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Ciência e inovação
Após quatro meses de testes, o humanoide da Xiaomi elevou de 90,2% para 98% a taxa de sucesso em uma etapa de montagem de carros. O resultado é promissor, mas ainda deixa dúvidas sobre autonomia, intervenções humanas e operação em escala.
Um robô humanoide da Xiaomi passou quatro meses trabalhando como "estagiário" em uma fábrica de carros elétricos. Segundo a empresa, a máquina elevou de 90,2% para 98% sua taxa de sucesso em uma etapa de montagem que exige posicionar e fixar porcas na carroceria.
O avanço chama atenção, mas precisa ser lido com cuidado. Os 98% não representam uma precisão geral do robô em qualquer atividade. O número se refere a uma tarefa específica, em condições definidas pela Xiaomi, e ainda não foi validado por uma auditoria independente.
A Xiaomi informou que seu humanoide chegou a 98% de sucesso em uma estação de colocação de porcas autoatarraxantes. O resultado ficou um ponto percentual abaixo do critério atribuído pela companhia a operadores humanos experientes.
O robô também começou a executar duas atividades novas: organizar peças flexíveis da lateral do console central e dobrar caixas retornáveis usadas na logística. De acordo com os dados divulgados pela empresa e repercutidos pela eWeek, as duas tarefas superaram 90% de sucesso.
O teste é importante porque leva o robô para além de uma demonstração curta e controlada. Ele precisa perceber peças, alinhar as mãos, aplicar força, acompanhar o ritmo da linha e reagir a pequenas diferenças entre um item e outro.
Ainda assim, a Xiaomi não publicou informações suficientes para concluir que a tecnologia esteja pronta para funcionar sozinha durante turnos completos. Faltam dados sobre quantidade total de ciclos, frequência de ajuda humana, tempo de recuperação após uma falha, manutenção e desempenho de vários robôs ao mesmo tempo.
A história pública começou em agosto de 2022, quando a Xiaomi apresentou o CyberOne, um robô bípede de tamanho humano. Na época, o projeto conseguia equilibrar o corpo, perceber profundidade e reconhecer elementos do ambiente. Era, acima de tudo, uma demonstração de pesquisa e engenharia.
O CyberOne deixou claro que a Xiaomi queria ir além de celulares, casas conectadas e carros. Mas ainda havia uma grande distância entre caminhar em um palco e executar uma tarefa útil dentro de uma fábrica.
Em fevereiro de 2026, a empresa abriu o Xiaomi-Robotics-0, um modelo de visão, linguagem e ação com 4,7 bilhões de parâmetros. Esse tipo de sistema recebe imagens e instruções, interpreta o que está diante do robô e transforma essa compreensão em movimentos.
A Xiaomi afirma que o modelo foi treinado com cerca de 200 milhões de etapas de trajetórias robóticas e mais de 80 milhões de amostras de visão e linguagem. O projeto também foi desenhado para executar ações continuamente, sem precisar interromper o movimento enquanto calcula todo o passo seguinte.
Isso não comprova, por si só, que o Robotics-0 seja exatamente todo o sistema usado no teste industrial. Mas mostra a base de inteligência incorporada que a companhia vinha desenvolvendo quando decidiu colocar os robôs na linha de veículos.
No relatório oficial de resultados de 2025, publicado em março de 2026, a Xiaomi registrou uma demonstração de três horas consecutivas em sua fábrica de carros elétricos. Os robôs trabalharam de forma autônoma na estação de colocação de porcas, alcançaram 90,2% de sucesso e acompanharam o menor tempo de ciclo da linha, de 76 segundos.
Naquele momento, a própria empresa tratava o trabalho como um primeiro passo para ampliar o uso de inteligência incorporada na produção automotiva.
Depois de aproximadamente quatro meses de ajustes em software, percepção e controle, a taxa divulgada subiu para 98%. O robô também passou a lidar com tarefas que exigem coordenação entre os dois braços e contato com materiais menos rígidos.
No mesmo período, a Xiaomi apresentou o Xiaomi-Robotics-1. Segundo a página oficial do projeto, o novo modelo foi pré-treinado com mais de 100 mil horas de trajetórias de manipulação distribuídas por mais de 1.700 cenários. A empresa também usou mais de 7.200 horas de dados coletados com robôs reais em residências durante a etapa posterior de treinamento.
Esses números ajudam a entender a estratégia: aumentar a variedade de experiências do modelo para que ele aprenda tarefas novas com menos demonstrações específicas.
Braços industriais tradicionais são excelentes em tarefas repetitivas e bem delimitadas. Eles podem trabalhar com muita velocidade e precisão, mas normalmente dependem de uma estação projetada para aquela função.
O argumento a favor dos humanoides é diferente. Fábricas, ferramentas, corredores e bancadas já foram organizados para o corpo humano. Um robô com dois braços, mãos e altura semelhante à nossa poderia circular nesse espaço e mudar de atividade sem exigir uma reforma completa da linha.
Essa flexibilidade só terá valor real se vier acompanhada de confiabilidade, segurança e custo competitivo. Para apertar sempre a mesma peça, uma máquina especializada ainda pode ser a solução mais simples. O humanoide começa a fazer sentido quando consegue assumir atividades variadas e se adaptar a mudanças sem uma longa reprogramação.
Em uma leitura simples, 98% equivalem a duas tentativas malsucedidas a cada cem. Na indústria, porém, a gravidade de uma falha depende do que acontece depois. O sistema percebe o erro? Tenta novamente sozinho? Interrompe a linha? Precisa chamar uma pessoa? Pode danificar uma peça?
Também não conhecemos o tamanho da amostra usada no resultado mais recente. Uma taxa obtida em centenas de ciclos não oferece a mesma confiança de outra mantida por semanas, em turnos diferentes e com vários robôs.
Por isso, o melhor resumo é este: 98% representa uma evolução relevante em uma tarefa específica, não a prova de que uma fábrica inteira já pode ser operada por humanoides.
Não. Durante os primeiros testes, o presidente da Xiaomi, Lu Weibing, comparou os robôs a estagiários que ainda estavam aprendendo. A empresa não apresentou um calendário de substituição de equipes nem demonstrou operação autônoma em escala industrial.
Isso também não elimina o debate sobre trabalho. Se a tecnologia amadurecer, algumas funções podem mudar, enquanto outras devem surgir em supervisão, segurança, manutenção, integração e treinamento dos sistemas. O impacto dependerá menos de uma demonstração isolada e mais do custo, da confiabilidade e da velocidade de adoção ao longo dos próximos anos.
Os próximos resultados serão mais importantes se trouxerem métricas que hoje continuam ausentes:
Até lá, o humanoide da Xiaomi deve ser visto como um experimento industrial promissor. Ele já percorreu uma distância considerável desde o CyberOne apresentado em 2022, mas ainda precisa provar que consegue transformar uma boa taxa de sucesso em trabalho confiável, contínuo e economicamente viável.