Destaque da Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2026 mostra a mudança da indústria de inteligência incorporada da China

A Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2026 abrirá em Xangai em julho, com a área de exposição ultrapassando pela primeira vez 100.000 metros quadrados e mais de 1.100 empresas participantes. Esta edição da conferência testemunhou uma grande divisão na indústria chinesa de inteligência embutida: o mercado B2B apresentou diferenciação clara, com os grupos industriais se concentrando nas linhas de produção para tarefas difíceis e cansativas, enquanto os grupos de serviços comerciais se direcionaram para cenários como supermercados e restaurantes; já no mercado C2C, dividiram-se em duas vertentes: entretenimento e companhia, e tarefas domésticas. Os expositores passaram de “mostrar tecnologia” para “fazer trabalho real”, focando na implementação em cenários reais e no ROI. A coleta de dados tornou-se a base fundamental da indústria, com a escala de dados embutidos apresentando uma diferença de mais de dez mil vezes em relação ao corpus de pré-treinamento de modelos linguísticos; a IA física ainda enfrenta três desafios fundamentais — parede dos dados, parede da representação e parede do ciclo fechado — para evoluir de “capaz de demonstrar” para “capaz de executar tarefas reais”.

Autor e fonte do artigo: 36氪

A ação substitui a exibição; os dados definem o futuro.

Ganhar dinheiro com empresas enquanto sonha com um produto de consumo popular.

Em 17 de julho, a Conferência Mundial de Inteligência Artificial 2026 (WAIC) foi inaugurada no Centro de Exposições do Bairro de Expo de Xangai. Esta edição registrou pela primeira vez uma área de exposição superior a 100.000 metros quadrados, com mais de 1.100 empresas participantes e 349 produtos lançados pela primeira vez, todos recorde histórico.

Mas mais intuitivo do que os números é o “calor” ao vivo — uma fila em forma de retângulo se estende na entrada do pavilhão de inteligência embutida H3, e o interior está lotado; parar no centro do corredor é quase impossível por mais de três segundos.

Após visitar o pavilhão H3, uma impressão clara é que a exposição de robôs mudou.

As apresentações de robôs humanóides fazendo cambalhotas e dançando, do ano passado, agora ficaram relegadas aos cantos — divertidas, mas não mais o principal. Em destaque estão simulações de linhas de produção de fábricas, prateleiras de farmácias, balcões de restaurantes e salas de estar domésticas. Os expositores já não perguntam “Você acha que sou legal?”, mas sim: “Veja o que consigo fazer por você e quanto dinheiro posso ajudar a economizar.”

O estande de robôs na WAIC 2026 testemunhou a grande divisão da inteligência encarnada na China, oferecendo a explicação mais direta da indústria: trabalhar, se diferenciar, construir a base — três palavras-chave que correspondem às três mudanças profundas em andamento na indústria. Abaixo, compartilhamos nossas observações diretas obtidas no pavilhão.

“Trabalhar” é a melodia principal, e a diferenciação é a característica principal; ao analisar mais detalhadamente, mesmo entre empresas B, os caminhos são completamente diferentes. Um grupo se dedica às fábricas, realizando os trabalhos mais monótonos, sujos e pesados; outro grupo se dirige a supermercados, farmácias e restaurantes, buscando espaço onde as pessoas estão mais próximas.

A abordagem da fábrica é direta: replica 1:1 a linha de produção real no estande e faz os robôs "entrarem em serviço" ao vivo, realizando tarefas repetitivas e entediantes.

A líder em robôs de armazenamento e logística, Geek+, lançou seu primeiro robô humanoide universal, o Gino1, equipado com capacidade de controle paralelo total do corpo com coordenação entre mãos e pés, capaz de operar em equipe com robôs móveis e estações de seleção para concluir todo o processo de picking. Segundo informações, o tempo de execução por tarefa foi reduzido em cerca de 30%.

Zhì Yuán lançou simultaneamente cinco novos produtos: Faro A3 Ultra,精灵 G2 Max, Lingxi X2 EDU, Critical Point OmniHand 3 Ultra-M e o robô de ciclismo Kuto. O estande apresentou cenários de armazenamento e empilhamento do精灵 G2 Max em parceria com JD Logistics, reproduzindo o estado de implantação da linha de produção de carregamento e descarregamento de pratos. Além disso, em conjunto com Junpu Intelligence, foi montada uma linha completa de processamento de chips, realizando continuamente operações prolongadas, como carregamento, embalagem e transporte, validando seu desempenho estável sem intervenção humana.

Shi Zhihang apresentou a linha de produção circular para fiação automotiva no estande; sua solução inteligente de robôs para fiação A1 foi desenvolvida especificamente para automação completa do processo de fiação, integrando um grande modelo embutido de desenvolvimento próprio que simula operações flexíveis humanas e se integra perfeitamente às linhas de produção existentes. Segundo informações, essa solução já foi implantada em escala na Tianhai Electronics em junho deste ano.

O robô Leju demonstrou a capacidade de operação flexível, automática e multistação, incluindo cenas de desempilhamento, transporte e alimentação de materiais, sem qualquer intervenção humana, funcionando ininterruptamente na feira com desempenho idêntico ao de linhas de produção industriais reais.

A estruturação elevada dos cenários industriais, os limites de tarefas claros e o ROI mensurável são julgamentos comuns entre os fabricantes. Os robôs não precisam ser “versáteis”; basta dominar perfeitamente uma única tarefa em uma estação específica.

Os profissionais de serviços comerciais enfrentam um conjunto completamente diferente de desafios, com um ambiente mais aberto, interferências mais aleatórias e menos margem para erros.

A Galaxy General apresentou dois robôs com posições claras: o robô geral Galbot G1, voltado para serviços de interação, e o robô de carga pesada Galbot S1, voltado para cenários industriais. Todos os movimentos dos dois produtos são controlados em tempo real pelo modelo de grande linguagem próprio "AstraBrain".

O G1 demonstrou versatilidade em cenários de serviço para consumidores e empresas, abrangendo múltiplas aplicações, como preparar café da manhã, varejo inteligente e recepção; já o S1 concentra-se em cenários industriais mais intensivos, apresentando integralmente a cadeia de operações logísticas, desde a desempilhagem, transporte até a empilhagem.

O AlphaBot 2 (AiBao), totalmente evoluído da Zhi Square, adotou uma abordagem diferente. Ele se transforma em um proprietário que prepara café, coquetéis e sorvetes ao vivo, oferecendo, além da "atividade prática", valor emocional e experiência de consumo essenciais nos serviços comerciais B2B.

Embora os caminhos dessas duas empresas sejam diferentes, eles compartilham a mesma lógica comercial — quanto mais aberto o cenário, maior a complexidade técnica, mas também mais urgente é a demanda de mercado e mais forte é a disposição de pagar. Basta provar a confiabilidade em um cenário específico para que o ciclo comercial funcione. É por isso que a maioria das empresas opta por atuar simultaneamente nos cenários de serviços industriais e comerciais no segmento B2B.

É digno de nota que o Fourier lançou o robô de rodas com dois braços de alta carga, o GRW, com capacidade de carga estável de até 16 kg, um amplo espaço de operação de até 2 metros e mobilidade flexível, voltado para cenários de colaboração homem-máquina de alta carga, como armazenamento e logística, manufatura industrial e cuidados de saúde. Sabe-se que este robô é equipado com a plataforma de desenvolvimento sem código da Fourier, reduzindo ainda mais a barreira de operação.

Além disso, o serviço de guia de entretenimento e cultura já é um segmento relativamente maduro. Durante o WAIC, Zhiyuan, em parceria com Qingtian Zu, implantou sessenta robôs embodiados de diversos tipos no auditório principal e em dois auditórios secundários, desempenhando funções de orientação e direcionamento em áreas públicas centrais. Modelos como A3 e Lingxi X2, além de oferecerem serviços de orientação, demonstraram ao vivo movimentos complexos e coreografias em grupo, atraindo multidões de espectadores e aplausos entusiasmados.

O co-fundador da Agora, Peng Zhihui, afirmou em uma entrevista que a mudança mais evidente na indústria é a transição de demonstrações de habilidades para implantação e produtividade: “As pessoas estão mais interessadas em saber se ele pode realmente entrar em fábricas e ambientes de serviços comerciais.”

Fábrica ou loja, os caminhos são diferentes, mas o desafio é o mesmo—como obter antecipadamente o bilhete para a sobrevivência no processo de comercialização. Cada empresa responde à sua maneira, aguardando a validação do mercado.

A diferenciação no lado do consumidor final não é tão clara quanto no lado empresarial. Fábricas que compram robôs calculam ROI, período de retorno do investimento e quantos postos de trabalho serão substituídos. Já a decisão do consumidor individual é muito mais complexa: alguns compram por “diversão”, outros compararam preços com base em “funcionalidade”, e há ainda quem tenha expectativas duplas quanto à sensação de companhia e à utilidade — na maioria das vezes, os três fatores estão presentes.

Do vivo, empresas voltadas para famílias e consumidores individuais estão posicionando robôs como “companheiros” ou “colegas de estudo”, acompanhando pessoas em jogos de xadrez e conversas, vendendo valor emocional; outras se definem como “babás”, especializadas em tarefas domésticas, vendendo valor de “execução de tarefas”; e algumas tentam encontrar um equilíbrio entre companhia e execução de tarefas.

A família de robôs "Cat Head" de Fu Liye leva o "valor emocional" um passo adiante: o GR Nano de mesa é voltado para companhia emocional pessoal, produzindo sutis mudanças emocionais ao ser tocado, e os usuários podem criar uma personalidade exclusiva para ele. O GR Mini, por sua vez, com sua aparência fofo e danças humanizadas, potencializa cenários como visitação em exposições e companhia para idosos. Embora o GR Nano ainda não tenha sido lançado, a aposta da Fu Liye no lado B em "conexão emocional" já está claramente visível.

Qiyuan T1 e Q1 destacam-se por oferecer experiência de companhia familiar e educação científica. O T1 é o primeiro robô pessoal transformável do mundo, capaz de alternar livremente entre formas de robô bípede com rodas e quadrúpede; o Q1, com design leve, foca-se na companhia familiar e na educação científica. O estande é guiado por robôs na interação, e já possui loja física em centros comerciais.

O pequeno robô humanoide JAKA π ("πzai") lançado pela JAKA mede apenas 1,22 metro de altura, sendo um dos mais compactos da sua categoria, e possui uma arquitetura integrada de "cérebro + cerebelo", realizando demonstrações e interagindo com os visitantes no stand. Embora o principal foco da JAKA seja a indústria, a aparição do "πzai" demonstra que até mesmo empresas industriais não podem ignorar o apelo da abordagem "fofinha".

O robô humanoide feminino Luna da ZhiJi Power atraiu a atenção com seu design em tecido flexível e expressividade dançante fluida, apresentando movimentos ágeis e naturais, passos elegantes, e um terminal de controle iPad que permite aprender danças com um clique em vídeo e arrastar e soltar para compor coreografias.

Vitadong apresenta no estande da JD um cachorro robótico capaz de acompanhar e conversar de forma autônoma, sem necessidade de controle remoto.

Ao analisar esses jogadores de “companhia”, percebe-se que seus limites de tarefa são claros, a interação é controlável e a tecnologia é relativamente madura; não é necessário compreender o mundo físico complexo, apenas responder corretamente dentro de regras limitadas. Esses cenários são, essencialmente, “questões fechadas”, não exigem trabalho pesado e bastam ser interessantes e proporcionar sensação de companhia para que alguém esteja disposto a pagar.

A abordagem dos trabalhadores é totalmente diferente. Eles precisam entrar nas casas e realizar tarefas domésticas, como dobrar roupas, arrumar brinquedos e organizar os quartos. Para os robôs, isso é considerado “dificuldade infernal”: tecidos são macios, rugas são aleatórias e cada camiseta assume uma forma diferente a cada vez que é colocada.

A "Casa Corporal" de Fu Liye é uma das que mais avançaram na abordagem técnica entre os praticantes. O estande montou um espaço simulado de residência completo chamado "Um Dia do Robô Assistente". Quando o usuário emite um comando vago como "Estou com sede", o GR-3 compreende autonomamente a necessidade, localiza o objeto e realiza a entrega sem exigir uma posição alvo explícita. Uma grande tela ao vivo visualiza em tempo real todo o processo de decisão do robô.

O F2 futuro próximo é posicionado como "um mordomo familiar exclusivo", com design fofo e atraente, capaz de brincar e jogar xadrez, monitorar estudos, além de dobrar roupas e reabastecer ração para gatos. O produto já está à venda e está sendo utilizado por centenas de lares pagantes, seguindo uma abordagem prática de "fazer primeiro o que é possível, depois expandir gradualmente".

Youliqi demonstrou tarefas de longa duração, como a preparação de pizza, a pintura de açúcar e a limpeza do quarto, mas, ao examinar mais de perto, esses cenários são mais uma "validação de capacidade" e ainda estão distantes de resolver verdadeiramente as dores diárias do lar.

Uma demonstração fluida no estande não muda uma realidade: o cenário doméstico é um mundo aberto, enquanto a capacidade tecnológica atual ainda permanece em ambientes fechados ou semi-fechados. Concluir tarefas pré-definidas em cenários fixos já é difícil; entrar verdadeiramente nas “milhares de casas, milhares de realidades” ainda é um longo caminho a percorrer.

A divisão entre os defensores da companhia e os defensores da produtividade, à primeira vista, é uma diferença de caminho técnico, mas na realidade reflete visões distintas sobre a relação humano-máquina. Os primeiros veem os robôs como companheiros, vendendo conexão emocional; os segundos os veem como assistentes, vendendo libertação do trabalho.

No contexto de regras fechadas, “questões simples” e no mundo aberto, “dificuldade infernal”, correspondem a dois ritmos de comercialização: um que cresce rapidamente por meio de efeitos de escala, e outro que avança lentamente por meio de inovações tecnológicas.

Atualmente, muitos serviços de companhia já estabeleceram um ciclo de produção em escala, enquanto os serviços de execução ainda aguardam um ponto de inflexão tecnológico. No lado do consumidor final, em vez da visão de “futuro promissor”, o mercado está mais disposto a pagar por produtos “disponíveis agora”.

Além da diferenciação de cenários B2B e B2C, no pavilhão havia outro tipo de estande, sem dança nem captura, apenas câmeras de cabeça, luvas de dados e estações de operação remota, junto com pessoas que as usavam repetindo o mesmo movimento. O que elas faziam era simples: ensinar o robô como aprender antes de ele aprender a trabalhar.

No estande da Mifeng Technology, estão expostos o dispositivo de captura de cabeça MEgo View e o dispositivo portátil em forma de garra MEgo Gripper. Os usuários colocam o equipamento e usam a garra para pegar itens à frente deles; os lentes de peixe de 200° da garra, os sensores de tato tridimensionais e o IMU de nove eixos capturam dados simultaneamente, enquanto uma grande tela ao lado reconstrói em tempo real a trajetória da operação com precisão de milímetros. A Mifeng define seu posicionamento de forma clara: não fabrica robôs, apenas atua como “professor de robôs”. Por meio de um modelo de crowdsourcing, coleta vídeos de operações humanas, reduzindo o custo dos dados para um terço ou menos em comparação com a operação remota tradicional por máquinas reais.

A思灵机器人 adota uma abordagem de teleoperação com retroalimentação de força de alta precisão, oferecendo extrema precisão, mas com custo elevado. No sistema de aquisição de dados Diana3 + Diana7G2, o operador segura o braço mestre, enquanto o braço escravo remoto replica em tempo real todos os movimentos, permitindo retroalimentação de força bidirecional em milissegundos e armazenando dados multimodais, como sensação de força, movimento e visão.

Shi Zhihang apresentou um sistema de coleta de dados construído em torno do paradigma "Human-Centric", desenvolvendo autonomamente o sistema de coleta de dados SenseHub de alta precisão, que utiliza luvas de cinco dedos para capturar integralmente a pose espacial da mão, a postura dos dedos e a força de operação. A lógica central é: o sujeito da coleta de dados é o ser humano, não o robô; os grandes modelos absorvem os dados de operação humana e, em seguida, os transferem para os robôs.

Na feira, existem muito mais dispositivos de coleta de dados semelhantes além desses três. A RoboPocket da Qiongche Intelligence, a solução HumanData da Jianzhi Robotics, a pinça de coleta de visão e tato da Qianjue Robotics e o sistema Looper da Chenjing Technology estão cobrindo dimensões cada vez mais específicas, desde visão até tato, desde captura de movimento corporal completo até perspectiva em primeira pessoa.

Os robôs nas feiras que atuam em fábricas e supermercados parecem estar apenas realizando tarefas, mas na verdade também estão coletando dados valiosos de cenários reais. Trabalhar e coletar dados estão interligados.

O zero é um exemplo clássico que ilustra essa lógica, desenvolvido em torno de quatro eixos principais: "varejo imediato, baseado em dados, generalização de cenários e entrada no lar". No estande, foi criado um espaço imersivo onde o robô humanoide ZERITH-H1 com rodas, equipado com um sistema de percepção multimodal 3D, opera continuamente diante de uma prateleira simulada de conveniência, identificando produtos, pegando, classificando e reabastecendo, completando todo o processo de forma autônoma. Todos os dados relacionados ao sucesso ou falha de cada ação de pegada, à força aplicada e à precisão do ponto de agarre são retornados ao sistema de back-end para iteração do modelo.

A chave desta lógica é "transformar a captura física em API". O zero transforma capacidades físicas, como captura, reconhecimento e classificação, em interfaces padronizadas e reutilizáveis; as interfaces otimizadas podem ser chamadas diretamente em mais cenários.

Mas se essa capacidade "alimentada por dados" realmente conseguir generalizar ainda é o maior desconhecido da indústria.

Yao Maoqing, sócio da Zhìyuán, destacou no fórum Zhìqǐ Corporeality da WAIC que, para a IA física alcançar escala, é necessário superar três barreiras: primeiro, a barreira de dados — dados de interação real são escassos e de alto custo de obtenção; segundo, a barreira de representação — ainda não foi formada uma representação física unificada para tarefas e cenários diversos; terceiro, a barreira de闭环 — os custos de tentativa e erro reais são altos e os feedbacks são lentos.

Ele revelou que a escala dos dados corporais apresenta uma diferença de mais de dez mil vezes em relação ao corpus de pré-treinamento de modelos de linguagem; para alcançar a compreensão geral das leis físicas, são necessários pelo menos bilhões de horas de acumulação de dados.

Na cadeia de suprimentos de dados, RoboSense resolve as questões de onde os dados vêm e como garantir sua qualidade. Sua plataforma de percepção totalmente sólida de segunda geração, E2, aumenta a precisão em três vezes em relação à geração anterior, alcançando uma frequência de pontos em nível de milhão, permitindo que robôs gerem simultaneamente ativos de dados calculáveis e aprendíveis durante movimento e operação, formando um ciclo fechado de “percepção—dados—treinamento—iteração”.

O surgimento em massa de dispositivos de aquisição de dados é, em certa medida, uma tentativa de compensar a falta de inteligência com "diligência". Como Yao Maoqing afirmou, a IA física passa da fase de "capacidade de demonstração" para "capacidade de executar tarefas", e o ponto-chave reside na capacidade de formar um sistema geral que possa ser generalizado, otimizado e evoluído.

As câmeras de cabeça, luvas de dados e estações de teleoperação no pavilhão estão todas fazendo a mesma coisa: traduzir o mundo físico para uma linguagem que os modelos possam entender. Quanto mais rápido e preciso for esse processo, mais cedo chegará o dia em que os robôs aprenderão a trabalhar. Mas, antes disso, toda a indústria ainda precisa continuar coletando dados, usando o método mais simples, à espera de um resultado mais inteligente.