Empresa SynDexy entrega primeiro pequeno lote de robôs humanoides para montagem de eletrônicos de precisão
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Empresa SynDexy entrega primeiro pequeno lote de robôs humanoides para montagem de eletrônicos de precisão

A empresa chinesa de IA incorporada SynDexy anunciou em 30 de outubro que concluiu com sucesso o envio inicial do pequeno lote de seu robô humanoide ágil SynDexy C1. Isso marca uma transição do produto da fase de pesquisa e validação para a entrega de engenharia e implantação real.

Estes robôs são destinados à execução de procedimentos de montagem precisos dentro de fábricas de clientes especializadas em eletrônicos de consumo e componentes eletrônicos, tarefas que exigem um alto grau de consistência e precisão. Durante testes preliminares, a SynDexy relatou que a unidade C1 alcançou uma taxa de sucesso superior a 98% ao realizar operações críticas.

O modelo C1 é um humanoide com rodas e dois braços. Sua principal vantagem reside na integração de capacidades visuais e táteis. Em termos de hardware, ele incorpora sensores visuotáteis proprietários, que a empresa afirma fornecer resolução espacial em nível de micron e sensoriamento fino altamente dinâmico, permitindo que o robô agarre objetos com destreza e os manuseie de forma complacente em tempo real. A funcionalidade de software é gerenciada pelo SynDexy M1, um modelo de manipulação que mescla dados de visão, toque e força. A SynDexy refere-se ao M1 como o primeiro modelo desse tipo, embora essa alegação não tenha sido comprovada com benchmarks externos.

O robô possui 22 graus de liberdade em toda a sua estrutura e opera seu sistema de controle de movimento em um ciclo de 1 milissegundo. O ciclo de desenvolvimento foi notavelmente breve; o trabalho no C1 começou em abril de 2026, o primeiro protótipo foi finalizado em julho e o pequeno lote inicial foi despachado em outubro, totalizando aproximadamente seis meses. A empresa atribui esse progresso rápido ao estabelecimento dos requisitos do produto com base nas demandas reais da linha de produção desde o início.

Fundada em 2025, a SynDexy desenvolve seu próprio hardware robótico, tecnologia de sensoriamento visuotátil e modelos de manipulação. A empresa visa setores de manufatura de alta precisão, incluindo peças automotivas, microcomponentes semicondutores e eletrônicos de consumo. Fang Bin, cientista-chefe, detém uma cátedra na Escola de Inteligência Artificial da Universidade de Correios e Telecomunicações de Pequim, trazendo mais de uma década de experiência em percepção incorporada, interação e manipulação hábil. A equipe central de desenvolvimento é composta por membros de instituições como a Universidade Tsinghua, Universidade Beihang, Instituto de Tecnologia de Harbin e Universidade de Correios e Telecomunicações de Pequim, juntamente com contribuições da Huawei, DJI e Tencent, com pesquisadores constituindo mais de 90% da força de trabalho.

Lidar com itens delicados, como pequenos conectores e materiais flexíveis em plantas de eletrônicos, apresenta um desafio significativo para a robótica devido à variabilidade das peças e tolerância mínima a erros. O sensoriamento tátil é identificado como um método chave através do qual as indústrias estão tentando superar essa dificuldade.

A SynDexy pretende manter seu foco na manipulação ágil de alta precisão em aplicações industriais. A empresa optou por não divulgar as identidades dos clientes que receberam os robôs iniciais ou a quantidade exata entregue.

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A Primotion, uma startup de Shenzhen fundada em julho de 2026 para desenvolver chips para IA incorporada, saiu pela primeira vez para o público não com silício, mas sim com um modelo. Seu modelo fundamental incorporado, Paimon-0, conquistou o primeiro lugar em vários benchmarks de robótica públicos, de acordo com um relatório detalhado da QbitAI publicado no Tencent News, bem como um relatório anterior do The Beijing News.

A empresa afirma que o Paimon-0 obteve um resultado de 0,7754, liderando o placar do RoboColiseum, onde também liderou nas subcategorias de manipulação geral e adaptação a perturbações. O modelo alcançou 58,1 pontos no RoboCasa365 e demonstrou uma média de sucesso de 0,73 na VLA-Arena. Além disso, venceu um concurso de política para robôs de dois braços com um resultado de 46,599 pontos. Todos esses resultados são apresentados pela própria empresa.

O modelo é construído em torno de um modelo de ação mundial que prevê estados futuros, que são então traduzidos em ações usando um modelo de dinâmica inversa. Como a renderização completa de vídeo futuro é muito lenta para robôs em tempo real, o Paimon-0 usa tokens de consulta para extrair apenas características essenciais, como pose 3D do objeto, semântica e usabilidade, antes de prever ações no dispositivo. Segundo a Primotion, isso reduz o tempo de execução para um bloco de ações de aproximadamente 3000 ms para 300 ms. A empresa enfatiza que se trata do tempo de execução do bloco, e não do período do loop de controle de baixo nível. O pré-treinamento depende em grande parte de vídeos de manipulação em primeira pessoa fornecidos pelo parceiro EgoScale.

O CEO Ren Qingyuan, ex-vice-presidente de processadores RISC-V da empresa, explica por que a empresa de chips começou com um modelo. Ele acredita que a equipe deve primeiro passar por um ciclo completo de dados, modelo, agente e avaliação em tarefas reais dos clientes e, em seguida, usar essas cargas de trabalho para definir o chip. A Primotion divide o trabalho entre um planejador em nuvem, que eles chamam de cérebro meta, e um cérebro local no dispositivo, que processa feedback de alta frequência de visão, tato e força.

Os trabalhos no hardware já começaram. Adicionando um FPGA ao controlador principal do robô para aliviar a carga de pré e pós-processamento, a Primotion relata ter reduzido o erro no pior cenário do ciclo de controle EtherCAT com frequência de 1 kHz de 30 microssegundos em software para 152 nanossegundos. A maior parte dessa lógica destina-se a ser transferida para um chip proprietário que a empresa planeja começar a fornecer em 2028.

A empresa declara que não criará carcaças de robôs. Planeja lançar o código-fonte de seu modelo progressivo Paimon-Eval em novembro ou dezembro, e espera-se o lançamento de um segundo modelo fundamental treinado em dados de primeira pessoa em cerca de três meses.

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