Китайские компании внедряют гуманоидов в реальных сценариях для сбора данных и разработки машин, способных выполнять человеческие задачи, что знаменует собой амбициозную стратегию страны.
Фокус на воплощенном интеллекте
Как сообщает Bloomberg, текущие инвестиции сосредоточены на воплощенном интеллекте — технологии, которая объединяет робототехнику и искусственный интеллект для создания оборудования, более подходящего для физической среды. Примеры включают гуманоидную роботизированную руку, сортирующую пакеты чипсов на полке недалеко от Пекина, или работников, регистрирующих простые действия, такие как складывание простыней или удаление подушек с диванов, изображения которых будут использоваться для усовершенствования систем ИИ роботов.
Особенности китайской стратегии
Эта эволюция сигнализирует об изменении фокуса китайской промышленности. После привлечения внимания движениями боевых искусств модели G1 от Unitree Robotics производители начали отдавать приоритет способности машин к обучению. Гиганты, такие как Alibaba и Xiaomi, наряду со стартапами в секторе, создают модели воплощенного интеллекта, позволяющие роботам приобретать знания посредством физического опыта.
Китайский подход отличается от американского, где компании используют купленные данные, симуляции и рабочую силу в странах с низкой стоимостью, таких как Индия и Вьетнам. Китайские производители, в свою очередь, стремятся внедрить собственных роботов в аутентичные ситуации для генерации собственного обучения.
Гуманоиды как решение проблемы нехватки рабочей силы
Присутствие промышленной робототехники в Китае уже заметно. Данные, цитируемые Bloomberg, показывают, что в 2024 году в стране было установлено около 300 тысяч роботов по сравнению с примерно 38 тысячами в Соединенных Штатах. Из-за старения населения Пекин рассматривает гуманоидов как способ смягчить последствия потенциального дефицита рабочей силы. Аналитики Barclays прогнозируют, что такие машины могут покрыть до 60% будущего кадрового дефицита.
Ведутся различные инициативы: Министерство промышленности и информационных технологий Китая планирует ввести 10 тысяч гуманоидных роботов на фабриках к концу года; инвесторы уже выделили не менее 100 миллиардов юаней (что эквивалентно примерно 82 миллиардам бразильских реалов) в этот сектор в 2025 году, превысив сумму, выделенную за предыдущие пять лет; кроме того, создаются центры сбора информации для обучения машин в домашних условиях, магазинах и на сборочных линиях. Китайские компании намерены использовать роботов в реальных условиях для накопления миллионов часов опыта обучения.
Проблемы и технологические сравнения
Разработка более сложных роботов требует огромного количества данных. В отличие от языковых моделей, эти машины должны изучать сложные двигательные навыки, такие как обращение с хрупкими предметами или предотвращение падения стаканов. Jacqueline Du, аналитик Goldman Sachs в Гонконге, сообщила, что ведущие компании уже собрали около 500 тысяч часов данных.
Китай открыл 64 центра сбора данных и имеет еще 20 в стадии строительства, воспроизводя такие сценарии, как супермаркеты, офисы, фабрики и жилые дома. Gan Ruyi, глава алгоритмов X Square Robot, подчеркнул, что это область, где США не имеют преимущества, отметив, что способность Китая организовывать работников и внедрять машины в больших масштабах может стать отличительным фактором.
В Соединенных Штатах компании, такие как Tesla, Figure AI, Apptronik и Agility Robotics, также добиваются прогресса в тестировании. Figure AI продемонстрировала разделение почти 60 тысяч пакетов за 50 часов прямой трансляции, достигнув скорости, близкой к скорости человека-оператора. Однако китайские компании раскритиковали этот тест, сочтя его чрезмерно контролируемым. Ai Wen, директор проектов Agibot, утверждал, что демонстрация Figure все еще происходит в лабораторных условиях, в то время как китайские роботы обучаются непосредственно на производственных линиях. Bloomberg заключает, что будущее гуманоидов будет зависеть от способности преобразовывать повседневный опыт в обучение для постепенно более автономных машин.
