Não se deixem enganar por robôs dançarinos, ainda estamos na era do GPT-2 A Mesa Redonda Bilionária sobre Inteligência Incorporada

Por falar em robôs, o mundo da tecnologia tem sido inundado com vídeos de robôs dando "mortais" nos últimos dois anos.

Discussões nas redes sociais e vídeos promocionais de diversas empresas dão a impressão de que estamos a apenas um trimestre de sermos dominados por robôs.

Neste momento, durante o Encontro Anual do Fórum Zhongguancun de 2026, vários fundadores da inteligência incorporada nacional realizaram uma "Mesa Redonda sobre Inteligência Incorporada de Bilhões de Dólares". Wang He, da Galaxy General, Zhang Peng, da Zhipingfang, Gao Yang, da Qianxun Intelligence, Tang Wenbin, da Yuanli Lingji, e Xi Yue, da Xingdong Era, reuniram-se para discutir as principais questões da inteligência incorporada.

Em que estágio a inteligência incorporada se encontra até o momento, e em que cenários ela foi validada?

Do ponto de vista técnico, quais questões precisam ser abordadas para realmente integrar os robôs em nossas vidas, estudos e trabalho: dados, modelos ou hardware dos robôs?

E nos próximos um ou dois anos, em que áreas se concentrarão os principais esforços da inteligência incorporada, com maior ênfase em aplicações industriais ou espera-se que ela realmente chegue aos lares?

Por fim, eles também discutiram o desenvolvimento da inteligência incorporada, afirmando que ela requer padrões semelhantes aos níveis 3 e 5, como os utilizados para direção autônoma, para regular o nível de inteligência de toda a indústria da robótica.

Bem-vindos à era do GPT-2.0 na robótica.

Como definimos 2025, ano que acaba de passar, e 2026, um ano de avanços significativos na área da robótica?

Os cinco especialistas chegaram a uma avaliação bastante consistente: 2025 será um ano de "lançamento das bases" e de criação de impulso, enquanto 2026 será o primeiro ano de aprimoramento da capacidade do robô de generalizar em diversos cenários e de obtenção de uma implementação comercial em larga escala.

Gao Yang, da Qianxun Intelligence, comparou o estágio atual da inteligência incorporada à era do GPT-2, com seus grandes modelos de linguagem.

Ele mencionou que a indústria de inteligência incorporada resolveu um grande número de problemas de infraestrutura de dados em 2025 e, com a melhoria dos parâmetros do modelo e da escala de dados, é muito provável que dê um salto para a era 3.0 em 2026.

Tang Wenbin, da Yuanli Lingji, também admitiu que o setor ainda está em estágios iniciais de desenvolvimento, mas, impulsionado pela escala de dados, a taxa de crescimento do setor é extremamente alta.

Ele afirmou categoricamente que, embora estejamos aqui hoje discutindo modelos e algoritmos, ainda não existe um parâmetro de referência em larga escala disponível, o que torna impossível medir com precisão o nível das diferentes inteligências corporificadas.

Xi Yue, cofundador da Star Era, mencionou que o influxo frenético de capital no último ano levou ao surgimento repentino de algumas empresas que não estavam previstas para 2025, em 2026; ao mesmo tempo, muitas empresas desapareceram repentinamente.

Este foi um ano de velocidade e aceleração rápidas.

Wang He, fundador da Galaxy General, mencionou o projeto recente que desenvolveram com a Universidade de Tsinghua, que permitiu que robôs jogassem tênis. Ele afirmou que, à medida que muitos conceitos se tornam mais claros, a inteligência incorporada está saindo dos laboratórios e se tornando realidade.

Quem controla os dados controla o mundo.

Assim como o ImageNet, o conjunto de dados de imagens em larga escala lançado por Fei-Fei Li, que se tornou uma parte importante do desenvolvimento do aprendizado profundo, o desenvolvimento da inteligência incorporada também requer uma grande quantidade de dados.

Em comparação com grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, que consegue extrair dados de quantidades massivas de texto na internet, ainda faltam dados interativos de alta qualidade provenientes do mundo físico.

Xi Yue, da Star Era, disse: "Os dados são atualmente o maior gargalo."

Para que os robôs trabalhem de forma autônoma em ambientes complexos e especializados, eles precisam coletar dados em cenários reais. No entanto, o custo de tentativas e erros em cenários reais é muito alto, e nenhum gerente de fábrica está disposto a deixar um robô incompleto operário sem rumo em sua linha de montagem.

Yuanli Lingji foi mais direta: Tang Wenbin acredita que os dados são essencialmente uma questão de dinheiro; não são o elemento mais crucial, e o dinheiro pode resolver o problema. O verdadeiro desafio dos dados reside em fazer com que os robôs forneçam feedback de cenários do mundo real.

No entanto, ele também mencionou que este é um problema do tipo "quem veio primeiro: o ovo ou a galinha?". Os robôs atuais não são suficientemente maduros para serem implantados em larga escala, mas se quisermos que os robôs melhorem, precisamos que sejam usados ​​em grande escala.

Zhang Peng, da Zhipingfang, acredita que o que realmente transforma um modelo é o fluxo de dados provenientes de cenários do mundo real. Além dos próprios dados, a arquitetura do modelo e o design do sistema são igualmente importantes.

Ele acredita que a inteligência incorporada é uma competição abrangente de "modelo + hardware físico + sistema de cenários". Permitir que os robôs se adaptem a mais cenários a um custo menor é um desafio significativo para a aplicação industrial da inteligência incorporada.

Assim como a Tesla e a Waymo no campo da direção autônoma, quem conseguir colocar o maior número de robôs em funcionamento no mundo físico real com o menor custo garantirá sua vaga na era do GPT-3.0.

Fazer tarefas domésticas não é uma prioridade este ano.

Se 2025 foi o ano de apresentar demonstrações, encenar balé e realizar espetáculos de artes marciais, então 2026 será o ano de apresentar cenários.

Esses fundadores abandonaram unanimemente os cenários de casas de alto padrão retratados em filmes de ficção científica e, em vez disso, mergulharam de cabeça na logística, nos serviços públicos e até mesmo no comércio de rua.

Zhang Peng, Gao Yang e Xi Yue compartilham uma visão positiva sobre cenários de manufatura industrial semiestruturada, serviços simplificados e gestão logística.

Em particular, os empregos com salário diário no setor de logística, onde "os humanos precisam apenas de um curto período de treinamento para começar a trabalhar", apresentam alta padronização e requisitos de desempenho claros, tornando-os a maneira mais fácil para os robôs substituírem e replicarem em larga escala.

Tang Wenbin apresentou quatro padrões de implementação extremamente rigorosos, que podem ser descritos como um "guia para evitar armadilhas" na inteligência incorporada.

Primeiro, deve ser um cenário que tolere erros; segundo, deve ter uma tolerância à ineficiência; terceiro, precisa de um certo grau de capacidade de generalização, caso contrário, máquinas automatizadas não padronizadas podem ser usadas diretamente; quarto, deve ser capaz de operar por um longo período e atingir o ponto de equilíbrio.

Ele mencionou, em tom de brincadeira, que, dadas as imperfeições atuais da tecnologia, "dançar disfarçado de trabalho" é uma forma de exibição que pode proporcionar valor emocional e também representa um excelente caminho para os negócios.

Wang He, da Galaxy General, mencionou suas lojas de varejo em "cápsulas espaciais" que estão sendo implementadas em todo o país. Dentro dessas cápsulas futuristas, robôs buscam mercadorias para os clientes de forma autônoma.

Embora os robôs possam não ser tão eficientes quanto os atendentes humanos na hora de pegar as mercadorias, sua novidade e charme proporcionam aos clientes um alto "valor emocional", e os clientes estão dispostos a pagar por essa experiência.

Entretanto, nesse processo, a Galaxy General acumulou 80.000 horas de dados reais de retirada de produtos nas prateleiras.

Este não é apenas um cenário de negócios consolidado, mas também uma solução extremamente engenhosa de coleta de dados inteligentes e incorporados.

Ao final da mesa-redonda, também foi discutida a necessidade de padrões em toda a indústria de inteligência incorporada.

Hoje mesmo, a CCTV News noticiou que a Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicações (CAICT), juntamente com mais de 40 organizações, lançou o primeiro padrão da indústria na área de inteligência incorporada, que será implementado em 1º de junho de 2026.

Esta norma não só unifica a estrutura de testes de referência (simulação estática, simulação dinâmica, ambiente real e combinação), como também estabelece um banco de questões com mais de 10.000 tarefas de teste, abrangendo 300 cenários, incluindo ambientes industriais e domésticos, pondo fim à "falta de padrões a seguir" no setor.

Os fundadores também mencionaram a importância de padrões, leis e segurança, argumentando que somente um conjunto de padrões da indústria amplamente aceitos pode levar a um progresso substancial e em larga escala na inteligência incorporada.

Ao final, o apresentador disse que o marco de hoje era de "10 bilhões" e expressou a esperança de que no próximo ano pudesse chegar a 100 bilhões de diálogos inteligentes incorporados.

Sim, ainda não chegamos a um trilhão. Os robôs podem precisar de mais alguns anos de prática antes de conseguirem dominar completamente a humanidade.

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