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Dove si blocca la produzione di massa dei robot umanoidi: gli ostacoli di Optimus e i progressi della filiera cinese

Secondo The Information, il Tesla Optimus V3 incontra difficoltà nella mano meccanica, nella linea di produzione e nei dati di addestramento. Attualmente ne escono alcune centinaia a settimana. Nel frattempo, il robot di Xpeng ha superato l'audit della filiera e Changan fissa la produzione di massa per il 2028.

IA e modelliAnalisiGiulia FerrariPubblicato: 26 settembre 20266 min di letturaFonti 3
Dove si blocca la produzione di massa dei robot umanoidi: gli ostacoli di Optimus e i progressi della filiera cinese

I robot umanoidi sono il settore hardware più seguito in questa ondata di AI, ma la soglia per la produzione di massa è la più alta. Secondo The Information, l'ultima generazione di Optimus V3 di Tesla affronta problemi nel design della mano meccanica, nelle attrezzature della linea di produzione e nella raccolta dei dati di addestramento. L'azienda ha già portato la produzione ad alcune centinaia di unità a settimana, con l'obiettivo di superare le 1000 unità a settimana entro la fine del 2026.

La mano meccanica è uno dei punti critici. Per ottenere una manipolazione fine simile a quella umana, la mano e l'avambraccio di Optimus contengono oltre 100 piccoli componenti, tra cui molte viti. Queste parti richiedono ancora l'assemblaggio manuale. Alcuni robot appena usciti dalla linea necessitano di riparazioni immediate, e i sensori tattili presentano problemi di affidabilità.

Anche le capacità di AI restano da sviluppare. Una fonte afferma che gli attuali Optimus vanno ancora programmati per compiti specifici e operano in ambienti strettamente controllati. È un problema comune a tutto il settore: far apprendere ai robot in modo autonomo nel mondo reale e farli completare operazioni manuali di ogni tipo.

La filiera cinese pesa sempre di più su questa strada. Secondo The Paper, il robot di Xpeng ha completato l'audit della filiera e la selezione dei componenti chiave, accelerando la produzione di massa. Il 22 settembre Xpeng ha tenuto la prima conferenza con i partner della filiera robotica, con la presenza delle principali aziende di attuatori, mani robotiche, sensori e chip AI. Il report aggiunge che anche il team robotico di Tesla ha recentemente visitato aziende cinesi della filiera e che le due parti condividono in larga misura i fornitori principali.

Anche le case automobilistiche tradizionali si stanno muovendo. Changan Automobile ha dichiarato durante un incontro con gli investitori che accelererà lo sviluppo di robot umanoidi con intelligenza incarnata e auto volanti, puntando alla produzione di massa di robot umanoidi entro il 2028. Il percorso proposto è «costruire auto con i robot, vendere auto con i robot, mettere i robot sulle auto».

Accanto all'entusiasmo c'è anche il lato concreto. Il 20 settembre il cinese Zhongqing T800 ha combattuto contro un pugile umano in una gara di combattimento tra robot negli Stati Uniti e ha vinto. Tuttavia, l'incontro era controllato a distanza da un operatore con visore VR, mentre il robot gestiva solo l'equilibrio dinamico e la correzione della postura. Un promemoria: le dimostrazioni sono ancora lontane da una vera capacità autonoma generale.

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Fonti

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  1. 01消息称特斯拉 Optimus V3 机器人量产遇阻ZH
  2. 02消息称小鹏机器人完成供应链审厂及核心零部件定点ZH
  3. 03长安汽车:力争在 2028 年实现人形机器人量产ZH

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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