Эти роботы не танцуют джигу и не скачут, но их способность дешево и эффективно выполнять отдельные задачи привлекает инвесторов, поскольку фокус смещается на функцию, а не на внешний вид.
Далеко не элегантные гуманоиды от научной фантастики, предназначенные для сложной и адаптивной работы, а громоздкие и утилитарные роботы — некоторые размером с промышленный ящик для инструментов – созданы для выполнения таких задач, как переноска деталей, сбор мусора или осмотр оборудования.
Руководители компаний, аналитики и инвесторы сообщили Reuters, что интерес к таким специализированным роботам растет, поскольку они предлагают четкий путь к рентабельности, учитывая, что автоматизации подвергаются все отрасли промышленности, включая розничную торговлю, оборону и утилизацию отходов.
В отличие от этого, производители гуманоидов общего назначения все еще борются с техническими проблемами, включая ограниченные данные для обучения и трудности работы в непредсказуемых условиях реального мира, чтобы сделать их жизнеспособными.
По данным PitchBook, в первом квартале 2025 года компании, занимающиеся робототехникой по всему миру, привлекли 2,26 миллиарда долларов, причем более 70 % этого капитала было направлено в компании, создающие машины, ориентированные на выполнение конкретных задач.
Финансирование отражает более широкую глобальную гонку за господство роботов. От Шэньчжэня до Кремниевой долины компании пытаются разработать машины, способные выполнять физическую работу, причем Китай стал одним из основных игроков благодаря широкой государственной поддержке.
Этому способствуют достижения в области чипов, которые позволяют создавать более сложные модели искусственного интеллекта, позволяющие роботам воспринимать, обрабатывать информацию и реагировать на нее, не нуждаясь в удаленных серверах.
«Благодаря Orin NX от Nvidia мы смогли разместить на границе гораздо больше моделей ИИ, чем раньше», – сказал Саурабх Чандра, генеральный директор Ati Motors, имея в виду высокопроизводительный чип ИИ от Nvidia, предназначенный для запуска нескольких моделей машинного обучения непосредственно на устройствах, таких как роботы, без использования облачных вычислений.
Компания Ati Motors, расположенная в индийской столице технологий Бангалоре, производит роботов, способных перемещать грузы весом более 1 000 килограммов по заводским цехам и промышленным площадкам. Ati Motors развернула сотни роботов на более чем 50 заводах по всему миру, включая Hyundai, Forvia и Bosch, причем флагманский Sherpa Tug наработал более 500 000 километров.
В сфере здравоохранения, компания Diligent Robotics, расположенная в Остине, пользуется успехом благодаря роботу Moxi, который выполняет задачи, не связанные с пациентами, такие как доставка расходных материалов, лекарств и лабораторных образцов.
«Мы обнаружили, что, решив очень специфическую проблему в такой востребованной области, как здравоохранение, мы можем создать устойчивую бизнес-модель», – сказал генеральный директор Diligent Robotics, Андреа Томаз, добавив, что Moxi достиг рентабельности на уровне продукта.
ПРОБЛЕМЫ ГУМАНОИДОВ.
Интерес к гуманоидам общего назначения возникает на фоне проблем, связанных с обучением машин ориентироваться в непредсказуемой обстановке и развитием сложных способностей к рассуждению.
В отличие от генеративного ИИ, который обучается на огромных онлайн-базах данных с текстами, изображениями и аудио, данные, доступные для разработки гуманоидных роботов, гораздо более ограничены. Эти машины должны учиться, взаимодействуя с физическим миром и тренируясь на наборах данных, ориентированных на выполнение таких задач, как, например, укладка коробок.
Такие компании, как Figure AI, которая намерена выпустить 100 000 роботов-гуманоидов в течение следующих четырех лет, полагаются на передовой ИИ для обработки сенсорных данных в режиме реального времени. Это означает, что такие роботы в основном используются в контролируемой среде, например на автомобильных заводах.
Стоимость гуманоидов также намного выше, чем роботов, ориентированных на выполнение конкретных задач. По данным руководителей отрасли и исследования рынка, проведенного стартапом Standard Bots, стоимость производства гуманоидных роботов может составлять от 50 000 до 200 000 долларов за единицу по сравнению с 5 000 – 100 000 долларов для машин, ориентированных на выполнение конкретных задач.
«(Настоящие) роботы общего назначения еще не изобретены», – сказал Марк Теерманн, руководитель отдела стратегии Boston Dynamics, добавив, что «если кто-то заявляет, что создаст коммерческого робота общего назначения, то он слишком много обещает и не выполняет».
Хотя робот Atlas компании попал в заголовки газет благодаря вирусным роликам, на которых он прыгает, переворачивается и танцует, Тирманн говорит, что в настоящее время ценность заключается в целевых разработках. Его четвероногий робот Spot отлично справляется с проверкой опасных промышленных объектов – узкая, но прибыльная ниша.
Era Ventures поддержала компанию ViaBot, чьи автономные машины управляют уборкой мусора на парковках. Parkway Venture Capital диверсифицировала свои инвестиции между автоматизацией вилочных погрузчиков Siera AI и гуманоидными амбициями Figure AI.
«Вы увидите переход, когда появятся роботы, созданные для выполнения определенной задачи и делающие что-то очень полезное, очень экономически эффективное», – сказал Раджа Гхави (Raja Ghawi), партнер Era Ventures. «И по мере того как эффективность этих роботов будет расти, люди поймут, что есть веская причина для создания полноценного гуманоида».
Источник: Reuters