Por Canuto  

RealMan presentó en Beijing una iniciativa para desplegar casi 1.000 robots RealBOT durante 2026, conectados mediante GLN con operadores humanos remotos y orientados a tareas concretas en farmacias, energía, alimentos y manufactura.
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  • RealMan planea desplegar casi 1.000 robots RealBOT en entornos reales durante 2026 mediante su red GLN.
  • La compañía mostró robots reabasteciendo medicamentos, inspeccionando instalaciones eléctricas y colaborando con pasteleros.
  • Sus brazos robóticos humanoides ultraligeros recibieron la certificación CR L3, con un MTBF declarado de 50.000 horas.

RealMan llevará 1.000 robots a entornos reales mediante su red GLN

RealMan Robotics presentó en la Conferencia Mundial de Robótica 2026, celebrada en Beijing, una iniciativa para llevar casi 1.000 robots RealBOT a espacios de trabajo reales durante 2026. La propuesta se apoya en Global Link Network, o GLN, una infraestructura que conecta máquinas instaladas a distancia con operadores humanos y recopila datos de sus actividades, con el objetivo de superar la etapa de las demostraciones controladas.

La empresa mostró aplicaciones en una farmacia inteligente abierta las 24 horas, una sala de distribución eléctrica, una operación de producción de alimentos y una fábrica. Según la información publicada por Robotics and Automation News, las demostraciones buscan evidenciar que los robots pueden ejecutar tareas repetitivas y especializadas de manera continua, mientras los operadores intervienen remotamente cuando el entorno exige criterio humano o ajustes de precisión.

De la exhibición a las operaciones cotidianas

La Conferencia Mundial de Robótica 2026 abrió el 19 de agosto en el Centro Internacional de Convenciones y Exposiciones Beiren Yichuang, en Beijing, bajo el lema Colaboración Humano-Robot para un Crecimiento Industrial Compartido. El encuentro reunió a más de 300 expositores y presentó más de 2.000 exhibiciones, un escenario que RealMan utilizó para diferenciar sus llamados Robots de Trabajo Real de los prototipos limitados a laboratorios o ferias tecnológicas.

En una farmacia inteligente de 24 horas, los robots RealBOT realizaron labores de reabastecimiento y retiro de medicamentos, una operación que exige manipular productos y seguir una secuencia ordenada de almacenamiento. La compañía también exhibió un robot inspeccionando una sala de distribución eléctrica, con lo que intentó mostrar el potencial de sus sistemas en instalaciones donde el acceso humano puede requerir más tiempo, coordinación o medidas adicionales de seguridad.

La demostración con Daoxiangcun trasladó la interacción robótica a la industria alimentaria, pues un robot trabajó junto a pasteleros para elaborar pasteles tradicionales de nuez y dim sum con forma de león. En paralelo, RealMan mostró operaciones remotas en su Fábrica de Inteligencia Corporizada de Changzhou, donde los sistemas participaron en la puesta en marcha de equipos y en la inspección de líneas de producción.

El objetivo declarado no consiste únicamente en colocar máquinas en nuevos lugares, sino en crear un circuito operativo que conecte hardware, supervisión humana y aprendizaje a partir de datos. Esa estrategia refleja uno de los desafíos centrales de la robótica aplicada: un sistema puede funcionar en una prueba preparada, pero debe afrontar variaciones, imprevistos y exigencias de continuidad cuando entra en una farmacia, una planta o una instalación energética.

GLN combina control remoto y recopilación de datos

RealMan utilizó su colaboración con Daoxiangcun para explicar cómo GLN vincula a una persona con un robot situado en otro punto. Un operador ubicado en la sede de la compañía en Beijing controló remotamente una máquina instalada en el estand de la conferencia, mientras el robot colaboraba con un pastelero para completar las preparaciones tradicionales presentadas al público.

La empresa afirma que el sistema trabaja con una latencia de nivel de milisegundos y que puede permitir la operación a través de grandes distancias. Más allá de la comodidad, el control remoto busca trasladar habilidades humanas a lugares donde el trabajador no está físicamente presente, una capacidad que podría resultar relevante para tareas de inspección, mantenimiento, manipulación delicada o apoyo en líneas de producción.

La arquitectura también cumple una función relacionada con el entrenamiento de los robots, porque registra datos generados durante operaciones en entornos reales. RealMan plantea que esos registros pueden alimentar los sistemas de aprendizaje y formar un ciclo en el que la intervención humana ayuda a mejorar la capacidad de las máquinas para enfrentar diferentes tareas, objetos y condiciones de trabajo.

Este enfoque no elimina la necesidad de supervisión, sino que la reorganiza entre el espacio donde ocurre la actividad y el lugar desde el que se controla el robot. La calidad de la conexión, la seguridad de las operaciones, la precisión de los sensores y la capacidad de responder ante fallas serán factores determinantes para que GLN pase de las demostraciones a despliegues sostenidos, aunque la empresa todavía presenta sus planes como una iniciativa en expansión.

Certificación CR L3 y percepción táctil

Durante la conferencia, RealMan recibió la certificación CR L3 para sus brazos robóticos humanoides ultraligeros. Zhu Xiaopeng, director del Centro de Pruebas y Certificación de Robots del Instituto de Investigación de Tecnología de la Industria Robótica de Shanghai, entregó el reconocimiento en el estand de la compañía.

Ese instituto respalda a distintas organizaciones chinas dedicadas a las pruebas, la investigación y la estandarización de la robótica, entre ellas el Centro Nacional de Pruebas y Evaluación de Robots. El programa de certificación CR cuenta con reconocimiento del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información de China, de acuerdo con la información divulgada durante el evento.

RealMan sostiene que sus brazos robóticos registran un tiempo medio entre fallos de 50.000 horas y que forman parte del grupo relativamente reducido de productos chinos que han alcanzado la certificación CR L3. La empresa vincula ese resultado con sus planes de utilizar los brazos en robots preparados para operar de manera continua y participar en despliegues de mayor escala.

La compañía también presentó junto con PaXini, especialista en percepción táctil, un brazo RM75 equipado con diferentes tecnologías de fuerza y tacto. El sistema combina percepción de fuerza multidimensional, percepción táctil multidimensional, un sensor de fuerza de seis ejes y sensores de par en las articulaciones, con una arquitectura que cubre desde las articulaciones y el efector final hasta las superficies de contacto.

Una apuesta por casi 1.000 despliegues

RealMan resume su estrategia en tres elementos: hardware robótico confiable, datos procedentes de operaciones reales e infraestructura de control remoto GLN. La empresa planea desplegar casi 1.000 robots RealBOT durante 2026, y espera que las actividades generen información suficiente para perfeccionar sus sistemas y ampliar la variedad de tareas que pueden ejecutar.

La Fábrica de Inteligencia Corporizada de Changzhou aportará capacidad de producción a la iniciativa, mientras RealMan trabaja con socios tecnológicos e industriales para avanzar hacia despliegues más amplios. La referencia a una fábrica propia sugiere que la compañía pretende acompañar la expansión de la red con una base de fabricación y puesta en marcha, aunque el material disponible no detalla cuántos robots ya están instalados ni el calendario específico de cada proyecto.

La percepción táctil presentada con PaXini está orientada a aplicaciones como el ensamblaje de precisión, el agarre adaptable, la colaboración entre personas y robots y la demostración de trayectorias complejas. Las empresas sostienen que una mejor lectura de fuerza y contacto podría elevar el rendimiento de producción y, al mismo tiempo, reducir colisiones, paradas de equipos, daños en piezas y riesgos de seguridad.

El plan enfrenta el reto de demostrar que la conectividad y los datos pueden sostener operaciones confiables más allá del escenario de una conferencia. Si GLN consigue integrar de forma estable operadores remotos, sensores, mantenimiento y aprendizaje operativo, RealMan podría acercar sus robots a procesos productivos continuos; por ahora, la compañía presenta la iniciativa como el paso necesario para transformar demostraciones tecnológicas en herramientas de trabajo.

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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