Unitree'den 'kendi kendine evrilen' robot planı: CEO'dan 2-3 yılda yüzde 80 öngörüsü

Unitree Robotics, robot geliştirme sürecine büyük yapay zekâ modellerini dahil ederek akademik makale taramasından gerçek robot testine kadar tekrarlanan bir 'fiziksel yapay zekâ ile kendi kendine evrimleşen robot' sistemini hayata geçirmeyi planlıyor. Şirketin bu adımı, robot geliştirmedeki rekabetin donanım performansından veri, simülasyon ve doğrulama süreçlerine doğru kaydığına işaret ediyor.

Wang Xingxing(Wang Xingxing), Unitree'nin kurucusu ve başkanı, 2026 Dünya Robot Konferansı ana forumunda büyük yapay zekâ modellerinin akademik makaleleri otomatik taradığını, kontrol kodunu yazdığını, simülasyon ortamında doğruladığını ve ardından gerçek robotla test ettiğini anlattı. 19'unda (yerel saatle), Çin merkezli ekonomi medyası Meijing(每经)'in aktardığına göre bu sürecin ardından yapay zekâ ve insanların birlikte puan verip geri bildirim sunduğu, geliştirme sürecinin yeniden başladığı kapalı döngülü bir yapı kuruluyor.

Yaklaşımın özü, aday teknolojileri tek tek tasarlayıp test eden insan merkezli yöntemden, teknoloji taramasını, kod yazımını ve doğrulamayı birbirine bağlayan yapay zekâ merkezli bir akışa geçmekte yatıyor. Wang, bu sistem devreye girdiğinde geliştirme verimliliğinin ve tekrar hızının artabileceğini belirtti.

Açıklama, robotların önceden tanımlı hareketleri yerine getirdiği aşamayı aşıp alışılmadık ortamlarda verilen talimatları anlayıp gerçek eyleme dönüştürme sorununu hedefliyor. Robotlar dil modelleri gibi yalnızca metin işlemiyor; kamera ve sensörlerle çevrelerini algılıyor, denge, temas ve sürtünme gibi fiziksel koşullar altında hareket etmek zorunda kalıyor. Bu yüzden simülasyon ile gerçek robot testleri arasında gidip gelen doğrulama süreci giderek daha kritik hale geliyor.

Wang, sektör için ileride ulaşılacak eşik nokta olarak, kullanıcıların robotu rastgele ve alışılmadık bir ortama götürüp yalnızca sözlü ya da yazılı talimatla günlük işlerin yaklaşık yüzde 80'ini yaptırabildiği aşamayı gösterdi. Kendi değerlendirmesine göre bu noktaya en erken 2-3 yıl, en geç 5-10 yıl içinde ulaşılabilir. Bu bir takvim değil, Wang'ın kamuya açık konuşmasında dile getirdiği kişisel teknik öngörüsü niteliğinde.

Türkiyeli okuyucu açısından bu gelişme, tek bir Çinli şirketin ürün tanıtımından çok, robot geliştirme yönteminde yaşanan değişim olarak öne çıkıyor. Yapay zekâ; kod yazımı, simülasyon, gerçek test ve değerlendirme geri bildirimini tek bir döngüde birleştirip geliştirme tekrarını azalttıkça, robot sektöründeki rekabetin ekseni yalnızca donanım performansından veri ve doğrulama sistemlerine doğru genişliyor.

Kripto endüstrisiyle kesişim noktası veri altyapısı tarafında bulunuyor. TokenPost daha önce Virtuals'ın robot verisi ve uzaktan kumanda altyapısını yapay zekâ ajan ekosisteminin fiziksel robot alanına genişlettiğini aktarmıştı. Unitree'nin bu açıklaması da gerçek robot kullanımından elde edilen doğrulama verilerinin model geliştirmede yeniden kullanılması yapısını öne çıkarması bakımından aynı eğilimin içinde yer alıyor.

Ancak Unitree bu açıklamada söz konusu sistemin ticari uygulama tarihini, gerçek performans rakamlarını veya bağımsız doğrulama sonuçlarını paylaşmadı. Robotların alışılmadık ortamlarda günlük işlerin büyük bölümünü yerine getirip getiremeyeceği, gerçek robot testleri ve tekrarlanan doğrulamalarla netleşecek bir konu olarak duruyor.