Robot przepracował 8 godzin na taśmie i nie pomylił się ani razu. W tym roku ma ich powstać sto tysięcy

W warsztacie montażu tabletów w Nanchangu ustawiono kamerę i włączono transmisję na osiem godzin. Cztery roboty humanoidalne stały przy taśmie i robiły to, co przez ostatnią dekadę robili ludzie: rozpoznawały elementy na przenośniku, brały je, obracały się, wkładały do pojemników testowych, a sztuki z defektem odkładały w okienko dla pracownika.

Transmisja z kwietnia była pomyślana jako dowód, i jako dowód zadziałała. W ciągu pierwszych trzech godzin roboty obsłużyły ponad 800 produktów bez błędu. Nie było montażu, nie było cięć, nie było asystenta poprawiającego kadr.

Sto tysięcy sztuk i pięciokrotny skok

W lipcu ministerstwo przemysłu i technologii informacyjnych (MIIT) podało prognozę na cały 2026 rok: ponad 100 tysięcy wyprodukowanych humanoidów. Rok wcześniej było ich około 20 tysięcy. To pięciokrotny wzrost w ciągu dwunastu miesięcy i stąd bierze się nazwa, którą prasa branżowa powtarza od stycznia — „rok masowej produkcji".

Rynek, który za tym stoi, ministerstwo liczy szerzej, jako „ucieleśnioną inteligencję": 915 miliardów juanów w 2025 roku i przekroczenie biliona w 2026. Firm zarejestrowanych w tej branży jest ponad dziesięć tysięcy.

Na szczycie zestawienia producentów za pierwsze półrocze 2026 stoją dwie firmy: AgiBot i Unitree. Razem odpowiadają za blisko 80 procent dostaw. Dalej są UBTech, Galbot i Leju. Unitree wyprodukował w 2025 roku ponad 6500 sztuk, na ten rok zapowiada co najmniej podwojenie i rozbudowę mocy do 30 tysięcy robotów rocznie. AgiBot podaje ponad 5100 dostarczonych sztuk w skali roku i 39 procent światowego rynku — to dane firmy, nie audyt.

Co robot naprawdę robi w fabryce

Konkrety z lipcowego materiału agencji Xinhua są bardziej wymowne niż prognozy. Robot oznaczony G2, wdrażany przy montażu elektroniki użytkowej, wykonał w ciągu ośmiu godzin 2283 operacje bez błędu, a cykl obsługi jednej sztuki skrócił z 18 do 12,9 sekundy — czyli o mniej więcej trzecią część. Producent zapowiada 300–400 egzemplarzy w samym sierpniu i 2000–2500 w skali roku.

Drugi przykład jest z przemysłu odzieżowego, gdzie automatyzacja od dekad rozbija się o to samo: materiał jest miękki, nie trzyma kształtu i każda sztuka leży inaczej. Robot pracujący razem z maszynami do szycia firmy Jack osiąga 97 procent skuteczności przy rozdzielaniu warstw tkaniny i ponad 98 procent zgodności szycia. Zwrot z inwestycji wyliczono na około 18 miesięcy.

Trzecia liczba dotyczy nie fabryki, a szkoły dla robotów. W centrum treningowym w Ningbo pracuje 40 maszyn, które zbierają ponad 90 godzin efektywnego treningu dziennie. Dane z takich centrów są dziś wąskim gardłem całej branży — modeli sterujących nie da się wytrenować bez ogromnej liczby nagranych, poprawnie wykonanych ruchów, a tych po prostu brakuje.

Roboty zaczęli budować producenci samochodów

Najciekawsze w tym roku jest to, kto zaczął budować roboty. Nie firmy robotyczne, a motoryzacyjne — bo mają już to, co w humanoidzie najdroższe: linie produkcyjne, łańcuch dostaw silników i przekładni oraz własne układy do sterowania w czasie rzeczywistym.

BYD zapowiedział premierę pierwszego humanoida na sierpień. Projekt nosi nazwę Yao Shun Yu i według wiceprezes wykonawczej firmy działa od 2022 roku, tylko nie był ogłaszany. XPeng jest dalej: jego IRON ma 178 centymetrów wzrostu, chipy Turing o łącznej wydajności 2250 TOPS i własny model „świata fizycznego", a w fabryce w Kantonie trwa produkcja próbna. Plan mówi o tysiącu sztuk miesięcznie do końca roku, wejściu do salonów w pierwszym kwartale 2027 i eksporcie w drugim. Li Auto prowadzi dwa projekty równolegle.

Gdzie się to rozjeżdża

Pisze o tym otwarcie sama miejscowa prasa branżowa i warto to powtórzyć, bo z komunikatów o rekordach produkcji ten wątek zwykle wypada. Produkcja rośnie znacznie szybciej niż wdrożenia. Serwis TMTPost nazwał sytuację „szałem produkcyjnym i zagadką zastosowań": maszyny schodzą z linii, a potem trafiają na wystawy, do centrów demonstracyjnych i wypożyczalni, nie do pracy zmianowej.

Bariery, które wymienia Xinhua, są niewygodnie podstawowe. Nie ma standardów: każdy producent ma inne wymiary, inne złącza i inne protokoły komunikacji, więc robota jednej firmy nie da się wstawić w miejsce robota innej. Brakuje wysokiej jakości danych przemysłowych. Operacje na materiałach miękkich i wiotkich nadal wypadają słabo. I wraca problem znany z każdego wdrożenia sztucznej inteligencji w świecie fizycznym: umiejętność wytrenowana w symulacji rozjeżdża się z rzeczywistością na hali.

Osiem godzin bezbłędnej pracy przy taśmie w Nanchangu to prawdziwy wynik. Ale między jednym warsztatem z transmisją na żywo a stu tysiącami robotów rocznie leży dystans, którego żadna prognoza ministerialna nie skraca — i to jest właściwa miara tego, na jakim etapie naprawdę jesteśmy.

Źródła: Xinhua, Xinhua — roboty na liniach montażowych, TMTPost, Sina Finance, Pandaily.