Robot bojovník za 600 tisíc vs. AI programátor: Proč obojí selhává tam, kde to počítáte

EngineAI T800, nejnovější humanoidní robot z čínského Shenzhen, rozčeřil technologickou komunitu videem, které by klidně mohlo být z akčního filmu. Začátkem prosince firma zveřejnila záběry robota s parametry připomínajícími lidské tělo – výška 1,73 metru, váha 75 kilogramů – jak demoluje dveře, rozdává rány pěstmi a předvádí komplexní pohyby včetně letících kopů a rotací. Jenže právě ta plynulost a rychlost pohybů přiměla spoustu diváků skepticky mručet, jestli to není celé jen počítačem generovaná ilúze.

Firma se však nenechala rozhodit a druhý den vypustila zákulisní záběry, kde robot předvádí své bojové umění jak ve studiu, tak venku na denním světle. Celá ta kaskáda pohybů není žádné kouzlo CGI specialistů, ale výsledek technického nášlapu – 450 Nm točivého momentu v kloubech a 29 stupňů volnosti. Tahle čísla znamenají, že robot zvládá pohyby inspirované capoeírou, rychlé změny směru i kopance, které by vám mohly pěkně zkazit den.​

T800 nabízí pětihodinovou výdrž baterie a pokročilý senzorový systém s 360stupňovým LiDARem, stereoskopickým viděním a zpracováním okolí v řádu milisekund, což mu umožňuje vyhýbat se překážkám a reagovat na situaci. Robot přichází ve čtyřech edicích – od základní konfigurace s trupem a nohama až po špičkovou výzkumnou platformu poháněnou nejnovějším křemíkem od Nvidie. Startovní cena činí 180 000 yuanů (zhruba 600 tisíc korun), což z něj dělá jeden z nejdostupnějších humanoidních robotů na trhu.

EngineAI ale není jediná čínská robotická firma, která musí přesvědčovat veřejnost o pravosti svých výtvorů. V listopadu představila Xpeng svého robota Iron na akci AI Day v Guangzhou – pohyby byly natolik přesvědčivé, že zaměstnanci museli rozřezat syntetickou kůži, aby dokázali, že uvnitř není schovaný člověk. Ještě větší vlnu skepse vyvolala firma UBTech Robotics videem stovek robotů Walker S2 pohybujících se synchronně – reakcí bylo vydání neupravených zákulisních záběrů a prohlášení brandové ředitelky Tan Min, že pochybnosti odrážejí „nedostatek pochopení“ čínské výrobní síly a pokročilého robotického ekosystému.

​

AI kódovací asistenti slibují revoluci ve vývoji softwaru, ale realita podnikového nasazení odhaluje zásadní slabiny, které brání jejich širšímu využití. Zatímco generování kódu se stalo triviálně snadné, skutečnou výzvou je integrace do složitých enterprise prostředí s rozsáhlými kódovými bázemi a specifickými omezeními. Agenti často zápasí s návrhem škálovatelných systémů kvůli ohromnému množství možností a nedostatku kontextu specifického pro konkrétní firmu.​

Velkým problémem je rozptýlení informací napříč interní dokumentací, znalostmi jednotlivých vývojářů a obřími monorepozitáři, které agenty doslova zahlcují. Pro složité úkoly vyžadující rozsáhlý souborový kontext nebo refaktoring musí vývojáři ručně poskytnout relevantní soubory a explicitně popsat celý proces včetně buildovacích sekvencí. AI agenti navíc postrádají pochopení hardwarového prostředí – například se pokoušejí spouštět Linuxové příkazy v PowerShellu, což konzistentně vede k chybám „nerozpoznaný příkaz“.

Další frustrující vlastností je nekonzistentní „tolerance čekání“ při čtení výstupů příkazů. Agent předčasně prohlásí, že nemůže získat výsledky, a pokračuje dál ještě předtím, než se příkaz dokončí – zvlášť na pomalejších systémech. Představa, že v pátek večer odešlete prompt a v pondělí ráno budete mít hotové aktualizace kódu, je bohužel sci-fi fantasie. Realita vyžaduje neustálý lidský dohled, jinak agent přehlédne klíčové informace, předčasně ukončí práci nebo se pustí do neúplných řešení vyžadujících vracení změn.

Agenti také nevolí vždy nejnovější SDK metody a často generují upovídaný a hůře udržovatelný kód. Například v kontextu Azure Functions vytvářejí kód pomocí starší verze SDK místo modernějších, čistších implementací. Vývojáři pak musí znát nejnovější best practices, aby zajistili dlouhodobou udržitelnost a vyhnuli se budoucím migračním výzvám. I u menších, modulárních úkolů mohou agenti interpretovat instrukce příliš doslovně, což vede k opakující se logice bez anticipace budoucích nebo nevyřčených potřeb vývojáře.

Neschopnost uniknout z chybné výstupní smyčky v rámci stejného vlákna představuje praktické omezení, které významně spotřebovává vývojový čas. Vývojáři teď věnují čas debuggingu a vylepšování AI generovaného kódu namísto spoléhání na snippety ze Stack Overflow nebo vlastní práci. To přispívá k technickému dluhu a komplikuje kódové báze, především u vývojářů praktikujících „vibe coding“ nebo těch méně pečlivých.

​

Elon Musk potvrdil na platformě X, že Grok 4.20, nejnovější AI model od xAI, dorazí během tří až čtyř týdnů. S ohledem na současné datum v druhé půlce prosince to znamená spuštění buď na konci prosince 2025, nebo na začátku ledna 2026. Grok 4.20 představuje druhý velký upgrade čtvrté generace Grokových AI modelů a navazuje na nedávné pokroky ve velkých jazykových modelech určených pro rozšířené schopnosti a výkon.

Model se poprvé objevil v utajovaném režimu na platformě Alpha Arena, což je prostředí simulující obchodování s akciemi a testující AI modely z hlediska analytických schopností a úsudku v reálném světě. Každý AI systém dostal virtuálních 10 000 dolarů a měl za úkol během dvou týdnů generovat zisk pomocí simulovaných cen akcií v reálném čase. Grok 4.20 během soutěže předstihl všechny konkurenční modely, včetně GPT-5.1 od OpenAI a Gemini 3 Pro od Googlu.

Ve zmíněném hodnocení Grok 4.20 vytvořil 12% zisk ze startovních 10 000 dolarů, zatímco modely od Googlu a OpenAI zaznamenaly během stejného období ztráty. Tyto výsledky naznačují, že Grok 4.20 demonstruje lepší schopnosti uvažování a zrychlenou analýzu dat z reálného světa, což umožňuje efektivnější zvládání složitých dynamických úkolů jako simulované obchodování s akciemi. Rychlé následnictví z Grok 4.1 na Grok 4.20 zdůrazňuje zrychlené tempo xAI při nasazování modelů, protože toto chystané vydání přichází přibližně měsíc po předchozí aktualizaci.

xAI vypustila aktualizaci Grok 4.1 v listopadu 2025, čímž stanovila rychlý vývojový cyklus pro společnost. Tato předchozí verze představila vylepšení, která připravila půdu pro následující iterace. Muskovo prohlášení přišlo v kontextu rostoucí konkurence mezi předními AI firmami, kde každý hráč se snaží prokázat technologickou převahu prostřednictvím praktických demonstrací výkonnosti.

​

Nový výzkum vedený Flinders University analyzoval více než 28 milionů dní zdravotních dat od přes 70 000 lidí po celém světě a zjistil, že méně než 13% konzistentně splňuje doporučené cíle spánku a fyzické aktivity. Studie publikovaná v časopise Communications Medicine naznačuje, že zlepšení kvality spánku by mohlo být efektivní cestou ke zvýšení denní aktivity. Alarmující je zjištění, že téměř 17% účastníků průměrně spalo méně než sedm hodin a ušlo méně než 5 000 kroků – kombinace spojená s vyšším rizikem chronických onemocnění, přibírání na váze a problémů s duševním zdravím.

Hlavní autor Josh Fitton z Flinders University uvádí, že výsledky ukazují, jak kvalita a délka spánku mají silnější vliv na fyzickou aktivitu následujícího dne než opačně. „Zjistili jsme, že dobrý noční spánek – zejména kvalitní spánek – vás nastaví na aktivnější den,“ říká Fitton, doktorand na FHMRI Sleep Health. Lidé, kteří spali dobře, měli tendenci se následující den více pohybovat, ale extra kroky ve skutečnosti nezlepšily spánek tu noc.​

Zajímavým objevem je, že ideální bod pro aktivitu následujícího dne nebyla nejdelší doba spánku. „Naše data ukázala, že spánek v rozmezí šest až sedm hodin za noc byl spojený s nejvyšším počtem kroků následující den,“ říká Fitton. To však neznamená, že byste měli ořezávat spánek, protože kvalita je stejně důležitá jako délka – lidé, kteří spali efektivněji, což znamená méně času stráveného převalováním, byli konzistentně aktivnější.

Zjištění vzbuzují důležité otázky ohledně realističnosti současných zdravotních doporučení. „Naše poznatky zpochybňují reálnou kompatibilitu prominentních zdravotních doporučení a zdůrazňují, jak obtížné je pro většinu lidí mít současně aktivní životní styl a dobře spát,“ vysvětluje Fitton. Pouze nepatrný zlomek lidí dokáže každý den dosáhnout jak doporučené úrovně spánku, tak aktivity, takže je skutečně potřeba přemýšlet o tom, jak tyto směrnice fungují společně a co můžeme udělat pro podporu lidí, aby je plnili způsoby, které se hodí do reálného života.

Seniorní autor práce, profesor Danny Eckert, říká, že pro lidi vyvažující práci, rodinu a další povinnosti může být prioritizace spánku prvním krokem k zdravějšímu a aktivnějšímu životu. „Upřednostnění spánku by mohlo být nejefektivnější způsob, jak zvýšit energii, motivaci a kapacitu pro pohyb,“ říká profesor Eckert. Jednoduché změny jako omezení času před obrazovkou před spaním, dodržování konzistentního času usínání a vytváření klidného prostředí pro spánek mohou udělat velký rozdíl – výzkum ukazuje, že spánek není jen pasivní stav, ale aktivní přispěvatel k vaší schopnosti žít zdravý a aktivní život.

Zdroje: