Dopo anni trascorsi a sviluppare robot umanoidi capaci di correre, ballare ed eseguire salti mortali all’indietro, le aziende cinesi di robotica stanno spostando l’attenzione verso il software che potrebbe rendere queste macchine utili in una gamma più ampia di impieghi. Il settore, noto come IA incarnata, mira ad aiutare i robot a comprendere l’ambiente circostante, apprendere nuovi compiti e adattarsi senza essere programmati per ogni singola azione.

Le aziende cinesi di IA incarnata hanno raccolto 93,5 miliardi di yuan (13 miliardi di dollari) attraverso 322 operazioni durante la prima metà del 2026, una cifra cinque volte superiore a quella raccolta nello stesso periodo dell’anno precedente, secondo la società di ricerca ITjuzi. Gli investimenti confluiscono sempre più verso sviluppatori specializzati nell’intelligenza robotica, oltre che verso produttori di hardware affermati.

Il cambiamento riflette la crescente pressione sui produttori di robot affinché trovino valore oltre le macchine fisiche, mentre la concorrenza spinge al ribasso i prezzi dell’hardware. Dermot McGrath, fondatore della società di consulenza tecnologica di Shanghai ZenGen Labs, ha affermato che le aziende ritengono sempre più che i profitti arriveranno dal “cervello” del robot più che dal suo hardware.

La competizione sta inoltre diventando parte della più ampia rivalità tecnologica tra Stati Uniti e Cina. Le aziende statunitensi godono di un vantaggio in alcuni sistemi avanzati di IA robotica, mentre gli sviluppatori cinesi fanno affidamento sulle competenze manifatturiere e sull’accesso a dati industriali del mondo reale. Il Paese che riuscirà a combinare nel modo più efficace l’IA con le macchine potrebbe ottenere un vantaggio nell’automazione delle fabbriche e della logistica.

Startup statunitensi come Physical Intelligence, Skild AI e Generalist stanno costruendo sistemi destinati a insegnare ai robot molteplici abilità senza un addestramento esteso. Generalist afferma che il suo modello GEN-1.5 ha completato circa il 60% dei compiti semplici dopo aver osservato dimostrazioni della durata compresa tra tre e 12 secondi. La cinese X Square ha riferito che i robot possono apprendere capacità di manipolazione da un singolo video umano senza riaddestrare il modello per ogni compito.

Gli specialisti cinesi, tra cui X Square, Galaxea e Spirit AI, hanno raggiunto ciascuno valutazioni di circa 3 miliardi di dollari, secondo quanto comunicato dalle aziende. Anche i produttori affermati stanno aumentando i loro investimenti. UBTech ha pubblicizzato una posizione di direttore scientifico responsabile dello sviluppo di modelli di IA, con una remunerazione fino a 124 milioni di yuan (18 milioni di dollari), inclusi azioni e benefit. Unitree ha circa 30 ricercatori che lavorano sull’IA progettata per prevedere il comportamento degli oggetti, secondo una persona informata dall’azienda.

L’addestramento dei robot richiede dati diversi da quelli necessari per addestrare i chatbot. Invece di apprendere principalmente dal testo presente su internet, i robot hanno bisogno di esempi di interazioni fisiche, come afferrare oggetti, maneggiare cavi flessibili e muoversi negli ambienti di lavoro. Le aziende cinesi stanno raccogliendo queste informazioni attraverso dimostrazioni umane, sensori indossabili, simulazioni al computer e combinazioni di questi metodi.

Spirit AI ha assunto circa 1.000 persone per registrare attività quotidiane e industriali, ha dichiarato il cofondatore Gao Yang. ACE Robotics utilizza sensori indossabili per acquisire i movimenti e le forze di presa dei lavoratori in negozi e hotel. Robbyant, l’unità robotica di Ant Group, ha dichiarato di aver addestrato un modello con 160.000 ore di materiale, comprese 50.000 ore di movimenti robotici guidati da esseri umani, utilizzando dati provenienti da 20 configurazioni robotiche realizzate da 17 marchi.

DexForce utilizza ambienti generati al computer per addestrare i robot. L’azienda ha affermato che alcuni compiti industriali possono essere preparati per l’impiego entro sei-otto ore, con tassi di successo superiori al 99,9% in operazioni di precisione specifiche. Tuttavia, secondo Jerry Wang di Manycore Tech, gli ambienti simulati non possono riprodurre completamente le interazioni fisiche.

Gli sviluppatori cinesi devono inoltre affrontare vincoli che potrebbero rallentare i progressi. I controlli statunitensi sulle esportazioni hanno limitato l’accesso ai chip Nvidia avanzati, mentre le preoccupazioni per valutazioni gonfiate e sovraffollamento hanno reso più difficile il finanziamento tramite IPO. Zhu Mingxuan, che guida lo sviluppo dell’IA robotica Aether di JoyIn Technology, ha affermato che la carenza di chip avanzati potrebbe diventare un problema serio man mano che i sistemi robotici diventano più capaci.

Le aziende stanno verificando se i loro sistemi possano aiutare i robot a risolvere problemi sconosciuti. Zhu ha descritto un esperimento in cui un robot falliva ripetutamente nel mettere delle cuffie in un armadietto fuori dalla sua portata. Dopo che gli ingegneri gli hanno mostrato video di persone che completavano il compito, il robot ha spinto una scatola verso l’armadietto e ha cercato di salirci sopra.

Alcuni sistemi sono già utilizzati in ambienti industriali e commerciali controllati. CATL ha dichiarato che i robot di Spirit AI collegano cavi flessibili durante i test dei pacchi batteria nello stabilimento di Zhongzhou, con un tasso di successo nell’inserimento superiore al 99%. Robbyant ha affermato che i suoi robot elaborano ordini in due farmacie di Shanghai, mentre il personale controlla i medicinali prima della spedizione.

L’obiettivo più ampio è un software capace di apprendere nuovi lavori senza un adattamento esteso e di funzionare in modo affidabile con clienti e ambienti di lavoro diversi. Le aziende cinesi stanno tentando di ridurre il fabbisogno computazionale attraverso modelli più efficienti, dati sintetici e simulazioni, mentre produttori nazionali di chip come Huawei sviluppano alternative all’hardware Nvidia. Resta incerto in che misura questi sforzi possano compensare la carenza di chip.

Il fondatore di Unitree, Wang Xingxing, ha suggerito che la robotica potrebbe sperimentare un grande salto nelle capacità se i futuri modelli di IA riuscissero a gestire un’ampia gamma di compiti sconosciuti. Ha detto che considererebbe raggiunto quel punto quando i robot fossero in grado di completare l’80% dei compiti nell’80% degli ambienti sconosciuti sulla base di istruzioni vocali.

Il consulente di robotica Georg Stieler ha avvertito che dimostrazioni impressionanti non indicherebbero necessariamente la prontezza per un’ampia diffusione commerciale. I robot potrebbero presto gestire un’ampia selezione di compiti sconosciuti durante le dimostrazioni, ha affermato, ma prestazioni affidabili per i clienti potrebbero essere ancora lontane diversi anni.

Fonti: Investing.com News.