Mielőtt eladta volna, saját gyárán tesztelte a képünkön látható robotot a Siemens
A kerekeken guruló, emberszabású gép egy kéthetes teszt során, alkalmanként nyolc órán át, megszakítás nélkül pakolt ládákat egy németországi elektronikai gyárban. Méghozzá úgy, hogy közben zökkenőmentesen illeszkedett az emberi kollégák munkarendjébe.
A HMND 01 Alpha nevű humanoid robot felvette a raktáron tárolt dobozokat, a szállítószalagra vitte őket, és ott letette – onnantól már a hús-vér munkatársak dolga volt, hogy láncban továbbadogassák. Fontos megjegyezni, hogy itt nem holmi laborbemutatóról van szó, hanem az erlangeni Siemens-üzem éles termeléséről, ahol egy váratlan hiba nem egy PowerPoint-diát rontott volna el, hanem a napi kvótát.
A robot két hétig dolgozott így, óránként 60 ládát mozgatva, 90 százalék feletti önálló sikerességi rátával
– és a Siemens ezt a tesztet a Hannover Messe 2026-on jelentette be, mint a fejlesztésük fontos állomását.
Customer zero – saját üzemén teszteli, amit másnak akar eladni
A projekt egyik érdekes részlete nem is technikai, hanem szervezeti. Stephan Schlauss, a Siemens Manufacturing Motion Control üzletágának globális vezetője az erlangeni gyárat „customer zero”-nak, vagyis nulladik ügyfélnek nevezte – ez azt jelenti, hogy a Siemens előbb a saját üzemében futtatta végig a kísérletet, mielőtt bármelyik ügyfelének ajánlotta volna a megoldást.
Ennek tétje van. Egy szoftvercég simán tesztelhet éles környezetben, hiszen ott a hiba legfeljebb egy lefagyott, újraindítandó, bugos alkalmazást jelent. Egy gyárban viszont, ahol a robot igazi emberek mellett, valódi termelési nyomás alatt dolgozik, egy rosszul megfogott doboz is sorleállást, sérülést vagy késést okozhat. Hogy a Siemens a saját gyárát tette kockára a teszthez, azt üzeni: nem laborban kifundált ígéretet ad el, hanem valamit, amit előtte a saját „bőrén” is kipróbált.
Ki építette a robotot, és mi köze hozzá az NVIDIA-nak?
Az erlangeni robot tehát HMND 01 Alpha névre hallgat, és a brit Humanoid nevű robotikai cég fejlesztette. A vállalatot 2024-ben alapította Artem Sokolov, ma pedig több mint 200 mérnök dolgozik rajta London, Boston és Vancouver irodáiban. A HMND 01 mozgását és döntéshozatalát a cég saját, KinetIQ nevű AI-keretrendszere vezérli – ez felel azért, hogy a robot ne csak előre beprogramozott mozdulatsorokat ismételgessen, hanem „ésszerűen” alkalmazkodjon a változó körülményekhez.
Az agyát jórészt az NVIDIA adja: a robot a cég Jetson Thor nevű fedélzeti számítógépét használja a helyszíni számításokhoz, az Isaac Sim szoftvert a szimulációhoz, az Isaac Lab-et pedig a viselkedési szabályok betanításához. Ennek a „szimuláció előbb, valóság utána” megközelítésnek köszönhetően a fejlesztők a fizikai prototípus megépítése előtt virtuálisan optimalizálták a robot ízületeinek erejét, az aktuátorok (a robot mozgását végző motorok, hajtóművek) kiválasztását és a súlyeloszlást.
Deepu Talla, az NVIDIA robotikai és edge AI-üzletágának alelnöke szerint ez a fajta együttműködés – ahol a Siemens adja az ipari integrációt, a Humanoid pedig az NVIDIA teljes fizikai AI-eszköztárát építi be a robotba – az, ami lehetővé teszi, hogy egy humanoid robot valódi gyári termelési célokat teljesítsen, nem csak bemutatókon szerepeljen jól.
A kerekes HMND 01-et egyébként korábban már kipróbálták egy másik, kisebb léptékű projektben is: a Schaeffler nevű alkatrészgyártónál fém csapágygyűrűk válogatásában segédkezett. Az erlangeni teszt volt eddig a legigényesebb bevetése.
Mit is csinál valójában egy ipari szoftvercég, amikor robotot „integrál” a gyárba?
Mielőtt a HMND 01 Alpha egyetlen valódi ládát is megfogott volna, már ezerszer „dolgozott” — csak épp virtuálisan, egy szoftverben. A Siemens ugyanis nem az erlangeni csarnokban kezdte a betanítást, hanem annak digitális másában: a gyár minden gépéről, útvonaláról, polcáról és folyamatáról létezik egy pontos, valós időben frissülő virtuális modellük (ezt hívják digitális ikernek), és a robot előbb ebben a szimulált, csakis a virtuális térben létező gyárban mozgott, csak ezután lépett be a valóságosba.
Ezért zsugorodhatott a szokásos 18–24 hónapról 7-re a fejlesztési idő.
A sok virtuális gyakorlás után jött a nehezebb rész: a robotnak a valóságban is fel kellett ismernie, mit lát. Nem elég, ha egy kamera érzékeli, hogy „ott egy doboz” — „tudnia” kell, mekkora, milyen súlyú lehet, hogyan áll, és hogyan kell megfogni anélkül, hogy leejtené, túl erősen összenyomná, vagy elfordítaná.
Ezt a réteget hívják AI-alapú érzékelésnek, és a lényege pont az, hogy nem egy mereven beprogramozott szabályrendszerről van szó, hanem folyamatosan tanuló rendszerről. Példával élve: minél többször látott már egy kicsit máshogy álló, némileg másképp megvilágított dobozt, annál pontosabban ismeri fel a következőt is. Enélkül a robot minden apró eltérésnél tanácstalanul megállna a szalag mellett.
Persze a felismerés önmagában nem elég, ha a robot nem tud „szót érteni” azzal a rendszerrel, ami évtizedek óta mozgatja a gyárat. A szalagokat, motorokat és biztonsági köröket ma is jellemzően PLC-k (programozható logikai vezérlők) irányítják — ezek a gyári automatizálás munkalovai, amik sokszor régebbiek, mint a robotprojekt. Ha megáll a szalag, a robotnak ezt azonnal tudnia kell, különben vagy leejt valamit, vagy feleslegesen várakozik egy üres pont előtt. Az ehhez szükséges kapcsolatot PLC–robot interfésznek nevezik, és gyakorlatilag ez a közös nyelv köti össze a régi, megbízható vezérléstechnikát az új, öntanuló robottal.
Végül ott a kérdés, ami akkor válik igazán élessé, ha egy robot helyett tíz vagy száz dolgozik egy üzemben: ki tartja számon, melyik hol van, mit csinál éppen, mikor kell magát feltöltenie, és hogyan osztják el maguk között a feladatokat, hogy ne akadjanak egymás útjába? Enélkül minden egyes robot különálló szigetként működne, saját magának dolgozva, a többiekről mit sem tudva.
Hová tart ez az egész?
Az erlangeni teszt nem elszigetelt eset — de érdemes tudni, hogy a következő két projekt már nem a Siemens-partnerséghez kötődik, hanem azt mutatja, milyen pályán mozog a Humanoid. A cég az elmúlt hónapokban a Ford kölni autógyárában futtatott egy hasonló logisztikai projektet, ahol a tervezettnél 60 százalékkal jobb teljesítményt ért el, egy másik tesztet pedig a Martur Fompak nevű autóipari ülésgyártó-specialistával végzett, a robotot az SAP vállalatirányítási rendszereivel összekötve.
Vagyis a Siemens nem egy induló, egyetlen kísérletre alapozó startuppal szerződött, hanem olyan céggel, amelyik több iparági nagyágyúnál is bizonyított már, mielőtt betette a lábát Erlangenbe.
A Humanoid jelenleg 30 ezres előrendelést tud magáénak, és bár a vezérigazgató, Artem Sokolov szerint a mostani „Alpha” robotok még kutatás-fejlesztési eszközök, igazi, „gyártásra kész” hardvert ígér a cég már 2026 harmadik negyedévére.
A Siemens ugyanakkor nem tesz fel mindent a Humanoidra. Az ARC Advisory Group elemzése szerint a cég egy hónappal az erlangeni bejelentés előtt már a kínai UBTECH Robotics-szal is kötött hasonló partnerséget — ez pedig nem éppen kis szereplő: az UBTECH 2025-ben 1079 darab, teljes méretű humanoid robotot szállított ki, amelyek több mint 80 százalékát ipari környezetben vetették be, a szegmens bevétele pedig egyetlen év alatt több mint huszonkétszeresére nőtt. Nem egyetlen robotgyártóra tesz a Siemens, hanem egy platformot épít, amire több cég robotjai mind felkapcsolhatók.
Lehet, hogy hamarosan nem az a kérdés, hogy „van-e már robot a gyárban”, hanem hogy ki adja hozzá azt a láthatatlan infrastruktúrát, ami nélkül a legügyesebb robot is csak egy drága, magányos gép marad.