Всемирные игры гуманоидных роботов начались в Китае в субботу (22-го) и продлятся до среды (26-го). Это мероприятие представляет собой вершину отрасли, в которую Китай вкладывает значительные средства на протяжении последнего десятилетия.
Технологические и робототехнические компании используют это событие для демонстрации своей продукции. Однако для мероприятия 2026 года они сталкиваются с двумя критическими задачами: продемонстрировать, что их роботы способны выполнять деликатные движения с точностью, и доказать их полезность и производительность в реальной среде.
За последние десять лет Китай превратил робототехнические соревнования в стратегические платформы для компаний. В период с 2014 по 2015 год Си Цзиньпин, тогдашний президент азиатской страны, определил робототехнику как центральный элемент китайского производства.
С тех пор фокус этих робототехнических встреч сместился от чисто академических выставок к выполнению практических задач в рабочих условиях. Это изменение отражает отраслевое давление, требующее, чтобы прототипы демонстрировали способность генерировать реальную и стабильную производительность.
Цифровое видение
Андерсон Морейра, профессор инженерии управления и автоматизации и координатор робототехнической команды Института технологий Мауа, был опрошен изданием Olhar Digital о Всемирных играх гуманоидных роботов и прогрессе робототехники в Китае за последнее десятилетие.
По словам Андерсона, Китай превратил робототехнические соревнования, которые ранее ограничивались университетскими мероприятиями, в коммерческие витрины, поддерживаемые государственными субсидиями и широким освещением в СМИ. Он задался вопросом, как это стимулирует отрасль и влияет на глобальную конкурентоспособность гуманоидной робототехники.
Андерсон объяснил, что эти соревнования перестали быть просто технологическими демонстрациями и стали функционировать как обширные общественные инженерные лаборатории. Размещая десятки производителей, выполняющих одни и те же задачи в стандартизированных условиях, становятся очевидными пределы каждого решения, такие как автономность, энергопотребление, стабильность, точность, манипуляционная способность и устойчивость к сбоям. Это создает ускоренный цикл тестирования, выявления проблем, перепроектирования компонентов и нового тестирования.
Например, на Всемирных играх гуманоидных роботов 2026 года, помимо спортивных состязаний, будут проходить испытания промышленной сборки, обработки материалов, подключения кабелей, подзарядки электромобилей и тонкой манипуляции, причем более 40% испытаний потребуют полностью автономной работы.
Однако главное преимущество Китая заключается в интеграции этих соревнований с огромной промышленной экосистемой. В 2024 году в Китае было установлено около 295 тысяч промышленных роботов, что составляет 54% от всех мировых новых установок. Кроме того, впервые китайские производители отвечали за большинство продаж промышленных роботов внутри страны.
Этот масштаб способствует развитию поставщиков двигателей, датчиков, аккумуляторов, контроллеров и систем питания, которые также могут снабжать производителей гуманоидов. Андерсон Морейра подчеркнул, что соревнование демонстрирует технологическую способность, но не промышленную зрелость.
Существует также четкая промышленная политика. Министерство промышленности и информационных технологий Китая поставило целью вывести гуманоидов на крупномасштабное производство и создать международно конкурентоспособную экосистему к 2027 году. В 2025 году Reuters сообщило о выделении более 20 миллиардов долларов на этот сектор различными государственными программами, включая региональные фонды, стимулы и государственные закупки. Тот же анализ показал, что китайская цепочка поставок уже может обеспечить до 90% компонентов, необходимых для гуманоида, и что только в 2024 году 31 китайская компания представила 36 различных моделей.
Это оказывает давление на глобальную конкурентоспособность, одновременно сокращая время разработки, стоимость компонентов и разрыв между прототипом и производством. В то время как США, Европа, Япония и Южная Корея могут сохранять лидерство в определенных технологиях, теперь они конкурируют с китайской экосистемой, способной параллельно тестировать множество архитектур и быстро индустриализировать наиболее эффективные.
Тем не менее, важно отметить, что соревнование лишь демонстрирует технологическую способность, а не промышленную зрелость. То, что робот завершает испытание один раз, кардинально отличается от выполнения той же задачи тысячи раз в течение месяцев, безопасно, с низкой частотой сбоев и меньшими затратами по сравнению с человеческими альтернативами или традиционной автоматизацией. Настоящая будущая борьба в области гуманоидной робототехники будет заключаться именно в преобразовании демонстрационной производительности в надежную производительность.
Технические проблемы для практического применения
Хотя роботы значительно продвинулись в мобильности на тестовых гонках, проектирование роботизированных рук для тонких движений и точности остается одним из самых больших препятствий для отрасли. Андерсон Морейра подробно описал основные технические барьеры, которые мешают этим машинам выйти из демонстрационных площадок и эффективно работать на фабриках или в домах.
Рука считается одной из самых сложных систем для воспроизведения в гуманоиде, поскольку она концентрирует высокотехнологичную механику, приводы, сенсоры и управление в небольшом пространстве. В зависимости от биомеханической модели, человеческая рука имеет около 20 или более степеней свободы, многие из которых должны работать одновременно.
В передовых роботизированных руках это означает размещение множества двигателей, передач или сухожилий, датчиков и электроники в размерах, близких к размерам человеческой руки, при сохранении силы, скорости, точности, малого веса и механической прочности. Недавние исследования подтверждают эту дилемму: увеличение суставов и приводов повышает ловкость, но также усиливает механическую сложность и сложность управления.
Второй большой проблемой является тактильное восприятие. Чтобы манипулировать хрупким объектом, подключать кабель или брать бутылку, одного зрения недостаточно. Робот должен знать, где произошло касание, в каком направлении прикладывается сила и скользит ли объект. Люди делают эти корректировки инстинктивно; для роботов это требует распределенных тактильных датчиков на руке и алгоритмов, преобразующих большие объемы данных в цифровые команды в реальном времени.
Исследование, опубликованное в Nature Machine Intelligence, например, покрыло 70% ладонной поверхности экспериментальной руки высокоразрешающим зондированием и продемонстрировало значительное улучшение надежности при использовании тактической информации в управлении. Тот факт, что это все еще является научным прорывом, иллюстрирует, насколько далеко мы от достижения этой способности в доступной, надежной и промышленно применимой форме.
Есть еще одно препятствие: контроль контакта. Ходьба включает сложную, но предсказуемую динамику. Рука, однако, сталкивается с почти бесконечным количеством сценариев: объект может быть жестким или податливым, сухим или скользким, слегка смещенным или меняющим ориентацию во время манипуляции. Применение слишком большой силы может сломать предмет; применение слишком малой может привести к его падению. Это требует постоянной интеграции зрения, осязания, положения пальцев и контроля силы. Недавние исследования антропоморфных рук показывают, что системы, основанные только на зрении, испытывают трудности с задачами интенсивного контакта, поскольку они не могут должным образом регулировать эти силы.
Четвертый узкий момент заключается в самом интеллекте робота. Модели искусственного интеллекта могут изучать конкретные задачи на тысячах примеров, но трудно гарантировать, что навык сохранится, когда изменяются объект, освещение, трение или положение. В отличие от больших языковых моделей (LLM), которые обучаются на огромных объемах текста и изображений из Интернета, данные для обучения роботов должны поступать от физических взаимодействий, требуя, чтобы система выполняла, регистрировала и повторяла реальные задачи. Поэтому Китай создал центры, посвященные сбору данных, где сотни операторов тренируют роботов в течение долгих часов в день.
Наконец, существуют менее заметные, но коммерчески решающие требования: долговечность, энергетическая автономность, простота обслуживания, безопасность и стоимость. На фабрике недостаточно, чтобы робот подключил кабель на демонстрации; он должен повторять это в течение полной смены, обнаруживать сбои и самостоятельно восстанавливаться. Для работы рядом с людьми существуют строгие нормы безопасности и сертификации, такие как пересмотр международного стандарта ISO 10218 в 2025 году, который касается требований безопасности промышленных роботов в производственных системах.
По этой причине предполагается, что внедрение сначала возрастет в более структурированных промышленных задачах — таких как логистика, инспекция, пополнение линий и перемещение материалов — и только потом перейдет к очень тонким манипуляциям и бытовой среде. Пропущенный скачок заключается не просто в том, чтобы заставить робота выполнить сложную задачу, а в том, чтобы заставить его выполнять тысячи разнообразных задач с различными объектами безопасным и повторяемым образом.