Три гіганти Кремнієвої долини запускають революцію масового виробництва. Чи зможе китайський тілесний інтелект зайняти центральне місце у світовій гонці?

Вступ: Призначені дії — це квиток на сьогодні, а універсальні можливості — це білет на фінал завтрашнього дня.

Редактор｜Цзін Чен

Автор｜Цзян Цзін

На завершення першого кварталу 2026 року, глобальна синхронна дія у світі технологій офіційно оголосила про історичний поворот у індустрії гуманоїдних роботів.

Три великі сили Кремнієвої долини — Google, Amazon та Tesla — одночасно активізувалися, від технологічного забезпечення, розміщення сцен до масового виробництва, що дозволяє гуманоїдним роботам перейти з технологічного шоу на промислову арену.

Водночас, на китайському фронті також відбулося більше дій. 26 березня Китайський інститут інформаційних та комунікаційних технологій спільно з понад 40 організаціями опублікував перший галузевий стандарт у сфері аватара інтелекту; разом із продовженням політичних ініціатив, прискоренням реалізації підприємствами та зростанням інвестиційного інтересу, Китай здійснює перехід від слідування до паралельного розвитку, а в кількох сферах починає виходити на лідерські позиції.

Чи зможе Китай зайняти центральне місце в цій революції, що змінює правила бізнесу та екосистеми промисловості?

Глобальний бум: Гіганти Кремнієвої долини переходять до масового виробництва, перепроектуючи майбутню продуктивність

Ніхто більше не сприймає гуманоїдних роботів як концепцію наукової фантастики.

Нещодавно синхронні дії трьох гігантів Кремнієвої долини дали чіткий сигнал про те, що ера масового виробництва наближається; кожен їхній крок спрямований на перепроектування майбутньої продуктивності, а глобальний капітал та місцеві компанії ще більше підвищують популярність цього сегменту.

Google першою створила “розумний мозок” для роботів, випустивши два нових AI-моделі — Gemini Robotics та Gemini Robotics-ER, перша з яких дозволяє роботам розуміти нові ситуації без спеціального навчання, а друга може “розуміти складний та динамічний світ”, надаючи технологічну підтримку для реальних сценаріїв.

Amazon зосередилась на реалізації сценаріїв, протягом тижня послідовно купуючи стартапи гуманоїдних роботів Fauna Robotics та логістичних роботів Rivr; їхнє розміщення не лише оптимізує доставку, а й створює “капіляри роботизованих послуг” від виробничої лінії до вітальні, формуючи систему наступного покоління робочої сили.

Найбільшу увагу привертають дії Tesla з масового виробництва. 25 березня робот Optimus оголосив про набір персоналу, чітко заявивши, що змінить ландшафт трудової сили і виробничої економіки, ставлячи за мету швидке досягнення масштабного виробництва; цього літа буде запущена перша у світі лінія гуманоїдних роботів з річним обсягом виробництва в один мільйон одиниць, що виведе масове виробництво на практичний рівень.

Розміщення Кремнієвої долини не обмежується цим; американські компанії також прискорюють свою реалізацію. Того ж дня гуманоїдний робот Figure03, розроблений компанією Figure AI, зайняв Білий дім, ставши першим гуманоїдним роботом, виготовленим у США. Він має можливості багатомовної комунікації і здатен самостійно виконувати домашні обов’язки, а компанія отримала більше 10 мільярдів доларів фінансування півроку тому, з підтримкою таких гігантів, як NVIDIA та LG, що демонструє глобальний капітальний інтерес до сегменту гуманоїдних роботів.

Заступник директора інвестиційного відділу Інституту розвитку міст Китаю Юань Шуй зазначив, що дії гігантів Кремнієвої долини з масового виробництва та публікація стандартів у сфері аватара інтелекту в Китаї разом символізують перехід індустрії гуманоїдних роботів від глибоких технологічних досліджень до золотого віку комерціалізації, прориви в ключових технологіях підтримують масове виробництво, тоді як галузеві стандарти визначають технологічні норми та зменшують безладну конкуренцію.

Проте, експерт Китайської асоціації технологічних новин Гао Хен надає обережну оцінку, вказуючи на те, що індустрія на даний момент знаходиться на передодні комерціалізації та часткової реалізації, а не на золотому етапі повної комерціалізації. Основні зміни в індустрії полягають у спільній перевірці роботами “чи можуть вони продовжувати працювати в реальних умовах, чи контрольовані витрати”, а не тільки в прориві технологічних розробок.

Китайський прорив: Багато переваг для стабільності, але ключові слабкості потребують усунення

Коли гіганти Кремнієвої долини підняли хвилю масового виробництва, Китай не просто слідував, а вже заздалегідь підготувався. Завдяки стандартам, сценаріям, ринку та капіталу, він зайняв стійку позицію на глобальному ринку аватара інтелекту, проте в порівнянні з гігантами Кремнієвої долини все ще існує розрив у ключових технологіях та можливостях, що стримує подальший розвиток індустрії.

На рівні переваг китайське розміщення демонструє яскраві локальні особливості та ефект первинності. По-перше, це контроль стандартного мовлення. 26 березня Китайський інститут інформаційних та комунікаційних технологій спільно з більше ніж 40 організаціями опублікував перший галузевий стандарт у сфері аватара інтелекту, створивши єдину основу для тестування, яка дозволила захопити ініціативу в розробці стандартів на початкових етапах розвитку індустрії.

По-друге, Китай лідирує в реалізації сценаріїв. Розвиток аватара інтелекту в Китаї ніколи не зупинявся на етапі демонстрації, а насправді досяг реальних додатків, таких як чотирьохногий робот Yushu, який вже працює на кількох промислових об’єктах, таких як електрична підстанція в Чжецзяні, підземний канал в Ханчжоу, та база хімічної промисловості в Гуандуні.

Крім того, Китай має величезний розмір ринку та активне інвестиційне середовище. У 2025 році в Китаї буде більше 140 компаній, що займаються виробництвом гуманоїдних роботів, з випущеними продуктами понад 330 моделей, а обсяги продажів становитимуть приблизно 17 тисяч одиниць, ринок аватара інтелекту та гуманоїдних роботів досягне 52.95 мільярдів та 82.39 мільярдів юанів відповідно.

На капітальному фронті компанія Yushu Technology подала заявку на IPO, ставши першою компанією з гуманоїдними роботами на китайському фондовому ринку, з початку року в індустрії аватара інтелекту спостерігається значне фінансування, прискорюючи процес капіталізації. За період з січня по вересень 2025 року доходи від продажів чотирьохногих роботів та гуманоїдних роботів компанії Yushu Technology зросли на 182.22% та 6.42 рази відповідно, що наочно підтверджує потенціал ринку.

Хоча темпи розвитку вражаючі, Китай також має очевидні слабкості в глобальних змаганнях.

Багато експертів вказують на те, що основна різниця між китайськими та іноземними гуманоїдними роботами не полягає в виробництві апаратного забезпечення, а в накопиченні даних, здатності до універсалізації моделей та глибинній технологічній базі, що виявляється через недостатню гнучкість дій роботів та їхню універсальність.

Юань Шуй вважає, що різниця між китайськими та іноземними гуманоїдними роботами на поверхні проявляється у їхній гнучкості та здатності до універсалізації, однак корінь проблеми лежить у базових технологіях, накопиченні даних та концепції досліджень і розробок. Наприклад, Google RoboCat може виконувати гнучкі універсальні рухи завдяки багаторічному технологічному накопиченню, зокрема в сферах алгоритмів великих моделей, злиття сенсорів, контролю динаміки роботів, постійно інвестуючи в них, спираючись на величезні обсяги даних для тренування в різноманітних сценаріях, що дозволяє роботам набути здатності до самонавчання та адаптації до середовища.

Він зазначає, що поточні продукти в основному зупиняються на стадії призначених дій та відтворення фіксованих сцен. Основні слабкості полягають у відсутності якісних, масштабних даних для навчання в реальних сценах, недостатній здатності до універсалізації алгоритмів; по-друге, високоточні серводвигуни, сенсори сили та інші ключові компоненти залежать від імпорту, що обмежує точність рухів та рівень сприйняття.

Гао Хен додав, що справжня різниця полягає в тому, чи можуть дані, моделі, системна інженерія та можливості замикання сценаріїв взаємодіяти. Іноземні провідні компанії прагнуть створити розумних роботів, які здатні розуміти середовище та самостійно виконувати завдання; ключовий аспект полягає в розробці роботів як продуктів із тривалою ітерацією на основі даних. Здатність до універсалізації є складовою, і в Китаї не йдеться про просту технологічну відсталість, а про те, що дані та сценарії не змогли утворити ітераційний механізм, тому роботи можуть лише налаштовувати параметри для одноразових завдань, і стає складно ставати все більш розумними.

Відомий фінансовий письменник, директор Інституту впливу Чао Чен Юань зазначив, що основна різниця зосереджена на накопиченні даних та здатності до універсалізації моделей. В іноземних компаніях спостерігається явна перевага в переносі навчання з симуляцій до реальності, а також у загальних стратегіях для багатозадачності, оскільки вони за рахунок тривалих інвестицій створили замкнутий цикл даних між сценами та можливості розробки базових моделей. У Китаї все ще домінують призначені дії, що в основі своїй пов’язано з дефіцитом якісних даних для аватара, а також існує міжпоколіннєва різниця в обчислювальних потужностях та інженерних алгоритмах, необхідних для великих моделей.

Yushu Technology також визнала, що ключовими технологіями, які ще потребують прориву для масштабного комерційного застосування в промислових та домашніх сценаріях, є можливості великої моделі “мозку” та тривала надійність “гнучкої руки”; серед основних технічних труднощів — те, що глобальні гуманоїдні моделі ще перебувають на ранніх етапах розвитку, з недостатньою здатністю до універсалізації.

Шляхи прориву: багатосторонні підходи для підвищення можливостей, баланс між теперішнім і довгостроковим розвитком

В умовах недостатності даних та сценаріїв, як підвищити гнучкість рухів роботів та здатність до універсалізації, стає ключовим питанням для китайських компаній у досягненні успіху.

Багато експертів, виходячи з сучасного стану індустрії, запропонували практичні та перспективні шляхи розвитку, наголошуючи на необхідності балансувати між короткостроковою реалізацією та довгостроковими дослідженнями, використовуючи призначені дії як квиток на вхід, а здатність до універсалізації — як основну перешкоду.

Дослідник Пекінського інституту соціальних наук Ван Пін пропонує, щоб китайські компанії могли досягти успіху через два шляхи: “закріплення сценаріїв + повторне використання технологій”. З одного боку, зосередитися на замиканні даних у вертикальних сценаріях, спочатку зафіксувавши стандартизовані сцени, такі як промислове зварювання та транспортування матеріалів, отримати ексклюзивні набори даних через невелику реалізацію, а потім навчати моделі в цих конкретних сферах; з іншого — спиратися на співробітництво в рамках відкритої екосистеми, використовуючи галузеві стандарти, опубліковані інститутом, для сприяння обміну даними між компаніями, проводячи спільне навчання загальних моделей на основі єдиного формату операційних даних.

Юань Шуй також пропонує паралельний підхід, поєднуючи зусилля з університетами та науково-дослідними установами для створення віртуальних даних через симуляцію та цифрові близнюки, а також відкриваючи інтерфейси для співпраці з сценарними сторонами, щоб зібрати реальні дані для ітерації алгоритмів; водночас необхідно заохочувати анонімний обмін навчальними даними між компаніями, щоб подолати інформаційні ізоляції, та збільшити інвестиції в розробку ключових компонентів, щоб технологічні прориви підтримували гнучкі рухи роботів.

Гао Хен надає чотири практичні шляхи: по-перше, отримувати дані з реальних сцен, глибоко поєднуючи роботів з такими місцями, як фабрики та склади, щоб накопичувати дані в реальних робочих процесах; по-друге, спочатку проводити симуляцію, а потім занурення в реальність, спочатку тренуючи стратегії в симуляційних середовищах, а потім проводячи корекцію в реальних умовах для зменшення витрат на навчання; по-третє, спочатку реалізувати універсалізацію завдань, зосередившись на типах завдань, таких як підбір чи транспортування, для досягнення універсалізації, щоб спочатку отримати комерційну цінність; по-четверте, створити спільну систему даних та стандартів в індустрії, щоб вирішити проблеми несумісності інтерфейсів та оцінювальних систем, створивши ітерацію на рівні індустрії.

Експерти одностайно вважають, що призначені дії та здатність до універсалізації однаково важливі для розвитку компаній.

Ван Пін вважає, що в короткостроковій перспективі роботи з призначеними діями вже можуть покрити більшість вимог промислових сцен, при цьому вартість становить лише частину вартості роботів зі здатністю до універсалізації. Але в довгостроковій перспективі, саме здатність до універсалізації стане основною перешкодою, що визначає, чи зможе компанія подолати цикли індустрії — з розширенням нестандартних сцен, таких як обслуговування в домашніх умовах та екстрене порятунок, роботи, здатні адаптуватися до середовища, поступово стануть основними.

Гао Хен також погоджується, що призначені дії — це квиток на вхід сьогодні, а здатність до універсалізації — це білет на фінал завтра. Для компаній не можна відмовлятися від довгострокових інвестицій у здатність до універсалізації лише тому, що сьогодні вони можуть заробляти на призначених діях; але також не можна ігнорувати реальні сцени, які можуть бути реалізовані, переслідуючи лише універсалізацію. Спочатку отримати замовлення, потім працювати над інтелектом — це більш реалістичний шлях.

На даний момент ринок аватара інтелекту в Китаї вже займає половину глобального ринку, і в промислових та екстрених сценаріях були досягнуті реальні додатки. Які ж сцени стануть проривом для масштабної комерційної реалізації гуманоїдних роботів у Китаї?

Гао Чен Юань вважає, що промислове виробництво стане першим проривом для Китаю в масштабній комерційній реалізації, особливо в сферах виробництва автомобілів, складання електроніки 3C та складської логістики. Виявлення потреби в сценах вимагатиме глибокого занурення в індустрію, спільно з провідними виробничими компаніями створюючи спільні лабораторії, починаючи з заміни окремих процесів і поступово розширюючи до автоматизації всієї лінії. Ключем до інтеграції технологій та сцен є встановлення механізму зворотного зв’язку, що визначає “технології визначення сцен”, щоб реальні вимоги виробництв тягнули за собою оновлення апаратного забезпечення та оптимізацію алгоритмів, а не спочатку йти за технологією, а потім шукати сцени.

Від “паралельного бігу” до “глобального лідерства”, Китаю ще потрібно подолати ключові перешкоди в політиці, технологіях та екосистемі промисловості.

Юань Шуй пропонує, щоб на рівні політики зміцнити підтримку та фінансування, поліпшити захист прав інтелектуальної власності; на технологічному фронті зосередитися на розробці алгоритмів великих моделей та ключових компонентів, підвищуючи здатність роботів до самонавчання та універсалізації; в індустріальній екосистемі посилити співпрацю між різними ланками, прискорити локалізацію компонентів, поглибити інтеграцію досліджень і розробок з практичним застосуванням, сприяти трансформації досягнень. Одночасно активно здійснювати міжнародне співробітництво, брати участь у формуванні глобальних стандартів для підвищення впливу в галузі, щоб у кінцевому підсумку створити повноцінну екосистему індустрії аватара інтелекту та досягти цілі лідерства.