Kompletny ekosystem embodied AI w jednym miejscu
W trakcie World Robot Conference 2026 firma X Square Robot z Shenzhenu przedstawiła kompletną gamę technologii embodied AI, skupiając się na integracji modeli podstawowych, sprzętu robota, systemów manipulacji i infrastruktury danych. Wystawa odbywała się na stanowisku C107 w Pekinie od 19 do 23 sierpnia. Prezentacja nie ograniczała się tylko do jednego zastosowania - firma pokazała, jak jej podejście może być skalowane między przemysłem a domem.
W centrum wystawy znajdował się model WALL-B, który stanowi fundament dla wielu aplikacji. Wraz z samorozwojowymi ramionami o sześciu stopniach swobody i zaawansowanym systemem percepcji, ten model pozwala na realizację skomplikowanych zadań w warunkach zmieniających się fizycznie - od przemieszczania paczek po układanie kwiatów. To nie jest tylko demonstracja techniczna, ale próbka strategii firmy: budowanie inteligencji, która działa w świecie rzeczywistym, a nie tylko w kontrolowanym laboratorium.
Logistyka jako test realnego działania
Jednym z najbardziej konkretnych przykładów była demonstracja logistyczna przeprowadzona przed WRC 2026. W trakcie livestreamu system X Square Robot przetworzył 1816 paczek w ciągu godziny, osiągając dokładność ponad 98 procent. To nie była tylko automatyzacja - chodziło o zdolność do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Paczki przychodziły w różnych kształtach, rozmiarach i ułożeniach; niektóre były zgniecione, inne miały odwrócone etykiety.
System wykorzystujący model WALL-B analizował każdą paczkę indywidualnie. Ramiona mogły ją przesunąć, obrócić, rozłożyć i umieścić w odpowiednim kierunku na taśmie transportowej. Gdy jedno z ramion zauważyło, że paczka zmierza do niewłaściwego pasa, interweniowało automatycznie - co pokazuje zdolność do obsługi wyjątków bez konieczności pełnej reprogramacji.
Manipulacja dexterous w warunkach domowych
Powiększony obrazZamknij powiększeniePoprzedni obrazW ramach WRC 2026 firma pokazała, jak embodied AI może działać poza fabryką. Jednym z najbardziej intrygujących przykładów była demonstracja układania bukietu. Robot z dwoma ramionami otrzymał instrukcję językową: „Zrób bukiet z róż czerwonych, dodaj zielone liście i umieść w wazonie”.
System musiał rozpoznać kolor, znaleźć odpowiedni kwiat, przesunąć go, ułożyć wazon, dodać inne elementy - wszystko to przy zmieniających się warunkach. Gdy demonstrator przesunął wazon lub zmienił układ kwiatów, robot nie zatrzymał się, ale dostosował sekwencję działań. To pokazuje różnicę między programowaniem sekwencyjnym a prawdziwą inteligencją embodied - zdolnością do adaptacji i rozumienia kontekstu.
Zbieranie danych jako fundament dla AI
Poniżej wszystkich aplikacji leży system QUANXTA Zero - platforma do zbierania danych dla embodied AI. Zestaw obejmuje sprzęt noszony, wearable i chwytaki ręczne, które pozwalają na rejestrowanie ruchów ludzi bez fizycznego połączenia z robotem.
Firma twierdzi, że system synchronizuje strumienie danych z dokładnością do 1 milisekundy i może zbierać dane wizyjne, dotykowe i dźwiękowe razem z precyzją pozycjonowania na poziomie milimetra. Co więcej, X Square Robot twierdzi, że 1000 próbek zebranych bez robotu i 100 z rzeczywistych robotów może dać efekt porównywalny do 1000 próbek z realnych robotów - co sugeruje znaczną redukcję kosztów i czasu w procesie treningowym.
Przyszłość domu jako środowisko dla AI
W ramach programu „X Family Member Program” firma pokazała realistyczny model dnia w domu - od śniadania przez kolację po wyjście z mieszkania. Zamiast prezentować pojedyncze funkcje, demonstracja łączyła różne scenariusze: robot pomagał w przygotowaniu jedzenia, odpowiadał na pytania przez aplikację, wspominał o wyjściu i kontrolował urządzenia domowe.
To nie jest tylko technologia - to próbka przyszłości, w której roboty nie są izolowane, ale działają jako część ekosystemu. Jednak trudność polega na tym, że domy to środowiska niestabilne: obiekty się zmieniają, ludzie poruszają się, a sytuacje są niemal zawsze nieprzewidywalne. Dlatego zdolność do adaptacji i rozumienia kontekstu staje się kluczowa - a to właśnie jest celem embodied AI.
