За даними дослідницької компанії ITjuzi, у першій половині 2026 року китайські компанії сектору втіленого штучного інтелекту залучили 93,5 млрд юанів ($13 млрд) у межах 322 угод.
Це в п’ять разів більше, ніж за аналогічний період торік. Йдеться про інвестиції в так званий embodied AI — штучний інтелект, інтегрований у фізичні машини, який навчає роботів розпізнавати навколишнє середовище та виконувати незнайомі фізичні завдання.
Як роботи навчаються новим фізичним навичкам
На відміну від чатботів, які вчаться на текстах, роботам потрібні приклади фізичних дій: як брати предмети, працювати з гнучкими дротами чи взаємодіяти з обладнанням. Китайські розробники збирають такі дані різними способами — від записів людських дій до датчиків, що фіксують рухи і силу захоплення.
Наприклад, Spirit AI найняла близько 1000 людей для запису повсякденних і промислових операцій, ACE Robotics використовує датчики руху працівників. Підрозділ Ant Group Robbyant навчив модель на 160 тисячах годин матеріалів, з яких 50 тисяч годин становлять рухи роботів під керуванням людей; для навчання застосували 20 конфігурацій роботів від 17 виробників.
Приклади застосувань і проблеми масштабування
Деякі моделі вже працюють у виробництві та роздрібі: CATL повідомляє, що роботи Spirit AI з’єднують гнучкі дроти під час тестування акумуляторів із успішністю понад 99%, а Robbyant обробляє замовлення в двох аптеках Шанхая з перевіркою працівниками перед відправленням.
Однак масштабувати рішення важко через нестачу передових чипів Nvidia внаслідок експортних обмежень США. Компанії намагаються зменшити потребу в обчисленнях через ефективніші моделі, синтетичні дані й симуляції, а виробники чипів, зокрема Huawei, працюють над альтернативами.
Оцінки строків готовності роботів до незнайомих завдань
Засновник Unitree Ван Сінсін заявив, що компанія випробувала GPT-6 на роботах і отримала обнадійливі результати, а потенційний GPT-7 «може принести робототехніці власний «момент ChatGPT»». Він прогнозує, що прорив настане, коли роботи зможуть виконувати 80% завдань у 80% незнайомих середовищ за голосовими інструкціями.
Робототехнічний консультант Георг Штілер застерігає, що успішні демонстрації не тотожні готовності до масового комерційного використання і що для надійної експлуатації на підприємствах можуть знадобитися роки, а не місяці.
