ASUS define meta de embalagem em ritmo humano para o robô humanoide Gallop

Em 13 de novembro de 2026, a ASUS detalhou o Gallop, seu primeiro robô humanoide, que está aprendendo a embalar 15 acessórios de placas-mãe em uma das fábricas de eletrônicos do grupo, com a meta de atingir 99,5% de sucesso em até 20 segundos por placa.

Muitas das peças vêm em sacos finos e transparentes, o que torna a estação de trabalho um desafio para garras simples. A ASUS a escolheu para testar se o robô consegue executar a maior parte de uma tarefa sem que uma pessoa precise ficar continuamente ao seu lado. A empresa aplica às pessoas o mesmo padrão de velocidade e sucesso; os números do Gallop são metas, não resultados alcançados e divulgados.

O ciclo completo de demonstração, aprendizado e testes na linha já está funcionando: uma pessoa demonstra a tarefa, o robô aprende a executá-la e a ASUS o testa na linha. O robô é desenvolvido pela unidade de negócios Humanoid Robotics, dentro do grupo empresarial Physical AI Solutions Business Group, em um programa iniciado no começo de 2026.

O argumento mais amplo da ASUS a favor do formato humanoide é que braços e mãos hábeis podem usar estações de trabalho, ferramentas e bandejas já existentes, projetadas para pessoas, evitando a necessidade de reconstruir a fábrica em função do robô, embora nem toda tarefa exija um humanoide.

Treinamento baseado em trabalhadores experientes

A ASUS começa com modelos abertos de IA, em vez de desenvolver internamente um modelo gigantesco. Trabalhadores experientes, com seu consentimento, usam câmeras montadas na cabeça para que suas demonstrações mostrem como o trabalho é realmente realizado. A simulação gera variações desses exemplos, e então um operador, usando um headset de realidade virtual e luvas, orienta o Gallop durante a prática com as mesmas peças e câmeras usadas na estação real.

As gravações feitas depois que o robô é implantado são incorporadas ao treinamento. A ASUS descreve sua vantagem como o acesso aos dados certos, provenientes de estações reais, peças e regras de qualidade, além de contar com as próprias fábricas de serviços de fabricação de eletrônicos como ambiente de testes — algo que a maioria das empresas de robótica precisa alugar.

Quatro camadas de software e hardware desenvolvido internamente

O software do Gallop é dividido em quatro camadas. Um planejador interpreta a cena e divide o trabalho em etapas; um segundo supervisor de IA verifica cada etapa e refaz o planejamento após um problema; uma camada de habilidades cuida de alcançar, agarrar e posicionar objetos; e uma camada de controle movimenta os braços e as mãos com precisão e os interrompe se algo estiver errado.

Interfaces fixas entre as camadas devem permitir que a ASUS substitua os modelos de IA sem reconstruir o robô. O sistema funciona em um único computador NVIDIA Jetson AGX Thor dentro do Gallop, usando software padrão de robótica.

A ASUS projeta internamente o corpo e uma mão hábil com sensores táteis, enquanto motores e outros componentes padrão são fornecidos por parceiros estabelecidos. O robô atual usa uma base fixa e dois braços para tarefas estacionárias de pegar e posicionar objetos; a mão desenvolvida internamente ainda não foi integrada.

Planos para projetos-piloto e comercialização

A ASUS planeja integrar essa mão, acrescentar rodas e apresentar o Gallop aos clientes na Computex 2027; projetos-piloto com clientes também estão previstos para esse ano. A previsão é que o produto chegue ao mercado no segundo semestre de 2028.

A fabricação de eletrônicos é o primeiro mercado visado. A ASUS espera que as habilidades de pegar e posicionar objetos aprendidas em uma tarefa possam ser transferidas para outras, abrindo possíveis aplicações futuras em hospitais e locais de prestação de serviços.

A ASUS posiciona o robô para estações de trabalho repetitivas e fisicamente exigentes que são difíceis de preencher, não como substituto dos trabalhadores. Os funcionários que o ensinarem passariam a configurar, supervisionar e aprimorar robôs.

Os projetos-piloto previstos testarão se o aprendizado com trabalhadores experientes e dados específicos de cada estação consegue manter a qualidade e o ritmo da fábrica durante a operação diária. A ASUS estabeleceu essa consistência como requisito para uma adoção mais ampla: o ciclo de treinamento funcional do Gallop é o ponto de partida, e os projetos-piloto terão de demonstrar que ele pode produzir resultados repetíveis nas condições cotidianas de uma fábrica.