Los gigantes de internet de China llevan la IA al mundo físico

Las mayores plataformas de internet de China están trasladando la inteligencia artificial fuera de la pantalla. En lugar de limitarse a aplicaciones, publicidad o comercio electrónico, están aplicando IA a almacenes automatizados, reparto con drones y vehículos autónomos, robótica y robotaxis.

La apuesta no consiste simplemente en fabricar un robot. El activo estratégico es una plataforma operativa para el trabajo físico: una combinación de demanda, datos, modelos de IA, hardware, infraestructuras de carga y transferencia, software de despacho, supervisión remota y protocolos de seguridad.

Los casos con más evidencia de despliegue están en logística y movilidad. Son ámbitos con tareas repetibles, gran volumen y resultados medibles; un punto de partida mucho más realista que un robot humanoide de uso general capaz de trabajar en cualquier lugar.

El robot es solo una parte del sistema

Para que un vehículo autónomo o un robot funcione como servicio comercial necesita mucho más que sensores y un modelo de IA. Debe integrarse con rutas, carga y descarga, mantenimiento, mapas, centros de control, comercios, almacenes y personas que resuelvan incidencias.

Ahí las plataformas de consumo y comercio tienen una ventaja particular: ya gestionan redes de transacciones frecuentes y pueden introducir automatización en procesos que controlan. Cada operación real genera información sobre retrasos, fallos, rutas y casos excepcionales que puede servir para ajustar la siguiente versión del servicio.

Por ello, el negocio puede parecerse más a un servicio gestionado que a la venta aislada de una máquina. El cliente puede acabar contratando capacidad de reparto, productividad de almacén o disponibilidad de una flota, no solo un robot.

Meituan: automatizar tramos concretos del reparto urbano

Meituan, conocida por sus servicios de entrega bajo demanda, parte de una red de comercio local. Su estrategia de drones integra aeronaves, puntos de transferencia y un sistema de control de operaciones, en vez de presentar el dron como un producto independiente.

En mayo de 2026, la compañía indicó que esa infraestructura había entrado en uso comercial y que abriría sus soluciones de logística de baja altitud a socios autorizados. 54

La aprobación regulatoria es tan importante como el hardware. En abril de 2025, Meituan afirmó que su dron de cuarta generación había superado una revisión de la Administración de Aviación Civil de China y obtenido un certificado nacional de operación para logística de baja altitud. 61 En marzo de 2025 también inició reparto comercial con drones en Hong Kong, en lo que describió como su ruta comercial número 54. 62

El modelo operativo sigue siendo selectivo. Los sistemas autónomos pueden cubrir los segmentos más previsibles de un pedido, mientras las personas se ocupan de los traspasos y de las condiciones difíciles del último tramo. En el distrito de Shunyi, en Pekín, Meituan utilizó vehículos autónomos para llevar paquetes a estaciones de transferencia, donde los repartidores completaban los últimos cien metros. 55

La división del trabajo es reveladora: una demanda urbana densa puede hacer rentable la automatización, pero el acceso a edificios, el clima, los peatones y la entrega al cliente siguen siendo problemas complejos del mundo real.

JD.com: convertir la cadena de suministro en una red de despliegue robótico

JD.com parte de otro activo: la infraestructura logística. Su oportunidad está en coordinar inventario, almacenamiento, preparación de pedidos, clasificación, transporte y entrega dentro de un mismo sistema.

JD Logistics informó que, al 31 de diciembre de 2025, más de 20 almacenes automatizados LangzuTech —desarrollados por la propia compañía bajo un modelo de preparación de pedidos de mercancía a persona— estaban operativos en casi 20 ciudades chinas. Según la empresa, los sistemas permiten almacenamiento de alta densidad y preparación rápida entre millones de referencias, incluso durante grandes campañas de ventas. 17

Esto hace que la automatización de JD vaya más allá de una mejora interna de eficiencia. Un sistema de almacén estandarizado puede replicarse en diferentes ubicaciones y ofrecerse junto con servicios de fulfillment y gestión de cadena de suministro. JD también ha señalado públicamente la logística inteligente y la tecnología no tripulada como áreas de investigación, desarrollo y aplicación. 25

Para minoristas y marcas, la lección es clara: la robótica de almacén aporta más valor cuando está conectada con la ubicación del inventario, la gestión de pedidos y el cumplimiento logístico, y no cuando se añade como una máquina aislada en el suelo del almacén.

ByteDance: la capa de IA incorporada para robots

La posición de ByteDance en la IA física está más centrada en los modelos. Su grupo de investigación Seed presentó GR-3 como un modelo generalista de visión, lenguaje y acción —conocido como VLA por sus siglas en inglés— orientado a la generalización y a tareas de mayor duración. También introdujo ByteMini, una plataforma robótica móvil con dos brazos destinada a tareas de manipulación. 3

La importancia de este trabajo es que la IA incorporada, o embodied AI, exige algo más que percepción: el sistema debe transformar lo que ve y comprende en acciones físicas seguras y fiables. La línea de ByteDance apunta así a una capa habilitadora para la robótica: políticas de control, investigación de manipulación, entrenamiento de modelos e infraestructura de IA para desarrolladores.

La empresa también ha reforzado sus ambiciones mediante contratación. Un informe de 2025 describió una campaña de ByteDance para captar especialistas sénior en inteligencia incorporada, incluidos puestos centrados específicamente en robots humanoides. 6

ByteDance no tiene que fabricar el robot dominante en cada categoría para que esta estrategia sea relevante. Puede capturar valor suministrando parte de la capa de «cerebro» a socios de robots industriales, colaborativos o de servicios.

Baidu: robotaxis, software de autonomía y chips de IA

La estrategia de IA física de Baidu es más visible en la conducción autónoma. Apollo reúne software, datos y sistemas de operación para vehículos sin conductor, mientras que su programa de chips Kunlun aporta una capa propia de computación para cargas de trabajo de IA.

En Apollo Day, Baidu señaló que su chip Kunlun de segunda generación había completado una adaptación integral de rendimiento para conducción autónoma. La compañía también destacó un modelo de percepción para conducción autónoma, mapas de alta definición y un sistema de datos de conducción de ciclo cerrado. 44

Baidu ha trazado además una hoja de ruta de hardware: el Kunlun M100 estaba previsto para inferencia a gran escala en 2026, y el M300 para entrenamiento e inferencia de modelos multimodales en 2027. 40

La relevancia estratégica está en la coordinación vertical: modelos y capacidad de cómputo se combinan con software de autonomía y operación de flotas. Pero los robotaxis siguen siendo una prueba especialmente exigente. Su expansión comercial depende de seguridad, fabricantes de vehículos asociados, permisos locales y una economía operativa sostenible; no basta con disponer de un buen modelo o de un chip potente.

Qué supone para Alibaba, Tencent y los socios industriales

Alibaba y Tencent son relevantes para esta tendencia más amplia porque una gran plataforma puede aportar capas distintas de la IA física: infraestructura en la nube, software empresarial, redes comerciales, simulación, capital y alianzas. Sin embargo, el material disponible ofrece evidencia de despliegues actuales más concreta para Meituan, JD.com, ByteDance y Baidu que para iniciativas específicas de Alibaba o Tencent.

Para las industrias tradicionales, el cambio modifica el tipo de alianza necesaria:

• Comerciantes y operadores logísticos necesitan automatización conectada con despacho, inventario, zonas de carga, control de acceso y gestión humana de excepciones.
• Fabricantes siguen siendo esenciales en componentes, fiabilidad, integración y mantenimiento de campo, aunque las plataformas pueden ganar influencia como proveedores de software de IA y estándares operativos.
• Fabricantes de automóviles requieren cada vez más socios para autonomía, cartografía, cómputo y gestión de flotas, junto con sus capacidades tradicionales de ingeniería de vehículos.
• Proveedores de robots pueden necesitar tanto acceso a entornos de despliegue y datos operativos como mejoras de hardware.

Ventaja de escala, pero sin atajos

La posible ventaja de China no se reduce a tener el mejor modelo de IA. Consiste en la capacidad de combinar redes de comercio y reparto de gran volumen, capacidad manufacturera y aprendizaje operativo rápido en un mismo mercado.

Las rutas reguladas de drones de Meituan, los almacenes replicables de JD, la investigación de IA incorporada de ByteDance y la combinación de autonomía y cómputo de Baidu ilustran distintas maneras de crear ese ciclo. En todos los casos, el desarrollo de IA se vincula con un entorno real en el que el rendimiento puede probarse y mejorarse. 5417344

Aun así, la IA física perdona menos que el software puramente digital. Un fallo de reparto, un error de vehículo o una interrupción en un almacén tienen consecuencias de seguridad, responsabilidad y calidad de servicio. Los grandes pilotos no demuestran por sí solos rentabilidad duradera, autonomía generalizada ni sustitución universal del trabajo humano.

El resultado más creíble a corto plazo es una automatización selectiva en entornos acotados: almacenes, corredores de reparto fijos, tareas industriales bien definidas y flotas gestionadas. La competencia de largo plazo será por quién logre integrar mejor modelos, chips, máquinas, operaciones y acceso fiable a despliegues en el mundo real.