Por Canuto  

Hesai presentó Kosmo, una cámara que combina lidar y sensores ópticos para recopilar datos espaciales destinados al entrenamiento de robots con IA. La empresa afirma que ese mapeo ayudó a un robot de Sharpa Robotics a servir helado con una tasa de éxito del 99%, mientras busca ampliar su papel en una industria que aún necesita máquinas capaces de resolver tareas productivas.
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  • Kosmo combina sensores lidar y cámaras en un dispositivo diseñado para capturar datos espaciales del mundo real.
  • Hesai afirma que la tecnología contribuyó a que el robot Sharpa Wave alcanzara un 99% de éxito al servir helado en Shanghái.
  • La compañía también desarrolla actuadores y busca trasladar a la robótica su experiencia como proveedor de lidar para automóviles.

Una cámara para que los robots interpreten el entorno

Hesai Group presentó Kosmo, un dispositivo de mapeo tridimensional que combina sensores lidar y cámaras para recopilar datos espaciales del mundo real. La empresa china, conocida por su actividad en tecnologías para conducción autónoma, orienta el producto a desarrolladores que entrenan sistemas de inteligencia artificial para robots humanoides y otras máquinas. Según informó Reuters, Kosmo tiene una forma similar a una botella de vino y busca hacer más eficiente la captura de información sobre los espacios físicos.

El anuncio apunta a un problema que, según David Li, cofundador y director ejecutivo de Hesai, limita el desarrollo de robots con capacidades más amplias: la falta de datos espaciales de alta calidad. En el lanzamiento realizado en la fábrica de la compañía en Shanghái, Li sostuvo que los sistemas necesitan aprender cómo se organiza el mundo físico para poder comprenderlo e interactuar con él. Esa información resulta especialmente relevante cuando se pretende que una máquina ejecute tareas complejas y no solo movimientos llamativos.

El lidar permite obtener mediciones del entorno mediante sensores que calculan distancias, mientras que las cámaras aportan imágenes visuales de lo que rodea al dispositivo. Al combinar ambas fuentes, una plataforma de este tipo puede entregar información sobre la forma y la ubicación de objetos, aunque la noticia no detalla las especificaciones técnicas de Kosmo ni los procedimientos exactos que emplea para procesar los datos. Hesai presenta el equipo como una herramienta para los desarrolladores, no como un robot autónomo terminado.

La diferencia es importante porque la inteligencia artificial puede producir resultados convincentes en tareas digitales sin que eso garantice que un robot vaya a desenvolverse de igual manera frente a objetos y espacios reales. Para ejecutar una acción física, el sistema debe relacionar lo que percibe con la tarea que intenta completar; Li describió precisamente una brecha en los datos que permitirían entrenar esa capacidad. Kosmo se incorpora a ese desafío como una propuesta para recopilar ejemplos espaciales, pero la compañía no anunció previsiones de ingresos ni cifras de ventas del nuevo dispositivo.

Del robot que baila a las tareas cotidianas

Li afirmó que muchos robots todavía se mantienen en funciones de bajo impacto, como saludar a visitantes, agitar los brazos o bailar, y que siguen teniendo dificultades para resolver retos reales de productividad. Su planteamiento no significa que esos equipos carezcan de avances, sino que la demostración de movimientos no equivale necesariamente a cumplir tareas útiles de forma consistente. El directivo presentó Kosmo como parte de la infraestructura que, a su juicio, la industria necesita para avanzar desde demostraciones vistosas hacia aplicaciones más exigentes.

Como ejemplo de esa aplicación, Hesai señaló que el mapeo detallado de Kosmo ayudó a un robot de Sharpa Robotics a alcanzar una tasa de éxito del 99% en una tarea de servicio de helado. El equipo, llamado Sharpa Wave, ha servido helado de manera autónoma en una sucursal de Dairy Queen en Shanghái. La cifra corresponde al caso descrito por Hesai y no viene acompañada en la información disponible de detalles sobre el número de intentos, las condiciones de prueba o el método usado para calcular el resultado.

Sharpa Robotics fue fundada por los cofundadores de Hesai y opera de manera independiente, aunque funciona como campo de prueba para tecnologías de robótica desarrolladas por la compañía. Esa relación ofrece un entorno concreto para mostrar cómo sensores y componentes pueden integrarse en una tarea física, pero no implica que el resultado de una prueba represente por sí solo el desempeño en otros escenarios. Un servicio repetido en un local, por ejemplo, no demuestra automáticamente que el robot pueda resolver tareas distintas sin ajustes o entrenamiento adicional.

La startup recaudó recientemente más de 4.500 millones de yuanes, equivalentes a USD $672,4 millones, en una ronda de financiamiento, según la información difundida. La noticia no precisa quiénes participaron en esa ronda ni qué parte de los fondos se destinará a la colaboración con Hesai o al desarrollo de Sharpa Wave. El dato sí ofrece una referencia sobre el interés financiero que ha suscitado la empresa de robótica, aunque no permite anticipar por sí mismo el ritmo de adopción de Kosmo.

Hesai quiere ampliar su papel en la cadena robótica

Li describió Kosmo como una plataforma para tecnologías subyacentes que, en su opinión, requiere la industria robótica, y dijo que Hesai aspira a ocupar un lugar de proveedor de primer nivel comparable al de Bosch en el sector automotor, o incluso mayor. Es una meta expresada por el ejecutivo, no una posición que la compañía haya alcanzado ya en robótica. Para sostenerla, Hesai necesitaría que sus herramientas y componentes resulten útiles para fabricantes y desarrolladores más allá de los acuerdos que ya comunicó.

La compañía también desarrolla actuadores, componentes que convierten la electricidad en movimiento mecánico. Li afirmó que estos elementos representan más de la mitad de los costos de materiales de un robot y añadió que aumenta la demanda de versiones más ligeras, pequeñas y precisas, características que, según él, pueden contribuir a que los robots sean más seguros y ágiles. La información no ofrece precios, volúmenes de producción ni especificaciones de los actuadores que Hesai está desarrollando.

Los actuadores de Hesai ya se utilizan en la mano robótica insignia de Sharpa, Sharpa Wave, según la empresa. La integración conecta dos áreas de la apuesta robótica de Hesai: la captura de datos espaciales con Kosmo y los componentes que permiten ejecutar movimientos físicos. Sin embargo, la fuente no aclara qué proporción de la mano utiliza estos actuadores ni compara su rendimiento con el de otras soluciones disponibles, por lo que no es posible medir a partir del anuncio una ventaja técnica cuantificada.

Hesai llega a esta expansión desde el mercado automotor, donde se ha convertido en el mayor proveedor mundial de lidar para vehículos autónomos durante los últimos tres años, de acuerdo con la información reportada. La empresa redujo el costo de esa tecnología a menos de USD $200 por unidad y cuenta entre sus clientes a Mercedes-Benz, Volkswagen, General Motors y Ford Motor. Ese historial aporta contexto sobre su experiencia en sensores, pero el anuncio no prueba que la escala o los resultados comerciales del sector automotor vayan a repetirse en la robótica.

Hesai confirmó que firmó acuerdos con empresas chinas de robótica para utilizar Kosmo, aunque Li declinó ofrecer proyecciones de ingresos. Por ahora, el anuncio combina una herramienta de mapeo, componentes mecánicos en desarrollo y una demostración concreta con Sharpa Wave, pero no presenta objetivos de ventas ni fechas para una expansión comercial más amplia. El paso siguiente será comprobar si los acuerdos se traducen en usos sostenidos y si los datos capturados ayudan a los robots a superar tareas demostrativas para asumir actividades productivas variadas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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