Depois de anos desenvolvendo robôs humanoides capazes de correr, dançar e fazer acrobacias, as empresas chinesas estão voltando a atenção para outro desafio: desenvolver IA que torne os robôs úteis em uma gama mais ampla de trabalhos. Essa mudança está impulsionando investimentos em IA incorporada — software projetado para ajudar as máquinas a interpretar o ambiente, aprender novas tarefas e se adaptar sem serem programadas individualmente para cada uma delas.

As empresas chinesas de IA incorporada captaram 93,5 bilhões de yuans em 322 rodadas no primeiro semestre de 2026, cinco vezes o valor registrado um ano antes, segundo dados da empresa de pesquisa ITjuzi. O financiamento está indo cada vez mais para desenvolvedores de inteligência robótica, assim como para fabricantes de hardware. Com a concorrência reduzindo os preços dos robôs, as empresas estão buscando no software os lucros futuros. “Na verdade, o cérebro é o elo mais fraco de toda a pilha robótica”, disse Gao Yang, cofundador da Spirit AI.

O setor emergente está abrindo mais uma frente na rivalidade tecnológica entre a China e os Estados Unidos. Empresas americanas lideram em alguns sistemas avançados de IA para robótica, enquanto os desenvolvedores chineses apostam em sua capacidade de fabricação e no acesso a dados de treinamento do mundo real para competir. A capacidade de combinar IA e máquinas pode influenciar a automação em fábricas e na logística, embora analistas afirmem que um avanço demonstrado em apresentações não significa necessariamente que os robôs estejam prontos para uso comercial em larga escala.

Startups americanas, entre elas Physical Intelligence, Skild AI e Generalist, estão desenvolvendo software destinado a ensinar diferentes habilidades aos robôs sem exigir muito treinamento adicional. A Generalist afirma que seu modelo GEN-1.5 concluiu cerca de 60% de tarefas simples depois de assistir a uma demonstração com duração de três a 12 segundos. A empresa chinesa X Square publicou pesquisas que mostram robôs aprendendo habilidades de manipulação a partir de um único vídeo de uma pessoa, sem retreinar o modelo para cada tarefa.

As empresas chinesas também trabalham em estreita colaboração com fabricantes de robôs e clientes industriais para testar e aprimorar seus sistemas. X Square, Galaxea e Spirit AI divulgaram avaliações de cerca de US$ 3 bilhões cada. Fabricantes estabelecidos também estão investindo: a UBTech, listada em Hong Kong, anunciou uma vaga para cientista-chefe encarregado de desenvolver modelos de IA, com remuneração de até 124 milhões de yuans, incluindo participação acionária e benefícios. A Unitree tem cerca de 30 pesquisadores trabalhando em IA capaz de prever como os objetos se comportarão, segundo uma fonte familiarizada com a empresa.

O treinamento desses sistemas exige exemplos de interações físicas, como pegar objetos ou manusear fios flexíveis — não apenas as grandes coleções de textos online usadas para treinar chatbots. As empresas chinesas estão reunindo dados de várias maneiras, incluindo demonstrações humanas e simulações computacionais. A Spirit AI contratou cerca de 1.000 pessoas para registrar atividades cotidianas e industriais, disse Gao. A ACE Robotics usa sensores vestíveis para capturar os movimentos e a força de preensão dos trabalhadores em lojas e hotéis.

A Robbyant, unidade de robótica do Ant Group, disse ter treinado um modelo com 160.000 horas de material, incluindo 50.000 horas de movimentos robóticos guiados por humanos. A empresa também treinou seu software com 20 configurações de robôs de 17 marcas, com o objetivo de usar a mesma IA em diferentes máquinas. Já a DexForce usa ambientes gerados por computador. Nicole Yang, diretora de operações da empresa, disse que algumas tarefas industriais podem ser preparadas para execução em seis a oito horas, com taxas de sucesso superiores a 99,9% em operações de precisão específicas. No entanto, as simulações não conseguem reproduzir perfeitamente as interações físicas, disse Jerry Wang, da Manycore Tech, empresa que desenvolve ambientes de simulação.

As empresas também estão testando se seus softwares podem ajudar os robôs a lidar com problemas desconhecidos. Zhu Mingxuan, que lidera o desenvolvimento da IA de robótica Aether, da JoyIn Technology, descreveu um robô que falhava repetidamente ao tentar colocar fones de ouvido em um armário fora de seu alcance. Depois que os engenheiros lhe mostraram vídeos de pessoas realizando a tarefa, o robô empurrou uma caixa em direção ao armário e tentou subir nela. “A cada tentativa, ele explorava um comportamento diferente”, disse Zhu.

Alguns sistemas já estão sendo usados em locais de trabalho reais. A CATL disse que robôs da Spirit AI conectam fios flexíveis durante os testes de baterias em sua fábrica de Zhongzhou, com uma taxa de sucesso na inserção superior a 99%. A Robbyant disse que seus robôs processam pedidos em duas farmácias de Xangai, onde os funcionários verificam os medicamentos antes do envio.

O objetivo a longo prazo é criar um software capaz de aprender novos trabalhos sem grandes ajustes e de operar de forma confiável para diferentes clientes e em diferentes ambientes de trabalho. As empresas chinesas estão tentando reduzir suas necessidades computacionais usando modelos mais eficientes, dados sintéticos e simulações, enquanto fabricantes nacionais de chips, incluindo a Huawei, desenvolvem alternativas ao hardware da Nvidia. Mas ainda não está claro até que ponto esses esforços podem compensar a escassez de chips avançados, que, segundo Zhu, pode se tornar um problema sério para o setor de IA incorporada da China.

O fundador da Unitree, Wang Xingxing, disse no mês passado que a empresa havia testado o GPT-6, da OpenAI, em robôs, com resultados promissores. Ele sugeriu que o GPT-7, se lançado no próximo ano, poderia trazer à robótica seu próprio “momento ChatGPT”. Wang disse que consideraria esse marco alcançado quando os robôs conseguissem concluir 80% das tarefas em 80% dos ambientes desconhecidos com base em instruções faladas. O consultor de robótica Georg Stieler alertou que demonstrações e implantações comerciais confiáveis são marcos diferentes: pode levar anos, e não meses, até que um cliente consiga depender desses sistemas.

Fontes: CNN Brasil.