De acordo com pt.wedoany.com-A equipe de robótica PrismBot da vivo conquistou o primeiro lugar na categoria Raciocínio para Ação no AGIBOT World Challenge do ICRA 2026, realizado recentemente em Viena. O evento faz parte da Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA), uma das principais conferências mundiais na área de robótica.
A equipe de robótica da vivo conquistou o primeiro lugar com vantagem decisiva na final com robôs reais, demonstrando sua força técnica na conversão da compreensão de tarefas em decisões de ação. A competição atraiu 526 equipes de 27 países e regiões. A equipe também foi reconhecida na categoria Controle Corporal Completo, ficando entre as três primeiras do mundo.
Esses resultados refletem a estratégia existente da vivo de construir sistemas de percepção baseados em tecnologia de imagem e desenvolver um "cérebro" robótico impulsionado por IA para levar capacidades inteligentes ao mundo físico. Hu Baishan, presidente e diretor de operações da vivo, também presidente do Instituto Central de Pesquisa da vivo, já havia delineado essa direção durante o Fórum Boao para a Ásia em 2026.
O AGIBOT World Challenge, parte do ICRA 2026, é uma das competições internacionais mais exigentes no campo da inteligência incorporada. Sua competição principal, a categoria Raciocínio para Ação, foca no desafio central da inteligência incorporada: transformar a compreensão de tarefas em decisões de ação. A categoria combina avaliação por simulação online com testes offline em robôs reais em Viena, pontuando com base na taxa de conclusão de tarefas em ambientes reais, estabilidade de longo prazo e capacidade de generalização em cenários complexos. Os modelos participantes precisam realizar de forma independente a compreensão de intenções, decomposição de tarefas, ordenação de subobjetivos e recuperação de anomalias em ambientes reais, convertendo o processo de decisão em execução física por meio de braços robóticos.
Para lidar com tarefas complexas de longo prazo e interferências do ambiente real, a equipe de robótica da vivo desenvolveu um framework de treinamento e inferência centrado em otimização de quadros-chave e aprendizado contrastivo. A ponderação de perda de quadros-chave ajuda o modelo a aprender pontos de ação críticos de forma mais eficaz, enquanto o aprendizado contrastivo reduz a lacuna semântica entre instruções baseadas em texto e a execução de ações físicas.
Na categoria Controle Corporal Completo, realizada simultaneamente, os robôs precisavam pegar produtos específicos de forma autônoma em um cenário realista de supermercado e colocá-los corretamente em um carrinho de compras. A equipe de robótica da vivo aplicou o mesmo sistema técnico centrado em raciocínio para ação a esse cenário, usando ponderação de perda de quadros-chave para melhorar a precisão da pegada e identificando a direção da pegada por meio de aprendizado contrastivo, garantindo assim o terceiro lugar. Esse resultado validou a transferibilidade e a robustez de engenharia de sua abordagem técnica em diferentes tipos de tarefas.
A vivo acredita que os robôs se tornarão outro importante ponto de entrada para uso pessoal e doméstico após os smartphones. A empresa escolheu o ambiente doméstico como ponto de partida para o desenvolvimento de robôs, pois esse ambiente exige alto desempenho em tarefas de longo prazo, colaboração com dois braços, operação precisa, raciocínio e tomada de decisão. A equipe de robótica da vivo está avançando da operação remota para a inteligência autônoma, aumentando gradualmente a executabilidade e a escalabilidade de verificação de tarefas complexas. Com base em sua experiência em sistemas de dispositivos, capacidades de imagem e desenvolvimento global de produtos, a vivo está construindo um sistema de capacidades robóticas que combina hardware e software e evolui com o tempo.
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