Гуманоидные роботы: Америка строит «не тех» — и в Китае это понимают. Бывший глава робототехники NASA объясняет, почему

Пока США учат гуманоидных роботов делать сальто и эффектно работать на выставочных стендах, настоящую гонку за лидерство в мировом производстве выиграет тот, кто сделает роботов не сильнее, а гибче. Об этом в колонке для журнала Fortune пишет Роберт Эмброуз — человек, который десятилетиями проектировал роботов для космоса.

В начале года Китай выстроил целую труппу человекоподобных роботов, которые станцевали перед канцлером Германии. Многие увидели в этом впечатляющую демонстрацию технологической мощи. Эмброуз, по его собственным словам, увидел другое — хвастовство. И, что важнее, симптом проблемы, в которую рискуют угодить и сами Соединённые Штаты: разрыв между зрелищем и стратегией.

Роберт Эмброуз сегодня возглавляет направление робототехники и искусственного интеллекта в компании Alliant, а до этого руководил отделом программного обеспечения, робототехники и моделирования в американском космическом агентстве NASA. То есть человек, который не понаслышке знает, как ведут себя роботы там, где цена ошибки — это провал миссии.

Эффектно ≠ полезно

Главный тезис Эмброуза прост: американские роботы отлично выглядят, но измеряется не это. На любой крупной демонстрации в США можно увидеть плавные движения, точные манипуляции, а то и сальто. Самые продвинутые машины компании Boston Dynamics поднимают и переносят тяжести, от которых живой работник может получить травму. По «зрелищным» показателям всё выглядит конкурентоспособно.

Проблема в том, что эти показатели снимаются в идеальных, контролируемых условиях. Эмброуз ссылается на недавнее исследование университета Стэнфорд: роботы, которые в симуляциях справляются с задачами почти на 90%, в реальных бытовых сценариях успешны лишь в 12% случаев. Это не погрешность округления — это и есть вся суть проблемы. США оптимизируют своих роботов под спринт, выдавая это за стратегию марафона.

История одного робота на заводе BMW

Показательный пример — модель 02 от компании Figure AI. Робот отработал 1250 часов на заводе BMW в Спартанберге и переместил более 90 000 деталей. По текущим меркам — успех. Но если присмотреться, все десять месяцев машина выполняла ровно одну операцию: брала металлические заготовки и укладывала их на сварочную оснастку.

И вот тут возникает неудобный вопрос, считает Эмброуз. Крупный концерн вроде BMW может позволить себе десятимесячный «пилот» одной функции и списать его на исследования и разработки. А средний производитель — основа промышленности США — не станет вкладывать тысячи долларов в машину, которая умеет делать что-то одно. Удачные единичные внедрения маскируют главный вопрос: окупится ли это в масштабе?

Чему NASA научило автора: хрупкость убивает

В NASA, по словам Эмброуза, десятилетия работы показали закономерность: проваливались именно те разработки, которые проектировали под один-единственный сценарий. Выживали те, что умели переключаться между задачами и поддавались перепрограммированию.

Его любимый пример — манипулятор для шаттла. Его создавали, чтобы позиционировать астронавта, который поймает и потом отпустит спутник. На деле выяснилось, что робот сам лучше справляется с «ловлей», а умение точно позиционировать пригодилось для других задач — например, при ремонте телескопа «Хаббл». Гибкость оказалась ценнее узкой специализации.

Главное преимущество человека, напоминает автор, — вовсе не сила и не скорость, а адаптивность. Один работник склада за полдня успевает собрать заказы, пополнить полки, заметить нарушение техники безопасности и обойти разлитую жидкость. Именно это плавное переключение между задачами и составляет ценность человеческого труда. Чтобы заменить людей на заводах, роботы должны стать гибче нас — а пока в большинстве цехов несколько человек приносят больше отдачи, чем один человекоподобный робот.

Не готова и политика

Чтобы что-то изменилось, нужно сначала перенастроить условия игры, считает Эмброуз. У американских производителей среднего звена практически нет понятного пути к массовому внедрению таких роботов. Действующие федеральные налоговые льготы поощряют изобретение роботов, а не их внедрение: компания, потратившая 800 тысяч долларов на интеграцию человекоподобной системы, получает примерно ту же льготу, что и фирма, купившая новый автопогрузчик.

Венчурные инвесторы уже влили в робототехнику около 2,5 млрд долларов, но одних частных денег мало. Автор предлагает несколько мер: отдельную налоговую льготу именно за внедрение роботов в реальное производство (которая компенсировала бы расходы на интеграцию, переобучение людей и перестройку процессов); расширение государственной программы консультирования малого и среднего бизнеса; и единые стандарты совместимости, которые позволили бы безопасно объединять роботов разных производителей.

Как выглядит «правильное» внедрение

И сами заводы придётся менять, пишет Эмброуз. Большинство производственных процессов выстроены вокруг человеческой импровизации. Роботам же нужно другое: управление «флотом» машин по принципу того, как сервисы такси распределяют автомобили; чёткие правила безопасности для смешанных зон, где люди работают рядом с роботами; и протоколы взаимодействия роботов с узкоспециализированным оборудованием.

И США, и Китай, по мнению автора, ошибаются в главном — в предположении, что роботы массово заменят людей. На деле их ценность в другом: они закроют «промежуточную» работу, которая слишком разнообразна для конвейера и слишком монотонна, чтобы держать на ней квалифицированного сотрудника. Перемещение деталей между участками, пополнение запасов на складах, обслуживание станков, инспекции в опасных и тесных пространствах — задачи не зрелищные, но именно их адаптивные роботы смогут начать решать уже в этом десятилетии.

Ставка — лидерство на десятилетия

Вывод Эмброуза жёсткий: у Америки есть таланты, капитал и промышленная база, чтобы возглавить эту трансформацию, но страна оптимизирует не те результаты и игнорирует политику, которая позволила бы реально внедрять роботов.

Страна, которая первой определит, что значит «достаточно хорошо, чтобы внедрять в масштабе», задаст правила мирового производства на десятилетия вперёд. Сейчас, заключает автор, это не Соединённые Штаты.

Источник: Robert Ambrose, «Former NASA Robotics Chief: America is building the wrong kind of robots — and China knows it», Fortune, 23 мая 2026.