Inteligência Artificial Física, Indústria 5.0 e Robótica – a Alemanha possui as melhores oportunidades e pré-requisitos em IA física.
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Publicado em: 25 de novembro de 2025 / Atualizado em: 25 de novembro de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Inteligência Artificial Física, Indústria 5.0 e Robótica – A Alemanha possui as melhores oportunidades e pré-requisitos em IA física – Imagem: Xpert.Digital
A Alemanha tem uma janela de oportunidade de 24 meses – a transformação da IA precisa ser bem-sucedida dentro desse curto período.
Da palavra gerada ao ato executado: a hora decisiva da Alemanha na era da IA Física.
Enquanto o mundo ainda se maravilha com as capacidades dos modelos generativos de linguagem, a próxima mudança tectônica, muito mais profunda, no cenário tecnológico já está ocorrendo em segundo plano. A era dos algoritmos puramente digitais está dando lugar à era da "IA Física" — uma inteligência artificial incorporada que não se limita mais a compor textos, mas percebe, compreende e interage ativamente com o mundo físico. O que inicialmente soa como ficção científica está se tornando o campo de batalha decisivo da indústria global, com projeções de crescimento de mercado atingindo quase 68 bilhões de dólares americanos até 2034.
Para a Alemanha como polo industrial, esse desenvolvimento marca uma virada histórica: enquanto antes éramos impotentes na corrida puramente tecnológica contra o Vale do Silício, agora o cenário está mudando. A IA física exige não apenas inteligência digital, mas também excelência em mecatrônica, engenharia mecânica de precisão e profundo conhecimento do setor – justamente as virtudes que formam a espinha dorsal da economia alemã.
Mas a competição internacional nunca para. Entre os EUA, impulsionados pela inovação, e a China, especializada em produção em massa, uma janela de oportunidade crucial de apenas cerca de 24 meses se abre para a Alemanha. Nesse curto período, a transformação precisa ser bem-sucedida: de robôs industriais rígidos para sistemas humanoides adaptáveis, apoiados por infraestruturas de computação soberanas, como a nova "Nuvem de IA Industrial" da Telekom e da NVIDIA.
Esta análise esclarece por que a Alemanha tem uma "vantagem injusta" estrutural no campo da IA física, como atores visionários de Munique e Metzingen querem combater a escassez de mão de obra qualificada por meio da robótica humanoide e por que os anos de 2024 a 2026 decidirão se seremos reduzidos a um mero fornecedor de hardware ou se emergiremos como o mercado líder da próxima revolução industrial.
Adequado para:
Quem controla o mundo físico controla o futuro industrial.
A convergência da inteligência artificial e da execução robótica marca uma mudança tectônica no cenário tecnológico global. Enquanto a última década foi definida pelo domínio das plataformas digitais e dos modelos generativos de linguagem, a próxima década será caracterizada pela IA Física, a inteligência artificial incorporada que não se limita a gerar texto, mas percebe, compreende e age no mundo real. O mercado global de IA Física, que era modesto, de US$ 3,78 bilhões em 2024, deverá crescer para cerca de US$ 67,91 bilhões até 2034, representando um aumento de dezoito vezes. Esse desenvolvimento ocorre em um contexto de intensa competição geopolítica entre os Estados Unidos, a China e a Europa, com a Alemanha potencialmente desempenhando um papel fundamental devido à sua base industrial única e expertise em mecatrônica — um papel que nunca ocupou no campo da IA puramente baseada em software.
A tese central desta análise é que a Alemanha possui uma vantagem estrutural no campo da IA física que lhe falta no campo da IA generativa. Enquanto o Vale do Silício domina em algoritmos e grandes modelos de linguagem, e a China aperfeiçoou a produção em massa de hardware para o consumidor, a Alemanha possui décadas de experiência acumulada em mecatrônica de precisão, engenharia mecânica e manufatura industrial, além de acesso aos dados industriais mais valiosos do mundo. Se essa oportunidade será aproveitada ou não, dependerá de uma janela crítica entre 2024 e 2026, que está se abrindo agora e logo se fechará novamente.
Adequado para:
- Inteligência artificial física encontra a tradição: por que este acordo pode mudar a indústria alemã
A mudança radical dos algoritmos de aprendizagem para as máquinas de ação.
A mudança mais fundamental no campo da IA física está ocorrendo no nível dos modelos básicos para robôs. Os robôs industriais tradicionais seguiam sequências rígidas e programadas, uma lógica condicional (se-então) que precisava ser implementada meticulosamente por engenheiros especializados para cada nova tarefa. Essa era está chegando ao fim. Os modelos de Visão-Linguagem-Ação, ou modelos VLA, estão tomando o seu lugar. Eles representam uma nova classe de modelos básicos multimodais que combinam percepção visual, compreensão da linguagem e ações físicas em um único sistema. Tal modelo captura uma imagem da câmera do ambiente do robô, processa uma instrução textual e gera diretamente ações robóticas de baixo limiar que podem ser executadas para concluir a tarefa. Isso acontece sem a programação explícita de sequências de movimento individuais.
A arquitetura técnica desses sistemas normalmente consiste em dois componentes: um modelo de visão-linguagem pré-treinado, que serve como núcleo de percepção e raciocínio e codifica imagens da câmera juntamente com instruções de voz em uma representação latente comum, e um decodificador de ações, que traduz essa representação em movimentos contínuos que o robô pode executar. Os modelos são treinados em conjuntos de dados contendo demonstrações robóticas na forma de pares de observação visual, instrução de texto e trajetória de movimento. Essas demonstrações podem ser geradas por robôs reais, por meio de teleoperação humana ou sinteticamente em ambientes de simulação.
As implicações desse desenvolvimento são de longo alcance. Os robôs não precisam mais ser programados individualmente para cada tarefa, mas podem ser transferidos para novas tarefas por meio de algumas demonstrações ou instruções em linguagem natural. O sistema Helix, desenvolvido para robôs humanoides, demonstra a escalabilidade dessa abordagem e foi treinado por aproximadamente 500 horas de teleoperação robótica usando descrições de texto geradas automaticamente. A arquitetura desacoplada, que separa o pensamento estratégico e o planejamento de tarefas em um módulo do Sistema 2 da rápida capacidade de resposta e da precisão motora fina em um módulo do Sistema 1, permite tanto uma ampla generalização quanto um controle rápido e de baixo limiar.
Isso representa uma oportunidade estratégica para a Alemanha. O hardware preciso necessário para a execução desses modelos fundamentais alinha-se perfeitamente com os pontos fortes da engenharia alemã. Empresas como a NEURA Robotics, de Metzingen, e a Agile Robots, de Munique, estão desenvolvendo sistemas que não são mais otimizados para uma única ação, mas capazes de resolver tarefas de forma genérica. A startup GEN-0 apresentou uma nova classe de modelos fundamentais incorporados, treinados em um conjunto de 270.000 horas de trajetórias de manipulação do mundo real e capazes de funcionar em diversas configurações de robôs, desde sistemas de seis e sete eixos até sistemas semi-humanoides com mais de 16 graus de liberdade.
A arquitetura da infraestrutura de computação soberana como fundamento industrial
A questão da soberania tecnológica transformou-se de um conceito político abstrato em uma necessidade industrial concreta. Em 5 de novembro de 2025, a Deutsche Telekom e a NVIDIA apresentaram a primeira Nuvem de IA Industrial do mundo em Berlim, uma plataforma soberana e pronta para uso empresarial, com previsão de entrada em operação no início de 2026. Essa parceria combina a infraestrutura e as operações comprovadas da Deutsche Telekom com as plataformas de IA e gêmeos digitais Omniverse da NVIDIA e representa um investimento de um bilhão de euros financiado integralmente pelo setor privado.
A substância técnica desta iniciativa é notável. Em um data center reformado em Munique, mais de mil sistemas NVIDIA DGX B200 e servidores RTX PRO estão sendo instalados, abrigando até 10.000 GPUs NVIDIA Blackwell. Essa capacidade computacional aumenta o poder de computação de IA disponível na Alemanha em aproximadamente 50%. A plataforma utiliza conjuntos de software de última geração, incluindo NVIDIA AI Enterprise e NVIDIA Omniverse, que estão totalmente integrados ao ecossistema de nuvem e rede da Deutsche Telekom.
A importância estratégica reside na combinação de poder computacional e soberania de dados. Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, formulou sucintamente a visão: no futuro, cada empresa manufatureira possuirá duas fábricas, uma para o produto físico e outra para a IA que viabiliza esse produto. A Nuvem de IA Industrial fornece às empresas líderes nos setores de manufatura, automotivo, robótica, saúde, energia e farmacêutico o poder computacional necessário para treinamento, simulação e implantação de IA em larga escala.
Um elemento fundamental é a chamada Germany Stack, uma infraestrutura digital segura e soberana desenvolvida em conjunto pela Deutsche Telekom e pela SAP. A Telekom fornece a infraestrutura física, enquanto a SAP contribui com a Plataforma de Tecnologia Empresarial e aplicações baseadas em IA. Essa combinação garante os mais altos padrões de proteção de dados, segurança e confiabilidade, em conformidade com as normas europeias. Isso é de vital importância para as PMEs alemãs, que possuem valiosos segredos de processo, pois dados sensíveis de projeto e parâmetros de fabricação não precisam ser enviados para servidores estrangeiros.
Os primeiros clientes e parceiros desta nova fábrica de IA já foram anunciados. Além da SAP e da própria Deutsche Telekom, estão incluídos a Mercedes-Benz e o Grupo BMW, que poderão realizar simulações altamente complexas com gêmeos digitais com suporte de IA e acelerar drasticamente seus processos de desenvolvimento de novos veículos. Empresas de robótica como a Agile Robots e a Wandelbots também foram anunciadas como parceiras, assim como o mecanismo de busca de IA Perplexity e a fabricante de drones Quantum Systems.
O retorno do homem-máquina ao pavilhão de produção
O robô humanoide, há muito tema de fantasias da ficção científica, está se tornando realidade na indústria. O mercado global de robôs humanoides deverá atingir US$ 15 bilhões até 2030, com uma taxa de crescimento anual de 39,2%, e US$ 51 bilhões até 2035, com uma taxa de crescimento anual prevista de 55%. O Goldman Sachs prevê que entre 50.000 e 100.000 unidades de robôs humanoides serão enviadas para todo o mundo em 2026, enquanto os custos de fabricação cairão para US$ 15.000 a US$ 20.000 por unidade devido às economias de escala. Até 2035, as remessas anuais poderão chegar a milhões de unidades.
A Alemanha está se posicionando nesse mercado em crescimento com duas empresas promissoras. A NEURA Robotics, fundada em 2019 por David Reger em Metzingen, perto de Stuttgart, se consolidou como a única empresa do mundo que desenvolve e fabrica robôs inteligentes e cognitivos inteiramente em suas instalações. Em janeiro de 2025, a empresa garantiu € 120 milhões em financiamento da Série B para acelerar o desenvolvimento de robôs humanoides cognitivos na Europa para diversos setores. O 4NE1, um robô humanoide de 1,80 metro de altura e 80 quilos, com capacidade de carga de 15 quilos, foi projetado para ser o primeiro robô humanoide produzido em massa na Europa.
A segunda grande empresa alemã é a Agile Robots, fundada em 2018 pelo Dr. Zhaopeng Chen e outros especialistas do Centro Aeroespacial Alemão (DLR). A empresa apresentou seu primeiro robô humanoide, o Agile One, em novembro de 2025 e planeja iniciar a produção em série no início de 2026 em uma nova fábrica em Fürstenfeldbruck. Em 2024, a empresa gerou vendas de aproximadamente € 200 milhões e emprega mais de 2.500 pessoas na Alemanha, China e Índia. O Agile One foi projetado especificamente para uso em ambientes industriais, onde trabalhará com segurança e eficiência ao lado de humanos e outros sistemas robóticos.
Entre as características tecnológicas exclusivas do Agile One, destaca-se a mão robótica de alta precisão, que a empresa afirma ser a mais precisa do mundo, com cinco dedos articulados, sensores nas pontas dos dedos e sensores de força e torque nas articulações. A inteligência artificial do robô foi treinada utilizando um dos maiores conjuntos de dados industriais da Europa, bem como dados coletados por humanos. A arquitetura é baseada em uma estrutura de IA multicamadas, com cada camada especializada em um nível específico de cognição e controle, desde o pensamento estratégico e o planejamento de tarefas até a rápida capacidade de resposta e a precisão motora fina.
O contexto estratégico para esses desenvolvimentos reside na escassez de mão de obra qualificada na Alemanha. Com um déficit de aproximadamente 387.000 trabalhadores qualificados em 2025 e uma projeção de redução da população em idade ativa em 3,9 milhões até 2030, a indústria alemã enfrenta um desafio demográfico de proporções existenciais. A Agência Federal de Emprego identifica 163 ocupações com escassez de mão de obra qualificada, afetando cerca de uma em cada oito profissões qualificadas. As áreas mais afetadas são enfermagem e saúde, construção civil e profissões técnicas, além de motoristas e profissionais de cuidados infantis. O Instituto ifo estima a perda de capacidade produtiva causada pela escassez de mão de obra qualificada em € 49 bilhões por ano.
A virtualização da fábrica como campo de treinamento para inteligência artificial.
A constatação de que os sistemas de IA física exigem milhões de horas de treinamento, o que seria antieconômico acumular no mundo real, levou a um renascimento do conceito de gêmeo digital. Antes que uma IA física possa operar no mundo real, ela precisa ser treinada no mundo virtual, especificamente em simulações fotorrealistas onde as leis da física se aplicam. O NVIDIA Omniverse se consolidou como a principal plataforma para essa estratégia de simulação em primeiro lugar, permitindo a criação de gêmeos digitais altamente detalhados nos quais robôs podem aprender em horas, por meio de aprendizado por reforço, o que levaria anos na realidade.
A base técnica é o NVIDIA Isaac Sim, uma estrutura de aplicação de referência construída sobre o NVIDIA Omniverse que permite aos desenvolvedores projetar, treinar, testar e validar robôs com inteligência artificial. A plataforma suporta sensores LiDAR, câmeras RGB, sensores de profundidade e máscaras de segmentação, e gera dados sintéticos para o treinamento da visão computacional e da navegação autônoma de robôs. A paralelização acelerada por GPU permite que milhares de simulações de robôs sejam executadas simultaneamente, resultando em um treinamento até cem vezes mais rápido em comparação com abordagens baseadas em CPU.
O NVIDIA Omniverse Blueprint fornece um fluxo de trabalho de referência escalável para simulação de frotas multi-robôs em gêmeos digitais industriais. Isso permite que as empresas testem e treinem frotas de robôs heterogêneas, incluindo robôs móveis, assistentes humanoides, câmeras inteligentes e agentes de IA, em fábricas e armazéns. Essa abordagem, que prioriza a simulação, permite validar se as frotas de robôs podem atuar de forma coordenada e adaptativa em ambientes dinâmicos antes de serem implantadas fisicamente.
A Alemanha possui uma vantagem estrutural nesse setor. A Siemens é considerada líder global em tecnologia de gêmeos digitais e apresentou inovações revolucionárias em IA industrial e gêmeos digitais na CES 2025. O Siemens Industrial Copilot for Operations leva a IA industrial diretamente para o nível de produção, permitindo decisões rápidas e em tempo real para operadores e engenheiros de manutenção. Em colaboração com a NVIDIA, foi anunciado o Teamcenter Digital Reality Viewer, que integra a visualização em larga escala, baseada em física, diretamente ao sistema de gestão do ciclo de vida do produto.
A aplicação prática dessas tecnologias em empresas alemãs está progredindo. A Schaeffler anunciou uma parceria tecnológica com a NVIDIA para desenvolver gêmeos digitais para mais de 100 fábricas. Usando soluções com suporte de IA, os funcionários podem simular e otimizar mais rapidamente as propriedades físicas de materiais, processos e fluxos de trabalho de produção. A plataforma também permite a integração flexível de tecnologias futuras, como robôs humanoides, em ambientes de produção. A T-Systems e a Drees & Sommer estão colaborando na integração do NVIDIA Omniverse para a próxima geração de fábricas digitais, com projetos iniciais bem-sucedidos já implementados no setor automotivo.
Adequado para:
A democratização da robótica através da colaboração cognitiva
A transformação de robôs de meras ferramentas em parceiros cognitivos é alcançada por meio da integração de capacidades de percepção, comunicação e interação segura com humanos. Robôs colaborativos cognitivos, conhecidos como cobots, podem ver, ouvir, sentir e responder com segurança às pessoas. O mercado global de cobots deverá atingir um volume de US$ 10,32 bilhões até 2025, com a Alemanha prevendo uma taxa de crescimento anual de aproximadamente 15% nos próximos cinco anos. A previsão é de que as vendas de cobots ultrapassem 71.000 unidades somente na Alemanha até 2025.
O conceito Neuraverse, a plataforma de robótica com inteligência artificial desenvolvida pela NEURA Robotics, representa uma mudança de paradigma na forma como os robôs aprendem e compartilham habilidades. A plataforma conecta todos os sistemas robóticos, desde a sincronização em tempo real até a otimização em larga escala. Todos os robôs estão conectados de forma segura ao gêmeo digital em tempo real e são otimizados em escala por meio de monitoramento individualizado, análises e rastreamento de desempenho. A principal inovação reside na aprendizagem coletiva: o que um robô aprende fica imediatamente disponível para todos os outros robôs do mesmo tipo no mundo todo.
A NEURA Robotics está construindo seus próprios centros físicos de treinamento de IA, chamados NEURA Gyms, onde são gerados dados de cenários de aplicação do mundo real. Combinados com dados sintéticos do Neuraverse, esses dados criam um modelo altamente complexo e transferível. Uma vez que uma capacidade é treinada com sucesso, ela pode ser aplicada a todos os outros robôs. A arquitetura de IA em camadas integra inferência de sensores em tempo real, inferência e refinamento local no dispositivo, computação multiagente distribuída, uma biblioteca de modelos para modelos Foundation e infraestrutura de treinamento baseada em nuvem.
A estrutura modular e segura da Neuraverse permite que empresas, desenvolvedores e parceiros de aplicativos inovem juntos sem comprometer sua propriedade intelectual. Os parceiros podem desenvolver aplicativos ou habilidades para a plataforma, como aspirar pó, esvaziar lava-louças, arrumar cômodos ou para aplicações na área da saúde. Essas habilidades podem ser vendidas para usuários interessados em diversos setores, criando um motor democrático de inovação para a robótica.
Este desenvolvimento aborda diretamente o principal problema das PMEs alemãs: a produção de alta variedade e baixo volume. As empresas alemãs normalmente fabricam uma ampla gama de variantes de produtos em quantidades relativamente pequenas, o que exige alta flexibilidade, precisão e agilidade. A automação tradicional, otimizada para grandes lotes repetíveis de produtos padronizados, muitas vezes se mostrou antieconômica para essa filosofia de produção. A automação da automação, como a Fraunhofer IPA a descreve, utiliza soluções de software e métodos de aprendizado de máquina para automatizar os esforços de programação e reconfiguração de variantes de componentes e tornar o uso de robôs economicamente viável mesmo para pequenos lotes.
Uma nova dimensão de transformação digital com 'IA Gerenciada' (Inteligência Artificial) - Plataforma e Solução B2B | Xpert Consulting
Uma nova dimensão de transformação digital com 'IA Gerenciada' (Inteligência Artificial) – Plataforma e Solução B2B | Xpert Consulting - Imagem: Xpert.Digital
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Mais sobre isso aqui:
A janela de oportunidade crucial da Alemanha na corrida pelos robôs humanoides: como a robótica sem código está revolucionando as pequenas e médias empresas (PMEs).
Superando a barreira da complexidade para as PMEs industriais
A democratização da IA física só atingirá seu potencial máximo quando esses sistemas se tornarem tão fáceis de usar quanto um smartphone. Plataformas de programação de robôs sem código ou com pouco código permitem que trabalhadores qualificados, mesmo sem conhecimento de programação, configurem sistemas robóticos para tarefas como seleção de itens em caixas, pegar e colocar e reconhecimento de objetos 3D sem escrever uma única linha de código. De acordo com a Gartner, até 2025, 70% de todos os novos aplicativos desenvolvidos por organizações usarão tecnologias de baixo código ou sem código, em comparação com menos de 25% em 2020.
O controle de máquinas por linguagem natural representa o próximo estágio da evolução. Os modelos de visão-linguagem-ação permitem que um robô receba uma tarefa em linguagem natural, que é então traduzida diretamente em ações executáveis. Um operador qualificado pode dizer ou mostrar ao robô qual tarefa precisa ser realizada, como pegar uma peça específica e colocá-la cuidadosamente em uma caixa, sem precisar entender a programação subjacente. Esse desenvolvimento é fundamental para a ampla adoção em pequenas e médias empresas alemãs, que possuem profundo conhecimento de seus processos, mas poucos profissionais de TI especializados.
A taxa de adoção de IA em PMEs alemãs apresenta um panorama misto. Embora 91% das empresas alemãs considerem a IA generativa importante para seus modelos de negócios e para a criação de valor futuro — um aumento de 36 pontos percentuais em comparação com o ano anterior —, a taxa de utilização real está significativamente aquém desse patamar. Apenas cerca de 19% das pequenas e médias empresas na Alemanha utilizam métodos de IA, um número acima da média da UE, mas significativamente inferior ao de empresas comparáveis na Dinamarca (26%), Suécia (24%) ou Bélgica (23%). A disparidade entre PMEs e grandes empresas está aumentando: enquanto apenas cerca de uma em cada cinco PMEs na Alemanha utiliza inteligência artificial, quase metade das grandes empresas o faz.
Os obstáculos à adoção da IA em pequenas e médias empresas (PMEs) são múltiplos. A escassez de mão de obra qualificada representa uma das maiores barreiras, visto que faltam profissionais capacitados para projetos de digitalização e IA. A complexidade tecnológica das soluções de IA dissuade muitas PMEs, com 29% das empresas pesquisadas considerando essa complexidade um obstáculo crucial. A integração de novos sistemas de IA em infraestruturas de TI existentes representa outro desafio, assim como a qualidade e a disponibilidade dos dados, que muitas vezes são não estruturados, distribuídos ou em formatos incompatíveis. As incertezas regulatórias, particularmente em relação a novas legislações como a Lei de IA da UE, geram relutância em investir, e o receio de perder o controle sobre dados sensíveis da empresa, especialmente ao depender de provedores estrangeiros de nuvem ou IA, é generalizado.
A Nuvem de IA Industrial da Deutsche Telekom aborda diretamente várias dessas barreiras. Como uma infraestrutura soberana que opera sob os padrões europeus de proteção de dados, ela reduz as preocupações com a segurança dos dados. Sua escalabilidade permite que até mesmo empresas menores acessem capacidade computacional que, de outra forma, não poderiam pagar. A integração com os sistemas SAP, já implementados em muitas empresas alemãs, reduz a barreira de integração. No entanto, o desafio persiste: a disposição para investir supera a implementação real. 82% das empresas planejam aumentar seus orçamentos de IA nos próximos doze meses, mais da metade em pelo menos 40%, mas a adoção em larga escala ainda é fragmentada.
A corrida global pela inteligência física
A corrida pela liderança em IA física se desenrola em um triângulo entre os Estados Unidos, a China e a Europa, com cada região contribuindo com pontos fortes e estratégias distintas. Os EUA dominam o desenvolvimento de modelos fundamentais e o financiamento de startups. A Figure AI, fundada em 2022, está em uma rodada de financiamento de US$ 1,5 bilhão, com uma avaliação de US$ 39,5 bilhões. A Apptronik concluiu uma rodada de financiamento Série A de US$ 350 milhões em fevereiro de 2025, com a participação do Google, cuja divisão DeepMind está colaborando com a Apptronik no desenvolvimento de modelos comportamentais para robôs bípedes. A Tesla planeja produzir 5.000 unidades do Optimus até 2025 e almeja uma capacidade anual de longo prazo de um milhão de robôs, com Elon Musk afirmando que o Optimus pode gerar US$ 10 trilhões em valor.
A China está implementando uma estratégia coordenada pelo Estado para desenvolver sua indústria de robótica humanoide. O Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação publicou um roteiro para um ecossistema completo de robôs humanoides até 2025. Em novembro de 2025, foi criado um comitê de padronização de robôs humanoides com 65 membros, incluindo executivos da Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE e XPeng, além de pesquisadores da Universidade Tsinghua e da Universidade Jiao Tong de Xangai. A China possui mais da metade de todas as empresas de robôs humanoides em atividade no mundo, impulsionada por políticas governamentais e incentivos locais. A projeção é de que as vendas de robôs humanoides na China ultrapassem 10.000 unidades em 2025, um aumento de 125% em relação ao ano anterior.
A estrutura de custos dos fornecedores chineses representa um desafio competitivo. A Unitree Robotics oferece o G1, um robô humanoide de nível básico, por cerca de US$ 6.000, um preço significativamente inferior ao de seus concorrentes ocidentais. Embora o robô da Unitree, de baixo custo, seja menos sofisticado que o Tesla Optimus, sua entrada precoce no mercado a um preço acessível demonstra a vantagem da China em componentes, instalações de fabricação e mão de obra, fatores essenciais para um lançamento rápido e econômico. De acordo com a TrendForce, a última geração do Tesla Optimus supera significativamente os produtos dos principais fabricantes chineses em termos de versatilidade do corpo e das mãos, capacidade de carga e duração da bateria, mas a vantagem de preço continua sendo um fator crítico para a adoção em massa.
Em outubro de 2025, a União Europeia apresentou a sua estratégia Apply AI, um plano abrangente para acelerar a adoção da IA em onze setores, respeitando a autonomia estratégica. A estratégia enfatiza que garantir que os modelos europeus com capacidades de ponta fortaleçam a soberania e a competitividade de forma confiável e centrada no ser humano é uma prioridade para a UE. A Comissão identificou vulnerabilidades na infraestrutura de IA, onde atores estatais e não estatais poderiam explorar dependências externas, incluindo infraestrutura de computação em nuvem, chips semicondutores e frameworks de software.
Um estudo da Accenture de novembro de 2025 mostra que 62% das organizações europeias buscam soluções soberanas devido à atual incerteza geopolítica, com esse número sendo particularmente alto entre as organizações alemãs, chegando a 72%. Ainda assim, 65% admitem que não conseguem se manter competitivas sem fornecedores de tecnologia não europeus. Em média, apenas 36% das iniciativas de IA e dos dados em organizações europeias exigem uma abordagem soberana devido a requisitos regulatórios ou à sensibilidade dos dados.
Os desafios estruturais que a Alemanha enfrenta como polo industrial.
A análise da posição estratégica da Alemanha no campo da IA física deve levar em consideração as atuais fragilidades estruturais da indústria alemã. A Federação das Indústrias Alemãs (BDI) prevê uma queda de 0,5% na produção industrial em 2025, marcando o quarto ano consecutivo de declínio, após uma queda de 4,8% em 2024 e desenvolvimentos negativos nos dois anos anteriores. Comparada a outros países da UE, a indústria alemã tem apresentado um desempenho significativamente pior desde 2019.
O Instituto ifo relata que, em julho de 2025, aproximadamente uma em cada quatro empresas industriais na Alemanha registrou uma queda em sua competitividade em comparação com países fora da UE. A competitividade não melhorou em nenhum setor industrial recentemente. O setor de engenharia mecânica foi particularmente afetado, com a proporção de empresas que enfrentam queda de competitividade subindo de 22,2% para 31,9%, o maior índice já registrado. As desvantagens estruturais incluem preços de energia, regulamentação e condições de investimento.
A indústria automotiva, tradicionalmente um pilar da economia alemã, continua a perder competitividade global. Empresas outrora dominantes, como Volkswagen, BMW e Mercedes-Benz, têm perdido participação de mercado de forma constante para fabricantes americanos e chineses. Segundo o Goldman Sachs, a China se transformou de mercado de exportação mais importante da Alemanha em seu principal concorrente, particularmente em setores como o de veículos elétricos, onde as montadoras alemãs estão ficando para trás.
A Associação Alemã de Robótica e Automação (VDMA) prevê uma queda de 9% na receita total da indústria alemã de robótica e automação, para € 13,8 bilhões em 2025. Essas fragilidades estruturais já eram evidentes em 2024, com uma queda de 16% na demanda interna em comparação com 2023. Os impulsos de crescimento vindos do exterior também diminuíram, em 2%. O único ponto positivo foram as exportações para a zona do euro, com um aumento expressivo de 44% nos pedidos em 2024.
Apesar disso, a Alemanha continua sendo o principal mercado de robótica na Europa e ocupa o terceiro lugar mundial em densidade de robôs, com 415 robôs industriais por 10.000 funcionários, atrás apenas da Coreia do Sul e de Singapura. O número de robôs industriais em operação atingiu um novo recorde de 269.427 unidades em 2023. Entre 2019 e 2024, mais de 450 projetos de investimento estrangeiro direto na área de automação e robótica foram realizados na Alemanha, colocando o país em primeiro lugar na Europa e em segundo lugar no mundo, depois dos Estados Unidos.
O panorama da pesquisa como fundamento da transformação industrial.
O cenário da pesquisa alemã na área de robótica baseada em IA é notavelmente robusto. Com mais de 1.200 publicações científicas nos últimos cinco anos, mais de 70 grandes projetos financiados pela Fundação Alemã de Pesquisa (DFG) e nove universidades alemãs entre as 100 melhores no ranking mundial de ciência da computação para robótica, o país está bem posicionado. Um estudo de tendências da consultoria Capgemini mostra que a robótica baseada em IA e a IA generativa estão entre as cinco principais tendências tecnológicas globais em 2025. Quase metade das empresas pesquisadas em todo o mundo está atualmente desenvolvendo cenários de aplicação, e 89% dos investidores estão convencidos de que a robótica baseada em IA estará entre os três principais temas tecnológicos em 2025.
O Centro Aeroespacial Alemão (DLR), e em particular o seu Instituto de Robótica e Mecatrônica, desempenha um papel fundamental como parceiro de pesquisa. O instituto lançou uma parceria de pesquisa e desenvolvimento de longo alcance com a Siemens para desenvolver em conjunto tecnologias inovadoras para a produção do futuro. Esta colaboração visa explorar soluções pioneiras no campo da produção inteligente baseada em IA, com foco em assistência robótica, interação humano-robô e robótica humanoide.
O robô humanoide TORO, desenvolvido no Centro Aeroespacial Alemão (DLR) desde 2013, evoluiu de um robô bípede para um robô humanoide versátil com 1,74 metros de altura. Suas articulações são flexíveis, permitindo que ele interaja com segurança com pessoas, caminhe com firmeza e suba escadas. Agora, o TORO também consegue ver, sentir e compreender o ambiente ao seu redor graças a um novo método desenvolvido no instituto. Esse método permite que o TORO interprete de forma inteligente os dados visuais captados por suas câmeras e reaja de acordo.
A primeira Conferência Alemã de Robótica, organizada pelo Instituto Alemão de Robótica, aconteceu em Nuremberg, de 13 a 15 de março de 2025, destacando a força da robótica e da inteligência artificial desenvolvidas na Alemanha. Mais de 200 pesquisadores apresentaram as últimas tendências em robótica baseada em IA, incluindo design de robôs e algoritmos de aprendizado para percepção e interação robótica. O Instituto de Robótica e Mecatrônica do DLR, como parceiro, é responsável pela transferência de tecnologia e visa traduzir rapidamente os resultados da pesquisa em aplicações industriais inovadoras.
A janela de tempo crítica e as implicações estratégicas.
Líderes da indústria chegaram a um consenso: o momento ChatGPT para robôs humanoides chegou, e 2025 marca o início da produção em massa. O termo se refere à virada cultural no final de 2022, quando o ChatGPT da OpenAI desencadeou a ampla aceitação de modelos de linguagem em larga escala e o reconhecimento de seu potencial. Wang Xingxing, fundador da Unitree Robotics, prevê que o momento ChatGPT da indústria robótica ocorrerá dentro de um a cinco anos, quando robôs humanoides serão capazes de entregar delicadamente uma garrafa de água a uma pessoa em meio a uma multidão, em um ambiente desconhecido, sob o comando do dono.
Os pré-requisitos tecnológicos para esse avanço estão cada vez mais presentes. Melhorias na coordenação motora fina das mãos e braços de robôs humanoides, avanços em agilidade, modelos de mundo mais precisos para ambientes de treinamento com dados sintéticos, aumento do financiamento para robótica e aplicações de defesa, e o surgimento de robôs de aprendizado rápido por meio de avanços em inteligência artificial física estão convergindo em uma tempestade perfeita de inovação. A empresa chinesa Galbot já implantou quase 1.000 robôs em diversas empresas, um marco significativo que sugere que a tecnologia está passando de protótipos para aplicações no mundo real.
A atividade de investimento acompanha essa dinâmica. O valor dos negócios na área de robótica humanoide e impulsionada por IA subiu para US$ 7,3 bilhões no primeiro semestre de 2025, sinalizando a confiança dos investidores. Os índices de inflação em 2025 e 2026 determinarão quais empresas e nações assumirão a liderança de mercado na próxima etapa da evolução industrial.
A Alemanha possui uma vantagem estrutural nessa competição, frequentemente referida como uma vantagem injusta. Enquanto os EUA lideram em algoritmos e a China domina a escalabilidade de hardware para o consumidor, a Alemanha detém expertise em mecatrônica e acesso a dados industriais reais. A liderança global da Siemens no mercado de tecnologia de gêmeos digitais, as parcerias consolidadas com a NVIDIA na área de IA Industrial em Nuvem, o surgimento de campeões nacionais como a NEURA Robotics e a Agile Robots, e um sólido cenário de pesquisa com o Centro Aeroespacial Alemão (DLR) e os Institutos Fraunhofer formam um ecossistema único.
No entanto, existe o risco de que esse potencial não seja concretizado. As PMEs alemãs estão ficando para trás em relação a países comparáveis na adoção de IA. Desvantagens competitivas estruturais relacionadas a preços de energia, regulamentação e condições de investimento estão onerando o setor. As tendências demográficas estão exacerbando continuamente a escassez de mão de obra qualificada. A relutância das empresas em investir, optando pela cautela diante de um cenário de incertezas, pode fechar a janela de oportunidade para o estabelecimento de uma posição de liderança.
A implicação estratégica é clara: aqueles que investirem agora em sistemas ciberfísicos garantirão a liderança de mercado na próxima década. Aqueles que hesitarem correm o risco de se tornarem meros fornecedores de hardware para modelos de IA dos EUA ou mercados de vendas para a produção em massa chinesa. A Nuvem de IA Industrial da Deutsche Telekom, os robôs humanoides da NEURA e da Agile Robots, a expertise em Gêmeos Digitais da Siemens e a excelência em pesquisa da comunidade científica alemã formam os alicerces para uma posição de liderança alemã na corrida global pela IA Física. Se esses alicerces serão reunidos em um todo coerente, será decidido nos próximos 18 a 24 meses.
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