Robotboomen vokser raskt. Fremskrittene er vanskeligere å se

En robotboom med et kjent utstillingsvindu

World Robot Conference i Beijing viste en kinesisk robotindustri som vokser raskt. Arrangørene oppga at mer enn 3 000 produkter ble vist frem under den fem dager lange konferansen, med over 300 utstillere. 236

Likevel var inntrykket fra innlegget datert 20. august 2026 mer nyansert enn en ren suksesshistorie. Det var mange imponerende oppvisninger, men flere av dem fremsto som nye varianter av fjorårets dansing, sportsøvelser, sortering og fabrikkarbeid. Den synlige utviklingen gikk dermed saktere enn markedsveksten.

Hovedpoenget var at fysisk KI – såkalt «embodied AI», altså KI som kan oppfatte og handle i den virkelige verden – blir kommersialisert langt raskere enn den blir generell. 12

Over 22 000 humanoidroboter på et halvt år

Ifølge innlegget passerte globale leveranser av humanoidroboter 22 000 enheter i første halvår 2026. Prognosen for hele året var over 50 000. AgiBot sto for rundt 9 700 enheter, Unitree for mer enn 7 000 og Galaxy General for over 1 100. De fem største selskapene kontrollerte til sammen 86 prosent av markedet. 12

Unitrees tall tilsvarte rundt 31 prosent av markedet i første halvår. 12

Bruken var samtidig konsentrert i noen få kategorier:

• underholdning: rundt 38 prosent
• datainnsamling og forskning: rundt 26 prosent
• smart produksjon: rundt 16 prosent
• lager og logistikk: rundt 10 prosent 12

Tallene viser et marked som allerede selger roboter i stort volum. Men de sier mindre om hvor godt robotene fungerer utenfor miljøene de er utviklet eller finjustert for.

Den virkelige testen skjer utenfor demoen

Flaskehalsen handler ikke bare om å bygge bedre maskiner. Robotene trenger store, varierte og gode datasett fra den fysiske verden. I tillegg må utviklerne skille mellom en demonstrasjon som er nøye innøvd, og en ferdighet som faktisk kan overføres til en ny situasjon. 12

En robot kan for eksempel lykkes med å plukke en bestemt gjenstand fra en bestemt hylle. Det betyr ikke nødvendigvis at den også håndterer en annen gjenstand, et nytt lysforhold, en endret romløsning eller en annen fabrikk uten omfattende justeringer.

Wang Xingxing mente at pålitelig drift i et fast miljø stadig blir mer oppnåelig. Men når roboten skal ut av dette miljøet, kreves det fortsatt mye ettertrening og løpende menneskelig medvirkning. 12

Wang He pekte på en mer krevende målestokk: Kan systemet generalisere på tvers av 100 fabrikker eller 1 000 butikker? Kan det følge instrukser i naturlig språk og utføre oppgaver i omgivelser det ikke kjenner fra før? 12

Innlegget beskrev dagens modeller for fysisk KI som omtrent på «GPT-2-nivå». Det viste også til en forventning om GPT-3.5- til GPT-4-lignende ferdigheter rundt 2028. Dette er en prognose, ikke et etablert testresultat. 12

To ulike veier: volum mot grunnmodeller

Unitree: kropp, fart og skala

Unitree ble fremstilt som særlig sterk på bevegelseskontroll, mekanisk konstruksjon, lav kostnad og produksjon i stort volum – snarere enn som ledende innen grunnmodeller for fysisk KI. Under konferansen viste selskapet frem en robot som etter planen kunne nå 12,65 meter per sekund. Samtidig hadde Unitree sendt ut mer enn 7 000 humanoidroboter i første halvår. 12

Det illustrerer en viktig side ved robotkappløpet: Fremgangen kan måles i både smartere programvare og billigere, raskere og mer tilgjengelig maskinvare.

Galaxy General: læring fra menneskers arbeid

Galaxy General ble på sin side presentert som en aktør med tyngde innen grunnmodeller for fysisk KI. Selskapet viste frem den bipedale roboten ET1 og oppga at den generelle helkroppsmodellen var trent på rundt 100 000 timer med menneskelige bevegelser. 12

Selskapet løftet også frem WAM-TTT, en metode for å tilpasse en modell ved å la den observere videoer av arbeidere som utfører oppgaver. Tanken er at kundene kan filme arbeidet på stedet, uten manuell merking av data eller fjernstyring av roboten, i stedet for å programmere hver installasjon fra grunnen av. 14

Innlegget trakk frem Galaxy Generals rapporterte bruk i dusinvis av CATL-fabrikker som et tegn på at selskapet har beveget seg forbi enkeltstående konseptdemonstrasjoner. Slike opplysninger bør likevel leses som selskaps- eller utrullingsrapportering, ikke som en uavhengig måling av generell intelligens. 12

Den store utfordringen er generalisering

Konferansen viste altså både reell kommersiell fremgang og en påfallende begrensning. Humanoidmarkedet konsolideres raskt, og robotene tas i bruk i flere konkrete arbeidsprosesser. Samtidig er det fortsatt stor avstand mellom en robot som presterer stabilt i et kontrollert scenario, og en robot som forstår en språklig beskjed, møter uforutsette forhold og løser oppgaven med liten menneskelig innblanding.

Det er derfor ikke først og fremst antallet roboter som blir den avgjørende testen fremover. Spørsmålet er om de kan ta med seg ferdighetene sine fra én fabrikk til en annen, fra én butikk til den neste og fra en innøvd demonstrasjon til den uforutsigbare virkeligheten. 12