OpenAI passa a desenvolver robôs próprios: em que estágio está a estratégia de materiais da Nanshan Zhishang?

Por que a OpenAI está passando do investimento em robótica para a construção de robôs completos?

Segundo o material, a OpenAI passou de investidora da Figure a desenvolvedora de robôs humanoides próprios. Seu site oficial anunciou 19 vagas em robótica, abrangendo sistemas de controle, atuadores e cadeia de suprimentos de manufatura. A principal mudança é construir o hardware central e o sistema de coleta de dados do mundo real em conjunto, para enfrentar a lacuna de dados decorrente do encerramento da parceria pela Figure.
A lógica de negócios dessa abordagem é usar hardware próprio para obter dados de movimento em ambientes reais e depois utilizá-los para treinar e aprimorar modelos. Com base nisso, Liu Zejing, da Huaxi Securities, está otimista com a cadeia industrial de robótica da OpenAI e cita Changying Precision e OPT Machine Vision.
Quanto ao prazo, a OpenAI planeja apresentar um protótipo de demonstração em 2027; o material também aponta que a empresa enfrenta uma lacuna de execução na passagem da simulação para a realidade, enquanto Tesla e XPeng estão à frente no ritmo de produção em massa. O protótipo de demonstração e o progresso na produção em massa devem ser entendidos separadamente.

Além do desenvolvimento de hardware próprio, outra linha principal é a integração das capacidades de ação, previsão e geração. O Hydra-0, da Nvidia e de Harvard, reduz o erro de movimento dos robôs em 90,4% por meio de uma interface unificada de fluxo de ações; o DR-WM-1.0, da Deep Robotics, introduz conhecimento prévio sobre propriedades físicas.
O GE-Act 2.0, da Agibot, integra previsão e geração e, com 30 mil horas de dados, eleva a taxa de sucesso sem exemplos prévios em cenários desconhecidos para 44,1%. Esses indicadores correspondem, respectivamente, ao erro de movimento e ao desempenho em cenários desconhecidos, medindo capacidades diferentes.
Liu Zejing resume os avanços da seguinte forma: o desenvolvimento de hardware próprio e a integração de algoritmos fundamentais impulsionam conjuntamente a IA física a completar a pilha tecnológica do “ciclo fechado de dados” e do “pensar antes de agir”. O primeiro trata da fonte de dados, enquanto a segunda melhora a previsão e a tomada de decisões antes da ação.

O lucro da Nanshan Zhishang no segundo trimestre melhorou em relação ao trimestre anterior, impulsionado principalmente pelo negócio de náilon. Os materiais de transmissão flexível para robôs acionados por cabos estão atualmente em fase de testes conjuntos e fornecimento em pequenos lotes; a melhora operacional atual e o avanço dos negócios de fronteira têm origens e prazos distintos.
A estratégia da empresa é aplicar à produção de fibras de alto desempenho a experiência em fiação fina, personalização flexível e controle de qualidade em todo o processo acumulada no setor têxtil de alta qualidade. Segundo o material, a empresa já construiu uma base de produção em escala com capacidade anual de 3600 toneladas; sua pesquisa e desenvolvimento em robótica incluem produtos de aplicação como cordas de ligação, luvas táteis e trajes de pele.
Sun Haiyang, da TF Securities, está otimista com a combinação de melhoria da qualidade dos têxteis tradicionais, ampliação da capacidade de materiais de alta qualidade e expansão de aplicações de fronteira. Ele prevê receitas de 2,4 bilhões, 2,8 bilhões e 3,2 bilhões de yuans, respectivamente, para os anos de 2026 a 2028, e lucros líquidos atribuíveis à controladora de 150 milhões, 180 milhões e 230 milhões de yuans, respectivamente. Ele aponta como principais restrições o ritmo de ampliação da capacidade, a conjuntura do consumo, as mudanças tarifárias e a concorrência no mercado.