Xiaomi telah mencapai kemajuan penting dengan mengoperasikan robot humanoid dalam pabrik kendaraan listrik (EV) mereka. Robot ini berhasil beroperasi secara otonom selama tiga jam berturut-turut di stasiun perakitan mur self-tapping di bengkel pengecoran paduan aluminium. Keberhasilan ini menandai langkah besar Xiaomi dalam teknologi kecerdasan tubuh (embodied intelligence) untuk industri otomotif.
Robot humanoid Xiaomi mampu memasang mur self-tapping secara tepat pada kedua sisi stasiun kerja dengan tingkat keberhasilan 90,2%. Kinerja ini memenuhi standar waktu siklus produksi tercepat sebesar 76 detik, sesuai dengan kebutuhan jalur perakitan. Proses kerja ini mengharuskan robot memungut mur dari alat pemberi otomatis, menempatkannya ke posisi yang tepat, dan mengencangkan komponen lantai pasca pengecoran.
Tantangan Teknologi dan Solusi Xiaomi
Salah satu tantangan utama adalah memastikan mur dengan struktur spline di dalamnya dapat terpasang dengan benar dan andal. Posisi genggaman yang tidak tetap serta gangguan gaya magnetik memperumit proses perakitan. Xiaomi merespon masalah ini dengan menggunakan pendekatan kendali berbasis data secara menyeluruh.
Perusahaan mengandalkan VLA (Vision-Language-Action) large model berkapasitas 4,7 miliar parameter yang dikembangkan secara internal, bernama Xiaomi-Robotics-0. Model ini dikombinasikan dengan teknologi pembelajaran penguatan (reinforcement learning) yang memungkinkan robot menyesuaikan diri cepat terhadap kondisi kerja yang beragam. Sistem ini juga mengurangi ketergantungan pada data teleoperasi nyata selama pelatihan.
Selain penglihatan, robot juga dilengkapi perangkat umpan balik taktil dan propriosepsi sendi untuk mengurangi kesalahan dalam menilai kondisi saat menjalankan tugas kompleks. Integrasi multimodal ini meningkatkan stabilitas dan keandalan operasi robot dalam situasi manufaktur yang rumit.
Kontrol Gerakan dan Pelatihan Simulasi
Pengendalian gerak penuh tubuh robot menggunakan arsitektur hibrida yang memadukan kontrol optimisasi dan pembelajaran penguatan. Kontrol optimisasi memastikan respons sistem dalam waktu kurang dari 1 milidetik, sehingga robot dapat bergerak secara real-time dengan presisi tinggi.
Pembelajaran penguatan dibuat melalui pelatihan dalam simulasi dengan ratusan juta gangguan acak, memungkinkan robot mempertahankan keseimbangan meskipun mengalami kondisi ekstrem. Robot juga dapat menerapkan pengetahuan yang diperoleh di dunia simulasi langsung ke situasi nyata tanpa pelatihan tambahan.
Ekspansi dan Persaingan di Industri Robotika
Xiaomi melihat stasiun perakitan mur ini sebagai langkah pertama dalam memperluas aplikasi robot humanoid di proses manufaktur otomotif. Perusahaan kini sedang menguji dan memvalidasi robot di stasiun kerja lain, seperti pengambilan barang dari kotak dan pemasangan emblem depan kendaraan. Fokus utama adalah mengatasi hambatan utama seperti waktu siklus produksi dan tingkat keberhasilan perakitan untuk implementasi industri yang lebih luas.
Lei Jun, pendiri sekaligus CEO Xiaomi, memprediksi bahwa dalam lima tahun ke depan, jumlah robot humanoid yang bekerja di pabrik Xiaomi akan meningkat signifikan. Lompatan teknologi ini menjadikan Xiaomi sebagai pemain serius di ranah robotika industri, siap bersaing dengan perusahaan global lainnya.
Persaingan Global dalam Pengembangan Robotika
Percepatan pengembangan robot humanoid tidak hanya terjadi di Xiaomi. Tesla misalnya, berencana meluncurkan versi massal robot Optimus generasi ketiga yang mampu menjalankan tugas lebih kompleks. CEO Tesla, Elon Musk, menargetkan peluncuran ini pada kuartal pertama tahun ini.
Di sisi lain, produsen EV asal Tiongkok, Xpeng, juga sedang membangun basis produksi massal robot humanoid pertama di Guangzhou. Mereka menargetkan produksi besar-besaran mulai akhir tahun 2026. Tren ini memperlihatkan bahwa embodied intelligence menjadi salah satu fokus utama dalam revolusi industri otomotif dan manufaktur.
Dengan terus mendorong aplikasi robot humanoid dalam lini produksi, Xiaomi memposisikan diri sebagai pelopor inovasi robotik di sektor kendaraan listrik. Pengembangan ini juga membuka peluang bagi peningkatan efisiensi operasional dan pengurangan ketergantungan pada tenaga kerja manusia dalam proses perakitan yang rumit.