OpenAI neden robotik yatırımlarından kendi başına komple robot üretmeye yöneliyor?

  • Materyale göre OpenAI, Figure’e yatırım yapmaktan kendi insansı robotlarını geliştirmeye geçti. Şirketin resmî internet sitesinde kontrol sistemleri, aktüatörler ve üretim tedarik zincirini kapsayan 19 robotik pozisyonu ilan edildi. Temel değişiklik, Figure’ün iş birliğini sonlandırmasının yarattığı veri kopukluğunu gidermek için temel donanım ile gerçek dünya verisi toplama sistemini birlikte kurmak.
  • Bu yaklaşımın iş mantığı, şirketin kendi donanımıyla gerçek ortamlardaki hareket verilerini elde etmesi ve ardından bunları modellerin eğitimi ve iyileştirilmesinde kullanmasıdır. Huaxi Securities’ten Liu Zejing bu temelde OpenAI’ın robotik sanayi zincirine olumlu bakıyor ve Changying Precision ile OPT Machine Vision’ı örnek gösteriyor.
  • Zamanlama açısından OpenAI, 2027 yılında bir gösterim prototipi sunmayı planlıyor; materyal ayrıca şirketin simülasyondan gerçek dünyaya geçişte uygulama açığıyla karşı karşıya olduğunu, Tesla ve XPeng’in ise seri üretim temposunda önde bulunduğunu belirtiyor. Gösterim prototipi ile seri üretimdeki ilerleme ayrı değerlendirilmelidir.

Algoritma entegrasyonu robotların yeteneklerinin hangi bölümünü değiştiriyor?

  • Şirket içi donanım geliştirmenin yanı sıra bir diğer ana eksen, hareket, tahmin ve üretim yeteneklerinin entegrasyonu. Nvidia ile Harvard’ın Hydra-0 sistemi, birleşik bir eylem akışı arayüzü aracılığıyla robotların hareket hatasını %90,4 azaltıyor; Deep Robotics’in DR-WM-1.0 sistemi ise fiziksel özelliklere ilişkin önsel bilgileri kullanıyor.
  • Agibot’un GE-Act 2.0 sistemi tahmin ile üretimi birleştiriyor ve 30 bin saatlik veriyle, bilinmeyen senaryolarda sıfır örnekle başarı oranını %44,1 düzeyine çıkarıyor. Bu göstergeler sırasıyla hareket hatasına ve bilinmeyen senaryolardaki performansa karşılık geliyor; farklı yetenekleri ölçüyor.
  • Liu Zejing bu gelişmeleri şöyle özetliyor: Şirket içi donanım geliştirme ve temel algoritmaların entegrasyonu, fiziksel yapay zekânın “veri kapalı döngüsü” ve “hareket etmeden önce düşünme” teknoloji yığınını tamamlamasını birlikte destekliyor. İlki veri kaynağı sorununu ele alırken ikincisi hareket öncesi tahmin ve karar verme süreçlerini iyileştiriyor.

Nanshan Zhishang’ın robot malzemeleri stratejisi mevcut işleriyle nasıl bağlantı kuruyor?

  • Nanshan Zhishang’ın ikinci çeyrek kârı bir önceki çeyreğe göre iyileşti; temel itici güç naylon işi oldu. Kablo tahrikli robotlara yönelik esnek iletim malzemeleri şu anda ortak test ve küçük partiler halinde tedarik aşamasında; mevcut faaliyetlerdeki iyileşme ile ileri alanlardaki işlerin ilerlemesi farklı kaynaklara ve zamanlamalara sahip.
  • Şirketin yaklaşımı, üst segment tekstilde biriktirdiği ince eğirme, esnek özelleştirme ve tüm süreç boyunca kalite kontrolü deneyimini yüksek performanslı elyaf üretimine aktarmak. Materyale göre şirket, yıllık 3600 ton kapasiteli büyük ölçekli bir üretim tesisi kurdu; robotik alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmaları bağlama ipleri, dokunsal eldivenler ve deri giysiler gibi uygulama ürünlerini kapsıyor.
  • TF Securities’ten Sun Haiyang, geleneksel tekstilde kalite artışı, üst segment malzemelerde kapasite genişlemesi ve ileri uygulamalara açılmanın birleşimine olumlu bakıyor. Şirketin 2026–2028 yıllarındaki gelirinin sırasıyla 2,4 milyar, 2,8 milyar ve 3,2 milyar yuan, ana ortaklığa ait net kârının ise sırasıyla 150 milyon, 180 milyon ve 230 milyon yuan olacağını öngörüyor. Kapasite artışının ilerleyişi, tüketim koşulları, gümrük tarifelerindeki değişiklikler ve piyasa rekabeti, sıraladığı başlıca kısıtlar arasında.