Después de años desarrollando robots humanoides capaces de correr, bailar y hacer volteretas hacia atrás, las empresas chinas de robótica están centrando su atención en el software que podría hacer que esas máquinas resulten útiles en una gama más amplia de trabajos. El campo, conocido como IA incorporada, busca ayudar a los robots a comprender su entorno, aprender nuevas tareas y adaptarse sin ser programados para cada acción individual.

Las empresas chinas de IA incorporada recaudaron 93.500 millones de yuanes (13.000 millones de dólares) mediante 322 operaciones durante el primer semestre de 2026, cinco veces la cantidad recaudada en el mismo periodo del año anterior, según la firma de investigación ITjuzi. La inversión fluye cada vez más hacia desarrolladores especializados en inteligencia robótica, además de los fabricantes de hardware consolidados.

El cambio refleja la creciente presión sobre los fabricantes de robots para encontrar valor más allá de las máquinas físicas, mientras la competencia reduce los precios del hardware. Dermot McGrath, fundador de la consultora tecnológica de Shanghái ZenGen Labs, afirmó que las empresas creen cada vez más que los beneficios procederán del “cerebro” del robot y no de su hardware.

La competencia también está pasando a formar parte de la rivalidad tecnológica más amplia entre Estados Unidos y China. Las empresas estadounidenses tienen ventaja en algunos sistemas avanzados de IA robótica, mientras que los desarrolladores chinos dependen de su experiencia manufacturera y de su acceso a datos industriales del mundo real. El país que combine con mayor eficacia la IA y las máquinas podría obtener una ventaja en la automatización de fábricas y operaciones logísticas.

Startups estadounidenses como Physical Intelligence, Skild AI y Generalist están desarrollando sistemas destinados a enseñar a los robots múltiples habilidades sin un reentrenamiento exhaustivo. Generalist afirma que su modelo GEN-1.5 completó aproximadamente el 60% de tareas sencillas después de observar demostraciones de entre tres y 12 segundos. La china X Square ha informado de que los robots pueden aprender habilidades de manipulación a partir de un único vídeo humano sin reentrenar el modelo para cada tarea.

Los especialistas chinos X Square, Galaxea y Spirit AI han alcanzado cada uno valoraciones de aproximadamente 3.000 millones de dólares, según declaraciones de las empresas. Los fabricantes consolidados también están aumentando sus inversiones. UBTech anunció un puesto de científico jefe encargado de supervisar el desarrollo de modelos de IA, con una remuneración de hasta 124 millones de yuanes (18 millones de dólares), incluidas acciones y prestaciones. Unitree cuenta con unos 30 investigadores que trabajan en IA diseñada para predecir cómo se comportan los objetos, según una persona informada por la empresa.

Entrenar robots requiere datos distintos de los necesarios para entrenar chatbots. En lugar de aprender principalmente de textos de internet, los robots necesitan ejemplos de interacciones físicas, como agarrar objetos, manipular cables flexibles y desplazarse por lugares de trabajo. Las empresas chinas están recopilando esta información mediante demostraciones humanas, sensores portátiles, simulaciones informáticas y combinaciones de estos métodos.

Spirit AI ha contratado a unas 1.000 personas para registrar actividades cotidianas e industriales, afirmó su cofundador Gao Yang. ACE Robotics utiliza sensores portátiles para capturar los movimientos y las fuerzas de agarre de los trabajadores en tiendas y hoteles. Robbyant, la unidad robótica de Ant Group, afirmó que entrenó un modelo con 160.000 horas de material, incluidas 50.000 horas de movimientos robóticos guiados por humanos, y utilizó datos de 20 configuraciones robóticas fabricadas por 17 marcas.

DexForce utiliza entornos generados por ordenador para entrenar robots. La empresa afirmó que algunas tareas industriales pueden prepararse para su implementación en un plazo de entre seis y ocho horas, con tasas de éxito superiores al 99,9% en operaciones de precisión especificadas. Sin embargo, los entornos simulados no pueden reproducir plenamente las interacciones físicas, según Jerry Wang, de Manycore Tech.

Los desarrolladores chinos también afrontan limitaciones que podrían ralentizar el progreso. Los controles estadounidenses a la exportación han limitado el acceso a chips avanzados de Nvidia, mientras que las preocupaciones por las valoraciones infladas y la saturación del sector han dificultado la financiación mediante salidas a bolsa. Zhu Mingxuan, quien dirige el desarrollo de la IA robótica Aether de JoyIn Technology, afirmó que la escasez de chips avanzados podría convertirse en un problema grave a medida que los sistemas robóticos sean más capaces.

Las empresas están comprobando si sus sistemas pueden ayudar a los robots a resolver problemas desconocidos. Zhu describió un experimento en el que un robot fracasaba repetidamente al intentar colocar unos auriculares en un armario que quedaba fuera de su alcance. Después de que los ingenieros le mostraran vídeos de personas realizando la tarea, el robot empujó una caja hacia el armario e intentó subirse a ella.

Algunos sistemas ya se utilizan en entornos industriales y comerciales controlados. CATL afirmó que los robots de Spirit AI conectan cables flexibles durante las pruebas de paquetes de baterías en su planta de Zhongzhou, con una tasa de éxito de inserción superior al 99%. Robbyant afirmó que sus robots procesan pedidos en dos farmacias de Shanghái, mientras el personal comprueba los medicamentos antes de enviarlos.

El objetivo más amplio es crear un software que pueda aprender nuevos trabajos sin una adaptación exhaustiva y funcionar de forma fiable con distintos clientes y lugares de trabajo. Las empresas chinas intentan reducir sus necesidades informáticas mediante modelos más eficientes, datos sintéticos y simulaciones, mientras fabricantes nacionales de chips como Huawei desarrollan alternativas al hardware de Nvidia. Sigue sin estar claro hasta qué punto estos esfuerzos pueden compensar la escasez de chips.

Wang Xingxing, fundador de Unitree, ha sugerido que la robótica podría experimentar un importante salto de capacidad si los futuros modelos de IA pueden realizar una amplia gama de tareas desconocidas. Afirmó que consideraría alcanzado ese punto cuando los robots pudieran completar el 80% de las tareas en el 80% de los entornos desconocidos a partir de instrucciones habladas.

El consultor de robótica Georg Stieler advirtió que las demostraciones impresionantes no indicarían necesariamente que la tecnología esté preparada para una implementación comercial generalizada. Los robots podrían encargarse pronto de una amplia selección de tareas desconocidas en demostraciones, afirmó, pero un desempeño fiable para los clientes aún podría tardar años.

Fuentes: Investing.com News.