Tehničke granice: snaga, trajnost i fleksibilnost
Roboti više nisu samo programirani da prate fiksnu putanju, već koriste sustave bazirane na umjetnoj inteligenciji koji im omogućuju da „osjete” otpor materijala i prilagode pritisak u milisekundi.
Iako humanoidni roboti posljednjih godina demonstriraju impresivnu agilnost i stabilnost, stvarnost na terenu otkriva duboka tehnička ograničenja koja ih sprječavaju da postanu punopravna zamjena za ljudsku radnu snagu. Dok softver i algoritmi umjetne inteligencije napreduju eksponencijalno, hardverski razvoj se bori s tri ključna neprijatelja: autonomijom, robusnošću i preciznošću manipulacije.
Roboti više nisu samo programirani da prate fiksnu putanju, već koriste sustave bazirane na umjetnoj inteligenciji koji im omogućuju da „osjete” otpor materijala i prilagode pritisak u milisekundi
Energetski paradoks i problem radne smjene
Jedno od najznačajnijih uskih grla u razvoju humanoidnih platformi je energetska gustoća baterija. Većina današnjih modela na konvencionalnim litij-ionskim sustavima može raditi svega dva do četiri sata prije nego što počnu zahtijevati punjenje. U industrijskom ili komercijalnom kontekstu to predstavlja ogroman problem, jer robot koji mora provesti pola radnog vremena na punjaču ne može realno zamijeniti ljudskog radnika u cjelodnevnoj smjeni.
Dodatni izazov predstavlja rad u teškim uvjetima. Dok klasični industrijski roboti desetljećima bez problema funkcioniraju u okruženjima s puno prašine, vlage i vibracija, humanoidi su i dalje dominantno laboratorijska bića. Većina dostupnih modela dizajnirana je za sterilne i kontrolirane zatvorene prostore, dok izlaganje kiši ili ekstremnim temperaturama često uzrokuje kvarove zbog nedovoljne zaštite osjetljivih elektroničkih komponenti.
Između dječje ruke i industrijskog alata
Pitanje snage i preciznosti manipulacije ostaje još jedno neriješeno područje. Iako robotske šake vizualno oponašaju ljudske, one često nemaju spretnost potrebnu za složene montažne zadatke, poput onih na automobilskim proizvodnim linijama. Današnji humanoidi obično ne mogu podizati teške terete i često su ograničeni na svega nekoliko kilograma nosivosti.
U usporedbi s mobilnim robotskim platformama na kotačima ili fiksiranim industrijskim rukama, veliki humanoidi su sporiji i nose manje tereta. Primjerice, tipični modeli visine oko 1,2 metra troše značajnu količinu energije samo na održavanje ravnoteže tijekom hoda, što dodatno skraćuje njihovu efektivnu radnu autonomiju.
Disruptori na tržištu: rješenja koja mijenjaju igru
Unatoč ovim manama, pojavljuju se inovativni pristupi koji se bave ključnim problemima. Kineska tvrtka Deep Robotics predstavila je model DR02 koji prema objavama posjeduje certifikat otpornosti na vodu i prašinu. Ovaj robot može raditi po kiši i u prašnjavim pogonima pri temperaturama od -20 do +55 stupnjeva Celzija, čime se izravno ruši percepcija da su humanoidi ograničeni isključivo na klimatizirane urede. S druge strane, kineska tvrtka Unitree odlučila se za agresivnu demokratizaciju tržišta. Njihov model R1 na ponudi je po cijeni manjoj od 6.000 dolara. Iako njegova baterija traje tek sat vremena, ovakva cjenovna politika omogućuje masovniji pristup tehnologiji i brži razvoj softverskih rješenja na jeftinom hardveru.
Preciznost na razini kirurga: Od grubih pokreta do lemljenja
Dugo vremena najveći prigovor humanoidnim robotima bio je nedostatak fine motorike. Robotske šake su bile dobre za podizanje kutija, ali potpuno neupotrebljive za preciznu elektroniku ili finu montažu. Međutim, na tržište dolaze modeli koji dokazuju da se granica između robotske krutosti i ljudske spretnosti ubrzano briše.
Izvrstan primjer je novi Unitree G1, koji predstavlja evolucijski skok u preciznosti. Zahvaljujući naprednim aktuatorima s visokim stupnjem slobode pokreta i integriranim senzorima pritiska u vrhovima prstiju, ovaj robot može izvoditi zadatke koji su se donedavno smatrali nemogućima za humanoida njegove klase. Video demonstracije pokazuju kako G1 s nevjerojatnom mirnoćom rukuje lemilicom i precizno spaja komponente na tiskanoj pločici, što je zadatak koji zahtijeva ekstremnu koordinaciju vida i mikropokreta ruke.
Ova razina preciznosti postignuta je kombinacijom hardvera i simulacijskog učenja. Roboti više nisu samo programirani da prate fiksnu putanju, već koriste sustave bazirane na umjetnoj inteligenciji koji im omogućuju da „osjete” otpor materijala i prilagode pritisak u milisekundi. U bliskoj budućnosti možemo očekivati da će ovakvi sustavi postati standard, omogućujući humanoidima rad na najzahtjevnijim poslovima u mikroelektronici ili čak laboratorijskoj medicini, gdje je preciznost važnija od sirove snage.
UBTech Walker S2 predstavlja jedan od najnaprednijih kineskih humanoidnih robota visine 1,62 m, posebno dizajniranog za kontinuirani rad u „tvornicama budućnosti“. Njegova ključna inovacija je sustav autonomnog punjenja koji mu omogućuje da samostalno zamijeni ispražnjenu bateriju na robotskoj stanici, što osigurava rad bez prestanka. Uz ugrađeni LiDAR i dubinske kamere, Walker S2 može nositi terete do 15 kg i obavljati precizne zadatke poput inspekcije na proizvodnoj liniji ili dostave dijelova. Trenutno se pozicionira kao rješenje za industrijsku automatizaciju 24/7 ciljanjem na uloge u logističkim centrima i visokotehnološkim pogonima.
Inovacije u napajanju i mehanici
Problem kratke autonomije proizvođači pokušavaju riješiti na različite načine. Tvrtka UBTech razvila je sustav Walker S2 (
) koji koristi koncept autonomne zamjene baterija. Umjesto dugotrajnog punjenja, robot samostalno odlazi do stanice gdje vadi praznu bateriju i umeće punu, koristeći sustav dvostrukog paketa napajanja koji omogućuje rad bez gašenja sustava.Osim spomenutih rješenja prvobitno postavljenih izazova, napredak se vidi i u razvoju novih aktuatora i materijala. Optimizirane konstrukcije smanjuju ukupnu masu robota, dok hvataljke inspirirane biologijom omogućuju sigurno držanje predmeta uz minimalnu potrošnju energije. U budućnosti se polažu velike nade u solid-state baterije koje bi mogle ponuditi drastično veću gustoću energije, čime bi se radni vijek humanoida na terenu konačno mogao izjednačiti s trajanjem ljudske radne smjene.
Gideon: Vision-language-action modeli
Juraj Radić, R&D team lead, Gideon
Sveti gral današnje tehnologije humanoidnih robota koja je u pozadini današnjih humanoida, su VLA modeli (vision-language-action) koji imaju dobro razumijevanje slike/videa i jezika, a kao konačni rezultat šalju komande za gibanje robota uvjetovane zadatkom koji izvršavaju. Još uvijek nije jasno je li trenutačna VLA tehnologija dovoljno zrela da se uspješno može primijeniti na nekog postojećeg robota kao što je npr. autonomni viličar, bez da je potrebno uložiti desetke milijuna dolara u razvoj. Naravno, pod uspješnim se podrazumijeva da robot može u >99% situacija obaviti zadatak i da ne napravi štetu ako se nađe u situaciji za koja nije dobro pokrivena podacima u treningu modela (tj. u situaciji „izvan distribucije”). VLA modeli svakako mijenjaju paradigmu: težište razvoja prebacuje se s pisanja koda (koji se izvršava na robotu) na prikupljanje podataka za treniranje VLA modela. Također, upravljanje i interakcija s robotom putem jezika, bilo glasom ili preko teksta, mnogo je prirodnija u VLA pristupu. U svakom slučaju, ova tehnologija se brzo razvija i ako se napredak nastavi, moguće je da će u ne tako dalekoj budućnosti VLA modeli činiti osovinu softvera većine robota. Tome svakako u prilog idu i milijarde dolara ulaganja u protekle dvije godine.
Sigurnost i pouzdanost u ljudskom okruženju
Unitree G1, H1 i R1 proizvodi su kineske tvrtke Unitree koja agresivnom strategijom nastoji demokratizirati tržište humanoidne robotike kroz ponudu platformi namijenjenih istraživanju i edukaciji. Model G1 ističe se naprednom fleksibilnošću i mogućnošću sklapanja za lakši transport, dok je platforma H1 zamišljena kao robusna baza za testiranje AI algoritama u stvarnom svijetu. Uz njih, model R1 služi kao specifična platforma za istraživanje i igru, sa cijenom od oko 5.000 eura, što jasno pokazuje smjer tvrtke prema proizvodnji tisuća komada pristupačnih robota. Za razliku od zapadne konkurencije, ovi su roboti već dostupni na tržištu po cijenama koje su znatno niže od laboratorijskih prototipova, što ih čini dostupnima širokom krugu istraživačkih centara i tehnoloških entuzijasta.
Kako humanoidni roboti polako izlaze iz laboratorija i ulaze u tvornice, bolnice ili domove, ključno pitanje više nije samo što mogu učiniti, već koliko su sigurni za izravnu interakciju. Za razliku od tradicionalnih industrijskih robota koji su statični ili izolirani sigurnosnim barijerama, humanoidi dijele isti dinamični prostor s ljudima. To sa sobom nosi specifične rizike jer robot bi mogao pasti, pogrešno protumačiti senzorski ulaz ili jednostavno udariti prolaznika rukom tijekom manevriranja. Zbog njihove velike mase i snage aktuatora, svaki nekontrolirani udarac može uzrokovati ozbiljne fizičke ozljede.
Melonee Wise iz Agility Roboticsa upozorava da su humanoidi tipično veliki i snažni strojevi koji bez odgovarajućih zaštita lako mogu prouzročiti sudare, priklještenja ili padove. Poseban inženjerski izazov je aktivna stabilnost. Za razliku od robotske ruke koja je fiksirana za podlogu, dvonožni robot s aktivno kontroliranom ravnotežom može pasti u bilo kojem smjeru ako dođe do kvara na sustavu ili naglog gubitka napajanja.
Postojeći industrijski standardi pisani su za predvidljivije i mehanički jednostavnije sustave. Humanoidi su kinematički kompleksniji i oslanjaju se na AI za donošenje odluka u realnom vremenu, što ih čini izuzetno teškima za certifikaciju prema starim normama. Trenutne norme uopće ne pokrivaju scenarij slobodno pokretnih nogu koje se kreću među ljudima bez fizičkih prepreka. Upravo zato vodeće tvrtke u industriji trenutno rade na novom standardu. On će biti prvi međunarodni standard specifično posvećen sigurnosti humanoida s aktivnom stabilnošću. Prema upozorenjima iz industrije, trenutno ne postoje humanoidi koji bi se mogli smatrati „cooperatively safe“ za rad u istom prostoru s ljudima bez dodatnih zaštitnih mjera, što je jedan od razloga zašto se razvijaju novi standardi.
Kod mobilnih robota na kotačima sigurnosno rješenje je obično binarno jer senzor prepozna prepreku i robot trenutno staje. Humanoid je s druge strane koristan upravo zato što mora dodirivati objekte poput alata, kutija ili vrata. To znači da se on ne može osloniti samo na princip izbjegavanja, već mora imati sustave koji omogućuju sigurnu fizičku interakciju i prepoznavanje otpora materijala.
Proizvođači ugrađuju višestruke razine zaštite, od fizičkih gumba za zaustavljanje u nuždi do softverskih limita sile u zglobovima. Ovi koraci pokazuju da industrija ubrzano sazrijeva. Do uvođenja strožih certifikata, tvrtke moraju same provoditi rigorozne procjene rizika i osigurati visok stupanj opreza pri dijeljenju prostora s ovim snažnim strojevima.
Ljubicic Technologies: Fizički dizajn i mehatronika
Mario Ljubičić, CEO, Ljubičić Technology
Humanoidni roboti danas su u fokusu industrije jer nude jedinstvenu prednost – mogu raditi u postojećim radnim okruženjima bez potrebe za skupom prilagodbom infrastrukture. Međutim, najveći izazovi nisu samo vezani uz umjetnu inteligenciju, već uz fizički dizajn i mehatroniku. Upravo tu nastaje razlika između istraživačkih prototipova i robota koji jednog dana mogu pouzdano raditi u industriji.
Ključni problem nije samo postići lagan i čvrst dizajn, već pronaći pravi kompromis između snage, mase, cijene i pouzdanosti. Industrijski humanoid mora biti dizajniran tako da može dugoročno funkcionirati u okruženju s vibracijama, prašinom i nepredvidivim uvjetima, ali i da ga je moguće jednostavno servisirati. U praksi se pokazuje da sustavi koji su tehnički impresivni često nisu dovoljno robusni za stvarni rad. Zbog toga danas vidimo pomak s maksimalnih performansi na stabilan i predvidiv rad, posebno u logistici i proizvodnji gdje robot radi u kontroliranom okruženju.
Zanimljiv primjer industrijskog pristupa je robot Digit tvrtke Agility Robotics, koji je optimiziran za logistiku i rad u predvidljivim uvjetima. Takav dizajn pojednostavljuje kontrolu i povećava pouzdanost, ali ujedno ograničava prilagodljivost u širem spektru zadataka. U razvoju robota RINNO odlučio sam se za drugačiji pristup, s većim brojem aktuatora i većom mehaničkom slobodom. Time robot može biti stabilan u logistici, ali se i prilagoditi kompleksnijim manipulacijama, radu s alatima i nepredvidivim industrijskim scenarijima. Iako takav sustav povećava kompleksnost, dugoročno omogućuje veću fleksibilnost i širu primjenu.
Kod razvoja robota RINNO vidio sam da rješenja koja dobro rade u laboratoriju često nisu dovoljno pouzdana u stvarnim uvjetima. Robot je zamišljen za kontinuiran rad u okruženju s vibracijama, vlagom i elektromagnetskim smetnjama. Zato sam se fokusirao na robusnu mehaničku konstrukciju, ali i stabilnu energetsku i komunikacijsku arhitekturu. To uključuje kontrolere smještene blizu motora, komunikaciju otpornu na smetnje, zaštitu od prenapona i povratnih struja te jasno odvajanje energetskih i signalnih dijelova sustava. Cilj je smanjiti rizik kvarova i zastoja, što je u industriji često važnije od samih performansi.
Zbog toga modularni pristup postaje sve važniji u razvoju humanoida. Zamjenjivi aktuatorski moduli i standardizirane elektroničke arhitekture omogućuju jednostavnije održavanje i nadogradnje, što dugoročno smanjuje troškove.
Kod materijala fokus nije samo na kompozitima. U praksi se najčešće koristi kombinacija aluminijskih legura, tehničkih polimera i ojačanja na kritičnim mjestima. Cilj je postići dobar odnos mase, trajnosti i cijene, ali i omogućiti jednostavnu proizvodnju i servisiranje.
Humanoidni roboti neće odmah zamijeniti sva radna mjesta, ali očekuje se njihova postupna primjena u logistici, pakiranju i repetitivnim zadacima gdje postoji nedostatak radne snage. Upravo u tim područjima već vidimo prve pilot projekte i najbržu komercijalizaciju.
Na temelju vlastitog razvoja i testiranja robota RINNO, jasno je da će uspjeh humanoida ovisiti o kombinaciji autonomije i robusnog mehaničkog dizajna. U konačnici, tržište neće odlučiti tko ima najnapredniju umjetnu inteligenciju, već tko može ponuditi pouzdan, siguran i ekonomski održiv sustav u stvarnim uvjetima rada.
Cyber-sigurnost i privatnost
Humanoidni robot je u svojoj suštini kompleksno računalo na nogama opremljeno nizom naprednih senzora poput kamera, mikrofona, LiDAR-a i GPS-a. Zbog potrebe za stalnom povezivošću radi nadogradnji sustava ili korištenja Cloud AI usluga, ovi su strojevi izloženi klasičnim računalnim prijetnjama kao što su virusi, špijuniranje i zlonamjerno preuzimanje kontrole. Stručnjaci za sigurnost upozoravaju da bi hakiranje ovih sustava moglo biti lakše nego što javnost misli, s potencijalno opasnim posljedicama u stvarnom svijetu.
Nedavna istraživanja cyber-sigurnosnih tvrtki razotkrila su koliko su ti rizici realni kod modernih humanoidnih platformi. Analize su pokazale da se određeni modeli mogu kompromitirati već tijekom inicijalnog Bluetooth uparivanja ako komunikacijski protokoli nisu adekvatno zaštićeni. U slučajevima gdje flota robota dijeli iste enkripcijske ključeve, napadač u dometu može steći administratorski pristup uređaju. Jednom kada napadač dobije takozvani „root“ pristup, preuzima punu kontrolu nad strojem te može isključiti sigurnosne limite ili pristupiti svim ugrađenim senzorima. Još alarmantnija je činjenica da ranjivost jedne jedinice može ugroziti cijelu seriju robota ako koriste identičnu softversku bazu.
Inženjerski izazovi zaštite pristupa
Što točno znači osigurati ovako kompleksan sustav? Sigurnosna istraživanja na modernim humanoidnim platformama ukazuju na to da ranjivosti često leže u samim temeljima komunikacijskih protokola. Primjerice, ako proces inicijalnog uparivanja robota s kontrolnom aplikacijom koristi generičke enkripcijske ključeve ili nedovoljno zaštićene Bluetooth veze, otvara se prostor za neovlašteni pristup. U takvim scenarijima, napadač bi teoretski mogao dobiti administratorske ovlasti nad strojem, što mu omogućuje pristup senzorskim podacima ili promjenu parametara kretanja. Upravo zato industrija teži uvođenju jedinstvenih identifikacijskih ključeva za svaki pojedini uređaj, čime se sprječava da propust na jednoj jedinici ugrozi cijelu flotu robota unutar istog pogona ili skladišta.
Transparentnost podataka i upravljanje privatnošću
Osim izravnog upada u sustav, važno je pitanje i kamo odlaze podaci koje robot prikuplja tijekom rada. Budući da se humanoidni asistenti oslanjaju na stalnu razmjenu telemetrije s poslužiteljima u oblaku radi poboljšanja algoritama, korisnici moraju imati jasan uvid u to koji se audio i video zapisi prenose i tko im ima pristup. U poslovnim okruženjima ili kod robotskih asistenata u skrbi, neophodna je implementacija snažnih sustava za lokalnu obradu podataka (edge computing), gdje se osjetljive informacije obrađuju na samom uređaju umjesto da napuštaju lokalnu mrežu. Ovakav pristup, uz jasne opcije za isključivanje određenih senzora, ključan je za izgradnju povjerenja korisnika i usklađivanje s europskim propisima o zaštiti osobnih podataka.
Vandri Robotics: Percepcija i osjetilna obrada
Luka Slapnik, Lead Engineer at Vandri Robotics
Humanoidni roboti suočavaju se s jednim od najvećih inženjerskih izazova: pouzdanim prepoznavanjem složenih, nepredvidivih okruženja. Ljudi, objekti, dubina prostora i promjenjivi svjetlosni uvjeti — sve što naš mozak obrađuje nesvjesno — za robota su izvanredno složen problem. Upravo zato industrija intenzivno razvija naprednije senzorske sustave i robusnije algoritme.
Reprezentativan primjer je električni Atlas tvrtke Boston Dynamics (travanj 2024.), koji koristi LiDAR, stereo kamere, RGB-D senzore i IMU jedinice povezane s tri ugrađena računala. Unatoč bogatom senzorskom skupu, ključne poteškoće ostaju: prepoznavanje objekata u neredu, rad pri promjenjivom osvjetljenju i odsjajima, te sigurno reagiranje na dinamičke prepreke. Boston Dynamics u suradnji s LG Innotekom razvija vizijske komponente mobilne klase — cilj su vizijski sustavi kvalitete pametnih telefona.
Industrija se dijeli u dva pristupa. Tesla Optimus uopće ne koristi dubinske senzore — oslanja se na osam RGB kamera i neuronske mreže iz sustava autonomne vožnje (36+ TOPS). Figure 02 slijedi sličan vision-only pristup. S druge strane, Agility Digit koristi četiri Intel RealSense dubinske kamere uz LiDAR, a Unitreejev H1 kombinira Livox solid-state LiDAR s dubinskom kamerom. Ključno pitanje nije koji pristup je bolji, nego koji zadaci zahtijevaju koju razinu senzorske opreme.
Tri ključna smjera rješavanja izazova
Duboko učenje transformirano je pojavom VLA (Vision-Language-Action) modela koji percepciju i akciju spajaju u jednu neuronsku mrežu. Umjesto cjevovoda „detektiraj › segmentiraj › planiraj › zgrabi“, VLA prima sirove slike i jezičnu instrukciju te izravno generira motorničke naredbe. Stanfordov OpenVLA (2024.) s 7B parametara nadmašio je Googleov RT-2 za 16,5% uz sedam puta manje parametara. Figure AI Helix (veljača 2025.) prvi kontrolira 35 stupnjeva slobode humanoidnog tijela na 200 Hz korištenjem dvostruke arhitekture: veliki model razmišlja na 7-9 Hz, brza difuzijska politika generira naredbe na 200 Hz.
Fuzija više senzora ostaje temelj robusnosti. Kombinacija kamera, LiDAR-a i IMU-a kroz prošireni Kalmanov filtar pruža preciznu procjenu stanja čak kad pojedini senzori zakazuju. NVIDIA Jetson Thor (GA kolovoz 2025.) donosi 2.070 FP4 TFLOPS — 7,5x više AI snage od prethodnika — unutar termičke omotnice od 40-130 W. Na njemu se izvršava cijeli perceptivni sustav: stereo dubina, vizualni SLAM, 3D mapiranje i VLA model na 120 Hz.
Simulacija je postala standard. NVIDIA Isaac Sim postiže ~1,6M slika/s na osam GPU-ova s 4.096+ paralelnih okruženja. Domain randomization — varijacija tekstura, osvjetljenja, položaja kamere i fizičkih parametara — ključna je za sim-to-real prijenos. Međutim, Stanfordova studija MOSAIC (2025.) pokazuje da rezultati u simulaciji ne jamče uspjeh na hardveru. Zato vodeći prelaze na sim-and-real ko-trening, miješajući sintetske i stvarne podatke.
Gdje inženjeri danas najviše zastaju?
Transparentni i reflektivni objekti — „noćna mora robotike“ — potpuno obmanjuju dubinske senzore. Manipulacija zahtijeva milimetarsku preciznost dok robotova ruka zakriva pogled: uspješnost pada na ~30% za složene objekte poput škara. Termičko prigušivanje smanjuje učinkovitost aktuatora tijekom rada, a baterija ograničava autonomiju na 90-120 minuta. ISO 25785-1, prvi standard sigurnosti humanoidnih robota, još je u nacrtu.
Konvergencija VLA modela, rubnih procesora od 2.000+ TFLOPS i visokovjernih simulacija komprimirala je desetljeće napretka u 18 mjeseci. U Vandri Roboticsu iz prve ruke svjedočimo ovoj transformaciji — od našeg prvog hrvatskog humanoida Tonke do Jožeta i Rozi, senzorska percepcija ključna je za svaku implementaciju. Inženjerska procjena je jasna: humanoidna percepcija danas funkcionira u polustrukturiranim okruženjima poput skladišta i hotela, dok općenamjenska primjena u kućanstvima ostaje znatno teži problem. Senzori, računalna snaga i algoritmi konvergiraju — preostaje neuglamureni inženjerski posao učiniti sve pouzdanim u svakom scenariju koji stvarni svijet baci pred hodočasnog robota.
Integracija AI-ja i autonomija
Često se u medijima provlači termin „AI roboti“ koji sugerira da humanoidi već sada posjeduju autonomiju sličnu ljudskoj. Međutim, u inženjerskoj praksi postizanje pouzdane autonomije predstavlja jedan od najtežih izazova današnjice. Da bi robot uistinu samostalno obavljao složen posao, on mora u realnom vremenu sinkronizirati više kritičnih vještina: procesiranje prirodnog jezika, računalni vid za prepoznavanje objekata i dinamičko planiranje putanje.
Većina današnjih humanoida još uvijek funkcionira unutar strogo definiranih scenarija gdje su varijable okoline svedene na minimum.
U kompleksnijim i nepredvidivim okruženjima, poput prometnih skladišta s viljuškarima ili domova prepunih nasumično postavljenog namještaja, trenutno je nužan visok stupanj ljudskog nadzora. Često se primjenjuje model teleoperacije ili „human-in-the-loop“ pristup, gdje ljudski operater preuzima kontrolu čim sustav naiđe na situaciju koju nije ranije procesirao u simulaciji. Ipak, tehnologija se nalazi na prekretnici zahvaljujući novim metodama učenja.
Vandri Robotics je slovensko-hrvatska tvrtka koja povezuje fizičke robote, inteligentni softver i izvršavanje na licu mjesta u jednu uslugu
Kraj ere stroge skriptizacije
Tradicionalni pristup programiranju robota, gdje se svaki pokret unaprijed definira kodom, polako ustupa mjesto modelima temeljenim na dubokom učenju. Umjesto pisanja tisuća linija koda za svaku moguću prepreku, inženjeri koriste tehnike poput učenja potkrepljivanjem (Reinforcement Learning) u digitalnim blizancima. Robot u simulaciji provede milijune sati pokušavajući podići kutiju ili otvoriti vrata, a rezultirajući model se zatim prenosi na fizički hardver.
Ovaj pristup omogućuje robotima da razviju određenu razinu „intuicije“ za fiziku prostora. Moderni humanoidi više ne staju nužno ako se ispred njih pojavi nepredviđena prepreka, već su sposobni dinamički prilagoditi ravnotežu i putanju u milisekundi. Iako su još uvijek daleko od potpune opće inteligencije, opseg situacija u kojima robot potpuno „zapne“ svakim se mjesecom smanjuje.
Boston Dynamics Atlas slovi za tehnološki najnaprednijeg humanoida u pogledu agilnosti i dinamičke ravnoteže, sposobnog za izvođenje kompleksnih akrobacija poput salta unatrag. Ova platforma služi kao vrhunska istraživačka baza za testiranje granica robotske motorike i prelazak s hidrauličkih na potpuno električne pogonske sustave. Unatoč impresivnim performansama, Atlas nije samostalan komercijalni proizvod te trenutno nije dostupan za kupnju na tržištu.
Autonomija na granici: Od tvornica do javnih službi
Znakovi sazrijevanja tehnologije vide se u prvim većim integracijama u stvarnom svijetu. Primjerice, najavljeni projekti korištenja humanoida na graničnim prijelazima za provjeru putnih isprava sugeriraju da sustavi postaju dovoljno pouzdani za rad s ljudima u jasno definiranim procesima. Takvi roboti nisu tu da donose filozofske odluke, već da koriste napredni računalni vid za biometriju i pružanje informacija, dok su istovremeno pod nadzorom operatera.Slični pomaci događaju se i u logističkim centrima. Umjesto da budu zatvoreni u kaveze, humanoidi nove generacije počinju raditi uz ljude na poslovima premještanja tereta. Ključni iskorak nije u samoj snazi robota, već u njegovoj sposobnosti da predvidi kretanje čovjeka i prilagodi svoje akcije bez potrebe za zaustavljanjem cijelog pogona. Iako će u idućih nekoliko godina ljudski nadzor i dalje biti neophodan za rješavanje izvanrednih situacija, trend je jasan: humanoidi prestaju biti laboratorijski eksponati i postaju autonomni asistenti sposobni za rad u dinamičnim, ljudskim okruženjima.
Pravni i regulatorni okvir
Brzi napredak humanoidne robotike otvara niz pravnih pitanja na koja društvo tek traži odgovore. Ključni izazov leži u definiranju odgovornosti u slučajevima kada autonomni sustav prouzroči materijalnu štetu ili ozljedu. Kod klasičnih strojeva situacija je jasna jer odgovornost snosi proizvođač zbog kvara ili poslodavac zbog propusta u zaštiti na radu. Međutim, kod humanoida koji koriste strojno učenje javlja se fenomen poznat kao „jaz odgovornosti“.
Budući da AI može donijeti odluku u specifičnoj situaciji koju programeri nisu izravno predvidjeli, pravni sustavi moraju evoluirati kako bi precizno odredili tko snosi teret štete.
Certifikacija kao temelj povjerenja
Budući da humanoidi postaju dio svakodnevice u logistici, pa čak i u zdravstvu, certifikacija postaje jednako važna kao i kod medicinskih uređaja ili vozila. Trenutno se novi standardi tek razvijaju, a do tada se primjenjuju opći zakoni o zaštiti na radu i produktnoj odgovornosti. U nekim zemljama, poput Japana ili SAD-a, već se uvode specifični pravni statusi za dostavne robote, što pokazuje da se regulativa polako prilagođava novoj realnosti.
Konačni cilj regulatora je postizanje ravnoteže između visoke razine sigurnosti i poticanja inovacija. Jasno definirana pravila o tome tko kontrolira rizik, bilo da je riječ o proizvođaču hardvera ili pružatelju AI softvera, ključna su za masovnu primjenu.
Abysalto robotika: Izazovi ljudsko–robotske interakcije (HRI)
Nenad Mandić, Head of AI, Abysalto robotika
Kod humanoidnih robota prvi dojam obično stvaraju mehanika i pokret: stabilnost hoda, ravnoteža, preciznost ruku. No u stvarnim primjenama brzo postaje jasno da je presudno pitanje interakcija s ljudima.
Robot može pouzdano hodati i manipulirati predmetima, ali suradnja ostaje ograničena ako ne razumije kontekst situacije, ton ili namjeru ljudskog sudionika. Prirodnost komunikacije, kakvu ljudi ostvaruju bez napora, i dalje je ozbiljan tehnički izazov.
Razumijevanje emocije iz intonacije ili izraza lica tek je prvi korak. Sustav mora povezati izgovorene riječi s okolinom, prethodnim dijalogom i trenutačnom situacijom. Je li osoba zbunjena, frustrirana, u žurbi? Odgovor na to zahtijeva objedinjavanje jezika, percepcije i memorije u jedinstven sustav.
Komunikacija se pritom ne odvija samo kroz govor. Geste, držanje tijela i mikropokreti nose jednako važnu informaciju. Ljudi instinktivno procjenjuju namjeru druge osobe na temelju pomaka u prostoru, okreta glave ili položaja ruke. Ti signali smanjuju neizvjesnost i stvaraju osjećaj predvidljivosti.
Izazov je dvosmjeran. Robot mora razumjeti ljudske namjere, ali i ljudi moraju razumjeti namjere robota. U zajedničkom prostoru ključno je da ponašanje sustava bude čitljivo. Ako čovjek može procijeniti što će robot učiniti u sljedećem trenutku, suradnja postaje sigurnija i učinkovita.
Današnji razvoj oslanja se na napredak u obradi prirodnog jezika, analizi govora, računalnom vidu i integraciji velikih jezičnih modela. Ti sustavi omogućuju fleksibilniji dijalog i bolje razumijevanje složenih upita. No kada se povežu s fizičkim tijelom robota, složenost se višestruko povećava. Izgovorena riječ može rezultirati konkretnom radnjom u prostoru koji dijele ljudi i stroj, što postavlja visoke zahtjeve za pouzdanost i kontekstualnu svjesnost.
U razvoju humanoidnih platformi poput Unitree G1, na kojima provodimo istraživanje i razvoj unutar Abysalta, posebno dolazi do izražaja potreba za integracijom jezika, pokreta i prostorne percepcije u koherentnu arhitekturu. Sustav mora istodobno znati što je rečeno, gdje se nalazi i kakve posljedice određena akcija može imati.
Dodatni izazov predstavlja ograničena količina dostupnog otvorenog koda i još uvijek mala zajednica u području humanoidne robotike. Mnogi problemi nemaju zrela, standardizirana rješenja, pa razvoj uključuje značajnu količinu eksperimentiranja i inženjerskog rada.
U konačnici, humanoidna robotika postaje pitanje suživota. Kako stroj ulazi u prostor koji dijeli s ljudima te njegova sposobnost da bude razumljiv, predvidljiv i kontekstualno svjestan postaje presudna. Upravo u toj integraciji leži sljedeća faza razvoja ljudsko–robotske interakcije.
Društveni prihvat i utjecaj na radna mjesta
Vizija humanoidnih robota koji rade rame uz rame s ljudima neizbježno pokreće pitanje hoće li roboti zamijeniti ljude na radnim mjestima. Javnost i sindikati već izražavaju zabrinutost da bi humanoidi mogli preuzeti poslove u logistici, proizvodnji i uslužnim djelatnostima. Ovi strahovi nisu novi jer je svaka velika automatizacija kroz povijest donosila otpor dijela društva. Ipak, specifičnost humanoida je u tome što oni imitiraju ljudske radnike u obliku i potencijalnim sposobnostima, pa psihološki djeluju kao direktna zamjena čovjeka strojem.
Proizvođači robota pokušavaju ublažiti ove strahove naglašavajući komplementarnu ulogu robota. Oni ističu kako bi humanoidi trebali preuzeti prljave, opasne i dosadne poslove koje je ljudima teško obavljati ili u sektorima gdje kronično nedostaje radne snage. International Federation of Robotics navodi da robotizacija pomaže rješavanju manjka radnika zbog starenja stanovništva i nedostatka mladih kadrova u proizvodnji. U teoriji, to vodi prema situaciji u kojoj produktivnost raste, a ljudi se oslobađaju najtežih poslova te se prekvalificiraju za uloge veće vrijednosti poput nadzora i održavanja sustava.
Prekvalifikacija i novi ekonomski modeli
Sindikati i radnici traže konkretna jamstva i inzistiraju na transparentnosti planova uvođenja robota. Jedan od ključnih modela tranzicije je prekvalifikacija kojom bi se radnicima ponudila obuka za nove pozicije unutar automatiziranih pogona. Također se spominju ideje o skraćenju radnog vremena uz zadržavanje plaća te koncept univerzalnog osnovnog dohotka koji bi se financirao oporezivanjem robotske automatizacije. Iako su to za sada primarno teorije, efekti na tržište rada postat će vidljiviji s početkom masovne primjene humanoida.
Istraživanja pokazuju da ljudi drukčije doživljavaju robote ljudskog oblika nego obične mehaničke ruke ili automate na kotačima. Humanoid koji previše podsjeća na čovjeka može izazvati nelagodu poznatu kao „uncanny valley“ efekt.
Psihologija i „uncanny valley“ efekt
Društveni prihvat humanoida ne ovisi samo o ekonomiji, već i o dubokoj ljudskoj psihologiji. Istraživanja pokazuju da ljudi drukčije doživljavaju robote ljudskog oblika nego obične mehaničke ruke ili automate na kotačima. Humanoid koji previše podsjeća na čovjeka može izazvati nelagodu poznatu kao „uncanny valley“ efekt, što predstavlja osjećaj jeze prema objektu koji je skoro, ali ne sasvim, ljudski. Iz tog razloga, roboti s ekranima umjesto lica ili oni bez glave često su lakše prihvaćeni u radnim okruženjima nego hiperrealistični roboti s umjetnim licem.
Zaključno, integracija humanoida u društvo bit će proces transformacije zadataka, a ne nužno nestanka poslova. Ključ uspjeha leži u edukaciji i jasnoj komunikaciji između tehnologa i radne snage, kako bi roboti postali alati koji nam pomažu, a ne strojevi koji nas istiskuju.
Tesla Optimus (Tesla Bot) predstavlja američki projekt višenamjenskog humanoidnog pomoćnika visine oko 173 cm, primarno dizajniranog za obavljanje repetitivnih zadataka u tvorničkim i kućnim okruženjima. Robot integrira napredni računalni vid i neuronske mreže razvijene za Teslina autonomna vozila, što mu omogućuje visoku razinu percepcije prostora. Iako je trenutno u fazi prototipa i internog testiranja u Teslinim pogonima sa ciljanom budućom cijenom od 20.000 do 30.000 USD, model još uvijek nije dostupan široj javnosti u slobodnoj prodaji
CROBOTIC SOLUTIONS: Učenje i prilagodba
Filip Zorić:, CEO Crobotic Solutions
Jedan od glavnih problema robotike je integracija robota u proizvodne procese. Navedeni problem je izazovan zbog toga što se robot treba isprogramirati za odgovarajući radni zadatak, uklopiti u postojeće radno okruženje te sinkronizirati sa svim ostalim sustavima. Donedavno su roboti bili isključivo ograničeni na strogo kontrolirane uvjete. Ograničenja proizlaze iz mogućnosti senzorskih tehnologija, nedostatka „inteligencije“, kao i ograničenja programskog koda. Programski kod je skup pravila koja govore robotu kako se ponašati u određenim situacijama. Kako je svijet vrlo nepredvidljiv, nemoguće je definirati sva pravila u kojima se robot treba „snaći“.
Tiha revolucija koja će iz korijena promijeniti robotiku - ali i svijet koji poznajemo - jest napredak algoritama umjetne inteligencije koji umjesto programiranja omogućuju učenje robota. Uz pomoć robotske percepcije, algoritama robotskog učenja, jakih računala i velikih količina podataka u narednom desetljeću, roboti će moći preuzeti veliki dio zadataka koji je do sada bio rezerviran samo za ljude. Jedna od definicija inteligencije je sposobnost snalaženja u novonastalom situacijama, a sudeći po najnovijim znanstvenim istraživanjima, izgledno je da je ovo stoljeće inteligentnih strojeva.
Ubrzan napredak tehnologije posljednjih nekoliko godine zaista je zapanjujući. Najznačajniji napredak vidljiv je u pristupačnim senzorima (kamere, laseri i senzori na dodir), razvoju simulacijskih sustava koji vrlo vjerno preslikavaju fiziku stvarnog svijeta u računalna okruženja, razvoj računala i temeljnih (engl. foundational - npr. ChatGPT) modela umjetne inteligencije koji omogućuje robotu usvajanje novih znanja brzo i efikasno, a pored toga, danas je moguće robota „podučiti“ u simulacijskom okruženju i navedeno ponašanje preslikati u stvarni svijet - čime skupo prikupljanje podataka postaje nepotrebno.
Iako opću populaciju zapanjuju akrobatski skokovi, kung-fu potezi i savladavanje prepreka, ono što je zaista zapanjujuće, povrh humanoidne robotske forme, su nadolazeće „svakodnevne“ vještine koje će robote učiniti ravnopravnima ljudima u okruženjima gdje do sada nismo mogli zamisliti robote. Inteligentni roboti su remetilačka tehnologija usporedna s parnim strojem, parnom lokomotivom, nuklearnom energijom, internetom - što će svakako oblikovati budućnost svijeta, socio-ekonomske dinamike i političkih previranja.
Energetska učinkovitost i održivost
Analitičari predviđaju da će se humanoidi u budućnosti drastično pojeftiniti uslijed masovne proizvodnje, slično kao što se dogodilo s osobnim računalima i pametnim telefonima.
Jedan od često zanemarenih izazova u futurističkim raspravama je visoka energetska zahtjevnost humanoidnih sustava. Za razliku od klasičnih fiksnih industrijskih robota koji su optimizirani za specifičan zadatak, humanoidi troše znatnu količinu struje na puko održavanje ravnoteže i obradu podataka sa složenih senzorskih mreža. Tipični veliki humanoid troši bateriju za svega dva sata kontinuiranog rada, što u industrijskim pogonima zahtijeva planiranje kompleksne infrastrukture punionica i rezervnih baterija.
Kako bi roboti postali energetski održivi, proizvođači primjenjuju nekoliko inženjerskih strategija koje uključuju olakšavanje konstrukcije, inteligentne „sleep mode“ režime, isključivanje nepotrebnih sustava dok robot miruje ili obavlja jednostavne zadatke, čime značajno štedi resurse. Značajna briga se vodi i oko povrata energije, kao i oko bioničkih hvataljki koje poboljšavaju držanje objekata.
Korištenje aluminijskih legura i karbonskih vlakana smanjuje inerciju pokretnih dijelova, a time i energiju potrebnu za kretanje.Vaćna je i implementacija sustava sličnih onima u električnim automobilima, gdje motori tijekom kočenja ili spuštanja tereta vraćaju struju u bateriju.
Od velike važnosti u razvoju robota su i brojne inovacije poput hvataljki koje koriste posebne materijale ili opruge, čime omogućuju držanje objekata gotovo bez utroška energije nakon što se jednom zatvore.Osim same potrošnje, razne direktive nameću i stroga pravila o reciklaži elektroničkog otpada. Dizajn za reciklažu postat će vjerojatno ključan standard u idućem desetljeću, osiguravajući da se rijetki metali i baterije mogu lako izdvojiti i ponovno upotrijebiti.
Agility Robotics Digit je dvonožni robot visok 175 cm, usko specijaliziran za logističke poslove poput manipulacije paketima i slaganja tereta u skladištima. Njegov prepoznatljiv dizajn bez klasične glave koristi senzorski torzo s LiDAR-om za navigaciju, dok mu specifična geometrija nogu omogućuje iznimnu stabilnost pri radu u dinamičnim industrijskim uvjetima. Digit je jedan od rijetkih modela koji je već ušao u fazu stvarne primjene kroz pilot-projekte u distribucijskim centrima velikih tvrtki poput Amazona
Povrat ulaganja
Jedna od najpragmatičnijih prepreka široj primjeni humanoida trenutno je njihova cijena. Iako se napredni prototipovi iz startupa često procjenjuju na iznose veće od 100.000 dolara zbog maloserijske proizvodnje i skupe opreme, tržište prolazi kroz brzu transformaciju. Kineski proizvođači posebno agresivno guraju trend prema pristupačnijim platformama koje koštaju višestruko manje od standardnih industrijskih robotskih ruku, čime se otvara prostor za masovniju uporabu.
Ključna metrika za svakog menadžera je povrat ulaganja, odnosno vrijeme potrebno da robot kroz uštede „odradi“ svoju nabavnu cijenu. U bogatijim ekonomijama gdje je radna snaga skupa ili je uopće nema, ta računica postaje vrlo privlačna. Čak i uz dodatne troškove održavanja i nadzora, robot koji zamijeni ljudskog radnika u repetitivnim poslovima može isplatiti investiciju unutar nekoliko godina ili prije, pod uvjetom da se osigura visoka razina iskoristivosti sustava.
Analitičari predviđaju da će se humanoidi u budućnosti drastično pojeftiniti uslijed masovne proizvodnje, slično kao što se dogodilo s osobnim računalima i pametnim telefonima
Demokratizacija hardvera i budućnost tržišta
Analitičari predviđaju da će se humanoidi u budućnosti drastično pojeftiniti uslijed masovne proizvodnje, slično kao što se dogodilo s osobnim računalima i pametnim telefonima. Već danas postoje platforme namijenjene istraživanju i lakšim zadatcima koje koštaju manje od prosječnog godišnjeg dohotka u razvijenim zemljama. Ako se ovi trendovi nastave, robotski radnik postat će dostupan širokom krugu poslodavaca, čime se fokus sa same cijene seli na performanse i pouzdanost.
Važno je razumjeti da isplativost nije samo pitanje niske cijene, već i korisnosti stroja u stvarnom svijetu. Kako roboti postaju sposobniji za samostalno sortiranje otpada, nošenje tereta ili čišćenje skladišta bez stalnog ljudskog nadzora, opravdanost investicije raste bez obzira na početni trošak. Snižavanje cijene rješava tek polovicu problema, dok drugu polovicu rješava kontinuirano poboljšanje produktivnosti koje humanoidima osigurava sigurno mjesto u industriji budućnosti.
Zaključak: humanoidi na prekretnici - od laboratorija do svakodnevice
Humanoidni roboti danas se nalaze u uzbudljivoj fazi u kojoj prestaju biti samo laboratorijska znatiželja i postaju stvarna rješenja za izazove modernog društva. Kroz prikazane teme vidjeli smo da put do njihove široke primjene zahtijeva rješavanje niza barijera: od tehničkih ograničenja poput baterija i preciznosti, preko sigurnosti i etike, pa sve do vrlo praktičnih pitanja troškova i društvenog prihvata. Svaki od tih izazova je realan, ali poboljšanja u baterijskoj tehnologiji, novi materijali i AI upravljanje obećavaju robote koji će biti snažniji, izdržljiviji i učinkovitiji.
Za zemlje poput naše, ključno je pitanje hoćemo li biti samo pasivni korisnici ili aktivni kreatori tih tehnologija. Primjer domaćeg Vandri Roboticsa pokazuje da imamo potencijal za razvoj vlastitih rješenja koja utjelovljuju europske vrijednosti sigurnosti i humanosti. Umjesto da samo reagiramo na promjene koje dolaze izvana, možemo proaktivno isplanirati budućnost rada s robotima. Humanoidi bi mogli riješiti neke od naših gorućih problema, poput brige za starije ili nedostatka radnika u opasnim industrijskim sektorima, ali samo ako mudro upravljamo njihovim uvođenjem.
Na kraju, važno je prisjetiti se da su roboti ipak naši proizvodi – mi smo ti koji određujemo kako će se i u koju svrhu koristiti. Možemo ih promatrati isključivo kao hladnu zamjenu za čovjeka motiviranu profitom ili kao alat koji će nam poboljšati kvalitetu života preuzimanjem poslova od kojih smo zazirali. Optimističan pogled sugerira da smo u stanju odabrati ovu drugu opciju, gdje će tehnologija osnaživati ljude umjesto da ih ugrožava.
Ključ uspjeha bit će suradnja inženjera, pravnika, poslodavaca, radnika i šire javnosti. Iako humanoidni roboti možda nikad neće biti savršeni, oni postaju dovoljno dobri da budu korisni i sigurni suputnici čovjeka. Kako stvari stoje, 2020-e će biti desetljeće u kojem ćemo saznati mogu li ovi strojevi ispuniti velika očekivanja. Jedno je sigurno: korak po korak, budućnost u kojoj roboti hodaju među nama sve je bliže.
Humanoidi dolaze, ali tko onda odlazi?
Humanoidni roboti, dizajnirani da oponašaju ljudski oblik i pokrete, ubrzano napuštaju istraživačke labose i ulaze u tvornice, skladišta, pa čak i domove. Kako svojim oblikom postaju sve sličniji čovjeku, sve manje ćemo ih primjećivati kao neobične pojave i počet će njihova integracija u društvo.
