La plataforma Kino 2 representa un cambio estratégico para Bear Robotics, pasando de simplemente transportar mercancías a través de robots de servicio a manipular y gestionar objetos manualmente en almacenes y tiendas utilizando tecnologías de Nvidia.
Lanzamiento de la plataforma Kino 2 en Berlín y la transición hacia la manipulación de mercancías
De las demostraciones humanas al despliegue operativo en almacenes
El conjunto de tecnologías de Nvidia y la reducción del tiempo de inferencia a una fracción de segundo
Demostración en vivo en Berlín sobre la integración del robot humanoide con robots de transporte
Preguntas frecuentes
Lanzamiento de la plataforma Kino 2 en Berlín y la transición hacia la manipulación de mercancías
Bear Robotics ha lanzado una nueva plataforma de aprendizaje para robots llamada «Kino 2», una herramienta técnica avanzada que convierte las demostraciones de tareas realizadas por humanos en habilidades prácticas de manipulación de objetos para su robot humanoide «KR1». La compañía construyó el sistema de percepción sensorial y razonamiento algorítmico de la plataforma basándose completamente en las tecnologías de Nvidia, según el anuncio oficial de la empresa.
El lanzamiento oficial de la plataforma tuvo lugar el miércoles 21 de octubre durante el evento de la conferencia «Nvidia GTC Berlin». Este anuncio representa un importante giro estratégico para Bear Robotics, conocida principalmente por desarrollar robots de servicio y hostelería, para pasar del simple transporte de mercancías y materiales a su manipulación y gestión manual, tal como describe la empresa. Bear Robotics afirma contar con más de 16 000 robots, en su mayoría de servicio, operando activamente en más de 5000 ubicaciones de clientes en todo el mundo, habiendo incorporado el robot humanoide «KR1» y el software original «Kino» a su cartera tras adquirir Kinesis Robotics en 2026, según el comunicado de prensa.
De las demostraciones humanas al despliegue operativo en almacenes
A través de la plataforma «Kino 2», Bear Robotics registra demostraciones en vivo de cómo un trabajador humano realiza una tarea específica, utilizando posteriormente dichas grabaciones para entrenar y refinar modelos inteligentes, y probando las habilidades resultantes directamente en el robot «KR1» antes de desplegarlas en pruebas de campo con clientes. La compañía explicó que la plataforma es compatible tanto con modelos propios desarrollados internamente en Bear Robotics como con modelos fundacionales externos. Según informó «The Korea Economic Daily», la empresa está probando actualmente estas habilidades en proyectos piloto que gestionan devoluciones de supermercados y manipulan cajas de plástico en almacenes.
Bren Pierce, director de robótica de la compañía, declaró en el comunicado del anuncio: «Las personas que realizan la tarea todos los días ya conocen la naturaleza de los productos, los equipos y el flujo de trabajo exacto». Añadió que depender de demostraciones permite a la empresa capturar ese conocimiento práctico de forma directa y reducir la necesidad de ingeniería de software personalizada para cada nueva tarea.
El conjunto de tecnologías de Nvidia y la reducción del tiempo de inferencia a una fracción de segundo
El robot «KR1» opera con el sistema operativo «Isaac OS» de Nvidia, un entorno operativo periférico diseñado para robots que incluye el kit de desarrollo de software «Holoscan SDK 5.0», funcionando sobre hardware de la clase «Jetson AGX Thor». Bear Robotics conectó este sistema con su software actual mediante el puente «Isaac ROS Bridge», de acuerdo con la empresa. Mediante el uso del motor «TensorRT» y técnicas de cuantización de modelos, la firma logró reducir el tiempo de inferencia del modelo «Isaac GR00T» de Nvidia de unos 500 milisegundos a aproximadamente 60 milisegundos, además de disminuir el tiempo de inferencia de su propio modelo interno de 72,3 milisegundos a 17,2 milisegundos, cifras obtenidas de mediciones internas de la compañía citadas por el medio «Interesting Engineering».
Nvidia incluyó a Bear Robotics en su lista de empresas europeas y globales que adoptan su plataforma robótica «Isaac», detallando en una publicación oficial de su blog que Bear Robotics lleva a cabo un entrenamiento posterior del modelo «GR00T» a través de la plataforma «Kino 2» para ejecutar trabajos de almacén, procesamiento de devoluciones y tareas industriales. La compañía confirmó que sincronizó su lanzamiento con la presentación de la primera versión beta pública del sistema «Isaac OS» y el lanzamiento general del «Holoscan SDK 5.0».
Demostración en vivo en Berlín sobre la integración del robot humanoide con robots de transporte
En el stand de Nvidia en la feria de Berlín, el robot «KR1» realizó una demostración en vivo en la que recibe un pedido del sistema de gestión de almacenes, toma botellas, las organiza dentro de una caja de plástico y entrega la caja llena en el punto designado antes de regresar cargando una caja vacía, según informó Bear Robotics.
La compañía planea integrar sus robots móviles de transporte con el robot humanoide «KR1» para ejecutar tareas de manipulación integradas. Fangwei Li, director de tecnología de la empresa, señaló que los clientes «necesitan una solución integral que incluya el llenado de la caja, su transporte y la devolución de la caja vacía», según el comunicado. Hasta el momento, Bear Robotics no ha publicado datos detallados sobre los tiempos de ciclo completos, la precisión de manipulación o la fiabilidad operativa a largo plazo del robot «KR1».
Preguntas frecuentes
Pregunta: ¿Qué es la plataforma Kino 2 lanzada por Bear Robotics?
Respuesta: Es una plataforma de aprendizaje para robots que convierte las demostraciones de tareas realizadas por humanos en habilidades de manipulación de objetos para el robot humanoide KR1, basándose en tecnologías de Nvidia.
Pregunta: ¿Cómo adquirió Bear Robotics el robot humanoide KR1?
Respuesta: La compañía incorporó el robot KR1 y el software original Kino cuando adquirió Kinesis Robotics en 2026, integrándose con su flota de más de 16 000 robots en 5000 ubicaciones.
Pregunta: ¿Cuál ha sido la mejora en la velocidad de inferencia lograda por la empresa mediante las tecnologías de Nvidia?
Respuesta: Utilizando TensorRT y la cuantización de modelos en hardware Jetson AGX Thor, la compañía redujo el tiempo de inferencia del modelo Isaac GR00T de 500 a unos 60 milisegundos, y el de su modelo interno de 72,3 a 17,2 milisegundos.
Pregunta: ¿En qué áreas está probando actualmente la empresa las habilidades del nuevo robot?
Respuesta: La empresa está probando estas habilidades en proyectos piloto para el procesamiento de devoluciones de supermercados, así como para el empaque y manipulación de cajas dentro de almacenes en integración con robots móviles de transporte.
