Os robôs humanoides chineses estão ultrapassando seus rivais — literalmente. Em 17 de agosto, um deles, chamado Superman, atingiu a velocidade de 12,66 metros por segundo, superando o recorde anterior estabelecido por Usain Bolt, antes de colidir contra uma parede. O triunfo só aumentou o entusiasmo em torno da Unitree, fabricante do Superman, que estreou suas ações na Bolsa de Valores de Xangai dois dias depois. O preço das ações disparou 460%.
Contudo, como demonstra o fim vergonhoso da façanha de corrida do Superman, a tecnologia ainda tem um longo caminho a percorrer. Espera-se que as empresas chinesas vendam 50 mil humanoides este ano, mais do que o triplo do número do ano passado. Elas já dominam em grande parte o hardware por trás das máquinas. O software, porém, é outra história.
Para criar os modelos fundamentais que permitirão aos robôs executar com perfeição uma infinidade de tarefas úteis, é necessário coletar uma quantidade enorme de dados. Os modelos que alimentam a atual geração de humanoides têm alguns bilhões de “parâmetros”; para replicar o funcionamento do corpo humano, serão necessárias centenas de bilhões.
Isso os colocaria em um tamanho semelhante aos grandes modelos de linguagem que alimentam os chatbots. A diferença é que os chatbots podem ser treinados com a enorme quantidade de texto digital disponível na internet. Reunir os dados necessários para ensinar um robô a identificar um copo, pegá-lo e enchê-lo com café é muito mais difícil.
O robô precisa entender tudo, desde sua posição espacial até a fragilidade do vidro e a viscosidade do seu conteúdo. Essas informações precisam ser extraídas de experiências no mundo real ou de recriações detalhadas delas.
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Atualmente, os robôs humanoides são alimentados com uma mistura heterogênea de dados, frequentemente provenientes de simulações de baixa qualidade. Dados coletados do mundo real são muito mais úteis — e agora altamente valorizados. A forma mais valiosa são os dados de “máquina real”, gerados pelas ações de um robô, seja quando controlado remotamente ou quando realiza tarefas de forma autônoma.
Outra fonte importante provém da gravação de humanos enquanto executam tarefas. Conhecidas como dados “egocêntricos”, essas informações são coletadas equipando a pessoa com um fone de ouvido, luvas com sensores hápticos e outros equipamentos que registram seus movimentos.
A China está rapidamente se tornando líder na busca por dados reais de máquinas, graças a centros de treinamento como o Centro de Inovação Humanoide de Hubei. Nessas extensas instalações na cidade de Wuhan, no centro da China, até 100 robôs passam horas por dia observando e imitando humanos. Em uma das dezenas de estações de trabalho, um jovem atrás de um balcão move a mão, enluvada com sensores digitais, em um movimento circular como se estivesse despejando água quente no café.
Ao lado dele, um robô imita seu movimento, mas jorra água de verdade de uma chaleira sobre um funil de café. A maneira como o pulso e os dedos do robô se movem é assustadoramente humana. A poucos passos do café improvisado, encontra-se o que parece ser uma farmácia, onde outra dupla humano-robô está reabastecendo as prateleiras.
Em seguida, há uma loja de conveniência, depois uma linha de produção, seguida por várias outras cenas da vida laboral. (Até agora, jornalistas estrangeiros não tinham permissão para visitar esses centros.)
Robô humanoide venceu a meia-maratona em Pequim Foto: Ng Han Guan/AP
O centro em Wuhan é uma das 53 instalações na China construídas especialmente para desvendar os segredos do movimento humano, segundo dados da Interact Analysis, uma empresa de consultoria. A maioria foi criada nos últimos dois anos. Outras 34 estão em construção ou planejadas. Uma delas, em construção em Xangai, terá espaço para 1 mil humanoides. Uma pequena cidade na província costeira de Zhejiang já tem seis centros de treinamento.
Os centros de treinamento exigem muito espaço e muitas pessoas para operá-los, além de uma legião de robôs humanoides de última geração, que podem custar até 100 mil yuans (US$ 15 mil) cada. E, para cada oito horas servindo café, por exemplo, o robô na estação do café produz apenas três horas de dados úteis. O restante é desperdiçado, principalmente por erros que os engenheiros não querem que os robôs aprendam.
Esse tipo de treinamento custa, portanto, de 500 a 700 yuans por hora, segundo Corey Chan, do HSBC. De acordo com uma estimativa, serão necessárias 100 milhões de horas de treinamento para desenvolver um robô capaz de executar uma ampla variedade de tarefas diárias.
Governo arca com boa parte dos custos
Felizmente, para empresas chinesas como a Unitree, o governo tem arcado com grande parte dos custos dos centros. Cerca de quatro quintos deles são financiados pelo Estado. Muitos são fruto de colaborações entre empresas privadas e governos locais, que compram robôs humanoides e vendem os dados produzidos de volta para as empresas.
As estimativas variam, mas, no primeiro semestre de 2026, até 70% dos robôs humanoides fabricados na China podem ter sido destinados a esses centros de treinamento, totalizando cerca de 13 mil máquinas. Ao construir um desses centros, as autoridades locais podem impulsionar a demanda por robôs que estão sendo fabricados em sua região.
Ao mesmo tempo, fabricantes de robôs chineses estão encontrando maneiras de coletar dados egocêntricos da grande força de trabalho industrial do país, bem como de seus muitos jovens desempregados. Surgiu uma indústria artesanal de fornecedores que fabricam equipamentos vestíveis para esse fim. Alguns esperam que os jovens usem o equipamento em casa como um trabalho de meio período.
A JD.com, uma empresa de comércio eletrônico, anunciou no início deste ano o lançamento de um projeto para pagar 100 mil de seus funcionários e outras 500 mil pessoas para rastrearem seus próprios movimentos. Em uma instalação que, segundo relatos, recebeu financiamento estatal da província costeira Jiangsu, a empresa paga pessoas para realizarem tarefas em supermercados simulados e outros ambientes. Nos próximos dois anos, a empresa pretende coletar 10 milhões de horas de dados, capturando cenários humanos do mundo real.
Os dados egocêntricos gerados por humanos são muito menos úteis do que os dados reais de máquinas, devido às diferenças na forma como os membros humanos e robóticos se movem na prática. E mesmo os dados úteis precisam ser rotulados, exigindo que um humano marque manualmente cada movimento para que o robô saiba a qual membro ou ação ele se aplica. Ainda assim, a China obteve uma vantagem inicial na tecnologia de reconhecimento de imagens ao empregar grandes grupos de pessoas para etiquetar fotos. Ela poderia fazer o mesmo novamente, afirma um engenheiro que trabalha para uma empresa de robótica.
A indústria de robôs humanoides da China é diferente da maioria dos outros setores manufatureiros que prosperaram no país. Nos próximos anos, a expectativa é que ela produza e venda centenas de milhares de máquinas caras, mas em sua maioria inúteis, na esperança de que, no futuro, possa fabricar outras mais baratas e úteis. Desde sua valorização inicial, o preço das ações da Unitree caiu 30%.
Os concorrentes americanos têm se baseado em métodos de treinamento mais baratos. A Tesla, maior produtora de robôs humanoides dos Estados Unidos, treina seus robôs em seus próprios armazéns, o que evita o custo de construção de instalações de treinamento independentes. Diversas empresas têm usado vídeos de movimentos humanos para treinar seus robôs humanoides. E, como hoje em dia os Estados Unidos têm poucos operários que possam receber equipamentos para coleta egocêntrica, várias empresas estariam pagando trabalhadores em países pobres, onde os salários são menores do que na China, para usar fones de ouvido e luvas hápticas enquanto trabalham.
Assim como na visão computacional, a China parece quase certa de manter a liderança na coleta de dados por robôs. Mas a que custo? Dado o estado atual da tecnologia e o tempo necessário para aprimorá-la, é improvável que um mercado comercial para humanoides surja nesta década. O banco Morgan Stanley estima que a China poderá vender quase 450 mil robôs por ano até 2030. Muitos continuarão com funcionamento limitado — e continuarão a se chocar contra paredes.
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