A dificuldade dos robôs humanoides não está apenas em fazê-los se movimentar ou reconhecer objetos, mas em construir um sistema computacional e de segurança capaz de lidar com um grande número de sensores e decisões imediatas, enquanto a máquina opera perto de pessoas e em casas, hospitais e escolas. Segundo uma análise publicada pela Semiconductor Engineering em 3 de setembro de 2026, essa proximidade torna os riscos dos robôs humanoides diferentes dos riscos dos carros autônomos, porque a invasão de um sistema digital no robô pode se transformar diretamente em um impacto físico sobre as pessoas e o ambiente.
Uma arquitetura híbrida entre centralização e distribuição
Os projetos de robôs humanoides tendem a adotar um modelo híbrido que combina uma unidade computacional central potente com unidades distribuídas próximas às extremidades e às articulações. A unidade central fica responsável pelas tarefas de percepção geral, compreensão do ambiente, planejamento e coordenação dos movimentos no nível do robô, enquanto unidades menores processam os dados dos dedos e das articulações, além dos ciclos locais de controle com curto tempo de resposta.
Esse sistema pode incluir unidades de microcontroladores (MCUs), processadores gerais, unidades de processamento gráfico, processadores para processamento de imagens e sinais, além de unidades neurais dedicadas à aceleração da inteligência artificial. Ronald Stärz, engenheiro de sistemas de robôs humanoides da Infineon Technologies, afirmou que um controlador dedicado à segurança deve acompanhar o processamento principal e que a segurança não deve ser deixada exclusivamente a cargo do modelo de inteligência artificial.
Já Edo Cohen, chefe do grupo Physical AI Birds of a Feather da MIPI Alliance, considera que a computação local é útil para os ciclos rápidos relacionados às mãos, aos pés, ao equilíbrio e ao retorno tátil. Em contrapartida, a centralização pode ser mais eficiente em termos de quantidade de componentes, custo e consumo de energia, além de simplificar o desenvolvimento de software. Por isso, ainda não há um único projeto adequado para todos os usos.
Os sensores determinam o formato do sistema
Os robôs humanoides recebem dados de câmeras, microfones, radar, lidar e sensores ultrassônicos, além de sensores de toque magnéticos, capacitivos e resistivos. Os dedos das mãos, em particular, precisam de retorno contínuo para ajustar a força de preensão e evitar esmagar o objeto ou deixá-lo cair.
No projeto centralizado, podem ser usados sensores relativamente simples, com o envio dos dados brutos a uma ponte de sensores baseada em FPGA, como a Nvidia HoloScan, e posterior transmissão por Ethernet a uma unidade GPU para análise do ambiente. Isso permite adicionar um número maior de sensores pequenos e transferir uma parcela maior do consumo de energia para um único ponto de computação, mas a própria unidade GPU pode consumir muita energia.
Já a distribuição do processamento próximo aos sensores reduz o tempo de resposta e envia dados pré-processados à unidade central, mas aumenta a quantidade de componentes, software e pontos de conexão. Segundo Nebu Philips, da Synaptics, a decisão depende de toda a cadeia de processamento, começando pelo recebimento e pela decodificação dos dados e pelo processamento de imagens, até o ponto de agregação e o tipo de robô, seja ele humanoide, colaborativo ou de serviço.
Da borda à nuvem
A escolha da computação local não significa necessariamente isolar o robô da nuvem. Alguns sistemas podem precisar se conectar a centros de dados para treinar grandes modelos de linguagem ou modelos de visão, linguagem e ação (VLAs), enquanto outras aplicações se beneficiam de modelos de linguagem pequenos e específicos executados no dispositivo.
A escolha depende das prioridades da empresa: privacidade, controle dos dados, custo operacional, natureza do ambiente de trabalho e disponibilidade de uma conexão com ou sem fio aos centros de dados. Matthew Bubis, da Imagination Technologies, explicou que a computação local e a centralizada continuarão existindo juntas, pois não há uma solução única que atenda a todas as empresas e tarefas.
Uma superfície de ataque mais ampla que a dos carros
Os robôs humanoides combinam alta densidade de sensores, modelos de inteligência artificial, comunicações sem fio e capacidade de se movimentar e manipular objetos. Portanto, os possíveis pontos de ataque incluem o software dos modelos, atualizações de firmware over-the-air, drivers de câmeras, canais Wi-Fi, interfaces de controle e mecanismos de conexão de agentes inteligentes.
Dana Neustadter, da Synopsys, alertou para os riscos de adulteração da integridade do modelo durante seu carregamento ou atualização e para ataques de envenenamento de dados por meio de atualizações sem fio. A exploração da entrada visual pode fazer com que o robô agarre o objeto errado, entre em uma área perigosa ou execute um movimento inseguro. Ataques de intermediário ou a invasão da conexão sem fio também podem permitir o controle do robô e o envio de comandos a ele.
Sylvain Guilley, da Secure-IC, considera que a aparência humana pode criar riscos adicionais, como a dificuldade de distinguir entre um agente robótico e uma pessoa autorizada, ou o uso do robô para escuta próxima ou para se passar por outra pessoa. Segundo a abordagem apresentada no material, as interações naturais e por voz podem se tornar um canal de exploração da confiança, especialmente quando o usuário trata o robô como se fosse um interlocutor humano.
O que muda na prática?
A principal conclusão para os desenvolvedores é que segurança cibernética e segurança operacional devem ser projetadas junto com a arquitetura dos chips e das comunicações, e não adicionadas como uma camada de software posterior. Entre os controles mencionados pelos participantes estão uma identidade incorporada ao dispositivo, inicialização segura, armazenamento protegido de chaves, comunicações criptografadas e proteção durante a execução dos modelos. Também se destaca a importância da autenticação multimodal; a voz sozinha pode não ser suficiente e pode ser complementada por toque ou impressão digital, ou pela combinação de câmera e voz para verificar a identidade e o contexto.
O material também aponta a importância de padrões abertos, como as especificações MIPI e RISC-V, para oferecer mais opções aos fornecedores e encurtar os ciclos de desenvolvimento. Contudo, a abertura não elimina a necessidade de verificação de segurança e gerenciamento de riscos, nem resolve sozinha a escolha entre um projeto centralizado ou distribuído.
Energia e custo continuam sendo restrições decisivas. O uso excessivo de unidades GPU ou sensores pode reduzir o tempo de operação ou elevar o preço a um nível que prejudique a viabilidade comercial. Nos Estados Unidos, as vendas de robôs alcançaram 11,4 bilhões de dólares em 2026, um aumento de 29% em relação ao ano anterior, segundo um relatório do Robotics Center mencionado no material. No entanto, a expansão mais ampla dos robôs humanoides continuará ligada à melhoria da duração das baterias, à redução dos custos e à comprovação da capacidade dos sistemas de resistir a invasões.
Leitura editorial: a fonte não apresenta um anúncio de uma única plataforma nem uma solução de segurança completa, mas retrata uma etapa de projeto na qual a arquitetura ainda não se consolidou. O desafio real é equilibrar tempo de resposta, consumo de energia, quantidade de sensores, flexibilidade do software e requisitos de segurança operacional e cibernética. Os alertas relacionados à manipulação dos modelos e à interação humana também revelam que a proteção do robô não termina no chip ou na rede, mas se estende ao comportamento dos agentes e às formas como os usuários confiam em suas saídas. A natureza dos requisitos regulatórios e os mecanismos práticos para comprovar a segurança desses sistemas continuam sendo questões em aberto no material, que transmite as opiniões de especialistas de várias empresas e não apresenta um padrão unificado para o mercado.