Гуманоидные роботы могут демонстрировать впечатляющие возможности в короткой демонстрации, но при этом испытывать трудности, когда меняется освещение, объект перемещается на несколько сантиметров, ящик заедает или выполнение задачи занимает больше времени, чем предполагалось во время обучения. Этот разрыв между отточенной демонстрацией и надежной работой в реальных условиях — главная проблема, которую пытается решить робототехника следующего поколения, использующая человекоподобных роботов.
Сейчас происходит переход от роботов, которые в основном воспроизводят запрограммированные движения, к роботам, способным воспринимать, рассуждать, планировать и действовать посредством физического тела. Этот подход обычно называют воплощенным ИИ . На практике робот не просто использует модель ИИ; его интеллект связан с камерами, датчиками силы, положением суставов, руками, ногами и изменяющейся окружающей средой.
По состоянию на сентябрь 2026 года несколько крупных программ в области робототехники продвигаются в этом направлении. Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 в июле 2026 года с управлением всем телом и воплощенным мышлением; NVIDIA GR00T 1.7 предоставляет открытую базовую модель «зрение-язык-действие» и сквозной рабочий процесс обучения; Figure утверждает, что Helix 02 расширяет возможности управления, основанного на обучении, с верхней части тела на манипулирование всем телом; а Boston Dynamics объединяет обученное поведение, обучение с подкреплением и исследования базовых моделей со своей производственной платформой Atlas. Эти разработки важны, но их следует рассматривать как свидетельство быстрого прогресса, а не как доказательство того, что универсальные человекоподобные роботы готовы для каждого рабочего места или дома.
Традиционные промышленные роботы чрезвычайно эффективны, когда управляются извне. Неподвижный манипулятор может повторять одно и то же движение при сварке, размещении или сборке тысячи раз, поскольку расположение объекта, оснастка, защитный кожух и последовательность задач были разработаны с учетом особенностей робота.
Гуманоидные роботы предназначены для более сложных условий эксплуатации: помещений, созданных для людей. Полки, двери, ящики, инструменты, лестницы, рабочие места и детали могут быть различными. Роботу может потребоваться ходить, дотягиваться, сохранять равновесие, манипулировать предметами, восстанавливать равновесие после неудачного захвата и понимать голосовые инструкции без необходимости переписывать программу движений специалистом каждый раз при изменении чего-либо.
Это порождает четыре взаимосвязанные проблемы:
Воплощенный ИИ меняет разработку человекоподобных роботов, поскольку он решает эти проблемы как взаимосвязанную обучающуюся систему, а не рассматривает восприятие, планирование и движение как изолированные сценарии.
Самое простое концептуальное улучшение одновременно является и самым фундаментальным: робот должен непрерывно наблюдать за тем, что произошло после выполнения действия. Машина, работающая по сценарию, может выполнить команду «переместить руку в координаты X, Y, Z». Вместо этого, воплощенная система пытается ответить на более сложный цикл: «Где сейчас находится объект? Я его схватил? Он переместился? Что мне делать дальше?»
Современные модели «зрение-язык-действие» , обычно сокращаемые до VLA , связывают визуальный ввод и инструкции на естественном языке с действиями робота. Google DeepMind описывает Gemini Robotics 2 как VLA, которая преобразует зрение и язык в управление движениями. NVIDIA описывает GR00T 1.7 как кросс-эмбидентную VLA, которая принимает мультимодальные входные данные, такие как язык, изображения и состояние робота, и генерирует действия.
Это важно, потому что одна и та же модель потенциально может использовать общие концепции во многих задачах. «Возьмите синюю коробку и поместите ее в лоток» больше не обязательно означает жестко заданную траекторию, привязанную к одному конкретному расположению стола.
Актуальные технические подробности см. в выпуске Google DeepMind Gemini Robotics 2 от июля 2026 года и в руководстве по разработке NVIDIA GR00T 1.7 от июля 2026 года .
Следующий шаг — сокращение объема обучения поведению с нуля. Базовая модель робота направлена на кодирование многократно используемых априорных данных об объектах, языке, движении и манипуляциях до того, как разработчик адаптирует ее для конкретного гуманоида или рабочего процесса.
NVIDIA заявляет, что модель GR00T 1.7 была предварительно обучена на примерно 32 000 часах реальных демонстрационных и эгоцентрических данных о людях, а также на около 8 000 часах смоделированных развертываний и демонстраций. Разработчики могут затем дополнительно обучить базовую модель для конкретного варианта реализации и задачи, вместо того чтобы начинать с пустой стратегии.
Ожидаемое повышение качества заключается не просто в том, что «робот знает больше». Более полезным результатом является обобщение : политика должна продолжать работать, когда положение объекта, точка зрения, фон или формулировка задачи изменяются в разумных пределах.
Хорошим признаком эффективности такого подхода является возможность добавления командой новых объектов, сцен или инструкций с меньшим объемом переобучения, чем раньше. Тревожным сигналом является ситуация, когда для каждой новой вариации по-прежнему требуется отдельная политика, тщательно подготовленная среда или процедура ручного восстановления.
Физические роботы — дорогостоящие устройства для обучения. Двигатели нагреваются, руки изнашиваются, батареи разряжаются, предметы ломаются, а падение может остановить обучение на несколько часов или дней. Моделирование решает эту проблему, позволяя отрабатывать множество вариантов параллельно, прежде чем тестировать их на аппаратном обеспечении.
Компания Boston Dynamics описывает процесс обучения алгоритмов Atlas с помощью обучения с подкреплением в симуляции, затем переход к реальному оборудованию и итерации на основе реальных результатов. Рабочий процесс GR00T от NVIDIA аналогично включает настройку симуляции, сбор данных для дистанционного управления, обучение алгоритмам, оценку и развертывание.
Ключевое слово здесь — «из симуляции в реальность» : перенос знаний, полученных в ходе симуляции, на реального робота. Симуляция ценна, но она не отражает реальность. Трение, контакт, шумы датчиков, поведение кабелей, податливость материалов и непредсказуемость человека — всё это сложно смоделировать идеально.
Поэтому командам следует рассматривать моделирование как фактор повышения эффективности, а не как замену проверке оборудования. Политика, которая выглядит идеально в симуляции, но рушится при небольших изменениях в реальных условиях, не решает проблему развертывания.
Гуманоидные роботы действительно отличаются от стационарных роботизированных манипуляторов, когда задачи передвижения и манипуляции решаются одновременно. Человек, открывающий тяжелую дверь, естественным образом переносит вес, меняет позу, вращает туловище и корректирует захват. Гуманоидные роботы должны координировать аналогичные зависимости между множеством суставов, сохраняя при этом устойчивость.
Компания Figure анонсировала Helix 02 в январе 2026 года , заявив, что ее система связывает зрение, осязание и проприоцепцию с движениями всего тела в единой зрительно-моторной сети. Компания продемонстрировала автономное выполнение задачи по мытью посуды, которая сочетала ходьбу, баланс и манипуляции в течение нескольких минут. Это демонстрация, представленная компанией, а не независимый сравнительный анализ, но она наглядно иллюстрирует направление развития: автономность всего тела заменяет прежнее разделение на «навигацию в первую очередь» и «выполнение задачи руками во вторую очередь».
В релизе Google DeepMind Gemini Robotics 2 также делается акцент на управлении человекоподобным роботом всем телом, включая скоординированные движения от ног до кончиков пальцев. Более широкая инженерная цель состоит не в том, чтобы заставить каждого человекоподобного робота двигаться как человек. Цель состоит в том, чтобы позволить роботу выбирать стабильные и эффективные движения тела, которые безопасно выполняют поставленную задачу.
Виртуальный робот-манипулятор способен обрабатывать локальное поведение, связанное с взаимодействием датчиков и действий, но для выполнения длительных задач требуется логическое мышление более высокого уровня. Рассмотрим пример: «убрать с рабочего стола, положить инструменты в промаркированные ящики, выбросить упаковку и сообщить о любых повреждениях». Робот должен идентифицировать подзадачи, отслеживать, какие из них выполнены, распознавать сбои и изменять план, когда окружающая среда не соответствует ожиданиям.
В робототехнике Google DeepMind эта роль выделена в модели Gemini Robotics ER 2, представляющей собой модель воплощенного мышления, предназначенную для пространственного понимания, планирования задач, координации инструментов и определения успешного выполнения. Компания описывает иерархию, в которой модель мышления высокого уровня может передавать выполнение движений роботу-ассистенту более низкого уровня.
Такая многоуровневая конструкция важна, поскольку высокочастотное управление движениями и медленное, обдуманное планирование задач предъявляют разные требования. Гуманоидной руке может потребоваться быстрое обновление управления, в то время как планировщику может потребоваться лишь пересмотреть следующую подзадачу после значимого события.
Для производственных команд проверка качества заключается в том, может ли система восстанавливаться после распространенных ошибок. Робот, способный выполнить восемь шагов только при успешном выполнении каждого предыдущего шага, все еще является ненадежным. Более надежная система может заметить «промах», восстановить его и продолжить выполнение задачи без повторного запуска.
Облачные вычисления позволяют создавать большие модели и использовать ресурсоемкие вычислительные ресурсы, но физический робот не всегда может ждать завершения сетевого обмена данными, прежде чем реагировать. Для поддержания равновесия, предотвращения столкновений, коррекции захвата и множества контуров управления требуется низкая и предсказуемая задержка.
Вот почему важны модели робототехники, устанавливаемые непосредственно на устройства, и периферийные ускорители. Разработка Gemini Robotics On-Device от Google DeepMind сосредоточена на локальном запуске универсальных интеллектуальных систем манипулирования, а стек решений NVIDIA для человекоподобных роботов поддерживает развертывание через периферийные вычисления, такие как Jetson Thor.
Вероятнее всего, архитектура для функциональных человекоподобных роботов будет гибридной, а не чисто локальной или чисто облачной: быстрое восприятие и управление вблизи робота, а более сложные задачи планирования, анализа данных о флоте или обновления моделей будут выполняться на более мощной инфраструктуре, когда это позволяют задержка и возможности подключения.
Коммерческое преимущество воплощенного ИИ возрастает, когда навыки могут быть повторно использованы на множестве роботов. Традиционная автоматизация часто масштабируется путем копирования одной и той же программы на идентичные ячейки. Изученное поведение человекоподобных роботов потенциально может масштабироваться путем распространения улучшенной политики, а затем использования данных о парке роботов для выявления новых случаев сбоев.
Компания Boston Dynamics заявляет, что обученные модели поведения робота Atlas могут быть использованы в других парках техники, и разрабатывает Atlas для решения промышленных задач, таких как упорядочивание деталей и обработка материалов. В программу разработки продукции на 2026 год также входит сотрудничество с Google DeepMind над базовыми моделями Gemini Robotics. См. обзор развития Atlas от Boston Dynamics и объявление о партнерстве с Google DeepMind .
Обучение персонала флота предъявляет новое требование: дисциплина оценки. Обновление политики, улучшающее выполнение одной задачи, но приводящее к сбоям в других, не должно широко внедряться без регрессионного тестирования.
| Более старый подход | Воплощенное направление ИИ | Результат, на который следует обратить внимание |
|---|---|---|
| Исправлены скрипты и координаты. | Визуальное и проприоцептивное управление с обратной связью | Восстановление после перемещения объектов или неудачного захвата |
| Одна политика на задачу | Базовые модели и пост-обучение | Более быстрая адаптация к смежным задачам |
| Раздельная ходьба и манипуляция | Управление, осуществляемое всем телом. | Стабильная локомоция при выполнении длительных задач. |
| Небольшие физические наборы данных | Реальные данные, моделирование и дистанционное управление. | Более широкий охват крайних случаев |
| Локальные скрипты задач | Иерархическое рассуждение плюс выполнение VLA | Более длинные последовательности с самокоррекцией |
| Настройка одного робота | Обучение на основе взаимодействия различных типов воплощений и управления флотом. | Многократно используемые навыки на разных платформах и при различных вариантах развертывания. |
Прогресс реален, но ряд ограничений легко недооценить.
Модель может получить высокие оценки в тестах на безопасность робототехники, но при этом оказаться непригодной для использования в критически важных с точки зрения безопасности областях. В инструкции к модели Gemini Robotics ER 2 от Google DeepMind прямо указано, что в производственных, коммерческих или общественных условиях следует проявлять осторожность, и что модели робототехники не должны использоваться в критически важных с точки зрения безопасности приложениях, где неисправность может привести к травмам, смерти или повреждению имущества.
Снимать коробки гораздо проще, чем манипулировать гибкими кабелями, влажными предметами, деформируемой упаковкой, тугими застежками или загроможденными инструментальными узлами. Поэтому впечатляющие демонстрации следует оценивать по разнообразию и повторяемости задач, а не только по их визуальной сложности.
Если каждое отдельное действие отличается высокой надежностью, но далеко не идеально, задача, содержащая десятки или сотни зависимых действий, все равно может часто давать сбои. Именно поэтому обнаружение успешного выполнения, восстановление и обработка исключений так же важны, как и точность выполнения самих действий.
Более совершенные модели не могут бесконечно компенсировать слабость рук, плохую чувствительность, перегрев приводов, ограниченный срок службы батареи, механический люфт или сложность обслуживания. Полезность человекоподобных роботов зависит от одновременного совершенствования программного и аппаратного обеспечения.
Лучший способ оценить воплощенный ИИ — это выйти за рамки демонстрационного качества и задаться вопросом, становится ли робот более полезным в условиях вариативности. Практическая самопроверка может включать следующие вопросы:
Если прогресс проявляется только в тщательно спланированных демонстрациях, но не в этих показателях, команде следует изменить подход — зачастую это достигается путем сужения круга задач, сбора более качественных данных о сбоях, улучшения охвата моделирования, усиления низкоуровневого контроля или добавления явных уровней безопасности и восстановления.
Воплощенный искусственный интеллект совершает революцию в человекоподобной робототехнике, поскольку меняет способы приобретения и повторного использования роботами навыков. Ключевой сдвиг заключается в переходе от программирования каждого движения к обучению систем, способных объединять восприятие, язык, физическое состояние, рассуждения и действия в непрерывный цикл.
Наиболее убедительным доказательством в 2026 году является не то, что человекоподобные роботы стали универсального назначения. А то, что несколько ранее разрозненных технологий — многомодальные базовые модели, стратегии VLA, обучение с подкреплением, моделирование, гибкая аппаратная часть, вывод данных на устройстве и развертывание флота — сходятся в целостные роботизированные системы.
Такое сближение делает человекоподобных роботов более адаптивными и простыми в обучении, но надежная автономность по-прежнему требует тщательной оценки в той конкретной среде, где робот будет работать. Следующее поколение будет оцениваться не столько по способности робота выполнить неожиданную демонстрацию, сколько по его способности безопасно повторять полезную работу, исправлять обычные ошибки и совершенствоваться без постоянного ручного перепрограммирования.
Узнайте, как чиплетная технология, передовые технологии упаковки, ускорители искусственного интеллекта и карбид кремния меняют промышленность, и как оценивать эти технологии, не поддаваясь ажиотажу.
Узнайте, как воплощенный искусственный интеллект, модели «зрение-язык-действие», моделирование и управление всем телом делают человекоподобных роботов более адаптивными — и где еще остаются ограничения.
Сравните централизованные системы управления воздушным движением (ATC), системы UTM/U-space, коридорные системы и гибридные системы управления движением в условиях плотной городской застройки, учитывая безопасность, масштабируемость, отказоустойчивость и компромиссы.
Узнайте, как цифровые двойники цепочки поставок объединяют данные в реальном времени, моделирование и тестирование сценариев для повышения прозрачности, устойчивости и эффективности реагирования на сбои.
Практический анализ воздушного пространства, наземных узлов, энергетики, связи, безопасности и инфраструктуры населенных пунктов, необходимых для обеспечения надежной и масштабной воздушной грузоперевозки.
Как мегаполисы могут использовать зеленую инфраструктуру, городские леса, водно-болотные угодья, зеленые крыши и сине-зеленые коридоры для снижения риска жары и наводнений.
Узнайте, как система UTM объединяет общие цели полета, стратегическое предотвращение конфликтов, мониторинг соответствия, тактическое разделение и тщательно ограниченный искусственный интеллект для управления плотным трафиком дронов.
Изучите, как интерфейсы «мозг-компьютер» восстанавливают коммуникацию и контроль, на что действительно способны современные исследования, а также вопросы безопасности и этики, которые стоят перед нами.
Посмотрите, как на наглядном гипотетическом примере завода масштабируются автономные системы на заводах, включая робототехнику, автономных мобильных роботов, искусственный интеллект, цифровые потоки, безопасность и кибербезопасность.
Сравните ведущие программы обучения в области интерфейсов мозг-компьютер, нейроинженерии и нейротехнологий, от бакалавриата до докторантуры, и узнайте, что лучше всего изучать, прежде чем подавать заявку.
