Humanoidy: chińskie 19 000 sztuk przewagi i fabryczna matematyka za nimi

Te liczby IDC pojawiły się 29 września za sprawą TechNode, który powołał się na chiński serwis IT Home. Jeśli dane się utrzymają, Chiny nie są po prostu jednym z graczy na rynku humanoidów. Są tym rynkiem. Ta sama prognoza IDC zakłada, że w 2030 roku światowe dostawy humanoidów przekroczą 750 000 sztuk. To założenie, że obecna krzywa będzie się pięła w górę przez kolejne cztery lata.

Tyle że słowo „fabryka” robi tu dużo pracy. Wysłanie humanoida za bramę zakładu to nie to samo, co postawienie go na linii produkcyjnej. Najnowsze doniesienia pokazują, jak daleko te dwie rzeczy są od siebie.

Hala produkcyjna wciąż w większości niehumanoidalna

Opublikowane 29 września badanie produkcji The Robot Report jasno pokazuje rozmiar luki. W dekadzie kończącej się w 2024 roku liczba instalacji robotów przemysłowych podwoiła się, według Międzynarodowej Federacji 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, podało Association for Advancing Automation. Organizacja zauważyła, że wzrost w sektorach innych niż motoryzacja zrównoważył spowolnienie u producentów samochodów.

W tym badaniu humanoidy są obietnicą, nie pozycją w tabeli. 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 kształty, które dziś naprawdę wykonują pracę.

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

Czujniki siły i momentu to najmniej efektowne wąskie gardło

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

Czujniki momentu siły dają robotom zmysł dotyku. Bez nich, jak ujmuje to ten sam raport, roboty są ślepe na to, jak duży nacisk wywierają podczas pracy. Brooks ma mówić na podstawie trzech lat pracy z firmami humanoidalnymi. Sięgnie też po doświadczenia z czujników siły i momentu w robotyce chirurgicznej, logistycznej i terenowej. Jego deklarowany cel to przyspieszenie produkcji i gotowości do pracy w terenie.

To pożyteczna korekta relacji opartych na liczbie dostaw. Robot, który chwyci karton, nie jest robotem, który chwyci jajko. Różnica siedzi w zestawie czujników, nie w liczniku sztuk.

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

Strona domowa rynku też się rusza. Flourish, startup działający w San Francisco i Paryżu, otworzył sprzedaż Flourish One, jeżdżącego humanoidalnego robota domowego w cenie 3 555 dolarów, pisał 29 września The Robot Report. Firma twierdzi, że pierwsi użytkownicy nauczą go nowych obowiązków w mniej niż 30 minut, używając tylko 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 każde dwupalcowe chwytak ma kamerę umieszczoną na nadgarstku. Robot nie jest wodoodporny, więc w tej generacji nie zmyje naczyń ani nie umyje psa. Nadaje się do porządkowania, wynoszenia śmieci i prostego sprzątania, na przykład przecierania stołu, a nie do precyzyjnego montażu.

Flourish buduje ręcznie pierwszą partię 50 sztuk i chce dostarczyć je przed Bożym Narodzeniem. Żeby obniżyć koszt materiałów, jednostka pracuje na Raspberry Pi. Chmurowe GPU obsługują trenowanie modeli umiejętności i wnioskowanie dla zachowań wyższego poziomu. Do „myślenia” potrzebne jest połączenie sieciowe, a użytkownicy mogą opcjonalnie uruchamiać obciążenia na własnych komputerach. Założyciel Antoine Marcel powiedział The Robot Report, że wstawienie do robota karty NVIDIA GPU natychmiast podwoiłoby koszt. Wyjaśnił, że 1,5 kg wybrano, bo większość domowych zadań nie wymaga dużego udźwigu.

„Ja sprzątam mieszkanie inaczej, niż ty sprzątasz swój dom. Pokażesz mu przez 30 minut, jak podlewać twoje 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 smartfon i porusza nim tak, jakby wykonywał zadanie, a robot powtarza ruch. Marcel nazwał to magiczną częścią produktu, bo nie potrzeba żadnego dodatkowego sprzętu.

Oprogramowanie jest nierówne, a benchmarki to ukrywają

Ograniczenia sprzętu to tylko połowa historii. Badacze z fig.inc opublikowali 29 września raport techniczny. Ocenili w nim modele frontier w automatyzacji sieci oraz w zadaniach fizycznych, w tym manipulacji, montażu, procedurach przemysłowych i prowadzeniu pojazdów. Autorzy nazywają wyniki nierówną wydajnością.

Wniosek jest dosadny: w każdej testowanej parze modeli słabszy model rozwiązał zadania, na których wyższy zawiódł. W zadaniach sieciowych najlepszy model zmieniał się w zależności od strony i od etykiet trudności samego benchmarku. Aktualizacja modelu mogła zostawić średnią prawie bez zmian, choć wiele pojedynczych zadań przechodziło na drugą stronę. Aktualizacja, która podniosła średnią, i tak traciła zadania rozwiązane przez starszy model.

Ta sama nierówność utrzymała się w domenach fizycznych. Modele, które biły Gemini 3.5-Flash w średniej każdej domeny, w niektórych kategoriach zadań wypadały gorzej. Autorzy udostępnili zbiór danych RIDGE z wynikami na poziomie pozycji w pięciu domenach, od VisualWebArena po Bench2Drive, VLABench, IndEgo i Assembly101. Ich argument: średnia z benchmarku ukrywa, jak bardzo sukces różni się zadanie po zadaniu. Ma to znaczenie, gdy decyzje o wdrożeniu 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 doniesienia wskazują w jednym kierunku: rozmowa o humanoidach przenosi się z pokazów na specyfikacje. Udźwig w kilogramach. Godziny pracy. Czy robot potrzebuje połączenia sieciowego, żeby myśleć. Czy zestaw czujników powstrzyma go przed zmiażdżeniem tego, co trzyma.

Chiński udział 77,9% w dostawach pierwszej połowy, o którym pisał TechNode, to prawdziwy 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 badanie produkcji The Robot Report. Ile z tych maszyn będzie wykonywać płatną pracę na hali fabrycznej albo w domu, a nie tylko liczyć się do statystyki instalacji?

RoboBusiness 2026, 20 i 21 października w Santa Clara, zapisze część tego w protokołach. Sesja ForceN to jeden punkt danych. Reszta pokaże się jako wartości zamówień, próby terenowe i w końcu odpowiedź, czy robota za 3 555 dolarów da się nauczyć podlewać rośliny bez nauczania go dwa razy.