На фоне многомиллиардных инвестиций в человекоподобных роботов может показаться, что их массовое появление — вопрос ближайших лет. Видео, где машины бегают, ловко переносят коробки и даже «стирают бельё», собирают миллионы просмотров и подогревают ожидания. Однако инженеры и руководители, которые каждый день работают над такими системами, рисуют куда более сложную картину. Прорывы действительно есть — но путь от эффектного прототипа до надёжного «робота-работника» оказывается значительно длиннее, чем обещают венчурные презентации.
В 2024 году гуманоидные роботы вновь оказались в центре внимания. Компании вроде Agility Robotics, Tesla и Figure AI демонстрируют машины, которые ходят, бегают и всё увереннее справляются с задачами на складах.
Наиболее практичный пример — робот Digit от Agility Robotics. Его уже используют Amazon и поставщик автокомпонентов Schaeffler: сотни таких машин поднимают и переносят грузы в складских помещениях. Но, как подчёркивает технический директор Agility Прас Велагапуди, цель не в том, чтобы создать «робота, похожего на человека». Главное — чтобы он приносил реальную пользу и выполнял полезную работу.
Перемещение коробок в контролируемой среде — задача решаемая. А вот всё, что приближается к человеческому сервису, вроде домашнего робота-дворецкого, пока остаётся за горизонтом. Современные системы слишком ненадёжны для сложных и разнообразных задач, с которыми человек справляется интуитивно.
Почему роботы такие дорогие
Ещё одно серьёзное ограничение — стоимость. По словам Ани Келкара, партнёра McKinsey, главный барьер для массового внедрения роботов — это не только цена «железа». Львиную долю расходов съедает установка и инфраструктура безопасности.
«Из каждых 100 долларов, потраченных на внедрение робота сегодня, лишь около 20 приходится на саму машину. Остальные 80 уходят на системы безопасности, которые защищают людей от быстрого и тяжёлого оборудования», — отмечает Келкар.
Теоретически гуманоидные роботы могли бы снизить эти затраты: они легче промышленных манипуляторов. Для сравнения, Tesla Optimus ростом около 173 см весит 57 кг, а Unitree G1 — примерно 120 см и 35 кг. Но переход от впечатляющих демонстраций к стабильной работе в реальных условиях далеко не гарантирован. Как иронично замечает Келкар, между видео, где робот стирает или складывает бельё, и дворецким, способным делать «всё по дому», лежит огромная пропасть.
Ожидания против реальности
Этот разрыв стал одной из центральных тем Humanoids Summit в Маунтин-Вью (Калифорния) — крупнейшей конференции, посвящённой человекоподобным роботам. На одной из демонстраций глава Gatlin Robotics Айзек Куреши управлял роботом-уборщиком с помощью VR-шлема, пока тот пытался отмыть кирпичную стену.
Компания планирует постепенно обучать машины всё более сложным задачам — от вытирания пыли и уборки поверхностей до очистки мусорных баков и, в перспективе, туалетов. Последние Куреши назвал «большой путеводной звездой» проекта — символом по-настоящему сложной бытовой задачи.
Многие спикеры старались охладить чрезмерный оптимизм. Руководитель Weave Robotics Каан Догрусёз, ранее работавший в Apple, признал: технологический прогресс впечатляет, но гуманоидные роботы пока нельзя назвать чётко сформированным продуктом.
Он сравнил ситуацию с Apple Newton — персональным цифровым ассистентом 1990-х, который провалился на рынке, хотя спустя десятилетие ту же идею успешно реализовали смартфоны. «Полноценные двуногие гуманоиды — это Newton нашего времени», — резюмировал Догрусёз.
Узкая специализация вместо универсальности
Компании вроде Weave Robotics, создающей роботов для складывания белья в прачечных Сан-Франциско, находят применение в узких и повторяющихся сценариях. Но даже их руководители опасаются завышать ожидания.
Глава Persona AI Николаус Радфорд в своём докладе подчеркнул необходимость реалистичных сроков внедрения. Его компания разрабатывает сварочного робота для судостроения — идеальный кандидат для автоматизации из-за опасных условий и нехватки кадров. Однако домашняя помощь, по его словам, по-прежнему находится далеко за пределами возможностей современных систем.
Почему оптимизм топ-менеджеров так контрастирует с реальностью
На этом фоне публичные заявления крупных технологических лидеров звучат особенно громко. Илон Маск говорит о «ненасытном спросе» на гуманоидов и прогнозирует выпуск до миллиона роботов Tesla Optimus в год к 2030-му. Глава Nvidia Дженсен Хуанг вторит ему, утверждая, что «человекоподобные роботы и технологии для них уже совсем рядом».
Их аргументы понятны: огромные инвестиции в дата-центры для обучения ИИ, стареющее население и сокращение рабочей силы, а также интерес государств к возвращению производства на родину. Свою роль играют и успехи «железа»: более ёмкие батареи и эффективные электромоторы обеспечивают длительную работу и плавные, почти человеческие движения. Видео, где робот Figure AI бежит с поразительным сходством с человеком, лишь подогревают ажиотаж. В этом году стартапы в сфере гуманоидных роботов привлекли около 5 млрд долларов — и рынок охотно верит в красивую картинку.
Как роботов учат быть «умными»
Аналитики FEV Consulting прогнозируют, что к 2035 году в мире будет работать около миллиона гуманоидных роботов. Но за кулисами всё куда менее футуристично. Многие стартапы до сих пор используют ручное телеуправление: люди в VR-шлемах буквально «ведут» робота, собирая данные для обучения.
Другие создают виртуальные 3D-среды, чтобы ускорить процесс. Однако, как отмечает менеджер FEV Доминик Бёмер, чёткого ориентира нет: сколько данных нужно, чтобы робот перешёл от аккуратного складывания рубашек к выполнению десятков домашних дел? Ответа пока не существует.
Нужно ли роботам быть похожими на нас?
Некоторые инженеры сомневаются, что гуманоидная форма вообще оптимальна. Двуногие роботы сложны в балансировке и склонны к падениям, а воспроизвести ловкость человеческой руки — задача, которая всё ещё ставит разработчиков в тупик.
Особенно остро стоит проблема тактильной обратной связи — способности ощущать прикосновение и давление. По мнению технического директора RemBrain Макса Гончарова, отрасли стоит меньше зацикливаться на копировании человека. В промышленности, подчёркивает он, эффективность достигается за счёт специализированных машин, а гуманоиды в будущем возьмут на себя лишь узкий слой задач.
Общее настроение инженеров хорошо сформулировал технический директор Ambi Robotics Джефф Малер: гуманоидные роботы, вероятно, найдут своё место в нишевых сценариях, но ждать скорой революции не стоит. Пока исследователи совершенствуют управление движением, баланс и «чувство осязания», ключевой вопрос остаётся открытым: действительно ли роботам нужно выглядеть как люди, чтобы делать ту работу, на которую мы так надеемся?
