Почему антропоморфные роботы наконец начали работать

Фото: Shutterstock
Фото: Shutterstock
Антропоморфные роботы вышли из лабораторий в реальное производство — и за этим стоит не просто прогресс «железа», а новая логика обучения машин. Почему именно сейчас, где барьеры и как сложится российский рынок

Об авторе: Алексей Южаков, лидер «Новой технологической коалиции», основатель и председатель совета директоров «Промобот».

Глобальный контекст и место России

Еще в 2023 году антропоморфные роботы были темой конференций, а сегодня стали объектом стратегических ставок. В сентябре 2025 года Figure AI закрыла раунд на $1 млрд при оценке $39 млрд. Для сравнения: полтора года назад компания стоила $2,6 млрд. Деньги пришли туда, где раньше были только презентации.

По данным Goldman Sachs Research, объем рынка гуманоидных роботов к 2035 году достигнет $38 млрд при среднегодовом росте около 70%. По оценке Citi GPS, к тому же году в мире будет около 1,3 млрд AI-роботов. По численности это сопоставимо с нынешним населением Китая.

Сегодня два полюса этого рынка — США и Китай. Первые задают технологическую планку, второй — скорость и объем господдержки. Российский рынок только формируется. Честный диагноз: часть форы упущена. Но рынок еще не сложился ни глобально, ни внутри страны. Есть научная школа, инженеры и первые работающие продукты. Вопрос не в том, успели ли мы, а в том, какие решения принимаются прямо сейчас.

Но чтобы понять, почему антропоморфные роботы, а не какие-то другие стали главной ставкой, нужно разобраться с формой.

Фото:UBTech Robotics
Экономика инноваций Airbus выведет китайских гуманоидных роботов на линию сборки самолетов

Почему антропоморфная форма роботов так важна

Когда мы говорим про антропоморфных роботов — роботов с руками, ногами и головой, похожих на человека, первая реакция часто: «Это же просто маркетинг». На самом деле за выбором такой формы стоит сугубо инженерная логика.

Мир построен под человека. Двери — под рост 170–190 см. Лестницы — под длину человеческого шага. Инструменты — под размер ладони. Интерфейсы — на высоте человеческих глаз. Специализированный робот на колесах блестяще справляется с одной задачей в одной среде, но, стоит изменить планировку или добавить лестничный пролет, он становится беспомощным. Антропоморфный робот сможет работать там, где уже трудится человек, без дорогостоящей перестройки инфраструктуры.

Поэтому важно не чтобы робот выглядел как человек, а чтобы он мог делать то, что делает человек, там, где это нужно.

Совместимость с инфраструктурой — это только половина задачи. Вторая заключается в том, чтобы научить робота действовать в этой среде по-настоящему. И здесь начинается самое интересное.

Embodied AI: когда тело становится инструментом обучения

Важно разграничить два понятия, которые часто путают.

Physical AI — это централизованный интеллект, который управляет устройствами извне, из вычислительного центра. Представьте «умный дом», где все решения принимает сервер, а лампочки, замки и термостаты просто исполняют команды. Тело устройства здесь — лишь исполнительный механизм.

Embodied AI, или воплощенный ИИ, — принципиально другое. Тело здесь не носитель, а ключевой элемент обучения. От его архитектуры, размеров и поведения в пространстве зависит то, что и как робот способен выучить. Интеллект формируется через физический опыт: робот пробует, ошибается, получает обратную связь и корректирует поведение. Примерно так учится ребенок: не через инструкцию, а через практику.

Технически это реализуется через обучение в симуляции. Сначала робота тысячи раз прогоняют через виртуальную среду, а потом переносят в реальный мир. И вот здесь часто возникает проблема: поведение, идеально отработанное виртуально, в физическом мире дает сбои. Материалы ведут себя иначе, чем в модели, освещение меняется, поверхности скользят. Именно здесь большинство красивых демо так и остаются демо.

Преодолеть этот разрыв можно только одним способом — данными из реальной эксплуатации. Чем больше робот работает в реальной среде, тем точнее его модель мира. Именно поэтому путь к масштабируемому продукту начинается с контролируемых пространств, где среда предсказуема и сценарии повторяются.

Фото: Palisade Research
Индустрия 4.0 Первый бунт ИИ: Grok 4 сопротивлялся выключению робота-собаки

На российском рынке эту траекторию хорошо видно на конкретных примерах с нарастающей сложностью. Как первый уровень — «Промобот V4», сервисный робот на колесной платформе, который умеет говорить, отвечать на вопросы и ориентироваться в пространстве. Он уже несколько лет работает в МФЦ и аэропортах — предсказуемая среда, повторяющиеся сценарии, тысячи часов реальной эксплуатации. Следующий уровень — «Арди»: антропоморфный робот, который работает сразу в разных средах. Например, в медицинском центре Рошаля он помогает пациентам ориентироваться в клинике и принимает обращения. В жилом комплексе The Lake в Москве — встречает жителей в лобби, рассказывает о возможностях комплекса и самостоятельно отправляет заявки в управляющую компанию. В обоих случаях — живые люди, непредсказуемые запросы, эмоциональный контекст.

И наконец «Айдол», антропоморфный робот с воплощенным ИИ, в феврале 2026 года стоял на ресепшене выставки Gulfood в Дубае — встречал гостей, отвечал на вопросы на нескольких языках, закрывал задачи, которые обычно решает живой сотрудник. Каждый уровень — это новые данные, которые делают следующий шаг возможным.

Robot-as-a-service: когда экономика сходится

Даже отработанная технология не становится бизнесом сама по себе — нужна модель, при которой экономика сходится.

Схема, которую называют robot-as-a-service («робот как сервис»), работает так: компания формирует парк роботов, берет на себя их обслуживание и настройку под задачи конкретного заказчика, а затем получает доход по почасовой или помесячной модели. Как таксопарк, только вместо машин роботы. Заказчик не покупает «железо», не нанимает инженера по обслуживанию и не думает об обновлении прошивки. Он платит за результат. Эту же модель уже применяет Figure AI на заводах BMW: по данным компании, робот эксплуатируется в режиме подписки — около $1 тыс. в месяц, включая «железо», обновления и поддержку.

Экономика этой модели улучшается по мере роста объемов: себестоимость снижается примерно на 20% при каждом удвоении выпуска. По нашим оценкам, уже при «парке» от 500 роботов в год стоимость часа работы одного андроида начинает сравниваться со стоимостью работы человека при круглосуточных сменах. А робот в отличие от человека не уходит в отпуск и не просит повышения.

Победит в этой гонке не тот, кто покажет лучшее демо, а тот, кто раньше доведет платформу до серии, снизит себестоимость масштабом и будет измерять прогресс не презентациями, а реальными «пилотами».

➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.

Обновлено 06.04.2026
Авторы
Теги
Алексей Южаков
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть