Wang Xingxing wskazał test, który ma odmienić rynek robotów humanoidalnych

To istotne zastrzeżenie. W 2025 roku założyciel Unitree sugerował, że przełom może nastąpić w czasie krótszym niż pięć lat. Obecna wypowiedź nie odwołuje optymistycznej prognozy, ale pokazuje, jak duża pozostaje niepewność. W podobnym duchu Wang He, założyciel i dyrektor techniczny firmy Galbot, przewidywał wcześniej, że branża może osiągnąć swój „moment ChatGPT” do końca 2028 roku — wraz z poprawą modeli i gromadzeniem danych.

Nie jest to zatem konsensus inżynierów, lecz zbiór podobnych scenariuszy opartych na założeniu, że kilka trudnych problemów zostanie rozwiązanych jednocześnie.

Najtrudniejsze zadanie: połączyć model AI z fizycznym robotem

Roboty już dziś potrafią imponować sprawnością ruchową. Bieg, skoki, układy choreograficzne i efektowne demonstracje przyciągają uwagę publiczności oraz inwestorów. Jednak widowiskowy ruch nie oznacza jeszcze użyteczności w domu.

Kluczowym ograniczeniem pozostaje oprogramowanie odpowiedzialne za podejmowanie decyzji. Robot potrzebuje modeli świata, które pozwolą mu:

• rozpoznać otoczenie i znajdujące się w nim przedmioty;
• przewidzieć skutki własnych działań;
• zaplanować kilka kroków naprzód;
• zareagować na błąd lub nieoczekiwaną zmianę;
• bezpiecznie działać w obecności ludzi.

Unitree przyznaje, że w zastosowaniach w świecie rzeczywistym pozostaje w tyle za poziomem prezentowanych demonstracji. Problemem jest między innymi generalizacja: robot często radzi sobie w warunkach podobnych do tych, na których był szkolony, lecz zawodzi po zmianie układu pomieszczenia, oświetlenia, przedmiotu albo sposobu wykonania polecenia.

Drugą barierą jest precyzja. O ile robot może nauczyć się chodzić lub podnosić większy przedmiot, o tyle powtarzalne wykonanie końcowego ruchu dłoni z dokładnością rzędu milimetrów — na przykład przy chwyceniu delikatnego lub śliskiego obiektu — pozostaje znacznie trudniejsze. Sama umiejętność chodzenia, tańczenia czy biegania nie rozwiązuje tego problemu.

Roboty nie mają odpowiednika internetowego „morza danych”

Rozwój ChatGPT był możliwy między innymi dzięki ogromnym zbiorom tekstu dostępnego w internecie — liczonym w bilionach tokenów. W robotyce sytuacja wygląda zupełnie inaczej.

Nie istnieje równie tani, ustandaryzowany i łatwo skalowalny zbiór danych opisujący rzeczywiste interakcje fizyczne: ruchy dłoni, nacisk, dotyk, obraz, siłę, poślizg, nieudane próby i reakcje na błędy. Symulacje oraz sterowanie robotem przez człowieka pomagają uzupełniać te braki, ale nie dowodzą jeszcze, że maszyna będzie bezpiecznie działać w dowolnym domu.

Aby osiągnąć próg 80 proc. skuteczności, robot musiałby radzić sobie z różnymi meblami, przedmiotami, poziomami bałaganu, warunkami oświetleniowymi i zachowaniami ludzi. Właśnie dlatego kalendarzowe prognozy są tak niepewne: nie chodzi o jeden brakujący komponent, lecz o niezawodne połączenie sprzętu, danych, modeli AI i kontroli ruchu.

Giełdowy entuzjazm wyprzedza codzienne zastosowania

O skali rynkowego optymizmu świadczy debiut Unitree na giełdzie w Szanghaju. Akcje spółki zakończyły pierwszy dzień notowań 460 proc. powyżej ceny z oferty, czyli ponad pięciokrotnie wyżej.

Notowania wyceniają przede wszystkim możliwość powstania wielkiego rynku robotyki — platformy, która w przyszłości mogłaby znaleźć zastosowanie w fabrykach, usługach i gospodarstwach domowych. Nie są jednak dowodem na to, że roboty są już gotowe do samodzielnego wykonywania większości prac domowych.

Obecny popyt pochodzi w dużej mierze z uniwersytetów, laboratoriów i instytucji badawczych. To oznaka wczesnej adopcji technologii, ale jeszcze nie potwierdzenie dopasowania produktu do masowego rynku konsumenckiego lub przedsiębiorstw.

Ile robotów naprawdę dostarczono w Chinach?

W komunikatach dotyczących chińskiego rynku pojawia się informacja o ponad 40 tys. humanoidalnych robotów dostarczonych w pierwszej połowie 2026 roku oraz o 97-procentowym udziale chińskich firm w globalnych wysyłkach. Morgan Stanley prognozował ponadto około 50 tys. chińskich wysyłek w całym 2026 roku, w porównaniu z 12 tys. w 2025 roku.

Tych liczb nie należy jednak bezrefleksyjnie porównywać. Inny przywoływany zbiór danych wskazuje na 19,1 tys. wszystkich globalnych wysyłek humanoidalnych w pierwszej połowie roku, przy 97-procentowym udziale producentów z Chin. Rozbieżność może wynikać z różnych definicji — na przykład zakresu kategorii, rynku albo rozróżnienia między „wysyłką” a „dostawą”.

Ogólny kierunek wydaje się jasny: chińscy producenci dominują we wczesnym wolumenie sprzedaży. Dokładna liczba urządzeń nie jest jednak rozstrzygnięta przez dostępne dane.

Amerykańskie ograniczenia komplikują globalny rozwój

Dodatkowym czynnikiem jest decyzja amerykańskiej Federalnej Komisji Łączności (FCC). Regulator umieścił zagraniczne zaawansowane urządzenia robotyczne, w tym nowe modele robotów humanoidalnych i czworonożnych, na liście objętej ograniczeniami, powołując się na bezpieczeństwo narodowe oraz ryzyko dla łańcuchów dostaw.

Ograniczenia dotyczą przede wszystkim nowych modeli wymagających dopuszczenia do sprzedaży, a niekoniecznie wszystkich robotów już obecnych na rynku w Stanach Zjednoczonych. Mimo to mogą utrudnić Unitree dostęp do ważnego rynku i osłabić mechanizm, na który liczą zwolennicy szybkiego rozwoju: większa sprzedaż oznacza więcej danych, a więcej danych powinno przyspieszać doskonalenie modeli.

Ocena: realny postęp, spekulacyjny harmonogram

Optymizm branży ma podstawy. Koszty sprzętu spadają, Chiny dysponują dużymi zdolnościami produkcyjnymi, a kilku założycieli firm robotycznych wskazuje okolice 2028 roku jako możliwy punkt przełomowy.

Nie ma jednak jeszcze dowodów na inżynierski konsensus, że roboty ogólnego przeznaczenia osiągną do tego czasu rygorystyczny wynik 80 proc. poprawnie wykonanych zadań w nieznanym domu.

Najuczciwszy wniosek brzmi: postęp jest wiarygodny, ale termin pozostaje spekulacyjny. Perspektywa dwóch–trzech lat to scenariusz optymistyczny. Zakres pięciu–dziesięciu lat lepiej oddaje skalę nierozwiązanych problemów związanych z oprogramowaniem, danymi, niezawodnością, bezpieczeństwem, kosztami i regulacjami. Gwałtowny wzrost kursu Unitree pokazuje wiarę w przyszły rynek robotyki — nie potwierdza jeszcze gotowości robotów do autonomicznej pracy w gospodarstwach domowych.