Китайские производители роботов переходят к следующему этапу технологической гонки. После машин, способных бегать, танцевать и выполнять сложные акробатические движения, компании сосредоточились на разработке искусственного интеллекта, который позволит роботам самостоятельно ориентироваться в окружающей среде, осваивать незнакомые задачи и работать без заранее прописанного сценария.
Это направление называют embodied AI - воплощённым искусственным интеллектом. По данным Reuters, за первое полугодие 2026 года китайские компании этого сектора привлекли 93,5 млрд юаней, или около 13 млрд долларов, в рамках 322 сделок. Это в пять раз больше, чем за аналогичный период прошлого года. Подробности - в материале Reuters.
Роботу нужно не просто двигаться, а понимать, что происходит вокруг
Обычный промышленный робот выполняет заранее заданную последовательность действий. Если условия меняются, предмет оказывается в другом месте или появляется неожиданное препятствие, машине может потребоваться новая программа.
Embodied AI должен изменить этот принцип. Робот получает информацию с камер и датчиков, анализирует обстановку, выбирает действие и оценивает его результат. Благодаря этому он потенциально сможет переносить уже освоенные навыки на новые задачи, а не проходить отдельное программирование для каждого действия.
Именно здесь проходит граница между эффектной демонстрацией и практической робототехникой. Машина, которая уверенно выполняет заранее подготовленный танец, ещё не обязательно способна самостоятельно разобрать коробку, подключить провод или найти нужный предмет в незнакомом помещении.
Китайские компании собирают данные для обучения роботов
Одна из главных проблем embodied AI – нехватка качественных данных. Чат-боты обучаются на огромных массивах текстов и изображений из интернета. Роботам же необходимо понимать физические взаимодействия: как взять хрупкий предмет, с каким усилием потянуть провод, как открыть дверь или переместить вещь, не задев соседние объекты.
Китайские разработчики ищут разные способы получить такие данные. Компания Spirit AI, по информации Reuters, привлекла около тысячи человек для записи повседневных и промышленных действий. ACE Robotics использует носимые датчики, фиксирующие движения работников и силу захвата предметов.
Подразделение Robbyant, принадлежащее Ant Group, сообщило об обучении модели на 160 тысячах часов материалов, включая 50 тысяч часов записей движений роботов под управлением человека. Разработчики также стремятся сделать программное обеспечение совместимым с разными конфигурациями машин.
Другие компании делают ставку на виртуальные симуляции. Они позволяют создавать искусственные рабочие пространства и проверять действия роботов без необходимости каждый раз проводить физические испытания. Однако такие модели пока не способны идеально воспроизводить все особенности реального мира.
Китай рассчитывает превратить промышленное преимущество в преимущество ИИ
Среди заметных участников гонки - стартапы X Square, Galaxea и Spirit AI. Они разрабатывают программные модели, которые должны превратить роботов из машин, выполняющих отдельные команды, в более универсальные системы.
Китай рассчитывает использовать преимущества собственной промышленной базы. Разработчики могут взаимодействовать с производителями оборудования, тестировать модели на предприятиях и получать данные из реальных рабочих процессов. Американские компании, в свою очередь, сохраняют сильные позиции в исследованиях искусственного интеллекта и доступе к вычислительным ресурсам.
Таким образом, конкуренция постепенно смещается от производства самих роботов к созданию их программного обеспечения. Как отмечает Reuters, китайские производители всё чаще рассматривают интеллектуальную систему как ключевой источник будущей ценности, тогда как стоимость аппаратной части под давлением конкуренции снижается.
До действительно самостоятельных роботов ещё далеко
Несмотря на рост инвестиций, embodied AI пока не решил главную проблему робототехники - надёжную работу в незнакомых условиях. Успешное выполнение задачи на одной фабрике не гарантирует, что робот справится с ней на другом предприятии, где отличаются оборудование, освещение, расположение предметов и рабочие процессы.
Есть и ограничения в сборе данных. Большое количество записей не обязательно означает высокое качество обучения. Ошибки в демонстрациях и неточные симуляции могут привести к тому, что робот усвоит неверные действия.
Китайские разработчики также сталкиваются с ограниченным доступом к передовым вычислительным чипам из-за экспортных ограничений США. Для обучения всё более сложных моделей это может стать серьёзным препятствием.
По оценке экспертов, приведённой Reuters, до массового коммерческого применения универсальных роботов ещё могут пройти годы. Демонстрация широкого набора навыков не означает, что предприятие уже может доверить машине полноценную работу без постоянного контроля человека.
Тем не менее направление embodied AI становится одним из ключевых в мировой технологической конкуренции. Китай стремится объединить масштабное производство роботов, доступ к промышленным площадкам и быстро растущие инвестиции в искусственный интеллект. Если разработчикам удастся научить машины переносить навыки из одной ситуации в другую, это может изменить не только заводы и склады, но и сам подход к автоматизации труда.
