ACE Robotics Melihat Otak Robot Memasuki Fase Baru

teknotera – Robot humanoid AI 2027 berpotensi memasuki fase perkembangan besar yang dapat mengubah cara manusia melihat robot. Ketua ACE Robotics Wang Xiaogang memperkirakan teknologi kecerdasan buatan yang menjadi “otak” robot humanoid dapat mencapai titik terobosan pada akhir 2027, mirip dengan dampak ChatGPT ketika AI generatif mulai digunakan secara luas.

Wang menyampaikan prediksi tersebut kepada Reuters dalam World Robot Conference 2026 di Beijing pada 21 Agustus. Menurutnya, perkembangan world model dan peningkatan kemampuan mengumpulkan data dari lingkungan nyata akan menjadi dua faktor penting yang mendorong kemajuan tersebut.

Namun, istilah “momen ChatGPT” tidak berarti robot humanoid akan langsung memenuhi rumah, toko, atau pabrik pada akhir tahun depan.

Wang memperkirakan penggunaan komersial dalam skala besar masih membutuhkan waktu sekitar empat hingga lima tahun setelah terobosan teknologi itu tercapai. Artinya, 2027 lebih tepat dilihat sebagai titik ketika kemampuan perangkat lunak robot mulai mengalami lonjakan besar, bukan saat robot langsung menjadi produk sehari-hari bagi semua orang.

Prediksi ini menarik karena kompetisi AI kini mulai bergerak keluar dari layar komputer.

Setelah beberapa tahun industri teknologi berfokus pada chatbot, generator gambar, video, dan berbagai AI berbasis perangkat lunak, perusahaan mulai mengejar embodied AI—kecerdasan buatan yang harus memahami dan bertindak di dunia fisik.

Apa yang Dimaksud dengan “Momen ChatGPT” untuk Robot?

Ketika ChatGPT diperkenalkan kepada publik pada 2022, teknologi AI sebenarnya sudah berkembang selama bertahun-tahun.

Namun, ChatGPT membuat kemampuan tersebut jauh lebih mudah digunakan oleh masyarakat umum.

Dampaknya kemudian sangat besar.

Perusahaan teknologi berlomba mengembangkan model bahasa, AI generatif masuk ke berbagai aplikasi, dan masyarakat mulai menggunakan AI untuk menulis, mencari informasi, menganalisis data, membuat gambar hingga membantu pekerjaan sehari-hari.

ACE Robotics melihat robot humanoid bisa mengalami titik perubahan serupa.

Bedanya, AI pada robot tidak hanya perlu memahami teks atau gambar.

Robot harus melihat lingkungan, mengenali objek, memahami instruksi, memperkirakan akibat suatu tindakan dan menggerakkan tubuh dengan tepat.

Misalnya, ketika seseorang meminta robot mengambil gelas dari meja, sistem tidak cukup hanya mengetahui arti kata “gelas”.

Robot perlu memahami posisi gelas, jarak dari tubuh, kemungkinan adanya objek lain di sekitarnya, seberapa kuat tangan harus menggenggam dan bagaimana membawa benda tersebut tanpa menjatuhkannya.

Kemampuan seperti inilah yang menjadi salah satu tantangan terbesar embodied AI.

World Model Menjadi “Otak” Robot Humanoid

Salah satu teknologi yang mendapat perhatian besar dalam perkembangan robot humanoid AI 2027 adalah world model.

Secara sederhana, world model membantu AI membangun representasi mengenai bagaimana dunia bekerja.

Model tidak hanya mengenali apa yang sedang dilihat, tetapi juga mencoba memprediksi apa yang mungkin terjadi berikutnya.

ACE Robotics mengembangkan model bernama Kairos, yang dirancang untuk menggabungkan pemahaman visual, generasi, prediksi serta tindakan robot dalam satu sistem.

Dokumentasi resmi Kairos menjelaskan bahwa model tersebut mempunyai sekitar empat miliar parameter dan belajar dari kombinasi video umum, perilaku manusia serta interaksi robot di dunia nyata.

Tujuannya agar robot tidak hanya mengikuti gerakan yang sudah diprogram.

Robot diharapkan mampu memahami situasi dan menyesuaikan tindakannya ketika menghadapi keadaan yang berbeda.

Sebagai contoh, robot yang belajar mengambil barang tidak seharusnya gagal hanya karena posisi benda berpindah beberapa sentimeter atau bentuk meja berbeda.

Kemampuan beradaptasi seperti ini menjadi salah satu syarat penting jika robot ingin digunakan secara luas.

Kairos-4B Menjadi Andalan ACE Robotics

ACE Robotics menempatkan Kairos-4B sebagai salah satu teknologi utama dalam strategi embodied AI mereka.

Menurut Reuters, model open-source tersebut menempati posisi tinggi dalam sejumlah benchmark publik yang menguji kemampuan world model, bahkan dibandingkan dengan sistem yang memiliki ukuran parameter lebih besar.

ACE sebelumnya juga mengumumkan Kairos mencatat hasil teratas pada beberapa benchmark embodied AI, termasuk RoboTwin 2.0 dan LIBERO-Plus. Klaim tersebut berasal dari perusahaan dan hasil benchmark yang mereka publikasikan.

Yang menarik bukan sekadar jumlah parameter.

Kairos dirancang agar dapat memprediksi kondisi visual berikutnya sekaligus menghasilkan tindakan yang bisa dijalankan robot.

Dengan konsep tersebut, satu model bisa berfungsi sebagai sistem yang memahami dunia sekaligus membantu robot menentukan gerakan.

ACE menyebut pendekatan ini sebagai kemampuan “one brain, multiple embodiments”.

Artinya, satu sistem AI berpotensi digunakan pada beberapa jenis perangkat fisik, mulai dari tangan robot, lengan robot hingga robot humanoid.

Jika konsep tersebut berkembang dengan baik, produsen robot tidak harus melatih sistem yang sepenuhnya berbeda untuk setiap bentuk perangkat.

Masalah Terbesar Robot AI Justru Data

Perkembangan model bahasa modern banyak terbantu oleh jumlah data internet yang sangat besar.

Robot tidak mempunyai kemewahan yang sama.

Untuk mengajari AI memahami dunia fisik, perusahaan membutuhkan data mengenai bagaimana manusia dan robot berinteraksi dengan benda serta lingkungan nyata.

Menurut Wang, industri embodied AI sejauh ini baru mengumpulkan sekitar 100 ribu jam data manipulasi, jumlah yang ia nilai masih terlalu kecil untuk melatih model robot berskala besar.

Sebagai perbandingan, model bahasa dapat memanfaatkan miliaran dokumen, halaman web, buku dan sumber digital lainnya.

Robot membutuhkan jenis data yang jauh berbeda.

Sistem perlu mempelajari gerakan tangan, perubahan posisi objek, gaya gravitasi, benturan, tekstur hingga cara manusia berinteraksi dengan lingkungan.

Karena itu, ACE Robotics mencoba memperbesar skala pengumpulan data dari dunia nyata.

Perusahaan menggunakan sensor ringan untuk merekam aktivitas manusia di lingkungan kerja. Data tersebut kemudian digunakan untuk melatih sistem AI agar memahami bagaimana tugas fisik dilakukan.

ACE menargetkan pengumpulan data hingga puluhan juta jam dalam beberapa tahun mendatang.

Mengapa Robot Tidak Bisa Belajar dari Internet Saja?

Video internet memang bisa memberi AI informasi mengenai bagaimana manusia melakukan suatu pekerjaan.

Namun, video biasa memiliki keterbatasan.

Robot perlu mengetahui lebih banyak daripada apa yang terlihat kamera.

Misalnya ketika manusia memegang sebuah botol, robot perlu memahami posisi tangan, arah gerakan, kekuatan genggaman dan respons benda ketika disentuh.

Kesalahan kecil dapat menghasilkan konsekuensi nyata.

Chatbot yang memberikan kalimat kurang tepat mungkin hanya perlu memperbaiki jawabannya.

Robot yang salah memperkirakan gerakan bisa menjatuhkan barang, merusak peralatan atau bahkan membahayakan manusia.

Itulah sebabnya embodied AI membutuhkan kemampuan memahami hukum fisik dan hubungan sebab-akibat secara jauh lebih baik.

World model mencoba menjawab masalah tersebut dengan memungkinkan AI “membayangkan” kemungkinan hasil dari suatu tindakan sebelum robot benar-benar melakukannya.

Robot Humanoid Bisa Masuk Retail dan Logistik Lebih Dulu

ACE Robotics melihat sektor komersial sebagai salah satu tempat pertama teknologi ini berkembang.

Reuters melaporkan perusahaan menargetkan penggunaan robot pada sektor seperti ritel dan logistik. ACE ingin meningkatkan penyebaran teknologi dari sekitar 1.000 lokasi toko menjadi sekitar 10.000 dalam dua tahun.

Pemilihan sektor tersebut cukup masuk akal.

Lingkungan retail dan gudang memiliki banyak pekerjaan yang berulang.

Robot dapat membantu mengambil barang, memindahkan paket, melakukan inventarisasi atau menangani pekerjaan yang memiliki pola relatif konsisten.

Namun, tantangannya tetap besar.

Toko dan gudang merupakan lingkungan yang terus berubah. Manusia berjalan di sekitar robot, posisi barang dapat berpindah dan berbagai objek memiliki ukuran berbeda.

Robot membutuhkan kemampuan adaptasi agar tidak hanya bergantung pada kondisi laboratorium.

China Semakin Agresif Mengembangkan Robot Humanoid

ACE Robotics bukan satu-satunya pemain yang mengejar embodied AI.

China dalam beberapa tahun terakhir mempercepat pengembangan robot humanoid dan menjadikannya salah satu sektor teknologi strategis.

Reuters mencatat perusahaan seperti Unitree dan X Square juga mengembangkan foundation model untuk robot.

Kompetisi kini tidak hanya berfokus pada perangkat keras seperti motor, sensor atau desain tubuh robot.

Perangkat lunak semakin menentukan.

Robot dengan motor kuat tetapi tidak mampu memahami lingkungan hanya akan berfungsi sebagai mesin yang mengikuti rangkaian instruksi tertentu.

Sebaliknya, embodied AI mencoba membuat mesin mampu menghadapi situasi yang belum pernah diprogram secara spesifik.

Inilah alasan sejumlah perusahaan menyebut “otak robot” sebagai medan persaingan teknologi berikutnya.

ACE Robotics Sudah Mengumpulkan Pendanaan Lebih dari $100 Juta

ACE Robotics sendiri masih tergolong perusahaan muda.

Perusahaan tersebut berdiri pada Juli 2025 dan mendapat dukungan dari Ant Group serta SenseTime.

Reuters melaporkan ACE telah memperoleh pendanaan lebih dari $100 juta melalui beberapa putaran pendanaan pada paruh pertama 2026. Perusahaan juga mempunyai rencana melakukan penawaran saham perdana atau IPO ketika persyaratan memungkinkan.

Wang Xiaogang merupakan salah satu pendiri SenseTime, perusahaan AI yang dikenal melalui teknologi computer vision.

Pengalaman tersebut cukup relevan karena computer vision menjadi bagian penting dari embodied AI.

Robot perlu mampu melihat dan memahami objek sebelum dapat berinteraksi dengannya.

“Momen ChatGPT” Masih Sebuah Prediksi

Meski terdengar menjanjikan, prediksi mengenai robot humanoid AI 2027 tetap perlu dilihat secara proporsional.

Pernyataan tentang “momen ChatGPT” berasal dari pimpinan perusahaan yang aktif mengembangkan teknologi tersebut.

Tidak ada jaminan bahwa seluruh industri akan benar-benar mencapai lompatan kemampuan pada akhir 2027.

Pengembangan robot menghadapi tantangan yang berbeda dari perangkat lunak.

Selain model AI, perusahaan harus menyelesaikan persoalan baterai, motor, sensor, keamanan, biaya produksi, reliabilitas hingga regulasi.

Robot yang bekerja sempurna selama demonstrasi beberapa menit juga belum tentu mampu menjalankan tugas delapan jam setiap hari tanpa gangguan.

Karena itu, keberhasilan embodied AI nantinya harus diukur bukan hanya dari demo yang terlihat menarik, tetapi juga dari kemampuan bekerja secara konsisten di kondisi nyata.

AI Berikutnya Mungkin Tidak Lagi Hanya Berada di Layar

Perkembangan terbaru ACE Robotics menunjukkan arah baru dalam perlombaan kecerdasan buatan.

Jika beberapa tahun terakhir AI identik dengan chatbot dan aplikasi generatif, tahap berikutnya bisa membawa teknologi tersebut masuk ke dunia fisik.

Robot humanoid AI 2027 belum tentu langsung menjadi pemandangan biasa.

Namun, peningkatan world model, pengumpulan data dunia nyata dan kemampuan model menghasilkan tindakan robot menunjukkan bahwa industri mulai bergerak menuju bentuk AI yang lebih aktif.

Model seperti Kairos tidak hanya mencoba menjawab pertanyaan.

Sistem tersebut dirancang untuk memahami lingkungan, memprediksi apa yang akan terjadi dan menentukan tindakan yang harus dilakukan oleh sebuah mesin.

Apakah akhir 2027 benar-benar menjadi “momen ChatGPT” bagi robot masih harus dibuktikan.

Namun, jika prediksi ACE Robotics mendekati kenyataan, babak berikutnya dalam perkembangan AI mungkin bukan tentang chatbot yang semakin pintar.

Babak berikutnya bisa berupa mesin yang mampu melihat dunia, memahami situasi dan mulai melakukan pekerjaan fisik bersama manusia.