Индустрия гуманоидных роботов в Китае переживает ключевые моменты, которые могут определить её будущее. Например, выступление на весеннем гала-концерте 2025 года в год Змеи может стать событием, которое сформирует восприятие обществом этих технологий. Ещё одним ярким примером стал марафон в Пекине 19 апреля, где гуманоидные роботы неуклюже стремились к финишу. Управляемые моторами и дистанционным контролем инженеров, они сталкивались с проблемами: некоторые выбывали из-за разрядки батарей, другие падали или разворачивались не туда. Из 20 команд лишь 6 смогли завершить гонку.
Когда гуманоидные роботы выходят за рамки презентаций и демонстрационных роликов, публика видит зрелище, бизнес — технологии и возможности, а инвесторы пытаются уловить, куда дует ветер. Ожидания сталкиваются с реальностью, и возникает вопрос: что представляет собой настоящая картина развития гуманоидных роботов в Китае — акробатика или неуверенные шаги?
Чтобы разобраться в этом, в апреле «Экономическое обозрение» посетило 9 ведущих компаний в Шэньчжэне, центре робототехники Китая. Среди них — «восемь гигантов» Шэньчжэня: PAXINI, PuduTech, Digital China, IntelliSquare, CrossVision, Zhuiji Dynamics, а также Dobot, Elephant Robotics и Narwal. Все компании уверены в блестящем будущем отрасли, но их подходы к технологиям и сценариям применения сильно различаются. Это отражает переход гуманоидных роботов из лабораторий в реальную индустрию.
Ниже представлены 9 ключевых развилок, которые определят развитие гуманоидных роботов:
1. Нужны ли гуманоидным роботам две ноги?
Первый выбор, который стоит перед разработчиками, — форма робота: двуногие, четвероногие или колёсные. Среди опрошенных компаний Digital China и Dobot делают ставку на двуногие конструкции, PAXINI, IntelliSquare, CrossVision и Elephant Robotics предпочитают колёсные, а PuduTech разрабатывает оба типа.
Ресурсы компаний ограничены, поэтому они фокусируются на одном направлении. Колёсные роботы делают упор на точность захвата и универсальность, тогда как двуногие — на сложную координацию суставов, чтобы быстрее ходить, прыгать и быть устойчивыми. Колёсные роботы чаще применяются в заводских условиях, а двуногие демонстрируют танцы, подъёмы по склонам и акробатику.
PAXINI выбирает колёсные шасси, так как технология двуногих пока несовершенна: даже у лидеров, таких как Unitree или Boston Dynamics, роботы иногда падают. Колёсные роботы лучше подходят для ровных поверхностей, таких как заводы или дома, и PAXINI сосредотачивается на развитии верхней части тела, особенно рук. Двуногие же сложнее в реализации: для ходьбы требуется координация более 28 суставов, расчёты баланса и реакции на внешние силы. Простые задачи, такие как подъём по лестнице или восстановление после толчка, для них остаются вызовом.
С точки зрения энергоэффективности колёсные роботы выигрывают: их автономность превышает 5 часов, тогда как двуногие работают около 2 часов, тратя энергию на поддержание равновесия. В промышленности колёсные роботы эффективнее для транспортировки или погрузки, но двуногие незаменимы в узких пространствах, на лестницах или неровной местности.
Представитель Digital China считает, что колёсные роботы теряют способность к глубокому взаимодействию с людьми, становясь просто инструментами. Падения двуногих роботов — это не проблема железа, а вопрос алгоритмов, которые со временем улучшатся, как это было с электромобилями.
2. Нужны ли роботам лица?
Ещё один спорный вопрос — должны ли роботы иметь лица. Большинство, включая Unitree, Boston Dynamics и Tesla, выбирают «безликий» дизайн с чёрными масками или LED-индикаторами, чтобы снизить затраты, избежать этических проблем (например, риска подделки личности) и сосредоточиться на промышленных задачах.
Digital China, напротив, делает ставку на человекоподобные лица. Их робот «Ся Лань» оснащён силиконовой кожей и системой мимики, способной воспроизводить 22 выражения, реагируя на команды вроде «землетрясение» (удивление) или «хорошая погода» (улыбка). Это делает взаимодействие более тёплым и комфортным. Стоимость такой «лицевой» кожи — около 30 000 юаней, но при массовом производстве может снизиться до 200 юаней.
3. Как роботы воспринимают мир?
Восприятие окружающей среды — одна из главных задач. Некоторые компании используют монокулярные камеры, инфракрасные датчики или лидары, но такие системы теряют точность при ярком свете или частичном перекрытии камеры. CrossVision применяет бинокулярное зрение, имитирующее человеческий глаз, что позволяет создавать 3D-модели пространства и сохранять функциональность при частичной блокировке.
Зрение подходит для логистики, но не для задач, требующих чувствительности, например, регулировки силы захвата или распознавания текстур. PAXINI решает эту проблему с помощью сенсоров на основе эффекта Холла и алгоритмов управления силой, позволяющих определять до 15 параметров тактильных ощущений. Их манипуляторы способны к шестиосевому восприятию силы, что превосходит конкурентов с трёхосевыми системами.
Тактильные технологии дороги: пара манипуляторов PAXINI стоит около 200 000 юаней, что пока недоступно для логистики или бытовых сценариев. Основные клиенты — производители роботов.
4. Что важнее: «мозг», «мозжечок» или «тело»?
В индустрии идёт борьба за лидерство. «Мозг» робота отвечает за восприятие и решения, «мозжечок» — за управление движением, а «тело» — это аппаратная часть. Большинство компаний и научных центров сосредоточены на «мозге», но одна шэньчжэньская компания делает ставку на «мозжечок», создавая интерфейсы между алгоритмами и оборудованием. Это позволяет адаптировать движения под разные задачи, делая роботов универсальнее.
IntelliSquare поставляет готовых роботов, но их ценность — в программно-аппаратных решениях. Смена сустава или конструкции требует серьёзной переработки «мозга», что усложняет независимость софта от железа. Во время марафона Unitree подчёркивала, что их робот G1 участвовал под управлением клиентов, а не самой компании, что показывает разрыв между поставщиками железа и разработчиками алгоритмов.
5. Как обучать роботов?
Данные — топливо для обучения роботов. Чтобы научить робота наливать воду, нужны тысячи примеров. Данные делятся на реальные (собранные с физических роботов), симулированные (сгенерированные в виртуальной среде) и интернет-данные (из открытых источников).
Digital China собирает реальные данные в Нанкине, где десятки роботов под управлением операторов имитируют сценарии, такие как работа в банке или магазине. Это дорого, но точно. Unitree и другие предпочитают симуляции, которые дешевле и быстрее, но требуют преодоления разрыва между виртуальной и реальной средой (Sim2Real). IntelliSquare комбинирует все три типа данных, что делает их одними из лидеров по объёму тренировочных данных.
После обучения роботам нужна способность к обобщению, чтобы применять знания в новых ситуациях. PAXINI строит центры сбора данных, разбивая задачи, такие как уборка или нарезка овощей, на подзадачи для тренировки.
6. Для чего нужны гуманоидные роботы?
Сценарии применения включают промышленность, логистику, ритейл, массаж, бытовые услуги, сельское хозяйство и науку, но сроки их реализации неясны. Инвестор Чжу Сяоху скептически настроен, считая, что роботы за 100 000 юаней пока не приносят пользы.
Индустрия движется от стандартизированных промышленных задач (автопроизводство, электроника, склады) к коммерческим услугам и, в перспективе, к бытовым сценариям. Dobot обучает роботов для заводов, используя технологии управления силой для шлифовки или нанесения клея. Digital China видит краткосрочный потенциал в привлечении клиентов через «вау-эффект» в магазинах. Компании вроде Elephant Robotics и Zhuiji Dynamics ориентируются на научные учреждения, где требования к точности ниже, а бюджеты позволяют закупать роботов.
PAXINI с их тактильными манипуляторами нацелена на сложные задачи: уход за пожилыми, хирургия или работа в экстремальных условиях, например, сортировка мусора.
7. Кому продавать роботов?
Чжу Сяоху считает, что у отрасли нет чёткой модели монетизации. Даже успешная Unitree, по его мнению, не создаёт устойчивой ценности для клиентов. Elephant Robotics изменила подход после кризиса 2020 года, начав выпуск доступных роботов для малого бизнеса. Их робот за 80 000 юаней дешевле годовых затрат на сотрудника, что привлекает клиентов в лёгкой промышленности.
Dobot получает заказы на массажные и медицинские роботы от компаний, борющихся с нехваткой персонала. Однако многие компании всё ещё зависят от инвестиций, а не от реальных продаж.
8. Когда начнётся массовое производство?
Массовое производство остаётся проблемой из-за нестабильных заказов и неоднородного качества. Клиенты часто получают роботов, которые хуже демонстрационных образцов. Проблема в несоответствии софта и железа: даже идентичные роботы могут вести себя по-разному из-за недостаточной точности компонентов.
По оценке Digital China, для массового производства нужно выпускать минимум 1000 роботов в год. Пока ни одна компания в Китае не достигла этого уровня, так как каждая единица требует длительной настройки.
9. Заслуживает ли марафон в Ичжуане насмешек или аплодисментов?
Марафон в Ичжуане, где роботы падали и выбывали, усилил скептицизм Чжу Сяоху, считающего отрасль пузырём. Однако успех робота TianGong Ultra, пробежавшего 21 км за 2 часа 40 минут по сложной трассе, демонстрирует прогресс.
Марафон стал отправной точкой для индустрии, показав её потенциал и слабости. Ожидания публики, подпитанные громкими заявлениями, оказались завышенными. Гуманоидные роботы пока на стадии «мозга профессора и тела трёхлетнего ребёнка». Ожидать от них сложных задач преждевременно, но и отрицать их перспективы из-за неудач — ошибка. Компании призывают к терпению и реалистичному взгляду на отрасль, чтобы избежать как переоценки, так и недооценки её возможностей.