Çin’in humanoid robot sektörü, etkileyici gösterimlerden pratik kullanıma geçiş yapma aşamasında. Peki, bu alandaki dönüm noktası ne zaman gerçekleşecek?
Çin’in humanoid robot endüstrisi, etkileyici gösterimlerin ötesine geçerek pratik ve günlük hayatta kullanılabilecek robotlar üretme çabası içerisinde. Birçok kişi, humanoid robotları ilk kez dans ederken veya etkileyici bir gösteri yaparken görmüş olabilir. Ancak şu anki zorluk, bu gösterimlerin gerçeğe dönüşmesi ve robotların işlevsel hale gelmesi.
Çin’in Humanoid Robot Endüstrisindeki Hızlı Gelişmeler
Çin, bu alanda hızla ilerliyor ve ABD’li rakiplerine göre daha büyük bir ölçekle çalışıyor. Eric Schmidt’in ofisinde AI politikaları üzerine çalışan Selina Xu, Çin’in bu sektördeki hızlı ilerleyişinin arkasında maliyet, sermaye ve geniş bir test alanı olduğunu belirtiyor. 2026’nın ilk yarısında, beş Çinli firma, dünya çapında humanoid robot sevkiyatlarının %86’sını gerçekleştirdi.
Sermaye, bu gelişimde önemli bir rol oynuyor. XPeng’in robotik birimi, Ağustos ayında 900 milyon dolardan fazla yatırım alarak 6.3 milyar dolarlık bir değere ulaştı. Galbot ise, Mart ayında 2.5 milyar RMB (yaklaşık 362 milyon dolar) topladı. Bu durum, Çin’in geniş bir potansiyel pazar sunmasıyla birleşiyor; otomotiv, elektronik, lojistik, havacılık ve enerji gibi alanlarda humanoid robotlar test ediliyor.
Humanoid Robotların Ticari Kullanımı ve Zorlukları
Ancak, bu alandaki ticari kullanım hala erken aşamalarda. Robot üreticileri, AI sistemleri ve entegre yazılımlar konusunda zorluklar yaşıyor. Görsel-dil-eylem modelleri ve dünya modelleri henüz gelişim aşamasında. Nvidia, robotik yazılım yelpazesinde lider konumda, bu da birçok Çinli girişimin Orin çiplerine bağımlı kalmasına neden oluyor.
Jiang Han, Pangoal Enstitüsü’nde kıdemli araştırmacı olarak, robotların gerçek sorunları çözdüğünü gösterecek tekrar siparişler ve müşteri geri dönüş sürelerinin önemli göstergeler olduğunu ifade ediyor. Ayrıca, veri eksikliği de bir engel oluşturuyor; robot geliştiricileri, fiziksel etkileşim örneklerini internetten bulmak yerine sentetik veriler, simülasyon ve pekiştirmeli öğrenme gibi yöntemlere yöneliyor.
Güvenilirlik, etkileyici bir gösterimi bozabilecek başka bir faktör. Cheetah Mobile’ın CEO’su Fu Sheng, robotların en büyük zorluğunun %99 başarı oranının gerisindeki %1’lik kısım olduğunu belirtiyor. Ticari robotların, uzun süreler boyunca güvenilir ve verimli çalışabildiğini kanıtlaması gerektiğini vurguluyor.
Uzun Vadeli Hedef: Genel Zeka
Yuli Zhao, Galbot’un strateji sorumlusuna göre, talep ilk olarak üretim, depo lojistiği ve perakende gibi alanlarda ortaya çıkacak. Bu alanlarda görevler tekrarlayıcı ve iş akışları net olduğu için humanoid robotların değer sunma şansı daha yüksek. Uzun vadede ise genel zeka hedefleniyor. Jiang, gerçek bir ‘ChatGPT anı’nın, doğal dil talimatlarını anlayabilen ve karmaşık görevleri adımlara ayırabilen bir genel gövde zekası modelinin gerekeceğini belirtiyor.
Kaynak: TechNode
