¿Qué puede llevar a Brett Adcock a publicar un gráfico sobre el crecimiento de la fabricación de los robots Figure en el cual no aparecen los datos del eje Y?

Estoy seguro de que sabía que esto le iba a generar muchas críticas e incluso desconfianza. No parece una actitud propia de un empresario que quiere mejorar el mundo a través de su tecnología.

Pero no voy a ser yo quien critique a uno de los empresarios que más esfuerzos está haciendo para hacer realidad el sueño de los robots humanoides, así que vamos con lo importante: las cifras de fabricación de los robots se están disparando.

Si el gráfico es cierto, aunque incompleto, lo que parece claro es que en los últimos meses la fabricación se ha disparado, pasando de 0 o 1 robot en abril en 2025 a un número que debería ser de varios cientos de robots fabricados al mes en estos momentos, lo cual nos llevaría a una cifra de miles a lo largo de este año.

Entonces, si nos remitimos a las cifras que publica la empresa, tenemos el dato de la capacidad de fabricación que tiene o tendrá la fábrica BotQ “con capacidad para producir hasta 12.000 robots humanoides al año”.

📦 UPS quiere comprar 10.000 robots a Figure

Aquí es donde la cosa se pone interesante, porque en una actividad tan nueva, donde hay tanta incertidumbre, lo normal sería ser prudente a la hora de lanzarse a producir en masa, no sea que el mercado no acepte aún el producto por su inmaduro estado de desarrollo.

Pero ya sabes, el que no arriesga no gana, y la recompensa es tan alta que muchas empresas se están lanzando a comprar los robots, aunque aún estén en una fase prematura de desarrollo. Recuerda lo que siempre digo, el primer iPhone no tenía GPS, pero la gente se lanzó en masa a comprarlo.

Veamos otros ejemplos de cómo se están lanzando las empresas a comprar o al menos a encargar robots humanoides.

• Schaeffler planea desplegar más de 1.000 humanoides robóticos AEON de Hexagon en sus fábricas globales para 2032

• Los operadores de la red eléctrica de China planean comprar miles de robots solo en 2026, incluyendo dispositivos para inspeccionar y mantener infraestructuras vitales.

• ROBOTERA, que está desplegando su robot humanoide L7 en más de 10 centros logísticos operados por China Post, SF Express Group y otras empresas del sector.

¡Esto marcha!

Mi conclusión tras pensar en todo esto es que las cosas avanzan a su debido ritmo. Así tenemos tiempo para prepararnos y que no se nos venga todo encima como ha ocurrido con la IA Generativa, donde mucha gente anda aún paralizada porque no sabe cómo afrontar el gran cambio que se está produciendo.

En todo caso, tampoco me parece prudente quedarse esperando a que los robots estén por todos lados y por eso pienso que es el mejor momento para aprender de robótica. Así que he lanzado un curso en directo online donde contar todo lo que conozco sobre IA Física y robótica humanoide. Será los días 12, 13 y 14 de mayo de 18 a 20h y ya te puedes apuntar. Para hacerlo tienes que entrar a formar parte de la comunidad pioneros robots, que tiene un coste de 10 euros al mes o 100 euros al año. Además podrás participar en los encuentros mensuales de la comunidad y recibir contenido exclusivo.

Más noticias sobre IA y robótica

🦾 Sisteplant es una empresa española que ha creado R Bot, un software de automatización para actividades de inspección, mantenimiento, calidad, supervisión de producción y seguridad en plantas industriales, edificios e infraestructuras, que controla una flota de robots móviles que trabajan coordinados entre sí.

🧠 Sereact levanta 110 millones de dólares para escalar Cortex 2.0 y entrar en Estados Unidos. La compañía afirma tener más de 200 sistemas desplegados en Europa y más de 1.000 millones de picks reales, reforzando la idea de que el dato operativo en almacén puede convertirse en una ventaja acumulativa para la IA física.

🛞 Unitree demuestra que los humanoides no tienen por qué limitarse a caminar: también pueden incorporar ruedas cuando la tarea lo permita. La idea interesante no es el truco visual, sino el enfoque pragmático: si el objetivo es crear robots de propósito general, la forma humanoide puede combinarse con soluciones de movilidad más eficientes.

🧪 Siemens explica cómo combinar simulación y pruebas reales puede acelerar el entrenamiento de robots. Su enfoque apunta a reducir el coste y el riesgo del aprendizaje físico, usando gemelos digitales y pequeñas cantidades de datos reales para ajustar el comportamiento del robot ante terrenos, fricción y condiciones cambiantes.

💸 Pudu Robotics capta cerca de 150 millones de dólares y supera una valoración de 1.500 millones. La compañía china, conocida por robots de servicio, limpieza y logística, quiere usar el capital para avanzar en embodied AI, ampliar su catálogo y escalar fabricación y cadena de suministro global.

🛫 A&K Robotics consigue 8 millones de dólares canadienses para desplegar Cruz, su robot autónomo de movilidad para aeropuertos. El caso es interesante porque lleva la autonomía a entornos interiores muy concurridos, donde la accesibilidad, la seguridad y la integración operativa pesan tanto como la navegación.

🏭 Vodafone junto con SAP y Accenture prueban humanoides en un almacén conectados con SAP Extended Warehouse Management. El robot inspecciona productos, palés, espacio infrautilizado y riesgos de seguridad, mostrando cómo la robótica humanoide empieza a integrarse en procesos empresariales reales, no solo en demos aisladas.

🇬🇷 MARK One aparece como el primer humanoide industrial diseñado y construido en Grecia. Desarrollado por AXL Imperial, combina movilidad autónoma y brazos para tareas como paletizado, alimentación de máquinas, control de calidad y manipulación de materiales.

📚 NVIDIA publica un módulo práctico para construir el primer robot en Isaac Sim. La guía cubre creación del robot, físicas, sensores, control y conexión con ROS 2, reforzando el papel de Isaac Sim como puerta de entrada para formar talento y acelerar proyectos de simulación robótica.

🏓 Sony AI presenta Ace, un robot capaz de competir contra jugadores de élite en tenis de mesa . El proyecto combina sensores de visión de baja latencia, aprendizaje por refuerzo y hardware de alta velocidad para responder en milisegundos, convirtiéndose en un hito de IA física en interacción dinámica y competitiva.

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Hoy voy a aprovechar dos noticias de máxima actualidad para representarlo.

1. La media maratón de robots humanoides de Pekín.

2. La nueva mano de Optimus.

El 19 de abril de 2026 más de 100 robots humanoides de fabricación china corrieron junto a 12000 corredores humanos en un recorrido de 21 kilómetros en el distrito E-Town de Pekín. Lo que ocurrió a lo largo de esos 21 kilómetros puede calificarse al mismo tiempo como asombroso, caótico e incluso hilarante, pero sobre todo hay que reconocer que es otro de esos hitos que nos están mostrando el futuro de la robótica.

Lightning es el nombre del robot ganador de la carrera, su fabricante es Honor y ha completado el recorrido en 50 minutos y 26 segundos, pulverizando el récord mundial de media maratón de 57 minutos, establecido por el ugandés Jacob Kiplimo, por casi siete minutos. Honor no solo ganó la carrera, sino que sus robots coparon el podio, obteniendo el primer, segundo y tercer lugar.

De la carrera destacar un par de aspectos que nos hablan de lo rápido que está evolucionando y mejorando esta tecnología:

1. El robot ganador de la misma carrera el año pasado terminó en 2 horas y 40 minutos. Lightning de Honor completó el mismo recorrido en 50 minutos. Esto nos indica que estamos entrando en plena exponencialidad.

2. En la carrera de este año el 40% de los robots corrían de forma autónoma, frente a la carrera del año anterior donde el porcentaje de teleoperación fue mucho mayor. Esto es muy importante porque nos habla de cómo está mejorando el software, no sólo el hardware.

Bien, ahora que sabemos que los robots corren que vuelan y que Honor se está metiendo a tope con esto de los humanoides veamos lo de la nueva mano que ha diseñado Tesla para Optimus.

Lo que Tesla nos está contando con esta nueva patente es que la cosa con Optimus va muy en serio. Sí, suena raro, pero es que viendo las demos del resto de empresas podría parecer que nos basta con un robot que hace las cosas y punto. Por ejemplo en la mayoría de demos de empresas de IA Física lo que vemos son brazos robóticos con pinzas, que pueden manipular todo tipo de objetos, incluso parece que de forma bastante precisa. Pero en Tesla andan pensando en otra cosa.

El nivel de excelencia que está buscando Tesla con su robot es otra historia. Si has probado sus coches sabrás de qué te hablo. Y de conseguir algo similar, estaremos ante una tecnología que no dejará a nadie indiferente.

De lo que hablo es de reinventar el concepto de robot. Se trata de comparar lo que están haciendo el resto de fabricantes, que buscan ofrecer lo básico para resolver las actividades cotidianas que se puedan encomendar al robot, frente a algo totalmente distinto que busca ir más allá de la utilidad inmediata y superar incluso las capacidades humanas.

Por verlo como un símil, la mano de cualquier robot sería como la mía, bastante torpe para la mayoría de los trabajos manuales, sin embargo la mano de Optimus aspira a tener la destreza equivalente a la de un cirujano.

Creo que esto justifica los retrasos en la fabricación del robot de Tesla, no me gusta que sea así porque me gustaría poder comprar el robot ya mismo, pero la diferencia en cuanto a la calidad final del producto hará que valga la pena la espera.

¿Logrará Tesla un hito para la manipulación similar al alcanzado por Honor para la locomoción?

Tener robots rápidos, flexibles y fuertes está bien, pero sobre todo queremos tener robots hábiles y eso es lo que nos transmite la nueva patente de la mano de Tesla Optimus.

Una patente que describe una arquitectura mecánica bastante distinta a la que se suele ver en la mayoría de robots actuales, que suelen ser relativamente simples. Básicamente una pinza o un sistema con pocos grados de libertad que permite agarrar objetos grandes pero que tiene bastantes limitaciones cuando se trata de manipular cosas pequeñas o delicadas.

Por lo tanto, Tesla está intentando resolver ese problema con un diseño más cercano a la anatomía humana.

La idea central de la patente es elegante desde el punto de vista de ingeniería: los motores que generan el movimiento no están dentro de la mano, sino en el antebrazo. Desde ahí el movimiento se transmite a los dedos mediante cables que funcionan de forma similar a los tendones del brazo humano.

Este detalle tiene varias consecuencias importantes.

1. Ligereza: en robótica existe un principio que muestra cuanto más peso colocas en el extremo de una articulación, más difícil es controlar el movimiento con precisión. Al desplazar los actuadores al antebrazo se reduce la masa en la mano y se mejora el control fino.

2. Densidad mecánica: una mano humana tiene muchos grados de libertad y replicar esa complejidad dentro de un volumen pequeño es extremadamente difícil. El uso de cables permite introducir múltiples articulaciones en los dedos sin tener que meter motores en cada falange.

3. Precisión: los cables recorren el interior de la palma y la muñeca a través de canales y poleas diseñadas para reducir la fricción y mantener la tensión adecuada. Esto permite controlar con más delicadeza la fuerza aplicada por cada dedo.

Entonces, si nos fijamos con detalle en el diseño que muestra la patente, el objetivo parece claro. No se trata solo de agarrar objetos, sino de manipularlos con destreza casi humana. Y esto aporta un valor incalculable porque amplía las posibilidades de dónde y cómo puede trabajar Optimus en todo tipo de situaciones y lugares (La Luna y Marte incluidos)

Más noticias sobre IA Física y robótica

🦓 Skild AI compra Zebra Technologies con el objetivo de implementar su sistema de inteligencia artificial integral en almacenes. Esto permitirá un aumento considerable de la productividad y añadirá un nuevo elemento a su ciclo de datos para entrenamiento de robots.

💻 Antioch quiere ser “el Cursor” de la IA Física. La startup desarrolla herramientas de simulación para desarrolladores de robots, cerrando la brecha entre la simulación y la realidad, logrando que los entornos virtuales sean tan realistas como para que los robots entrenados en ellos puedan operar de manera confiable en el mundo físico.

🤝 Neura Robotics y AWS llegan a un acuerdo estratégico para acelerar la IA Física a gran escala, combinando la plataforma de robótica cognitiva de NEURA con la infraestructura en la nube y de IA de AWS para ayudar a entrenar, validar e implementar la próxima generación de robots inteligentes.

🧬 Anyscale presenta Multiply Labs donde se usa la IA y la robótica para impulsar la biofabricación de alto rendimiento y libre de contaminación. Mediante el entrenamiento de modelos de IA física más grandes y complejos en la plataforma multi-nube de, Multiply Labs permite que los robots trabajen en la industria de productos biológicos para medicamentos.

📹 Mimic-video es un novedoso modelo de acción-vídeo (VAM) que combina un modelo de vídeo preentrenado a escala de internet con un decodificador de acciones basado en la coincidencia de flujos, condicionado a sus representaciones latentes.

📷 URLab es un plugin para Unreal Engine que integra el motor de física MuJoCo directamente en el editor y el entorno de ejecución lo cual permite disponer de un simulador de robótica de código abierto y alta fidelidad que integra la renderización fotorrealista de Unreal Engine con la física de precisión de MuJoCo.

🚘 Coco está convirtiendo sus 10.000 robots de reparto en una red de sensores en tiempo real en colaboración con BlindSquare, proporcionando alertas de peligro en tiempo real a los peatones ciegos en seis ciudades de Estados Unidos y Europa

⚛️ Physical Intelligence presenta su nuevo modelo de IA Física π0.7 que por primera vez muestra indicios tempranos de que un único sistema generalista puede improvisar, combinando habilidades aprendidas y entrenamiento a escala web para manejar tareas del mundo real para las que nunca se le enseñó explícitamente.

Por ejemplo, un informe de Goldman Sachs estima que el mercado podría alcanzar unos 38.000 millones de dólares en 2035. Citi eleva esa cifra hasta 7 billones de dólares en 2050. Morgan Stanley plante…

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Para que los robots resulten realmente útiles en nuestra vida diaria y en la industria, deben ir más allá de seguir instrucciones; deben razonar sobre el mundo físico.

Así de claro deja Google DeepMind en la presentación de la nueva versión de Gemini Robotics que para que la IA pueda aportar valor en el mundo real debe evolucionar.

De esta forma Gemini Robotics-ER 1.6 se presenta como un modelo de IA Física basado en el razonamiento que permite a los robots comprender su entorno con precisión al mejorar el razonamiento espacial y la comprensión multivista, ofreciendo un mayor nivel de autonomía a los robots que lo incorporen.

Este modelo se especializa en capacidades de razonamiento robótico, incluyendo la comprensión visual y espacial, la planificación de tareas y la detección de éxito. Es capaz de ejecutar tareas mediante el uso nativo de herramientas como la búsqueda de Google para encontrar información y el uso de modelos de visión-lenguaje-acción (VLA).

Y lo mejor es que por primera vez Google DeepMind nos presenta un modelo de Gemini Robotics validado para cumplir con una función muy específica y con un alto valor añadido: la capacidad de lectura de instrumentos, que permite a los robots leer indicadores y visores complejos. Un caso de uso que se ha desarrollado a través de la colaboración que mantienen con Boston Dynamics.

Curiosamente esta utilidad presentada coincide con la que hace tiempo ya conocíamos estaba desarrollando la startup española Keybotic usando cuadrúpedos para la inspección de instalaciones industriales, donde también se ponía foco en que el robot pudiese fijarse en diferentes aparatos de medida para detectar anomalías o en localizar posibles problemas en las instalaciones como podían ser escapes o vertidos de sustancias tóxicas.

Por eso digo robots al rescate, porque estamos ante un caso de uso donde la utilidad que ofrece esta tecnología es enorme:

1. Las instalaciones industriales son muy extensas y tienen muchísimos puntos críticos en los que pueden producirse todo tipo de circunstancias que pueden acabar provocando un incidente de seguridad. Por mucho que queramos tenerlo asegurado con personas vigilando o incluso con cámaras sería inviable. Tener robots que realizan rondas de vigilancia periódica es mucho más práctico y seguro.

2. Aunque este trabajo lo puedan hacer las personas, me parece injusto que tenga que haber gente que arriesgue sus vidas de esta forma. Creo que el foco de los que trabajamos en el mundo de la tecnología, especialmente en esto de la IA y la robótica debería ser encontrar soluciones a la problemática laboral, pero no tanto porque falte gente sino por evitar exponerlos a este tipo de trabajos peligrosos.

3. La combinación de humano y robot es lo realmente importante. Estoy seguro de que si la persona que ahora anda realizando labores de vigilancia en las instalaciones puede hacer un trabajo intelectual en lugar de físico, las condiciones de seguridad general van a aumentar significativamente y no me refiero sólo para esa persona sino en el caso de producirse un gran accidente que ponga en riesgo a la población en general.

Otros casos de robots que vienen a nuestro rescate:

• Los propietarios de coches eléctricos con problemas de carga en ruta podrán contar con la ayuda de BYD que ha solicitado una patente para un robot capaz de cargar vehículos eléctricos e inflar neumáticos simultáneamente. El sistema comprueba de forma autónoma los niveles de batería y la presión de los neumáticos antes de ejecutar los servicios en una secuencia de circuito cerrado.

• K5 de Knightscope es un robot de seguridad que patrulla lugares públicos equipado con cámaras, sensores térmicos, micrófonos y sistemas de reconocimiento de matrículas para detectar incidentes o comportamientos sospechosos. Estos robots funcionan de forma autónoma y generan grandes volúmenes de datos de vigilancia para los equipos humanos de seguridad.

• Los robots de Running Brains se están utilizando cada vez más para seguridad perimetral en grandes instalaciones como refinerías, centrales energéticas o puertos. Desde el terreno pueden monitorizar áreas mucho más amplias que una persona y detectar intrusiones o incidentes en tiempo real. Además, se están integrando con drones para patrullas coordinadas en instalaciones industriales.

• Empresas como ROSEN desarrollan robots capaces de desplazarse por el interior de tuberías industriales para evaluar su estado sin necesidad de desmontar la infraestructura. Estos robots se introducen en las conducciones y avanzan por su interior equipados con sensores ultrasónicos y otras tecnologías de diagnóstico capaces de detectar corrosión, grietas o variaciones en el grosor del metal. Gracias a estos sistemas se pueden anticipar fallos antes de que provoquen fugas o accidentes.

Como ves, las aplicaciones de la robótica son enormes y en el momento en el que comienzan a integrar la IA de Google o de otros desarrolladores, vamos a ver como la utilidad se dispara hasta límites insospechados.

Más noticias sobre IA Física y robótica

Menuda semana cargada de noticias, y eso que hago una selección, pero es que esto de los robots es un mercado en plena ebullición.

🦾 Figure anuncia la adquisición de un centro de datos completo con GPU NVIDIA Blackwell para escalar el aprendizaje robótico exponencialmente. Esta enorme capacidad de procesamiento respalda la estrategia de la empresa de utilizar redes neuronales integrales que ofrezcan la mayor autonomía a sus robots.

🛒 Unitree pone a la venta en Aliexpress su robot R1 por 8122 dólares. Estamos ante un paso importante hacia la accesibilidad global de la robótica en el comercio minorista. La publicación en el gigante del ecommerce incluye la versión educativa, que ofrece interfaces de control abiertas integradas con IA y hasta 40 grados de libertad.

🏭 Foundry Robotics capta 19 millones de dólares de financiación asegurando que la fabricación estadounidense es uno de los problemas más difíciles de nuestra generación y ellos se han propuesto el objetivo de resolverlo.

💻 Agibot han integrado sus robots G2 en líneas de producción de productos de electrónica de consumo del fabricante Longcheer Technology en funcionamiento en Nanchang, logrando una tasa de éxito del 99 % y una producción de 310 unidades por hora.

💡 Syncere es una startup con sede en Palo Alto que está adoptando un enfoque diferente para la robótica doméstica con Lume, una lámpara de pie escultural que cuenta con un brazo robótico diseñado para doblar la ropa. Con un precio de 1499 dólares, este robot ambiental busca automatizar las tareas domésticas.

💰EngineAI consigue 200 millones de dólares de financiación. En la ronda ha participado el gigante de la fabricación Luxshare Precision valorando la compañía en 1400 millones de dólares. Esta alianza proporciona la experiencia en la cadena de suministro necesaria para alcanzar el ambicioso objetivo de entregar 5000 unidades en 2026.

🇳🇱 Tesla recibe aprobación para operar con sus sistema de conducción autónoma FSD en Países Bajos. Este sistema, controlado por el conductor, ha sido sometido a un exhaustivo examen y pruebas durante más de un año y medio en nuestra pista de pruebas y en vías públicas.

🗺️ Niantic, los creadores de Google Earth y PokemonGo se meten en el negocio de los modelos del mundo. Su modelo geoespacial a gran escala se basa en datos del mundo real procedentes de sensores terrestres y aéreos, procesados ​​y alineados para entrenar modelos que ofrecen tres servicios: reconstrucción, localización y comprensión.

☀️ Eclipse Ventures, el fondo de capital riesgo ha levantado 1.300 millones de dólares para invertir en startups de IA física, robótica y tecnologías industriales. La firma apuesta por empresas que combinan software, hardware y manufactura para transformar sectores como logística, defensa o energía. Su tesis es que la próxima gran ola tecnológica llegará desde el mundo físico, no solo desde el software.

🏭 BMW Group está transformando su planta de Múnich para fabricar la nueva generación de vehículos eléctricos “Neue Klasse”. La fábrica será más digital, flexible y automatizada, con mayor integración de robots y sistemas inteligentes de producción. El objetivo es aumentar la eficiencia y adaptar rápidamente la producción a distintos modelos.

💰 D-Robotics ha levantado 150 millones de dólares para ampliar su negocio de chips y plataformas de IA para robots y dispositivos inteligentes. La empresa desarrolla hardware especializado para visión artificial y robótica autónoma. China sigue reforzando así su ecosistema de semiconductores y robótica.

🧠 NVIDIA celebra la National Robotics Week destacando sus avances en plataformas de desarrollo para robots basadas en IA. La compañía impulsa herramientas como Isaac Sim, Omniverse y nuevos entornos de simulación para entrenar robots en mundos virtuales. El objetivo es acelerar el desarrollo de robots inteligentes capaces de operar en entornos reales.

👕 SIM1 Robotics es un entorno de simulación diseñado para entrenar robots mediante aprendizaje en entornos virtuales complejos. La plataforma busca mejorar la transferencia del entrenamiento desde simulación al mundo real. Este tipo de herramientas es clave para reducir el coste de datos en robótica.

🦾 Wendy es una proyecto experimental centrado en interfaces y herramientas para interactuar con robots y sistemas físicos a través de IA. La propuesta explora nuevas formas de programar y controlar robots usando lenguaje natural. Representa la tendencia hacia interfaces más accesibles para trabajar con sistemas robóticos.

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En mayo vamos a realizar un nuevo curso online en directo. En esta ocasión va a tratar sobre la evolución de la robótica a la IA Física.

Me he dado cuenta de que el curso de robots humanoides, que realicé en diciembre en directo (y que ahora también está grabado en vídeo para los miembros de la comunidad pioneros robots), estaba demasiado limitado a un tipo de tecnología, pero muchas veces las cosas no van tan rápido como nos gustaría, así que se hace necesario ampliar la perspectiva y tratar otros temas para poder aportar una visión más completa.

Por lo tanto, el curso de robótica e IA física que voy a realizar los días 12, 13, y 14 de mayo de 18 a 20h, va a empezar hablando de robots camareros. Sí, porque son los primeros robots de nueva generación, los que tienen IA integrada, que la gente se está acostumbrando a ver y por lo tanto van a ser el comienzo de todo lo que está por venir en este sector.

La presentación de la estrategia de robótica de NVIDIA en el GTC 2026 también pone de manifiesto esta realidad. En las ediciones anteriores cuando Jensen Huang hablaba de IA Física tenía a su lado un montón de robots humanoides, pero en esta ocasión la imagen ha sido mucho más variada porque los humanoides se han mezclado con todo tipo de robots: coches autónomos, brazos robóticos industriales, drones, plataformas móviles, carretillas elevadoras autónomas y hasta una excavadora¡!

Así que en el curso de Integrarobot vamos a tener esa variedad y además nos vamos a centrar en tratar cómo se está produciendo esta transición, por ejemplo, cómo las empresas tradicionales de robótica, ABB, FANUC, KUKA, están dando sus primeros pasos en IA Física. También nos vamos a detener un poco en lo que está pasando con la conducción autónoma porque seguramente nos está mostrando el camino de lo que más adelante va a llegar con los robots.

Y qué decir de los drones, los robots de reparto, las robots móviles autónomos y tantas otras máquinas que están invadiendo el mundo de manera sigilosa, sin llamar tanto la atención como los humanoides, pero que al integrar IA están demostrando que no estamos ante una tecnología que sólo hace promesas sino que realmente entrega realidades.

Bueno, te confieso que también hablaremos al final del avances de los humanoides, porque la convicción al respecto de que va a ser la tecnología más transformadora del futuro la sigo teniendo, pese a los retrasos de Optimus 3 y el resto de contratiempos que van a surgir por el camino, tengo claro que es cuestión de tiempo que todos podamos tener nuestro robot mayordomo que nos quite de encima todas esas tareas tediosas que no queremos hacer.

Pero más allá de la anécdota del robot camarero, lo importante es entender qué está ocurriendo realmente:

Por primera vez en la historia estamos empezando a ver máquinas capaces de percibir el mundo, entender lo que ocurre a su alrededor y actuar en consecuencia. Eso es lo que llamamos IA Física: inteligencia artificial que no sólo genera texto o imágenes, sino que interactúa con la realidad.

Y cuando esa capacidad se conecta con robots, vehículos, drones o maquinaria industrial, el resultado no es una simple mejora tecnológica, sino una nueva capa de automatización sobre la economía.

Esto no va de robots futuristas.

Va de fábricas, almacenes, hospitales, restaurantes, carreteras y ciudades llenándose poco a poco de máquinas capaces de trabajar de forma autónoma.

Por eso en este curso no vamos a hablar sólo de tecnología. Vamos a intentar entender qué está pasando realmente y cómo posicionarse ante uno de los cambios industriales más importantes de las próximas décadas.

Si quieres comprender hacia dónde va todo esto antes de que se haga evidente para todo el mundo, nos vemos el 12, 13 y 14 de mayo.

Noticias sobre robótica e IA Física de la semana

🏢 Humandro-id presentó Robots ID en la GTC 2026 de Nvidia, una plataforma para teleoperar, recoger datos y entrenar robots humanoides. La solución es independiente del hardware y permite generar datos sintéticos manteniendo la propiedad de los datos en manos de las empresas. Su objetivo es facilitar el desarrollo de modelos de IA física sin depender de un único fabricante. El anuncio refleja cómo el ecosistema de herramientas para entrenar robots está creciendo rápidamente.

🧱 Anvil Robotics cierra una ronda semilla de unos 5,5 millones de dólares para impulsar su plataforma modular para construir robots. La empresa propone una especie de “Lego para robots”, con kits abiertos de hardware y software que permiten desarrollar aplicaciones de IA física de forma rápida. Sus robots pueden comprarse por entre 5.000 y 10.000 dólares y se envían en pocos días. La compañía busca democratizar el acceso a la robótica avanzada para startups, investigadores y equipos pequeños.

🚀 Generalist lanza GEN-1, un nuevo modelo fundacional multimodal diseñado para controlar robots en tiempo real. En tareas sencillas alcanza tasas de éxito superiores al 99 %, muy por encima de modelos anteriores, y es hasta tres veces más rápido. El sistema aprende nuevas habilidades con apenas una hora de datos de robot. Este enfoque sugiere que en robótica también empiezan a aparecer leyes de escalado similares a las de los modelos de lenguaje.

☀️ Maximo muestra cómo sus robots están automatizando la instalación de grandes plantas fotovoltaicas. La empresa completó una instalación de 100 MW utilizando robots que colocan y ensamblan paneles solares en el campo. El sistema utiliza tecnologías de simulación y computación acelerada de NVIDIA para coordinar las operaciones. Este tipo de robótica promete acelerar la construcción de infraestructuras energéticas a gran escala.

📹 Micro1 está creando un nuevo tipo de economía de datos para robots humanoides. Miles de trabajadores en distintos países se graban realizando tareas cotidianas para generar datos de entrenamiento que luego compran empresas de robótica. La compañía paga alrededor de 15 dólares por hora y vende los datos a fabricantes de robots. Este modelo refleja la creciente necesidad de grandes cantidades de datos humanos para entrenar sistemas de IA física.

🏭 Leju Robotics y Dongfang Precision han puesto en marcha en China una fábrica automatizada capaz de producir un robot humanoide cada 30 minutos. La planta integra decenas de etapas de ensamblaje y controles de calidad digitalizados. Según la empresa, la eficiencia es alrededor de un 50 % superior a los métodos tradicionales. La instalación podría fabricar hasta 10.000 robots al año, señalando el paso hacia la producción masiva de humanoides.

🖐️ Sanctuary demostró nuevas capacidades de manipulación avanzada con su mano robótica hidráulica. En una prueba el robot reorienta un cubo con letras varias veces seguidas sin dejarlo caer. El sistema realiza la manipulación utilizando únicamente las yemas de los dedos, sin apoyo de la palma. Este tipo de destreza es clave para tareas industriales complejas como ensamblaje o uso de herramientas.

📊 Positronic lanzó el Physical AI Leaderboard (PhAIL), un nuevo benchmark para medir el rendimiento real de modelos de robótica basados en visión-lenguaje-acción. Las pruebas se realizan en hardware real con tareas industriales como el picking de objetos. Los resultados muestran que los mejores modelos actuales solo alcanzan alrededor del 5 % del rendimiento humano. El benchmark pone de manifiesto la gran brecha que aún existe entre las demos de laboratorio y la robótica productiva.

Cuando puse en marcha el proyecto Integrarobot elegí el nombre pensando en cómo sería el proceso de integrar robots en empresas, hogares y, en general, en la economía real.

Pero el símbolo que acompaña al robot del logo tiene un significado más profundo.

Elegí el símbolo de la integral no por una cuestión meramente estética, sino porque intuía que la robótica no llegaría como una revolución instantánea, sino como una evolución progresiva.

En matemáticas, una integral representa la acumulación continua de pequeñas contribuciones a lo largo del tiempo. No mide un instante. Mide todo lo que se va sumando.

Y cuando observo cómo se está desarrollando la robótica, es fácil ver lo que está ocurriendo. Las empresas no pasan de cero robots a una fábrica totalmente automatizada.

• Primero aparece un robot que resuelve una tarea concreta.

• Después otro que automatiza una parte del proceso.

• Más adelante se reorganiza el flujo de trabajo.

• Y poco a poco el impacto empieza a acumularse.

Es por esto que la adopción de la robótica funciona como una integral.

• Cada pequeña mejora suma.

• Cada tarea automatizada añade más valor.

• Cada aprendizaje operativo se acumula en el tiempo.

Y con el tiempo esa suma termina transformando la empresa.

Son muchos los casos que hemos ido conociendo en los últimos meses de la integración de robots humanoides en la industria, por ejemplo hemos hablado de los pilotos de trabajo de los robots de Figure en las fábricas de BMW o de Agility en las de Toyota.

También me resultan muy interesantes las iniciativas que está llevando a cabo la startup inglesa Humanoid, porque es la que más está comunicando al respecto. Así vemos que ya han realizado pilotos de trabajo de su robot humanoide en las plantas de Schaeffler, Siemens, Ford y lo más reciente es el trabajo que ha realizado con SAP y Martur Fompak, donde han completado una prueba de concepto en un entorno logístico de producción real.

Si multiplicamos estas pruebas de concepto por todas las empresas que actualmente están fabricando robots humanoides seguramente tendremos muchos cientos de casos en los que se está probando esta tecnología, lo cual se convierte en una base sólida de trabajo que posteriormente permita trasladarlo a todo tipo de empresas y entornos.

Siguiendo este ejemplo, cuando una pyme, o incluso una familia, se plantea comprar un robot, antes hay mucho trabajo que hacer. De hecho, existe un método bastante claro que aplicar para empezar.

1️⃣ Primero hay que generar contexto. Porque igual que ocurre con la IA, la calidad del trabajo del robot dependerá de lo claro que tenga la tarea a realizar y lo concretos que sean los límites de lo que tiene que hacer. Si el robot no tiene los detalles de cómo se hace una operación, tendrá que improvisar y creo que las alucinaciones de los robots pueden tener consecuencias mucho peores que las de la IA. En este punto recomiendo usar la IA para documentar todo el proceso operativo de la empresa, lo cual podrá ayudar además a detectar los cuellos de botella donde los robots puedan aportar más valor al inicio.

2️⃣ Después es necesario documentar en vídeo el trabajo real. Una vez que tenemos claros todos los procesos que se producen en la empresa y hayamos detectado dónde podrían participar los robots para hacerlo de manera más eficiente, llega el momento de grabar en vídeo la operación porque ese será el conocimiento que habrá que transmitir al robot en primera persona para su entrenamiento. En este punto surge una situación de conflicto sobre cómo los trabajadores pueden percibir la llegada de los robots. Como aquí aún tenemos poca experiencia me temo que tendremos que ir aprendiendo de ello sobre la marcha.

3️⃣ Y por último es fundamental simular. Antes de comprar un robot tiene sentido modelar cómo puede encajar dentro del sistema de trabajo actual de la empresa. Y en este punto otra de las utilidades que puede ofrecerte la IA es crear simuladores del funcionamiento de los robots. Aunque puedas recurrir a uno de los simuladores que han creado las empresas de robótica, lo que yo te recomiendo es que lo construyas tú mismo, por ejemplo como un artefacto de Claude. Para ello tendrás que proporcionarle el contexto del punto 1 y pedirle, que lo programe como si fuera a realizarse el trabajo con un brazo robótico. De esta forma podrás entender mejor cómo será el funcionamiento del robot antes de que te lances a comprarlo y esto te ahorrará problemas futuros que no hayas tenido en cuenta.

Por lo tanto, integrar robots no empieza cuando llega el robot, sino mucho antes, cuando la empresa comienza a entender sus procesos y a mejorar pequeñas partes del sistema.

Porque, como en una integral, el verdadero impacto no aparece en un solo punto, sino cuando todas las mejoras se van acumulando.

Noticias sobre robótica e IA Física de la semana

🏭 Fagor y Funditec han puesto en marcha una joint venture para fabricar robots humanoides industriales en Europa. Su primer producto, Primus P1, se orientará a tareas de manipulación y mantenimiento. La empresa planea producir 200 unidades al año y escalar a más de 3.000, combinando inteligencia artificial con la experiencia en ingeniería de Fagor para facilitar la colaboración entre robots, operarios y maquinaria industrial.

⚙️ RoboForce la start‑up californiana obtuvo 52 M$ (67 M$ acumulados) para acelerar su modelo fundacional de robótica y pasar de prototipos a despliegues comerciales. Su plataforma de “Robo‑Labor” combina hardware y agentes de IA física para realizar trabajos duros y peligrosos en sectores como minería, data centers o energía solar, aprovechando un modelo RaaS que reduce costes y ataja la escasez de mano de obra.

🔟 Agibot anunció haber fabricado su robot humanoide número 10.000, un hito logrado en solo tres meses al pasar de 5 000 a 10.000 unidades gracias a una cadena de suministro madura. La producción masiva refleja un salto hacia la demanda comercial: sus robots se usan ya en logística, retail, hostelería, educación e incluso líneas de producción, con despliegues no solo en China sino también en Europa, Norteamérica y Asia.

🖐️ Xiaomi presentó una mano biónica para su humanoide CyberOne un 60% más compacta y con 22‑27 grados de libertad, igualando el tamaño y movilidad de una mano humana. La nueva versión incorpora sensores táctiles en toda la palma y usa guantes sensorizados para entrenarse; además, alcanza 150 000 ciclos de agarre sin fallos e incluye un sistema de “glándulas de sudor” mediante refrigeración líquida que disipa el calor y permite operar durante más tiempo.

🌱 Nature Robots spin‑off del DFKI, cerró una ronda seed de 4 M€ liderada por Climentum Capital, Bayern Kapital y Planetary Impact Ventures para escalar su software de autonomía modular para maquinaria agrícola. La financiación permitirá ampliar su equipo mientras su plataforma de navegación y monitorización autónoma busca reducir el uso de pesticidas y las emisiones de CO₂ en la agricultura.

🍔 McDonald’s está probando en Shanghái robots humanoides de Keenon Robotics que reciben y sirven a los clientes vistiendo el uniforme de la cadena. El experimento busca evaluar cómo la automatización puede mejorar el servicio y la experiencia en restaurantes, aunque de momento no se ha confirmado un despliegue masivo.

Otras lecturas para seguir aprendiendo sobre modelos del mundo:

Will World Models Allow Robots to Think? los modelos del mundo podrían ser el avance clave que permita a los robots pasar de ejecutar tareas programadas a razonar sobre el mundo físico y generalizar habilidades.

World Models: Computing the Uncomputable los world models son modelos de IA capaces de aprender representaciones internas del funcionamiento del mundo y utilizarlas para imaginar futuros posibles antes de actuar.

Esta tarde a las 19h voy a realizar un webinar en Youtube donde explicaré cómo puedes subirte a la ola de la IA Física. ¡No te lo pierdas!

¿Por qué la IA Física?

A NVIDIA le interesa especialmente que se promueva este término frente al de la robótica. Qué duda cabe que lo que está de moda ahora es la IA, además de que es lo que ha llevado a la empresa a convertirse en la más valiosa del mundo, por lo tanto la IA Física se presenta como una continuidad. Ya no hablamos de robots programables, sino de robots inteligentes, así que la cosa cambia radicalmente, porque pasamos de máquinas limitadas a robots de propósito general, lo cual escala mucho mejor.

La industria del automóvil se sube a la ola

El sector del automóvil afronta su enésima transformación, pero al contrario de lo ocurrido con los sistemas de combustión, en este caso parecen haber aprendido la lección y no están tardando tanto en empezar a competir con Tesla.

Es cierto que en cuanto a los fabricantes occidentales ninguno ha tomado aún una decisión tan radical como la de Tesla en cuanto a priorizar robots frente a automóviles, pero no son pocas las empresas que ya están dando pasos en este ámbito de la robótica, aunque aún pueda parecer que es pronto para empezar a invertir en ello.

Ahora bien, qué indicios tenemos para decir que la industria del automóvil está tan interesada por los robots humanoides. Veámoslo:

1. BMW lleva varios años dando pasos en materia de robótica, por ejemplo con la participación en la empresa de robots móviles Idealworks, que luego pasó a ser propiedad de Agile Robots y la colaboración entre estas empresas. Además el fabricante de coches también trabaja en pilotos de implantación de robots humanoides de Figue y Hexagon, por lo que se muestra un claro interés por formar parte de manera activa de este sector de la robótica.

2. Mercedes lleva tiempo trabajando con Apptronik para integrar robots humanoides Apollo, en sus plantas de producción para realizar tareas repetitivas y logísticas, como el transporte de componentes y el uso de herramientas. Además es uno de los principales socios de la empresa ya que ha participado en las rondas de inversión que la valoración en 5.500 millones y en la que también participó John Deere.

3. Renault ha invertido en la startup francesa Wandercraft y además ha trabajado conjuntamente con ella para el desarrollo del robot Calvin-40 que puede ser entrenado para seleccionar piezas mezcladas de contenedores, pero por ahora, se limita a levantar neumáticos y transportar paneles en el taller de carrocería, ya que tiene factores limitantes son la velocidad y la destreza.

4. Rivian en esto de los robots no se ha conformado con hacer como el resto de empresas invirtiendo en startups o colaborando con ellas, sino que ha creado una spin-off llamada Mind Robotics, que en pocos meses ha recaudado más de 600 millones de dólares, con el objetivo de abordar una deficiencia estructural de las soluciones de automatización industrial actuales, es decir, aportar lo que la robótica clásica no puede hacer: destreza, adaptación y razonamiento físico similares a los humanos.

5. Volkswagen trabaja con robots humanoides a través de una Joint Venture que tiene con el fabricante chino FAW y a través de esta colaboración es donde trabajan con el desarrollo de humanoides UBTECH para usar el robot Walker S realizando tareas tareas como el montaje de componentes y el manejo de las partes automotrices.

6. Hyundai fue uno de los fabricantes de coches que primero apostó por esto de los robots humanoides cuando en 2021 compró a Softbank el pionero de los humanoides Boston Dynamics. Desde entonces no ha parado de avanzar en temas de robótica, porque también colabora con otras empresas como Persona AI, para el desarrollos de robots de soldadura.

7. Toyota trabaja activamente en robótica humanoide a través de su centro de I+D Toyota Research Institute donde tiene una alianza con Boston Dynamics para acelerar el desarrollo de humanoides de propósito general, combinando Large Behavior Models de TRI con el robot Atlas. También la empresa colabora con Agility para usar sus robots en sus fábricas de coches de Canadá.

8. Xpeng también está muy interesado en el desarrollo de la IA física lo cual queda patente por el desarrollo de su propio robot humanoide Iron, diseñado para tareas industriales y de servicio, que destaca por su piel flexible, 82 grados de libertad, manos biónicas y batería de estado sólido. Su producción masiva está prevista para iniciar a lo largo de este año.

9. Ford ha colaborado desde hace años con Agility para el desarrollo del robot Digit, en soluciones de logística de última milla combinado con la tecnología de vehículos autónomos.

Como ves, una parte importante de la industria del automóvil está volcada en esta nueva tecnología de la IA física y el objetivo es claro, implementar robots humanoides en las fábricas para que se encarguen de las tareas rutinarias y que resulten peligrosas para las personas, pero que los grandes brazos robóticos no pueden afrontar por su falta de versatilidad.

Pero lo más interesante de esto es que la industria de la automoción es sólo la punta de lanza para que poco a poco otros sectores se vayan subiendo a esta ola, por ejemplo la de la logística, como vamos a ver luego con Amazon y Zalando.

Y hablando de automóviles, os comparto la entrevista que me han hecho hace poco en el canal de Todos Eléctricos donde hablamos largo y tendido sobre esta oportunidad de los robots humanoides y la relación que existe con el mundo de los coches.

Más noticias sobre IA Física y robótica

Empecemos esta recopilación de noticias hablando de Amazon, porque si la semana pasada dijimos que tenía previsto invertir 200.000 millones de dólares, empezamos a ver que todo ese capex no sólo va a ir a parar a ampliar los centros de datos de AWS sino que una parte se la va a dedicar a adquirir startups de robótica. Así hace pocos días conocimos la compra de Rivr, fabricante de robots de reparto que son capaces de subir escaleras y justo ayer el notición de la compra de Fauna, el fabricante del robot humanoide Sprout, que se ha hecho muy popular desde principios de año.

“Nos entusiasma la visión de Fauna de crear robots capaces, seguros y divertidos para todos. Junto con la experiencia de Amazon en robótica y décadas de trayectoria ganándonos la confianza de los clientes en el hogar a través de nuestros negocios de venta minorista y dispositivos, esperamos inventar nuevas formas de mejorar y facilitar la vida de nuestros clientes”.

Y ahora sí, vamos con las noticias breves de la semana

🕹️  Ludo se presenta como “la compañía del cerebro humanoide social” y busca avanzar la Inteligencia Física combinando percepción, aprendizaje y manipulación. Su objetivo es crear sistemas de inteligencia robótica generalistas mediante aprendizaje automático a gran escala, apoyados por el desarrollador de videojuegos Krafton y con sedes en San Francisco y Seúl.

🦾 LG realiza una inversión estratégica en Dexmate para incorporar robots humanoides con base de ruedas capaces de cargar 15 kg y trabajar más de 20 horas. La empresa coreana aspira a ofrecer un servicio “full‑stack RX” que combine hardware, modelos fundacionales y plataformas de entrenamiento para acelerar la adopción de robots en centros logísticos y plantas industriales.

🚚 Oxa cerró una ronda Serie D de 103 M$ destinada a impulsar la automatización del transporte industrial. Su software configurable Oxa Driver permite que vehículos existentes puedan transportar y vigilar mercancías en puertos, aeropuertos y fábricas, y la financiación se usará para reforzar este sistema y expandirse globalmente.

✋ Samsung crea una unidad dedicada a desarrollar manos robóticas de alta destreza, uno de los desafíos más complejos de la robótica humanoide. El laboratorio pretende construir manos con numerosos grados de libertad para mejorar la capacidad manipuladora de sus robots, aunque el resto de detalles es de acceso restringido.

🧠 Memories.ai colabora con Nvidia para crear una “capa de memoria visual” que permita a wearables y robots recordar lo que ven. La empresa, fundada por ex‑ingenieros de Meta, lanzó en 2025 su modelo LVMM y ha recaudado 16 M$; desarrolla dispositivos para recopilar vídeo y planea usar procesadores Qualcomm, convencida de que la memoria visual será crucial para la robótica y los wearables.

📦 Zalando desplegarán hasta 50 robots Richard de Nomagic en centros de distribución europeos tras un piloto con 100 000 recogidas diarias. Estos robots utilizan visión artificial y pinzas de precisión para manipular cajas de zapatos y otros productos, lo que permite procesar pedidos con rapidez y apoyar a los empleados; el despliegue abarcará instalaciones en Alemania, Italia, Países Bajos, Suecia y Francia.

🦞  RoboClaw presenta un marco robótico que unifica recolección de datos, aprendizaje y ejecución mediante un controlador de visión‑lenguaje‑acción. Introduce “pares de acciones entrelazadas” que crean ciclos de auto‑reseteo, reduciendo la intervención humana y mejorando en un 25 % la tasa de éxito en tareas de larga duración mientras disminuye un 53,7 % el tiempo humano requerido.

🧭 Advanced Navigation obtuvo 110 M$ en una Serie C liderada por Airtree Ventures y el fondo NRFC para desarrollar sistemas de navegación resilientes que no dependan del GPS. Su enfoque combina software de aprendizaje profundo y hardware de alta precisión para que vehículos autónomos operen en mar, tierra y aire; la inversión financiará la creación de centros de excelencia de posicionamiento, navegación y tiempo en EE. UU. y Europa.

📈 Unitree presentó una solicitud de salida a bolsa en Shanghái para recaudar 4 200 M¥ (610 M USD). Sus robots humanoides acapararon la atención en la gala del Festival de Primavera, y la empresa registró un crecimiento del 335 % en ingresos y del 674 % en beneficios en 2025; los humanoides aportan ya más de la mitad de sus ingresos y Unitree ostenta el 32 % del mercado global.

🦷 Dentronic consiguió 1 M$ de financiación pre‑semilla a través de South Park Commons. Está desarrollando sistemas para automatizar tareas repetitivas en odontología, como su brazo Dexor de seis grados de libertad que ya agotó su primera tirada; planea asociarse con grandes clínicas estadounidenses y, a largo plazo, extender la tecnología a otras áreas médicas incorporando inteligencia física.

🤝 Google DeepMind firma una alianza estratégica para integrar los modelos Gemini Robotics en la plataforma robótica industrial de Agile. La colaboración pretende desarrollar robots capaces de razonar y adaptarse en entornos industriales, con más de 20 000 soluciones ya desplegadas y el objetivo de crear un “flywheel” de IA en el que los datos de operación mejoren continuamente los modelos y amplíen sus capacidades.

Actualmente se obse…

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Sin embargo no estamos viendo algo similar en la industria de la robótica, aunque comienzan a aparecer indicios de cierto interés por la evolución hacia la IA Física, aún son pocas las noticias de empresas del sector que apuestan decididamente por esta tecnología.

Con la noticia de la colaboración entre ABB Robotics y NVIDIA empezamos a ver ciento cambio, pero aún me parece insuficiente y no podríamos decir aún que esta empresa no esté siendo presa del dilema del innovador.

Su negocio de venta de robots industriales programables funciona, ¿Qué razón tendría para arriesgarse invirtiendo en un nuevo tipo de robots de propósito general impulsados por IA?

Durante décadas, ABB ha sido sinónimo de robótica industrial: brazo de precisión, celda de soldadura, línea de montaje. Han sido cincuenta años fabricando las máquinas que mueven las fábricas del mundo, pero ese tipo de robótica, no es capaz de aprender y por lo tanto de mejorar por sí misma.

La colaboración entre ABB y NVIDIA, donde se acaban de anunciar la integración de las bibliotecas NVIDIA Omniverse en la plataforma ABB RobotStudio, debería ser un primer paso para esa evolución de la robótica programable a la IA Física.

Con esta colaboración se busca resolver el problema sim-to-real: la brecha entre lo que un robot aprende en simulación y lo que es capaz de ejecutar en el mundo físico. Una brecha que, durante años, ha sido el principal cuello de botella para desplegar robótica basada en IA a escala industrial.

Lo que ABB está haciendo no es solo una actualización de software. Es la búsqueda de un nuevo posicionamiento, porque los fabricantes de robots tradicionales saben que el juego ha cambiado, y que se la están jugando con la IA Física, es decir, modelos de inteligencia artificial que no solo procesan datos, sino que actúan sobre el mundo con precisión y generalización.

Esta transición tiene implicaciones directas para el futuro de los robots humanoides. Porque los problemas que ABB está resolviendo hoy en brazos industriales, como la generación de datos sintéticos, el entrenamiento en gemelos digitales y la transferencia fiable al hardware real, son exactamente los mismos problemas que necesitan resolver los humanoides para salir del laboratorio y entrar en las fábricas realizando tareas con precisión y versatilidad.

NVIDIA no sufre el dilema del innovador

Por mucho que NVIDIA lleve ya varios años terminando sus eventos hablando de robótica no deja de ser emocionante ver todo lo que la empresa más valiosa del mundo está aportando a este sector. Y como se puede apreciar en la imagen, los robots humanoides ocupan el espacio central porque son la prioridad de futuro por el volumen de negocio que pueden llegar a suponer para la empresa.

Aquí vale la pena mencionar que en la presentación del GTC 2026, además de ABB también aparecían los brazos robóticos de FANUC y KUKA, por lo que queda claro que el grueso de la industria tradicional de la robótica industrial está trabajando también en IA Física aprovechando las capacidades de NVIDIA.

Y todo lo que está haciendo NVIDIA a nivel de robótica se puede resumir en las tres capas que explicó Jensen Huang:

1. Software de entrenamiento

2. Generación de datos sintéticos y simulación

3. Ordenador robótico que va dentro del propio robot: Jetson Thor

Para cada uno de estos niveles la empresa ha desarrollado tecnología propia, software en los dos primeros y hardware en el tercero.

En cuanto a software la novedad más importante ha sido la presentación de NVIDIA Newton, el simulador que añade capacidades de manipulación y locomoción con gran interacción para la robótica industrial y que se enmarca dentro del completo stack que ofrece la empresa de la siguiente forma:

• Isaac Lab para entrenamiento y evaluación de robots.

• Newton para simulación física diferenciable acelerada por GPU.

• Cosmos modelo del mundo para simulación neuronal.

• Groot, modelos fundacionales de robótica para razonamiento y acción.

El vídeo final mostrado en el evento es toda una declaración de intenciones sobre lo claro que tiene la empresa que su futuro pasa por la IA Física. No creo que sea simplemente porque los robots queden graciosos cantando y tocando instrumentos como si fueran dibujos animados.

Bienvenidos a la era de la IA física es la representación de cómo percibe el futuro NVIDIA, es cierto que aún no lo vemos en el día a día por nuestras calles, pero si ellos no lo hacen posible, ¿Quién lo va a hacer?

¿Has pensado ya cómo vas a subirte a la ola de la IA Física? si aún no lo tienes claro, te invito a participar en el webinar que voy a realizar el 25 de marzo a las 19h.

Más noticias sobre robótica e inteligencia artificial física

🧠 AMI labs es el nombre elegido por Yann LeCun para su laboratorio en el que demostrar que su visión sobre cómo escalar la IA a través de los modelos del mundo. Y para conseguirlo va a tener un camino de oro porque importantes fondos de inversión le han puesto sobre la mesa más de mil millones de dólares en lo que supone la mayor ronda de inversión de la historia para una startup europea, en la que además han participado importantes figuras de la tecnología como Jeff Bezos, Tim Berners-Lee, Mark Cuban, Xavier Niel y Eric Schmidt.

⚛️ Atoms es el nuevo emprendimiento de Travis Kalanik, el fundador de Uber, donde se ha propuesto como objetivo digitalizar el mundo físico, empezando por construir robots que puedan trabajar en los sectores de la minería y el transporte. Aunque aún el tipo de robots que va a construir no se conoce, por lo que parece su elección pasa por los robots especializados para tareas industriales en lugar de robots humanoides generalistas.

🦄 Rhoda AI ha recaudado 450 millones de dólares en financiación para desarrollar un nuevo modelo de IA entrenado con millones de vídeos de internet disponibles públicamente, con el objetivo que los robots industriales puedan realizar todo tipo de tareas, incluso en condiciones desconocidas. La ronda de financiación ha sido liderada por Premji Invest y valora la startup en 1.700 millones de dólares.

🏭 Mind Robotics anunció hoy una ronda de financiación de 500 millones de dólares, codirigida por Accel y Andreessen Horowitz, para desarrollar e implementar sistemas robóticos con inteligencia artificial a escala industrial. Sameer Gandhi, socio de Accel, se unirá al Consejo de Administración de Mind Robotics. Esta financiación se suma a una ronda de financiación inicial de 115 millones de dólares liderada por Eclipse Capital a finales de 2025.

🏠 Sunday recauda 165 millones de dólares y se compromete a no hacer más demos. Con una sobresuscripción y una valoración de 1.150 millones de dólares, Tiene el objetivo de dejar de lado las demostraciones y llevar el primer robot doméstico autónomo a los hogares este año. El despliegue público comenzará con un programa beta, que se implementará para los usuarios este otoño.

🤝 Boston Dynamics y FieldAI se asocian para llevar robots a entornos dinámicos e inexplorados, como son la construcción y otros entornos complejos y en constante evolución. Gracias a esta colaboración con FieldAI, líder reconocido en IA robótica y operaciones autónomas, los robots de Boston podrán entrar en una nueva era de autonomía de propósito general.

🛠️ FieldAI anuncia colaboración con NVIDIA para acelerar la adopción de IA en entornos industriales. La integración permite generar entornos digitales a partir de datos de sensores y entrenar robots con datos sintéticos. El objetivo es mejorar el rendimiento de los sistemas desplegados en operaciones reales. Foco en pipeline de datos y simulación.

📚 Dell colabora con Pollen Robotics, Hugging Face y NVIDIA para facilitar el acceso a la robótica práctica y la IA local a estudiantes, educadores y aficionados. Reachy Mini, un kit de robótica asequible y de código abierto, se combina con Dell Pro Max con GB10 para ejecutar modelos avanzados de lenguaje, visión y voz completamente en el dispositivo, garantizando privacidad y velocidad.

📦 Dexterity presenta Foresight, un modelo de mundo diseñado para robótica industrial. El sistema permite a robots tomar decisiones en tiempo real en tareas complejas como la carga de camiones, optimizando la colocación de objetos en el espacio y el tiempo. Está entrenado con grandes volúmenes de datos operativos reales. Enfocado en producción, no en investigación.

🔠 MIT introduce un sistema que combina modelos de lenguaje visual con planificación formal para resolver tareas complejas en entornos 3D. Un modelo interpreta la escena y genera acciones, mientras otro traduce esas acciones a representaciones estructuradas que pueden ejecutar planificadores clásicos. Mejora el rendimiento en escenarios no vistos. Arquitectura híbrida, no end-to-end.

👀 RealSense presenta un sistema de navegación autónoma para robots humanoides basado en visión y SLAM. La solución permite la localización y evitación de obstáculos en tiempo real, incluyendo entornos dinámicos con personas. El sistema ha sido entrenado en simulación antes de su despliegue físico. Orientado a percepción + navegación robusta.

Imagina que estás en 1900 y pretendes dilucidar cuál será el futuro del sector de la automoción. En esa década, el mercado de los coches era como el Lejano Oeste. Solo en Estados Unidos, llegaron a existir más de 2.000 marcas diferentes. Cualquier mecánico con un taller podía intentar fabricar su propio coche. Muchas de las marcas conocidas estaban dando sus primeros pasos aquí: Cadillac, Ford, Renault, Fiat, Peugeot, Mercedes, Opel, …

No es difícil suponer que con los robots humanoides o robots de propósito general sucederá algo similar que lo ocurrido con los coches en el último siglo. Igual que todo el mundo quiere tener un coche, un ordenador y un smartphone, el robot no se quedará como un producto destinado en exclusiva a la industria, sino que los fabricantes tienen claro que el mercado será global y para todos los públicos.

En este contexto es donde nos encontramos con la competencia entre fabricantes de robots, aunque ahora no tanto por ver cuál es el que más robots vende sino en una fase más preliminar por comprobar cuál capta más interés por parte de inversores y el mercado en general para comenzar cuanto antes a dar los siguientes pasos a nivel de comercialización. Bueno, excluyendo de esto a Unitree que sí que está vendiendo todo lo que puede aunque el producto no se pueda dar por terminado.

Dicho esto, vamos a ver en qué estado de desarrollo se encuentra Figure como producto y también como empresa, de cara a entender si realmente es el robot más avanzado del mercado a nivel técnico y qué implicaciones de futuro puede esto tener. Lo digo porque si nos fijamos exclusivamente en en las demostraciones que hace la empresa sí que se podría deducir esto, pero sin embargo esto contrasta con la realidad de que no han dejado ver al robot en público en situaciones como sí han hecho otras empresas, ya sea Tesla o Boston que lo llevan a eventos para que la gente pueda verlos funcionar en situaciones reales.

Figure AI

Figure es una startup estadounidense fundada en 2022 con el objetivo explícito de desarrollar robots humanoides de propósito general capaces de trabajar junto a personas.

La empresa ha captado rápidamente la atención del sector tecnológico por varias razones:

• Ha reunido a ingenieros procedentes de empresas como Boston Dynamics, Tesla o Apple.

• Ha cerrado una de las rondas de financiación más grandes de la historia de la robótica humanoide.

• Tiene acuerdos estratégicos con compañías del ecosistema de inteligencia artificial.

Entre sus inversores y socios tecnológicos figuran empresas como Microsoft, NVIDIA, OpenAI y Amazon, lo que ha alimentado la percepción de que Figure podría convertirse en una de las plataformas principales de la futura robótica impulsada por IA.

Su objetivo es construir un robot capaz de realizar trabajo físico generalista, empezando por entornos industriales y logísticos.

Aplicaciones

Las aplicaciones previstas para el robot humanoide de Figure se centran inicialmente en entornos industriales estructurados.

• Automatización de tareas repetitivas en fábricas

• Manipulación y transporte de piezas

• Logística interna en plantas de producción

• Clasificación y preparación de pedidos

• Operaciones industriales peligrosas o poco atractivas para trabajadores

• Recogida de datos para entrenamiento de sistemas de IA física

El primer piloto industrial conocido se está desarrollando con BMW, donde el robot se está probando en tareas de manipulación y logística dentro de una planta de producción.

Aspectos clave

• Robot humanoide diseñado para trabajo industrial generalista

• Arquitectura de inteligencia artificial multimodal

• Integración con modelos de lenguaje y visión

• Enfoque en automatización de trabajo físico repetitivo

• Desarrollo orientado a despliegues en fábricas y logística

• Fuerte respaldo financiero de grandes empresas tecnológicas

Una de las características más comentadas del robot es su capacidad para interactuar mediante lenguaje natural mientras manipula objetos, lo que apunta a una integración directa entre modelos de lenguaje y control robótico.

Especificaciones principales

Las especificaciones completas del robot no han sido publicadas oficialmente en todos los detalles, pero se conocen estimaciones aproximadas del modelo más reciente, Figure-02.

• Altura: 172 cm

• Peso: 61 kg

• Grados de libertad: ~40 DoF

• Velocidad máxima: 1.2 m/s

• Carga útil: 20 kg

• Autonomía: ~5 horas

Estas cifras lo sitúan dentro del rango habitual de robots humanoides diseñados para trabajo físico.

Construcción

• Estructura humanoide bípeda optimizada para estabilidad

• Diseño pensado para manipulación con dos brazos

• Batería integrada en el torso

• Arquitectura orientada a trabajo industrial continuo

• Componentes diseñados para futura producción en serie

El objetivo de diseño es que el robot pueda operar en entornos pensados para humanos sin necesidad de modificar la infraestructura existente.

Computación

El robot integra un sistema de cómputo avanzado orientado a inteligencia artificial.

• Procesamiento basado en GPU

• Entrenamiento mediante infraestructuras cloud

• Integración con modelos de lenguaje y visión

• Arquitectura compatible con aprendizaje continuo

El enfoque de Figure se basa en combinar modelos multimodales con control robótico, lo que se acerca a lo que en investigación se denomina modelos Vision-Language-Action (VLA).

Sensórica

El sistema sensorial del robot incluye distintos tipos de sensores necesarios para interactuar con el entorno físico.

• Cámaras RGB para percepción visual

• Sensores de profundidad

• IMU interna

• Sensores de posición en articulaciones

• Sensores de fuerza y par

• Sensores táctiles en las manos

Esta combinación permite realizar manipulación de objetos y navegación en entornos complejos.

Actuación

• Actuadores eléctricos de alta precisión

• Control de par en articulaciones

• Manos antropomórficas con múltiples grados de libertad

• Capacidad de manipulación fina

La destreza manual es uno de los aspectos más importantes para robots humanoides que aspiran a realizar tareas industriales.

Alimentación

• Batería eléctrica integrada

• Sistema de gestión energética interno

• Autonomía estimada entre 2 y 5 horas de trabajo continuo

El diseño busca equilibrar potencia y duración para tareas industriales.

Software de IA Helix

El software del robot se basa en una arquitectura de inteligencia artificial moderna.

• Modelos multimodales para comprensión del entorno

• Integración de lenguaje natural

• Aprendizaje por demostración

• Teleoperación para generación de datos

• Simulación para entrenamiento previo al despliegue

Este enfoque intenta acelerar el aprendizaje del robot combinando datos reales con simulación.

Producción y economía

Figure todavía no ha iniciado producción masiva.

El plan actual sigue una estrategia similar a la de otros fabricantes de humanoides:

1. Desarrollo del prototipo

2. Pilotos industriales con empresas colaboradoras

3. Producción limitada

4. Escalado progresivo hacia fabricación masiva

El primer despliegue industrial anunciado se está realizando con BMW.

Coste

El coste exacto del robot no ha sido publicado oficialmente.

Sin embargo, estimaciones del sector sitúan los robots humanoides actuales en un rango aproximado de:

• Coste estimado actual: 30.000 – 150.000 USD según configuración

• Objetivo a largo plazo: < 30.000 USD

El objetivo final del sector es alcanzar costes comparables al salario anual de un trabajador, lo que permitiría justificar económicamente su adopción a gran escala.

Conclusión

Figure se ha convertido en una de las empresas más observadas dentro del sector de la robótica humanoide.

No necesariamente porque su robot sea el más avanzado técnicamente, algo difícil de afirmar en un mercado tan joven, sino porque ha logrado reunir tres elementos poco comunes:

• Financiación masiva

• Alianzas con grandes empresas tecnológicas

• Primeros pilotos industriales

Si la empresa consigue transformar estas demostraciones en despliegues reales a gran escala, podría convertirse en uno de los actores clave en la transición hacia la robótica de propósito general.

Pero como ocurre con todo el sector de los humanoides, todavía estamos en una fase muy temprana de desarrollo.

Si nos fijamos en las demostraciones que hacen los fabricantes podemos imaginar robots en casa ayudándonos con las tareas domésticas. Sin embargo, el mercado podría a evolucionar de otra manera.

Los primeros lugares donde veremos robots humanoides deberían ser los sectores donde existe una necesidad económica …

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Y no será porque no haya personas que quieran ser astronautas. El problema es que el espacio es un entorno profundamente hostil para el cuerpo humano.

• Radiación cósmica

• Vacío

• Temperaturas extremas

• Gravedad reducida

Se podría decir que todo lo que hay fuera de la Tierra está, literalmente, diseñado para matarnos.

Durante décadas la exploración espacial ha intentado resolver este problema protegiendo a los astronautas con tecnología cada vez más compleja: trajes, estaciones espaciales, sistemas de soporte vital o cápsulas presurizadas. Pero existe una solución mucho más directa. No enviar humanos. Enviar robots.

El paso lógico de la IA física

Si observamos la evolución tecnológica reciente, la idea de enviar robots al espacio empieza a ser inevitable.

La inteligencia artificial está saliendo del mundo digital para integrarse en máquinas físicas capaces de percibir, decidir y actuar en el mundo real. Es lo que llamamos IA física.

En la Tierra, esto se traduce en robots humanoides que trabajarán en fábricas, almacenes, servicios e incluso en los hogares.

En el espacio, esta idea tiene aún más sentido: un robot no necesita oxígeno ni alimentos, solo energía, y allí afuera hay mucha en forma de radiación solar. Tampoco necesita protección contra la radiación comparable a la de un humano.

Esto permite que los robots puedan trabajar durante semanas, meses o años en entornos donde una persona solo podría sobrevivir minutos.

Por eso es de suponer que muchas de las próximas misiones espaciales, como la próxima colonización de la Luna, no estarán protagonizadas por astronautas, sino por robots.

La nueva industria de la construcción espacial

Durante décadas hemos pensado en el espacio principalmente como un lugar de exploración.

Pero lo que empieza a emerger ahora es una nueva economía espacial.

• Satélites

• Infraestructura orbital

• Datacenters en el espacio

• Estaciones espaciales comerciales

• Bases lunares

• Producción en microgravedad

Todo eso requiere algo que hasta ahora no existía y donde los robots tendrán mucho que aportar: capacidad de construcción en el espacio.

Y aquí es donde entran en juego un par de empresas que me parece que están haciendo un trabajo extremadamente interesante.

Gitai Robotics: startup for space development

La empresa japonesa Gitai está desarrollando robots específicamente diseñados para trabajar fuera de la Tierra.

Su objetivo es muy claro: construir y mantener infraestructura espacial sin necesidad de recurrir a astronautas.

Entre sus desarrollos destacan:

• Robots humanoides para operaciones en estaciones espaciales

• Brazos robóticos avanzados para manipulación en órbita

• Sistemas de mantenimiento y ensamblaje de satélites

• Robots capaces de operar en la superficie lunar

La lógica detrás de este enfoque es sencilla, enviar robots al espacio es mucho más barato y escalable que enviar astronautas.

Si los robots pueden encargarse del trabajo físico, los humanos pueden centrarse en supervisar, diseñar y tomar decisiones desde la Tierra.

Intuitive Machines: open access to the Moon for the progress of Humanity

Otra empresa que merece la pena seguir es Intuitive Machines, una compañía estadounidense especializada en misiones lunares, fundada en 2013 y que cotiza en bolsa desde 2021.

Para conseguir su misión trabajan en el desarrollo de vehículos de aterrizaje lunar, infraestructura de comunicación y sistemas robóticos para operaciones en la Luna.

La NASA ya ha contratado a esta empresa dentro del programa CLPS (Commercial Lunar Payload Services) para transportar cargas a la superficie lunar.

Su objetivo es claro: preparar el terreno para una presencia humana sostenida en la Luna.

Y nuevamente, los robots jugarán un papel fundamental.

Antes de que lleguen los astronautas, alguien tendrá que instalar instrumentos científicos, preparar infraestructuras, construir plataformas y realizar mantenimiento

Ese trabajo lo harán los robots.

Motiv Space Systems: building the future of space, extending your reach

Otra empresa a seguir es Motiv Space Systems, una compañía estadounidense especializada en sistemas robóticos para operaciones espaciales.

A diferencia de Gitai, que está desarrollando robots relativamente completos para trabajar en estaciones espaciales o en la superficie lunar, Motiv se centra en algo más específico pero igual de importante: la manipulación robótica de precisión en el espacio.

La empresa desarrolla principalmente:

• Brazos robóticos espaciales

• Sistemas de control y software de manipulación

• Interfaces humano-máquina para teleoperación

• Mecanismos de captura y ensamblaje orbital

Estos sistemas permiten realizar tareas que hasta ahora requerían caminatas espaciales de astronautas: manipular instrumentos, ensamblar estructuras, reparar satélites o mover cargas en órbita.

Y aquí aparece un cambio conceptual importante.

Durante décadas los brazos robóticos espaciales, como el famoso Canadarm de la Estación Espacial Internacional, eran herramientas relativamente rígidas, diseñadas para tareas muy concretas. La nueva generación de sistemas robóticos está empezando a incorporar mayor autonomía, sensores avanzados y capacidades de percepción, acercándose al paradigma de la IA física: máquinas que perciben el entorno, toman decisiones y actúan sobre él.

Esto encaja con una tendencia más amplia en la robótica.

De esta forma, y gracias al trabajo de empresas como Motiv Space Systems, los robots están empezando a abandonar el modelo clásico de automatización rígida para acercarse a sistemas capaces de interactuar con el mundo físico de forma más flexible y autónoma, combinando sensores, visión artificial y algoritmos de aprendizaje.

Primero robots, después humanos

La historia de la exploración siempre ha seguido el mismo patrón y ahora con la robótica se va a intensificar.

Primero llegan las máquinas. Después van las personas.

Los satélites precedieron a los astronautas.
Los rovers se adelantaron a los posibles colonos de Marte.

Y probablemente ocurrirá pronto lo mismo con la colonización de la Luna y con el resto del sistema solar.

La primera gran ola de exploración espacial del siglo XXI no estará protagonizada por humanos. Estará protagonizada por robots. Gitai e Intuitive Machines ya trabajan para hacerlo realidad.

Más noticias sobre robótica e IA Física

💰 Neura consigue 1000 millones de dólares de financiación en una ronda donde destaca como inversor Tether, la empresa de stablecoins. Esta inversión valora a la empresa en unos 4.000 millones de euros y tiene como objetivo avanzar en el desarrollo de robots humanoides impulsados por inteligencia artificial.

📜 Human Archive es una startup impulsada por Y Combinator que tiene como objetivo capturar la estructura de cómo los humanos interactúan con el mundo físico para modelar la inteligencia sensoriomotora a gran escala.

🧠 Physical Intelligence sigue avanzado en el desarrollo de su inteligencia artificial para robots y en esta ocasión nos presenta su modelo VLA con memoria a largo plazo, el cual permite que los robots puedan realizar trabajos completos (como limpiar la cocina), no solo tareas puntuales (poner el lavavajillas).

🖐️ ManipulationNet es una nueva infraestructura diseñada para medir la capacidad de los robots para manipular objetos en el mundo real. Esta iniciativa busca resolver uno de los problemas más persistentes en robótica: la falta de un parámetro común para la manipulación diestra.

💻 Texas Instruments también trabaja en IA Física. TI está colaborando con NVIDIA con el objetivo de integrar su tecnología de radar mmWave con NVIDIA Jetson Thor y NVIDIA Holoscan para permitir la percepción 3D de baja latencia y el conocimiento de seguridad para aplicaciones de IA física.

🦾 Noble Machines es una startup creada por ingenieros de Apple, SpaceX, NASA, DeepMind, AWS y Tesla, que en tan solo 18 meses ha creado un robot de uso general que realiza tareas industriales peligrosas y físicamente exigentes, con la misión de contribuir a alcanzar un mundo más seguro, más eficiente y más productivo.

💫 Asimov abre pedidos anticipados para su kit de montaje del robot humanoide de código abierto de aproximadamente 1,2 metros de alto y más de 25 grados de libertad. Comienza con una reserva de 499 dólares y le ponen un precio objetivo de 15.000 dólares.

🐛 Mercator es un robot móvil con orugas, diseñado para enjambres. El sistema funciona con una Raspberry Pi 4, es compatible con ROS y su precio oscila entre 800 y 1200 euros. Integra reconocimiento de objetos y personas a bordo, detección de obstáculos de corto y largo alcance, seguimiento desde el techo y comunicación local y descentralizada

En primer lugar destacar la necesidad que ha tenido la humanidad a lo largo de toda la historia de crear máquinas que solucionen necesidades físicas específicas, empezando por los relojes e incluso los autómatas que usaban …

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Será arriesgado, no cabe duda, pero valdrá la pena.

En estos momentos podría estar grabando un vídeo o escribiendo un artículo sobre lo último que he aprendido sobre Claude o lo último que he hecho con Lovable, pero aquí estoy, convocando un evento donde hablar de las oportunidades que va a ofrecer la IA Física.

Cómo subirse a la ola de la IA Física será un evento online que voy a realizar el 25 de marzo de 19 a 20h y donde voy a compartir las oportunidades profesionales y de negocio que va a ofrecer la robótica de propósito general y cuáles deben ser los primeros pasos que hay que dar para entrar a formar parte de ello.

En este evento descubrirás las oportunidades que están surgiendo para trabajar, emprender e invertir con el desarrollo de la IA Física y la robótica de propósito general.

Soy Javier Martín, fundador de Integrarobot y me dedico a divulgar la gran oportunidad que se presenta ante nosotros con la IA Física, para que cualquier profesional o empresa pueda subirse a esta gran ola, que va a ser aún mayor que la de la IA Generativa.

En este webinar podrás aprender:

• Qué es la IA Física, qué son los robots de propósito general y en qué estado de desarrollo se encuentran en estos momentos.

• Qué podemos aprender de las iniciativas más relevantes que se están llevando a cabo en este sector.

• Oportunidades profesionales y de negocio que van a surgir en el sector de la robótica impulsada por IA.

• Primeros pasos a dar en este campo, tanto a nivel profesional como en las empresas.

• Sin olvidarnos de las sinergias que surgen como otro tipo de robots con IA como vehículos autónomos, drones, ...

Ha llegado el momento de pasar a la acción, que los fuegos artificiales de la IA Generativa no nos impidan ver la enorme oportunidad que supone la IA Física. No va a ser tan sencillo como pedirle a un chat que te haga la tarea, habrá que ensuciarse las manos, va a ser duro pero valdrá la pena.

Cuando comenzó el auge de las redes sociales Peter Thiel dijo “queríamos coches voladores y nos dieron 140 caracteres” que no nos pase lo mismo con la IA Física, “queríamos robots humanoides y nos dieron los chatbots”

Realmente necesitamos que la IA llegue al mundo físico, hay tantos problemas por resolver: personas que sufren lesiones físicas por trabajos que les resultan lesivos, ancianos que no tienen compañía que les ayude con las tareas rutinarias, mucha gente que llega a casa tras un largo duro de trabajo y tienen que seguir trabajando para mantener su casa en orden, multitud de empresas que no pueden crecer por falta de personal, … Creo que no es necesario seguir, la sociedad y la economía han llegado a un punto donde necesitamos esta tecnología y tenemos que hacer lo posible para que llegue cuanto antes al mercado.

Los fabricantes de hardware y software están haciendo la parte más importante, pero ahora nos toca el turno a los demás. Hay mil cosas por hacer, empezando por la divulgación que es en lo que me estoy centrando con Integrarobot, pero será necesario hacer formación, asesoramiento, entrenamiento de robots, planes de implantación en empresas, venta, alquiler, reparación, creación de aplicaciones, … y muchas otras cosas que irán surgiendo a medida que los robots vayan llegando al mercado.

Es el momento de pasar a la acción, hay que subirse a la ola de la IA Física. Nos vemos el 25 de marzo en el evento online. Y si te lanzas a emprender en el sector de la robótica espero que lo puedas compartir conmigo para ayudarte con la difusión.

Más noticias sobre robótica e IA Física

🤖 GEAR-SONIC es un modelo de control de cuerpo completo para robots humanoides que utiliza datos de seguimiento de movimientos y permite a un mismo sistema gobernar caminar, gatear y teleoperación de forma fluid.a

🎥 Egoscale es un marco de transferencia humano‑robot que se entrena con más de 25000 horas de vídeo egocéntrico y, tras un breve ajuste con datos robóticos, mejora hasta un 54 % en tareas de manipulación. También demuestra aprendizaje en un solo intento y se ha transferido con éxito a robots como el Unitree G1.

🦾 ElRobot es un brazo robótico altamente asequible, completamente impreso en 3D y Open Source. Sus características principales son diseño completamente impreso en 3D, 7+1 GDL, ideal para investigación en IA física y aprendizaje por imitación, cero hardware personalizado necesario, solo imprime y agrega tu kit de servos.

🇪🇺 Deepmind presenta su programa de aceleración de tres meses para impulsar startups de robótica con alto potencial en sus etapas iniciales mediante los modelos de IA y Gemini Robotics de Google. Su objetivo es transformar nuevos descubrimientos en empresas líderes en el mercado e impulsar una era de IA física inteligente.

📱 Samsung presentó su visión para 2030 incorporando humanoides RB‑Y1 de Rainbow Robotics a sus líneas de producción y combinándolos con la IA agéntica para optimizar la fabricación y la logística.

💰 RLWRLD recaudó 26 millones de dólares en su ronda Seed 2, elevando su financiación total a 41 M$. Está desarrollando modelos fundacionales para robots entrenados directamente en fábricas y pretende presentar su primer modelo en la primera mitad de 2026

🚗 BMW empezará a usar los humanoides AEON de Hexagon Robotics en su planta de Leipzig para ensamblar baterías de alta tensión. Estos robots, probados ya con éxito en Spartanburg, asisten a los empleados en tareas repetitivas y de gran esfuerzo físico

🔗 Intrinsic, la división de robótica de Alphabet, se integrará en Google para acelerar la IA física. Su plataforma Flowstate, descrita como el Android de los robots, se combinará con los modelos Gemini y la infraestructura Cloud para facilitar el desarrollo y despliegue de aplicaciones robóticas.

🔧 Hyundai presentó una estrategia de IA Robótica bajo el lema “Partnering Human Progress”. La hoja de ruta incluye desplegar el nuevo Atlas de Boston Dynamics en su planta de Alabama en 2028 para tareas de ensamblado, reduciendo el esfuerzo humano; la estrategia se apoya en alianzas con DeepMind y NVIDIA para crear una cadena de valor de robótica y desarrollar servicios de robot as a service.

📱 Honor sorprende en el Mobile World Congress de Barcelona al presentar su primer robot humanoide. El robot caminó solo sobre el escenario, mostró equilibrio dinámico, gestos y un breve baile; aunque no se revelaron detalles técnicos ni fecha de comercialización, la demo marca la entrada de un fabricante de móviles en la IA Física.

🧑‍💻 Lenovo AI Workmate Concept es un asistente de escritorio con procesador propio y 64 GB de memoria. Reconoce voz, escritura y gestos, puede escanear y resumir documentos, generar presentaciones y proyectar imágenes sobre la mesa. Le acompaña el AI Work Companion, un dispositivo tipo reloj de sobremesa para gestionar agendas mediante IA.

💾 Encord recauda 60 M$ en una Serie C liderada por Wellington Management, elevando su financiación total a 110 M$. Su plataforma gestiona y anota grandes conjuntos de datos multimodales, clave para entrenar robots y vehículos autónomos; los datos almacenados crecieron de 1 a más de 5 petabytes en un año.

🔩 Xiaomi despliega su robot humanoide en la fábrica de automóviles. El robot operó 3 horas de forma autónoma en un puesto de instalación de tuercas autoperforantes con una tasa de éxito del 90,2 %. Está impulsado por su modelo VLA de 4,7 mil millones de parámetros y un control híbrido de optimización y aprendizaje reforzado.

🏡 RoboCasa amplía su simulador para entrenar robots generalistas: incluye 365 tareas cotidianas en 2500 cocinas distintas y ofrece más de 600 h de demostraciones humanas y 1600 h de datos sintéticos. La plataforma, que utiliza IA generativa para crear entornos variados, permite evaluar y entrenar habilidades como coger objetos, abrir puertas o girar mandos

🧪 Zeon Systems es una startup acelerada por Y Combinator que desarrolla sistemas robóticos para automatizar experimentos científicos. Su plataforma traduce protocolos escritos en lenguaje natural en código que se ejecuta en brazos robóticos, detecta el instrumental mediante visión por computador y controla el workflow del laboratorio.

Pero además de estos retos…

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De esta forma, Ginko trabaja en el ámbito de la biología sintética: diseñar células que cumplan una función concreta, como bacterias optimizadas para producir proteínas terapéuticas, levaduras modificadas para fabricar moléculas complejas usadas en fármacos y células diseñadas para producir enzimas específicas usadas en vacunas o terapias.

Como te decía la historia de Ginko es trepidante, pero a la vez bastante polémica, y no sólo por lo ambiciosa que es su misión, sino por los altibajos que ha tenido desde su fundación como una spin-off del MIT en 2028.

Por ejemplo, entre sus principales hitos destacan, empezando por el final, en 2026 la colaboración con OpenAI para usar la inteligencia de GPT-5 en su laboratorio autónomo, de modo que pueda proponer experimentos, ejecutarlos a gran escala, aprender de los resultados y decidir qué probar a continuación, gracias a lo cual el coste de producción de proteínas se puede reducir en un 40%.

Y si nos remontamos mucho más encontraremos noticias tan interesantes como que en 2014 Ginko fue la primera empresa biotecnológica que participó en el prestigioso programa de aceleración de startups Y Combinator, en el cual sobre todo participan proyectos digitales, lo cual denota que desde hace mucho tiempo la empresa tiene el objetivo de unir la biología con los bits.

Más adelante, en 2018, la empresa se convirtió en unicornio al alcanzar la valoración de 1.000 millones de dólares en una de sus rondas de inversión. En 2019 pasa a valer 4.200 millones y en 2021 sale a bolsa a través de la fusión con una SPAC con una valoración de unos 20.000 millones de dólares, lo cual la posiciona como un éxito vertiginoso, al menos desde el punto de vista financiero.

Gracias a ese éxito, entre 2017 y 2022 la empresa ha adquirido 7 startups incorporando sus capacidades e innovaciones más importantes en materia de biotecnología.

Pero aquí es donde las cosas empiezan a torcerse, porque pocos meses después de empezar a cotizar en bolsa, la empresa es acusada de ser una estafa porque contabilizaba como ingresos los contratos que tenía con las startups en las que invertía, lo cual significaba una parte importante de su volumen de negocio.

Entonces es cuando la empresa comienza su particular calvario, porque su cotización se desploma más de un 95%, teniendo actualmente una valoración de unos 500 millones de dólares.

Pero bueno, aquí no hemos venido a hablar de inversiones sino de tecnología y esto es lo que vamos a ver a continuación, porque tras depurar sus problemas financieros, la empresa no ha parado de llegar a acuerdos para impulsar su estrategia de construcción de laboratorios robotizados y si nos fijamos en las colaboraciones que tiene con la industria farmacéutica, parece tener muy claro que lo importante es seguir con su misión de convertirse en el TSMC de la biotecnología.

• Ginkgo y Bayer trabajan en el desarrollo de soluciones biológicas para agricultura (nitrogen-fixing microbes y tecnologías agrícolas biológicas).

• Ginkgo y Pfizer mantienen un acuerdo de colaboración centrado en el descubrimiento de posibles medicamentos basados en RNA.

• Ginkgo y Boehringer Ingelheim trabajan con una base de datos metagenómica para acelerar el descubrimiento de nuevas moléculas terapéuticas.

• Ginkgo y Merck tienen un acuerdo para diseñar enzimas para su uso como biocatalizadores en los esfuerzos de fabricación de ingredientes farmacéuticos.

• Ginkgo y Solvay trabajan en biopolímeros sostenibles, expandiendo capacidades de R&I en química y biología sintética.

Y vamos ya con lo importante, los laboratorios robóticos, qué son y para qué se utilizan:

Cuando hablamos de los laboratorios robóticos de Ginkgo nos referimos a una infraestructura automatizada donde la biología se trata como un proceso industrial programable y donde los brazos robóticos hacen la mayor parte del trabajo manual que hasta ahora hacían las personas.

Un laboratorio robótico es, en esencia, una fábrica de experimentos.

Su función no es ejecutar miles o millones de variaciones de un diseño biológico de forma sistemática, medir los resultados y alimentar esos datos a modelos computacionales que deciden qué probar a continuación.

El esquema que se sigue para alimentar este proceso es el siguiente:

• Diseño digital

• Construcción automatizada

• Prueba masiva

• Medición estandarizada

• Aprendizaje algorítmico

Y el ciclo se repite continuamente.

Si lo vemos desde el prisma de la robótica, se trata de un sistema cerrado de percepción decisión, y acción, aplicado a células en lugar de a motores eléctricos.

Por lo tanto, los laboratorios de Ginko son plataformas automatizadas que manipulan sustancias, cultivan microorganismos, secuencian resultados y generan datos estructurados. Donde todo está diseñado para minimizar la intervención humana y maximizar la reproducibilidad, con el objetivo de poder escalar el proceso.

En robótica hablamos mucho de datos, simulación, modelos de mundo y entrenamiento a gran escala. Ginkgo está intentando hacer algo equivalente en biología: convertir cada experimento en datos reutilizables que mejoran el siguiente.

De esta forma, si eres capaz de convertir la biología en ingeniería iterativa apoyada en automatización y modelos de IA, la velocidad de descubrimiento aumenta exponencialmente.

En definitiva, Ginko ofrece a las empresas biotecnológicas y farmacéuticas la infraestructura de hardware y software necesaria para desarrollar sus productos, de manera que estas empresas sólo tienen que dedicarse a diseñarlos, lo mismo que hace NVIDIA que diseña las GPU que luego fabrica TSMC.

Sin duda, una empresa que no puede dejarnos indiferentes, por lo ambiciosa que es su misión pero por lo controvertida que ha resultado su trayectoria hasta el momento.

Estaremos atentos a su evolución porque lo que pretende conseguir podría cambiar el mundo o quedarse sólo en una analogía ingeniosa: el TSMC de la biología.

Más noticias sobre IA Física y robótica

🌐 World Labs capta mil millones de dólares en nueva financiación provenientes de AMD, Autodesk, NVIDIA y otros socios financieros, para impulsar el desarrollo que está haciendo de los modelos del mundo, la pieza fundamental para el entrenamiento de robots.

🚗 Toyota llega a un acuerdo comercial con Agility. Tras un exitoso programa piloto, el fabricante de coches planea implementar el robot Digit en sus instalaciones para apoyar a sus empleados en las operaciones de fabricación, cadena de suministro y logística.

🔮 Barclays presenta un informe en el que estima que la robótica humanoide se convertirá en un mercado de 200.000 millones de dólares en 2035 y donde expone cómo los avances en IA, actuadores y baterías han reducido los costos de producción 30 veces en la última década, allanando el camino para su adopción comercial

🗺️ DreamDojo es el nuevo desarrollo de NVIDIA en el ámbito de los modelos del mundo para la IA Física. Un modelo de mundo de código abierto e interactivo que toma los controles motores de robots y genera el futuro en píxeles.

👀 Wang Xingxing, fundador de Unitree dice que el nivel actual de la tecnología robótica es comparable al de un niño de 10 años, y añade que la adopción comercial a gran escala aún está a tres o cinco años de distancia, y no más de una década como máximo.

💻 Sureform es una nueva startup apoyada por Y Combinator que se dedica a transformar la experiencia física en datos de entrenamiento para modelos mundiales y robótica, contribuyendo a construir un futuro donde los robots puedan realizar tareas especializadas de forma fiable.

🔌 OpenCastor es el adaptador universal de código abierto para software para robots. Su objetivo es normalizar cada proveedor de IA en una interfaz estándar y que pueda ser asignada a cualquier hardware robótico mediante un único archivo de configuración YAML.

🦾Amazon paraliza el proyecto de robótica Blue Jay tras sólo seis meses de funcionamiento. La empresa planea utilizar la tecnología central de este robot multibrazo diseñado para clasificar y mover paquetes para otros programas de manipulación robótica.

🚘 Mimic trabaja con Audi para aplicar robótica impulsada por IA a la producción industrial. Su modelo de extremo a extremo de píxel a acción, ejecutándose en la plataforma bi-manual, es capaz de realizar una tarea compleja de inserción diestra y de horizonte largo.

NVIDIA podría habernos mostrado los resultados de su trabajo sobre cualquier robot de las empresas de las que es socio inversor, como Figure y Agility, pero ha decidido hacerlo con el robot más vendido del mercado y esto no debe ser una casualidad, sino que nos está dando a entender que en estos momentos el cuello de botella para la llegada masiva de los robots humanoides no es cuestión de hardware sino de software.

Porque una cosa hay que reconocer, tecnológicamente hablando el G1 de Unitree seguramente no esté a la altura de Atlas de Boston o de Optimus de Tesla, sin embargo es el robot que usan la mayoría de laboratorios que trabajan en IA Física. Es una cuestión de accesibilidad y en eso la empresa dirigida por Xingxing Wang es imbatible.

Añadamos a este argumento que Unitree acaba de bajar el precio del robot G1 de 16.000 dólares a 13.500 dólares, lo cual está poniendo de manifiesto que la empresa busca escala y continuar siendo la preferida de los laboratorios de investigación que le están haciendo el trabajo gratis con la ingente cantidad de desarrollos open source de IA Física que se van publicando y que en Integrarobot recogemos en la bbdd de robots humanoides.

Pero vayamos al grano, porque lo que hoy toca es analizar el estado de desarrollo de los robots de Unitree y lo primero que tenemos que decir es que el G1 que cuesta 13.500 dólares no permite meterle IA de terceros y que la que versión Edu, que sí que lo permite, ya no está a la venta, por lo que se anticipan cambios importantes antes de la salida a bolsa de la empresa.

También aquí hay que añadir que la empresa por fin nos ha mostrado cómo funciona su sistema de IA al que ha denominado UnifoLM-X1-0, lo cual podría darnos a entender que quiere reservarse cierto privilegio al respecto de dotar a los robots con su propia IA, de maner que otros competidores en materia de software no puedan aprovecharse tanto de lo fácil que resulta acceder a un hardware sobre el que poner a prueba sus modelos.

¿Qué sabemos ahora del robot G1 de Unitree?

Aplicaciones

• Investigación en robótica humanoide

• Desarrollo de algoritmos de locomoción bípeda

• Manipulación ligera en entornos controlados

• Educación avanzada en robótica e IA

• Plataforma de experimentación para control y aprendizaje por refuerzo

• Demostraciones comerciales y tecnológicas

Aspectos clave

• Humanoide bípedo ligero orientado a I+D

• Alta densidad de grados de libertad

• Arquitectura modular y actualizable

• Manos antropomórficas opcionales

• Enfoque en movilidad dinámica y estabilidad

• Precio significativamente inferior a competidores occidentales

Especificaciones principales

• Altura aproximada: 130 cm

• Peso aproximado: 35 kg

• Grados de libertad totales: 23–43 DoF según configuración

• Grados de libertad por brazo: hasta 7 DoF

• Velocidad máxima: ~2 m/s

• Carga útil: ~2 kg por brazo; el modelo EDU sube a ~3 kg

• Autonomía: ~2 horas

Construcción

• Estructura ligera de aleaciones metálicas

• Diseño compacto optimizado para equilibrio dinámico

• Centro de gravedad bajo para mayor estabilidad

• Batería integrada en el torso

Computación

• Unidad de cómputo integrada de alto rendimiento

• La versión EDU incorpora NVIDIA Jetson Orin NX de 16 GB con 100 TOPS

• Compatible con desarrollo en ROS

• Arquitectura abierta para investigación

Sensórica

• Cámaras de profundidad 3D

• LiDAR 3D de 360° Livox MID-360 y Intel RealSense D435i

• Cámara RGB frontal

• IMU interna

• Sensores de posición en articulaciones

• Opcional: sensores táctiles en manos

Actuación

• Actuadores eléctricos propietarios

• Control de par en articulaciones

• Alta precisión en locomoción dinámica

• Diseño optimizado para eficiencia energética

Alimentación

• Batería extraíble de litio

• Sistema de gestión energética integrado

• Autonomía aproximada de 2 horas

• Carga rápida

Software

• Compatibilidad con ROS

• SDK de desarrollo propio

• Soporte para aprendizaje por refuerzo

• Control remoto y teleoperación

• Entorno de simulación para entrenamiento

Seguridad

• Modo de parada de emergencia

• Control de estabilidad en tiempo real

• Supervisión remota

• Uso recomendado en entornos controlados

Producción y economía

• Producción comercial iniciada

• Enfoque en mercado de investigación y desarrolladores

• Escalado progresivo

• Estrategia de democratización del acceso a humanoides

Coste

• Precio aproximado base: desde 13.500 USD

• Configuraciones avanzadas con coste superior según hardware, sensores y manos

¿Qué te parece? ¿Crees que Unitree mantendrá la estrategia de fabricación de robots muy económicos o buscará subir el nivel integrando su propia IA?

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