Os fabricantes chineses de robôs humanoides estão a reforçar o investimento em inteligência artificial para desenvolver máquinas capazes de aprender novas tarefas e adaptar-se a ambientes desconhecidos. A prioridade já não passa apenas por melhorar os movimentos dos robots, mas por criar sistemas que lhes permitam executar trabalho útil sem programação específica para cada operação.
A mudança reflete uma dificuldade que continua por resolver na robótica. Embora os robôs humanoides já consigam correr, dançar ou transportar objetos em demonstrações controladas, a execução de tarefas variadas em fábricas, armazéns e outros locais de trabalho exige capacidades de perceção, aprendizagem e decisão que os sistemas atuais ainda não dominam.
Investimento em inteligência artificial incorporada dispara na China
Segundo uma reportagem da Reuters, as empresas chinesas estão a direcionar mais recursos para a chamada inteligência artificial incorporada (embodied AI), uma área que procura integrar modelos de IA em máquinas capazes de interagir com o mundo físico.
Os dados da empresa de investigação ITJuzi mostram a dimensão do interesse dos investidores. No primeiro semestre de 2026, o setor captou 93,5 mil milhões de yuan, distribuídos por 322 operações de financiamento. O montante representa cinco vezes o valor registado no mesmo período de 2025.
Este investimento abrange diferentes segmentos da indústria, desde fabricantes de robots até empresas especializadas em modelos de inteligência artificial, sensores e tecnologias de controlo.
A redução dos preços do hardware também está a alterar a competição. À medida que os componentes mecânicos se tornam mais acessíveis, a capacidade de desenvolver software, recolher dados e treinar modelos passa a ter maior importância na diferenciação entre fabricantes.
Robôs humanoides precisam de aprender novas tarefas
Um dos principais objetivos consiste em desenvolver modelos de robôs humanoides capazes de interpretar o ambiente e transformar instruções em movimentos físicos.
Em vez de programar individualmente cada sequência de ações, os investigadores procuram sistemas que aprendam através de demonstrações humanas, dados recolhidos por sensores e simulações digitais.
Empresas chinesas como a X Square, a Galaxea e a Spirit AI participam nesta corrida tecnológica. A proximidade com fabricantes industriais e o acesso a ambientes reais de produção constituem vantagens para a recolha de dados de treino.
Os progressos mecânicos da indústria chinesa já foram demonstrados em competições desportivas. Em abril, por exemplo, o robot humanoide Lightning, da HONOR, venceu uma meia maratona em Pequim. Contudo, a capacidade de percorrer uma distância de forma autónoma não equivale à execução de tarefas industriais que exigem manipulação de objetos e adaptação a situações imprevistas.
Aprender uma tarefa num ambiente controlado também não significa conseguir executá-la com a mesma fiabilidade em condições diferentes. Alterações na posição dos objetos, obstáculos inesperados ou pequenas diferenças nos materiais podem comprometer o desempenho.
A qualidade e a diversidade dos dados continuam, por isso, a ser fatores determinantes para o desenvolvimento destes sistemas.
China enfrenta limitações no acesso a processadores de IA
A indústria chinesa beneficia de uma cadeia de produção de hardware e de uma base industrial que facilita a experimentação com robots em ambientes reais.
Em contrapartida, as restrições norte-americanas à exportação de determinados processadores avançados dificultam o acesso a recursos computacionais utilizados no treino de modelos de inteligência artificial.
A concorrência também envolve empresas norte-americanas, como a Physical Intelligence, a Skild AI e a Generalist, que desenvolvem modelos de controlo robótico capazes de aprender novas competências com menos treino específico.
Algumas aplicações industriais já estão em fase de teste. Segundo a Reuters, a fabricante de baterias CATL utiliza robôs equipados com tecnologia da Spirit AI para ligar cabos flexíveis durante ensaios de baterias. A empresa comunicou uma taxa de sucesso superior a 99% nessa operação específica.
Este resultado, contudo, não demonstra que os mesmos robots consigam executar outras tarefas com igual precisão. A capacidade de transferir competências entre ambientes e operações continua a ser um dos principais desafios técnicos.
O interesse financeiro é elevado, mas os resultados comerciais permanecem incertos. A utilização generalizada de robots humanoides dependerá de melhorias na autonomia, na segurança e nos custos operacionais.
A evolução da indústria chinesa mostra que o próximo desafio da robótica não consiste apenas em construir máquinas capazes de reproduzir movimentos humanos. Consiste em desenvolver sistemas de inteligência artificial que lhes permitam utilizar essas capacidades em situações reais, com a fiabilidade exigida pelas empresas.
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