ASUS Menetapkan Target Pengemasan dengan Kecepatan Kerja Manusia untuk Robot Humanoid Gallop

Pada 13 November 2026, ASUS memaparkan Gallop secara terperinci, robot humanoid pertamanya, yang sedang belajar mengemas 15 aksesori motherboard di salah satu pabrik elektronik grup tersebut, dengan target tingkat keberhasilan 99,5% dalam waktu 20 detik per papan.

Banyak komponennya tersimpan dalam kantong plastik tipis dan bening, sehingga stasiun kerja ini menjadi tugas yang sulit bagi penjepit sederhana. ASUS memilih tugas ini untuk menguji apakah robot tersebut mampu menangani sebagian besar pekerjaan tanpa seseorang harus terus-menerus mendampinginya. Perusahaan menerapkan standar kecepatan dan keberhasilan yang sama kepada manusia; angka untuk Gallop merupakan target, bukan hasil yang dilaporkan telah tercapai.

Rangkaian lengkap demonstrasi, pembelajaran, dan pengujian di lini produksi kini sudah berjalan: seseorang memperagakan tugasnya, robot mempelajarinya, lalu ASUS mengujinya di lini produksi. Robot ini dikembangkan oleh unit bisnis Robotika Humanoid di dalam Grup Bisnis Solusi AI Fisik, melalui program yang dimulai pada awal 2026.

Alasan ASUS memilih bentuk humanoid adalah karena lengan dan tangan cekatannya dapat menggunakan stasiun kerja, perkakas, dan baki yang sudah dirancang untuk manusia. Dengan begitu, pabrik tidak perlu dibangun ulang untuk robot tersebut. Namun, ASUS mengakui bahwa tidak semua tugas memerlukan robot humanoid.

Pelatihan Berdasarkan Pekerja Terampil

ASUS memulai dengan model AI terbuka, alih-alih membangun model raksasa sendiri. Dengan persetujuan mereka, pekerja berpengalaman mengenakan kamera yang dipasang di kepala agar demonstrasi mereka menunjukkan cara pekerjaan itu benar-benar dilakukan. Simulasi menghasilkan variasi dari contoh-contoh tersebut, lalu seorang operator yang mengenakan perangkat VR dan sarung tangan memandu Gallop berlatih menggunakan komponen dan kamera yang sama dengan yang digunakan di stasiun kerja sebenarnya.

Rekaman yang dibuat setelah robot diterapkan digunakan kembali untuk pelatihan. ASUS menyebut keunggulannya terletak pada data yang tepat dari stasiun kerja, komponen, dan aturan mutu di lapangan. Pabrik jasa manufaktur elektronik milik ASUS sendiri menyediakan lingkungan pengujian yang harus disewa oleh sebagian besar perusahaan robotika.

Empat Lapisan Perangkat Lunak dan Perangkat Keras Buatan Sendiri

Perangkat lunak Gallop dibagi menjadi empat lapisan. Perencana menafsirkan situasi dan memecah pekerjaan menjadi beberapa langkah; pengawas AI kedua memeriksa setiap langkah dan menyusun ulang rencana jika terjadi masalah; lapisan keterampilan menangani gerakan meraih, menggenggam, dan meletakkan; sedangkan lapisan kendali menggerakkan lengan dan tangan dengan presisi serta menghentikannya jika terjadi kesalahan.

Antarmuka tetap di antara lapisan-lapisan tersebut dirancang agar ASUS dapat mengganti model AI tanpa harus membangun ulang robot. Sistem ini berjalan pada satu komputer NVIDIA Jetson AGX Thor di dalam Gallop dengan menggunakan perangkat lunak robotika standar.

ASUS merancang badan robot dan tangan cekatan bersensor sentuh secara internal, sedangkan motor dan komponen standar lainnya dipasok oleh mitra berpengalaman. Robot saat ini menggunakan alas tetap dan dua lengan untuk pekerjaan ambil-dan-letakkan di tempat yang tidak berpindah; tangan yang dirancang sendiri itu belum diintegrasikan.

Rencana Uji Coba dan Komersialisasi

ASUS berencana mengintegrasikan tangan tersebut, menambahkan roda, dan memperkenalkan Gallop kepada pelanggan di Computex 2027. Uji coba bersama pelanggan juga direncanakan pada tahun itu. Produk ini ditargetkan tersedia di pasar pada paruh kedua 2028.

Manufaktur elektronik merupakan pasar sasaran pertama. ASUS memperkirakan keterampilan ambil-dan-letakkan yang dipelajari dalam satu pekerjaan dapat diterapkan ke pekerjaan lain, sehingga membuka kemungkinan penggunaan di rumah sakit dan lokasi layanan di kemudian hari.

ASUS menujukan robot ini untuk stasiun kerja yang repetitif dan menuntut secara fisik serta sulit mendapatkan tenaga kerja, bukan untuk menggantikan pekerja. Karyawan yang melatihnya nantinya akan beralih ke tugas menyiapkan, mengawasi, dan menyempurnakan robot.

Uji coba yang direncanakan akan menguji apakah pembelajaran dari pekerja terampil dan data khusus stasiun kerja dapat mempertahankan mutu serta kecepatan kerja pabrik dalam operasi sehari-hari. ASUS menjadikan konsistensi itu sebagai tolok ukur sebelum penggunaan yang lebih luas: rangkaian pelatihan Gallop yang sudah berfungsi menjadi titik awal, dan uji coba tersebut harus menunjukkan bahwa robot ini dapat menghasilkan kinerja yang berulang secara konsisten dalam kondisi pabrik sehari-hari.