LG kupuje Bear Robotics: signál, že roboti v jídle zrají

LG Electronics navýšilo svůj podíl v Bear Robotics na 51 % a tím si fakticky otevřelo dveře k tomu, co se dnes v oboru čím dál častěji označuje jako „fyzická AI“ – umělá inteligence, která se neodehrává jen na obrazovce, ale řídí stroje, které se pohybují mezi lidmi a dělají reálnou práci. Hodnota transakce je pro food-tech nezvykle sebevědomá: Bear Robotics se podle zveřejněných informací oceňuje zhruba na 600 milionů dolarů.

Tohle není jen zpráva pro restaurace. Pro naši sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je to jasný signál, že automatizace se přesouvá z pilotních projektů do mainstreamu – a že se potravinový řetězec (od farmy po talíř) začíná chovat jako průmysl, kde je robotika normou.

Když se dnes (21.12.2025) bavím s lidmi z výroby potravin, logistiky nebo agra, slyším pořád dokola stejné téma: nedostatek lidí, tlak na náklady a požadavky na kvalitu a dohledatelnost. Robotika v gastro je jen viditelný vrchol. Ve skutečnosti jde o širší proměnu toho, jak bude potravinářství fungovat.

Proč je vstup LG do Bear Robotics tak podstatný

Podstatné je, že nejde o „jeden chytrý robot“, ale o platformu a škálování. Mnoho firem v potravinářské robotice narazilo, protože stavěly jeden úzký produkt, který byl drahý, křehký na provoz a složitý na servis. LG naopak kupuje firmu, která si vybudovala traction v provozech (restaurace, hospitality) a má software, který se dá rozšiřovat napříč typy robotů.

Z pohledu velké korporace má taková akvizice tři jasné motivy:

1. IP a know-how v provozu: nejcennější je často to, co v prezentaci skoro není – mapování prostor, bezpečnostní logika, integrace do workflow, školení lidí.
2. Distribuce a servisní síť: LG umí dodávat hardware globálně, ale pro robotiku potřebuje „mozkový kmen“ a provozní data.
3. Jednotná správa flotily: v článku zaznívá ambice vybudovat integrovanou platformu pro komerční, průmyslové i domácí roboty. To je přesně to, co robotiku posouvá z „hračky“ do infrastruktury.

Pro čtenáře z agri a potravinářství je tohle důležité hlavně proto, že platformizace znamená rychlejší adopci: jakmile je standard pro řízení, aktualizace, diagnostiku a bezpečnost, padá velká část bariér.

Služební roboti vyhrávají dřív než „roboti-kuchaři“

Nejrychleji se prosazuje robotika tam, kde je práce repetitivní, prostor relativně strukturovaný a návratnost je snadno měřitelná. Proto se Bear Robotics (typicky „servisní“ roboti) daří lépe než řadě projektů, které se snažily robotizovat samotné vaření.

Proč je servisní robotika praktičtější

Servisní robot v restauraci obvykle:

• vozí jídlo a nádobí,
• snižuje počet „kroků“ personálu,
• funguje jako mobilní vozík s autonomní navigací,
• vyžaduje méně jemné manipulace než robot, který má obracet burger.

Tohle je pro investory i zákazníky srozumitelnější. ROI se dá spočítat v týdnech až měsících, ne v letech. A hlavně: když robot selže, nedojde k tak velké ztrátě produktu ani reputace jako u automatizované kuchyně.

Co to znamená pro potravinářství a agri

Přesně stejná logika platí i ve skladech, baličkách, třídírnách nebo na výstupu z výroby.

• Ve výrobě potravin vyhrává automatizace „přesunů“ dřív než plně autonomní linka.
• V zemědělství se často nejdřív prosadí monitoring a asistence (kamerové systémy, predikce výnosů, řízení závlahy), teprve potom plně autonomní stroje.

Jinými slovy: nejdřív vyřešte logistiku a dohled, pak teprve nahrazujte jemné lidské dovednosti.

„Fyzická AI“: od restaurace k farmě je to blíž, než to vypadá

Klíčový posun je v tom, že robot už není izolovaný stroj, ale uzel v datové síti. V praxi to znamená, že robotika začíná připomínat IT: správa flotily, aktualizace, incidenty, metriky, integrace.

Tady je konkrétní most mezi gastronomií a zemědělstvím:

1) Flotilové řízení a plánování práce

V restauraci řešíte, kolik robotů kde jezdí a kdy. Na farmě nebo ve skladu řešíte totéž – jen místo stolů máte řádky, bloky, skleníky, haly.

• plánování tras (minimalizace kolizí),
• „dispatch“ úkolů (kdo kam pojede),
• prioritizace (co hoří),
• bezpečnost (lidé, překážky, režimy).

2) Prediktivní údržba a provozní spolehlivost

Pro potravinářství je zásadní, aby technologie nepadala v nejhorší chvíli – typicky ve špičce. U robotů se čím dál víc prosazuje prediktivní údržba: sběr telemetrie, detekce anomálií, plánování servisních oken.

Stejný princip už dnes funguje u traktorů, sklízecích strojů i výrobních linek. Rozdíl je jen v tom, že robotika v provozu generuje extrémně detailní data o pohybu, zátěži a prostředí.

3) Data jako vedlejší produkt automatizace

Robot, který jezdí po provozu, mimoděk mapuje realitu: kde se tvoří zácpy, kde jsou úzká místa, jak dlouho trvají procesy.

Tohle je v potravinářství zlaté:

• zlepšíte layout,
• zkrátíte prostoje,
• zpřesníte plánování,
• zjednodušíte audit a dohledatelnost.

A ano – i v zemědělství je to stejné: senzory a stroje vytvářejí dataset, který pak živí precizní zemědělství.

Proč v potravinové robotice dlouho „nebyli jednorožci“

Potravinářská robotika je těžká, protože se potkávají tři nepříjemné věci: mastnota, variabilita a lidský faktor. V článku se připomínají i příklady firem, které neuspěly nebo skončily tiše. Není to náhoda.

Tři důvody, proč mnoho projektů shoří

1. Prostředí je špinavé a proměnlivé – senzory a mechanika trpí, kalibrace ujíždí.
2. Procesy nejsou standardizované – každá kuchyně, každá linka, každý sklad má „své zvyky“.
3. Ekonomika stojí na servisu – pokud servis nedává logisticky a cenově smysl, zlomí to i dobrý produkt.

Bear Robotics zjevně zvládl minimálně část tohoto trojúhelníku: dostatek reálných instalací, provozní zkušenost a software, který se dá řídit centrálně.

Pro české a slovenské prostředí je praktická lekce jednoduchá: při nákupu robotiky nekupujete jen stroj, kupujete provozní model.

Co si z toho vzít pro firmy v ČR: rychlý checklist adopce

Nejlepší způsob, jak začít s AI a robotikou v potravinářství, je vybrat úzký proces, změřit baseline a vynutit si provozní metriky. Tady je checklist, který používám, když hodnotím projekty automatizace:

1) Vyberte proces, kde je jasné „před a po“

Typicky:

• interní logistika (převozy, vychystávání),
• paletizace/depalletizace,
• třídění a kontrola kvality kamerami,
• expedice a příjem.

2) Trvejte na metrikách, ne na slibech

Chci vidět:

• dostupnost zařízení v % (uptime),
• průměrný čas zásahu (MTTR),
• počet incidentů za týden,
• dopad na produktivitu (např. řádky/hod, objednávky/hod),
• dopad na zmetkovitost a reklamace.

3) Počítejte s integrací do IT a do lidí

Robotika bez integrace je drahá hračka. V praxi potřebujete:

• napojení na skladový systém / výrobu (WMS/MES),
• jednoduché UI pro směnové mistry,
• školení a „ownership“ u lidí v provozu,
• jasný proces, co dělat při výpadku.

4) Začněte pilotem, ale nastavte cestu ke škále

Pilot bez plánu škálování je nejčastější past. Už u pilotu si definujte:

• kolik bude stát rozšíření na 5–10 jednotek,
• jak bude vypadat servis (kdo, kdy, kde),
• jaká data budete dlouhodobě sbírat a kdo je bude vyhodnocovat.

Jedna věta, kterou si hlídejte: „Když to bude fungovat, dokážeme to koupit a provozně utáhnout ve větším?“ Pokud ne, pilot jen spálí energii.

Kam to celé směřuje v roce 2026: konsolidace a „robotické ekosystémy“

Trh služebních a doručovacích robotů bude dál konsolidovat. Článek spekuluje, že dalšími kandidáty na akvizice mohou být firmy zaměřené na doručování. Dává to smysl: jakmile velcí hráči začnou brát robotiku jako strategickou infrastrukturu, menší firmy s ověřeným provozem budou atraktivní cíl.

Pro potravinářství a zemědělství to znamená dvě věci:

1. Standardy a platformy se stabilizují – bude snazší kupovat a integrovat.
2. Dodavatelé budou mizet nebo se slučovat – při výběru technologií roste význam finanční stability a servisní schopnosti.

A ještě jeden praktický postřeh: v roce 2025 se hodně mluví o AI modelech, ale v provozu vyhrává ten, kdo umí nasadit, udržet a zlepšovat. Robotika je v tomhle nemilosrdná – buď jezdí, nebo ne.

Co udělat teď: 30denní plán pro první krok

Pokud jste z potravinářské výroby, logistiky, nebo agri a chcete téma AI a robotiky posunout z prezentací do reality, funguje mi tento jednoduchý postup:

1. Týden 1: vyberte jeden proces a změřte baseline (čas, chyby, náklady, bezpečnost).
2. Týden 2: udělejte „tech scan“ (2–3 dodavatelé, reference, servisní model).
3. Týden 3: navrhněte pilot s metrikami a odpovědnostmi (kdo rozhoduje, kdo obsluhuje).
4. Týden 4: spočítejte škálování (TCO na 3 roky, servis, integrace) a rozhodněte.

LG a Bear Robotics ukazují, že robotika v jídle už není jen efektní demonstrace. Je to začátek období, kdy se automatizace bude řešit stejně běžně jako dnes třeba kamerové systémy, ERP nebo řízení kvality.

A teď si položte poslední, nepříjemně praktickou otázku: Kdyby vám zítra vypadlo 15 % pracovní síly na směně, máte proces, který to přežije díky automatizaci? Pokud ne, je nejvyšší čas začít – klidně malým krokem, ale s jasným plánem.