In 2026, embodied intelligence has made significant progress in the industrial field.
Il robot A1 della start-up Shi Zhihang ha stabilito un record mondiale da Guinness completando più di un centinaio di operazioni di collegamento di cablaggi automobilistici di livello submillimetrico in un’ora.
L’assemblaggio di cablaggi automobilistici è sempre stato un problema nel campo dell’automazione industriale. Poiché il cablaggio è flessibile e facile da deformare, la distanza tra i jack è di soli 0,1 – 0,5 mm. Negli ultimi decenni poteva contare solo sul funzionamento manuale di lavoratori qualificati. Nel campo dell’automazione industriale è conosciuta come la “congettura di Goldbach”. Questa svolta del robot A1 è diventata un punto di riferimento per il passaggio dell’intelligenza incorporata dal laboratorio alla scena industriale.
Attualmente, l’intelligenza incorporata è stata verificata a livello commerciale in molteplici scenari industriali.
Nelle linee di produzione delle aziende produttrici di veicoli a nuova energia, i robot di UBTECH e di altre aziende sono stati implementati in lotti per completare le attività di ispezione qualità, etichettatura e trasferimento di materiali tra le postazioni di lavoro, adattandosi alle esigenze di traffico a canale stretto della fabbrica.
<immagine ±0,05 mm, soddisfacendo i requisiti di produzione di alta precisione dell'elettronica di consumo. In scenari quali magazzini, industria chimica ed energia elettrica, i robot eseguono ispezioni a ciclo lungo e attività di movimentazione standardizzate, con un tasso di successo delle attività superiore al 90% in scenari industriali strutturati.
L’industria nazionale dell’intelligenza incorporata crescerà ogni anno di oltre il 50% dal 2025 al 2026. Nel 2025, il volume delle vendite dei robot umanoidi industriali UBTECH raggiungerà 1.079 unità, corrispondenti a 820 milioni di yuan di entrate, e si sono formate capacità di consegna commerciale stabili.
Rispetto ai tradizionali robot industriali, l’intelligenza incorporata presenta evidenti differenze. I robot industriali tradizionali sono come gli studenti che sanno rispondere solo a domande fisse.
Tutte le azioni devono essere programmate in anticipo. Possono coprire solo circa il 30% dei processi di produzione completamente standardizzati. Il restante 70% dei processi non standardizzati in piccoli lotti e varietà non può essere automatizzato e si basa a lungo sul lavoro manuale.
L’intelligenza incarnata equivale a un lavoratore specializzato che può trarre conclusioni da un esempio.
Non richiede una programmazione personalizzata attività per attività.
Può percepire dinamicamente l’ambiente e smantellare autonomamente le attività, adattandosi direttamente all’ambiente di lavoro umano originale senza la necessità di una trasformazione su larga scala del layout della linea di produzione. Supporta inoltre il lavoro collaborativo non isolato con i lavoratori nello stesso spazio, colmando il divario che le soluzioni di automazione tradizionali non possono colmare.
Tuttavia, il settore è ancora nella fase di transizione dai progetti pilota su piccola scala all’implementazione su larga scala e i principali punti bloccati sono concentrati in tre dimensioni. Innanzitutto c’è un enorme divario di dati. La formazione di modelli industriali generali incorporati su larga scala richiede almeno decine di milioni di ore di dati interattivi multimodali.
Attualmente, la produzione media mensile di dati di alta qualità a livello di settore è di sole 250.000-300.000 ore, il che si traduce in un grave squilibrio tra domanda e offerta.
In secondo luogo, il modello non ha una generalizzazione sufficiente. Un modello addestrato su una singola linea di produzione necessita quasi di essere riqualificato dopo essere stato migrato tra scenari.
È probabile che si verifichino errori cumulativi durante l’esecuzione di attività in sequenza lunga e le deviazioni in qualsiasi passaggio secondario possono causare il fallimento dell’attività complessiva.
In terzo luogo, il costo di implementazione è ancora elevato.
Il costo complessivo del corpo hardware + raccolta dati + formazione personalizzata è superiore a quello dei tradizionali bracci robotici industriali, che è temporaneamente difficile da sostenere per le piccole e medie imprese manifatturiere.
Tuttavia, il mio Paese ha incluso l’intelligenza incarnata come una delle sei industrie future nel quadro lungimirante del “15° piano quinquennale”. Nel giugno 2026 è stato ufficialmente implementato il primo standard di settore dell’incorporated intelligence, che elenca chiaramente il tasso di successo delle attività, l’efficienza di esecuzione, il tasso di intervento manuale, ecc. come indicatori di valutazione fondamentali per gli scenari industriali.
L’industria è entrata nella fase di implementazione standardizzata.
Hangzhou, Pechino e altri luoghi hanno stabilito basi pilota a livello nazionale per sviluppare potenza di calcolo pubblica, apertura dei dati e piattaforme di verifica degli scenari per abbassare la soglia di iterazione tecnologica per le piccole e medie imprese.
L’intero settore prevede generalmente che il periodo 2027-2029 introdurrà un punto di flessione su larga scala: per allora la sostituzione interna dei componenti principali sarà completata, il prezzo dei robot industriali terminali scenderà a 100.000 yuan, il tasso di penetrazione degli scenari chiave nell’industria manifatturiera discreta supererà il 5% e coprirà gradualmente circa l’80% dei singoli processi industriali semplici, diventando una tecnologia di supporto fondamentale per risolvere la difficoltà di reclutamento dei lavoratori nell’industria manifatturiera e migliorare l’efficienza produttiva.
