На Всемирной конференции по робототехнике в 2026 году компания SynapX отошла от идеи создания конкурента Optimus от Tesla. Эта стартап, основанная всего семь месяцев назад, привлекла около 1 миллиарда юаней и имеет оценку единорога. Вместо того чтобы акцентировать внимание на внешнем виде робота, SynapX представила три линейки продуктов, охватывающие мозг, руку и стек сбора данных, тем самым переориентируя дискуссию на то, как определяется производство на основе кремния.
Основатель и генеральный директор Ду Далон, который ранее работал шестым сотрудником Horizon Robotics и был ранним членом лаборатории глубокого обучения Baidu, утверждает, что двумя ключевыми элементами воплощенного ИИ являются не тело, а универсально способный мозг и рука, способная причинно действовать в физическом мире. Он подчеркивает, что мозг без руки остается ограниченным экраном, а рука без мозга лишь повторяет промышленные движения.
Представленные продукты полностью соответствуют этой концепции. SYNWorld представляет собой воплощенную нативную мировую модель, представленную с миллиардом параметров, а в этом году планируется выпуск следующей версии, а в следующем году — переход к диапазону в триллион параметров. OctoH-Hand — это бионическая ловкая рука с высокой степенью свободы. А OctoSense объединяет повязку с объективом рыбы, наручный датчик ЭМГ и перчатку-экзоскелет для фиксации данных о зрении от первого лица, осанке и силе людей, работающих естественно.
Модель построена на принципе «маховика данных»: человеческая деятельность генерирует сигналы давления, касания и крутящего момента, которые видеозапись не может зафиксировать. Сбор этих данных во время обычной работы обеспечивает масштабирование воплощенного обучения. SynapX не занимается созданием полноценных роботов или моделированием конечных сценариев. Компания позиционирует себя как базовый уровень, продавая мозг, руку и платформу для разработки компаниям, создающим воплощенные продукты, и описывает свое предложение как «кремниевую рабочую силу уровня выпускника средней школы», которую можно обучить на рабочем месте по сценариям.
Ду Далон прогнозирует наступление «момента ChatGPT» в области воплощенного ИИ тогда, когда робот сможет приготовить гамбургер лучше человека. Эта задача требует контроля силы, многопальцевой координации и тонкого сенсорного контакта. Он ожидает, что этот момент наступит в течение одного-двух лет, и отмечает, что Tesla тратит примерно половину своего бюджета на аппаратные исследования на руку для Optimus. Как только робот научится готовить гамбургеры, откроются сценарии обслуживания в сфере общественного питания — сэндвичи, роллы и многое другое — и физические навыки превратятся в масштабируемую и недорогую услугу.