Физический ИИ выходит из эпохи GPT-2: квест за надежным управлением роботами

# Физический ИИ выходит из эпохи GPT-2: квест за надежным управлением роботами

В 2026 году сектор физического искусственного интеллекта (Physical AI), привлекающий миллиарды долларов венчурных инвестиций, столкнулся с реальностью. Растущий энтузиазм, подогреваемый успешным ип (IPO) китайского производителя роботов Unitree, столкнулся с коррекцией стоимости компании на почти 50%. Аналитики указывают на одну главную причину: хотя физические возможности роботов совершенствуются, они пока лишены интеллектуального программного обеспечения, способного создавать реальную ценность для человечества.

Кризис данных и поиск общего решения

На последней конференции Actuate, собирающей разработчиков, создающих "мозги" для роботов, очевидна двойственность ситуации. С одной стороны, событие, организованное компанией Foxglove, утроилось с момента начала в 2023 году, собрав 1500 участников. С другой — на стендах венчурных игроков звучат призывы решить "кризис робототехнических данных". Отсутствие высококачественных обучающих наборов данных тормозит создание универсальных роботов, способных выполнять любые задачи. Подходы к end-to-end обучению для конкретных задач еще не обеспечили продуктов с надежной коммерческой производительностью.

Разработчики предлагают решение, напоминающее эволюцию в мире больших языковых моделей: создание более разнообразных датасетов, эксперименты с режимами обучения и поиск лучших сценариев подкрепляющего обучения. Гарри Меллс (Harry Mellsop), основатель стартапа Antioch, занимающегося инструментами симуляции, прямо называет текущую стадию развития физического ИИ "эпохой GPT-2" — периодом в истории OpenAI, предшествовавшим массовому успеху ChatGPT. Для преодоления этого барьера потребуется значительно больше данных и вычислительной мощности, особенно графических процессоров, оптимизированных для трассировки лучей, что позволяет создавать высокоточные симуляции.

*Мягкий штрих:* В мире, где код пишется быстрее, чем можно представить, кажется странным, что робота все еще нельзя попросить налить стакан воды, не опасаясь разбить его на полу. Это ощущение неготовности пропитывает каждую конференцию и каждый выпуск новостей.

От автономного вождения к манипуляционным роботам

Важнейшим игроком на этом поле выступают разработчики технологий автономного вождения. Компании вроде Foxglove были созданы бывшими сотрудниками Cruise и General Motors. Именно в этой сфере накоплен наибольший опыт сбора данных от реальных водителей и работы с инфраструктурой машинного обучения. Сейчас компании, специализирующиеся на беспилотниках, инвестируют в создание инструментов, чтобы конкурировать с производителями человекоподобных роботов.

Тесла уже пытается реализовать этот подход с помощью своего робота Optimus, а компании Wayve и Uber открыли лаборатории робототехники, сфокусированные на антропоморфных формах. Алекс Кендалл, CEO Wayve, отмечает, что манипуляционные роботы сейчас находятся в положении, в каком было автономное вождение пять лет назад. "Инфраструктура данных, симуляция и ML-инструменты будут общими, но специфическая мировая модель симулятора потребует пост-обучения с учетом особенностей конкретного embodiment" (внешнего вида робота), — пояснил он. Он призывает не привязываться к одному типу оборудования слишком рано, так как сенсоры и компоненты развиваются стремительно.

Однако не все согласны с этой стратегией. Теодор Жерве (Théophile Gervet), CEO Genesis AI, который собрал 105 миллионов долларов на семенной раунд, считает, что сейчас слишком рано выбирать стратегию только "мозга". "Мы слишком рано для того, чтобы стратегия мозга сработала. Наша позиция заключается в том, что есть много возможностей для совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения", — заявил он.

Узкая специализация против универсальности

Рынок четко разделился на два лагеря. Компании, ориентированные на конкретные задачи, уже выпускают своих роботов в эксплуатацию: Gritt занимается солнечными электростанциями, Agility — промышленными установками, а Bedrock — автономными экскаваторами. В то же время универсальные человекоподобные роботы пока заперты в лабораториях.

Жерве жестко оценивает ситуацию с универсальностью: "Ни один клиент не cares о универсальном роботе с успешностью 80%". Он предупреждает, что строительство узкопрофильных решений на базе моделей уровня GPT-2 приведет к краху конкуренции с компаниями, работающими на базе GPT-4. Однако специализация дает доступ к реальным данным для тренировки, что критически важно для создания роботов, добавляющих ценность.

В компании Bedrock отмечают, что экскаваторы служат полигоном для понимания "манипуляции в дикой природе", а в будущем планируется создать интеллектуальный слой для целой серии строительных машин. Управление такими массивами данных, особенно визуальных и лидарных, становится серьезной задачей. Для решения этой проблемы Foxglove презентовала новый продукт на базе открытой мировой модели Nvidia Cosmos, позволяющий инженерам искать данные с помощью сложного естественного языка.

Момент "Чат-ГПТ" для роботов

Когда же произойдет знаменитый момент прорыва для физического ИИ? Алекс Кендалл считает, что пока крупнейшим деплоем роботов остаются пылесосы. Для него момент прорыва наступит, когда автомобили будут автономны без участия человека за менее чем 1000 долларов. Это позволит создать действительно общую модель воплощенного ИИ.

Теодор Жерве видит момент истины иначе: это будет "манипуляция, которая просто работает из коробки". Представьте, что вы говорите роботу на естественном языке: "подвинь стул", "закрой ноутбук", "убери со стола" — и он выполняет задачу с надежностью выше 80% сразу после включения.

Адриан Макнелл (Adrian Macneil), CEO Foxglove, сомневается в существовании эквивалента "моменту ChatGPT" для робототехники. "То, что сделало ChatGPT моментом, была дистрибуция — переход от нуля до миллиона активных пользователей за неделю. Реальная дистрибуция в физическом мире гораздо сложнее", — считает он. Вместо ожидаемого взрывного роста он ждет "момента Apple II или IBM PC": когда люди смогут купить домой полезного и интересного робота, который реально поможет в быту.

Сейчас индустрия находится именно в этом поиске: от идеологий до массового внедрения, проходя через сложный период, когда тела готовы, а им все еще не хватает достойного ума.