Çinli robot üreticisi Unitree’nin kurucusu ve CEO’su Wang Xingxing, insansı robot yazılımlarının genel amaçlı görevlerde önemli bir sıçramaya yaklaştığını ancak mevcut sistemlerin hâlâ sınırlı olduğunu söyledi. Wang, 20 Ağustos’ta Pekin’deki Dünya Robot Konferansı’nda yaptığı konuşmada sektörün somutlaştırılmış yapay zekâ için bir “ChatGPT anına” doğru ilerlediğini belirtti. Bu ifadeyi, robotların daha önce görmediği ortamlarda sesli veya yazılı komutlarla görev yapabilmesi için gereken yazılım eşiğini anlatmak üzere kullandı.
Hedef: Tanımadığı evde görevlerin yüzde 80’i
Reuters’ın aktardığına göre Wang’ın ölçütü, bir robotun tanımadığı bir eve yerleştirildiğinde özel bir eğitim almadan verilen görevlerin yaklaşık yüzde 80’ini başarıyla tamamlaması. CEO, bu seviyenin sektör için hızlı büyümeyi başlatabilecek önemli bir dönüm noktası olacağını söyledi. Ancak bir tarih konusunda kesin konuşmadı: iyimser senaryoda büyük yazılım sıçramasının iki veya üç yıl içinde, daha temkinli tahminde beş ila on yıl içinde gerçekleşebileceğini belirtti.
Wang, Unitree’nin sermaye ve insan kaynağı bakımından en büyük yatırımını “dünya modellerine” yönelttiğini de açıkladı. Dünya modelleri, fiziksel yapay zekâ sistemlerinin çevreyi temsil etmesine, nesneler ve hareketler arasındaki ilişkileri anlamasına yardımcı olmayı amaçlıyor. CEO aynı konuşmada şirketin fiziksel yapay zekâ modellerinin gerçek dünyadaki uygulamalarında geride olduğunu kabul etti. Bu vurgu, iddianın bugünkü ürünlerin zaten genel amaçlı olduğu anlamına gelmediğini gösteriyor.
Konferansta gösteri ile kullanım arasındaki fark
Associated Press, beş günlük Dünya Robot Konferansı’nda yaklaşık 3 bin ürünün sergileneceğini bildirdi. Unitree standında robotlar dans etti, boks gösterisi yaptı ve bir model insan rakiple masa tenisi oynadı. Başka şirketler fabrika ortamlarında parça taşımayı hedefleyen endüstriyel modeller sundu. Bununla birlikte AP’nin aktardığı bir gösteride, yardımcı robotlardan biri gömlek katlama görevini birkaç dakika içinde tamamlayamadı.
Bu örnekler robot donanımındaki ilerleme ile günlük görevlerde güvenilir ve uyarlanabilir yazılım arasındaki farkı ortaya koyuyor. Reuters’ın 19 Ağustos tarihli konferans haberine göre üreticiler, dikkat çekici gösterilerin ötesine geçerek verimlilik, özerklik ve müşteri değeri üretme konusunda sınanıyor. Fabrika ve lojistik uygulamaları artıyor olsa da insansı robotlar birçok görevde insan çalışanlardan daha az verimli kalıyor.
Çin’in sevkiyat hacmi büyüdü
Reuters’ın Çinli bir sektör kuruluşunun raporuna dayandırdığı bilgiye göre Çin, 2026’nın ilk yarısında 40 binden fazla insansı robot teslim etti ve küresel sevkiyatların yüzde 97’sini oluşturdu. Bu rakamlar üretim ölçeğindeki hızlı artışı gösterirken, günlük hayatta genel amaçlı kullanımın aynı hızda geliştiğini kanıtlamıyor. Wang da karar verme ve çevreyle etkileşimi sağlayan yapay zekâ modellerini sektörün temel darboğazı olarak tanımladı. Konferanstaki şirketler, ürünlerini fabrika, lojistik ve araştırma ortamlarına taşımaya çalışıyor.
Unitree’nin halka arzı ilgiyi büyüttü
Wang’ın konuşması, Unitree hisselerinin Şanghay’daki güçlü borsa çıkışının ardından geldi. Reuters, hisselerin ilk işlem günündeki hızlı yükselişten sonra 20 Ağustos açılışında yüzde 11 gerilediğini bildirdi. Şirketin halka arz izahnamesine göre müşterilerin önemli bölümü üniversiteler ve araştırma kuruluşlarından oluşuyor. Bu ayrıntı, yatırımcı ilgisinin yüksek olmasına rağmen yaygın ticari kullanımın henüz oluşma aşamasında olduğunu gösteriyor.
Unitree, robot köpek sevkiyatlarında dünyanın en büyük, insansı robot sevkiyatlarında ise ikinci büyük üreticisi olarak tanımlanıyor. Şirketin kamuoyundaki görünürlüğü dans ve hareket gösterileriyle artarken, Wang’ın son açıklaması odağı yazılıma çevirdi. CEO’nun tahmini doğrulanmış bir takvim değil; sektörün ulaşmak istediği teknik eşiğe ilişkin bir beklenti. Konferanstan çıkan ana mesaj, robotların fiziksel hareket kabiliyetinin hızla ilerlediği, fakat farklı ortamlarda görevleri güvenilir biçimde tamamlayacak genel amaçlı yazılımın henüz hazır olmadığı yönünde.
