चीनी और अमेरिकी कंपनियों द्वारा बड़े पैमाने पर उत्पादन की योजना की हालिया घोषणाओं के अनुसार, ह्यूमनॉइड रोबोट वाणिज्यिक व्यवहार्यता में एक महत्वपूर्ण छलांग लगाने के लिए तैयार हैं। पिछले पाँच वर्षों में ह्यूमनॉइड क्षमताओं में उल्लेखनीय सुधार हुआ है, जो कंपोनेंट पार्ट्स की लागत में कमी और बैटरी तकनीक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम में प्रगति से प्रेरित है, जिससे बेहतर धारणा और स्वायत्तता संभव हुई है।

UBTECH, एक चीनी फर्म ने नवंबर में घोषणा की कि उसने ह्यूमनॉइड रोबोट की दुनिया की पहली बड़े पैमाने पर डिलीवरी हासिल कर ली है। शेन्ज़ेन में UBTECH रिसर्च इंस्टीट्यूट के एक रोबोटिक्स विशेषज्ञ और वाइस-डीन यू झेंग के अनुसार, उसके वॉकर S2 मॉडल के 1,000 से अधिक ह्यूमनॉइड को 2025 में तैनाती की उम्मीद के साथ कारखानों में भेजा गया था। झेंग ने वॉकर S2 को स्वायत्त और स्थिर रूप से चलने के साथ-साथ वस्तु हेरफेर करने में सक्षम बताया, जबकि यह भी कहा कि तैनाती अभी भी अपने शुरुआती चरणों में है।

समय या लागत बचत के मामले में कंपनियों को मूर्त लाभ देने की ह्यूमनॉइड की क्षमता का अभी भी मूल्यांकन किया जा रहा है। वर्तमान सीमाओं में घंटों में मापी जाने वाली बैटरी लाइफ और मानव ऑपरेटरों पर निरंतर निर्भरता शामिल है, जो कई उदाहरणों में, डेटा एकत्र करते समय कार्यों को निष्पादित करने के लिए रोबोट को दूर से नियंत्रित करते हैं। यह औद्योगिक स्वचालन के शुरुआती चरणों को दर्शाता है, जो 1960 के दशक की याद दिलाता है जब रोबोटिक आर्म्स पहली बार ऑटोमोटिव असेंबली लाइनों में प्रवेश कर रहे थे, शुरू में केवल करीबी पर्यवेक्षण के तहत दोहराए जाने वाले वेल्डिंग कार्य कर रहे थे।

ऑटोमोटिव उद्योग पहले से ही ह्यूमनॉइड रोबोट के साथ प्रयोग कर रहा है। विभिन्न विनिर्माण प्रक्रियाओं के लिए उनकी उपयुक्तता का आकलन करने के लिए परीक्षण चल रहे हैं। यह औद्योगिक रोबोट के ऐतिहासिक प्रक्षेपवक्र को दर्शाता है, जिन्होंने प्रौद्योगिकी के विकास के साथ धीरे-धीरे सरल, दोहराए जाने वाले कार्यों से लेकर अधिक जटिल कार्यों तक अपनी भूमिकाओं का विस्तार किया।

AI एल्गोरिदम में प्रगति महत्वपूर्ण है, जो इन रोबोटों को अपने पर्यावरण को समझने और स्वायत्त निर्णय लेने के लिए "ब्रेनपावर" प्रदान करती है। यह रोबोट की पिछली पीढ़ियों से एक महत्वपूर्ण अपग्रेड का प्रतिनिधित्व करता है जो पूर्व-प्रोग्राम किए गए निर्देशों पर बहुत अधिक निर्भर थे। हालाँकि, यह देखना बाकी है कि ये रोबोट वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में वास्तव में स्वतंत्र रूप से और कुशलता से कितनी दूर तक काम कर सकते हैं।