A Collaborative Robotics, conhecida como Cobot, oficializou o lançamento da segunda geração do seu robô móvel Proxie durante a feira Automate 2026. O novo modelo traz avanços significativos em capacidade de carga, autonomia energética e, principalmente, em inteligência operacional, permitindo que a máquina identifique demandas de trabalho sem a necessidade de integração com sistemas legados de gestão ou intervenção humana direta.
Segundo reportagem do The Robot Report, a empresa sediada em Santa Clara, na Califórnia, consolidou o design após acumular cerca de 13 mil horas de operação em campo com a primeira versão. A tese central da Cobot é que a robótica industrial atingiu um ponto de inflexão onde a inteligência de bordo supera a necessidade de infraestrutura de software complexa, aproximando a adoção de robôs da facilidade de uso observada em computadores pessoais.
Lições de campo e refinamento de hardware
A estratégia de crescimento da Cobot priorizou a coleta de dados operacionais em vez de grandes campanhas de marketing. Com 28 unidades da primeira geração em operação, a empresa monitorou o desempenho em locais como a Mayo Clinic, onde os robôs realizam desde o transporte de insumos laboratoriais até serviços de alimentação. Essa experiência gerou mais de 500 insights de design que fundamentaram a reconstrução da plataforma.
O Proxie Gen 2 apresenta uma arquitetura otimizada com 40% menos peças, o que melhora a confiabilidade e facilita a manutenção. O robô manteve elementos de design como a coluna vertical e o sistema de troca automática de baterias, mas a estrutura foi reduzida para permitir melhor navegação em espaços confinados, como corredores hospitalares e elevadores, suportando agora cargas de até 680 kg em carrinhos e 100 kg na coluna central.
Autotarefas e a redução da complexidade
O avanço mais notável é a capacidade de "autotarefas". Diferente de sistemas convencionais que exigem integração profunda com sistemas de gerenciamento de armazéns (WMS), o Proxie Gen 2 utiliza um modelo de mundo em tempo real. Por meio de visão computacional, o robô observa o ambiente e identifica quando materiais estão prontos para transporte, determinando destinos sem comandos externos.
Em um caso prático na Maersk, o robô demonstrou capacidade de ler informações de destino escritas manualmente em quadros brancos acoplados aos carrinhos. De acordo com o CEO Brad Porter, essa abordagem permitiu que 95% dos movimentos fossem realizados sem intervenção humana ou integração digital, removendo uma das maiores barreiras de custo e tempo na implementação de frotas robóticas em larga escala.
Manipulação móvel e inteligência artificial
O Gen 2 marca a estreia da Cobot na manipulação móvel, com a introdução de uma configuração opcional de dois braços. O desenvolvimento foi impulsionado por melhorias em modelos de visão-linguagem-ação e políticas de difusão, que permitem ao robô executar tarefas de destreza sem a necessidade de grandes conjuntos de dados de treinamento. A empresa utiliza módulos NVIDIA Jetson para processamento local, garantindo que a inferência ocorra sem dependência de nuvem.
Essa mudança reflete uma tendência maior no setor de robótica, onde o hardware se torna uma commodity e a inteligência de software assume o papel protagonista. A colaboração com a NVIDIA, utilizando o Isaac Sim para criar gêmeos digitais, permite que a Cobot refine o comportamento do robô em simulações antes da execução no mundo físico, acelerando a curva de aprendizado da máquina.
Perspectivas e desafios de adoção
Apesar do otimismo, o setor ainda enfrenta o desafio de provar a robustez dos braços manipuladores em ambientes industriais não estruturados, onde a variabilidade de objetos é alta. O mercado observará de perto se a promessa de "facilidade de adoção" se traduzirá em escala, especialmente com o modelo de negócios de assinatura mensal de US$ 5 mil, que busca reduzir a barreira de entrada para pequenas e médias empresas.
O sucesso da Cobot dependerá da capacidade de manter a confiabilidade do hardware enquanto a inteligência artificial evolui para lidar com tarefas cada vez mais complexas. A transição da fase de testes para a implementação industrial em larga escala será o próximo passo crítico para a empresa.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · The Robot Report