Disputa com os Estados Unidos pode transformar o futuro da indústria e da logística - Foto: Divulgação / Handout
A corrida pela próxima geração de robôs ganhou um novo capítulo na China. Depois de desenvolver máquinas humanoides capazes de correr, dançar e até executar saltos mortais, empresas do país estão concentrando investimentos em uma tecnologia que pretende torná-las mais inteligentes e úteis no cotidiano: a inteligência artificial incorporada a sistemas físicos, conhecida como embodied AI. O objetivo é permitir que os equipamentos compreendam o ambiente, aprendam atividades desconhecidas e realizem diferentes tarefas sem precisar receber instruções específicas para cada movimento.
O interesse pelo setor provocou uma disparada nos investimentos. De acordo com a consultoria de pesquisa ITjuzi, empresas chinesas de inteligência artificial incorporada receberam aproximadamente US$ 13 bilhões (cerca de R$ 70,7 bilhões), em 322 rodadas de financiamento no primeiro semestre de 2026. O volume representa cinco vezes o registrado no mesmo período do ano anterior. Os recursos também passaram a alcançar desenvolvedoras especializadas em inteligência artificial para robôs, além das fabricantes dos equipamentos.
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Com a redução dos preços dos componentes e o aumento da concorrência na produção de máquinas, o diferencial comercial começa a migrar para o software. Para Dermot McGrath, fundador da consultoria tecnológica ZenGen Labs, sediada em Xangai, as empresas perceberam que a maior margem de lucro não estará necessariamente no equipamento, mas na inteligência responsável por comandá-lo.
A movimentação também abre uma nova frente na disputa tecnológica entre China e Estados Unidos. Enquanto empresas americanas estão à frente em alguns dos sistemas mais avançados de inteligência artificial para robótica, os chineses apostam na força de sua indústria de manufatura e no acesso a dados coletados em ambientes reais para diminuir a distância em relação aos concorrentes.
Disputa pela inteligência dos robôs
O desenvolvimento de máquinas capazes de aprender diferentes habilidades sem passar por longos processos de reprogramação mobiliza empresas dos dois países. Nos Estados Unidos, startups como Physical Intelligence, Skild AI e Generalist trabalham em sistemas que permitem aos robôs adquirir novas competências com menos treinamento.
A Generalist afirma que seu modelo GEN-1.5 conseguiu executar aproximadamente 60% de tarefas simples depois de assistir a demonstrações com duração entre três e 12 segundos. Na China, a X Square publicou pesquisas que mostram robôs aprendendo habilidades de manipulação de objetos a partir de um único vídeo demonstrativo feito por uma pessoa, sem necessidade de treinar novamente o modelo para cada atividade.
O consultor de robótica Georg Stieler considera que os principais laboratórios americanos estabeleceram um padrão elevado, especialmente na velocidade com que as máquinas conseguem adquirir e reutilizar habilidades. Ainda assim, ele avalia que as startups chinesas mais avançadas já representam concorrentes relevantes.
As empresas americanas contam com pesquisas avançadas em inteligência artificial e maior acesso a chips de alto desempenho. Do outro lado, os desenvolvedores chineses têm proximidade com fabricantes de robôs e clientes industriais, o que facilita a realização de testes e o aperfeiçoamento dos sistemas em situações reais.
Entre as companhias chinesas especializadas estão X Square, Galaxea e Spirit AI. Segundo informações divulgadas pelas próprias empresas, cada uma alcançou uma avaliação de mercado próxima de US$ 3 bilhões.
A proposta é fazer com que os robôs deixem de depender exclusivamente de comandos programados. “Queremos que os robôs passem de máquinas controladas por códigos para máquinas guiadas pelo bom senso”, afirmou Yang Qian, cofundador e diretor de operações da X Square.
Fabricantes tradicionais também ampliam a aposta. A UBTech, empresa listada em Hong Kong, anunciou uma vaga para cientista-chefe responsável pelo desenvolvimento de modelos de inteligência artificial, com remuneração que pode chegar a 124 milhões de yuans, cerca de US$ 18 milhões, incluindo participação acionária e benefícios.
Já a Unitree, uma das maiores fabricantes mundiais de robôs humanoides em volume de vendas, mantém aproximadamente 30 pesquisadores dedicados ao desenvolvimento de sistemas capazes de prever o comportamento dos objetos, segundo uma fonte informada sobre as atividades da companhia.
Como os robôs estão aprendendo?
Diferentemente dos chatbots, que são treinados com grandes quantidades de textos disponíveis na internet, os robôs precisam aprender por meio de exemplos de interações físicas. Isso inclui atividades como segurar objetos, movimentar peças e manusear fios flexíveis.
Para reunir essas informações, as empresas adotam estratégias diferentes. Algumas contratam pessoas para demonstrar movimentos e atividades cotidianas. Outras recorrem a ambientes virtuais e simulações computacionais, enquanto há desenvolvedoras que combinam os dois métodos.
A Spirit AI, por exemplo, contratou cerca de mil pessoas para registrar atividades domésticas e industriais, segundo seu cofundador, Gao Yang. A ACE Robotics utiliza sensores vestíveis para captar os movimentos dos trabalhadores e a força aplicada pelas mãos durante atividades em lojas e hotéis.
A unidade de robótica da Ant Group, chamada Robbyant, informou ter treinado um modelo com 160 mil horas de material. Desse total, 50 mil horas correspondem a movimentos de robôs orientados por seres humanos. O sistema também foi preparado com dados de 20 configurações de robôs de 17 marcas diferentes, em uma tentativa de desenvolver uma inteligência artificial que possa funcionar em máquinas de fabricantes distintos.
A DexForce segue outro caminho e utiliza ambientes criados por computador para ensinar os equipamentos. Segundo Nicole Yang, diretora de operações da empresa, algumas tarefas industriais podem ser preparadas para implantação em um período de seis a oito horas. A companhia também relata índices de sucesso superiores a 99,9% em operações específicas que exigem precisão.
Apesar dos resultados, a simulação ainda apresenta limitações. Jerry Wang, da Manycore Tech, empresa especializada em inteligência espacial que desenvolve ambientes virtuais para treinamento de IA, alerta que esses cenários não conseguem reproduzir perfeitamente todas as interações do mundo físico.
Para Yang Qian, da X Square, a qualidade das informações utilizadas no treinamento é mais importante do que simplesmente reunir uma grande variedade de dados ou acumular volumes cada vez maiores de registros.
Falta de chips preocupa empresas chinesas
Apesar dos investimentos bilionários, o avanço da inteligência artificial incorporada enfrenta obstáculos. Um dos principais é a dificuldade de acesso a chips avançados da Nvidia, em razão das restrições de exportação impostas pelos Estados Unidos.
A situação pode se tornar ainda mais delicada à medida que os robôs exigirem maior capacidade de processamento. Zhu Mingxuan, responsável pelo desenvolvimento da inteligência artificial do robô Aether, da JoyIn Technology, avalia que a escassez desses componentes será um problema importante para o setor chinês.
As empresas também enfrentam dificuldades para captar recursos por meio de ofertas públicas de ações. Preocupações regulatórias com avaliações consideradas infladas e o excesso de companhias disputando espaço no mesmo mercado aumentam a pressão sobre o financiamento.
Para reduzir a dependência de equipamentos estrangeiros, desenvolvedoras chinesas trabalham com modelos mais eficientes, dados sintéticos e simulações. Fabricantes nacionais de semicondutores, como a Huawei, também desenvolvem alternativas aos chips da Nvidia. Ainda não está claro, porém, até que ponto essas iniciativas conseguirão compensar as limitações de acesso à tecnologia americana.
Robôs já começam a trabalhar em empresas
Enquanto os pesquisadores tentam aperfeiçoar os sistemas, algumas companhias já testam a aplicação da tecnologia em atividades comerciais e industriais.
Zhu Mingxuan, da JoyIn Technology, relatou um experimento em que um robô precisava guardar um fone de ouvido dentro de um armário fora de seu alcance. Depois de várias tentativas frustradas, engenheiros apresentaram vídeos de pessoas realizando a atividade. A máquina passou então a empurrar uma caixa em direção ao móvel e tentou subir nela para alcançar o objeto.
O episódio demonstra a capacidade que os pesquisadores buscam desenvolver: permitir que os equipamentos encontrem soluções alternativas diante de situações que não foram previstas durante a programação.
Na indústria, a Spirit AI informou que seus robôs são utilizados pela fabricante de baterias CATL para conectar fios flexíveis durante testes de conjuntos de baterias na fábrica de Zhongzhou. Segundo a empresa de inteligência artificial, o índice de sucesso na inserção dos componentes supera 99%.
A Robbyant, por sua vez, afirmou que seus equipamentos já atuam no processamento de pedidos em duas farmácias de Xangai. Antes do envio dos medicamentos, os funcionários continuam responsáveis pela conferência dos produtos.
O principal desafio agora é ampliar essas aplicações. Mais do que demonstrar habilidades em testes controlados, as empresas precisam comprovar que seus sistemas conseguem executar diferentes atividades em locais de trabalho e para clientes distintos, sem exigir adaptações demoradas a cada nova situação.
A próxima grande virada da inteligência artificial?
A expectativa de uma transformação mais ampla também envolve os próximos modelos de inteligência artificial. Wang Xingxing, fundador da Unitree, afirmou no mês passado que a companhia realizou testes com o GPT-6, da OpenAI, em robôs e obteve resultados animadores.
O executivo também avaliou que um eventual lançamento do GPT-7 no próximo ano poderia provocar na robótica um momento semelhante ao do ChatGPT, lançado em 2022. Naquele período, a popularização da ferramenta levou a inteligência artificial generativa ao cotidiano de consumidores e empresas.
Para Wang, a robótica terá alcançado esse patamar quando os equipamentos conseguirem executar 80% das tarefas em 80% dos ambientes desconhecidos, apenas recebendo instruções por voz.
O consultor Georg Stieler, no entanto, faz uma ressalva sobre o ritmo dessa transformação. Para ele, demonstrar que um robô consegue realizar diferentes atividades em condições controladas não significa que a tecnologia já esteja pronta para uma utilização comercial ampla e confiável.
O especialista avalia que os primeiros avanços expressivos em demonstrações podem estar próximos, mas a capacidade de entregar resultados consistentes para empresas e clientes ainda pode levar anos, e não apenas alguns meses.
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