Empresa SynDexy entrega primeiro pequeno lote de robôs humanoides para montagem de eletrônicos de precisão

A Noetix Robotics apresentou aos compradores um robô humanóide no valor de RMB9.998, oferecendo um produto que antes estava disponível apenas em laboratórios de pesquisa, demonstrações corporativas ou feiras de tecnologia caras.

O pequeno robô chamado Bumi, apresentado pela empresa chinesa em outubro de 2025, foi voltado para os setores de programação educacional e companhia. Seu apelo residia na proposta simples: as crianças podiam programar os movimentos do robô, observar suas danças e interagir com a máquina, que se assemelhava externamente e funcionalmente a um ser humano pequeno.

Essa abordagem também refletia uma visão mais ampla para a construção da empresa de robótica: primeiro tornar o corpo acessível e suficientemente funcional para venda, e o intelecto mais complexo seria desenvolvido posteriormente. Desde sua fundação há três anos, a empresa tem buscado transformar essa sequência em um grande negócio, aumentando o volume de fornecimento, investindo em seus próprios modelos de inteligência incorporada e buscando clientes no exterior.

Em outubro, surgiram notícias na mídia de que a Noetix havia protocolado confidencialmente um pedido de listagem em Hong Kong, visando potencialmente um IPO em 2027. A questão central que liga essas ambições é se o negócio de hardware inicialmente criado conseguirá fornecer clientes, experiência e capital suficientes para sustentar o desenvolvimento futuro.

O fundador, Jian Zheyuan, concluiu seu doutorado na Universidade Tsinghua em 2023 e fundou a Noetix em setembro do mesmo ano. Sua prioridade técnica inicial estava focada no corpo do robô e no controle de movimento — mecanismos e software que permitissem ao robô manter o equilíbrio, mover-se e reagir de forma estável.

É importante distinguir essas tarefas: o robô pode executar movimentos complexos com base em modelos externos para comunicação ou instruções de alto nível, mas criar uma máquina atlética é diferente de criar uma máquina capaz de tomar decisões por conta própria em um cômodo desconhecido. A decisão de Jian foi resolver primeiro o problema da máquina física. Ele explicou que, nas fases iniciais da empresa, os principais gargalos eram os corpos não confiáveis e a capacidade de produção limitada. Além disso, as abordagens em inteligência artificial mudavam rapidamente, então a Noetix concentrou recursos no hardware, aguardando uma direção mais clara na pilha de inteligência.

O baixo custo fazia parte dessa tarefa de engenharia. Em uma entrevista em março, Jian falou sobre o uso de materiais compósitos no corpo do Bumi para reduzir a dependência de estruturas metálicas. O preço foi incorporado ao design, e não deixado para negociação pelo departamento de vendas após a produção. Essa abordagem permitiu que a empresa obtivesse um produto com um objetivo claro: pais e escolas poderiam adquirir um robô humanóide programável para aprendizado e interação, sem esperar pela viabilidade comercial de robôs de uso geral para trabalho doméstico.

Um cenário de uso mais restrito ajudou a Noetix a alcançar os compradores mais rapidamente. Isso também definiu o próximo desafio comercial: fornecer a esses compradores um valor constante suficiente para que o robô fosse mais do que apenas uma primeira compra empolgante.

As máquinas da Noetix atraíram ampla atenção devido aos seus desempenhos. O robô N2 terminou em segundo lugar na meia maratona de robôs humanóides em Pequim em 2025. Em 2026, os robôs da empresa apareceram em um esboço no Gala do Festival do Ano Novo Chinês junto com o comediante Cai Ming. Esse alcance conectou demonstrações técnicas com o público em massa: o robô que as famílias viam na televisão também estava disponível através de canais de varejo.

Na feira AWE em março, Jian declarou que os pedidos aumentaram drasticamente após o gala, e a empresa estabeleceu a meta de vender mais de 10.000 unidades de Bumi durante 2026. A empresa estava passando da prova de que as pessoas prestariam atenção aos seus robôs para demonstrar a capacidade de fornecê-los de forma estável.

A descrição dos obstáculos por Jian foi surpreendentemente prática. Ele citou a disponibilidade de componentes e o gerenciamento da linha de produção como problemas centrais. Uma peça ausente pode parar a montagem de toda a máquina. À medida que o volume mensal de produção cresce, a empresa deve treinar e gerenciar uma equipe maior, mantendo a qualidade da montagem. Esses problemas têm sérias implicações para uma empresa cujo sucesso no mercado depende da disponibilidade. Cada unidade refeita, atraso na entrega ou visita à assistência técnica consome parte da margem restante com um preço de venda baixo.

Assim, o objetivo de produção é mais importante do que apenas atingir uma etapa de envio. Ele testa a capacidade da Noetix de manter a economia embutida no Bumi ao produzi-lo e sustentá-lo em quantidades muito maiores.

Até setembro, a Noetix fez um compromisso técnico subsequente claro: lançou a submarca de inteligência incorporada Scalabot e a arquitetura de modelagem mundial HERON, expandindo suas ambições sobre como os robôs percebem o ambiente e aprendem a agir nele. De acordo com uma entrevista de Jian com a Caijing em setembro, a empresa começou a montar uma equipe especializada em inteligência ainda em julho de 2025. Este trabalho adicionou um programa de pesquisa substancial à organização que já estava escalando a produção física.

Sua lógica conecta esses dois tipos de atividades. Máquinas mais baratas e confiáveis podem ser implantadas em maior escala; essas implantações podem criar oportunidades para coletar experiência para treinar os melhores modelos. Transformar essa conexão em atividade produtiva requer outro nível de engenharia. O robô de classe gera experiência, mas os dados de treinamento úteis ainda precisam ser selecionados, registrados, organizados e vinculados às tarefas que a empresa deseja que seus modelos dominem. Um parque grande estabelecido fornece acesso a dados potenciais, e o sistema de coleta e treinamento determina seu valor.

Jian informou ao 21st Century Business Herald que a pesquisa em inteligência se tornou um grande item de despesa. Ele também observou que o hardware pode servir como fonte de receita para esse trabalho. Este é um alavanca financeira da estratégia da Noetix. A abordagem orientada para o corpo abriu um caminho mais cedo para receitas. Agora, a empresa quer que este negócio operacional ajude a sustentar esforços mais caros, cuja recompensa comercial levará mais tempo.

O capital externo ajuda a superar o atraso temporal. Entre seus patrocinadores estão a Chendao Capital, uma plataforma de investimento associada à CATL. A potencial listagem em Hong Kong transferirá esse processo de financiamento para os mercados públicos, onde os investidores poderão examinar mais detalhadamente como as vendas de hardware se relacionam com os custos de pesquisa.

O caminho interno da Noetix uniu a demanda educacional, o hardware acessível e um enorme interesse público incomum. Sua expansão internacional testará o quão bem essa combinação de fatores se aplica no exterior. Na feira CES em janeiro, o cofundador Zhang Shipu delineou cinco regiões-alvo: América do Norte, Europa, Oriente Médio, Sudeste Asiático, Japão e Coreia do Sul. Ele declarou a intenção de atingir uma escala de mil unidades na expansão internacional no segundo trimestre, com o apoio de implementações locais, atendimento ao cliente e projetos de referência repetíveis.

Este programa inclui mais do que apenas exportar robôs. As escolas precisam de materiais didáticos e suporte. Os distribuidores precisam de peças de reposição e acordos de reparo. As famílias precisam de um incentivo para continuar usando o produto depois que a novidade passar. A Noetix já possui algumas dessas conexões que podem ser desenvolvidas na China. O investidor Beijing Industrial Development Investment Management anunciou uma parceria com o fornecedor de programas de programação educacionais Codemao e o varejista Kidswant, além de implementações e doações em escolas. Essas conexões demonstram como o robô pode se tornar parte de um sistema educacional ou de varejo existente.

O crescimento estrangeiro exigirá conexões semelhantes em mercados com currículos, idiomas e hábitos de compra diferentes. O preço do produto pode atrair a atenção, mas a utilidade e o suporte locais determinarão se essa atenção se tornará um negócio sustentável. O primeiro passo da Noetix foi tornar o robô humanóide acessível o suficiente para penetrar em mais salas de aula e lares. Essa escolha lhe deu um produto para vender enquanto o problema mais amplo da inteligência estava em desenvolvimento. Agora, a empresa está tentando fazer com que esse estabelecimento precoce cumpra três funções simultaneamente: aumentar o volume de produção, melhorar as capacidades de inteligência e crescer internacionalmente. Criar o corpo primeiro garantiu à Noetix um lugar no mercado. A próxima etapa é tornar esse lugar valioso o suficiente para financiar tudo o que ela ainda deseja do robô.

A Primotion, uma startup de Shenzhen fundada em julho de 2026 para desenvolver chips para IA incorporada, saiu pela primeira vez para o público não com silício, mas sim com um modelo. Seu modelo fundamental incorporado, Paimon-0, conquistou o primeiro lugar em vários benchmarks de robótica públicos, de acordo com um relatório detalhado da QbitAI publicado no Tencent News, bem como um relatório anterior do The Beijing News.

A empresa afirma que o Paimon-0 obteve um resultado de 0,7754, liderando o placar do RoboColiseum, onde também liderou nas subcategorias de manipulação geral e adaptação a perturbações. O modelo alcançou 58,1 pontos no RoboCasa365 e demonstrou uma média de sucesso de 0,73 na VLA-Arena. Além disso, venceu um concurso de política para robôs de dois braços com um resultado de 46,599 pontos. Todos esses resultados são apresentados pela própria empresa.

O modelo é construído em torno de um modelo de ação mundial que prevê estados futuros, que são então traduzidos em ações usando um modelo de dinâmica inversa. Como a renderização completa de vídeo futuro é muito lenta para robôs em tempo real, o Paimon-0 usa tokens de consulta para extrair apenas características essenciais, como pose 3D do objeto, semântica e usabilidade, antes de prever ações no dispositivo. Segundo a Primotion, isso reduz o tempo de execução para um bloco de ações de aproximadamente 3000 ms para 300 ms. A empresa enfatiza que se trata do tempo de execução do bloco, e não do período do loop de controle de baixo nível. O pré-treinamento depende em grande parte de vídeos de manipulação em primeira pessoa fornecidos pelo parceiro EgoScale.

O CEO Ren Qingyuan, ex-vice-presidente de processadores RISC-V da empresa, explica por que a empresa de chips começou com um modelo. Ele acredita que a equipe deve primeiro passar por um ciclo completo de dados, modelo, agente e avaliação em tarefas reais dos clientes e, em seguida, usar essas cargas de trabalho para definir o chip. A Primotion divide o trabalho entre um planejador em nuvem, que eles chamam de cérebro meta, e um cérebro local no dispositivo, que processa feedback de alta frequência de visão, tato e força.

Os trabalhos no hardware já começaram. Adicionando um FPGA ao controlador principal do robô para aliviar a carga de pré e pós-processamento, a Primotion relata ter reduzido o erro no pior cenário do ciclo de controle EtherCAT com frequência de 1 kHz de 30 microssegundos em software para 152 nanossegundos. A maior parte dessa lógica destina-se a ser transferida para um chip proprietário que a empresa planeja começar a fornecer em 2028.

A empresa declara que não criará carcaças de robôs. Planeja lançar o código-fonte de seu modelo progressivo Paimon-Eval em novembro ou dezembro, e espera-se o lançamento de um segundo modelo fundamental treinado em dados de primeira pessoa em cerca de três meses.

A empresa AgiBot estabeleceu um recorde mundial do Guinness pelo número de robôs humanoides dançando simultaneamente, demonstrando um programa sincronizado com a participação de 110 robôs completos do modelo Expedition A3. Este evento ocorreu em 24 de outubro no Centro Internacional de Exposição e Conferências no Rio Amarelo, na cidade de Jinan.

O juiz do Guinness confirmou o número de 110 unidades no local do evento, de acordo com relatórios da IT Home e Science and Technology Daily. Além disso, segundo a Science and Technology Daily, o critério chave para estabelecer o recorde não foi a qualidade da dança, mas sim a capacidade da frota de mais de cem dispositivos de concluir a apresentação sem quaisquer erros.

Os robôs executaram vários conjuntos de movimentos complexos em um período de 5 minutos e 43 segundos, alternando entre movimento sincronizado e mudança de formação. A AgiBot esclareceu que todos os 110 robôs participantes são unidades de produção padrão.

Aspectos técnicos da coordenação

Wan Chuan, parceiro da AgiBot e vice-presidente sênior, observou que controlar cem robôs vai além de simplesmente copiar movimentos; requer uma pilha de planejamento completa, que inclui determinação de posição em tempo real, tomada de decisão distribuída e evasão dinâmica de obstáculos. Os robôs saíram autonomamente das caixas de transporte, calibraram suas posições e executaram o programa sem controle manual dos engenheiros via controle remoto.

A coordenação foi realizada usando LinkBots, o sistema interno de planejamento multirobótico da AgiBot. Wan descreveu três capacidades chave deste sistema. Primeiro, as mudanças de formação são calculadas com base no estado atual de cada robô, e não reproduzidas de movimentos pré-salvos. Segundo, o sistema de posicionamento ultralargo fornece precisão inferior a 10 centímetros, permitindo que os robôs coordenem caminhada e corrida, rastreando a disposição mútua. Terceiro, grupos individuais podem receber instruções diferentes, e a orquestração é projetada para evitar interferência entre os robôs. A IT Home informou que o sistema é capaz de compensar localmente a falha de uma das unidades.

Segundo Wan, a implementação bem-sucedida desses três pontos representa uma fronteira técnica que separa os robôs humanoides usados como exposições demonstrativas daqueles que podem servir como ferramentas produtivas.

A AgiBot informa que os robôs já estão começando a ser aplicados em trabalho real. Atualmente, eles estão sendo testados em estações de metrô de Jinan, incluindo o Centro Olímpico Esportivo e a Rua West Road de Zhuan Shan, onde fornecem direções, ajudam no gerenciamento de fluxo de pessoas, realizam patrulhamento de segurança e acompanhamento cultural. A empresa planeja usar os robôs que participaram da tentativa de recorde em apresentações turísticas, serviços públicos, pavilhões de exposição e educação.