Xiaomi publicó un video en el que dos robots humanoides clasifican componentes automotrices durante una prueba de ocho horas en su fábrica de autos en China. La empresa afirma que sus humanoides de tamaño completo pueden detectar y corregir anomalías de forma autónoma y coordinarse con el sistema de la línea de producción, pero no reveló cifras de rendimiento.
🤖 Xiaomi prueba humanoides durante 8 horas en su fábrica de autos
Dos robots clasificaron cubiertas de consola central y, según la empresa, detectaron y corrigieron anomalías de forma autónoma.
Xiaomi no divulgó cifras de velocidad, precisión ni intervención humana. pic.twitter.com/mfHLGWcOUY
— Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) November 4, 2026
- Dos robots humanoides de Xiaomi clasificaron cubiertas laterales de la consola central durante ocho horas en una estación de la fábrica de autos de la compañía, según Interesting Engineering.
- Según Xiaomi, los robots pueden detectar y corregir anomalías de forma autónoma mientras se coordinan con el sistema de la línea de producción.
- La empresa no divulgó la velocidad de manejo de piezas, la tasa de intervención humana ni cómo gestionan la batería en operaciones prolongadas.
- El video incluye un contador de tiempo acumulado y partes con reproducción acelerada de hasta 100 veces.
Xiaomi difundió el 3 de noviembre un video que muestra a dos robots humanoides clasificando componentes automotrices durante una tarea de ocho horas en su fábrica de autos en China, según informó Interesting Engineering. La demostración se centra en una estación de clasificación de cubiertas laterales de la consola central, donde las máquinas mueven piezas entre contenedores y estantes de almacenamiento.
Qué muestra el video
Xiaomi Tech publicó el material en X:
El video muestra a los dos humanoides trabajando entre grandes contenedores montados sobre plataformas móviles y estantes verticales con casilleros individuales. Las máquinas sacan componentes de los contenedores y los colocan en posiciones asignadas. Un contador acumulado marca el tiempo de la prueba y los textos en pantalla identifican la operación como autónoma. El metraje también incluye reproducción acelerada de hasta 100 veces para resumir las horas de trabajo.
Según la compañía, sus humanoides de tamaño completo pueden identificar y corregir anomalías de forma independiente mientras coordinan sus acciones con el sistema de la línea de producción. Eso sugiere que la tarea va más allá de mover objetos e incluye detección de fallas y recuperación.
Lo que Xiaomi no reveló
Xiaomi no explicó qué tipos de anomalías pueden reconocer los robots ni cómo las corrigen. Tampoco publicó cifras de velocidad de clasificación, tasa de manejo exitoso, intervenciones humanas ni cantidad de piezas procesadas en las ocho horas.
La gestión de batería también queda sin respuesta: la demostración no establece si los robots operaron de forma continua con una sola carga, recibieron baterías de reemplazo o se cargaron durante la tarea. Además, la duración por sí sola no demuestra que el sistema esté listo para producción, según el reporte.
Antecedentes en la fábrica de Xiaomi
La demostración sigue a otros intentos de la compañía por llevar humanoides a la manufactura de autos. En marzo, Xiaomi reportó una tasa de éxito de 90,2% en un piloto autónomo de tres horas de instalación simultánea de tuercas autorroscantes en ambos lados, en su fábrica de vehículos eléctricos de Pekín. Los robots cumplieron un ciclo de producción de 76 segundos. Aquella prueba se enfocó en ensamblaje de precisión; la actual, en clasificación y manejo de materiales.
La empresa también presentó a su humanoide CyberOne V2 en su Día del Inversor, con demostraciones de interacción con visitantes y manejo de bolsas de regalo.
El interés por humanoides en la industria automotriz crece. Interesting Engineering recuerda que Audi prueba humanoides móviles de Agile Robots para ordenar piezas en su laboratorio de producción de Ingolstadt, y que otras automotrices, entre ellas BMW, también exploran robots humanoides para operaciones de fábrica. Para saber qué tan bien funcionarían junto a la automatización existente, harían falta cifras de velocidad, precisión, recuperación de errores e intervenciones humanas.
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