Las empresas chinas de robótica están invirtiendo en inteligencia artificial para que sus máquinas aprendan tareas y se adapten a distintos entornos. El sector de la inteligencia encarnada captó 93,500 millones de yuanes en el primer semestre de 2026, según la firma de datos ITjuzi. El siguiente desafío es convertir esos avances en trabajo fiable fuera de las demostraciones.
La inteligencia encarnada busca conectar modelos de IA con máquinas capaces de percibir su entorno y actuar en él. En vez de programar cada movimiento para cada trabajo, los desarrolladores intentan que los robots aprendan de ejemplos humanos, sensores y simulaciones.
ITjuzi registró 322 operaciones de financiación en China durante los primeros seis meses del año. La cifra equivale aproximadamente a 13,000 millones de dólares, según Reuters. La firma aclara que su cálculo cubre inversión de capital antes de la salida a bolsa y excluye las ofertas públicas iniciales, las ampliaciones de capital privadas posteriores a la cotización y las fusiones y adquisiciones. No mide ventas de robots ni ingresos de las empresas.
Aprender de personas para actuar en el mundo físico
Una máquina necesita datos sobre cómo cambian los objetos cuando se agarran, mueven o conectan. Esas interacciones no se aprenden solo con texto: algunas empresas graban a personas mientras trabajan, otras usan sensores y otras crean entornos simulados.
Robbyant, la unidad de robótica de Ant Group, dijo a Reuters que entrenó un modelo con 160,000 horas de material, incluidas 50,000 horas de movimientos de robots guiados por personas. La compañía también describe su modelo LingBot-VLA 2.0 como compatible con 20 configuraciones de robots. El objetivo es que una misma IA pueda funcionar en máquinas distintas.
El tamaño de los conjuntos de datos no resuelve todo. Yang Qian, cofundadora de X Square, dijo a Reuters que la calidad de los ejemplos importa más que reunir cantidades masivas. Las simulaciones, por su parte, permiten generar experiencias, aunque no reproducen perfectamente las interacciones físicas.
Una tarea repetitiva y una nueva ponen a prueba capacidades distintas
En una fábrica de baterías de CATL en Zhongzhou, los robots Moz de Spirit AI conectan cables flexibles durante las pruebas de paquetes de baterías. CATL comunicó a Reuters una tasa de inserción superior al 99%; Spirit AI también reporta ese resultado. La cifra corresponde a esa operación concreta y procede de las empresas involucradas.
Un ensayo de investigación muestra otro tipo de desafío. En una investigación preliminar, un equipo de X Square Robot, el Instituto de Tecnología de Pekín y la Universidad de Tsinghua probó el sistema HOST en una plataforma de dos brazos robóticos. Tras mostrarle un video humano por tarea, los investigadores reportaron un 62% de éxito promedio en una comparación de ocho tareas nuevas, con 20 intentos por tarea. El modelo tenía entrenamiento previo, pero no se ajustó de nuevo para cada tarea.
Las cifras de CATL y HOST no son comparables directamente: miden tareas, sistemas y condiciones diferentes. Tampoco demuestran por sí solas que un robot pueda pasar de una fábrica a una casa y trabajar con la misma fiabilidad.
Robbyant dijo a Reuters que sus robots ya gestionan pedidos en dos farmacias de Shanghái. Allí, el personal revisa los medicamentos antes de que se despachen: una señal de que la automatización puede incorporarse a un proceso sin sustituir todas sus comprobaciones humanas.
Fabricar más robots no garantiza que sean fáciles de desplegar
China cuenta con una base industrial que facilita las pruebas junto a fabricantes y clientes. La consultora Smart Analytics Global estimó que las empresas chinas concentraron más del 97% de los envíos mundiales de robots humanoides en la primera mitad de 2026. Esa proporción mide unidades enviadas, no cuántos robots trabajan de forma autónoma.
Gerardo Pavez
El acceso a capacidad de cómputo es otro límite. Reuters señala que los controles estadounidenses a la exportación han restringido el acceso chino a chips avanzados de Nvidia. Las empresas buscan reducir la potencia necesaria mediante modelos más eficientes y simulaciones, mientras fabricantes locales desarrollan alternativas; todavía no está claro cuánto podrán compensar la escasez.
La inversión privada no garantiza un camino despejado hacia la bolsa. The Information informó en septiembre que el regulador chino había elevado de manera informal el umbral para las empresas de robots humanoides que buscan cotizar. Reuters indicó que no pudo verificar ese reporte de forma independiente.
Gerardo Pavez
Para el consultor de robótica Georg Stieler, una demostración capaz de resolver tareas desconocidas no equivale a un producto en el que un cliente pueda confiar. Sobre ese segundo paso, dijo a Reuters: "Añadiría años, no meses".
