Fabryki robotów humanoidalnych: wąskim gardłem są dane, nie stawy

Najnowszy element infrastruktury fabryk robotów to nie linia produkcyjna, a scena przechwytywania ruchu. 30 września firma inżynierii danych Innodata otworzyła laboratorium badawczo-rozwojowe, które rejestruje ruch w 3D bezpośrednio z ciał ludzi lub maszyn, zamiast wyliczać go z wideo 2D. Pisze o tym The Robot Report.

„Fizyczna AI rośnie szybciej niż jakikolwiek inny segment sztucznej inteligencji, ale każdy zespół robotyczny trafia na tę samą ścianę: danych z rzeczywistych interakcji jest za mało, a te, które istnieją, są drogie i powstają wolno” — powiedział w oświadczeniu cytowanym przez portal prezes Innodaty, Rahul Singhal. Placówka ma też weryfikować dane o osiągach, które roboty generują wewnętrznie.

Dlaczego fabryka nadal potrzebuje człowieka w pętli

Franklin Tanner, wiceprezes Innodaty ds. robotyki i fizycznej AI, powiedział The Robot Report, że fizyczna AI „musi zapracować na swoje tokeny jedna interakcja po drugiej, a każda z nich musi być przemyślana”. Podał przykład robota podnoszącego kubek: chwyt za uchwyt jest zwykle poprawny, ale podniesienie kubka pełnego gorącego płynu za podstawę może poparzyć użytkownika. Ten kontekst, jak mówił, często brakuje nawet w istniejących zbiorach danych. Innodata twierdzi, że jej czujniki rejestrują ruch każdego stawu, a dane zbiera wśród humanoidów, sprzętu teleoperowanego, systemów noszonych, zestawów czujników i chwytaków Universal Manipulator Interface.

Opóźnienie to druga połowa problemu. Także 30 września MindOn opublikowała Mind-1, model fizycznej AI, który według firmy doprowadza wykonywanie zadań przez robota do prędkości człowieka i skraca opóźnienie wnioskowania z 82 ms do 32 ms. Firma przekonuje, że przy prędkości końcówki roboczej 3 m/s opóźnienie 10 ms odpowiada ruchowi około 3 cm, co wystarczy, żeby zepsuć precyzyjny chwyt albo wsunięcie. Wskazuje też na same dane treningowe: duża część dzisiejszych danych o manipulacji pochodzi z teleoperacji, która jest wolniejsza niż naturalny ruch człowieka, więc modele uczą się wolnego tempa razem z zadaniem.

Niezależna ocena sugeruje, że luka nie zamyka się równomiernie. Raport techniczny opublikowany 30 września przez Fig Inc. oceniał modele czołowe, w tym Astra i Opus 5.5, w automatyzacji sieciowej i czterech domenach fizycznych. W każdej badanej parze modeli słabszy model rozwiązał co najmniej jedno zadanie, z którym lepszy sobie nie poradził. Autorzy nazywają taki profil działania „postrzępionym” i udostępnili wyniki na poziomie pojedynczych zadań pod nazwą RIDGE.

„Nie ma po prostu żadnego zamiennika dla bezpośredniego przechwytywania ruchu w 3D” — stwierdził Tanner. „Kiedy model widzenia komputerowego próbuje zrozumieć dwuwymiarową siatkę pikseli, błędy nieuchronnie się wkradają”.

Pieniądze płyną w stronę hali produkcyjnej

Inwestycje idą za tą samą tezą. 30 września paryska Inbolt poinformowała, że pozyskała 11 mln euro w rundzie prowadzonej przez Shift4Good, z udziałem Bridges Climate Transition Partners oraz dotychczasowych inwestorów BNP Paribas Développement i Ora Global, co daje łącznie 30 mln euro. Pisze o tym Tech.eu. Inbolt łączy widzenie 3D z warstwą AI niezależną od sprzętu, która pozwala robotom korygować pętle sterowania w czasie rzeczywistym. Firma twierdzi, że jej oprogramowanie działa na ponad 200 robotach w ponad 100 fabrykach na trzech kontynentach, a wśród klientów ma Boscha, Beko, Flexa, Forda, Stellantis i Toyotę.

Nie każdy komunikat w branży dotyczy inżynierii. Electrek podał 30 września, że KIDZ AI, spółka notowana na Nasdaq, wcześniej znana jako Classover Holdings, wysłała do Tesli „zapytanie zakupowe” dotyczące 500 Robotaxi. Firma odnotowała 480 tys. dolarów przychodu z usług w drugim kwartale 2026 roku, o 34% mniej rok do roku, oraz 2,5 mln dolarów straty kwartalnej. W jej własnym komunikacie zapytanie nie jest wiążącym zamówieniem. Electrek zauważył, że 500 Cybercabów, nawet przy celu Elona Muska „poniżej 30 tys. dolarów”, kosztowałoby około 15 mln dolarów, czyli mniej więcej sześć razy więcej niż wartość rynkowa spółki.

Łańcuch dostaw sprzętu ma własne spory. Electrek poinformował też 30 września, że Linton Crystal Technologies pozwała Zhejiang Jingsheng w federalnym sądzie w Teksasie 22 września w sprawie dwóch amerykańskich patentów obejmujących system podnoszenia i obracania zarodka do wzrostu kryształów. Chińskie doniesienia branżowe mówią, że Jingsheng zdobył w tym roku zamówienie od Tesli o wartości około 3 mld juanów (około 420 mln dolarów) na wyciągarki kryształów, choć Tesla nie jest stroną pozwu i ani Tesla, ani Jingsheng nie potwierdziły zamówienia. 24 września Jingsheng powiedział inwestorom, że jego produkty wykorzystują „rozwiązania techniczne całkowicie odmienne” od tych z patentów.

Dla producentów poza rynkiem przemysłowym ograniczenie jest bardziej przyziemne. Na Hackster.io założyciel Petoi, Rongzhong Li, napisał 30 września, że firma wysłała ponad 30 tys. robotów czworonożnych od kampanii Nybble w 2018 roku, i opisał wyprowadzenie wzoru, który zestawia wykonalność produktu z jego aktywnymi stopniami swobody. Jego obecny produkt, Quaddle, startuje od 99 dolarów na Kickstarterze.

Arrowfly, spółka matka The Robot Report, wykorzystała ten sam dzień, żeby uruchomić AI for Engineers, platformę publicystyczną i eventową wspieraną przez ponad 20 marek inżynierskich. Jej flagowa konferencja zaplanowana jest na 20 do 22 września 2027 roku w Henderson w Nevadzie, z przewidywaną liczbą 700 uczestników.