A estimativa de US$ 6,4 bilhões da Toyota em robótica coloca a IA física em destaque
A Toyota Motor projeta que a implementação da automação em suas instalações de fabricação, subsidiárias e principais fornecedores pode exigir aproximadamente 400.000 robôs e um gasto anual de cerca de 1 trilhão de ienes (US$ 6,4 bilhões) a partir de 2028.
De acordo com a Reuters, este potencial investimento foi apresentado aos investidores no início de setembro. A Toyota não confirmou se o investimento total seguirá em frente ou por quanto tempo os gastos nessa escala serão sustentados.
A estimativa de 400.000 robôs considera tanto a substituição de máquinas existentes quanto novas instalações, abrangendo sistemas humanoides e não humanoides. Este investimento cobre robôs industriais, logística automatizada e robótica colaborativa futura nas linhas de produção.
A Toyota atualmente utiliza e testa robótica em várias etapas de fabricação. Em seus resultados financeiros do exercício fiscal de 2026, a empresa destacou demonstrações em fábrica envolvendo transporte e coleta de peças, bem como aplicações de robótica na logística de equipamentos médicos.
Aproveitando iniciativas anteriores de automação
Na Fábrica Kamigo da Toyota, uma linha de montagem de pistões que foi lançada com assistência robótica em janeiro de 2025 passou de três operadores para automação total, conforme observado no relatório integrado de 2025 da Toyota.
A jornada de automação da fábrica começou muito antes. Ela começou a implantar robôs em sublinhas selecionadas em 2008, mas a empresa posteriormente enfrentou desafios de manutenção à medida que a produção de motores se expandia para o exterior.
A Toyota observou que algumas instalações no exterior não tinham pessoal de manutenção qualificado suficiente para apoiar equipamentos automatizados. Consequentemente, alguns processos voltaram à produção manual, enquanto a expertise de fabricação das plantas japonesas foi transferida para sites no exterior.
Os trabalhadores então desenvolveram gabaritos e ferramentas que a Toyota afirmou poderiam dobrar ou triplicar a eficiência em certos processos manuais. O conhecimento obtido com esse trabalho informou o desenvolvimento de sistemas automatizados mais recentes, incluindo a linha de montagem de pistões em Kamigo.
A Toyota também está criando sistemas capazes de lidar com peças sem exigir posicionamento prévio preciso. Seu robô de coleta de peças KumiPro usa câmeras para identificar e manipular componentes posicionados de forma solta e já está ativo nas linhas de produção da Toyota Motor East Japan.
A Toyota demonstrou um processo de montagem no qual o controle de feedback de força compensa erros de reconhecimento de câmera. O robô ajusta seu movimento enquanto insere componentes em espaços apertados, levando em conta as discrepâncias entre o reconhecimento visual e o posicionamento físico.
Desenvolvendo IA física para manufatura
A Toyota define IA física como tecnologia que permite aos robôs perceber seu ambiente por meio de sensores, aprender ou otimizar ações com base em dados situacionais e operar de forma autônoma.
A Toyota afirmou que seu Centro de Pesquisa Fronteiriça aborda a escassez de mão de obra e a transferência de habilidades por meio da robótica, incluindo aplicações em locais de produção. O trabalho do centro inclui tecnologias derivadas de seu programa de Robô de Suporte Humano.
A Toyota indicou que as tecnologias de reconhecimento de objetos, tomada de decisão e execução de movimento do programa de Robô de Suporte Humano foram integradas ao KumiPro na Toyota Motor East Japan.
A Toyota também está desenvolvendo o ELEY (Robô de Aprendizado Corporificado para Rendimento Aprimorado) para tarefas que envolvem interação física com objetos e o ambiente. Equipado com dois braços semelhantes aos humanos e uma base móvel omnidirecional, o ELEY foi projetado para lidar com forças externas quando uma máquina encontra um objeto em uma posição inesperada.
A Toyota identificou a confiabilidade de longa duração, a repetibilidade precisa e a infraestrutura de dados para aprendizado de robôs como áreas que exigem mais desenvolvimento. A empresa planeja testar o ELEY sob condições mais próximas dos locais de produção reais, usando tanto tentativas bem-sucedidas quanto falhas como dados de treinamento.
Separadamente, a Toyota usa aprendizado por reforço para treinar robôs humanoides em ambientes simulados antes de transferir os comportamentos aprendidos para máquinas físicas. A empresa executa milhares de instâncias de robôs simulados em paralelo para acelerar o processo de aprendizado.
A Toyota observou que os movimentos bem-sucedidos na simulação nem sempre são transferidos diretamente para o hardware físico devido às diferenças nas leituras dos sensores, no atrito do piso e no comportamento dos atuadores. Os pesquisadores introduzem variações nessas condições durante o treinamento e usam dados de robôs físicos para reduzir o que a Toyota chama de lacuna Sim2Real.
O Toyota Research Institute também está colaborando com a Boston Dynamics em sistemas de controle de IA para o robô humanoide Atlas. Em 2025, as organizações demonstraram o Atlas completando uma sequência de tarefas de caminhada, levantamento, classificação e embalagem usando um único Modelo de Comportamento Grande, com habilidades do robô adquiridas por meio de demonstrações humanas.
O Japão foi o segundo maior mercado mundial de robôs industriais em 2024, com aproximadamente 450.500 robôs em operação e outros 44.500 instalados durante o ano, de acordo com a Federação Internacional de Robótica.
A indústria automotiva do Japão instalou cerca de 13.000 robôs industriais em 2024, um aumento de 11% em relação ao ano anterior e o maior total anual desde 2020.
A estimativa de 400.000 da Toyota é mais ampla do que as figuras de robôs industriais do IFR, pois inclui equipamentos de substituição e múltiplos tipos de robôs em toda a Toyota, suas empresas do grupo e principais fornecedores.
O Hyundai Motor Group estabeleceu um cronograma para a implantação de robôs humanoides na produção automotiva. Ele planeja introduzir o Atlas na Hyundai Motor Group Metaplant America em Savannah, Geórgia, a partir de 2028, inicialmente para a sequência de peças antes de se expandir para a montagem de componentes a partir de 2030.
A Hyundai afirmou que expandirá o Atlas para processos de fabricação adicionais após validar aplicações individuais. O grupo também estabeleceu a meta de estabelecer capacidade de produção anual para até 30.000 robôs até 2028.
A Boston Dynamics, desenvolvedora do Atlas, é controlada pelo Hyundai Motor Group, que adquiriu uma participação acionária majoritária na empresa de robótica em 2021. A Boston Dynamics também colabora separadamente com o Toyota Research Institute, combinando o Atlas com os Grandes Modelos de Comportamento do TRI.
Veja também: Gartner delimita quatro níveis de IA na automação de armazéns
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A jornada de automação da fábrica começou muito antes. Ela começou a implantar robôs em sublinhas selecionadas em 2008, mas a empresa posteriormente enfrentou desafios de manutenção à medida que a produção de motores se expandia para o exterior.
A Toyota observou que algumas instalações no exterior não tinham pessoal de manutenção qualificado suficiente para apoiar equipamentos automatizados. Consequentemente, alguns processos voltaram à produção manual, enquanto a expertise de fabricação das plantas japonesas foi transferida para sites no exterior.
Os trabalhadores então desenvolveram gabaritos e ferramentas que a Toyota afirmou poderiam dobrar ou triplicar a eficiência em certos processos manuais. O conhecimento obtido com esse trabalho informou o desenvolvimento de sistemas automatizados mais recentes, incluindo a linha de montagem de pistões em Kamigo.
A Toyota também está criando sistemas capazes de lidar com peças sem exigir posicionamento prévio preciso. Seu robô de coleta de peças KumiPro usa câmeras para identificar e manipular componentes posicionados de forma solta e já está ativo nas linhas de produção da Toyota Motor East Japan.
A Toyota demonstrou um processo de montagem no qual o controle de feedback de força compensa erros de reconhecimento de câmera. O robô ajusta seu movimento enquanto insere componentes em espaços apertados, levando em conta as discrepâncias entre o reconhecimento visual e o posicionamento físico.
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