В прошлой части мы разобрали матчасть: почему классическая робототехника уперлась в потолок, как языковые модели превратились в VLA и как вообще обучают физический ИИ. Теперь — про то, как все это работает в реальности. Про экономику, промышленность, государственные программы и человеческую природу.

Кисти, батарейки и прочая проза

Начнем с интересного вопроса. Зачем вообще делать роботов похожими на людей? Неужели колесная тележка с манипулятором не практичнее?

Практичнее. Почти всегда практичнее. И тем не менее у гуманоидной формы есть один железобетонный аргумент: весь наш мир спроектирован под человеческое тело. Ширина дверей, высота ступеней и полок, расположение ручек, педали, лестницы, инструменты — все посчитано под прямоходящую обезьяну ростом метр пятьдесят – метр девяносто с двумя пятипалыми хватами. Робот той же конфигурации вписывается в эту среду без переделки среды. А переделка среды — это, как мы знаем, и есть главная статья расходов.

Есть и второй аргумент, менее очевидный: данные. Если робот антропоморфен, ему проще передавать человеческие навыки — телеоперацией, видео, motion capture. Чем ближе кинематика к нашей, тем меньше теряется при переносе.

Но замечу: индустрия вовсе не сошлась на двух ногах. Половина реально работающих «универсалов» — это торс с руками на колесной базе. Китайский Galbot, например, принципиально ездит, а не ходит, и прекрасно себя чувствует. Ноги нужны там, где лестницы и пороги. На ровном складе колеса дешевле, устойчивее и не падают.

Теперь про то, из чего гуманоид состоит и где у него проблемы.

Главная проблема номер один — приводы. В человеческой руке от плеча до кончиков пальцев порядка тридцати степеней свободы. Если делаем аналог в роботе, то каждую нужно чем-то крутить. Электромотор сам по себе быстрый, но слабый на низких оборотах, поэтому к нему прилаживают редуктор. И вот тут мы резко попадаем в клещи противоречивых требований: нужен большой момент, малый вес, компактность, точность без люфтов, а еще желательно, чтобы привод «чувствовал» усилие и не ломал все, к чему прикасается. Одновременно это не бывает, приходится выбирать, чем жертвовать.

Проблема номер два — кисти. Вот где сегодня проходит настоящая граница возможного, и вот почему все так носятся с «руками». Человеческая кисть — это двадцать с лишним степеней свободы, тысячи тактильных рецепторов и сухожильный привод, упакованные в очень компактный объем. Роботические кисти либо простые и крепкие (двухпальцевые клешни — ими сделана, честно говоря, большая часть красивых VLA-демо), либо многопальцевые и нежные: тросовые передачи тянутся, моторчики в пальцах греются, ремонт превращается в ювелирку.

Добавьте тактильность — без нее не взять яйцо и не вставить разъем вслепую, — и получите узел, над которым бьются все без исключения. Tesla целый год публично переделывала кисть Оптимуса и в итоге целится в 22 степени свободы на руку; норвежско-американская 1X этим летом хвасталась кистью на 25; Figure ставит камеры и тактильные датчики прямо в ладони и кончики пальцев. Прогресс идет, но если хотите знать, где у гуманоидов сейчас передний край инженерии, — он не в мозгах. Он в запястьях.

Проблема номер три — батарейка. Типичный современный гуманоид живет от заряда два, от силы четыре часа, а потом час стоит у розетки. Для завода это означает, что либо роботов нужно в полтора раза больше, чем рабочих мест, либо нужна быстрая смена батарей — китайский UBTech, например, научил своего Walker S2 самостоятельно подходить к стойке и менять себе батарею, не выключаясь. Выглядит забавно: робот сам себе делает переливание, точнее переставление. Но сама необходимость такой процедуры напоминает: энергетическая плотность аккумуляторов — это физика, а физику не разгонишь венчурными деньгами.

Ну и деньги. Вилка цен на рынке сегодня дикая: китайский Unitree G1 стоит порядка шестнадцати тысяч долларов — как подержанная иномарка; его же младший R1 — меньше шести тысяч; западные машины индустриального класса оцениваются в сотню-другую тысяч, точных прайсов почти никто не публикует. Почему китайцы настолько дешевле — разговор для главы про Китай, там все интересно. Пока зафиксируем сам факт: за цену одного западного гуманоида можно купить взвод китайских. Это обстоятельство уже определяет, на чьем железе учится весь мир.

Вот такое оно, наше железо. Теперь — где оно уже приносит пользу, а где пока только собирает просмотры.

Склад — главная песочница

Если отбросить рекламные ролики и смотреть только на места, где универсальные роботы делают оплачиваемую работу, картинка получается неожиданно скромная и при этом обнадеживающая. Практически все живые кейсы сегодня сидят в двух местах: склад и заводская логистика.

Почему именно там? Все просто: склад — это полуструктурированная среда. Уже не клетка с прикрученными деталями, но еще не хаос человеческого жилья. Коробки бывают мятые, но это все-таки коробки. Задачи однообразные: взять контейнер, поставить контейнер, перенести, отсортировать. Ошибку робота цех переживет — уронил коробку, ну уронил, не бабушку же. И главное, экономика считается на калькуляторе: стоимость часа работы грузчика в США известна, текучка на складах дикая, людей на эти позиции хронически не хватает. Идеальный полигон.

Смотрите, что там происходит.

Компания Agility Robotics с их двуногим Digit первой дожала историю до формального коммерческого контракта: с 2024 года Digit таскает контейнеры на складе логистического гиганта GXO, причем по модели «робот как сервис» — заказчик платит не за железо, а за отработанные часы. У Agility в Орегоне построена фабрика RoboFab с заявленной мощностью до десяти тысяч роботов в год, и в 2026-м компания собралась на биржу с оценкой в районе двух с половиной миллиардов долларов.

Figure с 2024 года живет на заводе BMW в Спартанбурге. Начинали с классической подачи листовых деталей на сборочную оснастку; по итогам 2025 года компания отчиталась, что ее роботы приложили руки к сборке тридцати тысяч кузовов. А летом 2026-го на завод заехало новое поколение, Figure 03, и задача у него уже серьезнее — секвенирование: собирать под конкретный кузов комплект деталей в нужном порядке, когда детали каждый раз лежат чуть по-разному. Под это как раз и нужна та самая Helix 02 из первой части, которая управляет всем телом сразу: в ролике робот тянет за собой тяжелую тележку на колесиках и на ходу перекладывает комплектующие.

Apptronik со своим Apollo обживается на производстве у Mercedes-Benz. Boston Dynamics после смены гидравлики на электрику довела нового Atlas до предсерийного вида и обкатывает его на заводах материнской Hyundai. Про китайские заводы — отдельный разговор впереди, там масштабы уже другие.

Заметьте общий знаменатель: везде пилоты и первые развертывания, счет роботов идет на единицы и десятки, максимум сотни. Ни одного склада, где гуманоиды заменили бы смену целиком, на планете пока нет. Но перелом произошел в другом: роботы впервые встали в настоящие процессы с настоящими KPI, и заказчики продлевают контракты.

И еще одна ремарка. Пока гуманоиды осваивают первые склады, негуманоидная автоматизация там давно победила: у одного только Amazon по центрам обработки катается больше семисот пятидесяти тысяч мобильных роботов — оранжевых «шайб», возящих стеллажи. Полезно помнить: специализированное решение почти всегда бьет универсальное там, где задача стабильна. Гуманоид нужен ровно там, где задачи меняются быстрее, чем окупается спецавтоматика. Таких мест много, но это ниша, а не весь мир.

Дом, милый недосягаемый дом

А теперь про место, куда все хотят и куда пока никому нельзя, — про наши с вами квартиры.

Если судить по маркетинговым материалам то, домашний робот-помощник вот-вот: и посуду загрузит, и белье сложит (прачечная, привет), и за растениями присмотрит. Однако, дом останется последней покоренной средой, после складов, заводов, магазинов и, подозреваю, стройки. Причин несколько, и они фундаментальные.

Дом — максимально неструктурированная среда из существующих. Каждая квартира устроена по-своему. Освещение свое, беспорядок свой, дети и коты движутся непредсказуемо и сами тянутся к роботу. Цена ошибки несимметрична: на складе уроненная коробка — это коробка, дома опрокинутая стиралка весом в полцентнера рядом с пожилым человеком — это происшествие совсем другого порядка. Прибавьте приватность: робот — это связка камер и микрофонов, гуляющая по спальне.

Показателен свежий кейс норвежско-американской компании 1X. Осенью 2025-го они открыли предзаказы на домашнего гуманоида NEO — мягкого, обшитого тканью, милейшего на вид — за двадцать тысяч долларов или по подписке за 499 в месяц. Смелость, достойная уважения: первыми выйти на потребительский рынок. Но в примечаниях выяснилась важнейшая деталь: значительную часть сложных задач NEO выполняет в режиме Expert Mode — под удаленным управлением живого оператора компании, который в этот момент видит вашу квартиру глазами робота. Журналисты, попробовавшие робота вживую, описывали опыт сдержанно: медленно, осторожно, местами беспомощно, а самое впечатляющее — руками человека за океаном.

Я тут не позлорадствовать хочу, даже в мыслях не было, — 1X делает честную и очень трудную работу, а телеоперация в их схеме заодно собирает обучающие данные прямо из боевых квартир, что стратегически важно. Я хочу зафиксировать состояние дел: в 2026 году «домашний робот» на практике означает «медленный робот плюс невидимый оператор». Кто помнит историю с барменами-Оптимусами на презентации Tesla осенью 2024-го — теми самыми, что бойко шутили с гостями, а потом выяснилось, что за каждого говорил и жестикулировал сотрудник в шлеме, — тот понимает, что прием это в отрасли знакомый. Демо — это трейлер фильма. Фильм по трейлеру не оценивают.

И последнее, о чем в роликах не говорят, — скорость. Даже лучшие сегодняшние машины выполняют бытовые манипуляции в разы медленнее человека. Аккуратно, упорно, иногда завораживающе — но медленно. Посудомойку NEO в демонстрациях загружает минутами. Для завода медленность лечится ночной сменой и параллелизмом, а дома робот, который час возится с посудой, проигрывает конкуренцию человеку, который сделает это за пять минут и бесплатно.

Дом или квартира будут последним местом внедрения. И, по-моему, это нормально.

Китай: марафон как национальная идея

Про китайскую робототехнику рассказывать одновременно легко и тяжело. Легко — потому что фактура фантастическая. Тяжело — потому что каждый месяц она устаревает. Начну с истории, которая, на мой взгляд, лучше любой аналитики показывает темп происходящего.

Апрель 2025 года, Пекин, район Ичжуан. Впервые в истории людей и человекоподобных роботов выпускают на одну полумарафонскую дистанцию — 21 километр. Заявлен 21 робот, у каждого — команда сопровождения. Зрелище выходит трагикомическое: один робот падает прямо на старте и несколько минут лежит, собираясь с мыслями, потом встает и бежит. Другой сносит ограждение вместе с собственным оператором. Машины перегреваются, их поливают охлаждающим спреем и чинят скотчем на ходу. До финиша в лимите времени добираются единицы. Побеждает робот Tiangong Ultra из пекинского государственного центра — 2 часа 40 минут, с тремя заменами батарей по дороге. Мировые СМИ пишут снисходительно: мило, но человеку такой результат было бы стыдно показать.

Апрель 2026 года. Тот же Ичжуан, та же дистанция. Роботов уже больше трехсот, из них заметная часть бежит полностью автономно, без оператора с пультом. Побеждает машина по имени Lightning от компании Honor — да-да, той самой, что делает смартфоны. Время — 50 минут 26 секунд. В автономном режиме. Это быстрее действующего мирового рекорда человека в полумарафоне, который в районе пятидесяти семи минут. У победителя ноги по 95 сантиметров, спроектированные «по образцу выдающихся бегунов», и жидкостное охлаждение собственной разработки. Финишировав, робот со всего маху влетает в ограждение — тормозить его, судя по всему, учили по остаточному принципу. Бум.

Вдумайтесь в динамику. Год назад — 2:40 с заменами батарей и скотчем. Сейчас — 50 минут, автономно, быстрее лучшего человека планеты. Сто минут прогресса за один год.

Понятно, что бег — не работа, и грузчик из спринтера никакой (о том, почему спортивные подвиги роботов почти ничего не говорят об их полезности, поговорим в главе про грабли). Но как индикатор скорости итераций китайского железа марафон бесценен. И это лишь один пункт в календаре: в августе 2025-го Пекин провел первые Всемирные игры человекоподобных роботов, в июле 2026-го в Шэньчжэне открылась лига боев полноразмерных гуманоидов — 32 команды на стандартизированных машинах и призовой фонд в десять миллионов юаней. Роботы у них бегают, боксируют, играют в футбол и танцуют на главном новогоднем телеконцерте страны.

Зачем весь этот цирк? А вот тут интересно, и я позволю себе интерпретацию. Соревнования в Китае выполняют сразу три функции. Это стресс-тест железа в условиях, которые ни одна лаборатория не построит. Это государственная витрина — сюжет про робота-марафонца транслирует населению и миру простую мысль: мы впереди. И это, внезапно, рынок сбыта: команды-участники покупают роботов у производителей, соревнования финансируют города, получается искусственная, но живая экономика ранних итераций — примерно как военные заказы когда-то выкармливали молодую авиацию. Спорт тут не развлечение. Спорт тут инструмент робо- политики.

Теперь про сами компании, что делают гуманоидов. Их в Китае десятки, по некоторым подсчетам счет перевалил за сотню, но расскажу про четырех, по которым видна вся картина.

Unitree из Ханчжоу — самая известная. Основана в 2016 году инженером Ван Синсином, начинала с четвероногих «робособак», а в 2024-м выпустила гуманоида G1 ценой около шестнадцати тысяч долларов — и фактически в одиночку обрушила порог входа для всего мира: сегодня G1 стоит едва ли не в каждой уважающей себя лаборатории от Стэнфорда до Сколтеха, на нем гоняют тесты, его роняют, чинят и роняют снова. Год спустя вышел R1 дешевле шести тысяч. Живучесть машин Unitree — прямое следствие ставки на квазипрямой привод из моего ката про редукторы. Обратная сторона той же ставки — грузоподъемность в считаные килограммы, поэтому на заводах от G1 толку немного, его стихия — исследования и шоу.

А теперь цифры, ради которых я и затевал этот блок. За 2025 год Unitree отгрузила больше пяти с половиной тысяч человекоподобных роботов. Выручка — около 1,7 миллиарда юаней, четверть миллиарда долларов, и компания при этом прибыльна — редчайший зверь в отрасли, где все жгут инвесторские деньги. Гуманоиды уже приносят ей больше половины выручки, обогнав робособак. Летом 2026-го Unitree получила добро регулятора на IPO в Шанхае — разрешение выдали за 73 дня, рекордно быстро, что само по себе говорит о приоритетах государства, — и выходит на биржу с оценкой около шести миллиардов долларов. На отраслевой выставке этим летом они, вдобавок ко всему, показали пилотируемого робота под три метра ростом, с кабиной для человека в торсе. Зачем? А низачем. Потому что могут.

AgiBot из Шанхая (она же Zhiyuan) — история другого типа. Основатель Пэн Чжихуэй — бывший «юный гений» из программы Huawei, звезда китайского инженерного ютуба. Ставка компании — масштаб и данные: к середине 2026-го AgiBot отчиталась о пятнадцати тысячах выпущенных роботов суммарно, а тот самый «гребной зал» из первой части — цех, где операторы сменами наигрывают демонстрации, — это как раз их фабрика данных. Собранный там датасет AgiBot World на миллион с лишним траекторий они, между прочим, выложили в открытый доступ, и своя фундаментальная модель GO-1 у них тоже есть. То есть амбиции у AgiBot полного цикла: железо, данные, модель. По оценкам аналитиков Omdia, в первый эшелон мировых производителей универсальных роботов по отгрузкам сегодня входят ровно три компании: AgiBot, Unitree и UBTech. Все три, как несложно заметить, из одной страны.

UBTech из Шэньчжэня — ветеран и первопроходец биржи: их гуманоидная компания стала публичной еще в конце 2023-го, первой в мире. Их Walker S — это те самые роботы, что стоят на заводах BYD, Zeekr и Foxconn; счет закупленных машин идет на сотни, а Walker S2 умеет ту самую самостоятельную замену батареи. По китайским заводам вообще проходит сейчас главный фронт внедрения — там гуманоидов ставят в цеха охотнее, чем где-либо, отчасти из экономических соображений, отчасти потому что «так надо». Об этом чуть ниже.

И четвертая — Galbot из Пекина, основанная профессором Хэ Ваном. Во-первых, это тот самый принципиальный «колесник» — торс с руками на платформе, никакой ходьбы. Во-вторых, у них любопытный технический ход: модель захвата GraspVLA предобучена почти целиком в симуляции, на миллиардах синтетических кадров, — помните разговор про sim-to-real? Вот вам компания, сделавшая на преодолении этого разрыва бизнес. А бизнес такой: круглосуточные мини-магазины, где робот в одиночку работает ночным продавцом — достает товар с полок и отдает покупателям. Счет таких точек пошел на десятки, в планах сотни. Работает? Работает.

Если взглянуть на все вместе, то станет ясно: это не одиночные истории. Это — государственная программа. Собственно, ею эти истории и связаны. В конце 2023 года министерство промышленности КНР выпустило директиву по гуманоидным роботам: серийное производство — к 2025-му, мировой уровень — к 2027-му. Весной 2025-го словосочетание «воплощенный интеллект» впервые попало в доклад о работе правительства — это китайский аналог попадания в послание президента. Новая пятилетка на 2026–2030 годы называет гуманоидов среди приоритетных отраслей. Под это выделены деньги: государственные венчурные фонды национального уровня, городские фонды Пекина, Шанхая и Шэньчжэня на десятки и сотни миллиардов юаней, субсидии на закупку роботов, а еще — государственные центры сбора данных, где сотни машин под управлением операторов молотят демонстрации в общий котел. Тот же Tiangong, победитель первого марафона, — продукт именно такого государственно-частного центра.

И под всем этим — фундамент, который появился не вчера: китайская компонентная база. Редукторы, моторы, сенсоры, батареи — все производится внутри страны, дешево и быстро; в известном списке Morgan Stanley из сотни ключевых компаний цепочки поставок гуманоидов большинство — китайские. Китай уже который год ставит себе больше половины всех промышленных роботов мира, то есть внутренний спрос на компоненты гигантский и без гуманоидов. Добавьте скорость шэньчжэньского цикла «чертеж — образец — партия», и станет понятно, почему китайский гуманоид стоит в пять-десять раз дешевле западного. Это не демпинг. Это экосистема, отработанная сначала на электронике, потом на электромобилях, а теперь натравленная на роботов.

Слабое место у этой машины тоже есть, и китайские аналитики его обсуждают открыто: перегрев. Нет-нет, речь не про теплоотведение, тут про другое. Когда гуманоидов делают сто с лишним компаний, а каждая провинция хочет свой кластер с субсидиями, неизбежны дубляж, пузырь мощностей и будущая жесткая консолидация. Все как с электромобилями, где из сотен производителей выживают десятки. Ну и интеллектуальная часть: по железу и цене Китай впереди очевидно, а вот лучшие «мозги» — модели уровня π или Helix — пока все-таки рождаются не там, и сами китайские инженеры это признают. Впрочем, с открытыми весами западных моделей и государственными фабриками данных отставание такого рода имеет свойство быстро сокращаться.

Такой вот противник... простите, партнер по гонке. Теперь посмотрим на другой ее полюс.

США: ставка на мозги и вера в вертикаль

Если китайскую стратегию я бы описал словами «железо вперед, интеллект догонит», то американскую — «интеллект решает, железо приложится». Посмотрите, куда там текут деньги: самые большие чеки достаются не тем, у кого больше роботов, а тем, у кого, по мнению инвесторов, лучше модель.

Про Physical Intelligence я уже рассказывал: оценка в пять с лишним миллиардов долларов при полном отсутствии серийного продукта, переговоры о новом раунде за одиннадцать. Про Figure добавлю цифру, которую нужно просто произнести вслух: осенью 2025 года компанию оценили в 39 миллиардов долларов. Тридцать девять миллиардов. За компанию, которая не продала ни одного робота на открытом рынке — все выпущенные машины работают либо у самой Figure, либо у партнеров вроде BMW. Для сравнения: прибыльную Unitree с ее тысячами проданных роботов рынок оценивает в шесть.

Можно покрутить пальцем у виска, а можно попытаться понять логику. Логика такая: если гипотеза «одна модель — все задачи» верна, то победитель забирает рынок труда, а не рынок роботов, и тогда сегодняшние оценки еще скромные. Если неверна — ну, значит, неверна. Ставки сделаны, господа.

Пройдусь по основным игрокам, стараясь не повторять сказанное выше.

Figure, пожалуй, самый показательный пример американской вертикали: своя модель (Helix), свое железо (уже третье поколение), свой завод BotQ, на котором компания заявляет темп сборки робот в час, свой якорный заказчик BMW. В начале 2025-го Figure демонстративно разорвала альянс с OpenAI — мол, мозги теперь тоже свои, — и, судя по Helix 02, не блефовала. Третье поколение робота проектировали уже с прицелом на дом: мягкая тканевая обшивка, скругления, облегченный корпус. Впрочем, есть и штрих с другой стороны: осенью 2025-го бывший руководитель направления безопасности продукта подал на компанию в суд, утверждая, что его уволили после предупреждений о рисках, — в иске фигурируют оценки усилий, с которыми полноразмерный робот способен травмировать человека. Компания обвинения отвергает, суд разберется; я упоминаю эту историю потому, что она первая в своем роде — и точно не последняя. Индустрия входит в возраст, когда вопросы безопасности перестают быть теоретическими.

Tesla — отдельная история. С одной стороны, ни одна компания не сделала для популяризации темы больше: когда Маск в 2021-м анонсировал Оптимуса, выпустив на сцену танцора в костюме робота, это выглядело шуткой, а спустя два года у Теслы был вполне приличный прототип. С другой — история обещаний у проекта длинная и непростая. В начале 2025-го Маск обещал выпустить за год десять тысяч роботов; независимые оценки говорят о сотнях, максимум тысяче построенных машин, и в начале 2026-го сам Маск признал, что полезной работы на заводах они пока не делают. Июль 2026-го — третья версия Оптимуса все еще не показана публике: Тесла закрыла легендарную линию Model S и X во Фремонте, переоборудует ее под роботов и обещает старт производства буквально со дня на день. Заявленные мощности — миллион машин в год на Фремонте и десять миллионов на будущем заводе в Техасе. Оставим эти заявления на совести Маска.

С одной стороны, по амбициям масштабирования Тесла — единственная западная компания, мыслящая китайскими категориями миллионов штук, и с ее опытом массового производства это не пустой звук. Но у всех конкурентов есть внешний заказчик, на котором проверяется польза: у Figure — BMW, у Apptronik — Mercedes, у Agility — логисты GXO, у Boston Dynamics — Hyundai. У Теслы заказчик — Тесла. Замкнутый контур, в котором очень удобно в том числе и рассказывать несуществующее. Или прятать неудобное.

Boston Dynamics — старейшина и многолетний ориентир в вопросах железа. Компания тридцать лет делала самых атлетичных роботов планеты и хронически не умела их продавать. Знаменитый гидравлический Atlas с его паркуром так и остался научным аппаратом. Но в 2024-м его отправили на пенсию и показали полностью электрического преемника, в начале 2026-го на CES представили уже серийную версию, и сейчас она обкатывается на заводах Hyundai. Корейский концерн, купивший Boston Dynamics еще в 2021 году, этим летом выкупил у SoftBank последнюю долю и владеет компанией целиком. Интереснее же всего их союз с исследовательским институтом Toyota. Вместе они учат Atlas большим поведенческим моделям — по сути, тем же VLA, — и ролики, где робот единой выученной политикой подолгу перекладывает автозапчасти, восстанавливаясь после подножек инженеров, из всех «заводских» демо самые убедительные. Когда лучшие в мире ноги наконец встретились с приличными мозгами — за этой парой стоит следить.

Дальше конспективно, иначе утонем. Apptronik из Остина — гуманоид Apollo, пилоты на производстве Mercedes, партнерство с Google DeepMind по мозгам и рекордный для серии A раунд в четыреста с лишним миллионов. Agility с ее складским Digit — про нее было в главе о складах, добавлю лишь, что компания собралась на биржу и что ее директор публично продвигает в Вашингтоне национальную стратегию по гуманоидам. Тема доросла до политики, отраслевые коалиции уже пишут рекомендации конгрессменам. 1X с домашним NEO — было выше. Skild AI, выходцы из Карнеги — Меллона, строят «мозг для любых роботов» и тоже оцениваются в миллиарды. Ну и Google DeepMind, у которого собственного робота нет, зато есть, возможно, самая методологически сильная исследовательская программа — семейство Gemini Robotics.

И отдельной строкой — NVIDIA, потому что ее позиция в этой гонке самая завидная: продавец лопат на золотой лихорадке. Роботов NVIDIA не делает принципиально. Вместо этого она продает всем участникам чипы (бортовой Jetson Thor), симулятор (Isaac), мир-модели (Cosmos), раздает открытую фундаментальную модель GR00T и вместе с DeepMind и Disney пишет новый физический движок. Кто бы ни победил — Figure, Тесла, Unitree или никто, — NVIDIA уже выиграла.

Слабые места американской стратегии зеркальны китайским. Таланты и капитал — лучшие в мире, а вот компонентная база — чужая: моторы, редукторы, сенсоры едут в основном из Азии, и любое обострение торговых войн бьет по себестоимости мгновенно. Производственных мощностей под миллионы машин нет ни у кого, кроме (в теории) Теслы. Цена — в разы выше китайской. И знакомая по другим отраслям картина: пока одни строят заводы, другие строят презентации для инвесторов.

Кто победит? Не знаю. Подозреваю, что вопрос вообще поставлен неправильно и лет через десять мы увидим то же, что со смартфонами: американские мозги прекрасно уживаются с азиатским железом в одном корпусе. Но об этом — в финале. Сначала загляну домой.

Россия: Грин, Aidol и эффект низкой базы

Про российскую часть истории писать сложнее всего — и не по политическим причинам, а по инженерным: слишком легко скатиться либо в «все пропало», либо в «наш ответ Чемберлену». Постараюсь удержаться посередине и говорить фактами, благо конец 2025 года выдался на нашем гуманоидном фронте неожиданно урожайным. За одну осень случились две премьеры, и контраст между ними получился колоссальный, что лучше любой аналитики.

Премьера первая. 10 ноября 2025 года в Москве «Новая технологическая коалиция» — объединение, куда входят пермский «Промобот», компания «Айдол» и еще несколько команд, — представила антропоморфного робота Aidol. Организаторы подошли к делу с душой: полчаса вступительных речей, балерина в черной пачке, квартет танцоров, и наконец под Gonna Fly Now из «Рокки» на сцену в сопровождении двух страхующих выходит робот. Делает несколько шагов. Машет залу рукой. Теряет равновесие и падает лицом вниз, растеряв по сцене куски обшивки. Сотрудники накрывают его черной тканью и уносят.

Ролик, разумеется, за сутки облетел мировые ленты. Легко представить, каково было команде.

Скажу честно, смеяться тут не над чем. Падение на сцене — это, как ни странно, признак реальной демонстрации. Гендиректор проекта Владимир Витухин держался достойно — «неудачная ошибка превращается в опыт» — и позже грешил на освещение сцены, сбившее сенсоры. Охотно верю: у половины двуногих машин мира биография начинается с точно такого же кадра.

Вопросы у меня, если честно, не к падению, а к приоритетам. Разработчики подчеркивают, что Aidol работает полностью офлайн, собран на три четверти из российских компонентов, а главной его особенностью называют мимику — девятнадцать сервоприводов только на лицо, чтобы робот выражал эмоции. И вот тут огромный вопрос: индустрия всего мира бьется над кистями, батарейками и девятками надежности, а эмоциональное лицо — это то, что вычеркивают из спецификации первым, потому что складу и заводу оно не нужно, а дому нужно в последнюю очередь. Впрочем, возможно, команда сознательно целится в нишу коммуникационных роботов, где у «Промобота» как раз многолетний опыт и экспорт в десятки стран. Тогда логика есть. Поживем — увидим.

Премьера вторая случилась девятью днями позже и прошла совсем иначе. 19 ноября на конференции по искусственному интеллекту Сбер показал гуманоида по имени Грин — и показал не залу инвесторов, а лично президенту страны. Робот представился («более сорока моторов и множество датчиков позволяют мне двигаться плавно»), станцевал недавно выученный танец и не упал.

За кадром презентации — вещи поинтереснее танца. Во-первых, сроки: от первого прототипа до выхода на сцену прошло два с половиной года, и конструкция, электроника и софт заявлены как полностью собственная разработка Центра робототехники Сбера. Для сравнения: у центра до этого были учебные аниматроники, на которых отлаживали ходьбу, — то есть путь «с нуля до ходящего гуманоида» они прошли в темпе, сопоставимом с западными стартапами. Во-вторых, мозги: Грин работает в связке с GigaChat, а на сайте центра прямым текстом упоминается собственная модель Green-VLA. То есть архитектурно Сбер строит ровно тот же стек, что Figure или AgiBot: свое железо плюс своя VLA-модель. В-третьих, планы без фантастики: пилоты по комплектовке и сортировке объектов в неструктурированной среде — то самое складское секвенирование, с которого начинают все в мире, — а к осени 2026-го обещана линейка машин для ритейла и производства. Никаких «через два года в каждый дом». Вполне себе исполнимо, хотя поймем, если затянут.

Понятно, что между «показали работающий прототип» и «отгружаем тысячами, как Unitree» — дистанция огромного размера, и пройдут ее не все. Но сам факт: клуб стран, где с нуля делают полноразмерных гуманоидов собственной разработки, невелик, и Россия в него осенью 2025-го формально вошла.

Третий заметный игрок пошел другим путем, который лично мне кажется самым рациональным при наших вводных. Яндекс весной 2025 года объявил, что будет делать не робота, а софт для гуманоидов — мозги, переносимые на чужое железо, — опираясь на свой десятилетний опыт беспилотных автомобилей и уличных роверов-доставщиков. Опыт, надо сказать, релевантнее некуда: беспилотник — это тот же Physical AI, только на колесах и с несопоставимо более жесткой ценой ошибки. Параллельно у Яндекса есть вполне земной бизнес складской робототехники: мобильные роботы, краны, манипуляторы. Все как у больших.

Есть и старая гвардия, которую я не могу не помянуть. Магнитогорская «Андроидная техника» — та самая компания, чей антропоморфный FEDOR (он же Skybot F-850) в 2019 году слетал на МКС в кресле пилота «Союза» и вел оттуда язвительный твиттер. По нынешним меркам FEDOR был машиной прошлой эпохи — телеоперация и жесткие сценарии, никаких нейросетей, — но школа, люди и опыт сертификации никуда не делись. Плюс университетская сеть: Иннополис, Сколтех, МФТИ, ИТМО — лаборатории уровня, за который не стыдно; тот же Unitree G1, как я уже говорил, стоит и в наших вузах, на нем гоняют политики управления и учат студентов. Кадры — традиционно сильная сторона и традиционно же дырявая: утечку лучших голов в мировые лаборатории никто не отменял.

А теперь про фон, на котором все это происходит, — и тут все печальнее. Плотность роботизации в российской промышленности — порядка девятнадцати роботов на десять тысяч рабочих. Среднемировая — около ста шестидесяти. Девятнадцать при ста шестидесяти. Мы говорим про обычные промышленные манипуляторы, технологию шестидесятилетней выдержки, — и даже здесь разрыв на порядок. Государство проблему видит: действует федеральный проект с целью войти к 2030 году в топ-25 стран по плотности роботизации, под это нужно поставить порядка сотни тысяч роботов, работают субсидии. Но упирается все в предсказуемое: компонентная база — редукторы, сервоприводы, контроллеры — в значительной степени импортная, теперь по большей части китайская, и своя закрывается медленно.

Звучит уныло? Как посмотреть. Помним про эффект низкой базы: страна с гигантской промышленностью и роботизацией в девятнадцать единиц — это, с точки зрения рынка, не пустыня, а непаханое поле. Отложенный спрос на автоматизацию у нас колоссальный, рабочих рук не хватает все острее, и каждый внедренный робот здесь дает эффект заметнее, чем в насыщенной Корее. Вопрос лишь в том, кто этот спрос закроет — отечественные интеграторы с собственными наработками или контейнеры из Шэньчжэня.

Осталась одна ветка, которую я сознательно оставил напоследок и о которой скажу коротко. Самая быстрорастущая ниша наземной робототехники в регионе сегодня — военная: обе стороны идущего конфликта массово применяют наземные роботизированные платформы для подвоза и эвакуации, счет закупок по открытым заявлениям идет на десятки тысяч машин в год. Это тоже Physical AI, и инженерные уроки оттуда — по проходимости, связи, живучести — рано или поздно перетекут в гражданку, как перетекали всегда. Но писать об этом подробно в статье про складских помощников и сложенные футболки я не хочу. Отмечаю существование — и двигаюсь дальше.

Грабли, разложенные по порядку

Напоследок — разговор о том, что у отрасли болит. Я специально собрал эти сюжеты в отдельную главу, а не размазывал по тексту: когда видишь грабли разложенными в ряд, лучше понимаешь, почему прогнозы «роботы везде через три года» стоит делить минимум на пять.

Начну с граблей, о которые спотыкаюсь профессионально, — с оценки качества. Если вы смотрите эффектный ролик с демонстрацией робота, то советую задавать вопрос: какой это дубль?

В ролике не написано. В пресс-релизе тоже. Между тем разница между «получилось один раз из двадцати» и «получается девяносто раз из ста» — это разница между научным экспериментом и продуктом. У языковых моделей есть общепринятые бенчмарки и арены, где модели меряются на глазах у публики. У роботов ничего подобного в физическом мире нет: симуляторные наборы задач между собой не бьются, результаты не воспроизводятся на разных типах железа, а «мы достигли успешности 92 процента» без описания условий значит чуть меньше, чем ничего.

Отрасль это понимает, попытки договориться о единых протоколах идут — но пока каждый меряет себя своей линейкой. И покупатель, между прочим, тоже: у серьезных заказчиков вроде BMW пилот с замерами длится месяцами, и вот их продленные контракты — единственный бенчмарк, которому я верю безоговорочно.

Отсюда вторые грабли, знакомые нам на всю статью, — девятки. Скажу цифрами, чтобы прочувствовалось. Успешность 95 процентов звучит как отличный результат, и для научной публикации это он и есть. А теперь поставьте такого робота на складскую операцию с тысячей повторений за смену. Пятьдесят отказов в день. Пятьдесят раз в день кто-то живой должен бросить свои дела и пойти разбираться. Это очень много. Если смасштабировать это на промку, то там это просто ужасный результат.

Хорошая новость из первой части: подходы вроде RECAP у Physical Intelligence впервые делают набор девяток свойством самой модели, а не героизмом внедренцев. Плохая: даже у лидеров счет пока идет на первые девятки, а не на четвертые.

Третьи грабли — безопасность. Смотрите, какая штука. Для промышленных манипуляторов и коботов за десятилетия написаны стандарты: ограничения усилий, скоростей, зон. А для семидесятикилограммовой машины, которая динамически балансирует на двух ногах в проходе между стеллажами, стандартов в полном смысле пока нет — международные комитеты их только пишут. Физику же не обманешь: гуманоид, потерявший баланс, — это не кобот, который замер по касанию, это центнер железа, падающий с высоты человеческого роста, причем траекторию падения не выбирает никто. Пока роботы работают за сеткой или в ночную смену без людей — терпимо. Массовый выход в общие с человеком пространства без внятной нормативки — вот сценарий, который лично меня пугает больше любого восстания машин. Судебная история вокруг Figure, которую я упоминал, — первый звонок; страховщики и регуляторы в тему уже вошли, и следующие два-три года нормотворчество будет влиять на отрасль не меньше, чем прогресс моделей.

Четвертые грабли назову коротко, мы о них уже говорили: энергия и скорость. Два-четыре часа от батареи и темп вдвое-впятеро медленнее человека — это не баги, это текущие физические и алгоритмические потолки, и двигаются они медленно.

Пятые — свежие и недооцененные: кибербезопасность и приватность. Универсальный робот — это компьютер с камерами, микрофонами, сетевым стеком и руками. Подчеркну: с руками. Исследователи безопасности уже демонстрировали уязвимости в популярных робоплатформах, позволявшие перехватывать управление, а сюжет с удаленными операторами домашних роботов сам по себе означает, что в вашей квартире временами присутствуют чужие глаза — легально, по пользовательскому соглашению. Индустрии предстоит пройти весь путь, который веб проходил двадцать лет, — от «работает и ладно» до взрослой модели угроз. Хочется верить, что быстрее.

И последние грабли — не технические. Гиперожидания. Ожидания вообще обычно бегут по экспоненте, железо ползет по прямой, в точке расхождения разоряются компании и портятся репутации. Уже сейчас видно, где начнет рваться: сотня с лишним производителей гуманоидов в одном только Китае — это очевидно больше, чем нужно рынку, консолидация будет жесткой.

Прогнозирую вал разочарованных публикаций года так с 2027-го: «нам обещали, а роботы все еще медленные и дорогие». Обещали. И роботы действительно будут все еще медленные и дорогие. И одновременно с этим они будут все шире стоять на складах и заводах, потому что так работает эволюция. Оба процесса пойдут параллельно, не путайте их друг с другом.

Про рабочие места спросите? Спросите.

Пока кажется, что роботов ставят туда, где людей хронически не хватает и откуда они сами бегут. Текучка на складах такая, что роботы приходят не на место человека, а на место вакансии. Что будет на горизонте десятилетия при миллионных тиражах — вопрос хороший и тяжелый. Тут только время покажет.

Заключение

Подведу итоги.

Главное, что произошло за последние три-четыре года: вопрос сменил формулировку. Тридцать лет мы спорили, возможен ли в принципе робот, работающий в неподготовленной среде. Теперь спорим, когда и где он окупится. Почувствуйте разницу — она огромная. VLA-модели сломали потолок, в который все уперлись к 2015 году: знания о мире из интернета дотянулись до приводов, навыки стали накапливаться в общую копилку, а не выбрасываться с каждым новым проектом.

Однако, в ближайшие пару лет вряд ли стоит ждать революции.  Склады и заводская логистика — уже пошло, дальше будет только шире. Магазины, стройка, уход за оборудованием — на подходе. Дом — в конце очереди, и когда маркетинг будет рассказывать вам обратное, вспоминайте про невидимых операторов и спрашивайте про дубли.

География, подозреваю, разрешится по смартфонному сценарию: безжалостно дешевое китайское железо, поверх которого крутятся модели, рожденные там, где на них не жалеют миллиардов, — и множество гибридов между. России в этой раздаче достались низкая база, сильная школа и пара собственных полноразмерных заявок; много это или мало — увидим году к 2030-му, раньше судить бессмысленно.

Но действительно решат все девятки. Вот когда отказы будут 99,9999, вот тогда можно будет говорить, что произошел очередной качественный скачок. Не раньше.