За 14 400 устройств кто платит за гуманоидных роботов?

1.44 万台 отправлено, 57 亿 коммерциализированных заказов, что составляет 84.7% от общего объема поставок в мире…… В 2025 году китайская отрасль гуманоидных роботов предъявила впечатляющий отчет о достижениях.

Объем поставок реален, суммы заказов тоже реальны. Но среди этих заказов сколько оплачено за счет покупки со стороны правительства и государственных предприятий в рамках промышленной политики? Сколько сделано автопроизводителями в виде платных тестов под вывеской «практика»? И сколько — закупочные решения частных компаний, исходящие из логики «роботы дешевле и удобнее, чем люди»?

Год назад Чжу Сяоху, партнер фонда Sequoia China? Actually,金沙江创投朱啸虎问了 вопрос, который после этого многократно цитировали: «Где находятся ваши потенциальные коммерческие клиенты? Кто будет платить более десятков тысяч за робота, чтобы делать эти работы?»

Ровно год спустя этот вопрос по-прежнему не получил прямого ответа.

Заказы, полученные через привлечение инвестиций

Если открыть крупнейшие несколько заказов по гуманоидным роботам 2025 года, в списке неизменно присутствуют государственные предприятия.

Две ведущие отечественные компании в области embodied intelligence — 联合中标（совместно выиграли）проект закупки двуногих человекоподобных роботoв в рамках компании, принадлежащей China Mobile: общий объем 1.24 млрд юаней — на тот момент крупнейший разовый заказ гуманоидных роботов в стране.

Согласно отчету аналитиков Galaxy Securities, заказ компании 优必选 на 1.3 млрд (13 亿) включал в общей сложности почти 7 млрд юаней по четырем типам заказов для центров сбора данных в Guangxi, Zigong, Fangchenggang и Jiujiang; при этом покупателями выступали структуры с местной госсобственностью.

Закупки государственных предприятий несут внутреннее давление, чтобы согласовываться с промышленной политикой; закупки местных правительств зачастую встроены в обмен выгодами при привлечении инвестиций. Покупка роботов означает выполнение задачи «поддержки отечественных технологий». Что именно робот реально решает в производстве — это не является ключевым соображением данной закупки.

Ван Хань, партнер фонда Shanghai Pudang Equity Investment Fund, описывает конкретный механизм: «Многие робототехнические компании, пользуясь отраслевым ажиотажем, в переговорах с местными правительствами о условиях внедрения по ходу дела выдвигают требование, чтобы правительство также обеспечило закупки по сопровождающим заказам. Они связывают привлечение инвестиций и закупки в единый узел. Спрос создается, а не естественно „вырастает“».

Привлечение инвестиций в обмен на обязательства по закупкам — этот контур полностью разрывает цифры производственных мощностей со стороны предложения и коммерческую верификацию со стороны спроса. Заказы реальны, но они доказывают лишь то, что цепочка передачи политики работает нормально, а не то, что гуманоидные роботы создали коммерческую ценность.

Чжу Сяоху из Sequoia China? Actually,金沙江创投朱啸虎 ранее прямо сказал: «Раньше основным видом рыночного спроса было выполнение исследований…… а сегодня добавился новый клиент — центральное госуд. предприятие купило их обратно, чтобы поставить на стойку/на ресепшн для демонстрации».

Чэнь Вэйгуан, управляющий партнер BlueRun? Actually,蓝驰创投, твердо придерживается оптимистичного взгляда на лидирующий инвестиционный коридор embodied intelligence. Он рассказал более конкретный пример: 智元 и такие автопроизводители, как 奇瑞, сотрудничали — гуманоидные роботы размещались в зарубежных автосалонах формата 4S. — «奇瑞 считает, что если поставить робота в автосалон за рубежом, то зарубежные клиенты почувствуют, что они высокотехнологичные, и машина будет лучше. Чаще всего это применяется в закрытых сценариях, например на заводах, в логистике, на складе, в аптечных точках, а также в некоторых интересных сценариях, как, например, автосалоны 4S — больше как демонстрация».

Подобные заказы обычно не содержат соглашений об уровне сервиса, нет строгих условий по реагированию на неисправности, записи о продлении редки, и покупатели никогда не раскрывают фактические данные об использовании роботов. KPI покупателя — «закрыть закупку», а не «создать ценность с помощью робота». Именно это отличие — самый простой критерий, по которому можно судить, является ли конкретный заказ сигналом политики или сигналом бизнеса.

У таких закупок, порождающих рынок, есть своя внутренняя хрупкость. Реальный промышленный спрос не будет колебаться из-за рейтингов вечернего шоу, и не появится просто потому, что городский руководитель посетил компанию.

Стажеры на производственной линии

Термин «实训» («практика / тренировка в условиях производства») проходит сквозь объявления робототехнических компаний, интервью руководителей и отчеты продавцов-аналитиков; формулировки крайне согласованы, но его смысл редко кто ставит под вопрос.

В отчете «量产元年，百家争鸣» («Год массового производства: сто школ соперничают») от 东方证券 описано, как 优必选 Walker S1 входит в такие компании, как 比亚迪, 吉利, 富士康 и др. Данный глагол сопровождается уточнением «进行实训» («проводить практику»), и указано, что нужно «через 18–24 месяца практики на производственной линии постепенно выйти на массовое производство». В то время как это бычий по тону отчет, названный «Год массового производства», ключевой глагол для сценариев автозаводов — «тренировать», а не «развернуть».

Практика и развертывание — это совершенно разные по своей природе вещи. Развертывание означает, что сторона «乙» передает стороне «甲» производительные мощности; практика означает, что робот на заводе является объектом обучения, а завод предоставляет реальные сценарии и данные операций — и именно робототехническая компания получает реальную выгоду.

Если говорить на языке коммерческой логики: на платном этапе практики завод фактически помогает робототехнической компании с разработкой. Просто иногда эти затраты на разработку берет на себя завод, иногда они отражаются символической суммой в договоре, а иногда это просто упаковывают как «стратегическое сотрудничество». В отрасли есть прямое формулирование, подтверждающее этот вывод: «Подписывали не договор купли-продажи, а соглашение о стратегическом сотрудничестве с автозаводом».

В качестве примера — заказ на 20 Walker S1 для 东风柳汽 отмечен в аналитических отчетах институтов как «большинство уже поставлено», и в статистике объема поставок он отчетливо фигурирует. Но если разобрать: масштаб в 20 единиц, сценарий автомобильного завода, при этом используются не самые новые S2, а предыдущие модели S1. Каждый из этих аспектов указывает на один и тот же вывод: это платная практика, а не развертывание масштабом, заменяющее людей.

Еще лучше проблему иллюстрирует то, что на текущий момент в открыто опубликованных кейсах сотрудничества с автозаводами не раскрыта ни одна из характеристик реальной эксплуатации: фактическая длительность, частота отказов или уровень завершения задач. Настоящее коммерческое развертывание клиент не будет скрывать от этих данных.

Почему практика так и не конвертируется в развертывание?

Один из наблюдателей, близких к фактической операционной деятельности завода, отметил: «Даже если в конкретных движениях добиться 99% успешности, этого может не хватать, потому что машины каждый день выполняют большой объем повторяющейся работы — 1% отказов будет накапливаться. Каждый отказ может приводить к остановке производственной линии. В симуляционных сценариях при успехе 90% на месте может оставаться только 60%».

Логика допустимости ошибок на индустриальной производственной линии полностью отличается от лаборатории: первая стремится к стабильности при нулевых отказах, а не к средней вероятности успеха.

Основанная Цяньсюнь (千寻智能) — Хань Фэнтао описывает эту трудность еще прямее: «Индустрия embodied intelligence только начинается, и аппаратная часть гуманоидных роботов тоже только начинается. Два очень ранних направления технологического слияния пытаются сделать крайне сложную вещь — это очень сложно».

Мотивы автозаводов к подобным пилотам тоже стоит внимательно рассмотреть. Автопроизводители вроде 比亚迪 и 小米 сами выстраивают робототехнический бизнес, а конкурирующие в закупках предложения в значительной степени выступают как разведка конкурентов. Некоторые автозаводы включают локальных робототехнических игроков в продуктовую цепочку под давлением промышленной политики своего города. И это все не движется логикой «роботы могут решать производственные проблемы».

Чтобы понять, является ли заказ пилотом или реальной закупкой, есть стандарт: кто принимает решение. В пилотах автозавода решающей стороной обычно выступает инновационный отдел или подразделение стратегических инвестиций — оценивается технологическая реализуемость. В реальных промышленных закупках решения принимает производственный и производственно-операционный департамент — оцениваются коэффициент замещения затрат и рост производственных мощностей. Если терпит неудачу первый вариант — проект заканчивается; если неудача происходит во втором — нужно нести коммерческую ответственность.

По этому стандарту измерить все публично раскрытые на данный момент кейсы сотрудничества с автозаводами не проходит ни один.

Покупатели скрываются

Оценка того, является ли заказ реальной коммерческой верификацией, не сложна: покупатель принимает автономное решение на основе логики замещения затрат, существует четкое определение задач и критерии приемки, при неудаче есть коммерческие последствия, покупатель готов подтвердить это публично. Эти четыре условия — обязательны, не может быть упущено ни одно.

Если оценивать по этому стандарту все опубликованные на данный момент кейсы, почти невозможно найти ни один полностью замкнутый контур.

Публичные формулирования Ван Цяня — основателя Robot? Actually,自变量机器人创始人王潜 — дают самое прямое определение текущего состояния: «Есть только один критерий для коммерциализации — это создать положительный ROI для клиента. Клиент покупает робота вместо людей — будь то более высокая эффективность или возможность дольше повышать эффективность, если это достигается, то это считается успешным. Но сейчас на рынке, такого не может сделать никто».

Он также добавляет: компании, которые уже заявили о коммерческом внедрении и выручке свыше 100 млн (1 亿), по сути продолжают заниматься научно-образовательной деятельностью и рынком приема гостей и демонстрационных выступлений. Когда они идут на завод делать простые повторяющиеся работы, «по сути это разновидность PR-акции».

Такой вывод получил отклик и в инвестиционном сообществе. Партнер Sequoia China? Actually,红杉中国合伙人公元说道: «Компания не может полагаться только на demo и демонстрационные проекты; нужно найти действительно коммерческий путь, создающий ценность…… общая стоимость выполнения задачи роботом должна быть ниже местной стоимости рабочей силы, и при этом качество должно быть лучше. Только тогда найдутся те, кто согласится сделать покупку».

Скрытый посыл здесь достаточно ясный: по его мнению, то, на чем сейчас держится жизнь многих компаний, — это demo и демонстрационные проекты, а не реальная коммерческая ценность. Такой взгляд исходит от человека, который продолжает инвестировать в этот отраслевой сегмент — следовательно, инвестиции не опираются на четкую коммерческую логику.

Это также можно подтвердить самим «путем входа на завод». Согласно описаниям наблюдателей, близких к нескольким производителям, заводы не станут по своей инициативе тратить деньги, чтобы завести на производственную линию «робота, который ничего не умеет и еще будет мешать производству».

Поэтому вопрос «кто дает вам попасть на завод» — первичен, а не «что робот может делать». Текущие пути попадания на завод в основном включают: отношения акционеров, потребность стратегических партнеров в технологическом подтверждении, взаимный обмен выгодами по всей цепочке поставок и посредничество со стороны правительства. В этом списке путь «потому что робот может заменить людей, и завод автономно закупает на основе экономической рациональности» пока что отсутствует. Логика выхода на завод — не спрос, который тянет, а отношения, которые подталкивают.

На данном этапе применения гуманоидных роботов находятся в стадии поиска и старта, в основном они тестируются на предприятиях, где есть спрос на автоматизацию и интеллектуализацию…… а их широкое применение по-прежнему ограничено такими факторами, как стоимость, технологии и готовность рынка к принятию.

Компания №1 по объему глобальных поставок использует в документах о листинге формулировки «探索» («исследование/поиск») и «试点» («пилот»), и это не скромность, а самое точное официальное выражение текущей «коммерческой зрелости».

Ближайший к реальным коммерческим сделкам кейс — это когда бренд одного ведущего производителя роботов в Сингапуре предоставлял сервис в номерах в отеле Marina Bay Sands, а в Дубае — навигацию для пассажиров на арабском языке в аэропорту. Но в этих двух случаях не раскрыто никаких последующих данных: количество развернутых устройств, сумма контракта, записи об отказах, ситуация с продлением. И со стороны отеля, и со стороны аэропорта не было публичных заявлений.

Такая тишина сама по себе является сигналом. У реального клиента, который реально запустил коммерческую логику, есть мотивация публично сказать: «Я купил столько-то единиц, использовал их столько-то времени и сэкономил столько-то денег».

Отсутствие данных означает, что верификация пока не произошла.

Технические возможности — это жесткое ограничение

Проблема структуры заказов в конечном счете упирается в технические возможности.

Если продукт не продается на реальные коммерческие заказы, то это либо потому что он слишком дорогой, либо потому что им неудобно/не хватает функциональности, либо потому что верно и то, и другое. В текущем положении гуманоидных роботов совпали оба условия.

Все стороны почти одинаково оценивают эффективность гуманоидных роботов в текущих промышленных сценариях. Главный бренд-офицер 优必选 Тан Минь дает показатель в 30% от эффективности людей и прогнозирует, что к началу 2026 года показатель может превысить 50%; 乐聚机器人 заявляет, что эффективность в промышленных сценариях близка к 50% от человеческой; 星动纪元 утверждает, что в части реальных промышленных сценариев уровень достигал 70%+; в независимом отчете Morgan Stanley указано значение 30%.

Существует заметный разрыв между самооценкой производителей и оценкой сторонних организаций — и это само по себе уже стало нормой. Но даже если принять самые оптимистичные цифры производителей, вывод все равно неутешительный: 70% эффективности означают, что для выполнения той же задачи роботу потребуется в 1.4 раза больше времени; если принять цифры Morgan Stanley в 30%, то понадобится 3.3 раза. Никакие из этих чисел не поддерживают закупочную логику «робот дешевле и удобнее, чем человек».

Помимо цифр, более прямую картину дают полевые наблюдения. Наблюдатель, близкий к работе демонстрационных показов, описал деталь: под названием «робот заботится о людях» в реальности часто происходит «3 человека заботятся об 1 роботе» на демонстрации, а в бек-офисе/на заднем участке часто видно, как целая линия роботов лежит на полу в ожидании вмешательства человека. После просмотра демонстрации одного проекта Ван Хань так выразил впечатление: «Достаточно только привести в порядок ботинки — на распознавание и вычисления уходит уже минутa. Даже базовые домашние дела он не может делать, тогда о том, чтобы зайти в семьи тысяч людей, и речи нет?»

Недостаток эффективности в сочетании с высокой стоимостью дает весьма суровый результат по расчету ROI.

Цена закупки одного гуманоидного робота сейчас составляет около 100000 юаней. Если предположить, что он заменяет одного работника с месячной зарплатой 5000 юаней, то даже только срок окупаемости затрат на закупку оборудования составит примерно 20 месяцев. А факт, что эффективность составляет лишь 30%–50% от человеческой, означает, что для достижения того же объема выпуска потребуется 2–3 робота. В пересчете полный срок окупаемости инвестиций будет превышать 40–60 месяцев. Это еще не учитывает расходы на обслуживание, потери от отказов, а также дополнительные затраты на интеграцию, обусловленные крайне низкой степенью стандартизации отрасли на данный момент.

Последнее часто недооценивают. Главный бренд-офицер 优必选 Тан Минь дает здесь прямое описание: «Сейчас отраслевые стандарты для гуманоидных роботов — как в аппаратной, так и в программной части — не полностью определены; до настоящей стандартизированной промышленности еще далеко. В каждом звене не хватает стандартизированных интерфейсов, из-за чего затраты на интеграцию и сложность процесса оказываются очень большими. Если производство будет большим, рассчитывать на то, что инженеры будут все „собственноручно вручную“ (hand-crafting) — нереально». Это означает, что даже если стоимость самого робота снижается, скрытые затраты на системную интеграцию остаются высокими.

Когда начнет снижаться стоимость?

Согласно данным исследований, ожидается, что к 2035 году цены на компоненты роботов в мире снизятся примерно на 70%. Это означает, что с точки зрения чисто экономической рациональности решения о замещении людей на роботов станут обоснованными в масштабе лишь к середине 2030-х. До этого ответы на вопросы — кто покупает роботов и для чего — с высокой вероятностью не будут «завод самостоятельно закупает на основе логики снижения затрат».

Это предположение уже влияет на схему распределения активов части инвесторов. Ван Хань признается: он сознательно обходит целое робот-устройство (integrated machine) в секторе embodied intelligence и вместо этого переключается на upstream: «Работаю со стороны поставщиков или отдельных комплектующих, потому что здесь спрос самый реальный: что именно нужны на downstream — какие комплектующие, это относительно ясно». Выбор upstream и обход целых устройств — это рациональное решение: бизнес-логика целого устройства еще не запущена, но потребности в комплектующих — реальные.

У него есть конкретная система ориентиров для «реального спроса»: «Промышленные роботы, например Mecamand? Actually,梅卡曼德, — они реально повышают эффективность и решают конкретные задачи, например сортировку, поэтому имеют ценность. В секторе embodied intelligence, кроме некоторых „витринных“ функций для красивых демонстраций, может ли он решить реальные потребности? Если когда-нибудь сможет — тогда появится признание со стороны клиентов. Сейчас ключевая проблема в том, что он еще на стадии технологического развития, и базовые потребности действительно не видно».

Фиксированные сценарии, единичные задачи, измеримая надежность. Именно этого гуманоидным роботам сейчас сильнее всего не хватает. Универсальность — это одновременно их продающая сторона и их бремя: чем универсальнее, тем сложнее соответствовать требованиям промышленной устойчивости в любом конкретном сценарии.

Внутриотраслевая нарративная линия тихо меняется. Один из инвесторов описал так: «Волна грандиозных универсальных embodied-моделей почти уже вышла. Начиная с этого года, последовательно будут выходить embodied решения по сценариям внедрения…… это постепенное ожидание того дня, когда embodied станет зрелым».

Когда нарратив о том, что «универсальные гуманоидные роботы перевернут все», уже не может постоянно подпитывать финансирование, отрасль смещается к более маленьким и более конкретным сценариям внедрения — логистическая сортировка, выдача лекарств в аптеках, погрузочно-разгрузочные работы на складах. У этих сценариев общие характеристики: среда относительно структурирована, задачи относительно единообразны, пространство для допусков по ошибкам относительно больше.

Но нарратив, который поддерживает текущие оценки (оценочную капитализацию), никогда не был «роботы для выдачи лекарств в аптеках», а был «гуманоидные роботы полностью заменяют людей на заводах». Первый уже приближается к реальности, второй по-прежнему далек. Расстояние между этими двумя — это и есть толщина пузыря в текущих оценках.

Источник статьи: NashNova

Предупреждение о рисках и условия освобождения от ответственности

        На рынке есть риски, инвестиции требуют осторожности. Эта статья не является персональной инвестиционной рекомендацией и не учитывает специфические инвестиционные цели, финансовое состояние или потребности отдельных пользователей. Пользователям следует оценить, соответствуют ли любые мнения, взгляды или выводы в этой статье их конкретным обстоятельствам. Инвестирование на этой основе — на собственный риск.