Bisnis.com, JAKARTA — Perusahaan rintisan robotika bernama Physical Intelligence berbasis di San Francisco mengklaim model AI terbarunya mampu membuat robot menyelesaikan tugas yang bahkan belum pernah diajarkan sebelumnya.

Physical Intelligence telah mengumpulkan pendanaan lebih dari US$1 miliar atau Rp17 triliun dan memiliki valuasi sekitar US$5,6 miliar atau sekitar Rp95,2 triliun.

Model tersebut diberi nama π0.7, menurut tim peneliti, teknologi ini merupakan langkah awal menuju impian lama di bidang robotika yaitu menciptakan otak robot yang serbaguna.

Artinya, robot tidak hanya menjalankan perintah yang sudah dilatih, tetapi juga bisa memahami tugas baru dan menyelesaikannya dengan bantuan instruksi sederhana.

Kemampuan utama yang ditonjolkan adalah apa yang disebut sebagai generalisasi komposisional. Sederhananya, robot bisa menggabungkan berbagai pengetahuan yang pernah dipelajari untuk menghadapi situasi baru. Ini berbeda dari pendekatan lama yang cenderung mengandalkan hafalan di mana robot harus dilatih ulang untuk setiap tugas berbeda.

Salah satu pendiri perusahaan Physical Intelligence dan profesor UC Berkeley yang fokus pada AI untuk robotika Sergey Levine, menjelaskan setelah melewati titik tertentu, kemampuan model meningkat jauh lebih cepat dibandingkan jumlah data yang diberikan. Fenomena ini mirip dengan perkembangan yang sebelumnya terjadi pada model AI bahasa.

Dilansir dari TechCrunch Jumat (17/4/2026), dalam salah satu uji coba, robot berhasil menggunakan alat air fryer yang hampir tidak pernah muncul dalam data pelatihannya. Dari hanya sedikit contoh yang relevan, sistem ini mampu menyusun pemahaman sendiri tentang cara kerja alat tersebut. Bahkan, dengan panduan langkah demi langkah dari manusia, robot berhasil memasak ubi menggunakan alat tersebut.

Peneliti lain Lucy Shi, mengakui terkadang sulit mengetahui dari mana tepatnya robot mendapatkan pemahaman tersebut. Namun yang jelas, robot bisa belajar secara praktis tanpa perlu dilatih ulang dari awal.

Kemampuan ini penting karena memungkinkan robot digunakan di lingkungan baru tanpa harus mengumpulkan data tambahan atau melakukan pelatihan ulang yang rumit.

Meski begitu, teknologi ini masih memiliki keterbatasan. Robot belum bisa langsung menjalankan tugas kompleks hanya dari satu perintah sederhana.

Misalnya, jika hanya diminta “buatkan roti panggang,” robot belum tentu bisa langsung melakukannya. Namun jika diberikan instruksi langkah demi langkah, performanya jauh lebih baik.

Menariknya, dalam beberapa kasus kegagalan, peneliti justru menemukan masalahnya bukan pada robot, melainkan pada cara manusia memberikan instruksi. Setelah memperbaiki cara memberi perintah, tingkat keberhasilan eksperimen meningkat drastis dari 5% menjadi 95%.

Tim juga mengakui belum ada standar pengujian yang benar-benar baku di bidang robotika, sehingga sulit membandingkan hasil ini secara luas. Namun, dalam pengujian internal, model π0.7 mampu menyamai kinerja sistem khusus yang sebelumnya dilatih untuk tugas tertentu, seperti membuat kopi, melipat pakaian, hingga merakit kotak.

Hal yang paling mengejutkan bagi para peneliti justru adalah hasil yang tidak mereka duga. Salah satu ilmuwan, Ashwin Balakrishna, mengaku jarang terkejut dengan kemampuan AI. Namun kali ini berbeda bahkan robot mampu memahami cara memutar roda gigi tanpa pernah diajarkan secara khusus.

Meski terdengar menjanjikan, para peneliti tetap berhati-hati. Mereka menyebut hasil ini masih tahap awal dan belum siap digunakan secara luas di dunia nyata.

Saat ditanya kapan teknologi ini bisa digunakan secara komersial, tim tidak memberikan jawaban pasti. Mereka hanya menyebut perkembangan saat ini lebih cepat dari yang diperkirakan sebelumnya.