Wang je to rekao u četvrtak na Svjetskoj konferenciji o robotima u Pekingu, dan nakon što je Unitree uvršten na burzu u Šangaju. Dionica kompanije prvog je dana trgovanja zaključila 460 posto iznad početne cijene od 150,80 juana, odnosno više od pet puta iznad cijene po kojoj je kompanija provela inicijalnu javnu ponudu vrijednu 905 milijuna dolara.


Wang smatra da će humanoidna robotika napraviti pravi iskorak kada robot bude mogao biti doveden u nepoznat dom i ondje uspješno obaviti oko 80 posto zadataka samo na temelju glasovnih ili tekstualnih naredbi. Procjenjuje da bi se to moglo dogoditi za dvije do tri godine ako razvoj bude brz, odnosno za pet do deset godina ako bude sporiji.




Prognoze su mu opreznije nego prošle godine, kada je na istoj konferenciji bio rekao da bi humanoidni roboti do te razine mogli stići za manje od pet godina.


ChatGPT, predstavljen u studenome 2022, bio je važan iskorak za generativnu umjetnu inteligenciju, nakon koje su uslijedili snažan rast tehnoloških dionica i velika ulaganja u podatkovne centre. Wangove izjave ukazuju na sve veći jaz između optimizma ulagača prema humanoidnim robotima i njihovih trenutačnih komercijalnih mogućnosti.


Roboti Unitreeja i dalje su manje učinkoviti od ljudi, a za svaki novi zadatak potrebno ih je ponovno osposobiti, rekao je Wang. Dodao je da je upravo nemogućnost primjene naučenog na različite zadatke i okruženja jedan od glavnih problema cijele industrije.


Dionica Unitreeja u četvrtak je pala gotovo 19 posto, na 687 juana, prema podacima LSEG-a.


Kompanija, osnovana 2016, proslavila se snimkama svojih robota kako plešu i izvode kung-fu pokrete koje su postale viralne na internetu. No, ostaje pitanje može li se tehnologija prikazana u tim demonstracijama komercijalno primijeniti u većem opsegu, dok ograničenja umjetne inteligencije i softvera još nisu riješena, što je i dalje ključno pitanje za ulagače.


Wang je kao jedan od ključnih tehnoloških izazova izdvojio preciznost pokreta. Roboti mogu pouzdano izvesti veće pokrete, ali i dalje griješe u posljednjih nekoliko centimetara ili milimetara. Kako bi riješio taj problem, Unitree razvija sustav u kojem modeli umjetne inteligencije pišu i testiraju upravljački kod za robote, a rezultati svakog ciklusa koriste se za poboljšanje sljedeće verzije.