Çin’in doğusundaki Zhejiang eyaletine bağlı Hangzhou kentindeki bir robot okulunun ilk sınıfını oluşturan 30 robottan 4’ü, iki ayı aşkın yoğun eğitimin ardından mezun olarak resmi görevlerine başladı. Bu mezunlardan biri Hangzhou’da müze rehberi olarak hizmet verirken, diğeri robot okulunda rehberlik yapıyor; üçüncüsü Nestlé’nin Tianjin’deki üretim tesisinde denetim yürütüyor, dördüncüsü ise piyano performansları sergilemek üzere Güney Kore’ye gitmiş bulunuyor.
Bu dağıtım, bedenlenmiş yapay zekayı (embodied AI) gerçek dünyaya taşımanın önündeki temel bir zorluğu gözler önüne seriyor: Robotların eğitilmesi, münferit üreticilerin veya kullanıcıların sağlayabileceğinden çok daha fazlasını, yani makinelerin ölçekli biçimde eğitilip test edilebileceği ve geliştirilebileceği ortak bir altyapıyı gerektiriyor.
Pekin’in yaklaşık 105 kilometre güneybatısında inşa edilen “geleceğin şehri” Xiong’an’daki özel bir eğitim tesisinde; çöp çıkarma, rafları düzenleme ve yük taşıma gibi gündelik işleri öğrenen çeşitli robot tipleri yer alıyor. İnsan eğitmenler, gerçek iş yerleri ile kamusal alanların birebir kopyalarında sanal gerçeklik başlıkları ve dış iskeletler (exoskeleton) kullanarak robotları simüle edilmiş ortamlarda görev yaparken yönlendiriyor.
Bir insanı mesleğe hazırlamak kolay olmadığı gibi, bir robotu eğitmek de zahmetli bir süreç gerektiriyor. China Xiong’an Group’un dijital kentsel teknolojiler iştirakinde eğitmen olan Liu Rui, “Robota yalnızca bir nesneyi yerden alma şeklindeki temel hareketi öğretmek bile 1.000’den fazla tekrar gerektirdi,” ifadelerini kullanıyor. Ardından gelen tam sekans; çöpü alma, dik durma ve çöpe atma adımlarından oluşuyor ve bu üç adımın öğrenilmesi bir hafta daha sürüyor. Her deneme aynı zamanda yeni bir eğitim verisi üretiyor. Eğitmenler bu verileri etiketleyip hareketleri küçük parçalara bölüyor ve her karedeki nesneleri tanımlayarak robotların gördüklerini ayırt etmelerine ve aksiyon kararı almalarına yardımcı oluyor.
Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi verilerine göre, haziran ayı sonu itibarıyla Çin genelinde 70’i aşkın robot eğitim tesisi tamamlanmış ya da faaliyete geçmiş durumda; 40’tan fazla tesisin ise inşası veya projelendirmesi sürüyor.
Genişleyen bu ağ, Çin’in genel yapay zeka ve robotik ekosisteminin ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı’na göre 2025 yılında ülkede 6.200’den fazla yapay zeka şirketi faaliyet gösterirken, çekirdek sektörün büyüklüğü 1,2 trilyon yuanı (yaklaşık 173,9 milyar ABD doları) aştı. Yine resmi verilere göre Çin, 2025’te küresel toplamın yarısından fazlasını temsil eden 400’ü aşkın insansı robot ürünü geliştirdi. 2026 Dünya Robot Konferansı’nda sunulan bir rapora göre ise Çinli üreticiler, 2026’nın ilk yarısında dünya genelindeki insansı robot sevkiyatlarının yüzde 97’sini gerçekleştirdi.
Ulusal ve Yerel Ortak Yapımlı İnsansı Robotik İnovasyon Merkezi Baş Bilim İnsanı Jiang Lei, bedenlenmiş yapay zeka robotlarının “sıfırdan bire” geçişi tamamladığını, ancak “birden ona” ölçeklenmenin halen bir meydan okuma olduğunu belirtti. Jiang’a göre tıkanıklıklar; standartlar, mühendislik yönetimi ve pilot ölçekli test aşamalarında yatıyor ve meselenin özü, robotları farklı gerçek dünya senaryolarına adapte edebilme becerisine dayanıyor.
Çin’in devasa üretim tabanı, robot üreticilerine yalnızca büyük bir pazar sunmakla kalmıyor; aynı zamanda makinelerini eğitebilecekleri, test edebilecekleri ve geliştirebilecekleri geniş bir gerçek dünya ve simülasyon ortamı çeşitliliği sağlıyor. Robot okulları ve eğitim üslerinin yükselişi, eğitim verisini bedenlenmiş yapay zekayı sahaya sürmede kritik bir ekonomik kaynağa dönüştürüyor.
Büyük dil modelleri ve çok modlu (multimodal) yapay zeka sistemleri, birikmiş yazılı kaynaklar ve devasa internet verilerinden beslenerek hızla ilerleme kaydetti. Buna karşılık, bedenlenmiş yapay zekanın fiziksel dünyada eyleme geçmeyi öğrenebilmesi için gerçek dünya etkileşimleriyle üretilmiş verilere ihtiyacı bulunuyor. Bir fabrika, depo veya restoran birbirinden farklı güç seviyeleri, hassasiyet ve hareket kabiliyetleri gerektirebiliyor. Bu kadar çok senaryoyu kapsayacak yeterlilikte ve yüksek kalitede eğitim verisi temin etmek maliyetli ve güç olmaya devam ediyor; sektör analistleri bu verilerin büyük kısmının daha önce sistematik olarak toplanmadığını, işlenmediğini ve depolanmadığını vurguluyor.
China Xiong’an Group, 2025 yılında dijital platformunu fiziksel şehirle entegre etmeye odaklandığında, önde gelen yapay zeka model şirketleri on milyonlarca saati bulan yüksek kaliteli veri setlerini satın almak üzere grupla iletişime geçti. Grubun dijital kentsel teknolojiler iştirakinde yönetici olan Cao Yue, Xiong’an’daki robot okulunda üretilen eğitim veri setlerinin hem yapay zeka modellerini eğitmek hem de kentsel veri havuzuna beslenerek daha sonra paylaşılıp ticarete konu edilmek üzere kullanıldığını belirterek okulun bir anlamda bedenlenmiş yapay zekaya veri yakıtı üreten dev bir fabrika işlevi gördüğünü dile getirdi.
Hangzhou’daki ulusal bedenlenmiş yapay zeka uygulamaları pilot üssünde ise şirketler kamuya açık teknik bir platform aracılığıyla bilgi işlem gücüne, verilere, model hizmetlerine ve senaryo testlerine erişebiliyor. Hangzhou merkezli bir robotik teknolojileri şirketinin kurucusu Zhang Haiwei, “Şirketler tek bir gerçek dünya uygulamasını geliştirebilmek için sadece eğitim verisine on milyonlarca yuan harcıyordu. Artık bu üsse katılarak girişimler, ulusal düzeydeki inovasyon kaynaklarına tek bir noktadan erişebiliyor ve pilot aşamadaki Ar-Ge maliyetlerini önemli ölçüde düşürebiliyor,” dedi.
Mantık son derece yalın: Her şirketin kendi test alanını, veri hattını ve deneme ortamını sıfırdan kurması yerine, paylaşımlı tesisler maliyetleri bölüştürüyor ve laboratuvar prototiplerinin işleyen makinelere dönüşmesini kolaylaştırıyor.
Özel robot okullarındaki eğitimin ardından giderek daha fazla robotun çalışma sahalarına girmesiyle birlikte bir başka soru gündeme geliyor: İnsan çalışanlara ne olacak?
Çin Bilimler Akademisi araştırmacısı Yu Jiang, teknolojik devrimlerin bazı işleri ortadan kaldırırken yenilerini yarattığına dikkat çekerek “Örneğin otomobiller at arabalarının yerini aldığında, bazı faytoncular şoför oldu,” değerlendirmesinde bulundu. Zhejiang Üniversitesi profesörlerinden Xiong Rong ise insanların yönetim, teknoloji ve inovasyona odaklanacağını, robotların ise tekrarlayan, yorucu ve yüksek riskli görevleri kademeli olarak devralacağını öngörüyor.
Bu ayın başlarında Çin, bedenlenmiş yapay zeka robot uygulama teknisyenliği ve yapay zeka ajan geliştiriciliği dahil olmak üzere 11 yeni meslek dalını resmi olarak tanınan meslekler listesine ekledi. Uzmanlar, insan muhakemesi, empati ve yaratıcılığını robotik hassasiyet ve dayanıklılıkla buluşturan yeni çalışma ekosistemine uyum sağlamada hayat boyu öğrenme ve mesleki beceri dönüşümünün çalışanlar için hayati rol oynadığının altını çiziyor.
https://english.news.cn/20260928/fb09138c57f24c18bf896c09e9b36070/c.html