Индустрия воплощенного искусственного интеллекта стоит на пороге тектонического сдвига. Председатель китайского стартапа ACE Robotics Ван Сяоган убежден, что уже к концу 2027 года мы станем свидетелями своего рода «момента ChatGPT» для робототехники. По его словам, ключевым катализатором станет качественный скачок в моделях управления и экспоненциальный рост данных о физическом взаимодействии с миром.
«Мы ожидаем “момент ChatGPT” для воплощенного интеллекта к концу следующего года», — заявил Ван.
Однако не стоит ждать мгновенной революции на рынке. Глава компании прогнозирует, что широкое коммерческое внедрение таких технологий займет еще как минимум четыре-пять лет. Это реалистичный горизонт для преодоления инфраструктурных и регуляторных барьеров.
Проблема не в «железе», а в «мозгах»
Современные гуманоиды уже демонстрируют впечатляющую ловкость: они бегают, танцуют и выполняют узкоспециализированные задачи. Но их главная слабость — неспособность адаптироваться к незнакомым условиям и решать широкий спектр нестандартных задач. В ACE Robotics справедливо отмечают, что аппаратная часть давно перестала быть узким местом. Основной тормоз — незрелость ИИ-моделей, которые должны в реальном времени обрабатывать сенсорную информацию, интерпретировать команды и просчитывать последствия каждого движения.
Для решения этой задачи компания разрабатывает собственную модель Kairos, объединяющую восприятие, мультимодальное понимание и планирование поведения. Успехи уже есть: в июле Kairos возглавила четыре авторитетных теста для воплощенного ИИ, включая управление двумя манипуляторами и долгосрочное планирование. Примечательно, что открытая версия Kairos-4B, имея всего 4 млрд параметров, обошла в публичных бенчмарках более тяжеловесные системы, включая Nvidia Cosmos 3 и Lingbot от Ant Group.
Дефицит данных — главный вызов
Ван Сяоган подчеркивает, что главный дефицит индустрии — это данные о реальном физическом взаимодействии. За все годы развития сектор собрал лишь около 100 000 часов таких записей, чего катастрофически мало для обучения фундаментальных моделей. Традиционный подход — телеуправление в экзоскелетах — слишком медлителен и дорог.
ACE Robotics предлагает инновационный путь: они оснащают легкими датчиками обычных работников на действующих производственных линиях, записывая их естественные действия. Это позволяет собирать данные в промышленных масштабах. Стартап рассчитывает накопить десятки миллионов часов в течение двух лет, что станет неоспоримым конкурентным преимуществом.
Амбициозные планы и стратегия масштабирования
Компания уже тестирует свои решения в беспилотной рознице, гостиничном сервисе и на складах быстрой доставки. Аппаратную базу обеспечивают гуманоиды от Unitree, AgiBot и Fourier. Планы впечатляют: в течение следующего года технологию внедрят минимум в 1000 магазинов, а к концу второго года — в 10 000. Для обучения моделей используется не только Nvidia, но и китайские чипы Rhino Tech и Digua Robotics — осознанный шаг для снижения затрат и снижения зависимости от одного поставщика.
ACE Robotics, основанная в июле 2025 года при поддержке Ant Group и SenseTime, уже привлекла более $100 млн в первом полугодии 2026-го и готовится к IPO, как только позволит местное законодательство.
Мой взгляд: Прогноз Вана выглядит амбициозным, но не лишенным оснований. Ключевой фактор — именно данные, и подход ACE Robotics по их сбору в реальных условиях выглядит прорывным. Если им удастся достичь заявленных объемов, это может действительно ускорить эволюцию роботов, превратив их из узкоспециализированных машин в универсальных помощников. Впрочем, четырехлетний лаг до коммерциализации — это оптимистичный сценарий, учитывая сложность интеграции в существующие бизнес-процессы.