Робот посмотрел видео с человеком, подвинул коробку и попытался на неё залезть: Китай вкладывает миллиарды в «мозги» для гуманоидов

После нескольких лет зрелищных демонстраций «железа» — роботов, которые бегают, танцуют и делают сальто, — китайские компании переключились на более сложную задачу: искусственный интеллект, который сделает гуманоидов полезными на реальной работе. Об этом 2 ноября сообщило агентство Reuters.

«Мозг — действительно самое слабое звено во всей робототехнической системе», — признал сооснователь стартапа Spirit AI Гао Ян.

Деньги ушли в софт

По данным аналитической компании ITjuzi, китайские разработчики так называемого воплощённого ИИ (embodied AI) — систем, которые воспринимают физическое окружение и обучаются в нём, — в первом полугодии 2026 года привлекли 93,5 млрд юаней (около 13 млрд долларов) в 322 сделках. Это в пять раз больше, чем годом ранее.

Жёсткая конкуренция снижает цены на оборудование, поэтому производители делают ставку на программное обеспечение. Основатель шанхайской консалтинговой компании ZenGen Labs Дермот Макграт сформулировал это так: производители роботов «пришли к выводу, что маржа будет поступать от мозга, а не от железа». Специализированные стартапы X Square, Galaxea и Spirit AI уже оцениваются примерно в 3 млрд долларов каждый.

«Мы хотим, чтобы роботы руководствовались здравым смыслом вместо кода», — пояснил сооснователь X Square Ян Цянь.

Крупные производители тоже подтягиваются. Гонконгская биржевая компания UBTech предлагает будущему ведущему исследователю ИИ пакет вознаграждений до 18 млн долларов, а Unitree — один из крупнейших в мире производителей гуманоидов — держит команду примерно из 30 учёных, которые учат алгоритмы предсказывать физическое поведение предметов.

США против Китая

В новой сфере развернулось соревнование американских и китайских разработчиков. Американские стартапы Physical Intelligence, Skild AI и Generalist имеют преимущество в передовых исследованиях и доступе к мощным чипам. Модель GEN-1.5 от Generalist, например, после 3–12-секундной демонстрации способна выполнить 60% простых задач.

«Ведущие американские лаборатории устанавливают высокую планку, особенно в том, как быстро роботы приобретают и повторно используют навыки», — отметил консультант по робототехнике Георг Штилер, который при этом считает сильнейшие китайские стартапы достойными конкурентами.

Китайские компании опираются на мощную производственную базу и тесное сотрудничество с промышленными партнёрами. X Square, в частности, опубликовала исследование, в котором роботы учатся обращаться с предметами по одному-единственному видео с человеком, без отдельного переобучения модели под каждую задачу.

Тысяча человек перед камерами

Чат-боты учатся на текстах, а роботам нужны примеры из физического мира — от захвата предметов до работы с гибкими кабелями. Собирают их по-разному. Spirit AI наняла около тысячи человек, которые записывают бытовые и производственные действия. ACE Robotics с помощью носимых сенсоров измеряет движения и силу хвата работников магазинов и отелей. Робототехническое подразделение Ant Group — Robbyant — обучило свою модель на 160 тысячах часов материала, среди которых 50 тысяч часов движений роботов под управлением людей, и проверило её на 20 моделях роботов 17 брендов. DexForce использует симуляции и за 6–8 часов готовит машины к отдельным точным промышленным операциям с точностью свыше 99,9%, хотя, по словам экспертов, симуляции пока не воспроизводят физическое взаимодействие в совершенстве.

Коробка под шкафом

Технология уже выходит за пределы лабораторий. Во время одного из тестов компании JoyIn Technology робот, который не мог дотянуться до высокого шкафа, посмотрел видео с человеком, подтолкнул к шкафу коробку и попытался на неё встать.

Промышленные внедрения проходят в гораздо более строгих рамках. На заводе аккумуляторного гиганта CATL в Чжунчжоу роботы Spirit AI во время тестирования батарейных блоков подключают гибкие провода с успешностью свыше 99%. Машины Robbyant собирают заказы в двух шанхайских аптеках под присмотром персонала.

Препятствия и большие ожидания

Рост отрасли тормозят американские экспортные ограничения, из-за которых не хватает передовых чипов Nvidia, а также усиленное внимание регуляторов к завышенным оценкам компаний при выходе на биржу. Разработчики пытаются компенсировать нехватку вычислительных мощностей более эффективными моделями, синтетическими данными и чипами отечественных производителей, в частности Huawei.

Многие ждут скачка от новых базовых моделей. Основатель Unitree Ван Синсин рассказал, что компания тестировала на своих роботах GPT-6 от OpenAI с обнадёживающими результатами. По его мнению, GPT-7, если выйдет в следующем году, может стать для робототехники собственным «моментом ChatGPT». Настоящий прорыв, по словам Вана, наступит тогда, когда роботы по устной команде смогут выполнять 80% задач в незнакомой среде.

Георг Штилер оценивает перспективы сдержаннее: даже если этот уровень удастся показать на демонстрациях, до надёжного массового применения в бизнесе, по его мнению, пройдёт несколько лет.