🤖
News · 18.05.2026

JAL i GMO AIR czynią z obsługi naziemnej lotnisk kolejny poligon doświadczalny dla humanoidów

JAL i GMO AIR rozpoczynają testy robotów humanoidalnych w obsłudze naziemnej na lotnisku Haneda, celując w automatyzację załadunku bagaży i sprzątania kabin bez przebudowy infrastruktury.

Humanoid robot platform relevant to airport ground handling automation

Japan Airlines, JAL Ground Service oraz GMO AI & Robotics rozpoczynają eksperyment demonstracyjny z wykorzystaniem robotów humanoidalnych w obsłudze naziemnej lotnisk. Kluczowym aspektem jest środowisko pracy: nie jest to zadanie pokazowe. Praca odbywa się wokół samolotów, bagaży, ładunków cargo oraz sprzętu obsługi naziemnej.

Wspólny komunikat informuje, że eksperyment rozpocznie się w maju 2026 roku i jest planowany do 2028 roku na lotnisku Haneda. Celem jest oszczędność pracy i zwiększenie wydajności operacji naziemnych poprzez wykorzystanie robotów humanoidalnych. Zakres prac obejmuje załadunek i rozładunek bagażu oraz cargo, sprzątanie kabin i powiązane prace po stronie lotniska.

JAL Ground Service podkreśla, że obsługa naziemna wciąż w dużej mierze opiera się na pracy ręcznej. Personel obsługuje sprzęt o różnych kształtach w ograniczonej przestrzeni wokół samolotów, a konwencjonalna automatyzacja stacjonarna lub roboty jednofunkcyjne są trudne do dopasowania do istniejącej infrastruktury. To główny powód, dla którego JAL i GMO AIR testują humanoidy: ludzka forma może dostosować się do sprzętu, przejść, ramp i procesów zaprojektowanych z myślą o ludziach.

Pierwsza faza nie oznacza pełnej automatyzacji. Zgodnie z komunikatem, firmy dokonają wizualizacji i analizy operacji lotniskowych, zidentyfikują obszary, w których humanoidy mogą bezpiecznie pracować, a następnie przeprowadzą wielokrotne weryfikacje symulujące rzeczywiste środowisko lotniskowe. GMO AIR odpowiada za dostarczenie robotów humanoidalnych oraz opracowanie i optymalizację programów ruchu dostosowanych do operacji lotniskowych. JGS wnosi wiedzę o procesach lotniskowych, wymagania biznesowe oraz ocenę zgodności z zasadami bezpieczeństwa.

Dla nabywców istotną kwestią nie jest to, czy humanoid potrafi pomachać obok samolotu. Pytania zakupowe dotyczą tego, czy może on bezpiecznie pracować w pobliżu maszyn, obsługiwać nieregularne bagaże, poruszać się wokół sprzętu naziemnego, przetrwać warunki pogodowe na płycie lotniska, radzić sobie z wyjątkami i spełniać standardy bezpieczeństwa lotniczego bez spowalniania zespołu.

JAL przedstawia próby również jako odpowiedź na braki kadrowe. Japoński sektor lotniczy boryka się z niedoborem pracowników obsługi naziemnej przy stale rosnącym popycie na podróże. Jeśli humanoidy zdołają zmniejszyć obciążenie fizyczne przy zadaniach związanych z bagażem, cargo i kabinami, lotniska zyskają nową ścieżkę automatyzacji, która nie wymaga przebudowy każdej bramki, taśmociągu, wózka czy interfejsu samolotu.

Raporty dotyczące demonstracji wskazują na chińskie platformy humanoidalne, w tym Unitree G1 i UBTECH Walker E, ale kluczowy sygnał od JAL/GMO jest szerszy: operacje lotniskowe stają się wczesnym poligonem doświadczalnym dla robotów humanoidalnych, ponieważ praca tam jest fizyczna, powtarzalna, odbywa się w ograniczonej przestrzeni i wciąż jest dostosowana do ludzkiego ciała.

RoboHub będzie śledzić ten temat jako historię o automatyzacji lotnisk. Poprzeczka wdrożeniowa powinna być ustawiona wysoko: kwestie bezpieczeństwa, certyfikacja do pracy na płycie, polityka teleoperacji, limity pogodowe, autonomia zadań, wymiana baterii, wsparcie serwisowe i mierzalna produktywność muszą mieć większe znaczenie niż sama nowinka w postaci humanoida obok samolotu.

Robotics sourcing

Need this kind of robot for your operation?

Send us the use case. We return a vendor-neutral shortlist, indicative pricing, and warm vendor contacts.

Prototype Builder

Build a prototype inspired by Unitree G1

Configure BOM, actuators, sensors, and compute for a DIY prototype inspired by Unitree G1.

Build similar
Robot comparisons

Compare Unitree G1 vs Digit

Compare Unitree G1 directly with Digit, selected from catalog entries with sufficiently complete data.

Compare side-by-side