Humanoida robotar lämnar laboratoriet – men är industrin redo?

Under mässan Elmia Automation den 19–22 maj fick besökarna möjlighet att uppleva den senaste generationen humanoida robotar på nära håll. På mässgolvet demonstrerades humanoiden Unitree G1 live, samtidigt som Søren Peter Johansen, Technology Manager på Dansk Teknologisk Institut, inför ett fullsatt seminarium beskrev hur framsteg inom artificiell intelligens driver utvecklingen mot robotar med allt mer mänsklig rörlighet, flexibilitet och självständighet.

Efter mässan väcktes många frågor från både industriföreträdare och teknikintresserade besökare. Hur kan humanoida robotar användas i verkliga produktionsmiljöer? Vilka arbetsuppgifter lämpar de sig för? Och framför allt, hur tillförlitliga är de i praktiken?

För att besvara dessa frågor krävs en närmare titt på den forskning och de industriella pilotprojekt som idag formar framtidens robotik.

Byggda för människans arbetsmiljö

Till skillnad från traditionella industrirobotar, som vanligtvis är konstruerade för en specifik uppgift i en avgränsad robotcell, är humanoida robotar utvecklade för att fungera i miljöer som redan är anpassade för människor.

De kan röra sig mellan olika arbetsstationer, använda verktyg som är utformade för mänskliga händer och utföra flera olika typer av arbetsmoment. Detta gör dem särskilt intressanta i verksamheter där arbetsuppgifterna varierar och där flexibilitet är en avgörande konkurrensfaktor.

Från teknisk möjlighet till industriell verklighet

För bara några år sedan kretsade diskussionen kring humanoida robotar främst kring en grundläggande fråga, kan de överhuvudtaget utföra användbart arbete utanför laboratoriet?

Tack vare framsteg inom artificiell intelligens, maskininlärning och robotik börjar svaret bli allt tydligare. Moderna humanoider kan idag gå, hantera föremål, lära sig genom demonstrationer och utföra uppgifter som tidigare betraktades som alltför komplexa för generella robotsystem.

Samtidigt har flera stora teknikföretag flyttat utvecklingen från forskningsmiljöer till verkliga fabriker. Företag som Tesla, Siemens, NVIDIA, Xiaomi och ett växande antal kinesiska robottillverkare testar humanoider i produktionsanläggningar där de utför logistik-, materialhanterings- och monteringsuppgifter sida vid sida med mänskliga medarbetare.

Resultaten visar att tekniken fungerar, åtminstone under vissa förutsättningar.

Nästa stora fråga: Kan de arbeta tillräckligt bra?

När de första pilotprojekten nu visar att humanoider faktiskt kan bidra till produktionen har debatten förändrats.

Den centrala frågan är inte längre om robotarna kan arbeta, utan om de kan göra det tillräckligt säkert, pålitligt och kostnadseffektivt för att motivera storskaliga investeringar.

För industrin handlar det om betydligt mer än imponerande demonstrationer. Företag och investerare granskar istället faktorer som driftsäkerhet, batteritid, underhållsbehov, säkerhet och total avkastning på investeringen.

En robot som fungerar väl under en mässdemonstration eller i ett begränsat pilotprojekt kan fortfarande vara olönsam om den kräver omfattande övervakning, drabbas av återkommande driftstopp eller inte klarar att leverera stabil produktivitet över tid.

Konkurrerar med både människor och specialmaskiner

En annan avgörande fråga är hur humanoider står sig ekonomiskt jämfört med både mänsklig arbetskraft och specialiserade industrimaskiner.

Humanoida robotar har en tydlig fördel genom att de kan integreras i befintliga arbetsmiljöer utan omfattande ombyggnationer. De kan använda samma verktyg, röra sig i samma lokaler och utföra flera olika arbetsuppgifter.

Samtidigt är traditionella industrirobotar fortfarande snabbare, billigare mer effektiva och säkra när det gäller specifika moment som tex maskinbetjäning, hantering, svetsning, paketering, pallettering eller andra tillverkningsprocesser.

Därför bedömer många experter att framtidens industri inte kommer att domineras av en enda typ av automation. Istället väntas människor, industrirobotar och humanoida system arbeta tillsammans, där varje teknik används där den skapar störst värde.

Världsmodeller -nyckeln till nästa utvecklingssteg

En av de mest omtalade tekniska framstegen inom modern robotik är utvecklingen av så kallade världsmodeller, eller world models.

En världsmodell fungerar som robotens interna förståelse av omvärlden. För att bygga upp denna modell samlar roboten kontinuerligt in information från en rad olika sensorer. Kameror ger visuella data om objekt, människor och omgivningar, medan djupsensorer och lidar mäter avstånd och skapar tredimensionella kartor över miljön. Kraft- och momentsensorer i leder och händer registrerar kontaktkrafter när roboten lyfter, greppar eller stöter emot föremål. Inbyggda rörelsesensorer, såsom accelerometrar och gyroskop, hjälper roboten att förstå sin egen position, balans och rörelse i rummet.

Informationen från dessa sensorer kombineras sedan med AI-modeller som analyserar och tolkar omvärlden i realtid. Resultatet blir en digital representation av den fysiska miljön -en så kallad världsmodell, som inte bara beskriver hur omgivningen ser ut just nu, utan även hjälper roboten att förutse vad som sannolikt kommer att hända härnäst. Om roboten exempelvis ser en låda på ett transportband kan den uppskatta lådans rörelse, planera hur den ska greppa den och förutse hur omgivningen påverkas när lådan flyttas. På så sätt kan roboten fatta mer självständiga beslut och anpassa sitt beteende när förutsättningarna förändras.

Moderna världsmodeller bygger dessutom inte enbart på direkta sensorobservationer. Genom träning i simuleringssystem och tidigare erfarenheter lär sig roboten generella samband i den fysiska världen, exempelvis hur objekt faller, glider, deformeras eller påverkas av krafter. Detta gör det möjligt att resonera kring situationer som roboten aldrig tidigare har stött på och att planera flera steg framåt innan en handling genomförs.

Utvecklingen av världsmodeller har därför blivit ett av de mest prioriterade forskningsområdena inom fysisk AI. Stora teknikföretag investerar idag betydande resurser i att kombinera generativ AI med robotik för att skapa system som bättre förstår och kan agera i den verkliga världen.

Fortfarande långt från mänsklig förståelse

Trots de senaste årens framsteg är forskarna eniga om att dagens humanoider fortfarande har betydande begränsningar.

Robotarna kan framgångsrikt hantera många rutinuppgifter och fungera väl i miljöer som liknar de situationer de tränats på. Men när förutsättningarna förändras oväntat uppstår fortfarande problem.

Ett välkänt fenomen är det så kallade sim-to-real gap, där färdigheter som fungerar utmärkt i simuleringar inte alltid fungerar lika tillförlitligt i verkligheten. Små variationer i ljusförhållanden, objektens placering eller mänskligt beteende kan få stor påverkan på robotens prestation.

Säkerheten är den stora utmaningen

När artificiell intelligens flyttar från skärmen ut i den fysiska världen blir säkerhetsfrågorna särskilt viktiga.

Till skillnad från traditionell programvara interagerar humanoida robotar direkt med människor, maskiner och infrastruktur. Felaktiga beslut kan därför få fysiska konsekvenser i form av kollisioner, produktionsstopp eller personskador.

Samtidigt är det betydligt svårare att verifiera och certifiera AI-baserade system än traditionella automationslösningar. Det är i praktiken omöjligt att förutse varje tänkbar situation som en robot kan möta i en dynamisk arbetsmiljö.

Av den anledningen anser många forskare och industriexperter att människor kommer att behöva ha en övervakande och kontrollerande roll under överskådlig framtid.

Framtiden avgörs av ekonomi, inte teknik

Det råder idag en växande samsyn inom branschen om att humanoida robotar har passerat stadiet där de behöver bevisa att de kan utföra användbart arbete.

Den verkliga utmaningen handlar istället om att visa att de kan göra detta på ett säkert, tillförlitligt och ekonomiskt hållbart sätt i stor skala.

Humanoider har därmed gått från att vara ett tekniskt experiment till att bli en strategisk affärs och organisationsfråga. Deras långsiktiga framgång kommer sannolikt inte att avgöras av om tekniken fungerar i princip, utan av om den kan leverera tillräcklig produktivitet, robusthet, säkerhet och avkastning för att motivera miljontals installationer världen över.

Mycket talar idag för att humanoida robotar främst kommer att komplettera och förstärka mänskligt arbete snarare än ersätta det helt. För att nå nästa nivå krävs inte bara smartare AI, utan också världsmodeller som är tillräckligt robusta, tillförlitliga och verifierbart säkra för att fungera i den komplexa och oförutsägbara verkliga världen.

Ove Leichsenring

Ordförande SWIRA