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La Cina ha spedito il 77,9% dei robot umanoidi mondiali nel primo semestre, secondo IDC

Nel primo semestre del 2026 la Cina ha spedito oltre 19.000 robot umanoidi, pari al 77,9% dei circa 25.000 esemplari consegnati a livello globale. I dati, attribuiti a IDC, sono stati riportati da TechNode il 29 settembre.

TecnologiaSpiegatoGiulia FerrariPubblicato: 29 settembre 20265 min di letturaFonti 5
La Cina ha spedito il 77,9% dei robot umanoidi mondiali nel primo semestre, secondo IDC

Nel primo semestre del 2026 la Cina ha spedito oltre 19.000 robot umanoidi, il 77,9% del totale mondiale. TechNode ha riportato i dati di IDC il 29 settembre. Le spedizioni globali hanno raggiunto quasi 25.000 unità, in crescita del 432,1% su base annua. IDC ha alzato la previsione per il 2030 a oltre 750.000 unità, come riportato da TechNode citando IT Home.

Questo è il volto del boom: un paese, un semestre, una previsione che moltiplica il mercato per circa trenta in quattro anni. È il numero accanto al quale deve ora stare qualsiasi affermazione su una fabbrica di robot umanoidi.

Il contrappeso è ciò che è effettivamente installato nelle fabbriche oggi. Secondo la International Federation of Robotics, citata nell'indagine manifatturiera di The Robot Report del 29 settembre, le installazioni di robot industriali sono raddoppiate nel decennio chiuso nel 2024. La densità robotica, ovvero il numero di robot ogni 10.000 lavoratori, continua a salire, con Corea del Sud, Singapore, Germania e Giappone in testa. Gli umanoidi sono un errore di arrotondamento in questo stock. La valutazione di The Robot Report è netta: l'interesse per gli umanoidi è alto, ma sono appena all'inizio delle prove commerciali, mentre altre forme sono già disponibili.

Dentro la fabbrica il lavoro è ancora sensing e addestramento

Il divario tra un numero di spedizioni e un robot funzionante si vede nello strato meno appariscente: i sensori di forza e coppia. ForceN produce sensori di forza e coppia per polsi robotici e altre articolazioni e ha fornito sistemi di sensing a robot chirurgici, logistici e umanoidi. Presenterà un corso intensivo sull'argomento a RoboBusiness 2026, ha riferito The Robot Report il 29 settembre. Il fondatore e CEO Robert Brooks parlerà alle 14:15 PT del 20 ottobre a Santa Clara, in California. La sessione mira a insegnare ai partecipanti come usare i sensori di forza e coppia negli umanoidi e come evitare di romperli, attingendo a tre anni di lavoro con molte delle principali aziende di robotica umanoide al mondo.

L'inquadramento di quell'articolo va preso alla lettera: senza sensori di forza e coppia, i robot sono ciechi alla pressione che stanno applicando durante il lavoro. Un umanoide che non sente è un umanoide che schiaccia un pezzo, lascia cadere un utensile o si blocca su un compito per cui una pinza a due dita non è mai stata progettata.

L'addestramento è l'altra metà del problema, e qui le misure sono più disordinate. Un rapporto tecnico pubblicato da fig.inc il 29 settembre ha valutato modelli di frontiera come Astra e Opus 5.5 su automazione web e compiti fisici, tra cui manipolazione, assemblaggio, procedure industriali e guida. Il risultato centrale è ciò che gli autori chiamano prestazioni irregolari. Non c'è un leader chiaro: in ogni coppia di modelli testata, quello con il punteggio più basso ha risolto compiti in cui quello con il punteggio più alto aveva fallito. La stessa disomogeneità è emersa nei domini fisici, dove modelli con medie più alte in ogni dominio andavano comunque peggio in alcune categorie di compiti. Gli autori hanno rilasciato RIDGE, un dataset di risultati a livello di singolo item e output dei modelli su cinque domini.

Questo conta per chiunque prometta un umanoide da fabbrica generalista. Se la competenza oscilla così tanto da un compito all'altro, un singolo numero di benchmark dice a un responsabile di stabilimento quasi nulla sulla capacità del robot di svolgere il lavoro specifico sulla linea.

Cinque milioni di robot, migliaia dei quali umanoidi

La base installata dà alla hype il suo controllo di scala. Titoli recenti, che qui FLASH24 non tratta come fatti verificati, collocano la popolazione mondiale di robot da fabbrica oltre i cinque milioni, con solo migliaia di questi umanoidi. L'indagine di The Robot Report aggiunge un numero dal lato della domanda: nel primo semestre del 2026 il valore degli ordini di robot è cresciuto del 6,6% su base annua, secondo la Association for Advancing Automation. L'associazione ha osservato come l'aumento degli ordini nei settori non automobilistici abbia compensato i rallentamenti tra i costruttori automobilistici.

Un valore degli ordini che cresce del 6,6% mentre le spedizioni di umanoidi crescono del 432,1% non è una contraddizione. È la differenza tra un mercato e un pilot.

Per questo l'umanoide più interessante spedito questa settimana non va affatto in una fabbrica. Flourish, una startup divisa tra San Francisco e Parigi, apre le vendite di Flourish One, un robot domestico a ruote in stile umanoide da 3.555 dollari. I primi acquirenti possono addestrarlo a nuove faccende in meno di 30 minuti usando solo uno smartphone, ha riferito The Robot Report il 29 settembre. Il primo lotto è di 50 unità, costruite a mano, e l'azienda dice di sperare di spedirle prima di Natale.

"Ho automatizzato tutto nel mio computer. ... Ma quando tornavo a casa, le cose più dolorose della mia vita erano ancora lì", ha detto il fondatore Antoine Marcel a The Robot Report.

L'argomento di Marcel a favore della casa rispetto alla fabbrica è che ogni famiglia è particolare. Flourish fa quindi fine-tuning per compito e per abitazione invece di aspettare un modello generalista. Il robot ha due braccia con 1,5 kg (4 libbre) di carico ciascuna, una batteria progettata per 12 ore di funzionamento delle braccia, un piccolo lidar vicino al pavimento sulla base e telecamere montate sui polsi su pinze a due dita. È alimentato da un Raspberry Pi, con addestramento e inferenza di livello superiore su GPU cloud, cosa che secondo l'azienda tiene basso il costo dei materiali.

I limiti sono dichiarati apertamente. Il robot non è impermeabile e nella prima generazione non laverà i piatti né il cane. Ha destrezza limitata: riordino, immondizia e pulizia di base come passare uno straccio sul tavolo, ma non assemblaggio complicato. L'insegnamento usa le unità di misura inerziali del telefono: l'utente muove il telefono come se stesse eseguendo il compito e il robot imita l'azione.

Mettendo le due immagini una accanto all'altra, per ora la domanda sulla fabbrica si risponde da sola. Le oltre 19.000 unità cinesi e la previsione IDC di 750.000 unità per il 2030 descrivono una base produttiva che scala in fretta. L'indagine di The Robot Report descrive fabbriche dove gli umanoidi sono ancora in prova e dove integrazione e ritorno sull'investimento restano difficili. La sessione di ForceN parla di come non rompere un sensore. Il rapporto di fig.inc parla di modelli che falliscono in modo imprevedibile. Flourish parla di un lotto di 50 unità che non può bagnarsi.

Niente di tutto questo rende sbagliato il numero di IDC. Lo rende un dato sulle spedizioni, non sulle installazioni. La differenza è il terreno su cui si vinceranno o si perderanno i prossimi due anni di promesse sugli umanoidi.

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Fonti

5
  1. 01China accounts for 77.9% of global humanoid robot shipments in H1, IDC saysEN
  2. 02ForceN to give a crash course on force and torque sensing for humanoids at RoboBusinessEN
  3. 03Meet Flourish One, the Raspberry Pi-powered humanoid built for busy parentsEN
  4. 04State of Robots in ManufacturingEN
  5. 05Astra, Opus 5.5, and other Frontier Models Demonstrate Jagged Performance Across SoTA Agentic Tasks from Web Browsing to RoboticsEN

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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