Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Humanoidy w fabrykach: co realnie działa, a co to tylko demo

Liczba robotów w fabrykach osiągnęła rekordowe 5 000 000 sztuk w 2025 roku, podała IFR 27 września. Tymczasem najnowszy eksperyment z humanoidami, HomeBody od Stanfordu i Caltech, opublikowany 28 września, wpasował model GPT Astra bezpośrednio w ciało robota.

TechnologiaWyjaśnienieMarta ZielińskaOpublikowano: 28 września 20267 min czytaniaŹródła 9
Humanoidy w fabrykach: co realnie działa, a co to tylko demo

Dwie liczby ramują obecną historię humanoidów w fabrykach. Żadna nie pochodzi od firmy zajmującej się humanoidami.

Pierwsza to 5 000 000, czyli globalny operacyjny park robotów przemysłowych w 2025 roku, wzrost o 9% rok do roku według Międzynarodowej Federacji Robotyki. IFR opublikowała tę liczbę 27 września. W ciągu roku na świecie zainstalowano ponad 600 000 nowych sztuk, co stanowi skok o 11%. Druga to 20 000 RMB, około 2 900 dolarów, odszkodowanie, które sąd w Wuhan przyznał w sprawie o naruszenie praw autorskich dotyczącej wygenerowanego przez AI krótkiego dramatu, jak donosił The Decoder 28 września. Jedna liczba opisuje branżę, która już wysyła towary w skali. Druga opisuje, jak młoda jest wciąż prawnicza i techniczna infrastruktura wokół maszyn napędzanych przez AI.

Humanoidy niezręcznie mieszczą się między tymi dwoma światami.

Co realnie działa dziś

Najbardziej wyraźne wdrożenie humanoidów nie znajduje się w zakładzie motoryzacyjnym. To magazyn w okolicach Atlanty, należący do GXO Logistics, gdzie Agility Robotics z Oregonu po raz pierwszy wdrożyło swoje roboty Digit do pracy, według Ars Technica. To komercyjne wdrożenie, a nie pilot wideo. Agility przygotowuje się również do wejścia na giełdę poprzez SPAC z Churchill Capital Corp. XI. Wycena w tej transakcji wynosi 2 500 000 000 dolarów, a oczekuje się, że przyniesie ponad 620 000 000 dolarów przychodu brutto, jak raportował The Robot Report 25 września.

Finanse opublikowane w dokumentacji S-4 są mniej korzystne niż wycena: 1 800 000 dolarów przychodu w 2025 roku w stosunku do straty operacyjnej wynoszącej 140 000 000 dolarów. Agility twierdzi, że posiada więcej niż 300 000 000 dolarów wieloletnich zamówień na Dita v5 od jednego klienta, do realizacji w nadchodzących latach. Ta zaległość pokazuje, że popyt istnieje. Drobny rozpoznany przychód pokazuje, jak wczesnym etapem jest skalowanie. To najbardziej konkretna ujawniona informacja finansowa od jakiegokolwiek dewelopera humanoidów w tej relacji.

Agility rozważa również inne formy konstrukcyjne. CEO Jonathan Hurst powiedział The Robot Report, że firma „badza szereg projektów robotów i form czyności, w tym koła”, po tym jak w filmie startowym Digit 5 pojawił się robot na kołach. Zapytany, czy oznacza to Digit na kołach, czy nową maszynę, Hurst odpowiedział: „Za wcześnie, aby powiedzieć!”. Nie ma harmonogramu dla produktu na kołach.

Linia Tesli i jej ręce

Najgłośniejsza roszczeniowość fabryki humanoidów należy do Tesli, a raportowanie wokół tego jest najbardziej sporne. Ars Technica, powołując się na śledztwo The Information opublikowane 26 września, opisuje fabrykę w Fremont, która w maju 2026 roku zaprzestała produkcji sedana Model S i SUV-a Model X, przenosząc pracowników linii i inżynierów na Optimusa. Produkcja rzekomo sięgnęła setek robotów tygodniowo, przy celu ponad 1 000 tygodniowo do końca 2026 roku.

Butelki są fizyczne. Ręce i przedramiona Optimusa łącznie zawierają ponad 100 małych komponentów, w tym śruby, które pracownicy składają ręcznie, według The Information. Nowo zbudowane roboty wymagają natychmiastowych napraw; sensory dotyku okazały się wystarczająco zawodne, aby Tesla opracowała wymienną, rękawiczkowatą warstwę sensoryczną zamiast wymiany całych rąk. Jedno źródło opisało roboty jako wymagające programowania do konkretnych zadań w kontrolowanych środowiskach. Tesla nie zakwestionowała tego opisu w tej relacji.

„Badzamy szereg projektów robotów i form czyności, w tym koła, aby sprostać różnym środowiskom operacyjnym i potrzebom klientów.” Jonathan Hurst, CEO Agility Robotics, dla The Robot Report

Istnieje aspekt pracy, który wykreowała sama metoda zbierania danych Tesli. Pracownicy w Teksasie i Kalifornii nosili kombinezony rejestrujące ich ruchy, aby zasilić modele uczenia się przez naśladowanie. The Information donosił, że niektórzy skarżyli się, ponieważ wiedzieli, że roboty są projektowane tak, aby ostatecznie ich zastąpić. Tesla przeniosła tę pracę do dedykowanych zespołów i ustawiła ośrodki szkoleniowe. Toyota, działająca według zupełnie innego scenariusza, ma pracowników uczących swoich humanoidalnych robotów ELEY na kołach za pomocą przyrządów w kształcie palców. Wiceprezes wykonawczy Hiroki Nakajima powiedział Nikkei Asia, że celem jest „świat, w którym roboty współistnieją z ludźmi, a nie ich zastępują”.

Plan Toyoty jest duży i datowany: od 2028 roku grupa zamierza inwestować 6 420 000 000 dolarów rocznie w modernizację fabryk, z 150 000 robotów we własnych zakładach i kolejnymi 250 000 w obiektach grupy, według Nikkei Asia za pośrednictwem Ars Technica. Hyundai planuje wdrożenie do 25 000 robotów Boston Dynamics Atlas w ciągu najbliższych kilku lat, z rozpoczęciem wdrożenia w 2028 roku. Boston Dynamics otworzyła ośrodek szkoleniowy w metaplanicie Hyundaia w Georgii 21 września.

Warstwa badawcza też się porusza

Najnowszy element w tej relacji to demo badawcze, a nie produkt. Badacze ze Stanfordu i Caltech zbudowali HomeBody, system, który pozwala humanoidowi Unitree G1 bezpośrednio uruchamiać GPT Astra, bez typowej wytrenowanej warstwy wizyjno-językowo-akcyjnej pomiędzy nimi, według The Decoder i heise online, publikujących odpowiednio 28 i 27 września. Robot eksploruje nieznane mu kuchnię, buduje cyfrowego bliźniaka w Isaac Sim od Nvidia, zachowuje pamięć przestrzenną obiektów, których już nie widzi, a potem sprząta: kawę na wyspę kuchenną, mleko i kartony z pomarańczami do kosza.

Zdobył również leki z szuflady. Zespół mówi, że nie było potrzebnych danych treningowych specyficznych dla środowiska ani dodatkowego uczenia polityki. Ograniczenia są ciekawą częścią: opóźnienia, przegrzewanie się serwopalców i wysokie koszty obliczeniowe, według The Decoder. Materiał heise zauważa, że wideo demo działa częściowo z prędkością 50x, a proces wciąż jest boleśnie powolny. Kod jest na GitHubie.

Po stronie przemysłowej liczby IFR pokazują, gdzie faktycznie jest wolumen. Chiny zainstalowały 354 000 robotów przemysłowych w 2025 roku, wzrost o 20% rok do roku, i odpowiadają za 59% globalnych wdrożeń. Chińscy dostawcy zdobyli 55% udziału krajowego, spadek z 57% w 2024 roku. Stany Zjednoczone wyprzedziły Japonię, stając się drugim co do wielkości rynkiem, instalując prawie 38 500 sztuk, wzrost o 12%. Japonia spadła o 19% do 36 219 sztuk. Indie wzrosły o 15% do prawie 10 500 sztuk, z średnioroczną stopą wzrostu 27% w latach 2020–2025.

Europa to wolna strona księgi. Niemcy, największy europejski rynek z udziałem 41% w instalacjach w UE, spadły o 8% do mniej niż 25 000 sztuk. Włochy spadły o 11% do około 7 800, Francja o 8% do prawie 4 500, Hiszpania o 15% do około 4 300. IFR prognozuje wzrost globalnych instalacji o 9% do 655 000 sztuk w 2026 roku i osiągnięcie 806 000 do 2029 roku.

Mniejsze stawki kształtują się wokół tej samej tezy. O-ID z Tokio, założone w 2025 roku przez norweskiego CEO Stiana Jakobsena i holenderskiego CTO Simona Gormuzova, pozyskało 1 200 000 dolarów finansowania pre-seed prowadzonego przez chicagowskie TAWANI Ventures, z udziałem Hustle Fund, Techstars i inwestorów aniołowych, jak donosił Tech.eu 24 września. O-ID buduje modułowego humanida dla produkcji i logistyki, z planowanymi pilotami fabrycznymi na 2027 rok. Ich propozycja to naprawialność: sensory pokładowe monitorują zużycie komponentów, aby część mogła zostać wysłana, zanim robot padnie. To na tle, w którym godzina przestoju w dużej fabryce motoryzacyjnej kosztuje 2 300 000 dolarów.

Gdzie stoi argument bezpieczeństwa

Konwersacja regulacyjna i bezpieczeństwa nie nadążyła za żadnym z tych elementów. Piszac w The Robot Report 27 września, Rinaldo Brutoco zauważa, że tylko jedna jednostka biznesowa, Advanced Robotic Technologies Inc., przyjęła pierwsze prawo Asimova jako zasadę oprogramowania. Cytuje post Dario Amodei z 12 września „We Must Pace the Frontier”, wzywający do wolniejszego rozwoju frontier i agentic AI, oraz oświadczenie podpisane przez ponad 2 500 ekonomistów i technologów, wzywające do natychmiastowego działania w planowaniu przejścia. Jensen Huang z Nvidia jest opisany jako nazywający obawy o zagrożenie przesadzone. Ta relacja nie oferuje rozwiązania, tylko niezgodność.

Ta niezgodność jest uczciwym stanem historii humanoidów w fabrykach. Roboty przemysłowe przekroczyły 5 000 000 sztuk, ponieważ przez lata niezawodnie robią jedną rzecz. Humanoidy są pchane do tych samych budynków z setkami części w rękach, niepublikowanymi celami produkcyjnymi i przychodem mierzonym w jednocyfrowych milionach. Luka między nimi to właściwy beat reportowy.

Komentarze 0

Źródła

9
  1. 01Five Million Robots now Operate in Factories Globally - International Federation of RoboticsEN
  2. 02Agility Robotics, maker of Digit humanoid, exploring wheeled robotsEN
  3. 03Tesla workers balk at training Optimus humanoid robots as replacementsEN
  4. 04Toyota orders workers to train humanoid robots but says humans won't be replacedEN
  5. 05Researchers plug GPT-6 Astra directly into a robot and let it clean up an unfamiliar kitchenEN
  6. 06GPT Astra mit Roboterkörper räumt selbstständig Küche aufDE
  7. 07Europeans in Japan raise $1.2M to put modular humanoid robots to workEN
  8. 08A Wuhan court just made AI production costs a legal factor in copyright infringement casesEN
  9. 09Asimov's laws are not enough to keep robotics and AI safeEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.