FOCUS-I produttori cinesi di robot hanno imparato i movimenti. Ora inizia la corsa ai cervelli

di Laurie Chen e Eduardo Baptista

PECHINO, 2 novembre (Reuters) - Dopo anni trascorsi a costruire robot umanoidi in grado di correre, ballare ed eseguire capriole all’indietro, le aziende cinesi stanno investendo ingenti risorse in una sfida diversa: lo sviluppo di un’intelligenza artificiale in grado di rendere tali macchine utili in una gamma più ampia di attività lavorative.

Questo cambiamento sta alimentando un boom di investimenti nell’IA incarnata, un settore incentrato su software che permette ai robot di comprendere l’ambiente circostante, apprendere compiti non familiari e adattarsi senza dover essere programmati per ogni singola attività.

Secondo la società di ricerche ITjuzi, nella prima metà del 2026 le aziende cinesi operanti nel settore dell’IA incarnata hanno raccolto 93,5 miliardi di yuan (13 miliardi di dollari) attraverso 322 operazioni, cinque volte l’importo registrato l’anno precedente. I finanziamenti stanno raggiungendo sempre più spesso gli sviluppatori specializzati in intelligenza robotica, oltre che i produttori.

Poiché la concorrenza fa scendere i prezzi dell’hardware, i produttori di robot hanno «concluso che il margine non deriverà dall’hardware, ma dal cervello», ha affermato Dermot McGrath, fondatore della società di consulenza tecnologica ZenGen Labs con sede a Shanghai.

Questo settore emergente sta aprendo un nuovo fronte nella rivalità tecnologica tra Stati Uniti e Cina. Le aziende americane sono all’avanguardia in alcuni sistemi avanzati di intelligenza artificiale per robot, mentre gli sviluppatori cinesi sperano che la loro forza produttiva e l’accesso a dati di addestramento raccolti nel mondo reale li aiutino a sfidare i concorrenti statunitensi, secondo quanto emerso dalle interviste condotte da Reuters con i fondatori e i massimi dirigenti di cinque aziende cinesi di robotica, nonché con analisti del settore.

Il Paese che riuscirà a combinare al meglio l’intelligenza artificiale con le macchine potrebbe ottenere un vantaggio nell’automazione delle fabbriche e della logistica, ridefinendo potenzialmente la produttività industriale e il mercato globale della tecnologia robotica.

«Il cervello è infatti l’anello più debole dell’intero stack robotico», ha affermato Gao Yang, cofondatore di Spirit AI.

LA CORSA ALL’INTELLIGENZA

Le startup americane, tra cui Physical Intelligence, Skild AI e Generalist, stanno sviluppando software destinati a insegnare ai robot diverse abilità senza un lungo riaddestramento.

Generalist afferma che il suo modello GEN-1.5 ha completato circa il 60% di compiti semplici dopo aver visionato una dimostrazione della durata compresa tra i 3 e i 12 secondi. L’azienda cinese X Square ha pubblicato una ricerca che mostra come i robot acquisiscano abilità di manipolazione da un singolo video umano senza dover riaddestrare il modello per ogni compito.

«I principali laboratori americani stanno fissando un benchmark impegnativo, in particolare per quanto riguarda la rapidità con cui i robot possono acquisire e riutilizzare le competenze», ha affermato il consulente di robotica Georg Stieler, che considera le startup cinesi più forti come concorrenti credibili.

Mentre gli sviluppatori statunitensi beneficiano di una ricerca avanzata nel campo dell’intelligenza artificiale e di un maggiore accesso a potenti chip di elaborazione, le aziende cinesi possono lavorare a stretto contatto con i produttori di robot e i clienti industriali per testare e migliorare i propri sistemi.

Le startup cinesi specializzate, tra cui X Square, Galaxea e Spirit AI, hanno raggiunto ciascuna una valutazione di circa 3 miliardi di dollari, secondo quanto riportato nelle comunicazioni societarie.

«Vogliamo che i robot passino dall’essere guidati dal codice all’essere guidati dal buon senso», ha affermato Yang Qian, cofondatore e COO di X Square.

Anche i produttori affermati stanno investendo. UBTech, quotata alla Borsa di Hong Kong, ha pubblicato un annuncio per la posizione di capo ricercatore incaricato di supervisionare lo sviluppo di modelli di IA con una retribuzione fino a 124 milioni di yuan (18 milioni di dollari), comprese azioni e benefici. Unitree, con sede a Hangzhou, uno dei maggiori produttori mondiali di robot umanoidi in termini di spedizioni, ha circa 30 ricercatori che sviluppano un’IA in grado di prevedere il comportamento degli oggetti, secondo una fonte informata dall’azienda.

Unitree non ha risposto a una richiesta di commento.

LA CORSA ALL’ADDESTRAMENTO

A differenza dei chatbot, che apprendono da enormi quantità di testo presente su Internet, i robot necessitano di esempi di interazioni fisiche, dalla presa di oggetti alla manipolazione di cavi flessibili.

Le aziende cinesi stanno perseguendo approcci diversi per raccogliere tali informazioni: alcune impiegano persone per dimostrare le attività, altre utilizzano simulazioni al computer e altre ancora combinano entrambe le soluzioni. Il settore rimane affollato, senza che nessuna azienda si sia affermata come leader indiscusso.

Spirit AI ha assunto circa 1.000 persone per registrare attività quotidiane e industriali, ha affermato Gao. ACE Robotics utilizza sensori indossabili per acquisire i movimenti dei lavoratori e le forze di presa nei negozi e negli hotel.

Robbyant, l’unità di robotica di Ant Group, ha detto di aver addestrato un modello utilizzando 160.000 ore di materiale, incluse 50.000 ore di movimenti robotici “ ” guidati dall’uomo. Ha inoltre addestrato il software su 20 configurazioni di robot di 17 marchi, con l’obiettivo di utilizzare la stessa IA su macchine diverse.

DexForce sta adottando un approccio diverso, utilizzando ambienti generati al computer per addestrare i robot. La direttrice operativa Nicole Yang ha affermato che l’azienda è in grado di preparare alcune attività industriali per l’implementazione entro 6-8 ore e ha riportato tassi di successo superiori al 99,9% in operazioni di precisione specifiche.

Tuttavia, le simulazioni non sono in grado di riprodurre perfettamente le interazioni fisiche, ha affermato Jerry Wang della società di intelligenza spaziale Manycore Tech, che progetta ambienti simulati per l’addestramento dell’IA.

«La qualità dei dati è più importante della loro diversità, ed è più importante della semplice raccolta di dati su vasta scala», ha affermato Yang di X Square.

Le aziende robotiche cinesi devono inoltre affrontare ulteriori difficoltà, tra cui la carenza di chip avanzati Nvidia dovuta ai controlli sulle esportazioni statunitensi e una contrazione dei finanziamenti tramite IPO (link) a causa delle preoccupazioni normative relative a valutazioni gonfiate e sovraffollamento del mercato.

Man mano che i robot diventano più potenti, la carenza di chip avanzati diventerà un problema serio per l’industria cinese dell’IA incorporata, ha affermato Zhu Mingxuan, responsabile dello sviluppo dell’IA del robot Aether di JoyIn Technology.

DALL’ADDESTRAMENTO AL LAVORO

JoyIn e altri sviluppatori stanno già verificando se il loro software sia in grado di consentire ai robot di affrontare problemi non familiari.

Zhu ha descritto un esperimento in cui un robot non è riuscito ripetutamente a riporre delle cuffie in un armadio fuori dalla sua portata.

Successivamente, gli ingegneri gli hanno mostrato dei video in cui delle persone svolgevano quel compito, e il robot ha spinto una scatola verso l’armadietto e ha provato a salirci sopra, ha spiegato Zhu.

«Ogni volta sperimentava un comportamento diverso», ha aggiunto.

Le implementazioni nel mondo reale in Cina non lasciano spazio all’improvvisazione. Il produttore di batterie CATL ha detto che i robot Spirit AI collegano cavi flessibili durante i test sui pacchi batteria nel suo stabilimento di Zhongzhou, registrando una percentuale di inserimento riuscita superiore al 99%. Robbyant ha affermato che i suoi robot gestiscono gli ordini in due farmacie di Shanghai, con il personale che controlla i medicinali prima della spedizione.

Ma il premio a lungo termine è rappresentato da un software in grado di apprendere nuovi compiti senza un adattamento esteso. Il successo dipenderà da come la stessa IA si comporti con diversi clienti e in diversi luoghi di lavoro, e ciò richiederà alle aziende di addestrare modelli sempre più potenti con chip avanzati.

Le aziende cinesi stanno cercando di ridurre i propri requisiti di calcolo attraverso modelli più efficienti, dati sintetici e simulazioni, mentre i produttori nazionali di chip, tra cui Huawei, stanno sviluppando alternative all’hardware di Nvidia. Non è ancora chiaro in che misura tali sforzi possano compensare la carenza.

«IL MOMENTO CHATGPT»

Il fondatore di Unitree, Wang Xingxing, ha detto il mese scorso che l’azienda ha testato il GPT-6 di OpenAI sui robot con risultati incoraggianti.

Ha aggiunto che GPT-7, se rilasciato l’anno prossimo, potrebbe portare la robotica al proprio “momento ChatGPT” — un salto di qualità nelle capacità simile al lancio di ChatGPT nel 2022, che ha trasformato l’IA generativa in una tecnologia di largo consumo sia per i consumatori che per le aziende.

Wang ha affermato che considererebbe raggiunta tale soglia quando i robot fossero in grado di portare a termine l’80% delle attività nell’80% degli ambienti non familiari sulla base di istruzioni vocali.

Ma il consulente Stieler ha osservato che una svolta nelle dimostrazioni non significherebbe necessariamente che i robot siano pronti per un ampio impiego commerciale.

«Se la domanda è quando un modello sarà in grado per la prima volta di gestire un’ampia gamma di compiti sconosciuti nelle dimostrazioni, gli ottimisti potrebbero avere ragione», ha detto. «Se la domanda è quando un cliente potrà fare affidamento su di esso, aggiungerei anni, non mesi».

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