Penulis：Syed Armani
Dikompilasi: Felix, PANews
AI tidak lagi terhadap pada skrin dan perisian. Dengan integrasi AI dan teknologi robotik, mesin semakin memperoleh kemampuan untuk merasai dunia, mentafsirkan keadaan yang berubah-ubah, dan mengambil tindakan secara masa nyata. Perubahan menuju sistem fizikal pintar (iaitu AI fizikal) ini mulai membentuk semula pelbagai industri dan berpotensi mempengaruhi kehidupan harian rumah tangga seiring dengan kematangan teknologi.
Inovasi dalam bidang robotik sedang meningkat dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Figure baru-baru ini meluncurkan robot humanoid Figure 03 yang dirancang khusus untuk aplikasi rumah tangga dan komersial. Robot ini dapat menyelesaikan beberapa tugas rumah tangga, seperti melipat pakaian dan memuat mesin pencuci piring, tetapi belum sempurna. Tesla sedang menjalankan robot humanoid Optimus dalam proyek uji coba terbatas di lantai pabrik. Drone otonom dan robot berkaki semakin banyak digunakan untuk tugas pemeriksaan berbahaya. Sementara itu, Unitree dan teknologi haptik seperti FlexiTac sedang berupaya memungkinkan robot bergerak di lingkungan rumah yang berantakan, memastikan aktivitas yang aman di sekitar hewan peliharaan dan anak-anak, serta membantu menangani tugas-tugas sehari-hari. Robot pintar setelah siap akan menekankan pada kecerdasan umum dan kesadaran kontekstual, misalnya, mampu mengenali bahwa tumpahan air perlu ditangani tanpa perlu instruksi eksplisit.
Pengarah sedang mengalirkan sejumlah besar dana ke dalam teknologi yang berpotensi menyokong peranti robot generasi seterusnya. Pada Januari 2026, Skild AI mengumpulkan $1.4 bilion dalam pendanaan Siri C untuk memperluas model asas robot amnya; manakala Figure AI mengumpulkan lebih daripada $1 bilion dalam pendanaan Siri C tahun 2025 mereka, dengan valuasi selepas pendanaan sebanyak $39 bilion, untuk memperluas kapasiti penghasilan manusia dan penempatan industri. Apptronik memperbesarkan pendanaan Siri A mereka kepada $935 juta, manakala NEURA Robotics menambah €120 juta dalam pendanaan Siri B mereka. Semua ini menonjolkan konsensus yang semakin meningkat: AI fizikal sedang menjadi asas strategik bagi robot pengguna dan industri.
Sudahkah titik balik penerapan robot pintar tiba?
Pemacu perkembangan pesat yang dilihat dalam bidang ini adalah hasil integrasi pelbagai teknologi. Selama beberapa dekad, modul-modul yang membentuk robot pintar dikembangkan secara berasingan, seperti algoritma AI canggih, sensor beresolusi tinggi, lengan mekanikal, dan sistem kawalan masa nyata. Baru-baru ini, modul-modul ini mulai digabungkan, membolehkan robot mengesan, berfikir, dan bertindak secara efektif dalam persekitaran sebenar. Berikut adalah faktor-faktor utama yang mendorong “titik belok teknologi robotik” ini:
Faktor ekonomi: Perkakas akhirnya telah menjadi komoditi. Dahulu, robot mahal kerana setiap komponen adalah disesuaikan. Kini, ia mendapat manfaat daripada rantaian bekalan produk elektronik pengguna dan kereta elektrik.
Aktuator: Aktuator robot bentuk manusia berkelajuan tinggi secara tradisional mahal, dengan kos setiap sendi biasanya melebihi USD1,000 dalam sistem industri berskala kecil. Reka bentuk integrasi menegak baharu yang diperkenalkan oleh syarikat seperti Tesla dan Unitree sedang mengurangkan kos sebahagian komponen aktuator kepada ratusan dolar.
Sensor: Dalam dekad terakhir, kos lidar dan kamera kedalaman telah menurun secara besar-besaran. Peranti tinggi yang dahulu dijual sekitar US$10,000 kini hanya berharga beberapa ratus dolar. Ini disebabkan oleh kemajuan dalam reka bentuk pepejal, penghasilan berskala besar, serta penggunaan dalam bidang kereta dan peranti mudah alih.
Bateri: Pelaburan besar-besaran global dalam kereta elektrik telah menurunkan kos dan meningkatkan kebolehpercayaan bateri litium-ion berketumpatan tinggi, membolehkan banyak robot beroperasi selama 2-4 jam sekali cas.
Pengiraan tepi: Robot mesti memproses maklumat secara tempatan, kerana tugas kawalan masa nyata seperti keseimbangan atau mengambil objek tidak membenarkan latensi rangkaian. Cip seperti Jetson Thor daripada NVIDIA direka khas untuk menjalankan inferens AI secara bersebelahan sambil memproses aliran data pelbagai sensor. Ini membolehkan robot memproses dan melacak persekitarannya secara tempatan, serta memberi respons pantas terhadap persekitaran yang berubah tanpa bergantung pada sambungan rangkaian.
“Otak” terobosan (model AI): Ini adalah perubahan terbesar. Berpindah dari pemrograman “jika/then” kepada “Model Dunia (World Models)”. Model dunia adalah model AI yang belajar cara kerja dunia nyata dengan menonton video. Alih-alih memprogram robot untuk “memutar kenop pintu”, ia diberi 10.000 video pembukaan pintu. AI hanya perlu mengamati video untuk membina model mental mengenai cara kerja fizik, membangun intuisi fizikal, dan mensimulasikan adegan secara mental sebelum mengambil tindakan. Google Deepmind Genie 3 dan NVIDIA Cosmos adalah contoh model dunia baru ini.
Semasa mesin menjadi lebih pintar, kosnya juga terus menurun. Sebagai contoh, robot Noetix Bumi (dijual pada harga 1400 dolar AS) kini berharga hampir sama dengan iPhone 17 Pro Max. Penurunan kos peranti keras, peningkatan prestasi cip AI, dan peningkatan kemampuan model dunia secara bersama-sama menjadikan robot pintar lebih mudah diterima oleh awam, serta memperluaskan lingkungan penyelidikan dan pembangunan dari makmal teknologi canggih ke bidang yang lebih luas.
Jika "masa ChatGPT" dalam bidang robotik berlaku dalam masa yang tidak lama lagi, penggunaannya kemungkinan besar akan mula dilihat di bidang industri dan logistik, kemudian baru robot bentuk manusia rumah tangga yang sebenarnya. Walaupun masih terdapat banyak cabaran sebelum robot pintar benar-benar menjadi biasa, para optimis rasional akan sedar bahawa tren semasa menunjukkan ke arah satu masa di mana kemungkinan penggunaan meluas robot pintar semakin meningkat.
Terobosan perisian yang besar biasanya disertai dengan terobosan peranti keras. Kehadiran Instagram dan TikTok adalah hasil daripada peranti keras yang diperlukan. Jika peranti keras robot pintar boleh diadopsi secara meluas dalam masa terdekat, maka muncul satu soalan menarik: Apakah aplikasi robot akan menjadi gelombang seterusnya?
Apakah cabaran-cabaran yang ada sekarang menghalang semangat perkembangan ini?
Data latihan robot: Ini merupakan batasan terbesar yang dihadapi dalam perkembangan robot pintar aman. Berbeza dengan AI teks yang boleh mengambil keseluruhan teks internet, robot memerlukan pengalaman dunia nyata, seperti kepekaan, mengekalkan keseimbangan, dan berinteraksi dengan objek. Mengumpul data sebegini adalah perlahan dan mahal, serta sangat memakan tenaga manusia.
Masalah "fizikal": Menonton video tidak dapat mengajar robot bagaimana mengendalikan objek atau bergerak dengan selamat; ia mesti merasai daya dan sentuhan secara langsung. Operasi jarak jauh, di mana manusia memandu robot secara masa nyata, boleh menangkap niat dan daya secara serentak, dan merupakan piawaian terbaik untuk pengumpulan data. Untuk menghasilkan ratusan jam data berkualiti tinggi, operator perlu hadir sepanjang masa, dan skalabilitinya jauh lebih rendah berbanding pengumpulan data digital.
Perbezaan antara simulasi dan realiti: Simulasi boleh menghasilkan data dalam jumlah besar dengan kos rendah, tetapi kerana fenomena fizikal tidak dimodelkan atau persekitaran tidak dapat diramalkan, robot sering gagal apabila mentransfer kemahiran ke dunia nyata.
Economy mesin atas rantai
Penggabungan blockchain dan robot memberikan penyelesaian praktikal terhadap cabaran yang dihadapi oleh teknologi robot semasa. Mekanisme insentif token boleh membantu mengkoordinasikan jutaan robot serta memberi ganjaran kepada penyumbang peranti operasi jarak jauh atau data sensor. Setiap interaksi menjadi aset data berharga, membina set data robot yang dimiliki komuniti dan berkembang pesat, dengan skala yang jauh melebihi sebarang syarikat tunggal.
Tokenisasi pengumpulan data
Data robot sangat berharga, tetapi data pengesanan dan interaksi dunia nyata sangat langka. Syarikat besar mengumpulkan data memandu dan industri dalam jumlah besar melalui armada mereka, memberikan kelebihan skala yang tidak dapat dicapai oleh pembangun bebas.
AI fizikal terpusat membenarkan pengguna mengendalikan robot jauh atau menyumbang data sensor, serta menerima insentif token. Rangkaian terpusat dapat mengkoordinasikan ribuan penyokong secara global, membantu robot menghadapi jalan raya yang kompleks, atau penyumbang dalam persekitaran khas boleh muat naik data dan menerima ganjaran. Walaupun platform ini masih berada dalam peringkat awal, ia menandakan masa depan di mana data robot boleh dikongsi secara lebih luas, mengurangkan monopoli oleh beberapa syarikat besar.
Robot sebagai agen ekonomi
Dalam model "Robot sebagai Perkhidmatan", robot pintar itu sendiri boleh menjadi aset "ditokenisasi". Setiap robot (atau hak penggunaan) boleh diwakili oleh token digital, membolehkan pelbagai pengguna memiliki atau menyewa. Bayaran perkhidmatan kepada robot boleh dimasukkan secara langsung ke dompet robot melalui token atau stablecoin. Pengaturan ini mencapai pendapatan autonomi: robot memperoleh wang melalui kerja, membayar kos operasi sendiri, dan secara automatik mengagihkan keuntungan kepada pemegang token. Pada dasarnya, ini adalah protokol Web3 yang mengubah robot menjadi penyedia perkhidmatan yang boleh diprogram dan mandiri, dengan pendapatan yang telus dan boleh dilacak.
Peta pasaran AI fizikal
Seiring dengan kemajuan pembelajaran mesin dan pemahaman generasi baru terhadap realiti kompleks dalam dunia tiga dimensi, sempadan antara kecerdasan digital dan tingkah laku fizikal sedang hilang.
Inti revolusi ini ialah model AI. "Otak" kompleks yang dibangunkan oleh Physical Intelligence dan Skild AI melampaui kod statik, memberikan kecerdasan universal kepada pelbagai bentuk fizikal. Model-model ini membolehkan robot menganggap kecekapan dan mobiliti sebagai masalah perisian, membolehkan "otak" seragam tunggal menyesuaikan diri dengan pelbagai badan robot. Lapisan kecerdasan ini disokong oleh platform simulasi dan saluran data (contohnya platform yang disediakan oleh Zeromatter), membolehkan sistem dilatih dengan selamat dalam persekitaran maya sebelum dilaksanakan ke dunia nyata.
Seiring dengan perkembangan otak robot, munculnya AI fizikal terpusat. Sebagai contoh, rangkaian infrastruktur terpusat Fabric Protocol menyediakan identiti atas rantai dan dompet kripto untuk robot autonomi, serta menggunakan kriptografi untuk mengesahkan kerja robot. Syarikat-syarikat seperti Auki, Peaq, dan IoTeX sedang membina “ekonomi mesin”, di mana robot boleh berkongsi peta 3D, mengesahkan data, dan berdagang secara autonomi. Pendekatan terpusat ini memastikan lapisan koordinasi tidak dikawal oleh satu-satunya perusahaan.
Di bidang industri, peralatan pembinaan automatik Bedrock Robotics dan automasi gudang Mytra sedang mentakrif semula tenaga kerja, sementara ANYbotics menangani tugas penyelenggaraan harian dalam persekitaran berbahaya. Sementara itu, dengan kemajuan Figure dan Unitree, terobosan dalam pasaran penggunaan bantuan rumah tangga tinggal menunggu masa.
Prospek 2030
Dari perspektif optimisme rasional, kebangkitan teknologi robotik telah tiba. Empat kekuatan tak terelakkan sedang bergabung: kos peralatan menurun drastis, kecerdasan model AI terus meningkat, cip komputasi tepi memberikan kuasa pengiraan yang belum pernah terjadi sebelumnya, dan pekerja industri global berpotensi menyelesaikan masalah data. Pada 2030, sinergi ini akan mendorong AI fizikal meresap ke seluruh dunia, dari pertanian autonomi hingga bidang berisiko tinggi seperti pemadam kebakaran dan penjagaan warga tua.
Sejarah menunjukkan bahawa inovasi perisian yang revolusioner biasanya berlaku selepas peranti keras menjadi stabil. Mungkin akan muncul era “sewa pintar”, di mana robot bentuk manusia standard akan menjalankan sistem operasi standard dan mengintegrasikan stor aplikasi. Seperti revolusi telefon pintar sebelum ini, beberapa tahun ke depan akan didefinisikan oleh “stor aplikasi robot”, di mana pengguna tidak perlu membeli peranti khas, tetapi menyewa kemahiran robot. Dalam model ini, nilai berpindah dari robot itu sendiri kepada “kemahiran” tertentu yang mampu dilakukannya. Anda tidak perlu membeli robot tutor Perancis khas; sebaliknya, muat turun “aplikasi kemahiran Perancis” ke dalam robot bentuk manusia universal anda, dan ia akan menjadi guru Perancis anda. Pada tahun 2030, hadiah perayaan pilihan bagi orang kaya bukan lagi telefon lipat unggul, tetapi pembantu pintar yang benar-benar membantu menguruskan urusan rumah.
Ramalan ini didasarkan pada optimisme rasional; walaupun jalan menuju masa depan jarang licin, integrasi pelbagai teknologi menandakan perubahan mendalam dalam teknologi mesin.
Bacaan berkaitan: Apabila robot belajar berfikir, menghasilkan keuntungan, dan bekerjasama, menganalisis 15 jenis teknologi dan kes penggunaan robot