De ontwikkeling van humanoïde robots lijkt in een stroomversnelling te zijn gekomen. Video’s van rennende, dansende en zelfs vechtende robots uit China volgen elkaar in hoog tempo op. Toch is enige relativering nodig. De mechanica van deze robots heeft de afgelopen jaren enorme vooruitgang geboekt, maar een robot die soepel beweegt is nog niet automatisch een robot die zelfstandig kan werken.
Dat onderscheid is volgens Stéphane Bohbot, oprichter en CEO van het Franse Innov8 en partner van de Chinese robotfabrikant Unitree in Frankrijk, essentieel om te begrijpen waar de humanoïde robotica momenteel staat. In een interview met Jérôme Colombain van de podcast Monde Numérique schetst hij een beeld van een industrie waarin vooral China razendsnel vooruitgaat.
Volgens Bohbot is de hardware inmiddels verrassend volwassen. De volgende grote stap moet vooral uit software en kunstmatige intelligentie komen.
Mechanisch zijn robots veel verder dan enkele jaren geleden
Wie naar recente demonstraties van Chinese humanoïde robots kijkt, ziet machines die lopen, springen, dansen en hun evenwicht bewaren wanneer ze worden geduwd. Het verschil met enkele jaren geleden is groot.
Bohbot zegt dat vooral de mechanische betrouwbaarheid sterk is verbeterd. Robots kunnen hun evenwicht veel beter bewaren en herstellen wanneer zij uit balans raken. Waar het volgens hem twee jaar geleden soms meerdere mensen kostte om een gevallen robot weer overeind te krijgen, is de huidige generatie mechanisch veel robuuster.
Daarmee begint een belangrijke technologische drempel te verdwijnen. Een robot die in een fabriek, magazijn, ziekenhuis of uiteindelijk woning moet functioneren, moet immers niet alleen intelligente beslissingen kunnen nemen. Hij moet die beslissingen ook betrouwbaar kunnen omzetten in fysieke handelingen.
Motoren, gewrichten, sensoren, accu’s, camera’s en besturingselektronica vormen daarom minstens zo’n belangrijk onderdeel van een humanoïde robot als AI. Juist op dat gebied heeft China volgens Bohbot een duidelijke voorsprong opgebouwd.
China domineert de hardware
Bohbot spreekt zelfs van Chinese ‘suprematie’ op het gebied van hardware. Dat is een stevige kwalificatie, maar de omvang van de Chinese roboticasector verklaart waarom hij die gebruikt.
Tijdens een ander interview stelde Bohbot dat in China inmiddels meer dan 150 fabrikanten actief zijn rond humanoïde robots. Unitree behoort volgens hem tot de bedrijven die technologisch het verst zijn gevorderd.
China beschikt daarbij over een belangrijk voordeel: een zeer omvangrijk industrieel ecosysteem voor elektronica, elektromotoren, accu’s, sensoren, mechanische componenten en productie. Nieuwe ontwerpen kunnen daardoor relatief snel worden ontwikkeld, gebouwd en aangepast.
Het resultaat is een ontwikkeltempo dat in Europa moeilijk te evenaren is. Dat betekent overigens niet dat iedere indrukwekkende Chinese robotdemonstratie direct moet worden gezien als bewijs dat volledig autonome robots voor de deur staan.
Dansen is iets anders dan zelfstandig werken
Dat is misschien wel de belangrijkste boodschap uit het gesprek met Bohbot. Wanneer een humanoïde robot tijdens een demonstratie uiterst menselijke bewegingen maakt, ontstaat al snel de indruk dat de machine zelf begrijpt wat hij doet. In werkelijkheid worden veel bewegingen vooraf geprogrammeerd, aangeleerd of door een operator aangestuurd.
De spectaculaire optredens van humanoïde robots rond het Chinese Nieuwjaar vormden daarvan een goed voorbeeld. Ze lieten volgens Bohbot vooral zien hoe ver de mechanica en bewegingsbesturing inmiddels zijn gevorderd. Ze zeggen veel minder over de mate waarin robots zelfstandig hun omgeving begrijpen.
Daar ligt momenteel de grootste technische uitdaging. Een moderne humanoïde robot beschikt al over een groot deel van de noodzakelijke hardware om autonoom te kunnen functioneren. Camera’s, bewegingssensoren en andere sensoren verzamelen voortdurend informatie over de omgeving.
Maar gegevens verzamelen is niet hetzelfde als begrijpen. Een robot in een woning moet bijvoorbeeld niet alleen herkennen dat er een glas op tafel staat. Hij moet begrijpen dat het glas breekbaar is, hoe het moet worden opgepakt, waar het naartoe moet en wat hij moet doen wanneer er onverwacht iemand langsloopt.
Hetzelfde geldt in een industriële omgeving. Een robot moet onderscheid kunnen maken tussen een normale situatie en een afwijking, kunnen reageren op mensen die zijn werkgebied binnenlopen en opdrachten kunnen uitvoeren die niet exact overeenkomen met situaties die tijdens het trainen zijn gezien.
De volgende slag draait om AI
Daarmee verschuift de concurrentie rond humanoïde robots van mechanica naar intelligentie. Volgens Bohbot beschikken robots inmiddels over veel van de benodigde sensoren. De uitdaging is om hen te leren ‘de wereld te begrijpen’.
Dat koppelt de ontwikkeling van humanoïde robotica met de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie. Bij generatieve AI gaat het voornamelijk om het verwerken en produceren van digitale informatie. Een humanoïde robot moet een vergelijkbare vorm van intelligentie verbinden aan de fysieke wereld. De robot moet beelden interpreteren, instructies begrijpen, bewegingen plannen en vervolgens motoren en gewrichten aansturen.
Bovendien moeten al die stappen vrijwel direct plaatsvinden. Daarvoor zijn enorme hoeveelheden trainingsdata nodig. In China wordt daarom volgens Bohbot gewerkt met zogenoemde ‘data factories’: omgevingen waarin robots voortdurend taken uitvoeren om nieuwe gegevens te verzamelen waarmee algoritmen verder kunnen worden getraind. Het doel is niet alleen robots bewegingen aan te leren, maar uiteindelijk ook steeds meer situaties uit de echte wereld te laten herkennen.
Wie verwacht dat een humanoïde robot binnenkort thuis de vaatwasser uitruimt, het huis opruimt en koffie zet, zal volgens Bohbot echter geduld moeten hebben. Juist een woning is voor een robot een bijzonder ingewikkelde omgeving. In een productieomgeving daarentegen kan een proces relatief sterk worden gestandaardiseerd. Machines, materialen en mensen bevinden zich grotendeels op voorspelbare locaties.
Bohbot schat daarom dat robots die zelfstandig complex huishoudelijk werk kunnen uitvoeren waarschijnlijk nog ongeveer tien jaar op zich laten wachten. In meer gecontroleerde omgevingen kan de toepassing aanzienlijk sneller gaan.
Industrie ligt voor de hand
Vooral industrie en logistiek worden daardoor interessante eerste toepassingsgebieden. Productielijnen, magazijnen en logistieke centra bieden een omgeving die veel beter kan worden gestructureerd. Bovendien bestaat daar een duidelijke economische prikkel om repetitieve, fysiek zware of moeilijk te bemensen werkzaamheden te automatiseren.
Humanoïde robots hebben daarbij een bijzonder voordeel ten opzichte van traditionele industriële robots: onze fysieke wereld is voor mensen ontworpen. Trappen, deuren, gereedschappen, werkbanken en magazijnstellingen zijn afgestemd op menselijke afmetingen en bewegingen. Wanneer een robot ongeveer dezelfde vorm en bewegingsmogelijkheden heeft als een mens, hoeft die omgeving in theorie veel minder te worden aangepast.
Dat is precies waarom zoveel bedrijven investeren in humanoïde robots. Het alternatief – een fabriek volledig ontwerpen rond gespecialiseerde robots – kan aanzienlijk ingrijpender zijn.
Wat moet Europa doen?
Voor Europa roept de snelle Chinese ontwikkeling een strategische vraag op. Moet Europa proberen zijn eigen complete humanoïde robotindustrie op te bouwen? Bohbot denkt dat dit niet noodzakelijk de beste strategie is.
Als China inmiddels een omvangrijk ecosysteem voor betaalbare en geavanceerde robothardware heeft opgebouwd, kan Europa volgens hem beter inzetten op een gebied waar nog veel waarde moet worden gecreëerd: software. Hij stelt daarom dat Europa eerder voor software dan voor hardware zou moeten kiezen.
Daar liggen nog grote open vraagstukken. Robots moeten worden geïntegreerd met bedrijfssoftware, productieprocessen, veiligheidsomgevingen en industriële automatiseringssystemen. Daarnaast zijn applicaties nodig voor specifieke sectoren en werkzaamheden. Ook cybersecurity, databescherming en controle over AI-systemen zullen belangrijk worden naarmate robots meer zelfstandige taken uitvoeren.
Een humanoïde robot is uiteindelijk geen geïsoleerde machine. Het wordt steeds meer een fysiek eindpunt van een omvangrijke digitale infrastructuur van sensoren, AI-modellen, cloud- of edgecomputing en bedrijfsapplicaties.
2026 als ‘jaar één’
Bohbot gebruikt een interessante vergelijking om de huidige ontwikkeling te typeren. Voor hem was 2025 het ‘jaar nul’ van de humanoïde robot. 2026 zou het eerste echte jaar van deze nieuwe markt kunnen worden. Dat betekent niet dat humanoïde robots dit jaar plotseling massaal fabrieken en woningen binnenlopen. Het betekent vooral dat een aantal fundamentele technische problemen rond mobiliteit en mechanische betrouwbaarheid voldoende ver lijkt te zijn opgelost om de aandacht te verschuiven naar de volgende fase: autonomie.
Daarmee verandert ook de aard van de concurrentiestrijd. De eerste race ging over de vraag wie een mensachtige robot kon bouwen die betrouwbaar kon lopen, bewegen en zijn evenwicht bewaren. China lijkt daarin momenteel bijzonder sterk te staan.
De volgende race wordt waarschijnlijk belangrijker: wie kan deze machines leren begrijpen waar ze zijn, wat er om hen heen gebeurt en welke handeling vervolgens de juiste is? Als dat lukt, verandert de humanoïde robot van een indrukwekkende technische demonstratie in een daadwerkelijk inzetbare arbeidskracht. Juist die stap zou uiteindelijk veel ingrijpender kunnen blijken dan een robot die spectaculair kan dansen.