Zhi Yuan цього разу випередив Маска

Маск навіть не зміг зробити цього, а Пэн Чжи-хуй і його розумні роботи зі “ZhiYuan” змогли.

Нещодавно Tesla підтвердила, що її продукт гуманоїдних роботів Optimus Gen3 запустить у цьому літньому сезоні дрібносерійне виробництво, а широкомасштабне серійне виробництво можливе лише у 2027 році. Хоча цей темп уже неодноразово зсувався, візія Маска й надалі залишається орієнтиром для всієї глобальної індустрії.

Але різкий поворот стався дуже швидко й абсолютно несподівано: запланований раніше графік нарощування випуску “за роками” було стиснуто до одиниць “за місяцями”.

30 березня “ZhiYuan” оголосив, що кількість гуманоїдних роботів, які вийшли з заводу з виробництва серійної продукції, перевищила 10 000 одиниць. Від попередньої церемонії випуску п’яти тисяч — минуло менш ніж три місяці.

“Перевищення десяти тисяч” у “ZhiYuan” означає, що в країні всебічний інтелект утілення вийшов із лабораторії та перейшов у точку масштабу комерційного застосування.

Для цього китайського гравця, який існує менш ніж три роки, перемогти корпоративних гігантів галузі в питанні серійного виробництва — це вже саме по собі є заявою.

Перехід через бар’єр серійного виробництва

Якщо накреслити криву розвитку гуманоїдних роботів у Китаї за останні два роки, 2023—2024 роки — це “Demo-крива”, а з 2025 року почався перехід у “криву інженерної реальності”.

Різниця між двома кривими в тому, що перша спирається на алгоритми, бібліотеки рухів, компонування сценаріїв і рендеринг, щоб створити “ефект”; друга приймає лише один стандарт: безперервну роботу без збоїв.

“У багатьох людей серійне виробництво, схоже, — це лише конвеєр, штампування форм, лиття під тиском, складання та низка інших стандартизованих процесів. Але насправді для категорії продуктів гуманоїдних роботів масштабування як таке — одна з найскладніших технічних проблем”.

30 березня, у післявиступному інтерв’ю, співзасновник “ZhiYuan”, президент і CTO Пэн Чжи-хуй розповів у коментарі для Wall Street China про те, що серійне виробництво у робототехнічній індустрії є значно складнішим, ніж здається.

Він навів порівняння: споживча електроніка, якщо трапляється збій, — іще можна перезапустити; але якщо в роботі станеться помилка, “будь-який, навіть найменший, дефект якості під час реальної експлуатації безкінечно збільшується, і це може призвести до травм людей та дуже серйозних наслідків для середовища”.

Складність цієї справи в “ZhiYuan” у сегменті серійного виробництва 2024 року проявилася максимально повно.

Віце-президент “ZhiYuan” і генеральний директор підрозділу універсального бізнесу Ван Чуань згадував, що в той рік “ZhiYuan” перебував на етапі переходу від першого важкого “підйому” до 200 одиниць — це було “найтемніше” для компанії.

Після релізної події про нові продукти у серпні “ZhiYuan” одразу представив п’ять роботів. Найгарячішим серед них був Yuanzheng A2, ціна за одну одиницю — понад 500 000 юанів. Після презентації замовлення посипалися, як сніг, але “ZhiYuan” не зміг їх прийняти: продукт не міг вийти на серійне виробництво, технології не вдавалося запустити в реальному виконанні, бізнес-модель повністю не складалася.

Ван Чуань сказав, що тоді виробничі лінії майже не мали стандартизації: чим більше машин виготовляли, тим менше часу команда могла витрачати на “реальну роботу”, бо величезну частину часу споживали ремонти. Навіть кожен робіт, який виходив з лінії, був не зовсім однаковим, тож інженерам доводилося налаштовувати параметри по черзі, вручну.

Це були важкі дні, коли людською працею заповнювали індустріальний розрив. Наприкінці 2024 року, щоб вирішити масу проблем, що породжувалися першою партією серійного виробництва, “ZhiYuan” послідовно направив понад 150 людей-розробників безпосередньо на лінії фабрики.

Кожен стрибок у масштабі — це вирішення проблем зовсім іншого виміру. Далі, від 200 до 1000 одиниць, найбільше “вузьке місце” перемістилося з виробничої лінії у ланцюг постачання.

Пэн Чжи-хуй у коментарі для Wall Street China розкрив, що коли “ZhiYuan” ухвалив перше рішення робити гуманоїдних роботів, він обійшов індустрію з дослідженнями, “і виявив, що немає постачальника ключових компонентів, який би підходив нам, міг би здійснювати масові поставки, та був би зрілим і надійним”.

Працівники “ZhiYuan” називали це так: на ранньому етапі, якщо постачальники “зберуть докупи” і дадуть змогу поставити 1-2 сотні одиниць, це, можливо, ще якось витягне ситуацію. Але коли масштаби замовлень досягають тисяч, а то й десяти тисяч, тоді стара система та стандарти якості миттєво руйнуються, а продукт взагалі не витримує великих циклів переробок. Жоден з традиційних постачальників не міг задовольнити стабільність поставок на рівні тисяч — традиційні суглоби, редуктори, “спритні руки”, батареї — і навіть не кажучи про узгодженість.

Оскільки готового шляху не було, “ZhiYuan” змушений був вибрати варіант прокласти дорогу самостійно. Пэн Чжи-хуй сказав: “Ми ростемо разом із ланцюгом постачання, підтягуємо їх і разом робимо спільні розробки”. Від матеріалів і технологічних процесів до виробничих пристосувань, від стендів для тестування до процесів старіння — все довелося визначати заново.

“ZhiYuan” застосував нові технологічні процеси, розроблені спільно з постачальниками, для ключових вузлів на кшталт суглобів і спритних рук, завдяки чому компоненти стали легшими, точнішими, з довшим ресурсом і нижчою вартістю. Вони також створили “напівгодинне постачальницьке коло”: постачальники ключових компонентів мають бути здатні реагувати протягом пів години.

Ця стратегія глибокого прив’язування до ланцюга постачання виглядає важкою в короткостроковій перспективі, але в довгостроковій вона якраз і формує “рів” “ZhiYuan”.

Початок “інженерного компаундінгу”

Якщо здатність ланцюга постачання визначає, чи зможе “ZhiYuan” створити 10 000 роботів, то компаундінг “data flywheel” визначає, яку саме цінність ці 10 000 роботів здатні виробити після того, як їх створено.

“Раніше підхід до роботів був такий: спочатку зробити один корпус, спочатку створити тіло, щоб було “залізо”, а потім вкладати всередину якийсь “мозок”, моделі, алгоритми. Але зараз, коли з’являються на лінії 10 000 роботів, тіло і мозок починають розвиватися синхронно”, — сказав Пэн Чжи-хуй.

Нині кожен робот, що виходить з лінії, постійно збирає дані на автомобільних виробничих лініях, у цехах 3C електроніки та в просторах комерційних сервісів.

Ці реальні дані у відповідь тренують базову модель “ZhiYuan” з небаченою раніше швидкістю, роблячи модель більш універсальною й більш практичною, що, своєю чергою, дає змогу роботу розблокувати більше складних сценаріїв.

“Роботи що більше використовуєш — то більше вони стають розумнішими”, — сказав Пэн Чжи-хуй, — “10 000 — це ключова точка, яка змушує наш flywheel повністю розкрутитися”.

Насправді, ця логіка дуже узгоджується зі шляхом еволюції індустрії розумного водіння. FSD12 компанії Tesla отримала якісний стрибок приблизно у 2025 році саме тому, що мільйони автомобілів, які їздять по дорогах, безперервно постачають реальні дані водіння. Зараз “ZhiYuan” у сфері гуманоїдних роботів відтворює подібний шлях.

На думку Ван Чуаня, будь-яка “дисруптивна” технологія на ранніх етапах розвитку здається людям надто повільною й надзвичайно складною, але щойно вона справді долає певний “критичний поріг”, як цунамі, і накриває все, тоді всі вигукують, що швидкість надто велика.

Так само, як колись з електромобілями та системами інтелектуального водіння, гуманоїдні роботи теж наближаються до цього моменту вибухового зростання.

Згідно з даними IDC, у 2025 році світові відвантаження гуманоїдних роботів наблизяться до 18 000 одиниць, що на приблизно 508% більше, ніж роком раніше. Серед них китайські компанії займають домінуючу позицію у глобальних відвантаженнях — більше, ніж їхні колеги з США.

У 2026 році індустрія входить у період “наступу” на серійне виробництво в масштабі. Jetbo (Gengbō) Consulting прогнозує, що глобальні відвантаження перевищать 50 000 одиниць, тобто зростуть ще більш ніж на 700% у річному вимірі. “ZhiYuan” уже у перші менш ніж три місяці року завершив випуск десяти тисяч одиниць. За таким темпом Ван Чуань на презентації озвучив прогноз: “Сто тисяч — можливо, буде наприкінці 2027 року”.

Цей прогноз базується на двох передумовах: по-перше, розгортання повністю автономної технології, щоб робот від’єднався від керування людиною, розумів середовище, самостійно заряджався та безперервно адаптувався до складніших завдань; по-друге, глобалізація. Ван Чуань сказав: “Попит на категорію роботів по всьому світу універсальний. Старіння населення, низька народжуваність, нестача робочої сили та нудні повторювані посади стають все важчими для заповнення — це проблема, з якою стикається весь світ”.

Від Yuanzheng A1, який дебютував у серпні 2023 року, до першої десяти тисячі Yuanzheng A3, яка зійшла з лінії у березні 2026 року, “ZhiYuan” менш ніж за три роки реалізував майже неможливий перехід.

Історія цієї компанії по суті є черговим концентрованим вивільненням системних спроможностей китайського виробництва в абсолютно новій категорії. Такий сценарій уже відбувався багато разів, але кожного разу він все одно вражає.

Десять тисяч — це не кінцева точка. Але з цієї дати гуманоїдні роботи вже не є лише уявною концепцією майбутнього — це продукт “на зараз”.

_ Нижче наведено стенограму діалогу для Wall Street China · цілодобові технології з Чжи-юань (ZhiYuan) — співзасновником і CTO Пэн Чжи-хуєм та вицепрезидентом і генеральним директором підрозділу універсального бізнесу Ван Чуанем: _

Цілодобові технології: За тим, що стоять 10 000 одиниць серійного виробництва, які ключові налаштування зробила “ZhiYuan” у ланцюгу постачання, контролі витрат і потужностях?

Пэн Чжи-хуй: Щойно я теж сказав, наскільки складною була ця задача на рівні 10 000. Процес від 1000 до 10 000 тривав понад рік, тобто реалізовано стрибок на порядок — 10 разів. За цим стоїть комплексна здатність у п’яти вимірах: ефективність виробництва, запуск сценаріїв, цінність для клієнта, data flywheel і спільне зростання ланцюга постачання. Можна сказати, “ZhiYuan” — перша у світі компанія, яка реально пройшла весь процес від лабораторних прототипів до промислової масової поставки. Найбільші труднощі — це батчова узгодженість і контроль витрат.

Роботи не як телефони: якщо трапляється проблема, програмний збій — іще можна перезапустити, а апаратна частина зазвичай не зазнає пошкоджень. Але якщо робот помиляється, будь-яке відхилення ланцюжка спричиняє провал якості в масовому виробі, а також може завдати необоротної шкоди користувачам і середовищу. Стабільне постачання ключових компонентів, зниження собівартості повного пристрою, якість, стабільність і надійність — це “тверді горішки”.

Щоб вирішити ці проблеми, є дві речі, які особливо важливі:

Перше — “вчепитися” за ланцюг постачання. Разом із ланцюгом постачання ми визначили й переосмислили стандарти нової індустрії. Ми створили першу у світі стандартизовану постачальницьку систему для тілесного інтелекту. Навіть залучили ключових партнерів, щоб разом проводити спільні розробки: наприклад, у ключових компонентах на кшталт суглобів і спритних рук ми застосували нові технологічні процеси. Ці процеси розроблялися разом із постачальниками, завдяки чому компоненти стали легшими, точнішими, довговічнішими та дешевшими, і це демонструє дуже сильні продуктові переваги.

Друге — перебудова виробничої моделі. Зокрема, в тому місці, де ми зараз знаходимося, ми зробили валідацію технологічних процесів у цеху пілотного/передсерійного виробництва. А серійний завод забезпечує стабільність. Пілотний/передсерійний цех — це місце, де заздалегідь перевіряються різні технологічні процеси та підходи до складання. Також за допомогою гнучкого виробництва, яке ведеться від замовлень, ми не тільки досягли автономного й контрольованого виробництва ключових компонентів, а й побудували “ланцюг напівгодинного кола постачання”: висували вимоги до постачальників — вони мають мати можливість реагувати в межах пів години.

Десять тисяч — це не кінцева точка. Це доказ того, що ми здатні за допомогою інженерної визначеності реально перетворити тілесний інтелект на необхідну ключову продуктивну силу майбутнього — саме такою є роль цього моменту.

Цілодобові технології: Настав час “ChatGPT для тілесного інтелекту”?

Ван Чуань: Найбільша відмінність у тому, що клієнти часто повідомляють про зміни на виробничій лінії: наприклад, лінія завантаження/вивантаження осередків (елементів батареї) може через деякий час бути переобладнана під інші моделі елементів, а інколи — навіть під повністю інші матеріали. Якщо використовувати традиційні підходи до автоматизації, часто потрібно списувати обладнання, яке добре зробили раніше, і розробляти нове обладнання. Принаймні це означає, що інженерів доведеться тримати на майданчику ще щонайменше місяць, щоб розробити нові алгоритми.

Найбільше значення тілесного інтелекту — у здатності до узагальнення. Так само, як зараз ми запитуємо GPT будь-що: є багато випадків, коли він дає дуже нечіткі відповіді — але навіть якщо питання дуже нечітке, він може узагальнено це розуміти. Ми хочемо, щоб у фізичному світі тілесного інтелекту робота також узагальнено розуміла, що потрібно робити. Для цього потрібні дуже масштабні попередні тренування, а також додаткове підсилювальне тренування на зібраних даних по робочому місцю, щоб у підсумку частка успіху відповідала тій, яку може прийняти виробнича лінія. Виробничі лінії часто мають стандарти типу 999, 9999, а такт роботи має відповідати людині.

Зараз ми бачимо, що в деяких сценаріях із навантаженням/вивантаженням робота вже поступово починає проходити це “в роботу”. Сподіваємося, що надалі на більшій кількості сценаріїв на фабриці зможуть працювати колісні платформи, а також поступово зможуть “пройти” сценарії для двоногих роботів: прийом відвідувачів, гіди/екскурсії, робота гідом або консультантом у торговому залі.

Цілодобові технології: Нещодавно “ZhiYuan” послідовно досягав найновіших проривів у алгоритмах, симуляційних технологіях тощо. Чи встановлені ці результати на роботи, що зійшли з лінії перші 10 000 одиниць? А як реальні дані та інженерні відгуки, породжені масштабом 10 000, відбиратимуть на себе ітерації технологій та адаптацію під сценарії з “живими” роботами?

Пэн Чжи-хуй: Для нас “data closed loop / data flywheel” дуже цінний і має велике значення. Перші 10 000 одиниць — це Yuanzheng A3, нова модель, яку щойно представили. Поки що вона ще не досягла етапу масових відвантажень: багато програмних функцій ще не на потрібному рівні, вони й далі оптимізуються.

Багато нових технологій, безумовно, спочатку застосовують і перевіряють на нових продуктах. Наприклад, A3 у частині корпусу має суттєве оновлення щодо легкісності, витривалості, тяги/вагового співвідношення та можливостей взаємодії. Вся машина важить лише 55 кілограмів — вона легша за більшість людей у цьому ж типорозмірі. Витривалість — понад 10 годин. Також вона оснащена різними новими типами сенсорів (зокрема сенсорами дотику).

Найважливіше — програмне забезпечення “великий/малий мозок” і алгоритмічні моделі, які інтегрують найновіші моделі керування всім тілом (whole-body motion control), включно з алгоритмами group control — алгоритмічними досягненнями для групового керування.

Наразі, крім нових моделей на кшталт Yuanzheng, раніше випущені продукти теж уже впроваджені в реальних сценаріях. Наприклад, серія “Jingling” (“精灵”) працює в сценаріях промислового виробництва, логістики та охорони/безпеки. Як, наприклад, у лінії планшетних комп’ютерів у Longqi Technology наші A2 24 години безперервно виконують роботу — завантаження/вивантаження екранів.

G2 також є на електронних фабриках типу у Yongseng, де вона може виконувати складальне збирання з точним позиціюванням “три лінії” (тут: “三销定位”) зі швидкістю понад 12 секунд, що перевищує людей. Ймовірність успіху майже досягає 100%. Принципово важливо, що такі сценарії висувають дуже високі вимоги до точності та стабільності робота — це не здатна вирішити традиційна автоматизація. Саме такі сценарії найкраще демонструють цінність тілесного інтелекту: це не “замінити людей”, а зробити так, щоб робот мав здатність узагальнювати після одного тренування, багато разів розгортатися та доповнювати робочі місця, які люди виконують.

“Data flywheel” — це також головний бонус у процесі: якщо робота безперервно працює в реальному середовищі, ми можемо зібрати достатньо багато даних, а дані допомагають нам прорвати майбутню верхню межу можливостей тілесного інтелекту. Нові роботи, що зійшли з лінії, йдуть шляхом “при виході з заводу — одразу еволюціонує”: використовуючи дані симуляцій і дані з реального фізичного виконання. Тепер, коли з’явився реальний data flywheel замкненого циклу, це дуже добре закладає фундамент для того, щоб у майбутньому робота могла зайти в масштабні сценарії створення цінності.

Цілодобові технології: Зараз ці 10 000 роботів будуть розподілені в які саме сфери? У яких конкретних сценаріях ROI вже “пройшов”?

Ван Чуань: Зараз у нас є 8 основних комерційних сценаріїв: дослідницькі користувачі, збір даних, виступи для розваг і відтворення контенту — більше це режим розробки. У режимі деплою (розгортання) ми працюємо над сценаріями пояснення/зустрічі, а також навантаження/вивантаження на фабриці. У майбутньому ми досліджуватимемо й більше сценаріїв, наприклад справжній прийом на рецепції: щоб робот міг взаємодіяти, робив завдання. Наприклад, якщо на фабриці після виконання певних дій на одному робочому місці він міг би швидко переключитися на інше робоче місце — працювати так, як справжня “людина”.

Цілодобові технології: Нині в індустрії панує “цвітіння різних підходів”. Незалежно від форми, алгоритмів чи застосування сценаріїв, якщо “ZhiYuan” має стати кінцевим “єдинорогом” у цій сфері, то які найважливіші бар’єри? Чи є якісь узгоджені спільні позиції у всій індустрії тілесного інтелекту?

Пэн Чжи-хуй: Ми постійно проводимо зовнішні презентації. Наш ключовий бар’єр — це стратегія “одне тіло — три інтелекти” (one-body three-intelligence) як повностекова стратегія. Раніше кожного разу, коли ми презентували новий продукт, ми також пояснювали, чому ми робимо всеосяжний і повностековий технологічний план, а не спеціалізуємося лише на одній частині.

Тому що ми стартуємо “з кінця”: фокус на кінцевих сценаріях застосування. Щоб пройти реальні сценарії, недостатньо одного технологічного вузла. Потрібно, щоб робот мав дуже сильну здатність до взаємодії, як хороший інтерфейс людина-робот; потрібно, щоб він справді міг виконувати роботу; і потрібно, щоб його рухові можливості були достатньо сильними, і це має відрізнятися від традиційних фіксованих промислових роботів.

Отже нам одночасно потрібен руховий інтелект, інтерактивний інтелект і робочий (task/作业) інтелект. Водночас корпус має бути достатньо зрілим, надійним, стабільним і маловартісним. Це системна інженерія. Саме тому ми наполегливо тримаємо курс на повностековий технічний маршрут “one-body three-intelligence” і глибоко інтегруємо корпус робота, руховий інтелект, інтерактивний інтелект і робочий інтелект.

Ми також накопичили багато Knowhow на рівні базових AI-моделей і в прикладних вертикальних індустріях. Це теж один із наших “рівів”. Щойно я згадав побудову першої у світі стандартизованої екосистеми ланцюга постачання — і це теж дуже сильний “рів”.

Цілодобові технології: Нині роботи рухаються від етапу “уподібнення людині” до “подібності людині”. За минулий рік які еволюції пережив “мозок” роботів? Наскільки близько ми до ідеальної “цифрової істоти” в плані корисного навантаження спритних рук і балансування силового керування всім тілом?

Пэн Чжи-хуй: Це уявлення про майбутнє.

По-перше, еволюція “мозку” роботів — головна мелодія. Чому в останні роки гуманоїдні роботи стали такими популярними? Не тому, що корпус отримав якийсь неймовірний прорив у “темній” технології. А тому, що розвивається AI, розвиваються базові моделі: еволюція “мозку”, представлена ChatGPT у 2023 році, стала саме головною мелодією. За останній рік зміни відбувалися дуже швидко: на ранніх етапах у “мозку” більше використовували техніки на кшталт ACT і Policy, щоб вирішувати задачі послідовного генерування, але по суті вони були більше про прогнозування рухів.

Зараз головні тренди в науці й індустрії повністю змістилися в бік VLA — технології VLA на основі базових моделей. Це не лише питання заміни архітектури моделі, а те, що ми справді почали намагатися продовжити так званий “Scaling law” великих мовних моделей: нарощувати масштаб, нарощувати дані, нарощувати обчислювальні ресурси, сподіваючись, що загальний інтелект робота зможе проявитися. Це є перехід до великої парадигми.

Паралельно технології також безперервно еволюціонують: наприклад, у майбутньому світова модель (world model) відіграватиме важливу роль у тому, щоб робот міг робити так звані контрфактичні розрахунки й передбачення, як людина. Коли людина робить якусь справу, вона спочатку у думках прокручує наслідки наступного кроку, а потім динамічно коригує стратегію. Це не просто “побачив — і зробив”. Це є принциповим переходом від сприйняття до реакції, від пізнання до планування. Звісно, це також потребує постійної ітерації та еволюції технологій.

Ключові компоненти досі мають вузькі місця. Наприклад, спритні руки (деколи “hand”) досі є великим “вузьким місцем”, якщо нам потрібні дуже високі степені свободи, високі навантаження і сильні здібності до відчуття. Наприклад, дотик можна зробити дуже якісно, але водночас він має бути дуже низької вартості. Ці пункти в інженерному сенсі дуже суперечливі. Поки що загальна апаратна схема ще не збіглася до єдиного рішення. Ми пробуємо різні технічні підходи, різні варіанти нових структур і різні конфігурації вибору сенсорів, щоб знайти більш досконалий баланс між продуктивністю та вартістю.

Щойно згадували “одне тіло — три інтелекти”: в кожному домені алгоритмічні базові моделі ще потребують певних ітерацій.

Наскільки далеко ми знаходимося від ідеальної “цифрової істоти”, яку ми уявляємо? На мою думку, буде швидше, ніж уявляє частина людей, але все одно потрібен час — і не тільки для “тіла”, а й для “душі”. “Тіло” — про що я щойно говорив у частині апаратної частини — ще потребує прориву. Поки йде динамічне балансування в процесі інженеризації та вартості. “Душа” — це мозок і малий мозок (тобто когнітивні частини), і найважливіше: загальний інтелект, розуміння світу, довгострокові рішення, зв’язка між крос-семантичними багатомодальними сигналами — все це ще на відносно ранній стадії.

Але саме тому, що цей шлях не такий простий, і посередині є стільки “твердих горішків”, які треба “гризти”, — саме тому це дуже варте того, щоб ми спрямували всі зусилля, “вчепилися” й проривали.

Цілодобові технології: Чи існує в індустрії китайських роботів “пузир”?

Ван Чуань: Будь-який розвиток технологій на ранній стадії виглядає для людей досить повільним. А коли вона справді приходить, як “цунамі”, люди відчувають її надто швидкою. Уявіть собі електромобілі: за десятки років, з моменту їх електрифікації, держава довго субсидіювала і активно просувала. Але частка звичайних людей, які купують автомобілі, залишалася дуже низькою.

Це сталося упродовж останніх двох-трьох років: здавалося, що все раптом прискорилося. Кількість зарядних станцій може у деяких містах бути навіть більшою, ніж кількість бензозаправок, а рівень проникнення перевищив 50%. Інтелектуалізація автомобілів теж так: дослідження інтелектуального водіння тривали десятиліття. На початку люди думали, що досвід цього технологічного рішення дуже поганий, і мало хто хотів ним користуватися. Найбільша зміна трапилася в останній рік: я сам випробував різні продукти першого ешелону для розумного водіння, і тепер я вже можу бути дуже впевненим, що ним користуватися безпечно. Це надзвичайно революційний момент, коли “прийшов час”.

Гуманоїдні роботи — так само. Їхня складність лише зростатиме. Наприклад, Yuanzheng A3 зараз використовує дуже багато нових матеріалів і нових сенсорів, а обчислювальна потужність контролера суттєво підвищена. Такий складний продукт тільки-но випустили першими партіями. Усередині все ще є дуже багато проблем, які потрібно вирішити. Для нас важливо по-справжньому твердо пройти кожен крок, реально зробити речі та продукти якісно. І ми також очікуємо, що в процесі багато партнерів, підприємства в ланцюгу постачання вище й нижче, і клієнти працюватимуть разом із нами, щоб зробити продукт.

Коли це буде зроблено, ми спочатку застосуємо його в тих сценаріях, де це в нашій силі: на ранньому етапі узагальнюваність робота відносно обмежена, тому не можна сказати, що він може виконувати всі завдання. Але деякі класи завдань він уже робить дуже добре. Адже його природна перевага — повторювані виконання і робота 24 години без сну, що порівняно з людьми є безумовною перевагою. Це може допомогти нам робити нудні повторювані речі.

Далі — спокійно чекати на процес прискорення. Я зараз не можу сказати, це 5 років, 10 років чи більше. Але я вірю, що одного дня, коли люди побачать, як багато роботів справді допомагають поруч виконувати якісь речі, усім здаватиметься, що цей процес відбувається спокійно й природно, і він глибоко змінить суспільство. Я дуже-дуже чекаю цього часу. Я присвячу майбутню професійну кар’єру цьому процесу, працюючи разом із колегами.

Щодо порівняння Китаю з міжнародним світом — очевидно, що в інших країнах є багато дуже хороших інновацій “з 0 до 1”. Китай також дуже добре рухається в “від 0 до 100”, особливо у спроможностях інженерії, застосуванні та побудові “flywheel” для ітерації робота.

Останні рік-два я маю дуже сильне відчуття, що в Китаї в деяких ключових технологіях починаються поступові прориви “з 0 до 1”: наприклад, дотик у роботах, алгоритми. У Китаї є багато дуже хороших речей “з 0 до 1” там, де поєднуються алгоритми сприйняття і керування роботами.

Я вірю, що в майбутньому інші країни будуть вчитися у Китаю “з 0 до 1” швидко й дедалі прискорюватимуться, бо є достатньо багато розумних людей. Але вивчити “з 1 до 100” іншим країнам буде не так легко: побудова всієї системи потребує величезних зусиль і відносно низького коефіцієнта успішності. Я вірю, що в індустрії тілесного інтелекту Китай і далі буде тримати лідерство у світі.

Цілодобові технології: Як ви дивитеся на нинішню гонку “ти за мною, я за тобою” серед гуманоїдних роботів? Які наступні цілі “ZhiYuan”?

Ван Чуань: Ми не робимо “гонку за серійним виробництвом”. Те, де зараз працюють наші фабрики, — це цехи передсерійного/пілотного виробництва: як Yuanzheng A3 у цьому цеху виробляють для перевірки всієї лінії. Насправді в цьому цеху більшість автоматизаційного обладнання не використовується: там тестують, валідовують, розробляють. Розробники теж часто приходять і проводять ітерації в дизайні продукту. Справжні цехи серійного виробництва знаходяться на фабриці в Фэнсянь (Fengxian) та в інших місцях (фабриках). Якщо ми хочемо зробити “гонку за серійним виробництвом”, то потужність була б далеко більшою, ніж у нас зараз.

Чому ми цього не робимо? Бо ми більше зосереджені на тому, як робот використовується в реальних сценаріях, і як він задовольняє сталий попит клієнта. Наприклад, якщо клієнт купив робота для того, щоб протестувати на виробничій лінії, потрібно спочатку зробити POC, щоб функціонал запрацював: наприклад, такт досягає 12 секунд або певного значення. Лише коли клієнт справді задоволений, ми поступово розширюємо застосування на інших схожих робочих місцях. Тобто це реальний попит, який рухає процес.

Також і з двоногими: як Lingxi і Yuanzheng роботи використовуються в виставкових залах для пояснень. Наразі накопичено вже дві-три сотні роботів, які працюють у різних виставкових залах. Якщо клієнт відчує, що автономне, без технічного обслуговування, робот і має реальні здібності до взаємодії, прийому відвідувачів, багатомовність — тоді, коли він захоче здійснити масове копіювання та розгортання, якраз це є тим, чого ми найбільше очікуємо. У цей момент ми налаштовуємо потужності відповідно до потреб клієнта, і не думатимемо про те, щоб “хто кого обійде” в гонці, бо виробництво, яке перетвориться на складські запаси, для нас не має сенсу.

Попередження про ризики та застереження про звільнення від відповідальності

        На ринку є ризики, інвестуйте обережно. Ця стаття не є персональною інвестиційною рекомендацією, і не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан чи потреби конкретних користувачів. Користувачам слід врахувати, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки у цій статті їхнім конкретним обставинам. Здійснюючи інвестиції на цій основі, ви несете відповідальність самостійно.