Los robots de Unitree (宇树科技) ya pueden pintar y jugar ajedrez sin entrenamiento previo, apoyados en modelos de frontera para resolver tareas físicas complejas, según su fundador y CEO, Wang Xingxing.
El jueves, en la China International Import Expo (CIIE) de Shanghái, Wang dijo que las máquinas de Unitree, con el GPT-6 de OpenAI, ejecutaban secuencias finas, como cambiar el agua del pincel y mezclar pigmentos, guiadas solo por inferencia en tiempo real.
“La precisión para cambiar de pigmento sin equivocarse es bastante alta”, dijo Wang. “Verlo a este nivel, con cero entrenamiento, fue realmente impactante.”
Unitree mostró videos de los robots pintando. No hubo demostración en vivo en el escenario.
El comentario muestra cómo las empresas líderes de robótica en China usan modelos de punta para acelerar la automatización física. El mes pasado , Wang había dicho que el GPT-6 adelantó el quiebre del sector a “uno o dos años”.
Sugirió que el GPT-7 del año que viene podría resolver problemas de fondo de la IA física.
Pasar de una orden de IA a un movimiento físico preciso sigue siendo cuesta arriba, dijo. En la expo advirtió que el mayor obstáculo ya no es el razonamiento ni la planificación digital, sino cerrar una brecha mecánica de “último milímetro”.
“El problema de fondo hoy es el error de alineación entre las entradas y las salidas del modelo”, dijo Wang. Proyectó que el sector va a superar ese cuello de botella físico en uno o dos años.
Para acelerar el paso, Unitree desarrolla un lazo de retroalimentación que se ajusta solo: el humanoide escribe código, corre simulaciones y mejora su desempeño en el mundo real.
Otros ejecutivos en la expo coincidieron con ese tono. Wang Qian, fundador de X Square Robot (自变量), dijo que la IA física está al borde de un salto, y rechazó los pronósticos que ponen la adopción masiva a cinco años.
“Creemos que estamos muy cerca de un momento GPT de la IA física, muy probablemente en alrededor de un año”, dijo. “Queremos ver robots que construyan robots, y chips que fabriquen chips, hasta una inteligencia artificial de verdad en el mundo físico.”
Los proveedores de chips fueron más cautos. Señalaron límites por debajo del software.
Wang Dong, cofundador del diseñador chino de GPU Moore Threads, advirtió que la IA física sigue atrás de lo esperado por la escasez de datos y el costo del hardware. Juntar datos de interacción real sigue siendo difícil, así que los equipos dependen mucho de conjuntos sintéticos. Moore Threads intenta vender sus propios chips y soluciones a desarrolladores de robótica en China, porque los chips de NVIDIA son extremadamente caros.