Souhrn
Několik velkých automobilových koncernů, jako Tesla, BMW a Mercedes-Benz, pumpuje stovky milionů dolarů do vývoje humanoidních robotů pro automatizaci továrních linek. Tyto obou-nozí roboty, poháněné pokročilou AI, mají nahradit lidi v repetitivních úkolech, přestože jejich současná rychlost výkonu zaostává za lidskou. Trend ukazuje na akceleraci robotiky díky průlomům v generativní AI.
Klíčové body
- Automobilky jako BMW spolupracují s firmou Figure AI na testech robotu Figure 01 v továrnách.
- Tesla rozjíždí sériovou výrobu robota Optimus s cílem nasazení v továrnách do roku 2025.
- Mercedes-Benz investoval do Apptronik a jejich robota Apollo pro logistiku.
- Další hráči jako Agility Robotics (Digit) získávají funding od Amazonu a Fordu.
- Hlavní výzva: roboty zvládají úkoly 2–3x pomaleji než lidé, ale cena klesá pod 30 000 USD za kus.
Podrobnosti
Humanoidní roboti se liší od tradičních průmyslových ramen tím, že mají dvě nohy, ruce s prsty a senzory umožňující pohyb v lidském prostředí bez úprav. Například robot Figure 01 od Figure AI, který BMW testuje v karlovarské továrně, používá end-to-end AI modely trénované na videích lidských pohybů. Tyto modely, podobné těm v LLM jako GPT-4, plánují sekvence akcí v reálném čase – od chůze po manipulaci s nářadím. Tesla Optimus, odhalený Elonem Muskem, integruje vlastní Dojo superpočítače pro trénink neurálních sítí na datech z kamer a senzorů, což umožňuje učení z demonstrací bez explicitního programování.
Přesto realita není růžová. Současné prototypy dosahují rychlosti 1–2 m/s oproti lidským 1,5 m/s, ale s nižší přesností a vytrvalostí. Testy ukazují, že robot zvládne složit úkol jako svařování karoserie za 10 minut, kde člověk potřebuje 3. Investice automobilkám jde o dlouhodobý zisk: pracovní síla v USA a Evropě stárne, nedostatek dělníků v továrnách dosahuje desítek tisíc. Tesla plánuje vyprodukovat miliony kusů Optimus ročně, s cenou pod 20 000 USD, což by umožnilo nasazení nejen v továrnách, ale i v domácnostech. BMW již integroválo Figure 01 do linky na lisování plechů, kde robot přenáší díly o hmotnosti 10–20 kg. Mercedes testuje Apollo v logistice, kde manipuluje s krabicemi v dynamickém prostředí s lidmi. Tyto pilotní projekty sbírají data pro fine-tuning AI, což zrychluje iterace – od prototypu k nasazení za měsíce díky cloudovým tréninkům.
Kriticky: bezpečnost zůstává slabinou. Roboty jako Digit od Agility Robotics měly incidenty s kolizemi během testů, což vyžaduje robustní safety layers v AI. Regulace EU (AI Act) klasifikuje humanoidy jako high-risk, což zpomalí deployment.
Proč je to důležité
Tento vývoj signalizuje přechod od specializovaných robotů k univerzálním humanoidům, poháněný pokroky v AI jako reinforcement learning a vision-language models. Pro průmysl znamená snížení nákladů na práci o 30–50 % v opakujících se rolích, ale ohrožení milionu pracovních míst v automobilovém sektoru. Širší dopad: akcelerace ekonomie robotiky na trh 100 miliard USD do 2030, s riziky koncentrace moci u firem jako Tesla. Pro uživatele to otevírá dveře k domácím asistentům, ale vyžaduje řešení etických dilemat jako závislost na datech a energetická náročnost tréninku (Optimus spotřebuje ekvivalent 100 GPU na iteraci). V kontextu AGI toto posouvá hranice autonomy směrem k praktickým aplikacím.
Zdroj: 📰 OilPrice.com