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🏆 Nuevo resultado destacado en manipulación robótica | Código abierto | Pruebas con robots reales
Hay una novedad especialmente interesante para quienes seguimos la evolución de la inteligencia física: la empresa china ROBOTERA ha presentado los resultados de VPP2 (Video Prediction Policy 2), un modelo de IA que intenta resolver uno de los grandes problemas de los robots actuales: anticipar las consecuencias de sus movimientos.
El anuncio se realizó el 9 de octubre, y hoy, 10 de octubre, la compañía ha publicado nuevos pesos del modelo para facilitar su utilización por investigadores y desarrolladores. PR Newswire
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🦾 ¿Qué tiene de especial esta tecnología?
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Los sistemas robóticos convencionales suelen depender de movimientos programados o de políticas aprendidas para situaciones determinadas.
VPP2 introduce una aproximación diferente: predecir visualmente cómo evolucionará una tarea y convertir esa predicción en acciones físicas.
Por ejemplo, ante una instrucción para recoger un objeto, colocarlo en otro recipiente y continuar manipulándolo, el sistema intenta anticipar cómo cambiará la escena y generar los movimientos necesarios.
El objetivo es que un robot pueda adaptarse a objetos, posiciones y situaciones que no sean exactamente iguales a las utilizadas durante su entrenamiento.
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🏆 Los resultados: primer puesto en RoboDojo
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Según los resultados publicados por ROBOTERA, VPP2 ha conseguido:
| Prueba | Resultado |
|---|---|
| RoboDojo-Sim, éxito medio | 32,26 % |
| RoboDojo-Sim, puntuación | 39,26 |
| Manipulación real con ALOHA | 58,5 % de éxito |
| LIBERO-Pro | 45 % de éxito |
| Tareas largas con planificación adicional | 57,6 %, frente al 27,6 % inicial |
El modelo obtuvo el primer puesto comunicado en RoboDojo-Sim, un conjunto de pruebas de manipulación robótica que incluye desafíos de generalización, precisión y memoria. También fue evaluado sobre la plataforma física ALOHA, equipada con dos brazos robóticos.
Hay un detalle fundamental: el 32,26 % de éxito demuestra que todavía estamos lejos de una manipulación generalista fiable. Ser el mejor en una prueba difícil no significa que el robot esté preparado para trabajar autónomamente durante ocho horas.
Los resultados corresponden a evaluaciones técnicas publicadas por los desarrolladores y deben distinguirse de una validación industrial independiente.
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🚀 Lo que podría cambiar
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Imaginemos un robot doméstico que necesita recoger una camiseta arrugada, doblarla y guardarla.
Hoy esa tarea sigue siendo difícil porque la ropa cambia continuamente de forma y posición.
Una IA capaz de anticipar visualmente cómo se deformarán los objetos podría ayudar a resolver situaciones de este tipo.
Lo mismo ocurriría con robots industriales que deban manipular piezas colocadas irregularmente, preparar pedidos o utilizar herramientas.
Lo verdaderamente interesante es que ROBOTERA está compartiendo su tecnología. El código está disponible públicamente y los nuevos pesos publicados hoy permiten experimentar con parte de sus capacidades.
Esto podría acelerar la investigación al facilitar que otros equipos reproduzcan los resultados, detecten limitaciones y desarrollen mejoras.
Ver VPP2, resultados, documentación y código abierto en GitHub
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🏭 China amplía las pruebas de humanoides en fábricas de Volkswagen: ahora quiere utilizarlos en logística
8–10 de octubre de 2026 | China
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UBTECH Robotics y FAW-Volkswagen han anunciado una ampliación de su colaboración para desarrollar y probar robots humanoides en operaciones logísticas industriales.
El acuerdo, anunciado el 8 de octubre, parte de una experiencia anterior: el humanoide Walker S Lite ya había participado en pruebas de inspección de vehículos en la fábrica de Qingdao. Ahora ambas compañías quieren explorar aplicaciones relacionadas con el movimiento de materiales y el abastecimiento de procesos productivos. Gasgoo Auto News
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🤖 ¿Por qué importa esta evolución?
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Porque transportar materiales en una fábrica introduce desafíos diferentes a los de inspeccionar vehículos.
Un robot logístico debe desplazarse entre estaciones, identificar materiales, adaptarse a obstáculos y coordinar sus movimientos con el funcionamiento de la planta.
Los robots móviles tradicionales ya realizan muchas de estas tareas. La ventaja potencial de un humanoide estaría en poder combinar desplazamiento y manipulación dentro de instalaciones diseñadas para trabajadores humanos.
Pero todavía no se ha demostrado que esta solución sea más eficiente que la automatización convencional.
El acuerdo no especifica cuántos humanoides se utilizarán, cuándo comenzarán las nuevas pruebas ni qué productividad esperan alcanzar.
Por tanto, estamos ante una ampliación de la colaboración tecnológica, no ante un contrato confirmado de compra masiva.
Información sobre el acuerdo UBTECH–FAW-Volkswagen
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🔬 La señal tecnológica más importante
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Estas dos novedades representan avances diferentes pero complementarios.
ROBOTERA está trabajando en el cerebro: modelos capaces de anticipar movimientos y aprender a manipular objetos en situaciones variadas.
UBTECH está trabajando en la aplicación industrial: introducir humanoides en operaciones reales y comprobar dónde pueden aportar valor.
El siguiente gran salto llegará cuando ambas líneas converjan: robots capaces de aprender habilidades nuevas y ejecutarlas repetidamente con una fiabilidad suficiente para resultar útiles.
La noticia más prometedora de hoy es VPP2, especialmente por la publicación de sus herramientas abiertas. Pero su tasa de éxito también nos recuerda cuánto trabajo queda por delante.
🚀 La revolución robótica está avanzando desde demostrar movimientos espectaculares hacia conseguir inteligencia física medible, reproducible y, finalmente, útil.
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