Zhijian Robotics Yeni Yapay Zeka Robotlarıyla 5 Yılda 10 Milyar RMB Gelir Hedefliyor

Zhijian Robotics, vücut bulmuş yapay zekasını (embodied AI) laboratuvardan fabrika zeminine taşıyarak, 2027 yılına kadar 10 milyar RMB gelir elde etme hedefiyle “Uygulama Yılı” olarak adlandırdığı süreci başlatıyor. Bu strateji, robot demoları satmaktan tam iş akışı otomasyonu sunmaya yönelik bir değişime işaret ediyor ve uzun süredir üretimden ziyade vaatlerle domine edilen bir pazardaki yerleşik oyunculara doğrudan meydan okuyor.

“Genius Boy” olarak bilinen eski Huawei mühendisi Peng Zhihui, 2.500'den fazla ortağın katıldığı bir konferansta, “Vücut bulmuş zeka için gerçek dönüm noktası, sadece yapay zeka modellerinin fiziksel dünyaya girmesi değil, ürünlerimizin gerçek iş akışlarına girmeye başlamasıdır. Mantığımız robot satmaktan sonuç sunmaya doğru değişiyor” dedi.

Bu duyuru, şirketin Mart 2026'da 10.000'inci robotunu banttan indirerek önemli bir üretim aşamasına ulaşmasının ardından geldi. Zhijian’ın “358” planı, beş yıl içinde (2027'ye kadar) 10 milyar RMB gelir ve sekizinci yılı olan 2030'da 100 milyar RMB'lik bir üretkenlik çıktısını hedefleyen üçüncü bir büyüme eğrisi öngörüyor. Bu iddialı takvim, şirketi Tesla'nın Optimus robotu ve laboratuvar deneylerinden ticari uygulamalara yönelen Boston Dynamics gibi yüksek profilli projelerle doğrudan rekabete sokuyor.

Peng'e göre bu hamle, etkileyici demolar için risk sermayesi finansmanı döneminin sona erdiğini gösteriyor. Büyük dil modellerinin olgun bir açık kaynak ekosistemi oluşturması ve robot donanımının 7/24 operasyon için güvenilirlik eşiğini aşmasıyla, 2026'nın vücut bulmuş yapay zekanın gerçek bir veri odaklı çark oluşturması için kırılma noktası olduğunu savunuyor.

Tek Vücut, Üç Zeka

Zhijian’ın stratejisinin merkezinde, çok yönlü fiziksel bir robot gövdesini hareket, görev yürütme ve etkileşimden oluşan üç zeka katmanıyla birleştiren tam yığın bir yaklaşım olan “Tek Vücut, Üç Zeka” çerçevesi yer alıyor. Peng, önceden programlanmış makinelerden “üstün insan” yeteneklerine giden yolu çizen, otonom sürüşe benzer beş seviyeli bir olgunluk ölçeği sundu.

Şirket, 10.000 adetlik üretim ölçeğinde doğrulanmış, tam entegre, dört katmanlı bir yığına sahip tek firma olduğunu iddia ediyor. Bu zeka, Zhijian tarafından şirket içinde geliştirilen dört tescilli modelle destekleniyor:

• BFM (Davranış Temel Modeli): 100 milyon kareden fazla insan hareket yakalama verisiyle eğitilmiş, hareket zekası için bir temel model.
• GCFM (Üretken Kontrol ve Temel Model): Üretken hareket kontrolü için.
• GO-2: Görev odaklı operasyonlar için büyük bir model.
• WITA-Omni: İnsan-robot etkileşimi için uçtan uca büyük bir model.

Tescilli yapay zeka modellerine odaklanılması şirketin kimliğinin merkezinde yer alıyor. Kurucu ortak Deng Taihua, Zhijian’ın bir “vücut bulmuş model şirketi” olduğunu, 1.570 çalışanının %70'inin Ar-Ge'de çalıştığını ve bunların büyük çoğunluğunun robotun “beynini” geliştirmeye odaklandığını vurguladı.

Veri Çarkı

Tüm stratejinin temelinde “uygulama veri çarkı” kavramı yatıyor. Fabrikalar ve restoranlar gibi gerçek dünya ortamlarında daha fazla robot görevlendirildikçe, büyük miktarlarda yüksek kaliteli eğitim verisi topluyorlar. Bu veri daha sonra yapay zeka modellerini hızla iyileştirmek için kullanılıyor; bu da robotları daha yetenekli ve daha geniş uygulama için daha cazip hale getirerek kendini güçlendiren bir döngü oluşturuyor.

Bunu hızlandırmak için Zhijian, bu yıl kendi robotlarından gelen 2 milyon saatlik gerçek dünya verisi de dahil olmak üzere 10 milyon saatlik etkili veri toplama hedefiyle Mifeng adında özel bir veri şirketi kurdu. Peng, bu verilerin daha geniş çaplı inovasyonu beslemek için sonunda tüm sektöre açılacağını belirtti.

Şirketin gelirinin bu yıl çok iyi performans gösterdiği bildirilse de, iddialı “358” planının nihai başarısı, bu veri çarkının ne kadar hızlı dönebileceğine bağlı. Firmanın teknolojik çerçevesini ve üretim kapasitesini 10 milyar RMB'lik bir gelir akışına dönüştürme yeteneği, önümüzdeki üç yılın temel testi olacak.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.