Por trás de 14.4 mil unidades, quem está a pagar pelos robôs humanoides?

1.44萬 unidades enviadas, 57 mil milhões de encomendas de comercialização, representando 84.7% do total global de envios……Em 2025, a indústria chinesa de robôs humanoides apresentou um resultado digno de destaque.

Os volumes enviados são reais; os montantes das encomendas são reais. Mas, nestas encomendas, quantas são decisões tomadas por governos e empresas estatais com base em políticas industriais? Quantas são testes pagos feitos pelos fabricantes automóveis sob o pretexto de “formação prática”? E quantas são decisões de compra feitas por empresas privadas com base em “robôs mais baratos e mais fáceis de usar do que pessoas”?

Há um ano, Zhu Xiaohu, da Sequoia/金沙江创投, colocou uma pergunta — desde então repetida vezes sem conta —: “Onde estão os clientes com potencial para a vossa comercialização? Quem vai gastar dezenas de milhares de yuan para comprar um robô para fazer este tipo de trabalho?”

Um ano inteiro passou, e esta questão continua sem resposta directa.

Encomendas obtidas através de captação de investimento

Ao abrir as maiores encomendas de 2025 para robôs humanoides, a presença de empresas estatais aparece sempre na lista.

Duas empresas líderes nacionais de inteligência corporificada, em conjunto, venceram a concurso o projecto de aquisição de robôs humanoides bípodes da empresa do China Mobile — o montante total é de 1.24 mil milhões de yuan, sendo, na altura, a maior encomenda unitária de robôs humanoides do mercado interno.

As 13 mil milhões de yuan em encomendas divulgadas num relatório de research da Galaxy Securities (银河证券) incluem, entre as encomendas dos quatro centros de recolha de dados em Guangxi, Ziyong, Fangchenggang e Jiujiang, um total de quase 7 mil milhões de yuan, com os compradores a serem instituições com fundo de activos estatais locais.

A aquisição por empresas estatais tem uma pressão interna inerente para apoiar políticas industriais; já a aquisição pelos governos locais, em geral, fica embutida em trocas de interesses da captação de investimento. Ao comprar robôs, significa que a tarefa de “apoiar a tecnologia nacional” fica concluída. Quanto ao problema de produção que os robôs efectivamente resolvem, não é essa a consideração central da compra.

Wang Han, sócio de um fundo de investimento em participações (Shanghai Pudchang 股权投资基金合伙人), descreveu o modo de funcionamento concreto: “Muitas empresas de robôs, aproveitando o ‘calor’ do sector, quando negociam com governos locais as condições de implementação no terreno, acabam também por exigir que o governo acompanhe com encomendas de compra. Ou seja, a captação de investimento fica ligada à compra. A procura é criada — não nasce de forma natural.”

Captação de investimento em troca de compromissos de compra; essa cadeia corta de forma definitiva os números de capacidade do lado da oferta e a validação comercial do lado da procura. As encomendas são reais, mas o que provam é que a cadeia de transmissão de políticas está a funcionar normalmente — não que os robôs criaram valor comercial.

Zhu Xiaohu, da Sequoia/金沙江创投, já o afirmou com clareza: “Antes, a procura de mercado mais importante era fazer investigação… Hoje há mais um cliente novo: uma empresa central compra-o para fazer demonstração na recepção.”

Chen Weiguang, sócio-gerente da BlueRun/蓝驰创投, é um investidor de topo fortemente optimista em relação ao sector de inteligência corporificada; ele descreveu um caso ainda mais específico: a Ziyuan (智元) e fabricantes automóveis como a Chery (奇瑞) colaboraram, e os robôs humanoides foram implementados em agências 4S no estrangeiro — “A Chery acha que, ao colocar robôs em agências 4S no estrangeiro, os clientes internacionais vão sentir que é tecnologia avançada, que o carro é melhor. Mais ainda, são utilizados em cenários fechados, como fábricas, logística, armazéns, lojas de medicamentos, e também alguns cenários divertidos, como agências 4S; mais do que isso, é para demonstração.”

Este tipo de encomendas normalmente não tem acordos de nível de serviço, não tem cláusulas rigorosas de resposta a falhas, os registos de renovação são raros e o comprador nunca divulga dados reais de utilização dos robôs. O KPI do comprador é “concluir a compra”, e não “o robô criar valor”. Esta diferença é o critério mais simples para julgar se uma encomenda é um sinal de política ou um sinal comercial.

O mercado gerado por este tipo de compras tem, por sua própria natureza, fragilidade. As necessidades industriais reais não oscilam por causa das audiências de uma noite de gala, nem surgem por causa da visita de um líder municipal.

Estagiários na linha de produção

A palavra “formação prática” atravessa anúncios das empresas de robôs, entrevistas da gestão e relatórios de research dos vendedores; o uso do termo é altamente consistente, mas raramente se questiona o significado.

No relatório “Ano da Produção em Massa, Cem Escolas em Disputa” publicado pela East/东方证券, ao descrever a entrada do Walker S1 da UBTECH em empresas como BYD, Geely e Foxconn, o termo usado como condição é “realizar formação prática”, e aponta a necessidade de “alcançar gradualmente a produção em massa através de formação prática na linha de produção de 18 a 24 meses”. Um relatório optimista intitulado “Ano da Produção em Massa” usa como verbo central nos cenários dos fabricantes automóveis “treinar”, e não “desdobrar”.

Formação prática e desdobramento são coisas com naturezas completamente diferentes. “Desdobrar” significa entregar produtividade pelo lado B ao lado A; “formar na prática” significa que o robô, dentro da fábrica, é o objecto a ser treinado, e a fábrica fornece cenários e dados de operação reais — só então a empresa de robôs é efectivamente a parte que beneficia.

Em termos de lógica comercial: na fase paga de formação prática, a fábrica está a ajudar a empresa de robôs a desenvolver. Apenas que o custo dessa “investigação e desenvolvimento” às vezes é assumido pela fábrica, às vezes é reflectido por um montante simbólico num contrato, e às vezes é simplesmente embalado como “parceria estratégica”. Há uma frase na indústria que confirma directamente este juízo: “o contrato assinado com o fabricante automóvel não é um contrato de vendas, mas sim um acordo de parceria estratégica.”

Por exemplo, no caso da Dongfeng Liuzhou Motor (东风柳汽), uma encomenda de 20 unidades do Walker S1 foi assinalada em relatórios de research institucionais como “a maioria já entregue”, estando claramente incluída nas estatísticas de envios. Mas, ao desmontar os detalhes: o volume de 20 unidades, os cenários da fábrica de automóveis e o facto de se usarem ainda S1 da geração anterior em vez do modelo mais recente S2. Cada dimensão aponta para a mesma conclusão: é uma encomenda paga de formação prática, não um desdobramento de escala para substituir mão-de-obra.

Ainda mais esclarecedor é que, actualmente, em todos os casos de colaboração de fabricantes automóveis divulgados publicamente, nenhum divulgou a duração real em funcionamento, taxa de falhas ou taxa de conclusão de tarefas. Numa verdadeira implantação comercial, o cliente não esconderia esses dados com tamanha veemência.

Porque é que a formação prática não se transforma em desdobramento?

Um observador do sector próximo da operação real da fábrica apontou: “Mesmo atingir 99% de sucesso em acções específicas pode não ser suficiente, porque a máquina tem de repetir trabalho em grande volume todos os dias; uma taxa de falha de 1% vai-se acumulando. E cada falha pode levar à paragem da linha de produção. No cenário simulado, se a taxa de sucesso for 90%, no terreno pode sobrar apenas 60%.”

A lógica de tolerância a falhas de uma linha industrial é completamente diferente da de um laboratório: o primeiro procura estabilidade com falhas zero, e não uma taxa média de sucesso.

A dificuldade é descrita de forma ainda mais directa por Han Fengtao, fundador da Qianxun Intelligent (千寻智能): “A indústria de inteligência corporificada ainda está no início; o hardware dos robôs humanoides também está apenas no começo. A integração de duas tecnologias muito precoces para fazer uma tarefa extremamente complexa — isto é muito difícil.”

A motivação de um fabricante automóvel para fazer este tipo de piloto também merece escrutínio. A BYD, a Xiaomi e outras empresas automóveis já estão a planear os seus negócios de robôs; em grande medida, a concorrência nas encomendas é uma pesquisa de concorrentes. E, em parte, alguns fabricantes automóveis são integrados em cadeias locais de empresas robóticas devido à pressão de políticas industriais da cidade onde estão. Nada disto é impulsionado pela lógica comercial de que “os robôs podem resolver problemas de produção”.

Para distinguir se uma encomenda é um piloto ou uma compra real, existe um critério: quem decide. Nos pilotos dos fabricantes automóveis, o decisor costuma ser a área de inovação ou a área de investimento estratégico; o que é avaliado é a viabilidade técnica. Já numa compra industrial real, o decisor é a área de produção e fabrico; o que é avaliado é a taxa de substituição de custos e o aumento de capacidade. Se a primeira falhar, o projecto termina; se a segunda falhar, terá de assumir responsabilidades comerciais.

Aplicando este critério, actualmente, todas as colaborações de fabricantes automóveis divulgadas publicamente não passaram nenhuma vez esta barreira.

O comprador desaparece na sombra

Para medir se uma encomenda constitui uma validação comercial real, o critério não é complicado: o comprador decide de forma independente com base na lógica de substituição de custos, há uma definição clara de tarefas e critérios de aceitação, se falhar há consequências comerciais, e o comprador está disposto a dar validação pública. São quatro condições — não pode faltar nenhuma.

Ao analisar todos os casos divulgados com este critério, quase não se encontra nenhum circuito fechado completo.

A explicação pública do fundador Wang Qian (王潜), da variável independente, é a classificação mais directa da situação: “Há apenas um critério para medir a comercialização: gerar ROI positivo para o cliente. Quando o cliente compra um robô para substituir mão-de-obra, quer seja para aumentar a eficiência ou para manter melhorias por mais tempo, desde que consiga fazê-lo, conta como um sucesso. Mas agora, no mercado, nenhum consegue.”

Ele acrescenta ainda que, apesar de muitas empresas terem proclamado “implementação comercializada” e receitas superiores a 1 bilião, na essência elas continuam a fazer mercados de educação e demonstração e também de recepção e entretenimento; entrar numa fábrica para fazer trabalho simples e repetitivo “é, na realidade, um comportamento de PR”.

Este juízo também encontrou eco dentro do círculo de capitais. O sócio da Sequoia China, Yuan Geng (公元), afirmou: “Uma empresa não pode depender apenas de fazer demo e de projectos exemplares, precisa encontrar um caminho real de comercialização que crie valor… O custo total para o robô completar tarefas tem de ser inferior ao custo da mão-de-obra local, e a qualidade tem de ser melhor. Só então haverá quem pague.”

O subentendido é muito claro: na visão dele, aquilo que sustenta a sobrevivência de muitas empresas hoje são as demos e os projectos exemplares, e não o verdadeiro valor comercial. Este tipo de juízo vem de alguém que tem continuado a investir dinheiro neste sector, o que implica que o investimento não assenta numa lógica comercial clara.

Isto também pode ser confirmado pelo próprio caminho para entrar na fábrica. Segundo observadores do sector próximos de vários fornecedores, a fábrica não vai pagar de forma proactiva por uma remessa de “robôs que não sabem fazer nada e ainda vão atrasar a produção”.

Por isso, “quem te faz entrar na fábrica” é a questão primordial, não “o que o robô consegue fazer”. As vias actuais para entrar na fábrica incluem principalmente: relações entre accionistas, necessidade de validação tecnológica por parte de parceiros estratégicos, trocas de interesses na cadeia industrial a montante e a jusante, e ligações feitas pelo governo através de contactos. Nesta lista, o caminho “porque os robôs podem substituir mão-de-obra, e as fábricas compram de forma independente com racionalidade económica” ainda não existe. A lógica de entrada na fábrica não é puxada pela procura, é impulsionada por relações.

Na fase actual, as aplicações de robôs humanoides estão ainda no arranque de exploração, sobretudo em pilotos em empresas que têm procura por automação e inteligência……a aplicação em larga escala continua limitada por factores como custo, tecnologia e aceitação do mercado.

A empresa com o maior volume de envios a nível global usa, nos documentos de listagem, “explorar” e “fazer pilotos”; não é falsa modéstia, mas sim a expressão oficial mais precisa sobre a “qualidade” da comercialização no presente.

O caso mais próximo de um negócio comercial real é: uma marca líder de robôs forneceu serviço de quartos num hotel Marina Bay Sands em Singapura, e fez navegação de passageiros no aeroporto de Dubai em árabe. Mas nenhum destes dois casos divulgou quaisquer dados subsequentes: número de unidades implantadas, montante do contrato, registos de falhas, situação de renovação; nem o hotel nem o aeroporto emitiram declarações públicas.

Este silêncio, por si só, é um sinal. Apenas um cliente que tenha realmente feito funcionar a lógica comercial teria motivação para publicar “quantas unidades comprei, durante quanto tempo as usei e quanto dinheiro economizei”.

A ausência de dados significa que a validação ainda não ocorreu.

A capacidade técnica é o limite rígido

O problema da estrutura das encomendas acaba por voltar à capacidade técnica.

Se um produto não consegue vender encomendas comerciais reais, é porque é demasiado caro, ou porque não é suficientemente útil, ou ambos. A situação actual dos robôs humanoides é que as duas condições se verificam ao mesmo tempo.

As avaliações de todas as partes sobre a eficiência dos robôs humanoides em cenários industriais actuais são altamente consistentes. Os números apresentados pelo Chief Brand Officer (首席品牌官) da UBTECH, Tan Min, são de 30% da eficiência da mão-de-obra, e prevê-se que no início de 2026 seja possível ultrapassar 50%; Juleji/乐聚机器人 afirma que a eficiência em cenários industriais se aproxima de 50% da mão-de-obra; Xingdong Jiyuan/星动纪元 afirma que alguns cenários industriais reais já atingem mais de 70%; e o relatório independente de Morgan Stanley dá o número de 30%.

Existe uma diferença evidente entre os relatórios auto-divulgados pelos fabricantes e as avaliações de terceiros — e isso, por si só, já é uma prática habitual. Mas mesmo assumindo os números mais optimistas das empresas, a conclusão não é boa: 70% de eficiência significa que o robô precisa de 1.4 vezes mais tempo para concluir a mesma tarefa; se forem aceites os 30% de Morgan Stanley, então precisa de 3.3 vezes mais. Nenhum destes números sustenta a lógica de compra “mais barato e melhor do que os humanos”.

Além dos números, os factos observados em primeira linha são ainda mais directos. Observadores próximos da operação em demonstrações de robôs descrevem um detalhe: quando se diz que o robô “cuida das pessoas”, na realidade muitas vezes é “3 pessoas a cuidar de 1 robô” nos bastidores do local de demonstração; é frequentemente possível ver uma fila de robôs deitados no chão à espera de intervenção humana. Depois de ver uma demonstração de um projecto, Wang Han exclamou: “Só para arrumar um par de sapatos — reconhecimento e cálculo — leva um minuto. Se nem tarefas domésticas básicas consegue fazer, como falar em entrar em milhares de lares?”

A combinação de eficiência insuficiente e custos elevados resulta numa estimativa de ROI bastante severa.

O preço de compra de um robô humanoide ronda actualmente 100 mil yuan. Assumindo que substitui um trabalhador com salário mensal de 5000 yuan, o período de recuperação apenas do custo de aquisição de hardware seria de cerca de 20 meses. E a realidade de que a eficiência é apenas 30% a 50% implica que, para atingir a mesma produção, serão necessárias 2 a 3 unidades de robôs. Depois de converter, o período completo de recuperação do investimento fica acima de 40 a 60 meses. Isto ainda não inclui as despesas de manutenção, as perdas por falhas e os custos adicionais de integração que são gerados porque o nível actual de normalização da indústria é extremamente baixo.

Este último é frequentemente subestimado. Tan Min, Chief Brand Officer da UBTECH, descreveu-o de forma directa: “Actualmente, os standards do sector de robôs humanoides — tanto de software como de hardware — não estão totalmente definidos; muito longe de uma verdadeira produção padronizada. Em cada etapa faltam interfaces normalizadas, o que faz com que os custos de integração e a dificuldade do processo sejam muito elevados. Se a produção for grande, confiar em engenheiros ‘a fazer na bancada’ não é realista.” Isto significa que, mesmo que o custo do próprio robô caia, o custo implícito da integração de sistema continua alto.

Quando é que os custos vão descer?

Há dados de investigação que indicam que, até 2035, o preço das peças e componentes robóticos no mundo deverá cair cerca de 70%. Isto significa que, com base apenas em decisões de substituição da mão-de-obra com lógica estritamente económica, só por meados da década de 2030 é que isso se tornará viável em escala. Antes disso, quem compra robôs e para quê — a resposta provavelmente não será “compra autónoma da fábrica com base em redução de custos”.

Este juízo já está a afectar a lógica de alocação de parte dos investidores. Wang Han admite que, no sector de inteligência corporificada, ele deliberadamente evita conjuntos completos, e passa a focar-se na montante: “Ao olhar para o lado dos fornecedores ou de peças e componentes, porque esta procura é a mais real: que tipo de peças e componentes o downstream precisa, e esta parte é mais clara.” Optar por montante e evitar o conjunto completo é um julgamento racional: a lógica comercial do conjunto completo ainda não avançou, mas a procura por componentes é real.

Ele tem um quadro de referência específico para “procura real”: “Por exemplo, robôs industriais, como Mekamnd (梅卡曼德), aumentam realmente a eficiência e resolvem problemas específicos, como triagem; por isso têm valor. No que toca à inteligência corporificada, para além de algumas funções de demonstração e ‘petiscos’, consegue resolver necessidades reais? Se algum dia conseguir, a aceitação dos clientes aparecerá. O problema central é que ainda estamos numa fase de desenvolvimento tecnológico, e as necessidades de base ainda não são visíveis.”

Cenários fixos, tarefas únicas e fiabilidade quantificável — é precisamente isso que os robôs humanoides, actualmente, mais carecem. A universalidade é o ponto forte dos robôs humanoides, mas também é o seu peso: quanto mais universal, mais difícil se torna cumprir requisitos de estabilidade a nível industrial em qualquer cenário concreto.

A narrativa interna da indústria está a mudar silenciosamente. Um investidor descreveu assim: “Esta vaga de grandes narrativas de modelos corporificados universais já está basicamente encerrada; a partir deste ano, vão aparecendo gradualmente os modelos corporificados focados em cenários de implementação… é uma espera progressiva até ao dia em que a inteligência corporificada amadureça.”

Quando a narrativa “um robô humanoide universal vai subverter tudo” deixa de sustentar a angariação de fundos, a indústria começa a virar-se para cenários menores e mais específicos de implementação — triagem de logística, levantar medicamentos em farmácias, manuseamento e movimentação em armazéns. Estas cenas têm características em comum: o ambiente é relativamente estruturado, a tarefa é relativamente única e o espaço de tolerância a falhas é relativamente maior.

Mas a narrativa que sustenta as actuais avaliações nunca foi “robôs a levantar medicamentos nas farmácias”, e sim “robôs humanoides a substituir mão-de-obra na fábrica de forma abrangente”. O primeiro está a aproximar-se da realidade; o segundo continua distante. A distância entre os dois é a espessura da bolha nas actuais avaliações.

Fonte do artigo: NashNova

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