В Пекине заработал самый большой в Китае учебный центр для человекоподобных роботов. Механические ученики осваивают здесь бытовые и производственные навыки. Машины учатся сортировать посылки, готовить еду, убирать комнаты и работать на заводских конвейерах. Эта школа предназначена исключительно для китайских гуманоидных роботов Куафу от компании Leju Robotics. В мифологии Поднебесной такое имя носил мифический гигант, который преследовал солнце. Правда, реальный механизм высотой всего 166 сантиметров. За каждым роботом закреплены два инструктора-человека, которые дистанционно показывают нужные действия через VR-гарнитуру, записывают успехи и ошибки. Чтобы научить робота просто поставить сковородку на плиту, требуется 1250 повторений. Выпускники центра уже работают на автозаводах China FAW Group, развозят посылки в Shenzhen Capital Group и проверяют электросети. Точность выполнения задач превышает 95%.
Проблема в том, что каждый гуманоид — это уникальная физическая система. Даже у двух одинаковых моделей есть микроотличия в сенсорах, калибровке моторов, балансе веса. Просто перенести данные от одного робота другому не получится из-за микроразличий в оборудовании. Без адаптации это приводит к ошибкам в 20-50% случаев. Кроме того, современные ИИ-модели учатся на конкретных примерах и плохо обобщают знания без огромного массива данных из реального мира.
Именно поэтому пекинский центр работает как фабрика данных. Физические тренировки генерируют миллионы уникальных записей с учётом трения, веса, динамики — информации, которую нельзя получить в компьютерных симуляциях. Да, американская компания Figure объявила в сентябре о прорыве: их робот научился ориентироваться в реальных квартирах, обучаясь исключительно по видео. Но пока это уникальный случай прямого переноса знаний.
NVIDIA разработала систему для ускоренной генерации синтетических данных, которая использует симуляции и генеративный ИИ для создания экспоненциально больших датасетов человекоподобных движений. Но даже при таком подходе остаётся разрыв между виртуальным миром и реальностью — его приходится преодолевать физическими тренировками.
Центр не будет обучать каждого робота индивидуально вечно. Это переходный этап. Первое поколение роботов учится вручную с инструкторами, генерируя петабайты информации. Эти данные затем используются для обучения ИИ-моделей, которые загружают в следующие поколения роботов. После этого новые машины адаптируются за часы в симуляциях, а не недели с тренерами.
Morgan Stanley прогнозирует, что рынок гуманоидных роботов достигнет 5 триллионов долларов к 2050 году, а общее количество умных помощников человека приблизится к миллиарду, причём 90% будут использоваться в промышленности и коммерции.
Пекинский центр — пятый в национальной сети после Сучжоу, Цзинани, Хэфэя и Чжэнчжоу. Все вместе они производят данные, которые ускоряют разработку ИИ-моделей для массового развёртывания роботов. Китайская компания TARS Robotics уже продемонстрировала робота, выполняющего вышивку обеими руками с субмиллиметровой точностью — задачу, которая до сих пор считалась невыполнимой для автоматизации. Некоторые модели уже стоят менее 10 000 долларов.
Китай создаёт инфраструктуру данных, которая позволит к 2030 году выпускать роботов и без индивидуального обучения. И в долгосрочной перспективе это сделает использование роботов дешевле человеческого труда.
