Китайские гуманоидные роботы захватят мир?

Роботы Илона Маска пока с трудом справляются с базовыми задачами, к тому же делают это не самостоятельно. В Китае в это время продвинутых гуманоидных роботов выпускают тысячами: как следует из данных Министерства промышленности и информатизации КНР, в 2025 году в стране насчитывалось 140 производителей человекоподобных роботов, выпускавших более 330 моделей таких машин. Одни отправляются на соревнования, другие — сразу на работу и в лаборатории, а третьи проводят начало своей «жизни» в специальных школах: они не обучают людей, а сами набираются опыта.Очередная волна интереса к китайской робототехнике возникла на фоне проведенных Всемирных игр роботов-гуманоидов в Пекине. Пять дней инженеры доказывали превосходство своей двуногой техники, одна из машин умудрилась даже побить рекорд Усэйна Болта, однако основное внимание привлекали искры и отваливающиеся от нагрузки части тел гуманоидных «терминаторов». Глядя на неполадки, многие сделали вывод: роботы не угрожают человечеству и заменить людей не смогут. Хотя примерно так же в свое время размышляли о первых автомобилях, которые «никогда в жизни не вытеснят лошадей». И телевидении, которое «не сможет победить газеты и кино». И компьютерах.

В прошедших играх важнее масштаб и его сравнение с прошлым годом: в 2026-м более 2000 гуманоидных роботов от более чем 660 китайских компаний вышли на беговые дорожки, ринги и так далее. Вряд ли какая-то другая страна (да что уж говорить — целый регион) может похвастаться подобным размахом.

Как пишет Fortune, китайские производители роботов получают тысячи заказов от государства и частных организаций. Такие данные предоставлены самими производителями роботов, но не просто так в упомянутых играх участвовали сотни компаний. Заказы целевые: помощники нужны для работы на почте, в подмогу пожилым, которых в стране становится все больше, а также для исследовательских целей. И уже теперь появилась серьезная конкуренция, так как мощности выпуска двуногих машин выше, чем спрос на них.

Играет роль и цена. Робот Matrix-3, например, обойдется почти в $100 тыс., хотя, уверяет глава стартапа Matrix Robotics, сделано уже около тысячи заказов — от владельцев отелей и сетей кофе-шопов. Другой китайский стартап, EngineAI, ориентируется на сферу охраны и музейных гидов, двуногие машины этой компании оценивают примерно в $27 тыс., они умеют танцевать, боксировать и просто выступать на сцене. И, наконец, существуют «бюджетники». Стартап Noetix Robotics, например, предлагает своего Bumi менее чем за полторы тысячи долларов — стоит примерно как флагманский смартфон известного бренда. Bumi, кстати, тоже участвовал во Всемирных играх роботов-гуманоидов.А вот у стартапа UBTech, выигравшего многомиллионный государственный тендер, несколько иной подход к роботам. Компания занимается разработкой систем обучения двуногих машин. И происходит это постепенным «вдалбливанием» определенных навыков — как в обычной школе, где «повторение — мать учения». Здесь, рассказывает Reuters, занимаются развитием «воплощенного искусственного интеллекта» — Embodied AI. Точнее, формируют базу данных навыков, которыми впоследствии смогут пользоваться роботы, — этими базами и будет торговать UBTech.Для этого из роботов набирают группу учащихся, которыми потом занимаются «учителя». Это сотрудники компании, но вместо учебников и указок у них — шлемы виртуальной реальности и установленные на теле сенсоры. Глядя на мир через экраны и глаза роботов, люди обучают их определенным действиям, повторяя раз за разом. Накопленные массивы затем можно будет продавать производителям роботов, чтобы те не тратили время на обучение, а адаптировали существующие данные.

Причина в том, что роботы уже обладают необходимыми характеристиками и возможностями для выполнения чуть ли не любых задач. Однако для того, чтобы выполнять их эффективно, нужны алгоритмы, способные подстраиваться под меняющиеся условия. Ведь робот-сиделка или робот-экскурсовод в этом плане сильно отличается от робота-сборщика на фабричной линии, который выполняет одно и то же действие в неизменной обстановке. Двуногим же железякам нужно уметь справляться с ситуациями, требующими аналога интуиции и отклонений от запрограммированных процедур.

Кроме того, несмотря на всю гибкость, прочность и выносливость, роботы глупые и неуклюжие, ученики из них так себе. Потому учителю-новичку потребуется около 300 попыток, чтобы добиться от робота одной верно выполненной операции; опытному тренеру — 50 попыток. И снова: в этом разница с роботами на производственных линиях, которые действуют исключительно в пределах заданных координат в неизменных условиях. Кремниевые двуногие помощники могут о таком только мечтать.

И потому во время уже не раз упомянутых игр роботы даже в, казалось бы, самой очевидной ситуации то и дело вытворяют дичь (NSFW, так как возможен громкий смех):

Здесь наверняка кто-то вспомнит разработки Boston Dynamics, которые иногда пугают своими возможностями. Но на деле за идеальным исполнением стоит уйма сделанных ошибок и огромная работа инженеров.Что касается робота Optimus от Tesla: пока он существует в виде череды прототипов, хоть и назначен Илоном Маском «крупнейшим продуктом» (подобного типа — и когда появится коммерческая версия).

Но рынок точно растет. Согласно озвученным BofA Global Research данным, индустрия гуманоидных роботов по итогам 2025 года продала около 20 тыс. таких машин, причем на долю китайских компаний пришлось примерно 95%. На 2026 год Китай в лице представителя Министерства промышленности и информатизации поставил перед собой куда более амбициозную задачу: выпустить более 100 тыс. человекоподобных роботов; в прогнозах BofA Global Research, в свою очередь, говорят об 1,2 млн отгруженных роботов в 2030 году (речь о мировых поставках, но львиная доля придется на Китай).

Выглядит как уже известная стратегия: накачивать направление государственными деньгами, наводнить рынок роботами разной степени надежности и эффективности, подмяв его под себя. Затем закрепиться здесь с качественными продуктами, а остальные «вымрут», так как зарабатывать, когда субсидируют всех, чрезвычайно сложно из-за искусственно заниженных цен. По крайней мере, если присмотреться к рынку автомобилей и солнечной энергетики, все идет к тому.

В противовес такому мнению говорят, что упомянутые отрасли уже были развиты, а Китай лишь нарастил производство. В случае же с гуманоидными роботами вся отрасль находится на стадии формирования с ограниченным спросом и уймой технологических и производственных проблем, некоторые эксперты и вовсе считают ее «пузырем».

Тем не менее Китай сейчас называют основным игроком на новом поле, США же летом 2026 года ввели запрет на импорт в страну китайских гуманоидных роботов, и причина — опасения в отношении распространения иностранного ИИ и кибератак, а вовсе не борьба за рабочие места и собственный сектор робототехники.

Специалисты достаточно скептически относятся к тому, что роботы вскоре будут повсюду, однако предполагают, что в некоторых сферах они действительно станут подспорьем и, вероятно, помогут снизить затраты на рабочую силу. Быстрому и широкому распространению гуманоидных роботов также поможет создание дешевых производственных цепочек и эффективные алгоритмы обучения. И, конечно, спрос, которого не хватает. Также еще предстоит наблюдать, какой подход сработает: «китайский», в котором главную роль играет развитие железа роботов, или «американский», где силы направляют на софтверный ИИ-компонент (издание Time упоминает платформы, разрабатываемые Tesla, Figure AI и Physical Intelligence) и где имеется более сильная фундаментальная основа.

Прогресс, которого они достигли в сравнении с прошлым годом, просто ошеломляет. Кажется, все складывается воедино… К 2030 году мир будет совсем другим», — цитирует The Guardian Тришанта Нанаяккара, профессора робототехники в Dyson School of Design Engineering при Имперском колледже Лондона. Подобного мнения в отношении технических решений китайских робототехников придерживаются и некоторые другие инженеры, наблюдавшие за прошедшими в Пекине играми. И ожидают скорого наступления «момента ChatGPT» для гуманоидных роботов: когда технология окажется на уровне практического и широкого применения, а не научных изысканий, прототипов и MVP.

Источник:BoBac.ururu

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: