الانتقال من الروبوتات من المختبر إلى التطبيق الصناعي الحقيقي أكثر تعقيدًا مما يتصور الكثيرون.

خلال العام الماضي، حققت مجال أبحاث الروبوتات العديد من الإنجازات — مثل VLA، Sim2Real، التعميم عبر الكيانات، والتلاعب الذكي — وكانت التقدمات التقنية ثابتة جدًا. لكن المثير للاهتمام هو أن الاهتمامات في الأوساط الأكاديمية والصناعية تختلف تمامًا، ففريق تعلم الآلة يهتم بأمور، والشركات التي تصنع الروبوتات الصناعية تهتم بأمور أخرى، وهناك فجوة يصعب عبورها بينهما.

تتمثل العقبات الرئيسية في ثلاثة أماكن: أولاً، البيانات المستخدمة في التدريب غالبًا ما تكون مختلفة تمامًا عن بيئة النشر الحقيقية، فمجموعة البيانات الموسومة بشكل جيد قد تتسبب في فشل عند وضعها في خط الإنتاج. ثانيًا، الأبحاث عادةً تركز على الأداء المتوسط، لكن التطبيقات الصناعية تخشى بشكل خاص الحالات القصوى، حيث قد تؤدي خطأ واحد إلى تكاليف عالية. ثالثًا، الأداء والكمون دائمًا في مواجهة، فالنموذج السريع لا يكون دقيقًا بما يكفي، والحلول الدقيقة قد تتأخر في الاستجابة. إذا لم يتم حل هذه النقاط، فحتى أفضل الأوراق البحثية تظل مجرد حبر على ورق.