La dificultad de los robots humanoides no reside únicamente en conseguir que se muevan o reconozcan objetos, sino en construir un sistema informático y de seguridad capaz de gestionar un gran número de sensores y decisiones inmediatas, mientras la máquina opera cerca de personas y en hogares, hospitales y escuelas. Según un análisis publicado por Semiconductor Engineering el 3 de septiembre de 2026, esta proximidad hace que los riesgos de los robots humanoides sean distintos de los de los coches autónomos, porque la intrusión en un sistema digital del robot puede convertirse directamente en un efecto físico sobre las personas y el entorno.
Una arquitectura híbrida entre la centralización y la distribución
Los diseños de robots humanoides tienden hacia un modelo híbrido que combina una potente unidad de computación central con unidades distribuidas cerca de las extremidades y las articulaciones. La unidad central se encarga de la percepción general, la comprensión de la escena, la planificación y la coordinación del movimiento a nivel del robot, mientras que unidades más pequeñas procesan los datos de los dedos y las articulaciones, así como los bucles de control local con un tiempo de respuesta reducido.
Este sistema puede incluir unidades de microcontrolador (MCU), procesadores generales, unidades de procesamiento gráfico, procesadores para el procesamiento de imágenes y señales, además de unidades neuronales específicas para acelerar la inteligencia artificial. Ronald Stärz, ingeniero de sistemas de robots humanoides en Infineon Technologies, señaló que un controlador específico de seguridad debe acompañar al procesamiento principal y que la seguridad no debería dejarse únicamente en manos del modelo de inteligencia artificial.
Por su parte, Edo Cohen, responsable del grupo Physical AI Birds of a Feather de MIPI Alliance, considera útil la computación local para los bucles rápidos relacionados con las manos, los pies, el equilibrio y la retroalimentación táctil. En cambio, la centralización puede ser más eficiente en cuanto al número de componentes, el coste y el consumo energético, además de simplificar el desarrollo de software. Por ello, hasta ahora no existe un único diseño adecuado para todos los usos.
Los sensores determinan la forma del sistema
Los robots humanoides reciben datos de cámaras, micrófonos, radares, lidar y sensores ultrasónicos, además de sensores táctiles magnéticos, capacitivos y resistivos. Los dedos de las manos, en particular, necesitan una retroalimentación continua para ajustar la fuerza de agarre y evitar aplastar el objeto o dejarlo caer.
En el diseño centralizado, pueden utilizarse sensores relativamente sencillos y enviar los datos sin procesar a un puente de sensores basado en FPGA, como Nvidia HoloScan, para después transmitirlos por Ethernet a una unidad GPU que analice la escena. Esto permite añadir un mayor número de sensores pequeños y trasladar una mayor parte del consumo energético a un único punto de computación, pero la propia unidad GPU puede consumir mucha energía.
La distribución del procesamiento cerca de los sensores reduce el tiempo de respuesta y envía a la unidad central datos preprocesados, pero aumenta el número de componentes, programas y puntos de conexión. Según Nebu Philips, de Synaptics, la decisión depende de toda la cadena de procesamiento, desde la recepción de datos, su descodificación y el procesamiento de imágenes, hasta el punto de agregación y el tipo de robot, ya sea humanoide, colaborativo o de servicio.
Del borde a la nube
Elegir la computación local no implica necesariamente aislar el robot de la nube. Algunos sistemas pueden necesitar conectarse a centros de datos para entrenar grandes modelos de lenguaje o modelos de visión, lenguaje y acción (VLA), mientras que otras aplicaciones pueden beneficiarse de modelos de lenguaje pequeños y específicos que funcionen en el dispositivo.
La elección depende de las prioridades de la empresa: la privacidad, el control de los datos, el coste operativo, la naturaleza del entorno de trabajo y la disponibilidad de una conexión cableada o inalámbrica con los centros de datos. Matthew Bubis, de Imagination Technologies, explicó que la computación local y la centralizada seguirán coexistiendo, ya que no existe una solución única adecuada para todas las empresas y tareas.
Una superficie de ataque más amplia que la de los coches
Los robots humanoides combinan una alta densidad de sensores, modelos de inteligencia artificial, comunicaciones inalámbricas y capacidad para moverse y manipular objetos. Por ello, los posibles puntos de ataque incluyen el software de los modelos, las actualizaciones inalámbricas del firmware, los controladores de las cámaras, los canales Wi-Fi, las interfaces de control y los mecanismos de conexión de los agentes inteligentes.
Dana Neustadter, de Synopsys, advirtió sobre los riesgos de manipular la integridad del modelo durante su carga o actualización, así como sobre los ataques de envenenamiento de datos mediante actualizaciones inalámbricas. Explotar la entrada de visión podría hacer que el robot agarrara el objeto equivocado, entrara en una zona peligrosa o ejecutara un movimiento inseguro. Asimismo, los ataques de intermediario o la intrusión en la comunicación inalámbrica podrían permitir controlar el robot y enviarle órdenes.
Sylvain Guilley, de Secure-IC, considera que la apariencia humana puede crear riesgos adicionales, como la dificultad para distinguir entre un agente robótico y una persona autorizada, o el uso del robot para espiar de cerca o suplantar a otra persona. Según el planteamiento expuesto en el artículo, las interacciones vocales y naturales podrían convertirse en un canal para explotar la confianza, especialmente cuando el usuario trata al robot como si fuera una persona.
¿Qué cambia en la práctica?
La conclusión más importante para los desarrolladores es que la seguridad y la protección deben diseñarse junto con la arquitectura de los chips y las comunicaciones, no añadirse como una capa de software posterior. Entre los controles mencionados por los participantes se encuentran una identidad integrada del dispositivo, un arranque seguro, almacenamiento protegido de claves, comunicaciones cifradas y protección durante la ejecución de los modelos. También destaca la importancia de la autenticación multimodal: la voz por sí sola puede no ser suficiente, y puede complementarse con el tacto o la huella dactilar, o con la combinación de cámara y voz para verificar la identidad y el contexto.
El artículo también señala la importancia de los estándares abiertos, como las especificaciones de MIPI y RISC-V, para ofrecer más opciones a los proveedores y acortar los ciclos de desarrollo. Sin embargo, la apertura no elimina la necesidad de realizar verificaciones de seguridad y gestionar los riesgos, ni resuelve por sí sola la elección entre un diseño centralizado o distribuido.
La energía y el coste siguen siendo limitaciones decisivas. El uso excesivo de unidades GPU o sensores puede reducir el tiempo de funcionamiento o elevar el precio hasta un nivel que debilite la viabilidad comercial. En Estados Unidos, las ventas de robots alcanzaron los 11.400 millones de dólares en 2026, un 29% más interanual, según el informe de Robotics Center mencionado en el artículo. No obstante, una expansión más amplia de los robots humanoides seguirá vinculada a la mejora de la duración de la batería, la reducción de costes y la demostración de que los sistemas pueden resistir intrusiones.
Lectura editorial: la fuente no presenta una plataforma única ni una solución de seguridad completa, sino que describe una etapa de diseño en la que la arquitectura aún no se ha estabilizado. El desafío real consiste en equilibrar el tiempo de respuesta, el consumo energético, el número de sensores, la flexibilidad del software y los requisitos de seguridad y protección. Las advertencias relacionadas con la manipulación de modelos y la interacción humana también revelan que la protección del robot no se limita al chip o la red, sino que se extiende al comportamiento de los agentes y a las formas en que los usuarios confían en sus resultados. La naturaleza de los requisitos regulatorios y los mecanismos prácticos para demostrar la seguridad de estos sistemas siguen siendo cuestiones abiertas en el artículo, que recoge las opiniones de expertos de varias empresas y no presenta un estándar de mercado unificado.