Компании из Китая, занимающиеся робототехникой, переходят от простой замены импорта продукции к полной интеграции цепочек поставок. Примером такого шага является объявление TIANZHIHANG от 16 июля о намерении приобрести контрольный пакет акций MicroPort Orthopedics.
Лидер в области хирургических роботов планирует развивать свою продукцию таким образом, чтобы интегрировать в нее бизнес по производству имплантатов и расходных материалов. Целью является выход на рынок ортопедических расходных материалов объемом 300 миллиардов юаней, который значительно превышает рынок аппаратного обеспечения хирургических роботов стоимостью 10 миллиардов юаней. Эта стратегия схожа с тем, как мировые гиганты в сфере ортопедии используют роботов как начальную точку для хирургического вмешательства, обеспечивая постоянный доход от имплантатов.
Робот Tiang от TIANZHIHANG провел более 160 000 операций в 200 медицинских учреждениях, однако модель, основанная только на оборудовании, оставляет доходы от имплантатов третьим сторонам.
MicroPort Orthopedics предлагает не только линейку имплантатов. Например, их колено ADVANCE medial-pivot имеет более чем 20-летний клинический опыт, демонстрируя 98,8% выживаемость через 17 лет и более миллиона имплантатов по всему миру. Критически важным активом является зарубежная инфраструктура компании: дистрибьюторские сети, отношения с хирургами, клиническое доверие и опыт работы с регуляторными органами на рынках США, Европы и Японии. Для китайской медицинской робототехнической компании, готовящейся к глобализации, создание таких активов с нуля заняло бы годы или десятилетия, тогда как приобретение позволяет сократить этот срок до одной сделки.
Эта сделка подчеркивает, что экспорт производимого робота возможен, но соответствие нормативным требованиям, обучение хирургов, сбор клинических данных и возмещение расходов по страхованию нельзя обойти только за счет превосходства продукта.
Стратегия приобретения иллюстрирует более широкий тренд: китайские робототехнические компании достигли внутреннего замещения импорта в производстве и медицинской робототехнике, но для глобального расширения требуются иные компетенции. В промышленной робототехнике китайские компании занимают значительную долю внутреннего рынка, но остаются второстепенными игроками в западных цепочках поставок, где существующие роботы имеют десятилетия опыта интеграции, экосистемы программирования и сервисных сетей.
В медицинской робототехнике барьером является не сама технология, а глубокая интеграция существующих систем в рабочие процессы больниц, учебные программы хирургов и страховые коды. Подход TIANZHIHANG представляет собой самую амбициозную попытку китайской робототехнической компании приобрести, а не создавать полностью коммерческую систему. В случае успеха, это послужит образцом для других китайских фирм, стремящихся выйти на регулируемые мировые рынки, где инфраструктура и доверие так же важны, как и производительность оборудования.
Основной риск заключается в интеграции: поддержании существующих отношений с хирургами и дистрибьюторами при одновременном согласовании приобретенного ортопедического бизнеса с портфелем роботов. Более широкий вывод состоит в том, что глобализация китайской робототехники вступила в фазу, когда технологическая конкурентоспособность считается само собой разумеющейся, а конкурентный рубеж сместился к оркестровке коммерческой системы в разрезе регуляторных, клинических и дистрибьюторских аспектов. Индустрия движется от создания хороших роботов к контролю над глобальным хирургическим рабочим процессом, в котором эти роботы функционируют.
Крупные китайские интернет-компании активно внедряют роботакси, дроны для доставки, складских роботов и агентов воплощенного ИИ в сферах транспорта, логистики, производства и услуг.
Эти компании выводят роботов, автономные транспортные средства, дроны и воплощенный ИИ на массовый уровень. Например, роботы доставки от Meituan совершили миллионы автономных доставок, а JD.com модернизировал логистику с помощью складских роботов. ByteDance инвестировала в робототехнические стартапы, а роботакси Apollo от Baidu преодолели десятки миллионов километров автономного вождения.
Этот структурный переход обусловлен тремя взаимосвязанными факторами. Во-первых, бизнес-модели, изначально основанные на цифровых технологиях, сталкиваются с ограничениями роста на чистых интернет-рынках, что вынуждает компании искать возможности для создания ценности в физической экономике, где уровень цифровизации остается ниже. Во-вторых, достижения в области восприятия ИИ, принятия решений и приведения в действие сделали автоматизацию в реальном мире технически и экономически осуществимой в больших масштабах впервые. В-третьих, конкурентное преимущество интернет-компаний, заключающееся в огромных массивах данных, платформах вовлечения пользователей и капитальных ресурсах, естественным образом переносится на приложения физического мира, где одинаково применимы оптимизация на основе данных и экономика масштаба.
Компании не просто используют технологии, а выстраивают вертикально интегрированные стеки физического ИИ — от сенсоров и вычислительного оборудования до алгоритмов и операционных платформ. Meituan демонстрирует наиболее продвинутый пример, создав полную инфраструктуру физического ИИ, которая охватывает автономные транспортные средства для доставки, дроны, сервисных роботов в магазинах и облачные системы управления флотом. Роботы Meituan способны перемещаться в сложных городских условиях, включая пешеходные зоны, перекрестки и входы в здания, без участия человека.
JD.com интегрировал робототехнику во всю свою цепочку поставок, используя автономные погрузчики на складах и маршрутизацию для грузовых автомобилей, оптимизированную с помощью ИИ. ByteDance придерживается распределенной стратегии, инвестируя через свой венчурный фонд и внутренние НИОКР в стартапы, разрабатывающие гуманоидные роботы, коллаборативные роботы и специализированные системы промышленной автоматизации.
Помимо этих лидеров, Baidu предлагает автономное вождение Apollo, воплощенный ИИ и чипы Kunlun. Также упоминаются логистические роботы Cainiao от Alibaba и исследования DAMO, а Tencent Robotics X занимается воплощенным ИИ. Этот стремление является всеобъемлющим среди всех крупных интернет-компаний. Компании, объединяющие цифровую интеллектуальность с физическими операциями, получают междоменную ценность. Традиционные отрасли испытывают давление со стороны компаний, ориентированных на ИИ, но при этом открывают для себя возможности партнерства. Расширение китайского интернета в физическом мире имеет глобальные последствия, поскольку сочетание ИИ, производственного масштаба и данных о развертывании создает новые конкурентные преимущества.
Технология гуманоидных роботов быстро развивается, обещая более естественное взаимодействие, большую универсальность задач и способность выполнять опасные работы вместо людей. В настоящее время эти роботы широко используются в промышленных условиях, таких как фабрики, склады и распределительные центры, где они выполняют повторяющиеся или физически тяжелые операции, такие как перемещение коробок и пополнение производственных линий.
Хотя испытания проводятся в таких секторах, как здравоохранение, обслуживание, исследования и бытовые услуги, эти применения все еще находятся на экспериментальной стадии. Большинство доступных сегодня гуманоидов работают в пилотных проектах или выполняют очень специфические промышленные задачи, далекие от статуса полностью универсальных роботов.
Отрасль демонстрирует значительный прогресс, чему способствует развитие искусственного интеллекта. В июне 2024 года Agility Robotics выпустила робота Digit на логистическом объекте. Кроме того, Figure AI заключила сотрудничество с BMW, а после внедрения робота Figure 02 на сборочной линии в 2025 году, самая новая версия, Figure 03, начала работать на заводе в Южной Каролине.
Другие заметные события включают приобретение Atlas от Boston Dynamics компанией Hyundai. С другой стороны, примечательные примеры исходят из Китая: роботы AgiBot уже работают на линиях производства электроники, в то время как робот Walker S, разработанный UBTECH, был протестирован на заводе китайского автопроизводителя NIO. Сама UBTECH также фокусируется на ультрареалистичных гуманоидах для оказания эмоциональной поддержки и помощи в сфере здравоохранения. Недавно, в июле, Weave Robotics представила Isaac 1 — устройство, которое обещает помогать в домашних делах за 8 тысяч долларов.
Оценки размера этого рынка значительно различаются. Аналитики и консалтинговые компании прогнозируют объем от 2 до 11 миллиардов долларов к 2026 году, с потенциалом роста до 35–200 миллиардов долларов в течение следующих десяти лет. Morgan Stanley повысила этот прогноз, оценивая, что рынок гуманоидов, включая цепочки поставок, техническое обслуживание и ремонт, может достичь 5 триллионов долларов к 2050 году, при этом более миллиарда единиц будет использоваться к середине века.
По данным Morgan Stanley, примерно 90% гуманоидов будут использоваться для выполнения повторяющихся задач, преимущественно в промышленности и торговле. Бытовое использование будет более ограниченным, с прогнозом 80 миллионов единиц к 2050 году.
Китай назван лидером рынка с прогнозируемым количеством в 302 миллиона роботов по сравнению с 78 миллионами, прогнозируемыми для США. На внутреннем рынке американцы должны иметь преимущество, с 15 миллионами гуманоидов в около 10% домохозяйств, против 4 миллионов в Китае, что составляет 3% домохозяйств.
Для повышения популярности снижение затрат имеет решающее значение. В настоящее время в Китае Unitree является выдающейся компанией; ее самая простая модель, G1, доступна по цене 13 500 долларов США, в то время как более сложная модель H1 стоит около 90 тысяч долларов США.
Китай продемонстрировал свой технологический прогресс в феврале, представив локально произведенных гуманоидных роботов во время Китайского Нового года на CCTV, самом просматриваемом телеканале страны, в выступлениях с танцами и боевыми искусствами. В августе прошлого года прошли Всемирные игры гуманоидных роботов, известные как «Олимпийские игры роботов», собрав сотни машин от 280 команд и компаний из 16 стран. В Соединенных Штатах Tesla объявила в январе о прекращении производства моделей Model S и Model X, чтобы сосредоточить свои усилия на производстве Optimus, двуногого и интеллектуального робота, предназначенного для выполнения как заводских, так и бытовых функций.
Китайские компании внедряют гуманоидов в реальных сценариях для сбора данных и разработки машин, способных выполнять человеческие задачи, что знаменует собой амбициозную стратегию страны.
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.
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.
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.
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.
