Robot dari laboratorium menuju aplikasi industri yang sebenarnya jauh lebih kompleks dari yang dibayangkan.

Tahun lalu, bidang penelitian robot memang menghasilkan banyak pencapaian—kemajuan teknologi seperti VLA, Sim2Real, generalisasi lintas ontologi, dan manipulasi yang lincah semuanya cukup solid. Tapi yang menarik adalah, fokus perhatian di dunia akademik dan industri sangat berbeda, tim pembelajaran mesin peduli dengan hal-hal tertentu sementara perusahaan yang benar-benar memproduksi robot industri peduli dengan hal lain, dan di antara keduanya ada jurang yang sulit dilintasi.

Titik utama terletak pada tiga hal: pertama, data untuk pelatihan dan lingkungan penerapan nyata seringkali berbeda, dataset yang diberi label dengan baik mudah mengalami masalah saat dipasang di jalur produksi. Kedua, penelitian biasanya melihat performa rata-rata, tetapi yang paling dikhawatirkan dalam aplikasi industri adalah situasi ekstrem, satu kesalahan bisa berakibat biaya besar. Ketiga, performa dan latensi selalu berlawanan, model yang cepat mungkin tidak cukup akurat, sedangkan solusi yang akurat tidak bisa menunggu waktu respons yang lama. Jika ketiga poin ini tidak diselesaikan, bahkan makalah teknologi terbaik pun hanya akan menjadi teori di atas kertas.