Tamaño y Participación del Mercado de Modelos de Fundación para Robótica - Tendencias de Crecimiento y Pronóstico (2026 - 2031)

Tendencias e Información del Mercado Global de Modelos de Fundación para Robótica

Automatización Industrial y Escasez de Mano de Obra

Los empleadores de manufactura y logística están aumentando la inversión en automatización porque la escasez ahora afecta tareas que los equipos fijos no pueden realizar fácilmente. Las instalaciones de robots industriales en Estados Unidos aumentaron un 11% hasta 38.000 unidades en 2025, mientras que la densidad de robots alcanzó 307 unidades operativas por cada 10.000 empleados en manufactura.^{[1]Federación Internacional de Robótica, "La Industria Robótica de EE. UU. Regresa al Crecimiento de Dos Dígitos," Comunicado de Prensa de la IFR, ifr.org} Estas condiciones favorecen a los robots que pueden interpretar diseños cambiantes de productos, formas de embalaje e instrucciones de trabajo. Los modelos de fundación pueden respaldar el reabastecimiento, la manipulación de artículos mixtos y otras tareas donde los robots convencionales requieren una reprogramación extensa. Las instalaciones globales de robots industriales alcanzaron 621.000 unidades en 2025, y Asia representó el 79% de las instalaciones, lo que demuestra que el impulso hacia la automatización se extiende más allá de América del Norte. El mercado de modelos de fundación para robótica se beneficia, por tanto, cuando los empleadores buscan capacidad flexible en lugar de otra máquina con programación limitada que debe reconfigurarse cuando cambian las tareas locales, los perfiles de inventario o las condiciones del producto.

Demanda de Inteligencia Robótica de Propósito General

Las empresas con robots específicos para tareas a menudo incurren en nuevos costos de integración cuando cambian las líneas de productos o los diseños de las instalaciones. Este problema ha aumentado el interés en sistemas que pueden transferir habilidades aprendidas entre tareas y tipos de robots. Physical Intelligence informó que su modelo π0.7 combinó habilidades aprendidas de conjuntos de datos separados para completar secuencias de manipulación novedosas sin entrenamiento específico para cada tarea.^{[2]Physical Intelligence, "π0.7: Un Modelo de Fundación Robótico Generalista Dirigible con Capacidades Emergentes," arXiv, arxiv.org} El resultado apunta a una propuesta de valor práctica para la inteligencia robótica de propósito general, particularmente en operaciones automotrices, electrónicas y logísticas con variación frecuente. Una política robótica más amplia puede reducir la necesidad de mantener sistemas separados para cada tarea de manipulación o ensamblaje. Esta oportunidad respalda el mercado de modelos de fundación para robótica porque las empresas consideran cada vez más el acceso a modelos y las actualizaciones continuas como infraestructura de automatización central para instalaciones donde las tareas cambiantes de otro modo aumentan el esfuerzo de integración y retrasan los retornos operativos.

Expansión de Modelos Multimodales de Visión-Lenguaje-Acción

Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción, o VLA, combinan entradas visuales, instrucciones de lenguaje e información del estado del robot dentro de un único sistema de control. Esto puede reducir la carga de integración asociada con componentes separados de percepción, planificación y acción. NVIDIA declaró que GR00T N1.7 fue entrenado utilizando 32.000 horas de demostración real y datos humanos egocéntricos, junto con 8.000 horas de simulaciones. Un modelo común puede ser post-entrenado para manejo de materiales, empaquetado e inspección, reduciendo el número de configuraciones que una empresa necesita mantener. En el ámbito de la salud, NVIDIA-Medtech informó que GR00T-H-N1.7 logró un 25% de éxito completo de extremo a extremo en sutura en el benchmark SutureBot. Estos desarrollos amplían el mercado de modelos de fundación para robótica más allá de la automatización industrial tradicional, al tiempo que aumentan la importancia de la evaluación de seguridad en entornos donde el comportamiento de los robots afecta a trabajadores, pacientes y clientes.

Modelos de Robótica Abiertos que Reducen las Barreras de Desarrollo

Los modelos de código abierto y de pesos abiertos están cambiando la estructura de costos del desarrollo de software robótico. OpenVLA utilizó 970.000 episodios de robots del conjunto de datos Open X-Embodiment y superó a RT-2-X en un 16,5% en éxito absoluto de tareas en 29 tareas de evaluación, utilizando menos parámetros. Esta evidencia indica que el rendimiento en robótica puede mejorar a través de mejores datos de entrenamiento y diseño de modelos, en lugar de solo aumentar el número de parámetros. Xiaomi lanzó Xiaomi-Robotics-0 con pesos, código de inferencia y herramientas de evaluación, y luego publicó el código de post-entrenamiento para implementación en robots reales. A medida que mejora el acceso a los modelos de referencia, los integradores pueden concentrarse en la implementación, la recopilación de datos y la validación específica para el cliente. El mercado de modelos de fundación para robótica podría, por tanto, ver una participación más rápida de integradores medianos, aunque los proveedores de modelos deben proteger las ventajas de rendimiento a través de los datos y la experiencia operativa acumulada en entornos reales de clientes y condiciones físicas variadas.

Alto Costo y Escasez de Datos Robóticos del Mundo Real

Las demostraciones de robots en el mundo real requieren datos visuales, de fuerza, movimiento y lenguaje sincronizados, lo que resulta costoso de recopilar a escala comercial. La restricción es más evidente en el manejo de prendas de vestir, trabajo quirúrgico y ensamblaje complejo, donde la variación física limita el valor de los datos sintéticos por sí solos. NVIDIA-Medtech lanzó Open-H-Embodiment en 2026 con 770 horas de datos de robots quirúrgicos de 50 o más instituciones en 20 plataformas de robots.^{[3]NVIDIA-Medtech, "Open-H-Embodiment: Un Conjunto de Datos a Gran Escala para Habilitar Modelos de Fundación en Robótica Médica," arXiv, arxiv.org} La escala de este conjunto de datos coordinado también muestra el trabajo operativo necesario para estandarizar acciones y flujos de datos entre instituciones. Universal Robots y Scale AI introdujeron UR AI Trainer para capturar datos sincronizados de movimiento, fuerza y visión de robots de producción para el entrenamiento industrial de VLA. El mercado de modelos de fundación para robótica sigue favoreciendo a las empresas con flotas implementadas, incluso a medida que la simulación, el entrenamiento entre encarnaciones y los conjuntos de datos compartidos mejoran el acceso para empresas sin grandes flotas operativas o equipos especializados en datos.

Incertidumbre en la Certificación de Seguridad y Responsabilidad

Las normas de seguridad para el comportamiento robótico basado en aprendizaje no han avanzado tan rápidamente como la implementación de modelos. ISO 10218-1:2025 e ISO 10218-2:2025 establecen requisitos de seguridad para robots industriales, incluidos requisitos relevantes para el diseño y uso. ANSI/A3 R15.06-2025 también actualizó los requisitos de seguridad para robots industriales en materia de seguridad funcional, evaluación de riesgos, efectores finales y ciberseguridad. Estas normas son importantes, pero no establecen métodos de evaluación completos para las políticas de acción de redes neuronales que encuentran condiciones no previstas. La responsabilidad puede permanecer poco clara entre el desarrollador del modelo, el fabricante del robot, el integrador del sistema y el operador si un robot causa daños o lesiones. Esta incertidumbre puede retrasar el uso en atención médica, defensa y espacios públicos, limitando la demanda a corto plazo donde los operadores necesitan evidencia predecible antes de permitir que los robots trabajen junto a personas en el mercado de modelos de fundación para robótica.

*Nuestras previsiones consideran los impactos de impulsores y restricciones como direccionales, no aditivos. Las previsiones de impacto reflejan el crecimiento base, los efectos de mezcla y las interacciones entre variables.

Análisis de Segmentos

Por Arquitectura de Modelos: Los Modelos VLA Lideran Mientras las Arquitecturas de Razonamiento Amplían la Capacidad

Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción representaron el 54,67% de la participación del mercado de modelos de fundación para robótica en 2025. Su liderazgo refleja la capacidad de procesar imágenes, descripciones de tareas en lenguaje natural y datos del estado del robot en un único modelo base. Este diseño admite el comportamiento de seguimiento de instrucciones sin vínculos complejos entre componentes separados de percepción, planificación y acción. NVIDIA describió GR00T N1.7 como un VLA abierto con licencia comercial para habilidades generales de robots humanoides e identificó socios de entrenamiento, incluidos Unitree Robotics y Agile Robots.^{[4]NVIDIA-Medtech, "GR00T-H-N1.7," Hugging Face, huggingface.co} La base instalada industrial otorga a los modelos VLA una ruta comercial clara en entornos industriales establecidos con trabajos de manipulación y ensamblaje repetibles en el mercado de modelos de fundación para robótica.

Los modelos de mundo ocupan una posición de ingresos menor, pero siguen siendo importantes porque representan entornos físicos para la planificación y las pruebas. NVIDIA-Medtech declaró que Cosmos-H-Surgical-Simulator generó video quirúrgico realista a partir de la cinemática del robot en nueve plataformas quirúrgicas, lo que puede respaldar la validación antes de la implementación física. Se proyecta que los modelos de razonamiento encarnado se expandan a una CAGR del 46,53% hasta 2031, la tasa más rápida dentro del segmento de arquitectura. Physical Intelligence informó que π0.7 igualó a los sistemas específicos para tareas en la preparación de café, el doblado de ropa y el ensamblaje de cajas sin datos de entrenamiento específicos para cada tarea. Los modelos de política de comportamiento, control entre encarnaciones y orquestación de herramientas atienden necesidades más específicas a medida que los marcos de desarrollo mejoran el acceso para integradores más pequeños que necesitan puntos de partida asequibles y políticas de control adaptables en el mercado de modelos de fundación para robótica.

Nota: Las participaciones de todos los segmentos individuales están disponibles con la compra del informe

Por Modo de Implementación: Los Sistemas en la Nube Respaldan la Mejora Continua del Modelo

La implementación basada en la nube representó el 57,26% de los ingresos en 2025. Las empresas utilizan sistemas en la nube para actualizaciones centralizadas de modelos, cómputo compartido y la agregación de datos de robots entre sitios. Universal Robots y Scale AI declararon que UR AI Trainer captura datos de movimiento, fuerza y visión de producción para respaldar el aprendizaje por imitación desde el laboratorio hasta la fábrica. Este modelo conecta los datos de implementación con el refinamiento de políticas y reduce las barreras de infraestructura para las empresas medianas. Se proyecta que el canal en la nube se expanda a una CAGR del 43,61% hasta 2031, convirtiéndolo en el modo de implementación más rápido en el mercado de modelos de fundación para robótica.

La implementación en instalaciones propias sigue siendo importante donde las operaciones necesitan control de datos, baja latencia u operación local confiable. Los sitios de defensa, las salas limpias farmacéuticas y las operaciones mineras remotas pueden no aceptar la dependencia de conexiones externas a la nube. NVIDIA posicionó Jetson Thor para la inferencia y el control de robots en tiempo real en el borde, ayudando a las instalaciones a retener datos operativos sensibles. Las normas europeas de residencia de datos y los requisitos de seguridad del sector también respaldan la implementación local donde el uso de la nube está restringido. La coexistencia del aprendizaje en la nube y el control en el borde seguirá siendo relevante a medida que los clientes equilibren la mejora del modelo con el control operativo, la resiliencia local y las obligaciones de protección de datos en el mercado de modelos de fundación para robótica.

Por Aplicación: El Uso en Almacenes Lidera Mientras el Uso en Servicios del Hogar se Acelera

La selección y clasificación en almacenes representó el 23,16% de los ingresos en 2025. Los almacenes requieren que los robots manejen unidades de mantenimiento de inventario variadas, paquetes irregulares, contenedores de peso mixto y patrones de almacenamiento cambiantes. Estas tareas no son adecuadas para la automatización rígida porque requieren reconocimiento contextual y agarre flexible. Los modelos de fundación pueden reducir la reprogramación manual cuando cambian los embalajes o las combinaciones de productos. La continua expansión del comercio electrónico y las operaciones de distribución otorgan al mercado de modelos de fundación para robótica una base comercial confiable en la automatización de almacenes.

El ensamblaje industrial, el manejo de materiales, el empaquetado y la inspección móvil también siguen siendo áreas de aplicación significativas. Los sistemas guiados por modelos pueden adaptarse a nuevas formas de piezas y cambios de producción que anteriormente requerían intervención manual. La inspección y navegación móvil puede reducir la exposición humana en sitios de energía y manufactura con condiciones peligrosas. Se proyecta que la ejecución de servicios en el hogar se expanda a una CAGR del 46,32% hasta 2031, respaldada por menores costos de hardware humanoide y una mayor capacidad de modelos de propósito general. Los hogares no estructurados siguen siendo más difíciles que las fábricas porque los robots deben trabajar alrededor de ocupantes vulnerables, objetos diversos y estructura limitada legible por máquinas, por lo que el uso generalizado sigue siendo una oportunidad comercial a más largo plazo para el mercado de modelos de fundación para robótica, ya que las expectativas de confiabilidad y seguridad siguen siendo exigentes.

Nota: Las participaciones de todos los segmentos individuales están disponibles con la compra del informe

Por Usuario Final: Los Fabricantes Aportan Volumen Mientras los Proveedores de Atención Médica Avanzan Más Rápido

Los fabricantes representaron el 35,21% de los ingresos en 2025 y se mantuvieron como el grupo de usuarios finales más grande. Los productores automotrices, los ensambladores de electrónica y los procesadores de alimentos necesitan automatización adaptable porque la variación de productos y los ciclos de producción más cortos hacen que la programación fija sea menos eficiente. Los modelos de fundación ofrecen mayor flexibilidad, no solo menores costos laborales, en condiciones operativas cambiantes. Las implementaciones comerciales de sistemas humanoides y de propósito general muestran que estas tecnologías están avanzando más allá de los entornos piloto en manufactura y logística. Los proveedores de logística y almacenamiento representan el siguiente grupo de usuarios importante porque el trabajo de distribución es intensivo en mano de obra y los objetivos de servicio son estrictos, lo que crea demanda de sistemas que puedan adaptarse a cargas de trabajo cambiantes sin largos ciclos de reprogramación.

Se proyecta que los proveedores de atención médica se expandan a una CAGR del 47,27% hasta 2031, la tasa más rápida entre los usuarios finales. La robótica quirúrgica y la logística hospitalaria pueden ampliar la capacidad clínica y mejorar los flujos de trabajo operativos donde se cumplen los requisitos de seguridad y validación. NVIDIA-Medtech presentó GR00T-H-N1.7 como un modelo con licencia comercial para robótica quirúrgica y sanitaria utilizando datos de 50 o más instituciones y 20 plataformas de robots. La empresa informó un 25% de éxito completo de extremo a extremo en sutura en el benchmark SutureBot. La validación clínica y el cumplimiento de dispositivos médicos influirán en el calendario de adopción, particularmente en entornos quirúrgicos europeos, donde la implementación debe alinearse con la validación clínica y los procesos establecidos de dispositivos médicos en el mercado de modelos de fundación para robótica.

Análisis Geográfico

América del Norte representó el 45,74% de la participación del mercado de modelos de fundación para robótica en 2025. La región combina desarrolladores de modelos de frontera, infraestructura en la nube y gasto empresarial en automatización. Las instalaciones de robots industriales en Estados Unidos aumentaron un 11% hasta 38.000 unidades en 2025, mientras que la densidad de robots alcanzó 307 unidades por cada 10.000 empleados en manufactura, respaldando implementaciones en manufactura, logística y servicios relacionados. ANSI/A3 R15.06-2025 establece requisitos de seguridad industrial actualizados que se alinean con ISO 10218 y crean una referencia de validación más clara para los implementadores. 

Se proyecta que Asia-Pacífico se expanda a una CAGR del 46,84% hasta 2031, representando la oportunidad regional de más rápido crecimiento. La Asociación Japonesa de la Industria Robótica informó que los pedidos de robots en 2025 aumentaron un 25,7% hasta 1.045,6 mil millones de JPY (6,97 mil millones de USD), y pronosticó pedidos para 2026 de 1.220 mil millones de JPY (8,13 mil millones de USD).^{[5]Asociación Japonesa de la Industria Robótica, "Comunicado de Prensa Estadístico: Pedidos y Producción de Robots en 2025," Asociación Japonesa de la Industria Robótica, jara.jp} Japón está coordinando la recopilación de datos y el desarrollo compartido de modelos de fundación a través del Consorcio de Tecnología de Fundación de Robots con Inteligencia Artificial. Corea del Sur tenía una densidad de robots de 1.220 unidades por cada 10.000 empleados en manufactura, creando una gran base instalada para modernizaciones en la producción de electrónica y semiconductores. Asia-Pacífico puede expandir el mercado de modelos de fundación para robótica a través de nuevas implementaciones y actualizaciones de instalaciones automatizadas establecidas.

Europa tenía una densidad de robots de 267 unidades por cada 10.000 empleados en manufactura en 2024, el nivel regional más alto reportado por la Federación Internacional de Robótica. Esta base de automatización instalada respalda la adopción, aunque los requisitos de cumplimiento detallados y la inversión más lenta en modelos de frontera pueden limitar el ritmo en relación con América del Norte y Asia-Pacífico. América del Sur, Oriente Medio y África ocuparon una posición modesta pero emergente en el mercado de modelos de fundación para robótica. Brasil ofrece demanda del ensamblaje automotriz y el procesamiento de alimentos, mientras que Sudáfrica ofrece un caso de uso relevante en inspección minera y navegación en entornos peligrosos. La adopción más amplia dependerá de la infraestructura en la nube, la manufactura inteligente y las iniciativas logísticas en los países del Golfo, así como de datos localizados que reflejen los idiomas regionales, los entornos de trabajo y las condiciones operativas en el mercado de modelos de fundación para robótica.