El equipo de Li Hongyang mostró en seis meses un robot que se coloca su propio taburete

Seis meses después de su fundación, el equipo de Li Hongyang ha mostrado por primera vez de forma sistemática que su enfoque de «inteligencia de cuerpo entero» (Whole-Body Intelligence, WBI) funciona en un robot real. El argumento de la demo es sencillo: el juguete está demasiado alto y el brazo no llega hasta él. El robot localiza una banqueta, la traslada, se sube a ella y recoge el juguete. La publicación salió el 10 de octubre de 2026 y el medio «机器之心» (Jiqizhixin) difundió el material.

Qué se mostró exactamente

Lo central del vídeo es una secuencia de tres acciones, cada una con su propia física:

• transporte de la banqueta: el robot sostiene un objeto y su centro de masas se desplaza;
• subida a la banqueta: cambian el contacto con el suelo y la superficie de apoyo; la plataforma es más alta y la estabilidad, menor;
• toma del juguete en altura: el brazo trabaja en una nueva zona de alcance y el equilibrio debe mantenerse sobre un apoyo estrecho.

Según el anuncio, es la primera publicación sistemática de resultados en un robot real. Hasta ahora, el equipo solo había descrito en su blog técnico el camino tecnológico de WBI. En el fragmento disponible no hay cifras sobre la duración del episodio, el porcentaje de intentos exitosos, el tipo de plataforma ni los grados de libertad. Por ahora solo se puede evaluar el escenario.

Por qué la banqueta es más difícil de lo que parece

La mayoría de las demostraciones de manipulación se apoyan en una simplificación: el cuerpo está quieto y trabaja el brazo. Aquí eso no es posible. Cuando el robot sube a la banqueta, cambia en esencia su propia morfología. Varían la altura, los puntos de apoyo y los esfuerzos admisibles en las articulaciones. El controlador tiene que prever todo esto de antemano: la banqueta debe colocarse de modo que luego el robot pueda subirse y alcanzar el objeto.

De ahí la lógica de WBI. Si la planificación del movimiento de brazos, piernas y torso está repartida entre módulos distintos, la tarea se rompe en las uniones: el manipulador no sabe que el apoyo está a punto de cambiar. Un modelo único o un único lazo de control elimina este problema, al menos en teoría. En teoría, porque el vídeo no muestra cómo está construido el sistema: si es una política end-to-end, una jerarquía o un whole-body control clásico con capas entrenables encima.

La propia elección del escenario revela ambición. Usar una herramienta del entorno, aunque sea tan simple, exige entender la geometría de la escena y las consecuencias de las propias acciones. Se parece más a razonar sobre física que a reproducir una trayectoria aprendida de memoria. Pero un solo episodio logrado también puede ser fruto de una puesta en escena cuidadosa.

Qué observar a partir de ahora

Para distinguir un resultado científico de un vídeo vistoso hacen falta respuestas a varias preguntas prácticas:

• Repetibilidad. ¿Cuántos intentos de cada cien terminan con éxito y cómo se comporta el robot ante un fallo?
• Generalización. ¿Qué ocurre si se cambia la altura de la banqueta, su peso, el material del suelo o la posición del juguete?
• Autonomía. ¿Quién fija el objetivo: una persona con una orden o el propio robot, que decide que sin banqueta no se puede?
• Plataforma. ¿Es un cuerpo propio del equipo o un humanoide comercial, y cuál es el coste de un error en caso de caída?
• Apertura. ¿Se publicarán el artículo, el código o un benchmark con los que otros laboratorios puedan verificar el resultado?

Para la industria, la señal está en otro lado. El mercado de humanoides se desplaza de las demostraciones con un solo brazo hacia tareas en las que el cuerpo entero participa en la solución. Para fábricas y almacenes, son estas habilidades las que determinan si un robot podrá trabajar en un entorno imperfecto. Ahora el equipo de Li Hongyang tiene que demostrar que su enfoque resiste decenas de variaciones, y no un único escenario. Por ahora es una propuesta con un prototipo funcional, y la prueba de fuego serán nuevas publicaciones con métricas.