es.wedoany.com Noticia: Lerobot debutó recientemente en la junta principal de la Bolsa de Hong Kong. Esta empresa, fundada hace casi una década, ha centrado su estrategia en torno a una cuestión clave: ¿cómo perciben los robots el espacio y comprenden el entorno? Según la compañía, en la era de la IA física, el foco de competencia de todos los actores está pasando de "quién tiene el modelo más inteligente" a "quién puede generar continuamente datos del mundo real", y la percepción visual de alta calidad es la puerta de entrada clave para transformar el entorno real en información legible por los modelos y producir datos de entrenamiento de forma continua.
Zhou Wei, presidente de Lerobot, señaló que la percepción se divide en dos niveles: el primero es "sentir", que se encarga de recopilar datos del entorno a través de sensores; el segundo es "conocer", que utiliza algoritmos y modelos para convertir los datos en la comprensión del robot sobre el entorno, el espacio y los objetos. Esto significa que la percepción nunca es un problema puramente de hardware; el sensor es solo la entrada, y la verdadera competencia radica en quién puede procesar aún más los datos recopilados en la entrada para convertirlos en inteligencia espacial.
Para dotar a los robots de la capacidad de comprender el mundo real, los "productos de percepción" de Lerobot han pasado por múltiples iteraciones tecnológicas. En el nivel de sensores, la empresa cree que la tendencia futura inevitablemente se dirigirá hacia la fusión multimodal, donde diferentes fuentes de datos como la visión, el láser, la información de profundidad y la IMU deben ser comprendidas de manera unificada. En el nivel de modelos algorítmicos, la empresa ha completado un cambio de paradigma, pasando de algoritmos basados en reglas artificiales a modelos de IA de extremo a extremo, confiando en el aprendizaje autónomo de la IA para comprender el entorno de forma autónoma.
Lerobot ha desarrollado internamente el modelo grande de interacción espacial física LD-SenseWorld, que se centra en la inteligencia espacial física, con el objetivo central de permitir que los robots comprendan realmente el espacio. Su primera capacidad es el preprocesamiento de datos y la fusión multimodal, alineando, limpiando y fusionando datos de múltiples fuentes para devolverlos a la misma referencia temporal y espacial; la segunda capacidad es la extracción de características y la tokenización espacial, comprimiendo información como la posición, la distancia, las relaciones entre objetos y el estado de movimiento en "tokens espaciales"; la tercera capacidad es la inyección de semántica y consistencia física, introduciendo restricciones físicas y comprensión semántica para dotar a los datos de lógica causal y de comportamiento.
Para la IA física, el modelo es solo el comienzo; lo que realmente determina si un robot puede ingresar al mundo real es la capacidad de suministro de datos detrás del modelo. Zhou Wei mencionó que las fuentes de datos de la industria son principalmente tres tipos: datos de simulación, datos de laboratorio o fábricas de datos, y datos de implementación en escenarios reales. Los dos primeros difícilmente pueden cubrir las situaciones desconocidas del mundo real.
Lerobot respalda la implementación del modelo mediante la construcción de una "arquitectura central de tres capas de IA física": la capa de percepción de hardware se encarga de recopilar datos brutos masivos del mundo real con sensores multimodales; la capa de modelo, a través del modelo grande de interacción espacial, permite que el robot comprenda el mundo real; la capa de datos, basada en la recopilación continua de dispositivos reales y el procesamiento continuo del modelo grande desarrollado internamente, produce tokens espaciales estructurados, semánticos y físicamente consistentes, que pueden ingresarse directamente en el entrenamiento del modelo del mundo. Finalmente, se forma un "volante de datos" que va desde la recopilación de datos por hardware, pasando por el entrenamiento de modelos con datos, hasta la redefinición del hardware por parte del modelo.
Lerobot ya ha acumulado una base a escala en este camino. En 2025, los envíos de su producto principal, el lidar DTOF, superaron los 4 millones de unidades. La cantidad de dispositivos equipados con la tecnología de percepción visual de Lerobot ha superado los 20 millones. En los informes financieros de Lerobot, el robot cortacésped es el segundo motor de crecimiento de la empresa, y los productos se venden principalmente en mercados como Europa, Estados Unidos y Australia. Según estadísticas de terceros, para 2030, se espera que el mercado global de robots cortacésped inteligentes aumente a entre 6.250 y 10.000 millones de dólares estadounidenses.
Lerobot fue fundada conjuntamente por Zhou Wei y Guo Gaihua en Shenzhen en 2017. Anteriormente, ambos fundaron Inmotion, acumulando experiencia en el campo de los segways inteligentes. Después de años de emprendimiento, la empresa enfrentó un entorno macroeconómico adverso y un mercado de capitales débil en 2022. Cuando los inversores sugirieron reducir la inversión en I+D, Zhou Wei decidió apostarlo todo a la tecnología de percepción, creyendo que la percepción es una capacidad subyacente que todos los robots necesitarán en el futuro.
Desde una empresa de productos de sensores hasta una "plataforma de infraestructura de percepción" para la IA física, Lerobot está construyendo un sistema de procesamiento de datos del mundo físico, permitiendo que los robots vean el mundo, que los modelos comprendan el mundo, y luego que los robots evolucionen continuamente basándose en el mundo real.
