Dopo anni passati a costruire robot umanoidi capaci di correre, ballare e fare acrobazie, le aziende cinesi stanno concentrando l’attenzione su una sfida diversa: sviluppare un’IA in grado di rendere i robot utili in una gamma più ampia di attività. Questo cambiamento sta spingendo gli investimenti nell’IA incorporata, ovvero software progettati per aiutare le macchine a interpretare ciò che le circonda, apprendere nuovi compiti e adattarsi senza dover essere programmate individualmente per ciascuno di essi.

Secondo la società di ricerca e analisi dei dati ITjuzi, nella prima metà del 2026 le aziende cinesi di IA incorporata hanno raccolto 93,5 miliardi di yuan in 322 operazioni, una cifra cinque volte superiore a quella registrata un anno prima. I finanziamenti vanno sempre più spesso agli sviluppatori di intelligenza robotica, oltre che ai produttori di hardware. Con la concorrenza che fa scendere i prezzi dei robot, le aziende guardano al software per i profitti futuri. «Il cervello è, di fatto, l’anello più debole dell’intera architettura robotica», ha dichiarato Gao Yang, cofondatore di Spirit AI.

Il settore emergente apre un nuovo fronte nella rivalità tecnologica tra Cina e Stati Uniti. Le aziende statunitensi sono all’avanguardia in alcuni sistemi avanzati di IA per la robotica, mentre gli sviluppatori cinesi puntano sulla capacità manifatturiera del Paese e sull’accesso a dati di addestramento raccolti nel mondo reale per competere. La capacità di combinare IA e macchine potrebbe influenzare l’automazione nelle fabbriche e nella logistica, anche se gli analisti affermano che una svolta dimostrata durante una presentazione non significa necessariamente che i robot siano pronti per un uso commerciale su vasta scala.

Le startup statunitensi, tra cui Physical Intelligence, Skild AI e Generalist, stanno sviluppando software pensati per insegnare ai robot abilità diverse senza richiedere un’ampia formazione aggiuntiva. Generalist afferma che il suo modello GEN-1.5 ha portato a termine circa il 60% di compiti semplici dopo aver osservato una dimostrazione durata tra i tre e i 12 secondi. L’azienda cinese X Square ha pubblicato ricerche che mostrano robot apprendere abilità di manipolazione da un singolo video di una persona, senza riaddestrare il modello per ciascun compito.

Le aziende cinesi collaborano inoltre a stretto contatto con i produttori di robot e i clienti industriali per collaudare e migliorare i propri sistemi. X Square, Galaxea e Spirit AI hanno tutte dichiarato valutazioni di circa 3 miliardi di dollari. Anche i produttori affermati stanno investendo: UBTech, quotata a Hong Kong, ha pubblicato un annuncio per assumere un direttore scientifico che sviluppi modelli di IA, con un compenso fino a 124 milioni di yuan, comprese azioni e benefit. Secondo una fonte a conoscenza dell’azienda, Unitree ha circa 30 ricercatori che lavorano a un’IA capace di prevedere il comportamento degli oggetti.

Per addestrare questi sistemi servono esempi di interazioni fisiche, come afferrare oggetti o maneggiare fili flessibili, e non soltanto le vaste raccolte di testi online utilizzate per addestrare i chatbot. Le aziende cinesi stanno raccogliendo dati in vari modi, tra cui dimostrazioni umane e simulazioni al computer. Gao ha affermato che Spirit AI ha assunto circa 1.000 persone per registrare attività quotidiane e industriali. ACE Robotics usa sensori indossabili per acquisire i movimenti e la forza di presa dei lavoratori in negozi e alberghi.

Robbyant, la divisione di robotica di Ant Group, ha dichiarato di aver addestrato un modello su 160.000 ore di materiale, tra cui 50.000 ore di movimenti robotici guidati da esseri umani. L’azienda ha inoltre addestrato il proprio software su 20 configurazioni di robot di 17 marchi, con l’obiettivo di utilizzare la stessa IA su macchine diverse. DexForce, invece, impiega ambienti generati al computer. La direttrice operativa Nicole Yang ha affermato che alcuni compiti industriali possono essere preparati per l’esecuzione in sei-otto ore, con tassi di successo superiori al 99,9% in specifiche operazioni di precisione. Tuttavia, ha dichiarato Jerry Wang di Manycore Tech, azienda che progetta ambienti di simulazione, le simulazioni non possono riprodurre perfettamente le interazioni fisiche.

Le aziende stanno anche verificando se i loro software possano aiutare i robot a reagire a problemi inediti. Zhu Mingxuan, responsabile dello sviluppo dell’IA robotica Aether di JoyIn Technology, ha descritto un robot che continuava a non riuscire a mettere delle cuffie in un armadietto fuori dalla sua portata. Dopo che gli ingegneri gli hanno mostrato video di persone impegnate nello stesso compito, il robot ha spinto una scatola verso l’armadietto e ha provato a salirci sopra. «Ogni volta che succedeva, esplorava un comportamento diverso», ha detto Zhu.

Alcuni sistemi sono già utilizzati in luoghi di lavoro reali. CATL ha dichiarato che i robot di Spirit AI collegano fili flessibili durante i test delle batterie nel suo stabilimento di Zhongzhou, con un tasso di inserimento riuscito superiore al 99%. Robbyant ha riferito che i suoi robot gestiscono gli ordini in due farmacie di Shanghai, dove il personale controlla i farmaci prima della spedizione.

L’obiettivo a lungo termine è un software capace di apprendere nuovi lavori senza modifiche sostanziali e di funzionare in modo affidabile con clienti e ambienti di lavoro diversi. Le aziende cinesi stanno cercando di ridurre il fabbisogno di calcolo ricorrendo a modelli più efficienti, dati sintetici e simulazioni, mentre produttori nazionali di chip, tra cui Huawei, sviluppano alternative all’hardware Nvidia. Non è però chiaro fino a che punto questi sforzi possano compensare la carenza di chip avanzati, che, secondo Zhu, potrebbe diventare un problema serio per il settore cinese dell’IA incorporata.

Il mese scorso Wang Xingxing, fondatore di Unitree, ha dichiarato che l’azienda aveva testato GPT-6 di OpenAI sui robot, ottenendo risultati promettenti. Ha ipotizzato che GPT-7, se uscirà il prossimo anno, potrebbe regalare alla robotica il suo «momento ChatGPT». Wang ha detto che considererebbe raggiunta quella soglia quando i robot riuscissero a completare l’80% dei compiti nell’80% degli ambienti non familiari, basandosi su istruzioni vocali. Il consulente di robotica Georg Stieler ha avvertito che le dimostrazioni e le applicazioni commerciali affidabili rappresentano traguardi diversi: potrebbero volerci anni, e non mesi, prima che un cliente possa fare affidamento su questi sistemi.

Fonti: CNN Brasil.