В шанхайском Чжанцзяне работает учебный полигон, где более ста гуманоидных роботов от десятка с лишним производителей одновременно тренируются на общей базе данных. Звучит как академическая курьёзность — но на деле это попытка решить одну из главных инфраструктурных проблем индустрии: у разных производителей роботы устроены по-разному, и собранные с них данные не совместимы между собой. Шанхай поставил перед собой амбициозную цель: к 2027 году одновременно тренировать тысячу универсальных роботов. И вот почему это важнее, чем выглядит на первый взгляд.
Что это за объект?
Учебный центр официально называется Humanoid Robot Kylin Training Ground (人形机器人麒麟训练场 — «Тренировочный полигон Цилинь для гуманоидов»). Его открыли в январе 2025 года в районе Чжанцзян в Шанхае; с июля того же года объект работает на полную мощность. Площадь — больше 5000 квадратных метров. Оператор — National and Local Co-Built Humanoid Robotics Innovation Center (Государственно-местный объединённый центр инноваций в гуманоидной робототехнике), он же Humanoid Robot (Shanghai) Co.
На полигоне одновременно тренируются более ста моделей роботов от десяти с лишним компаний — для Китая это самое широкое разнообразие на одной площадке. По словам маркетингового директора Ян Чжэнъе, к 2027 году центр намерен одновременно тренировать тысячу универсальных роботов.
Самое интересное — слово «гетерогенный»
В этом проекте интереснее всего даже не цифры, а слово, которым китайские СМИ его характеризуют: «гетерогенный».
У роботов разных производителей разная конструкция, разное число суставов, разные приводы, разный софт. Из-за этого данные, собранные в процессе обучения, у каждого свои — и не совместимы с данными других. По сути, каждая компания варит свой собственный датасет в своём собственном горшке.
Шанхайский полигон решает именно эту проблему. Сотня разных по конструкции машин учится в одном пространстве, выполняя одни и те же задачи, а собранные данные сводятся в общую базу, которой могут пользоваться все участники. Это не «у каждого свой датасет», а «у индустрии один общий».
Полигон моделирует и бытовые, и рабочие сценарии — кухню, склад, медицинский кабинет, поле. Цель — собрать данные, которые помогут обучать новые поколения роботов и большие foundation-модели для самых разных применений: промышленности, сферы услуг, медицины, сельского хозяйства.
Уже не один полигон, а сеть
Шанхайский центр перестал быть уникальным объектом. В декабре 2025 года аналогичный учебный полигон открылся в Пекине — там роботы отрабатывают заводские операции, домашние дела, готовку и обработку посылок. В марте 2026 года к ним добавился третий центр — в городе Чжэнчжоу, провинция Хэнань: People’s Daily прямо назвала его «третьим в Китае гетерогенным учебным полигоном после Пекина и Шанхая». Местные правительства по всей стране объявляют о собственных программах поддержки — финансовых, кадровых, инфраструктурных.
Это меняет смысл новости. Речь уже не об одной большой «школе для роботов», а о тиражируемой модели, которую Китай разворачивает в национальном масштабе. Шанхай — пилот; Пекин и Хэнань — продолжение; дальше — больше.
Почему это важнее, чем выглядит
В индустрии воплощённого ИИ (embodied AI) сейчас повторяется логика, которая в своё время сработала с языковыми моделями. ChatGPT и его аналоги стали возможны не потому, что внезапно изобрели идеальный алгоритм — а потому, что в открытом доступе уже лежала огромная руда текстов, на которой эти модели можно было обучать. Для роботов такой готовой руды нет: данные о движениях, физических взаимодействиях с миром, освещении, контактных силах приходится собирать с нуля.
И тот, кто соберёт их первым и в нужном масштабе, получит преимущество, похожее на то, что в своё время получила OpenAI. Шанхайский полигон — а теперь и его собратья в Пекине и Хэнане — это, по сути, инфраструктура для сбора такой руды, причём собранной так, что её можно использовать для обучения роботов любого производителя.
Это идеально ложится в редакционную линию, которую мы прослеживаем уже несколько публикаций. Мы писали о новой генеративной модели AGILE от AGIBOT — она как раз требует огромных объёмов разнообразных данных о движении. Мы писали о Hong Kong Embodied AI Lab, которая собрала 24 индустриальных партнёра — и шанхайский Национальный центр среди них. Мы писали о китайской системе ID для роботов — это о стандартизации идентификации; а шанхайские, пекинские и хэнаньские полигоны — о стандартизации обучающих данных.
Все эти проекты — фрагменты одной картины. Китай выстраивает связанную инфраструктуру для embodied AI, в которой ID-учёт, общие тренировочные данные и foundation-модели работают как единый стек.
Что дальше?
Если шанхайский центр действительно выйдет на заявленные 1000 одновременно тренируемых роботов к 2027 году, а Пекин и Хэнань пойдут по схожей траектории, это станет одной из самых масштабных площадок embodied AI в мире. В индустрии, где сейчас побеждают не самые эффектные демонстрации, а самые масштабные внедрения, такая «школа» — или, точнее, такая сеть школ — может оказаться важнее, чем сотни вирусных роликов с гуманоидами вместе взятые.
Просто потому, что именно из неё пойдёт обучающая руда для следующего поколения машин.