Мозги роботов могут пережить свой «момент ChatGPT» к концу 2027 года, считает председатель ACE Robotics Ван Сяоган, по словам которого достижения в области моделей ИИ и реальных обучающих данных приближают гуманоидных роботов к коммерческому использованию. Это сравнение неслучайно: ChatGPT, запущенный в ноябре 2022 года, достиг, по оценкам, 100 миллионов пользователей примерно за два месяца — именно такого массового прорыва воплощённому интеллекту ещё предстоит достичь.

Гуманоидные роботы уже умеют ходить, танцевать и боксировать, но обеспечение их надёжного выполнения полезной работы в непредсказуемом физическом мире остаётся одной из главных проблем искусственного интеллекта. Ван считает, что новые модели ИИ в сочетании со сбором данных об окружающей среде могут в ближайшее время дать роботам интеллект, необходимый для перехода от демонстраций к коммерческому внедрению, сообщается в материале Reuters.

«Мы ожидаем, что к концу следующего года благодаря мировым моделям и сбору данных об окружающей среде будет достигнут „момент ChatGPT“ для воплощённого интеллекта», — заявил Ван в интервью Reuters.

ACE Robotics, основанная в июле 2025 года, — китайский стартап, разрабатывающий модели ИИ для гуманоидных роботов. Компания, поддерживаемая Ant Group и SenseTime, привлекла более 100 миллионов долларов в первой половине 2026 года и, по данным Reuters, планирует провести IPO «как только это будет позволено». Стартап также намерен внедрить свои технологии в 1000 магазинов в течение следующего года, стремясь за два года собрать десятки миллионов часов реальных обучающих данных — ресурса, который остаётся в критическом дефиците. Это одна из нескольких хорошо финансируемых китайских компаний в данной области, наряду с Unitree, UBTech и Agibot, конкурирующих в секторе, который Пекин объявил стратегическим приоритетом, причём министерство промышленности установило целевые показатели серийного производства гуманоидных роботов.

Хотя большие языковые модели, такие как ChatGPT и DeepSeek, распространились стремительно, роботы всё ещё с трудом выполняют широкий круг задач в незнакомой среде, и нехватка обучающих данных остаётся серьёзным препятствием для отрасли.

Воплощённый ИИ позволяет роботам и другим физическим агентам воспринимать окружающую среду, рассуждать о ней и преобразовывать решения в действия с помощью датчиков и исполнительных механизмов. Мировые модели, в свою очередь, помогают ИИ понять, как устроен физический мир, изучая закономерности поведения объектов и окружающей среды. Для роботов это означает возможность предвидеть, что может произойти, когда они двигаются, берут что-то в руки или иным образом взаимодействуют с окружением, прежде чем совершить действие.

«За последние несколько лет вся отрасль накопила около 100 000 часов данных, чего совершенно недостаточно для обучения базовых моделей воплощённого интеллекта», — сказал Ван.

Исследователи в других странах экспериментируют со схожими подходами. В октябре исследователи представили HumanoidExo — носимый экзоскелет, фиксирующий движения человека для обучения гуманоидных роботов.

Другие компании разрабатывают собственные модели ИИ для роботов. В январе Boston Dynamics представила серийную версию своего гуманоида Atlas, заявив, что достижения в области ИИ приблизили робота к коммерческому внедрению. В июне Alibaba представила Qwen-Robot Suite — набор моделей ИИ, предназначенных для того, чтобы помочь роботам ориентироваться в пространстве, выполнять физические задачи и моделировать реальные среды. Tesla разрабатывает своего гуманоида Optimus для заводских задач, а Figure AI испытала своих роботов на производственной линии BMW. Заявленный Ваном срок теперь даёт отрасли конкретный ориентир для наблюдения: смогут ли масштабные внедрения, такие как планируемые ACE 1000 магазинов, обеспечить реальные обучающие данные, которые одни демонстрации дать не в состоянии.