Souhrn
Humanoidní roboti, prezentovaní jako klíč k automatizaci v lidských prostředích, nedosahují v praxi ani poloviční efektivity lidských pracovníků. Průmyslový výzkum citovaný Financial Times ukazuje nedostatky v rychlosti dokončování úkolů, spolehlivosti a udržitelné výkonnosti. Firmy je nyní vnímají spíše jako dlouhodobé investice než okamžité nástroje pro zvýšení produktivity.
Klíčové body
- Efektivita humanoidních robotů v raných nasazeních činí méně než 50 % oproti lidem na základě metrik jako rychlost úkolů, spolehlivost a kontinuální výstup.
- Roboti zvládají jednotlivé akce, ale selhávají u složitých sekvencí, adaptace na změny a nepřerušené provozu v dynamických prostředích.
- Nasazení vyžadují rozsáhlý lidský dohled, časté resetování a úpravy prostředí, což ruší slibované úspory.
- Hlavní překážka není kognitivní inteligence, ale fyzická exekuce pohybů a interakcí.
- Pokroky v large language models (LLM) zlepšují plánování, ale neřeší fyzické limity.
Podrobnosti
Humanoidní roboti, jako Optimus od Tesla, který je navržen pro tovární práci jako manipulace s díly nebo přenášení nákladů, nebo Digit od Agility Robotics určený pro logistiku v skladech, měli revolučně změnit pracovní sílu. Tyto zařízení, schopná chůze po nohou, uchopování objektů pomocí multi-fingered rukou a navigace v prostorách určených pro lidi, byly hypovány jako univerzální řešení pro rostoucí náklady práce a nedostatek kvalifikovaných zaměstnanců. Nicméně reálná data z pilotních nasazení ukazují jiný obrázek.
Podle průmyslového výzkumu, který analyzoval metriky jako doba dokončení úkolu (např. sběr předmětů z podlahy), míra chyb (dropnutí objektu nebo kolize) a doba nepřetržitého provozu bez zásahu, roboti dosahují průměrně 40–45 % efektivity oproti člověku. Například robot může zvednout krabici rychleji než člověk v ideálních podmínkách, ale při sekvenci úkolů – chůze k regálu, identifikace správného předmětu, otočení a uložení – ztrácí čas na recalibraci senzorů nebo korekci dráhy. V dynamických prostředích, jako jsou sklady s pohybujícími se vozíky nebo továrny s proměnným osvětlením, dochází k častým selháním, což nutí operátory k manuálnímu zásahu.
Klíčovým problémem zůstává fyzická inteligence. I když modely jako GPT-4 nebo podobné LLM umožňují robotům generovat vysokou úroveň plánů (např. ‘vezmi červenou krabici z police A a polož ji na stůl B’), low-level ovládání – přesné pohyby kloubů, vyvažování těla při chůzi po nerovném povrchu nebo jemná manipulace křehkých objektů – vyžaduje sofistikované reinforcement learning modely nebo model predictive control. Současný hardware, jako hydraulické nebo elektrické aktuátory v robotech typu Boston Dynamics Atlas (který exceluje v akrobacii, ale ne v opakující se práci), trpí limity v energii (baterie vydrží 1–2 hodiny intenzivního provozu) a přesnosti (end-effectory selhávají u neznámých tvarů). Pilotní projekty, například spolupráce Figure AI s BMW na montážních linkách, ukazují, že bez úprav prostředí (jasné značky, fixní cesty) a teleoperace (dálkové ovládání člověkem) není nasazení ekonomicky výhodné.
Proč je to důležité
Tato realita mění očekávání v robotické branži, kde bylo v posledních letech investováno přes miliardu dolarů do humanoidů (Tesla, Figure, 1X, Apptronik). Místo rychlého nasazení v továrnách nebo službách se stávají dlouhodobými projekty, podobně jako rané autonomní vozy. Pro průmysl to znamená, že specializované roboty – kolové AMR pro dopravu (např. od Amazonu) nebo kolaborativní roboti (coboti) od Universal Robots pro pevné úkoly – zůstávají efektivnější. Rozvoj vyžaduje průlomy v hardware (lehčí aktuátory, lepší baterie) a softwaru (end-to-end learning pro fyziku). Pro uživatele a investory to signalizuje, že plná automatizace humanoidy v každodenních úkolech je vzdálenější, než hype kolem AI naznačuje, a posiluje potřebu realistického přístupu k integraci AI do fyzického světa.
Zdroj: 📰 pymnts.com