Napomena uredništva: Ovaj članak napisala je Lucia, novinarka TechNodea.
Mnogi su humanoidnog robota prvi put vidjeli kako radi nešto impresivno – pleše, preskače prepreke ili izvodi pažljivo uvježbanu demonstraciju. Najveći izazov industrije danas je pretvoriti te spektakularne nastupe u robote koji mogu obavljati korisne zadatke u svakodnevnim uvjetima.
Upravo to stoji pred kineskom industrijom humanoidnih robota, koja ubrzano raste. Dok tvrtke prelaze s demonstracija na komercijalnu primjenu, istražuju kako bi ti strojevi mogli preuzeti praktične uloge u tvornicama, uslužnom sektoru i drugim stvarnim okruženjima.
Selina Xu, voditeljica za Kinu i politiku umjetne inteligencije u uredu Erica Schmidta, rekla je za TechCrunch da kineske tvrtke u ovoj fazi napreduju brže i u većem opsegu od američkih konkurenata. No kada će sektor doživjeti svoj „ChatGPT trenutak” – proboj koji Sam Altman smješta tek nekoliko godina u budućnost?
Kako je Kina stekla prednost
Tri su sile Kini donijele ranu prednost: niski troškovi, kapital i veliko tržište za komercijalizaciju. Snažna proizvodna baza, ojačana lancem opskrbe za električne automobile – baterijama, senzorima i ostalim komponentama – omogućuje proizvođačima robota da hardver nabavljaju lokalno, brže iteriraju i snižavaju cijene. U prvoj polovici 2026. pet kineskih tvrtki zajedno je činilo 86% globalnih isporuka humanoidnih robota, prema podacima Counterpoint Researcha.
Važnu ulogu igra i financiranje. XPengova robotička divizija prikupila je više od 900 milijuna dolara u kolovozu, čime je procijenjena na više od 6,3 milijarde dolara. Galbot je u ožujku prikupio 2,5 milijardi juana (362 milijuna dolara), nakon runde od više od 300 milijuna dolara krajem 2025., koja ga je vrednovala na oko 3 milijarde dolara.
Kina nudi i širok raspon potencijalnih tržišta. Humanoidi se uvode ili testiraju u automobilskoj industriji, elektronici, logistici, zrakoplovstvu i energetici. Ipak, komercijalizacija je još u ranoj fazi – primjena se kreće od kupnji do predbilježbi i pilot-projekata, dok su veće ponavljajuće narudžbe još rijetke.
Gdje robotski boom zapinje
Kineski proizvođači humanoidnih robota još se suočavaju s pitanjima vezanim uz sustave umjetne inteligencije i integrirani softver. Modeli koji kombiniraju vid, jezik i akciju, kao i modeli svijeta, još su u ranoj fazi razvoja, dok Nvidia prednjači s cjelovitim softverskim paketom za robotiku – zbog čega mnogi kineski startupi ostaju ovisni o njezinim Orin čipovima, čak i dok domaći proizvođači čipova razvijaju alternative.
Pravi ispit je pretvoriti fizičke sposobnosti u održivu komercijalnu potražnju. Jiang Han, viši istraživač u Pangoal Institutionu, rekao je za TechNode da su ponavljajuće narudžbe i razdoblje povrata ulaganja za kupce ključni pokazatelji da roboti zaista rješavaju stvarne probleme, a ne samo privlače probne korisnike. Prema njegovim riječima, dugoročna kineska prednost ne leži samo u niskim troškovima proizvodnje, već u kombinaciji prednosti lanca opskrbe s brzom iteracijom hardvera i algoritama.
Podatci su još jedno usko grlo. Za razliku od velikih jezičnih modela, razvijatelji robota ne mogu jednostavno preuzimati primjere fizičke interakcije s interneta. Umjesto toga, okreću se sintetičkim podatcima, simulacijama, učenju potkrepljivanjem i stvarnim primjenama. Harry Mellsop, suosnivač Antiocha – startupa koji razvija alate za simulaciju fizičke umjetne inteligencije – opisao je fizičku AI kao da se nalazi u svojoj „GPT-2 eri”, aludirajući na OpenAIjev model koji je prethodio ChatGPTu, uz napomenu da su još potrebni znatno više podataka i veća računalna snaga.
Pouzdanost može srušiti i inače impresivnu demonstraciju. Na BEYOND Expou, Fu Sheng, predsjednik i izvršni direktor Cheetah Mobilea te predsjednik tvrtke za servisnu robotiku OrionStar, rekao je da je najveći izazov robotike „posljednjih 1%”: stopa uspješnosti od 99% i dalje znači jedan neuspjeh na svakih 100 pokušaja. Prema njegovu mišljenju, komercijalni roboti moraju dokazati da mogu pouzdano i učinkovito raditi dulje vrijeme prije nego što postanu stvarno korisni radnici.
Sigurnost i zaštita podataka dodatne su prepreke. Visokoprofiliran incident mogao bi izazvati negativnu reakciju javnosti kako se primjena ubrzava. Jiang je upozorio i na ranjivosti lanca opskrbe te usklađenost s propisima o zaštiti podataka kao područja koja kineski proizvođači robota još trebaju riješiti, posebno na europskim i američkim tržištima.
Prvo korisnost, pa opća namjena
Yuli Zhao, glavni strateg u Galbot – kineskom startupu za humanoidnu robotiku koji se fokusira na utjelovljenu inteligenciju i komercijalnu primjenu – očekuje da će potražnja najprije procvjetati u proizvodnji, skladišnoj logistici i maloprodaji, gdje su zadaci ponavljajući, a radni procesi jasno definirani – uvjeti koji, kako kaže, stvaraju stvarnu potražnju i humanoidnim robotima daju bolju šansu da u većem opsegu pruže pravu vrijednost.
Fu iznosi sličan argument u korist specijalizacije. Umjesto da jure za robotom opće namjene, tvrtke bi mogle pronaći veću komercijalnu vrijednost u jasno definiranim poslovima poput poljoprivrede, transporta i sortiranja, a zatim oko tih zadataka poboljšavati pouzdanost, učinkovitost i uvjete primjene.
No dugoročni cilj ostaje opća inteligencija. Jiang smatra da bi pravi „ChatGPT trenutak” zahtijevao opći model utjelovljene inteligencije koji može razumjeti upute na prirodnom jeziku i složene zadatke rastaviti na korake, umjesto da se oslanja na unaprijed programirane radnje. Ključno usko grlo, kaže, jest snalaženje u rubnim situacijama u nestrukturiranim okruženjima – robotima i dalje može poći po krivu kad naiđu na nešto nepoznato.
Kina bi mogla taj ciklus proći brzo. Zhao njezinu prednost opisuje kao „brzinu do razmjera” – istraživanje i razvoj, lanci opskrbe, proizvodnja, integracija i primjena funkcioniraju u uskom krugu, što omogućuje brži prijelaz robota iz prototipa u stvarnu upotrebu i ubrzava povratnu petlju operativnih podataka za sljedeći razvojni ciklus.
Izvor: TechNode
Povezani članci
Izvan nafte i plina: Kako Kazahstan želi postati prolaz za kineski kapital i tehnologiju12.9.2026.
Tennus odgovara na sve, taj CEO od Applea koji razumije tehnologiju je vratio se12.9.2026.
Razgovor o prošlosti i sadašnjosti “Duo” kao imena tehnološkog proizvoda12.9.2026.
Upravo sada, Apple Watch postao je najnoviji AI hardver Applea12.9.2026.
