Робот подивився відео з людиною, підсунув коробку й спробував на неї залізти: Китай вкладає мільярди в «мізки» для гуманоїдів

Після кількох років видовищних демонстрацій «заліза» — роботів, що бігають, танцюють і роблять сальто — китайські компанії переключилися на складніше завдання: штучний інтелект, який зробить гуманоїдів корисними на реальній роботі. Про це повідомило агентство Reuters.

«Мозок — справді найслабша ланка в усій робототехнічній системі», — визнав співзасновник стартапу Spirit AI Гао Ян.

Гроші пішли в софт

За даними аналітичної компанії ITjuzi, китайські розробники так званого втіленого ШІ (embodied AI) — систем, що сприймають фізичне оточення й навчаються в ньому, — у першому півріччі 2026 року залучили 93,5 млрд юанів (близько 13 млрд доларів) у 322 угодах. Це вп'ятеро більше, ніж роком раніше.

Жорстка конкуренція знижує ціни на обладнання, тож виробники роблять ставку на програмне забезпечення. Засновник шанхайської консалтингової компанії ZenGen Labs Дермот Макґрат сформулював це так: виробники роботів «дійшли висновку, що маржа надходитиме від мозку, а не від заліза». Спеціалізовані стартапи X Square, Galaxea і Spirit AI вже оцінюються приблизно в 3 млрд доларів кожен.

«Ми хочемо, щоб роботи керувалися здоровим глуздом замість коду», — пояснив співзасновник X Square Ян Цянь.

Великі виробники теж підтягуються. Гонконзька біржова компанія UBTech пропонує майбутньому провідному дослідникові ШІ пакет винагород до 18 млн доларів, а Unitree — один із найбільших у світі виробників гуманоїдів — тримає команду з приблизно 30 науковців, які вчать алгоритми передбачати фізичну поведінку предметів.

США проти Китаю

У новій сфері розгорнулося змагання американських і китайських розробників. Американські стартапи Physical Intelligence, Skild AI та Generalist мають перевагу в передових дослідженнях і доступі до потужних чипів. Модель GEN-1.5 від Generalist, наприклад, після 3–12-секундної демонстрації здатна виконати 60% простих завдань.

«Провідні американські лабораторії встановлюють високу планку, особливо в тому, як швидко роботи здобувають і повторно використовують навички», — зазначив консультант з робототехніки Ґеорґ Штілер, який водночас вважає найсильніші китайські стартапи гідними конкурентами.

Китайські компанії спираються на потужну виробничу базу й тісну співпрацю з промисловими партнерами. X Square, зокрема, опублікувала дослідження, де роботи вчаться поводитися з предметами за одним-єдиним відео з людиною, без окремого перенавчання моделі під кожне завдання.

Тисяча людей перед камерами

Чат-боти вчаться на текстах, а роботам потрібні приклади з фізичного світу — від захоплення предметів до роботи з гнучкими кабелями. Збирають їх по-різному. Spirit AI найняла близько тисячі людей, які записують побутові й виробничі дії. ACE Robotics за допомогою носимих сенсорів вимірює рухи та силу хвату працівників магазинів і готелів. Робототехнічний підрозділ Ant Group — Robbyant — навчив свою модель на 160 тисячах годин матеріалу, серед яких 50 тисяч годин рухів роботів під керуванням людей, і перевірив її на 20 моделях роботів 17 брендів. DexForce використовує симуляції й за 6–8 годин готує машини до окремих точних промислових операцій з точністю понад 99,9%, хоча, за словами експертів, симуляції поки не відтворюють фізичну взаємодію досконало.

Коробка під шафою

Технологія вже виходить за межі лабораторій. Під час одного з тестів компанії JoyIn Technology робот, який не міг дотягнутися до високої шафи, подивився відео з людиною, підштовхнув до шафи коробку і спробував на неї стати.

Промислові впровадження відбуваються в значно суворіших рамках. На заводі акумуляторного гіганта CATL у Чжунчжоу роботи Spirit AI під час тестування батарейних блоків під'єднують гнучкі дроти з успішністю понад 99%. Машини Robbyant збирають замовлення у двох шанхайських аптеках під наглядом персоналу.

Перешкоди і великі очікування

Зростання галузі гальмують американські експортні обмеження, через які бракує передових чипів Nvidia, а також посилена увага регуляторів до завищених оцінок компаній під час виходу на біржу. Розробники намагаються компенсувати брак обчислювальних потужностей ефективнішими моделями, синтетичними даними й чипами вітчизняних виробників, зокрема Huawei.

Багато хто чекає на стрибок від нових базових моделей. Засновник Unitree Ван Сінсін розповів, що компанія тестувала на своїх роботах GPT-6 від OpenAI з обнадійливими результатами. На його думку, GPT-7, якщо вийде наступного року, може стати для робототехніки власним «моментом ChatGPT». Справжній прорив, за словами Вана, настане тоді, коли роботи за усною командою зможуть виконувати 80% завдань у незнайомому середовищі.

Ґеорґ Штілер оцінює перспективи стриманіше: навіть якщо цей рівень вдасться показати на демонстраціях, до надійного масового застосування в бізнесі, на його думку, мине кілька років.

Більше новин читайте на наших інтернет-ресурсах:
Телеграм-канал  - Facebook  - Instagram.