A robótica, em particular robôs equipados com inteligência artificial (IA), é fundamental para o desenvolvimento industrial, pois confere eficiência, precisão e escalabilidade a todos os processos de fabricação. Ao automatizar tarefas repetitivas e complexas, a robótica reduz os custos de mão de obra, minimiza erros e acelera os prazos de produção, permitindo que as indústrias atendam à crescente demanda global, mantendo altos padrões de qualidade.
À medida que tecnologias como IA e IoT convergem com a robótica, elas desbloqueiam novos níveis de adaptabilidade e tomada de decisões baseada em dados, tornando a robótica uma ferramenta para produtividade e um ativo estratégico para competitividade e inovação industrial.
Nesta entrevista, Li Mingyang, fundador e presidente da JAKA Robotics, discute o posicionamento da China no mercado de robótica orientada por IA, os setores que serão mais afetados pela inteligência incorporada e como a situação geopolítica global pode realmente acelerar a necessidade de robótica industrial.
Quais são os pontos fortes e os desafios da China para se tornar líder global em robótica orientada por IA?
As empresas já estão fabricando robôs inteligentes com tecnologia madura de juntas, desempenho líder e alta participação de mercado. Visando robôs colaborativos, a tecnologia de juntas leves e integradas, desenvolvida pela JAKA Robotics, permite o design modular de robôs, o que significa que a empresa pode produzir juntas integradas líderes do setor, silenciosas, altamente precisas e de baixo custo, o que lhe confere vantagens tecnológicas e de mercado em todo o mundo.
O banco de dados do MIR DATABANK mostra que, em 2024, robôs colaborativos de marcas chinesas, incluindo a JAKA Robotics, representaram mais de 50% das vendas globais e, com isso, o acúmulo de dados de cenários específicos do setor ajudará a acelerar a iteração de algoritmos de IA.
Em termos de talento, em 2024, cientistas de origem chinesa representavam 46% dos principais especialistas globais em IA, contra apenas 20% nos Estados Unidos, segundo levantamento do New York Times. Universidades como Tsinghua e Jiaotong de Xangai figuram entre as líderes internacionais em pesquisa aplicada a operações robóticas e concentram alguns dos maiores nomes em inteligência incorporada, incluindo aprendizado de máquina. Essa base de talentos pode acelerar tanto o avanço da IA e de novas forças produtivas na China quanto o progresso global do setor.
A cadeia de suprimentos também oferece vantagens decisivas. O porte da indústria automobilística inteligente na China viabilizou a produção em escala de componentes críticos — como LiDAR e chips de alto desempenho — e impulsionou a implementação de algoritmos inteligentes. Além disso, a experiência acumulada com a fabricação de 10 milhões de veículos elétricos por ano pode ser adaptada e aplicada diretamente ao desenvolvimento da robótica.
Os modelos de IA em rápida expansão são outro motivo do avanço da China. O país reúne um conjunto expressivo de desenvolvedores que vêm ampliando os limites da tecnologia. O grande modelo multimodal MoE-16, da DeepSeek, por exemplo, alcança eficiência energética 2,7 vezes superior à do GPT-4 sob a mesma carga computacional — um fator crítico em cenários de computação de ponta aplicados a robôs móveis. Já o PanGu 5.0, da Huawei, oferece avanços significativos em matemática, no planejamento de tarefas complexas e no uso de ferramentas, mecanismo que amplia as capacidades dos grandes modelos de linguagem (LLMs).
Dois desafios centrais emergem desse cenário. O primeiro é a padronização morfológica. Até agora, não existe um padrão definido para o design de hardware de robôs inteligentes, o que dificulta tanto a evolução dos algoritmos quanto sua aplicação prática. Uma boa analogia vem da indústria automotiva: ao longo do tempo, consolidou-se um padrão global para o que caracteriza um automóvel tradicional — quatro rodas e um chassi. Isso facilitou a adição de inteligência e eletrificação, já que a forma permaneceu estável. No caso dos robôs, a ausência de um entendimento comum sobre sua configuração básica torna outros processos relacionados muito mais complexos.
O segundo desafio é atender às crescentes demandas de inteligência operacional. As operações básicas de robôs humanoides são muito mais complexas do que as de veículos inteligentes, especialmente em termos de destreza e manipulação. Embora compartilhem alguns requisitos, os humanoides precisam de capacidades amplamente generalizadas e confiáveis – como agarrar, levantar e usar ferramentas – que exigem flexibilidade e adaptabilidade próximas às humanas, algo notoriamente difícil de alcançar. Além disso, o fato de esses robôs precisarem atuar em múltiplos cenários e com diferentes ferramentas ou componentes eleva significativamente as exigências de aplicabilidade.
De que forma diferentes setores se beneficiarão da robótica com tecnologia de IA e quais avanços notáveis foram feitos até agora?
Hoje, a Tesla é referência na adoção de IA, elevando a produtividade, a qualidade e a inteligência de seus produtos. O setor de automóveis inteligentes, já maduro em tecnologia e investimento, oferece lições valiosas para o campo mais amplo da robótica.
Olhando para o futuro, a robótica apoiada por IA deve impulsionar o crescimento em múltiplos setores. Na manufatura, robôs industriais começam a superar as limitações das linhas tradicionais por meio de planejamento dinâmico de trajetórias e percepção multimodal, viabilizando produção flexível. O objetivo vai além da substituição mecânica: trata-se de criar inteligência na própria produção, reduzindo a dependência de experiência humana.
Na logística, armazéns inteligentes com modelagem de ambiente em tempo real e colaboração multi robôs prometem ganhos expressivos em espaço e eficiência. Em escala global, isso pode resultar em alocação mais eficiente de recursos.
A saúde também se beneficiará da robótica com IA, com robôs cirúrgicos mais precisos que os humanos e sistemas de dados que aprimoram diagnósticos e tratamentos.
Na agricultura, a tecnologia ajudará a equilibrar variáveis naturais e padronização de produtos. E, no setor de serviços, a interação homem-máquina mediada por IA renovará a experiência do cliente, equilibrando padronização e personalização, e ampliando a sinergia entre criatividade humana e execução automatizada.
Até que ponto o ambiente geopolítico atual está impactando o mercado internacional de robótica?
No longo prazo, a globalização e o desenvolvimento da robótica industrial podem, na verdade, ser acelerados pela guerra comercial entre EUA e China e pela incerteza econômica que ela gera. Observa-se um aumento na realocação de fábricas para diferentes países, impulsionada tanto por fatores geopolíticos quanto pelo aumento dos custos trabalhistas e desafios de recrutamento na China.
Para as empresas, há uma necessidade contínua de robótica na fabricação de NEVs, na miniaturização 3C [produção de dispositivos mecânicos, ópticos e eletrônicos cada vez menores] e em outras demandas de manufatura. Surgem também oportunidades em novas energias, biomedicina e outros setores emergentes. Ao mesmo tempo, é essencial desenvolver uma cadeia de suprimentos global robusta, localizada estrategicamente e resiliente frente a riscos geopolíticos.
Em mercados de grande porte, isso implica estabelecer cenários, serviços e sistemas de cadeia de suprimentos independentes, formando um ciclo de produção completo, capaz de gerar produtos competitivos e de alta qualidade e consolidar o reconhecimento da marca em cada região. Por exemplo, no mercado europeu, essa estratégia permitiu competir com gigantes locais como a Schneider em P&D, desempenho de produtos, gestão da produção e logística verde.
Como você vê o desenvolvimento do setor de robótica industrial nos próximos cinco a dez anos?
Primeiramente, veremos uma maior popularização da aplicação de “inteligência”, com integração mais profunda entre software e hardware e maior incorporação de capacidades inteligentes. Em segundo lugar, é esperado progresso na combinação de modelos avançados de IA com tecnologias leves.
Os robôs industriais se tornarão mais inteligentes, integrando percepção multimodal (visão 3D, percepção de força), raciocínio cognitivo (grandes modelos de IA) e execução dinâmica. Isso permitirá a formação de sistemas inteligentes de circuito fechado, capazes de lidar com uma ampla gama de tarefas em diversos cenários e setores.
