de raza sa de acţiune.

Ulterior, inginerii i-au prezentat înregistrări video în care persoane rezolvau aceeaşi problemă. După analizarea imaginilor, robotul a împins o cutie spre dulap şi a încercat să se urce pe aceasta pentru a ajunge la destinaţie.

Potrivit cercetătoarei, fiecare încercare a presupus explorarea unui comportament diferit, demonstrând capacitatea sistemului de a identifica soluţii alternative.

În aplicaţiile industriale reale, însă, companiile nu îşi pot permite acelaşi nivel de experimentare, deoarece operaţiunile trebuie executate cu precizie şi predictibilitate.

Producătorul chinez de baterii CATL a anunţat că utilizează roboţi dezvoltaţi de Spirit AI pentru conectarea cablurilor flexibile în timpul testării pachetelor de baterii la fabrica sa din Zhongzhou. Compania raportează o rată de succes de peste 99% în operaţiunile de inserare.

Robbyant susţine, la rândul său, că roboţii săi procesează comenzi în două farmacii din Shanghai, medicamentele fiind verificate de angajaţi înainte de expediere.

Obiectivul pe termen lung al industriei rămâne însă dezvoltarea unor sisteme software capabile să înveţe activităţi complet noi, fără modificări şi adaptări extinse.

Succesul acestor tehnologii va depinde de capacitatea aceluiaşi model de inteligenţă artificială de a funcţiona eficient în medii diferite, pentru clienţi cu cerinţe distincte.

Acest lucru presupune antrenarea unor modele tot mai performante, ceea ce va creşte necesarul de putere de calcul şi, implicit, dependenţa de procesoare avansate.

Pentru a reduce această vulnerabilitate, companiile chineze încearcă să dezvolte modele mai eficiente, să utilizeze date sintetice şi să extindă antrenarea prin simulări computerizate.

În paralel, producătorii locali de semiconductori, inclusiv Huawei, lucrează la alternative pentru echipamentele Nvidia.

Rămâne însă incert în ce măsură aceste soluţii vor putea compensa deficitul de cipuri performante provocat de restricţiile americane.

• Fondatorul Unitree anticipează un posibil ”moment ChatGPT” pentru industria robotică

Wang Xingxing, fondatorul Unitree, a declarat luna trecută că firma sa a testat modelul GPT-6 al OpenAI pe roboţi, obţinând rezultate încurajatoare.

Antreprenorul chinez consideră că o eventuală lansare a GPT-7 anul viitor ar putea produce în industria robotică un salt tehnologic comparabil cu impactul lansării ChatGPT în 2022, moment care a transformat inteligenţa artificială generativă într-o tehnologie utilizată pe scară largă de consumatori şi companii.

Wang a explicat că un asemenea prag ar fi atins atunci când roboţii vor putea executa 80% dintre sarcinile solicitate, în 80% dintre mediile necunoscute, exclusiv pe baza instrucţiunilor verbale.

Totuşi, consultantul Georg Stieler avertizează că obţinerea unor rezultate spectaculoase în demonstraţiile tehnologice nu înseamnă automat că roboţii sunt pregătiţi pentru utilizarea comercială la scară largă.

Potrivit acestuia, scenariile optimiste ar putea deveni realitate relativ curând dacă obiectivul este demonstrarea capacităţii unui model de a executa numeroase activităţi necunoscute în condiţii experimentale.

În schimb, transformarea acestor performanţe în sisteme fiabile, pe care clienţii industriali să se poată baza permanent, ar putea necesita încă mai mulţi ani, nu doar câteva luni.