Dentro della rivoluzione robotica cinese

Chen Liang, il fondatore di Guchi Robotics, un'azienda di automazione con sede a Shanghai, è un uomo alto e robusto sulla quarantina con occhiali dalla montatura squadrata. Il suo comportamento quotidiano è calmo e discreto, ma quando è nel suo elemento – a stretto contatto con la tecnologia che costruisce, o in riunioni di lavoro che discutono l'imminente sostituzione dei lavoratori umani da parte dei robot – sfoggia un sorriso esuberante che ricorda un tirocinante al suo primo giorno nel lavoro dei suoi sogni. Guchi produce le macchine che installano ruote, cruscotti e finestrini per molti dei principali marchi automobilistici cinesi, tra cui BYD e Nio. Ha preso il nome dalla parola cinese guzhi, "intelligenza salda", anche se il fatto che suonasse come un marchio di lusso italiano non era del tutto sgradito.
Per quasi due decenni, Chen ha cercato di risolvere quello che, per lui, è un problema ingegneristico: come eliminare – o, secondo lui, liberare – quanti più lavoratori possibile nelle fabbriche automobilistiche, tecnologicamente parlando. Alla fine dello scorso anno, gli ho fatto visita presso la sede centrale di Guchi, nella periferia occidentale di Shanghai. Accanto alla sede centrale ci sono diversi magazzini dove gli ingegneri di Guchi armeggiano con i robot per adattarli alle specifiche dei loro clienti. Chen, ingegnere di formazione, ha fondato Guchi nel 2019 con l'obiettivo di affrontare il compito di automazione più difficile in una fabbrica automobilistica: "l'assemblaggio finale", l'ultima fase della produzione, quando tutti i pezzi compositi – il cruscotto, i finestrini, le ruote e i cuscini dei sedili – si uniscono. Attualmente, i suoi robot possono montare ruote, cruscotti e finestrini su un'auto senza alcun intervento umano, ma stima che l'80% dell'assemblaggio finale debba ancora essere automatizzato. È a questo che Chen ha puntato i suoi obiettivi.
Come in gran parte del mondo, l'AI è entrata nella vita quotidiana in Cina. Ma ciò che più entusiasma i politici e gli industriali cinesi sono i progressi compiuti nel campo della robotica, che, combinati con i progressi dell'AI, potrebbero rivoluzionare il mondo del lavoro. La tecnologia alla base dell'attuale boom della robotica in Cina è il deep learning, il motore matematico dietro i grandi modelli linguistici come ChatGPT, che imparano discernendo schemi da enormi set di dati. Molti ricercatori credono che le macchine possano imparare a navigare nel mondo fisico nel modo in cui ChatGPT ha imparato a navigare nel linguaggio: non seguendo regole, ma assorbendo abbastanza dati affinché emerga qualcosa di simile alla destrezza umana. L'obiettivo, per molti tecnologi, è lo sviluppo di robot umanoidi in grado di svolgere lavori di fabbrica – un lavoro che impiega centinaia di milioni di persone in tutto il mondo.
Le risorse investite per raggiungere questo obiettivo sono sbalorditive. Nel 2025, la Cina ha annunciato un fondo da 100 miliardi di sterline per tecnologie strategiche, tra cui il calcolo quantistico, l'energia pulita e la robotica. Anche le principali città hanno investito le proprie risorse in progetti di robotica. Ci sono ora circa 140 aziende cinesi che sperano di costruire umanoidi. Alcuni dei pionieri hanno fatto il loro debutto a febbraio, al gala del festival di Capodanno lunare, uno spettacolo coreografato dallo stato, vagamente paragonabile al Super Bowl in termini di sfarzo e significato nazionale. Centinaia di milioni hanno assistito a robot che eseguivano sketch comici e routine di arti marziali. La velocità del progresso è stata sorprendente. L'anno scorso, i robot eseguivano una routine di cheerleading sincronizzata. Quest'anno, hanno fatto ruote e parkour. Il messaggio inteso era chiaro: i robot stanno arrivando, e la Cina sarà la nazione che li costruirà.
Un mondo in cui robot umanoidi potenziati dall'AI vengono prodotti su larga scala sembra ancora appartenere al regno della fantascienza. Alla fine dello scorso anno, ho visitato 11 aziende di robotica in Cina in cinque città per cercare di capire quanto siamo vicini al futuro dei robot. Ho incontrato molti imprenditori ambiziosi, che operavano in un ambiente così profondamente integrato con i governi municipali che la distinzione tra privato e pubblico stava perdendo il suo significato. Tutti erano impegnati, in modi diversi, nella corsa a costruire e commercializzare robot in grado di sostituire i lavoratori umani – e alcuni di loro hanno già acquirenti occidentali desiderosi.
All'interno di uno dei magazzini di Guchi Robotics, un team di dipendenti di General Motors stava testando le macchine per l'installazione delle ruote di Guchi in vista di una spedizione in Canada. Lo scafo di un camion GM bianco occupava una piattaforma rialzata al centro della stanza. Il camion, circondato da quattro grandi bracci robotici e una giungla di cavi, si trovava all'interno di un recinto di sicurezza giallo fatto di sbarre d'acciaio. Ho osservato a bordo campo mentre un ingegnere GM barbuto armeggiava con un pannello di controllo fuori dalla gabbia d'acciaio.
L'ingegnere, un americano che chiamerò Jack, lavorava nella divisione "ottimizzazione della produzione" di GM. "Per essere brutale, tutto ciò che elimina persone dalla linea di produzione è fondamentalmente il mio lavoro", mi ha detto Jack. General Motors stabilisce obiettivi di riduzione del personale per la sua divisione ogni anno, ha detto, il che richiede l'eliminazione di un certo numero di operai di fabbrica in tutti gli stabilimenti del Nord America. Il suo team ha scelto Guchi rispetto a un concorrente con sede in Germania – esso stesso posseduto al 95% da un'azienda cinese – perché l'altro non poteva offrire una linea di assemblaggio mobile, ha spiegato Jack. L'acquisto delle macchine Guchi, ha detto, eliminerebbe 12 operatori di assemblaggio sulla linea in una singola fabbrica. (General Motors non ha confermato gli obiettivi di riduzione del personale, ma un portavoce ha detto che implementa la tecnologia per contribuire a migliorare la sicurezza, l'efficienza e la qualità, "in particolare per compiti fisicamente impegnativi o ripetitivi".)
Un'ironia della missione dell'amministrazione Trump di rilanciare la produzione industriale negli Stati Uniti è che gran parte dei macchinari necessari per rendere l'America di nuovo grande proviene dal paese che ha motivato il rilancio industriale dell'America in primo luogo. La Cina rappresenta ora oltre la metà delle nuove installazioni di robot industriali a livello mondiale ogni anno. "Non c'è quasi nulla che gli ingegneri cinesi non possano fare che gli americani non possano fare", mi ha detto Chen. "Si tratta davvero solo di costi e velocità, e di quante persone puoi dedicare a un problema – noi potremmo avere 1.000 persone che possono fare questo lavoro, e loro potrebbero averne 100."
Chen ed io siamo andati alla fine del magazzino, dove ora avevamo una vista frontale del camion GM. Dopo aver osservato Jack lavorare per un po', Chen mi ha indicato i bracci robotici su ciascun lato della carrozzeria dell'auto: "Vedete quelli? Questo è il robot avvitatore. Anche se la produzione dovesse tornare in Nord America, non metteranno più operai sulla linea per avvitare le viti. Useranno robot."
Non ero così sicuro. Non è forse una delle ragioni per cui gli americani hanno eletto Trump il desiderio di riavere i loro lavori da colletto blu? Chen pensava che fosse pura illusione. Il mondo era cambiato, e così i giovani. Chen mi ha detto di pensare alla Cina, dove la cultura della fabbrica è profondamente radicata, ma i giovani cinesi sono sempre più riluttanti a tollerare la fatica. "È semplicemente come sono cablate le persone ora." Se anche i cinesi non sono più disposti a fare lavori di fabbrica, diceva Chen, perché dovrebbero esserlo gli americani?
Una settimana dopo la mia visita alla sede centrale di Guchi, ho incontrato Chen nel nord-ovest di Pechino, dove si trovano le migliori università della città. Mi aveva invitato a una riunione presso la sede centrale di Galbot, una delle startup di robotica umanoide più pubblicizzate in Cina. Uno dei loro umanoidi su ruote è apparso in uno sketch al giubileo di Capodanno lunare di quest'anno, dove ha consegnato a un attore una bottiglia d'acqua da uno scaffale e ha piegato il bucato. Dalla sua fondazione nel 2023, Galbot ha perseguito una strategia meno appariscente rispetto a molti dei suoi concorrenti: costruire robot in grado di svolgere compiti banali come raccogliere oggetti e riporli altrove in modo sicuro e affidabile. Il fondatore, Wang He, ha recentemente detto a un giornalista cinese che i loro robot sono già impiegati in diverse fabbriche automobilistiche cinesi, anche se i video sembrano mostrarli in contesti altamente controllati.
I robot "pick-and-place" di Galbot potrebbero sembrare molto più stupidi dei loro rivali acrobatici, ma una differenza cruciale è che gli acrobati robot operano secondo istruzioni pre-programmate: sono imprese di controllo del movimento e di equilibrio, ma non vanno fuori copione. Il tipo di tecnologia sviluppata da Galbot è ciò che i roboticisti chiamano un modello visione-linguaggio-azione (VLA), che mira a consentire alle macchine di operare in ambienti sconosciuti e fluidi, proprio come fanno gli esseri umani. Per ora, i robot di Galbot non possono svolgere in modo affidabile compiti che per gli umani sarebbero banali – diciamo, lavare i piatti – ma Wang ha detto ai giornalisti cinesi che punta ad avere 10.000 robot che gestiscono lavori di base nel commercio al dettaglio e in fabbrica entro tre anni. (Alcuni pionieri dell'AI, come Yann LeCun, sono estremamente scettici sul fatto che l'attuale paradigma del deep learning fornirà i risultati che aziende come Galbot sperano.)
Lo scopo della visita di Chen era quello di vedere come i robot di Galbot potessero essere impiegati all'interno di una fabbrica di veicoli elettrici, uno degli ambienti di produzione più complessi al mondo. Una tale impresa richiede l'addestramento dei robot su una grande quantità di scenari di fabbrica, ma non esiste un database pronto all'uso da cui attingere. Affinché Galbot abbia qualche possibilità di impiegare i propri robot in una fabbrica, necessita di uno specialista con decenni di esperienza nella produzione complessa che possa definire i compiti giusti per l'umanoide, quali dati deve apprendere, e persino colmare ciò che il robot non può ancora fare. È questo che Chen si offre di fare.
Abbiamo preso un ascensore fino in cima a una torre, ed siamo entrati in una sala riunioni con vista sul lussureggiante campus verde della Peking University. Un ingegnere senior di Galbot è arrivato poco dopo e ha iniziato a fornire a Chen una panoramica degli ultimi sviluppi dell'azienda. I robot Galbot erano stati recentemente impiegati in 10 farmacie a Pechino, ha detto, dispensando farmaci 24 ore al giorno. Alimentati da chip Nvidia, costavano circa 700.000 yuan (76.000 sterline). A un certo punto, l'ingegnere si è fermato su una diapositiva che discuteva la tecnologia dietro gli umanoidi di Galbot.
Prima dell'ascesa del deep learning, ha sottolineato l'ingegnere, i roboticisti industriali come Chen addestravano le loro macchine manualmente. I programmatori scrivevano istruzioni esplicite per ogni movimento. Quando qualcosa andava storto, correggevano il codice e aggiungevano un'altra riga per gestire nuovi scenari. Il deep learning promette di sostituire le istruzioni scritte a mano con il più flessibile modello VLA. Un collo di bottiglia principale nella creazione di tali modelli – un grosso motivo per cui il "momento ChatGPT" per i robot non è ancora arrivato – è la scarsità di dati.
I ricercatori hanno due modi per raccogliere questi dati. Uno è attraverso un processo manuale chiamato teleoperazioni, in cui gli esseri umani guidano un robot per svolgere un compito preciso, a volte centinaia di migliaia di volte. Ogni compito registra un pacchetto di dati, tra cui informazioni visive, posizionamento della mano, coppia, profondità, tra gli altri, chiamato "sequenza di azioni" che verrà poi utilizzata per addestrare il VLA. Il metodo è laborioso, motivo per cui Galbot preferisce il secondo: la creazione di ambienti virtuali. "È come Avatar", ci ha detto l'ingegnere, riferendosi al film di successo. "Non devo salire fisicamente sul campo di battaglia, mi sdraio nel mio pod e posso simularlo tutto."
L'ingegnere ci ha mostrato video reali di robot Galbot testati come commessi, compagni di assistenza agli anziani e cani robot che navigano nel traffico stradale reale per le consegne. I robot per le consegne, ha affermato l'ingegnere, potrebbero essere pronti in "due o tre anni" se vi fossero dedicate risorse sufficienti. (Non avevano ancora deciso.) Dopo aver appreso tutte le possibilità, Chen riusciva a malapena a contenere il suo entusiasmo. Ha proposto un piano per addestrare gli umanoidi di Galbot a guidare una vite. I lavoratori umani lo fanno istintivamente, ma scomporlo per un robot non programmato rivela numerose micro-decisioni – trovare il foro, allineare la vite, applicare la giusta quantità di pressione e coppia, e sapere quando fermarsi. L'ingegnere ha detto a Chen che i robot Galbot potevano già afferrare e manipolare strumenti come un cacciavite, ma non era ancora sicuro che potesse allineare la vite o sapere quanto forte girarla. "Definiamo le responsabilità", lo ha rassicurato Chen. "Ciò che puoi gestire in modo affidabile, e ciò che mi prenderò io."
Le due parti hanno concordato un obiettivo: per essere efficiente in fabbrica, l'umanoide Galbot dovrebbe avvitare una vite in meno di otto secondi. L'ingegnere si è appoggiato all'indietro, leggermente sopraffatto. "Voi ragazzi avete una gamma così vasta di competenze ingegneristiche."
"Geni diversi", ha risposto Chen con calma. "Possiamo risolvere insieme i problemi del settore."
Dopo la riunione, ho camminato per un isolato a nord fino a un centro commerciale vicino, dove Galbot aveva posizionato uno dei suoi robot per la vendita al dettaglio dietro un chiosco in un'esposizione promozionale. Il modello G1 è bianco e simile a un manichino. C'era ancora un lavoratore umano in piedi, presumibilmente nel caso qualcosa fosse andato storto. Ho ordinato una Pocari Sweat, una bevanda energetica giapponese, su un tablet. Il G1 si è girato verso lo scaffale, le sue braccia meccaniche sporgenti ai lati come ali, prima che una pinza si chiudesse attorno alla mia bevanda e la sollevasse. L'ha depositata sul bancone da un'altezza leggermente eccessiva, quindi la bevanda, pur non cadendo, è rimbalzata di qualche centimetro di lato.
Chen aveva sottolineato, durante tutto il tempo trascorso insieme, che questa tecnologia si stava muovendo più velocemente di quanto potessi immaginare. Ma la mia esperienza con il robot G1 – essenzialmente una distributrice automatica glorificata e semi-competente – mi ha reso scettico. Due mesi dopo, a febbraio, ho guardato il gala di Capodanno lunare dal mio appartamento. Il robot di Galbot è apparso in un segmento preregistrato, e sembrava diverso. Le pinze erano sparite, sostituite da 10 dita articolate. Le braccia non erano più ingombranti ma agili e antropomorfe. Quando il robot ha raggiunto una bottiglia d'acqua sullo scaffale, si è mosso molto più velocemente e con più sicurezza di prima. Quanto di questo fosse stato modificato o messo in scena, non lo so. Ma ho avuto un assaggio di ciò che Chen stava provando.
Se hai visto un robot cinese ballare o fare kung fu, è probabile che sia stato realizzato da Unitree. L'anno scorso, l'azienda ha spedito oltre 5.500 robot umanoidi, più di qualsiasi altra azienda al mondo. Recentemente, è apparso un video virale che mostrava un concerto della pop star cinese Wang Leehom a Chengdu, dove i robot Unitree fungevano da ballerini di supporto. Elon Musk lo ha ripostato con una sola parola: "Impressionante". Le esibizioni virali servono come buon marketing per la Cina. Ma i principali clienti di Unitree sono laboratori e università, tra cui Oxford, Carnegie Mellon, UC San Diego e Boston Dynamics, che acquistano il robot e sviluppano software per renderli più intelligenti. Un portavoce mi ha detto che Unitree vuole che i loro robot entrino infine in fabbriche e case in modo che possano "assumersi lavori pericolosi, ripetitivi e noiosi per le persone".
Tarda sera, ero in un taxi nella città di Ningbo, quando ho ricevuto un messaggio da un portavoce di Unitree. Avevamo pianificato di incontrarci presso la loro sede centrale ad Hangzhou, a circa un'ora di treno, la mattina seguente, ma l'azienda aveva improvvisamente programmato un "evento importante" per domani che avrebbe bloccato tutte le strade vicino all'ufficio. Non ci sono molte cose in Cina che possono fermare il traffico e piegare le tempistiche aziendali. Ho controllato il telefono per vedere dove fosse il presidente Xi Jinping: due giorni prima, aveva partecipato a un evento sportivo a Guangzhou, ma non era chiaro dove si stesse dirigendo dopo.