Роботы и ИИ: положение дел в 2026 году

В январе Дженсен Хуанг открыл год робототехники одной фразой: «Момент ChatGPT для робототехники настал». Девять месяцев спустя деньги и модели говорят о том, что он скорее поторопился, чем ошибся. Роботы, которые учатся на видео и языке, становятся лучше каждые несколько месяцев. А роботы, которые каждый день выполняют оплачиваемую работу, за редким исключением по-прежнему не похожи на нас.

Разбираем, что интересно прямо сейчас, что реально, а что пока остаётся демонстрацией.

Новый мозг для машин

Перемены, стоящие за заголовками, происходят в программном обеспечении. Классического робота программируют шаг за шагом под одну задачу. Базовые модели для роботов учатся на демонстрациях, видео и языке, примерно так же, как чат-боты учились на текстах, и одна модель может управлять разными машинами. Google DeepMind описывает старый мир без обиняков: «Большинство роботов заранее запрограммированы или управляются дистанционно для узких, повторяющихся последовательностей задач».

В июле DeepMind выпустила Gemini Robotics 2, которая управляет всем гуманоидом «от ступней до кончиков пальцев». Её показали на Apollo 2 от Apptronik, а партнёрами стали Apptronik, Boston Dynamics и Agile Robots. Модель планирования открыта для разработчиков, а модель, которая двигает робота, получают только ранние партнёры. DeepMind опубликовала и ограничения. Поднять предметы с пола удавалось в 45,7 процента случаев, вкрутить лампочку в 36 процентах, а ловкая манипуляция несколькими пальцами, как пишет компания, «остаётся сложной задачей».

Большую часть нижележащего слоя поставляет Nvidia: чипы, а также открытые модели, например Isaac GR00T N1.6 для гуманоидов и Cosmos для генерации синтетических данных для обучения.

Гуманоиды

Figure отправила своего робота в 30 домов в районе залива Сан-Франциско, где не собирала никаких данных, для трёх видов работы: уборки в гостиных, складывания полотенец и заправки кроватей. Политика, обученная с нуля, справилась в 9 процентах попыток. Политика, предварительно обученная на Index, глобальном наборе видеоданных Figure о поведении людей, справилась в 56 процентах. Figure сообщает, что выделила на обучение своей модели Helix вычислительные мощности на 3,5 миллиарда долларов. Это собственные цифры компании, и 56 процентов означают прогресс, но ещё не продукт.

Tesla налаживает производственную линию Optimus во Фримонте, где раньше собирали Model S и X. На июльском звонке по итогам квартала Илон Маск сказал, что производство скоро начнётся, что начальный разгон будет «довольно пологим и долгим», а цель для одного из следующих поколений составляет 10 миллионов единиц в год. Он также откровенно высказался об отрасли: «те демонстрации, которые вы видите, заранее запрограммированы или управляются дистанционно» и «нет ни одного человекоподобного робота, который действительно способен выполнять задачи общего характера».

1X продаёт NEO, гуманоида для дома, за 20'000 долларов с приоритетной доставкой в 2026 году или позже по подписке за 499 долларов в месяц. Поставки начинаются в основном в США. Для домашних дел, которых он ещё не знает, владельцы могут назначить время, когда им будет руководить 1X Expert.

Объёмы сосредоточены в Китае. Как сообщил Rest of World, когда компания готовилась к листингу в Шанхае, Unitree продала в 2025 году 5'500 гуманоидов, примерно треть мировых продаж, и более 70 процентов из них ушли в исследования и образование. Средняя цена её гуманоида упала примерно с 593'400 юаней в 2023 году до 167'600 юаней, около 25'000 долларов, в 2025 году.

Что действительно работает

Роботы, которые окупают себя, в основном не гуманоиды. Международная федерация робототехники насчитывает рекордные 5 миллионов промышленных роботов, работающих сейчас на заводах, после того как в 2025 году было установлено более 600'000, 59 процентов из них в Китае. В том же году было продано почти 250'000 профессиональных сервисных роботов, почти половина из них для транспорта и логистики, а также почти 34,2 миллиона бытовых роботов.

Для сравнения: в 2025 году по всему миру продали около 7'000 полноразмерных гуманоидов. IFR отмечает, что «большинство нынешних применений остаются узкоспециализированными и часто требуют дистанционного управления человеком», и называет барьеры: стандарты безопасности, высокие затраты на обучение и обслуживание и отсутствие убедительного экономического обоснования.

Исключения есть. Digit от Agility Robotics, двуногий гуманоид, работает на девяти площадках клиентов, в том числе у GXO, Schaeffler, на заводе Toyota в Канаде и у Mercado Libre, а Agility сообщает о многолетних заказах на свою новую модель на сумму более 300 миллионов долларов. А самый крупный парк роботов, с которым столкнётся большинство людей, обходится вовсе без рук: Waymo эксплуатирует около 4'000 роботакси и совершает в среднем 500'000 платных поездок в неделю в 15 городах США, тогда как в сентябре 2024 года таких городов было три.

Как смотреть демонстрацию робота

Видео с роботами стали маркетинговым жанром, поэтому полезно задать пять вопросов. Действовал ли робот сам или им откуда-то управлял человек? Сколько попыток понадобилось для ролика и с какой скоростью его воспроизвели? Были ли комната, предметы и задача новыми для робота и каков процент успеха на сотне попыток, а не на одной? И кто сегодня платит за эту работу?

Робот, который складывает полотенце перед камерой, является результатом исследования. Робот, который смена за сменой перемещает контейнеры для платящего клиента, является внедрением. Важно и то и другое, но в бизнес-план годится только второе.

Что это значит для компании

Для большинства компаний полезными роботами ближайших лет будут специализированные: манипуляторы, тележки, дроны, уборочные машины и транспортные средства, которые надёжно выполняют одну работу. За гуманоидами стоит следить, а там, где работа повторяющаяся и среда под контролем, их стоит пилотировать. Судя по сегодняшним данным, строить вокруг них бизнес пока рано.

До физических продуктов та же технология доходит раньше, через проектную работу вокруг них. В Forge, который ведёт собственный продукт компании от идеи до спецификации, по которой может работать производитель, ИИ быстро исследует, делает эскизы и строит 3D-модели, люди принимают каждое решение, а специалисты подключаются там, где они нужны продукту. Роботы доберутся до заводских цехов в своё время. А то, как задумывается физический продукт, меняется уже сейчас.