Unitree Robotics lanza ‘Unitree Rehearsal’, un sistema autoevolutivo que permite a sus robots humanoides mejorar por sí mismos

Unitree Robotics, la empresa china especializada en robots humanoides, ha anunciado una nueva estrategia que pretende delegar gran parte del trabajo de desarrollo a la inteligencia artificial. El fundador, Wang Xingxing, presentó el proyecto, llamado Unitree Rehearsal, en la conferencia de IA física de la compañía en Hangzhou, donde describió un sistema de desarrollo autoevolutivo como una prioridad para la compañía.

Un ciclo cerrado impulsado por la IA

Según Wang, el proceso funciona como un circuito cerrado. Los agentes de IA buscan artículos de investigación, redactan el código de control y lo prueban en simulación. Los mejores resultados se verifican y se aplican a robots reales. Un sistema de evaluación independiente, con aportación humana cuando sea necesario, califica el resultado antes de pasar a la siguiente ronda. El objetivo es que la IA asuma una mayor parte de la planificación y la iteración, reduciendo la intervención humana.

La apuesta por la auto‑mejora

Wang explicó que, a medida que los modelos de IA mejoren, los robots podrán adquirir nuevas habilidades más rápido y a mayor escala. En agosto, durante la Conferencia Mundial de Robots en Pekín, el fundador afirmó que la eficiencia del desarrollo y la posibilidad de que los robots evolucionen por sí mismos “vale mucho la pena perseguirlo”.

La empresa ha estado probando GPT‑6 de OpenAI en sus robots. En experimentos internos, los robots ya podían realizar tareas como pintar y jugar al Go sin entrenamiento específico. Sin embargo, la compañía reconoce que la transferencia de habilidades al mundo real y el éxito de este método aún deben demostrarse.

Limitaciones actuales y retos físicos

El vídeo que mostró a los robots usando GPT‑6 para mapear rutas y planificar movimientos no especificaba la consistencia con la que podían repetir esas tareas en entornos desconocidos. Además, aunque los modelos gestionan bien la planificación y la navegación, siguen cometiendo errores al manipular objetos en la práctica. El reto de alinear las entradas y salidas del modelo con un robot real sigue siendo el mayor desafío.

Un estudio de la Universidad de Stanford, incluido en su índice de IA de 2026, reveló que los robots tenían éxito en solo el 12 % de las tareas domésticas del mundo real, a pesar de rendir mucho mejor en simulación.

Perspectivas de uso en el hogar

Wang sugirió que los robots humanoides podrían ordenar habitaciones tan pronto como en 2027 o 2028. En Hangzhou, también dijo que espera que los robots de Unitree puedan empezar a entrar en los hogares para finales de este año o el próximo. No obstante, la compañía sigue en una fase de prueba de concepto y los resultados en entornos reales todavía están por confirmarse.

Mientras tanto, Unitree continúa construyendo su reputación sobre el hardware: articulaciones, sistemas de energía y control de movimiento. Sus robots son más conocidos por demostraciones de baile, carrera y boxeo. Sin embargo, la industria está cambiando de hacer que los robots se muevan a hacerlos útiles, por lo que el software y el “cerebro” se vuelven cada vez más importantes.

En resumen, Unitree Robotics apuesta por un desarrollo autoevolutivo impulsado por la IA, con la esperanza de acelerar la adquisición de habilidades en sus robots humanoides. Aunque los primeros resultados son prometedores, la eficacia en el mundo real y la capacidad de manipular objetos con precisión siguen siendo desafíos que la compañía debe superar antes de que los robots lleguen a los hogares.