Humanoidy: 19 000 sztuk z Chin i fabryczna matematyka, która za tym stoi

Te liczby IDC pojawiły się 29 września za sprawą TechNode, który powołał się na chiński portal IT Home. Jeśli dane się utrzymają, Chiny nie są po prostu uczestnikiem rynku humanoidów, one są tym rynkiem. Ta sama prognoza IDC mówi o ponad 750 000 sztuk dostarczonych na całym świecie w 2030 roku. To założenie, że obecna krzywa będzie się wyginać w górę przez kolejne cztery lata.

Słowo fabryka robi tu jednak dużo pracy. Wysłanie humanoida z budynku to nie to samo, co postawienie go do pracy na linii. Najnowsze źródła z tego dossier pokazują, jak daleko te dwie rzeczy są od siebie.

Hala produkcyjna wciąż jest w większości niehumanoidalna

Ankieta produkcyjna The Robot Report, opublikowana 29 września, pokazuje tę lukę bez owijania w bawełnę. W dekadzie kończącej się w 2024 roku liczba instalacji robotów przemysłowych podwoiła się, podaje Międzynarodowa Federacja Robotyki. W gęstości robotyzacji, czyli liczbie robotów na 10 000 pracowników, prowadzą Korea Południowa, Singapur, Niemcy i Japonia. W pierwszej połowie 2026 roku wartość zamówień na roboty wzrosła o 6,6% rok do roku, podaje Association for Advancing Automation. Organizacja zaznacza, że wzrost w sektorach poza motoryzacją zrównoważył spowolnienie u producentów samochodów.

W tej ankiecie humanoidy są obietnicą, nie pozycją w budżecie. Raport stwierdza, że choć zainteresowanie humanoidami jest duże, dopiero zaczynają one próby komercyjne, a inne formy robotów są już dostępne. Coboty, autonomiczne roboty mobilne i manipulatory mobilne to konstrukcje, które faktycznie wykonują dziś pracę.

Więc nagłówkowa liczba z IDC i obraz z prasy branżowej nie są sprzeczne. Mierzą coś innego: sztuki opuszczające fabrykę i sztuki wykonujące użyteczną pracę w jej wnętrzu.

Czujniki siły i momentu to najmniej efektowna przeszkoda

Jeśli chińska liczba dostaw opisuje podaż, to zaplanowany na RoboBusiness 2026 wykład opisuje problem po stronie popytu. Robert Brooks, założyciel i dyrektor generalny ForceN, przedstawi „A Crash Course in Force & Torque Sensing for Humanoids” 20 października o 14:15 czasu pacyficznego w Santa Clara w Kalifornii, pierwszego dnia dwudniowego wydarzenia, podaje The Robot Report.

Czujniki momentu dają robotom zmysł dotyku. Bez nich, jak ujmuje to ten sam raport, roboty nie widzą, z jaką siłą naciskają podczas pracy. Brooks ma oprzeć się na trzech latach pracy z firmami humanoidalnymi oraz na rozwoju czujników siły i momentu w robotyce chirurgicznej, logistycznej i terenowej. Deklarowany cel to przyspieszenie produkcji i gotowości do pracy w terenie.

To pożyteczna korekta dla materiałów liczących dostawy. Robot, który chwyta pudełko, to nie robot, który chwyta jajko. Różnica siedzi w zestawie czujników, nie w liczbie sztuk.

Domowy robot za 3 555 dolarów i to, co przyznaje jego specyfikacja

Strona domowa rynku też się rusza. Flourish, startup podzielony między San Francisco i Paryż, otworzył sprzedaż Flourish One, jeżdżącego humanoidalnego robota domowego w cenie 3 555 dolarów, podał The Robot Report 29 września. Firma twierdzi, że pierwsi użytkownicy mogą nauczyć go nowych obowiązków w mniej niż 30 minut, używając wyłącznie smartfona.

Specyfikacja jest nietypowo szczera co do ograniczeń. Każde ramię ma udźwig 1,5 kg. Bateria wystarcza na 12 godzin pracy ramion. Na podstawie, blisko podłogi, siedzi mały lidar, a każdy dwupalczasty chwytak ma kamerę zamontowaną na nadgarstku. Robot nie jest wodoodporny, więc w tej generacji nie zrobi naczyń ani nie umyje psa. Nadaje się do porządkowania, wynoszenia śmieci i podstawowego sprzątania, na przykład wytarcia stołu, a nie do precyzyjnego montażu.

Flourish buduje ręcznie pierwszą partię 50 sztuk i ma nadzieję wysłać je przed Bożym Narodzeniem. Żeby utrzymać koszt materiałów na niskim poziomie, urządzenie pracuje na Raspberry Pi, a chmurowe GPU zajmują się trenowaniem modeli umiejętności i wnioskowaniem dla zachowań wyższego rzędu. Do „myślenia” potrzebne jest połączenie z siecią, opcjonalnie użytkownik może uruchomić obciążenie na własnym komputerze. Założyciel Antoine Marcel powiedział The Robot Report, że włożenie do robota układu NVIDIA GPU natychmiast podwoiłoby koszt, a 1,5 kg wybrano, bo większość domowych zadań nie wymaga dużego udźwigu.

„Ja sprzątam mieszkanie inaczej niż ty swój dom. Będziesz przez 30 minut pokazywać mu, jak podlewać rośliny” — powiedział Marcel. „Dotrenujemy do tego model AI... i teraz robot potrafi to robić w twoim domu”.

Metoda nauczania wykorzystuje jednostki pomiaru bezwładności w telefonie. Użytkownik trzyma telefon i porusza nim tak, jakby wykonywał zadanie, a robot naśladuje ruch. Marcel nazwał to magiczną częścią produktu, bo nie trzeba żadnego dodatkowego sprzętu.

Oprogramowanie jest poszarpane, a benchmarki to ukrywają

Ograniczenia sprzętu to tylko połowa historii. Raport techniczny opublikowany 29 września przez badaczy z fig.inc ocenił modele frontier w automatyzacji stron internetowych oraz w zadaniach fizycznych, w tym manipulacji, montażu, procedurach przemysłowych i prowadzeniu pojazdu. Autorzy nazywają wyniki poszarpanymi.

Wniosek jest ostry: w każdej testowanej parze modeli słabszy model rozwiązał zadania, z którymi nie poradził sobie lepszy. W zadaniach internetowych najlepszy model zmieniał się w zależności od strony i od etykiet trudności w samym benchmarku. Aktualizacja modelu mogła zostawić średnią prawie bez zmian, choć wiele pojedynczych zadań się odwróciło. Aktualizacja, która podniosła średnią, i tak traciła zadania, które rozwiązywał starszy model.

Ta sama nierówność utrzymała się w domenach fizycznych. Modele, które pobiły Gemini 3.5-Flash w każdej średniej domenowej, nadal wypadały gorzej w niektórych kategoriach zadań. Autorzy udostępnili zbiór danych o nazwie RIDGE z wynikami na poziomie pojedynczych pozycji w pięciu domenach, od VisualWebArena po Bench2Drive, VLABench, IndEgo i Assembly101. Ich punkt jest taki, że średnia z benchmarku ukrywa, jak bardzo sukces zmienia się z zadania na zadanie. A to ma znaczenie, gdy decyzje wdrożeniowe opierają się na tych liczbach.

Kto czyta sumy dostaw jako wskaźnik możliwości, powinien zapamiętać to zastrzeżenie. Wolumen mówi, ile sztuk opuściło budynek. Nie mówi, jak niezawodnie którakolwiek z nich podleje roślinę.

Co sprawdzi najbliższe dwanaście miesięcy

Najnowsze źródła z dossier wskazują w jednym kierunku: rozmowa o humanoidach przenosi się od pokazów do specyfikacji. Udźwig w kilogramach. Godziny pracy. Czy robot potrzebuje połączenia z siecią, żeby myśleć. Czy zestaw czujników powstrzyma go przed zgnieceniem tego, co trzyma.

Udział Chin w dostawach w pierwszej połowie roku na poziomie 77,9%, podany przez TechNode, to realny i uderzający punkt danych. Prognoza IDC na 2030 rok, 750 000 sztuk, jest projekcją, nie dostawą. Między tymi dwiema liczbami siedzi trudniejsze pytanie, które stawia ankieta produkcyjna The Robot Report: ile z tych maszyn będzie wykonywać płatną pracę na hali fabrycznej albo w domu, zamiast powiększać statystykę instalacji.

RoboBusiness 2026, 20 i 21 października w Santa Clara, część z tego zapisze. Sesja ForceN to jeden punkt danych. Reszta pokaże się w wartości zamówień, próbach terenowych i w końcu w tym, czy robota za 3 555 dolarów da się nauczyć podlewać rośliny bez powtarzania lekcji.