Роботы [Дмитрий Романофф] (fb2) читать онлайн

Дмитрий Романофф Роботы

Введение

Мы живём в удивительное время, отмеченное стремительным развитием технологий и переходом в новую эру роботов. Уже сегодня автоматизированные системы и роботизированные помощники проникают во все сферы нашей жизни, меняя привычный уклад. Наступают времена, когда роботы, создаваемые в беспрецедентных количествах и с невиданной скоростью, вытеснят людей из множества традиционных профессий. Почему же этот технологический прорыв происходит именно сейчас?

Дело в том, что для массового внедрения любых технологий требуется пройти определённые стадии подготовки. Ключевую роль здесь играют технологическая зрелость и финансовая доступность. Однако решающим фактором становится готовность самого общества. Технология обретает силу лишь тогда, когда люди готовы её принять, когда она находит отклик и не вызывает отторжения, а воспринимается с интересом и радостью.

В этой книге мы постараемся детально исследовать все грани этого прогресса и рассмотреть его не только с технологической и финансовой точек зрения, но и с социально‑этической позиции. Нас ждёт анализ сложного двустороннего процесса наблюдения, как человек приближается к миру роботов, и как роботы, в свою очередь, становятся всё ближе к человеку.

Это сближение вызвано не только феноменальными прорывами в области искусственного интеллекта и появлением технологий массового производства антропоморфных роботов. Его питают глубокие социально‑экономические преобразования. Цифровая среда, в которую погружён современный человек, формирует новые способы взаимодействий. Повсеместная цифровизация и необходимость общаться с виртуальными ассистентами вынуждают нас адаптироваться, учиться формулировать мысли чётко и структурированно как машина. Чтобы быть понятыми в этом новом мире, мы невольно начинаем мыслить и коммуницировать иначе, порой уподобляясь тем самым системам, с которыми взаимодействуем. В каком‑то смысле человек сам становится всё более роботизированным в своих когнитивных и коммуникативных способностях. Игры, смартфоны, технологии машинного обучения, зелёная энергетика, инновационные бизнес‑модели, новые тренды в монетизации, виртуальная реальность и многие другие спутники процесса цифровизации идут в ногу с роботизацией.

Именно эта взаимная трансформация, технологическое совершенствование роботов и психологическая адаптация человека к цифровой среде и делает наше сближение не просто возможным, а всё более органичным и неизбежным. Попытаемся осмыслить этот сложный и захватывающий процесс, понять его движущие силы и оценить ближайшие вызовы, с которыми нам всем придётся столкнуться.

Глава 1. Антропоморфные роботы

Мы начали с тезиса о взаимном сближении человека и робота, но с чего начать исследование этого феномена? Почему именно антропоморфные роботы как создания, сознательно копирующие нашу внешность, движения, а иногда и мимику, становятся тем самым критическим мостом, тем зеркалом, в котором отражается наше технологическое будущее?

Ответ лежит не только в области инженерии, но глубоко укоренён в человеческой психологии и социальной динамике. Антропоморфизм это наша врождённая склонность приписывать человеческие черты неодушевлённым предметам или животным. Мы видим лицо в узоре облаков, даём имена своим автомобилям, сердимся на упрямый компьютер. Эта психологическая особенность не баловство, а мощный эволюционный механизм, облегчающий взаимодействие с миром. И именно он делает антропоморфных роботов не просто удобным инструментом, а потенциально понятным и принимаемым спутником жизни.

Китай как полигон будущего в реальном времени.

И здесь мы сталкиваемся не с футуристической прозой, а с осязаемой реальностью. Китай сегодня — это не просто участник технологической гонки, а лаборатория, где будущее разворачивается с опережением графика. Не так давно, пока мир обсуждал концепты, Китай уже массово переводил полицию и коммунальные службы целых городов на электротранспорт ещё в 2009-м году. Это был не пиар-ход, а системное тестирование инфраструктуры, пользовательского опыта и экономической модели в масштабе реальных городов.

Сегодня та же история повторяется с антропоморфными роботами. Да, уже сегодня в Китае можно купить «копию» человека — сложного андроида. Да, пока это дорого. Но как были дороги первые сотовые телефоны или плазменные телевизоры? Пусть функционал таких роботов ограничен, а движения не идеальны, но сам факт их коммерческой доступности в форме, максимально приближенной к человеку, является тектоническим сдвигом. Это не прототипы за закрытыми дверями лабораторий, а продукты, выходящие на массовый рынок уже сегодня.

Почему антропоморфность — это стратегия, а не прихоть?

1. Преодоление барьера отторжения через антропоморфный дизайн использует нашу врождённую психологию. Человеку проще доверять, взаимодействовать, испытывать эмпатию или хотя бы её иллюзию по отношению к тому, кто выглядит и движется похоже. Это снижает страх и повышает готовность впустить робота в личное пространство.

2. Также важна бессознательная интеграция, где робот с руками сможет интуитивно использовать инструменты и среду, созданную для человеческих рук. Робот на двух ногах пусть даже на колёсной базе, может ходить по лестницам и в дверные проёмы. Антропоморфная форма — это ключ к плавной интеграции в существующую человеческую инфраструктуру без её радикальной трансформации.

3. Мы бессознательно считываем намерения и социальные сигналы по позе, жестам, направлению взгляда. Антропоморфный робот потенциально способен генерировать такие сигналы пусть даже запрограммированные, делая взаимодействие более «естественным» в человеческом понимании. Это критически важно для ролей, требующих социального контакта вроде ухода за пожилыми людьми, помощи в обучении и сервисах в сфере гостеприимства.

4. Ещё один интересный нюанс это «Эффект Тинкербелл». Люди склонны приписывать больше интеллекта и возможностей объекту, который выглядит человекоподобным. Это может работать на пользу восприятия робота как компетентного помощника, даже если его реальный функционал пока ограничен.

Траектория внедрения технологий.

Первые коммерческие антропоморфные роботы сегодня — это как первые «кирпичи» мобильных телефонов или громоздкие и невероятно дорогие персональные компьютеры 1980-х. Китай, как в случае с электромобилями, выступает первопроходцем, создавая ранний рынок, отрабатывая технологии и производственные цепочки на практике, в реальных условиях.

Эта тестовая фаза жизненно необходима. Именно так снижаются издержки, налаживается массовое производство, локализуются цепочки поставок и появляется конкуренция. Всё это ведёт к удешевлению компонентов и конечного продукта. Не менее важна и отработка технологий. Искусственный интеллект для распознавания контекста и эмоций, двигательные системы, тактильные сенсоры и энергоэффективность отрабатываются в реальных взаимодействиях. Формируется пользовательский опыт через выявление реальных потребностей, удобные интерфейсы и социальные реакции. В результате, создаётся культурный контекст. Общество постепенно привыкает к присутствию таких роботов, вырабатываются нормы взаимодействия и стирается психологический барьер.

Таким образом, феномен антропоморфных роботов в Китае — это не экзотическая диковинка, а маяк, указывающий на неизбежное направление развития. Это стартовая площадка для массового сближения человека и машины. Начав исследование именно с этого тренда, мы сразу погружаемся в самую суть трансформации. Новая технология не просто приходит к нам, а сознательно принимает нашу форму, чтобы мы приняли её. Китай, с его способностью к быстрому внедрению и масштабированию пилотных проектов, даёт нам уникальную возможность наблюдать ранние стадии этого процесса.

Следующий шаг состоит в том, чтобы понять как именно это сближение меняет нас. Если робот становится похож на человека, не начинает ли человек, в ответ, невольно становиться чуть больше похожим на робота в своём мышлении и взаимодействии с миром?

Глава 2. Ключевые компании робототехники в Китае

Современная китайская робототехническая отрасль отличается не только ранним внедрением технологий, но и уникальным подходом к коммерциализации и масштабированию. Многие стартапы, особенно в сфере человекоподобных роботов, начали генерировать доход, сдавая роботов в аренду для выступлений на концертах, выставках и маркетинговых мероприятиях. Это позволяет быстро получить обратную связь и финансировать дальнейшие разработки.

В отличие от популяризации далёких футуристических сценариев, многие компании целенаправленно решают конкретные прикладные задачи в логистике и производстве. Развитию способствуют государственные инициативы вроде «Сделано в Китае», крупные госзаказы и огромный внутренний рынок. Рассмотрим ключевые компании в китайской робототехнике.

Engine AI.

Shenzhen EngineAI Robotics или EngineAI — это китайский производитель человекоподобных роботов. Компания, основанная в октябре 2023 года, ориентирована на промышленность, сервисы и использует обучение с имитацией человеческих движений вроде танцев и спорта для повышения адаптивности и естественности движений роботов. Основатель компании Чжао Туньян опытный предприниматель в области робототехники, ранее основавший компании Dogotix и входивший в команду XPENG Robotics. В компании работает всего 42 человека. В то же время, после успешного привлечения финансирования, компания активно наращивает штат в ключевых областях, включая исследования, производство и рыночную экспансию. Компания является частной. В июле 2025 года EngineAI привлекла около 1 млрд юаней в рамках раундов финансирования.

Ключевые инвесторы:

1. Стратегические и корпоративные инвесторы JD как ведущий инвестор, Rockets Capital при поддержке XPeng, CATL Capital через дочернюю компанию CATL и Yintai Group.

2. Институциональные инвесторы TH Capital, Guochen Venture Capital, Huangpu River Capital.

3. Ранее компания привлекала средства от инвесторов с Ближнего Востока и из Южной Кореи, а также получила около $13.64 млн финансирования от ангелов бизнеса и венчурных инвесторов.

Компания практикует модель открытой экосистемы через открытое аппаратное обеспечение и разделение прибыли в экосистеме для ускорения проникновения на рынок и привлечения разработчиков. Некоторые модели роботов позиционируются как открытые платформы для разработчиков. Компания активно сотрудничает с отраслевыми гигантами, включая NVIDIA, Amazon, JD, Tencent и ByteDance, для продвижения приложений человекоподобных роботов в коммерческих услугах и опасных производствах. Компания самостоятельно разрабатывает ключевые компоненты, алгоритмы искусственного интеллекта и операционные системы, что позволяет контролировать всю технологическую цепочку.

Видение компании заключено в создании мирового лидера в области человекоподобных роботов общего назначения. Компания нацелена на разработку универсальных, масштабируемых роботов, которые будут служить человечеству в различных отраслях. Миссия в преобразовании технологических исследований в промышленные приложения, а также построение открытой и совместной глобальной экосистемы робототехники.

Задачи компании на ближайшее время:

1. Масштабирование производства и продаж. Основная цель состоит в том, чтобы выпустить и продать свыше 1000 единиц роботов в 2026 году. Компания также планирует увеличить производственные мощности в 5 раз, чтобы удовлетворить растущий спрос.

2. Расширение продуктовой линейки и коммерциализация. Активная работа над диверсификацией портфолио, включая выход в сегмент специализированных сервисных роботов. Ускорение коммерциализации ключевых технологий искусственного интеллекта как главный приоритет на ближайшие годы.

3. Технологическое развитие и апробация. Продолжение исследований в области алгоритмов обучения с имитацией и подкреплением, чтобы роботы могли выполнять всё более сложные задачи в реальных условиях.

Таким образом, EngineAI — это амбициозный и быстрорастущий стартап, который сочетает агрессивную бизнес-стратегию, глубокие партнёрства и фокус на создании роботов, способных на естественные и полезные действия.

Astribot Robotics.

Astribot Robotics также известная как Stardust Intelligence — это китайский стартап в области робототехники, основанный в декабре 2022 года в Шэньчжэне. Компания быстро заявила о себе, представив в 2024 году человекоподобного робота Astribot S1, который поразил индустрию своей скоростью, точностью и способностью выполнять сложные задачи.

На старте основу команды составили 6 ключевых специалистов, ранее работавших в Tencent RoboticsX Laboratory. Команда также включает экспертов из Google, Huawei, DJI и UBTECH. Основатель компании Лай Цзе бывший глава команды робота Xiaodu в Baidu и первый сотрудник лаборатории робототехники Tencent Robotics X. Его идеи о связи искусственного интеллекта и робототехники лежат в основе философии компании.

Компания привлекла значительные инвестиции в несколько раундов. Последние раунды А и А+ в апреле 2025 года были профинансированы в размере сотен миллионов юаней. Ведущими инвесторами выступили Jinqiu Capital и Ant Group, а также существующие акционеры Yunqi Partners и Dalton Venture.

Ключевая стратегия компании известна как «Разработано для искусственного интеллекта». Вместо создания робота с последующим внедрением ИИ, Astribot с самого начала проектирует аппаратное и программное обеспечение как единую систему, направленную на глубокую интеграцию «интеллекта» и «физических действий».

Видение компании заключено в том, чтобы создать будущее, в котором миллиарды людей будут иметь роботов-партнёров. Миссия в разработке и популяризация технологий роботов с искусственным интеллектом, делая роботов помощников с человеческими возможностями реальностью.

Основные направления работы компании на ближайшее время включают:

1. Коммерциализация S1. После релиза в 2024 году и демонстраций на выставке WRC 2025, компания фокусируется на практическом внедрении робота S1 в исследовательские институты, вузы и центры сбора данных для отработки алгоритмов и моделей.

2. Развитие экосистемы. Astribot предлагает не просто робота, а комплексную платформу, включая открытые API, инструменты для разработки и поддержку симуляторов, чтобы создать сообщество разработчиков.

3. Продвижение «искусственного интеллекта». Компания активно сотрудничает с индустриальными партнёрами, стремясь найти практические пути интеграции своих технологий в реальные производственные и сервисные процессы.

Главное конкурентное преимущество Astribot S1 в его экстремальных динамических характеристиках, которые превосходят человеческие. Astribot Robotics — это амбициозный и технологичный стартап, который делает ставку не только на создание физически совершенного робота, но и на формирование новой парадигмы взаимодействия искусственного интеллекта и робототехники. Имея сильную команду, серьёзную финансовую поддержку и чёткую стратегию, компания позиционирует себя как ключевого разработчика на формирующемся рынке человекоподобных роботов общего назначения.

Keenon Robotics.

Это глобальный лидер в разработке сервисных роботов. Как и ранее рассмотренные компании, она специализируется на роботах для автоматизации процессов, но фокусируется исключительно на коммерческой сфере услуг — от ресторанов и отелей до здравоохранения и розничной торговли. Компания прошла сложный путь от стартапа с четырьмя основателями до мирового лидера, трижды находясь на грани краха. Основана в 2010 году в Шанхае, Китай. Количество сотрудников 1001–5000 человек. Ключевые акционеры SoftBank Vision Fund, CICC ALPHA, Prosperity7 Ventures, Yunqi Capital и Songhe Capital.

С самого начала компания сосредоточилась на преодолении ключевых технических барьеров, таких как точность позиционирования в сложных средах. В 2021 году компания привлекла $200 млн для финансирования своих исследований и разработок. Компания разработала собственные технологии SLAM для навигации, собственный чип KEENON Chip для повышения производительности и снижения энергопотребления и большую языковую модель KOM2.0, которая позволяет роботам быстро адаптироваться к новым задачам.

В 2024–2025 годах Keenon Robotics сделала стратегический шаг, представив линейку человекоподобных роботов XMAN R1 и F1, которые относятся к «универсальным» роботам. Эти разработки соседствуют с её традиционными специализированными роботами для доставки, уборки и работы консьержа. Эта двойная стратегия позволяет компании одновременно работать над гибкими роботами будущего и приносить прибыль за счёт надёжных решений текущих проблем.

Основатель компании Тони Ли считает, что роботы — это, по сути, форма труда. Компания выбрала сферу услуг как самую широкую рыночную возможность из-за предстоящего дефицита рабочей силы в этом трудоёмком секторе. Продукты компании представлены в более чем 60 странах. Компания открыла офисы в США, Германии, ОАЭ, Японии и Южной Корее и планирует открыть дополнительные исследовательские центры в Германии, США и Японии для углубления своей международной деятельности.

Компания планирует и дальше инвестировать в разработку своих человекоподобных роботов XMAN-R1 и XMAN-F1, даже несмотря на то, что такие проекты в краткосрочной перспективе могут быть убыточными. Сотрудничество с партнёрами, такими как сети отелей Shangri-La и Walmart, для пилотного внедрения этих роботов, является частью этой долгосрочной технологической стратегии.

Выход на IPO. Руководство и ключевые инвесторы компании активно обсуждают возможность проведения первичного публичного размещения акций в 2025–2026 годах, стремясь воспользоваться растущим интересом рынка к сектору робототехники.

Unitree Robotics.

Unitree Robotics, также известная как Hangzhou Yushu Technology Co., Ltd. Это китайская компания, основанная в 2016 году инженером Ван Синсином. Сегодня она лидер в создании доступных и высокопроизводительных четвероногих и человекоподобных роботов. Число сотрудников компании составляет 500 человек по состоянию на 2025 год. Среди крупных акционеров Alibaba, Tencent и автоконцерн Geely Holding Group, который подключился в июне 2025 года. Компания является частной, но готовится к IPO.

Стратегия работы компании состоит в вертикальной интеграция, самостоятельной разработке и производстве ключевых компонентов вроде двигателей, редукторов, контроллеров и датчиков, что позволяет контролировать качество и стоимость. Ориентир компании на доступность и предложение высокопроизводительных роботов по конкурентным ценам. Например, недавно представленный G1 по цене $16 000.

Также, ключевым подходом компании является двойная рыночная ориентация и работа как на потребительский, так и на промышленный рынки. Их главная цель в стремлении стать мировым лидером в области робототехники, принимая активное участие в международных выставках и мероприятиях. Их задачи на сегодня состоят в том, чтобы революционизировать индустрию машиностроения, предоставляя инновационные передовые роботизированные решения и создать мир, где роботы интегрируются в человеческую жизнь, решая насущные задачи и улучшая качество жизни. Компания планирует подать заявку на листинг на фондовой бирже в конце 2025 года. Целевая оценка до $7 млрд.

Планы на ближайшее будущее:

1. Развитие продуктовой линейки, масштабирование производства человекоподобных роботов G1, H2, R1 и четвероногих A2, а также интеграция искусственного интеллекта и многомодальных моделей.

2. Расширение рыночного присутствия и увеличение доли в сегментах образования, исследований, потребительских и промышленных применений.

3. Достижение операционных показателей, рост выручки и дальнейшее снижение себестоимости продукции. В 2024 году выручка составила более одного млрд юаней.

Таким образом, Unitree Robotics сочетает в себе технологическую глубину, агрессивную ценовую политику и амбициозные планы по масштабированию, что делает её одним из самых заметных разработчиков роботов на мировом рынке.

AgiBot.

AgiBotилиZhiyuan Robotics — это молодой, но стремительно развивающийся китайский стартап, основанный в феврале 2023 года. Компания фокусируется на разработке и массовом производстве роботов общего назначения с «воплощённым искусственным интеллектом» для разнообразных задач от промышленной автоматизации до сервисных функций.

Основатель и движущая сила компании Пэн Чжихуэй, бывший участник престижной программы Huawei «Молодые гении» и известный «инженер знаменитость». Под его руководством компания достигла впечатляющих производственных результатов. К концу 2025 года было выпущено более 5000 роботов различных моделей. Точная численность сотрудников в открытых источниках не разглашается, но активный рост производства указывает на быстро расширяющуюся команду.

AgiBot пользуется значительной поддержкой со стороны ведущих технологических и инвестиционных компаний Китая. Крупнейшими акционерами являются Sangfeng Technology, Tencent и JD Technology. Ранее компания также привлекала инвестиции от таких фондов, как Hillhouse Capital, и автопроизводителя BYD. Успешное финансирование и планы по проведению IPO в Гонконге в 2026 году подтверждают высокий интерес инвесторов к её бизнес модели.

Стратегия AgiBot строится на трёх взаимосвязанных принципах, которые отличают её от традиционных участников рынка:

1. Гибкое «смешанное» производство. Компания не сосредоточена на одном флагманском продукте. Вместо этого она одновременно выпускает три линейки роботов, каждая из которых решает свои задачи. Lingxi X-Series — проворные двуногие роботы, Expedition A-Series — универсальные гуманоиды и Genie G-Series — колёсные роботы для логистики. Это позволяет быстро тестировать решения в разных сегментах рынка.

2. Приоритетный подход к искусственному интеллекту и быстрая обучаемость. Ключевое технологическое преимущество заключается в собственной системе Real-World Reinforcement Learning. Она позволяет роботам обучаться новым задачам прямо на производственной линии всего за десятки минут, а не недель. Обучение часто начинается с теледемонстрации человеком, что ускоряет сбор данных.

3. Партнёрства для ускорения роста. Технологии AgiBot проходят апробацию в реальных промышленных условиях, например, на заводах компании Longcheer Technology. Кроме того, стартап активно создаёт экосистему, запуская платформу для программирования роботов LinkCraft и организуя международные конкурсы для разработчиков.

Миссия AgiBot заключается в создании универсальных роботов-помощников, способных взять на себя рутинный физический труд в промышленности, логистике и даже в быту, уборке или уходе за людьми. В более широком смысле компания видит свою роль в трансформации производства через глубокую интеграцию искусственного интеллекта и робототехники, что в перспективе должно сделать труд более продуктивным и творческим.

Планы компании развития на ближайшее время:

1. Переход от масштабирования к коммерциализации. Главная задача состоит в том, чтобы превратить тысячи произведённых единиц в стабильный доход, доказывая экономическую эффективность своих роботов у реальных клиентов.

2. Расширение применения технологий быстрого обучения. Планируется тиражирование пилотного проекта на другие отрасли, такие как автомобилестроение и потребительская электроника.

3. Подготовка к IPO. Активная работа для выхода на Гонконгскую фондовую биржу в 2026 году, что потребует прозрачности финансовых показателей и дальнейшего укрепления рыночных позиций.

AgiBot демонстрирует феноменальную скорость для стартапа, которому ещё не исполнилось и трёх лет. Сочетание агрессивной производственной стратегии, уникальных технологий для быстрого обучения и поддержки крупнейших технологических гигантов делает её одним из самых перспективных и амбициозных участников глобального рынка робототехники.

UBTECH Robotics.

Китайский пионер и лидер в области робототехники, основанный в 2012 году. Компания специализируется на разработке и коммерциализации интеллектуальных сервисных роботов для образования, логистики, ухода за пожилыми людьми и промышленных гуманоидных роботов, таких как Walker S.

В компании работают 2191 человек. UBTECH — публичная компания, котирующаяся на Гонконгской фондовой бирже. Её акционерная структура включает стратегических инвесторов и венчурные фонды. Крупнейшими институциональными держателями являются Qiming Venture Partners, владеющими около 6,2 % и State-Owned Assets Supervision and Administration Commission муниципального правительства Лючжоу, владеющими 3,03 %.

Среди известных корпоративных инвесторов есть Tencent Holdings Limited, владеющий 1,32 % и BlackRock, Inc. владеющий 1,35 %. Значительную долю, около 69,9 % составляют публичные компании и розничные инвесторы.

Компания активно строит экосистему «Платформа, Робот, Приложения», развиваясь по нескольким ключевым направлениям:

1. Промышленные гуманоидные роботы серии Walker. Автоматизация на автомобильных заводах Geely, BYD и в логистике для SF Express.

2. Образовательные роботы. Линейка продуктов Alpha, Jimu и Yanshee для обучения и соревнований.

3. Роботы для сферы услуг и ухода. Коммерческие роботы Cruzr, решения для умного ухода за пожилыми людьми и роботы-пылесосы.

Миссия компании состоит в том, чтобы интеллектуальные роботы были в каждом доме, делая повседневную жизнь удобнее.

Основные цели компании на 2025–2027 годы связаны с агрессивным масштабированием промышленного направления:

1. Резкий рост производства. Компания планирует увеличить выпуск своих гуманоидных роботов в десять раз до 5.000 единиц в 2026 году, а в 2027 году удвоить производство до 10.000 единиц.

2. Снижение себестоимости. Ключевая цель компании состоит в том, чтобы снизить себестоимость производства одного гуманоидного робота до менее 20.000 долларов США в период с 2027 по 2030 год.

3. Массовое внедрение на производствах. Компания уже получила заказы на робота Walker S2 на сумму свыше 112 млн долларов от автопроизводителей и логистических компаний. К концу 2025 года планируется поставить 500 единиц на производственные линии.

4. Технологическое развитие. Продолжение разработки автономной системы смены батарей, что является критически важным для обеспечения 24/7 работы роботов на заводах.

Ключевой продукт Walker S — это гуманоидный робот для промышленности, который может безопасно работать бок о бок с человеком на сборочных линиях. Он оснащён системой силового контроля, 3D-навигацией, манипуляторами с координацией «глаз-рука» и интегрирован с большими языковыми моделями LLM для лучшего понимания задач.

Mech-Mind Robotics.

Компания основана в 2016 году и является ведущей китайской компанией, разрабатывающей полный стек решений для интеллектуальной робототехники на базе 3D машинного зрения и искусственного интеллекта. Численность сотрудников компании оценивается в диапазоне от 200 до 600 человек. В команду входят ведущие специалисты в области робототехники, компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

Ключевые инвесторы и акционеры: Компания привлекла венчурное финансирование на общую сумму $300 млн в раунде финансирования. Среди ключевых инвесторов Intel Capital, IDG Capital, Sequoia Capital China и Source Code Capital.

Компания развивает собственную архитектуру «Eye-Brain-Hand» или «Глаз-Мозг-Рука», которая включает 3D-камеры Mech-Eye, софт на базе искусственного интеллекта Mech-Vision и манипуляторы Mech-Hand. Это позволяет создавать гибкие, стандартизированные решения для любых задач и типов роботов. Mech-Mind активно выходит на международные рынки через партнёрства с лидерами отрасли вроде Siemens для интеграции цифровых двойников и системными интеграторами, что ускоряет внедрение их технологий.

Стратегия компании фокусируется не на конечных пользователях, а на партнёрах интеграторах, которым предоставляются готовые, легко внедряемые и конкурентоспособные по цене продукты для решения конкретных производственных задач.

Видение компании в том, чтобы «внедрить интеллект в промышленных роботов». Миссия в преобразовании производства и логистики, делая роботов доступными, гибкими и умными, способными решать сложные задачи в неструктурированных средах. Основные приоритеты компании на ближайшие годы связаны с демонстрацией технологического лидерства и дальнейшей коммерциализацией.

В планах компании дальнейшая глобализация и укрепление позиций на ключевых рынках, включая Японию, США и Европу, за счёт участия в выставках и прямого взаимодействия с клиентами и партнёрами. Рост масштабов внедрения планируется достигнуть за счёт увеличения количества развёрнутых по всему миру решений, которое на конец 2025 года уже превысило 17.000 единиц в более чем 40 странах.

Таким образом, Mech-Mind Robotics сочетает в себе амбициозное технологическое видение, прагматичную бизнес-стратегию, ориентированную на партнёров и агрессивную глобальную экспансию, что позволяет ей оставаться одним из самых заметных разработчиков на рынке интеллектуальной робототехники.

Flexiv Robotics.

Это глубоко технологическая компания, основанная в 2016 году и специализирующаяся на разработке и производстве адаптивных промышленных роботов или коботов, способных работать в неструктурированных средах за счёт сочетания силового контроля, искусственного интеллекта и компьютерного зрения. По разным источникам, в компании работает от 111 до 500 сотрудников. Компания привлекла более $100 млн в рамках раундов финансирования, став «единорогом» в 2022 году. Среди ключевых инвесторов Plug & Play Ventures, Gaorong Capital, YF Capital, а также Meituan.

Стратегия работы компании основана на принципах:

1. Технологическое лидерство. Разработка роботов нового поколения, вдохновлённых человеческой анатомией и психологией, для повышения их адаптивности и устойчивости.

2. Глобальная экспансия. Активный выход на ключевые международные рынки США, Европы, Сингапура и налаживание локального присутствия. Выход на японский рынок через участие в iREX 2025 стал одним из последних шагов.

3. Партнёрская экосистема. Интеграция в отраслевые платформы вроде Siemens Xcelerator и работа с системными интеграторами для внедрения решений.

Миссия компании в том, чтобы стремиться улучшить каждую отрасль, разрабатывая и применяя передовые технологии робототехники, вдохновлённые человеком. Видение в том, чтобы сделать работу и жизнь людей более творческими и приятными с помощью технологий, ориентированных на человека.

Таким образом, Flexiv Robotics сочетает в себе технологические амбиции, прагматичную глобальную экспансию и чёткую фокусировку на решении реальных производственных задач, что определяет её как одного из лидеров на рынке адаптивной робототехники.

Inceptio Technology.

Это китайский разработчик полного цикла автономных систем для грузовых тягачей. С момента основания в 2018 году компания стала лидером в области серийного производства автономных грузовиков и создания общенациональной сети автономных грузоперевозок. В компании работает около 501 сотрудника по всему миру. Другие источники указывают диапазон от 201 до 1000 человек, что отражает активный рост компании. Inceptio — частная компания, привлёкшая за несколько раундов более $678 млн инвестиций.

Ключевые инвесторы компании венчурные инвесторы Legend Capital, Sequoia Capital China, логистический гигант GLP, JD Logistics как логистическое подразделение JD, сервис доставки Meituan, частный инвестиционный фонд PAG и ведущий производитель аккумуляторов для электромобилей CATL.

Стратегия работы компании строится на нескольких ключевых принципах, позволяющих ей одновременно извлекать коммерческую выгоду и двигаться к полной автономности. Компания параллельно развивает коммерчески жизнеспособные системы L2+/L3, которые уже приносят доход, и ведёт разработку полностью автономной системы L4. Операционные данные с тысяч грузовиков L2+/L3 ускоряют обучение и отладку алгоритмов L4.

Технология Inceptio предустановлена на серийные грузовики, произведённые в партнёрстве с ведущими китайскими автопроизводителями Dongfeng Commercial Vehicle и China National Heavy Duty Truck Group. Inceptio фокусируется на создание крупнейшего в отрасли массива реальных данных о грузоперевозках. К ноябрю 2025 года её системы накапливали свыше 400 млн км коммерческого пробега, а к середине 2028 года планируется достичь 5 млрд км.

Видение компании в том, чтобы создать самую надёжную сеть автономных грузоперевозок в мире. Миссия состоит в том, чтобы обеспечить более безопасную и эффективную магистральную логистику за счёт предоставления передовых автономных технологий для грузовиков и эксплуатации общенациональной сети TaaS.

Компания изучает возможность проведения IPO в США, что может стать следующим этапом в её развитии. Таким образом, Inceptio Technology сочетает в себе агрессивную технологическую стратегию, глубокую интеграцию с промышленностью и прагматичный коммерческий подход, что делает её одной из самых заметных компаний на глобальном рынке автономных грузоперевозок.

Deep Robotics.

Это китайская компания, основанная в 2017 году и являющаяся лидером в области искусственного интеллекта Embodied AI и промышленного применения четвероногих роботов. Полное название Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. Основана 29 ноября 2017 года в Ханчжоу, провинция Чжэцзян, Китай. Численность сотрудников 201–500 человек. Ключевые акционеры CMB International, China Asset Management, фонды China Telecom и China Unicom, Yunhui Capital, SMIC Juyuan.

Компания работает в 44 странах и 34 регионах Китая, выполнено более 600 проектов. Технологическая стратегия компании строится на трех принципах через создание полного цикла технологий от сенсоров до управления, упор на практическое применение и постоянное расширение портфеля продуктов от четвероногих к человекоподобным роботам.

Основные ориентиры развития на ближайшее время включают:

1. Масштабирование системных решений. Запуск собственной платформы «Zhixun System» для централизованного управления роботами, что повысит эффективность инспекций.

2. Ускорение разработок за счёт дополнительного финансирования. Привлечённые $70 млн в раунде Series C будут направлены на расширение НИОКР, привлечение талантов и ускорение разработки как четвероногих, так и человекоподобных роботов.

3. Глубокая экспансия в ключевые отрасли. Компания планирует активнее внедрять решения в энергетике, безопасности, логистике и чрезвычайных ситуациях вроде мониторинга лесных пожаров.

4. Укрепление глобального присутствия. Продолжение экспансии на зарубежные рынки, включая проекты в Северной Америке и Саудовской Аравии.

DEEP Robotics — не просто производитель «робособак», а компания, строящая системную платформу для искусственного интеллекта. Её успех основан на сильной внутренней культуре компании, фокусе на решении конкретных промышленных задач и стратегическом привлечении капитала. Ближайшие планы компании направлены на превращение точечных внедрений в масштабируемые отраслевые стандарты.

Ecovacs Robotics.

Ecovacs Robotics — это публичный мировой лидер в производстве потребительской робототехники для умного дома. Основана в 1998 году в Сучжоу, Китай. Акции котируются на Шанхайской фондовой бирже с 2018 года. Количество сотрудников 550 человек по состоянию на 2024 год. Контрольный пакет принадлежит основателю Цянь Дунци 53,4 % и его сыну Цянь Чэну 15,3 %. Институциональные инвесторы владеют около 43,6 % акций. Компания демонстрирует устойчивый рост. В 2024 году её оборот составил 16,54 млрд юаней, а чистая прибыль составила 806,1 млн юаней.

Продукты Ecovacs представлены более чем в 170 странах. Компания создала мощные дочерние структуры в Германии, США и Японии и является лидером рынка роботов пылесосов в Китае на протяжении десяти лет. Портфель продуктов вышел за рамки роботов пылесосов DEEBOT и теперь включает роботов для мытья окон WINBOT, газонокосилок GOAT, очистителей воздуха и коммерческих роботов. Основные направления развития компании сосредоточены на технологиях и интеграции:

1. Продвижение флагманских инноваций. Активная коммерциализация новых технологий, таких как само моющаяся роликовая швабра OZMO ROLLER и голосовой ассистент на базе больших языковых моделей YIKO-GPT.

2. Интеграция в экосистемы умного дома. Обеспечение совместимости флагманских моделей с открытым стандартом Matter 1.4, что упрощает интеграцию с другими устройствами умного дома.

3. Развитие стратегических партнёрств. Примером является сотрудничество с Bosch и Siemens по созданию первого в мире встраиваемого робота пылесоса.

4. Укрепление производственной базы. Инвестиции в размере 27,8 млн долларов в проект по производству ключевых компонентов и корпусов роботов в Наньсуне, Китай.

В отличие от компаний в сфере промышленной автоматизации, таких как Inovance или Estun, стратегия Ecovacs направлена на потребительский рынок. Её успех основан на сочетании глубоких технологических разработок, агрессивного выхода на международный уровень и создания экосистемы, которая превращает роботов из простых инструментов в интеллектуальных помощников и надёжных компаньонов.

Hai Robotics.

Hai Robotics основана в 2016 году, штаб-квартира в Шэньчжэне, Китай и является мировым лидером в области автономных роботизированных систем для складской логистики. Компания специализируется на разработке и внедрении высокоплотных и гибких решений для автоматизации складов.

Численность сотрудников компании составляет 1600 профессионалов по всему миру, из которых более 50 % — инженеры. Ключевые акционеры Capital Today, 5Y Capital, Source Code Capital, Sequoia Capital, 01VC, HongShan, Walden International и другие. Стратегия работы основывается на технологическом лидерстве в ACR-системах HaiPick. Глобальная экспансия идёт через офисы и демо-центры в США, Европе, Японии, Юго-Восточной Азии и др.

Ближайшие ориентиры в развитии компании:

1. Запуск и продвижение новейшей системы HaiPick Climb решения для высотного до 12 м хранения с пропускной способностью до 4000 коробов/час.

2. Укрепление позиций в Юго-Восточной Азии через демо-центр в Сингапуре.

3. Решение ключевых проблем логистики 2025 года через предложение стратегий для повышения эффективности и снижения затрат в складировании и выполнении заказов.

Стратегия компании:

1. Инновации в ACR-системах. Компания самостоятельно разработала первую в мире систему HaiPick ACR в 2015 году и непрерывно её совершенствует, выпуская до 10.000 роботов в год на собственном заводе в Дунгуане.

2. Глобальное присутствие. Офисы и демо-центры в США, Европе, Японии, Юго-Восточной Азии позволяют предоставлять локальную поддержку и адаптировать решения под региональные требования.

3. Глубокая интеграция. Сотрудничество с ведущими системными интеграторами MUJIN, MHS, Savoye и другими обеспечивает комплексные внедрения «под ключ».

4. Клиентоцентричность. Решения компании нацелены на быструю окупаемость, гибкость и масштабируемость, позволяя клиентам автоматизировать складские процессы за недели, а не месяцы.

Hai Robotics — это не просто поставщик роботов, а компания, которая создаёт экосистему для автоматизации складов. Её успех основан на собственных технологиях, глобальной сети и ориентации на реальные потребности клиентов. Ближайшие планы по запуску HaiPick Climb и укреплению позиций в Юго-Восточной Азии подтверждают её амбиции быть главным инноватором в отрасли.

Estun Automation.

Estun Automation публичная китайская компания, основанная в 1993 году и специализирующаяся на промышленной автоматизации, робототехнике и системах управления.

Основана в 1993 году, штаб-квартира в Нанкине, Китай. Акции торгуются на Шэньчжэньской бирже. Количество сотрудников 3572 человека на полной занятости. Ключевые акционеры контролируют 43,45 % акций. Институциональные инвесторы владеют 8,11 % акций. Среди них China Asset Management Co., Ltd. с долей 1,9 % и Nanjing Estun Investment Co. Ltd. с долей 0,79 %.

Стратегия работы компании заключена в интегрированной цепочке поставок от компонентов до готовых робототехнических систем. Глобальная экспансия идёт через приобретения британской Trio, немецкой Cloos, американской Barrett и создание зарубежных научно-исследовательских центров. Инвестиции в разработки составляют около 10 % годовой выручки. Миссия компании: «Чтобы каждый мог пользоваться автоматизацией» и «Сделать жизнь лучше». Видение: «Стать уважаемой международной компанией, лидером в области промышленной автоматизации и робототехники».

Ближайшие ориентиры в развитии цифровых решений, внедрение облачных платформ и промышленного IoT для удалённого мониторинга и анализа данных. Углубление отраслевой специализации проводится через фокус на решениях для новых энергоносителей, сварки, металлообработки, 3 °C-электроники и аэрокосмической отрасли. Синергия компонентов и роботов идёт через использование собственных сервоприводов и систем управления для создания более конкурентоспособных комплексных решений.

Таким образом, Estun Automation сочетает в себе вертикальную интеграцию, активную глобальную экспансию и устойчивую модель бизнеса. Стратегия компании направлена на укрепление позиций как в Китае, так и на международном рынке, с акцентом на цифровизацию и отраслевые решения.

Inovance Technology.

Компания была основана в 2003 году и к 2024 году выросла в корпорацию с выручкой около 147 миллиардов долларов США и более чем 24 тысячами сотрудников. Выручка компании составляет $14.7 млрд, а инвестиции в исследования и разработки составляют $1.89 млрд. Ключевые институциональные инвесторы через ETF и взаимные фонды составляет 27 % и 18 % прочие. Публичные компании и розничные инвесторы составляют 55 %. Основатели сохраняют значительное влияние в компании. Ключевая стратегия в области автоматизации и силовой электроники с фокусом на новой энергетике, электромобилях, глобальной экспансии и интегрированных решениях.

Ближайшие ориентиры в работе компании нацелены на укрепление глобального присутствия в Азии, развитие решений для автономного транспорта и зелёной энергетики. Основатели имеют центральную рольв стратегическом управлении, хотя их доля в капитале постепенно размывается. Основатель и председатель правления Хуан Цзяньтао остаётся крупнейшим индивидуальным держателем акций и ключевой фигурой в совете директоров. Компания является независимой, без единого государственного контролирующего акционера.

Огромные инвестиции в размере 12,9 % от выручки направлены на разработку собственных технологий и продуктов, таких как сервосистемы, промышленные контроллеры PLC и частотные преобразователи. Компания работает с клиентами в сферах робототехники, электромобилей, лифтов, железнодорожного транспорта, отопления, вентиляции и кондиционирования. Постоянно идёт активное наращивание международного присутствия, в том числе через участие в ключевых отраслевых выставках в Индии и других странах. Компанией взят фокус на «зелёные» технологии и стратегическое развитие направлений, связанных с новой энергетикой, включая компоненты для электромобилей и решения для повышения энергоэффективности в промышленности.

Развитие автономного транспорта и электромобилей является ключевым приоритетом. В 2025 году дочерняя компания Suzhou Inovance United Power заключила стратегическое партнёрство со SKF для совместной разработки и совершенствования систем силовых агрегатов для электромобилей. Также важной составляющей развития является углубление интеграции искусственного интеллекта, промышленного интернета вещей и технологий для «умных» фабрик в свои продукты и решения. Компания представляет собой яркий пример успешного перехода от поставщика компонентов к системному интегратору и технологическому лидеру глобального уровня.

WeRide.

Компания WeRide Inc. глобальный технологический лидер в области автономного вождения. Компания стала первой публично торгуемой компанией в сегменте роботакси и имеет разрешения на автономные перевозки в восьми странах мира. Согласно последним данным в WeRide работает 2913 человек. Акционерная структура WeRide включает как стратегических инвесторов, так и крупные финансовые институты. Ключевыми держателями акций являются:

1. Стратегические инвесторы и фонды Renault SA 8,28 %, Qiming Venture Partners 8,18 %, Robert Bosch GmbH 1,27 %, суверенный фонд ОАЭ Mubadala Investment Co 2,48 %.

2. Институциональные инвесторы Point72 Asset Management, Mirae Asset Global ETFs, Fidelity Management & Research Co. LLC, Greenwoods Asset Management.

Бизнес стратегия компании основана на двух направлениях:

1. масштабирование беспилотных сервисов роботакси и робобусов через глобальную экспансию и партнёрства с Uber и Grab.

2. Коммерциализация вспомогательных систем вождения ADAS для массового авторынка через партнёрство с Bosch.

Технологическая стратегия базируется на единой платформе WeRide One, которая позволяет гибко адаптировать решения под разные продукты и рынки. Видение и миссия компании — трансформировать транспорт, делая его безопаснее, умнее и экологичнее. Компания стремится решать глобальные проблемы городской мобильности, снижать количество аварий из-за человеческого фактора и восполнять нехватку водителей.

Основные цели компании связаны с агрессивным ростом и достижением операционной эффективности:

1. Масштабирование флота. Увеличение парка роботакси на Ближнем Востоке до 500 транспортных средств к 2026 году и до десятков тысяч к 2030 году.

2. Географическая экспансия. Запуск полностью беспилотных коммерческих перевозок в новых городах, включая Дубай и Цюрих.

3. Достижение прибыльности. Дальнейшее улучшение юнит-экономики и движение к прибыльности на уровне отдельного города, следуя модели, опробованной в Абу-Даби.

Глава 3. Мировые лидеры в области робототехники

Детально изучив китайские компании, становится очевидно, что многие из них имеют планы бурного развития, взяв ориентир на искусственный интеллект, синхронизацию с человеком и обеспечение основных витальных потребностей. Взглянем шире на мир и технологии, которые разрабатываются за приделами Китая для того, чтобы увидеть глобальный вектор развития и сравнить.

Figure AI.

Компания Figure AI, основанная в 2022 году, является одним из самых амбициозных и высоко оценённых стартапов в области человекоподобных роботов. Идут переговоры о привлечении $1,5 млрд инвестиций при оценке в $39,5 млрд. Основная деятельность компании это разработка и коммерциализация универсальных человекоподобных роботов с искусственным интеллектом.

Число сотрудников составляет 180 человек по данным на 2025 год. Ключевые акционеры NVIDIA, Jeff Bezos, Microsoft, OpenAI, Intel, Amazon, Parkway Venture Capital, LG, Brookfield и др.

Стратегия работы:

1. Долгосрочный фокус на универсальность и создание единого робота для человеческой среды, а не специализированных машин.

2. Вертикальная интеграция и контроль над полным циклом от проектирования роботов и нейросети Helix до массового производства на собственном заводе BotQ.

3. Партнёрства для данных и внедрения через сотрудничество с BMW для тестирования и Brookfield для сбора уникальных данных.

4. Снижение стоимости через масштабирование производства, радикального снижения цены и достижения массового спроса.

Миссия компании: «Расширить возможности человека с помощью передового искусственного интеллекта».

Видение: «Развернуть автономных человекоподобных роботов в глобальном масштабе для решения проблем труда, а в долгосрочной перспективе для помощи по дому, уходу и освоению космоса».

Ориентиры развития:

1. Масштабирование производства через увеличение мощностей завода BotQ до 12.000, а в перспективе до 100.000 роботов в год.

2. Развитие платформы Helix для ускорение обучения за счёт новой GPU инфраструктуры и данных от партнёров Brookfield.

3. Коммерческое внедрение через сотрудничество с пилотами BMW и другими промышленными клиентами.

4. Прогресс в автономности и повышение способности роботов выполнять нерутинные задачи, обучаясь на данных.

Философия Figure AI в создании единого универсального робота для существующей человеческой инфраструктуры. Это отличает её от компаний, разрабатывающих специализированных роботов для конкретных задач.

Ключевые активы компании:

1. Платформа Helix, позволяющая роботам понимать окружение и действовать.

2. Стратегические партнёрства с Brookfield и доступ к данным из тысяч зданий.

3. Собственный завод BotQ, что является редким преимуществом для стартапа и критично для контроля над стоимостью и качеством.

Главные вызовы для Figure AI, как и для всей отрасли, в достижении реальной экономической целесообразности, надёжности в неструктурированных средах и массового потребительского спроса.

Sanctuary AI.

Sanctuary AI канадская компания, основанная в 2018 году и ставшая одним из лидеров в создании универсальных человекоподобных роботов. Её флагманский робот Phoenix и платформа искусственного интеллекта Carbon призваны решить глобальную нехватку рабочей силы, выполняя сложные физические задачи в промышленных условиях.

Число сотрудников в компании варьируется от 51 до 200 человек. Головной офис расположен в Ванкувере, Канада. Стратегическими инвесторами и партнёрами являются Accenture, Magna International, а также Microsoft и NVIDIA как важные технологические партнёры.

Стратегия работы:

1. Фокус на миниатюрной гидравлике для создания силовых и точных рук, что отличает Phoenix от большинства электрических конкурентов.

2. Портфель интеллектуальной собственности через активное патентование и приобретение ключевых технологий, особенно в области тактильного восприятия и манипулирования, для создания конкурентного преимущества.

3. Стратегические альянсы и партнёрство с промышленными гигантами вроде Magna для тестирования в реальных условиях и с лидерами IT рынка Microsoft и NVIDIA для ускорения разработки.

4. Использование телеуправления для сбора данных обучения, что позволяет роботу учиться, наблюдая за действиями человека.

Ориентиры развития на ближайшее время:

1. Масштабирование пилотных проектов и внедрение роботов Phoenix в производственные операции Magna и привлечение клиентов через сеть Accenture.

2. Развитие искусственного интеллекта и ускорение разработки «Больших поведенческих моделей» через сотрудничество с Microsoft и использование NVIDIA GR00T.

3. Коммерциализация с дальнейшим сокращением времени и стоимости автоматизации задач для демонстрации возврата инвестиций промышленным клиентам.

Sanctuary AI действует на стыке двух мегатрендов глобального демографического кризиса где идёт старение с сокращением рабочей силы и прорывов в области физического искусственного интеллекта. Компания делает упор не на простую ходьбу, а на ловкость рук и тактильное восприятие как ключ к реальной полезности робота в неструктурированной среде. Их подход можно описать как «сначала руки, потом ноги». Это отличает их от таких конкурентов, как Tesla Optimus, где упор делается на массовое производство и автомобильные технологии или Figure AI, где акцент на интеграции языковых моделей. Вместо этого Sanctuary вкладывает свои ресурсы в разработки, считая это главным технологическим барьером. Они занимают третье место в мире по патентам в этой области. Это должно защитить их разработки и вывести в лидеры отрасли.

Основные вызовы для компании, как и для всей отрасли, это достижение необходимой надёжности, автономности и экономической целесообразности для массового внедрения. Стратегические партнёрства с Magna и Accenture важные шаги к решению этих задач через доступ к реальным производственным условиям и глобальным клиентским сетям.

Mytra.

США Стартап года по версии RBR50. Автоматизированная 3D-система хранения для складов, экономящая до 88 % трудозатрат. Основная деятельность компании в автоматизации складских и внутрипроизводственных операций с помощью роботизированной 3D-системы хранения и перемещения материалов. Ключевая технология это модульная система из стальных «кубов», ячеечных поддонов и роботов, способных перемещать грузы от мелких предметов до палет весом до 3 000 фунтов по всем шести направлениям.

В компании работает более 100 человек. Ключевыми акционерами компании являются Greenoaks, Eclipse Ventures, а также Humba Ventures, Abstract Ventures, Promus Ventures и другие. Стратегия работы компании в вертикальной интеграции и разработке решений от «железа» до ПО и искусственного интеллекта силами междисциплинарной команды. Также, фокус компании в работе на модульность и гибкость через создание перестраиваемой системы, которая адаптируется к меняющимся задачам клиента без дорогостоящих замен. Практикуется минимизация сложности внедрения для клиентов, чтобы автоматизация не нарушала текущие процессы.

Ориентиры в развитии на ближайшее время:

1. Масштабирование и активный найм сотрудников для роста и расширение партнёрств с крупными корпорациями. Первый клиент сеть супермаркетов Albertsons.

2. Развитие продукта, выпуск и внедрение второго поколения Gen2 своей системы, которая станет более надёжной и оптимизированной.

3. Доказательство эффективности через демонстрацию клиентам экономии трудозатрат о которой заявляет компания до 88 % и повышения производительности складов.

Сильные стороны компании:

1. Опытная команда основателей. Сооснователи Крис Уолти и Ахмад Байтальмал имеют опыт автоматизации на Tesla и Rivian, что позволило им создать решение, основанное на личном понимании проблем отрасли.

2. Уникальное ценностное предложение. Компания решает проблему негибкости традиционной автоматизации, предлагая 3D-компьютер для перемещения, который можно перенастраивать под будущие задачи.

3. Рынок с огромным потенциалом. По данным компании, до 95 % складов в мире до сих пор не автоматизированы, а около 80 % работы на них — это просто перемещение грузов. Это создаёт большое «окно возможностей».

Mytra позиционирует себя не просто как поставщика складских решений, а как компанию, которая закладывает основу для будущего «умных» фабрик. Их долгосрочный взгляд совпадает с общей тенденцией на внедрение физического искусственного интеллекта или Embodied AI в промышленности.

Standard Bots.

Основанная в 2011 году американская компания Standard Bots позиционирует себя как лидер в создании доступных, интеллектуальных и простых в использовании промышленных коботов. Основная деятельность компании сосредоточена в области разработки, производства и продажи вертикально-интегрированных, шестиосевых роботов манипуляторов с искусственным интеллектом. Ключевой продукт компании Робот RO1 или Standard Bots Core по цене $37 тыс., с нагрузкой 18 кг, повторяемостью ±0.025 мм, встроенным 3D зрением и платформа с искусственным интеллектом для программирования обучением. В компании работает 71 человек по состоянию на 2025 год. Ключевые инвесторы General Catalyst, Amazon Industrial Innovation Fund и Samsung Next.

Стратегия работы компании:

1. Вертикальная интеграция и контроль над всей цепочкой создания стоимости от проектирования уникальных приводов AmpereDrive и ПО ArcOS до сборки в США.

2. Снижение барьеров и ориентация на доступность по цене вдвое ниже аналогов, простоту no-code и интерфейсы взаимодействия для малого и среднего бизнеса.

3. Быстрая поставка продукции в течение 4 недель, бесплатные 30-дневные пилотные проекты и активное участие в отраслевых выставках.

Вектора развития на ближайшее время:

1. Масштабирование производства и увеличение мощностей после открытия нового завода площадью 16.000 кв. футов в Глен-Коув, Нью-Йорк, в июне 2025 года.

2. Расширение продуктовой линейки. Анонсирован запуск более крупной модели RO3 и развитие платформы Flux AI.

3. Рыночная экспансия и активное привлечение клиентов через демонстрации на крупных промышленных выставках.

Standard Bots делает упор на растущий спрос и гибкую автоматизацию в условиях глобального дефицита рабочей силы. Их подход в сочетании промышленной мощности с простотой использования и нацелен на огромный сегмент небольших средних производителей, для которых традиционные роботы были слишком сложны и дороги. Конкурентное преимущество строится на полном контроле над технологиями через производительность, стоимость и сборку в США.

Agility Robotics.

Agility Robotics ведущий американский разработчик человекоподобных роботов, который делает упор на их практическое внедрение в индустрии. Ключевой продукт Digit — человекоподобный робот для работы на складах. Agility Arc — это облачная платформа для управления парком роботов и интеграции в рабочие процессы.

Число сотрудников компании составляет около 250 человек по данным на 2025 год. Ключевые инвесторы Amazon Industrial Innovation Fund, DCVC, Playground Global, SoftBank, Schaeffler Group.

Стратегия развития:

1. Стратегия «логистика превыше всего» с фокусом на реальных коммерческих задачах.

2. Полная вертикальная интеграция и контроль над всем циклом от проектирования до сборки на собственной фабрике RoboFab.

3. Внедрение роботов по подписке, что снижает порог входа для клиентов.

4. Дизайн робота для работы в на уже построенных складах без переоборудования инфраструктуры.

Цели развития на ближайшее время:

1. Увеличение производственных мощностей фабрики RoboFab до 10.000 единиц в год.

2. Развитие пилотных проектов с Amazon и GXO Logistics в полноценные контракты.

3. Улучшение автономности Digit с помощью AI и облачной платформы Agility Arc.

4. Позиционирование роботов как ключевого инструмента для возврата производства в США.

Agility Robotics выделяется среди конкурентов не стремлением создать универсального робота, а прагматичным фокусом на логистику, рынок с немедленной потребностью в автоматизации и понятными задачами. Ключевой вызов для компании состоит в масштабировании производства и достижение заявленной экономической эффективности, при которой стоимость работы робота станет ниже, чем труд человека.

Gecko Robotics.

Компания Gecko Robotics занимает уникальную нишу по созданию и внедрению роботизированных систем и ПО для инспекции, обслуживания и модернизации критически важной инфраструктуры вроде электростанций, трубопроводов и военных объектов. Ключевая технология компании платформа AIR и операционная система Cantilever, которые объединяют данные от роботов с аналитикой. В компании работают 230 человек по состоянию на 2025 год. Компания активно растёт и развивается. Ключевые инвесторы Cox Enterprises, USIT, XN, Founders Fund, Y Combinator. Всего привлечено более $347 млн, оценка компании составляет $1.25 млрд.

Стратегия работы:

1. Комплексные решение. Сочетание роботов аппаратной части и платформы Cantilever с программным обеспечением для предоставления полного цикла услуг.

2. Модель RaaS. Предоставление услуг по подписке, что снижает барьер для клиентов.

3. Фокус на ВПК. Активное развитие в оборонном секторе через партнёрства с ВМС и ВВС США.

4. Глобальная экспансия. Выполнение проектов в Северной и Южной Америке, Европе, Азии, Австралии.

Миссия: «Обеспечение доступности, надёжности и устойчивости критической инфраструктуры».

Видение: «Преобразовать ключевые отрасли с помощью искусственного интеллекта и робототехники».

Ориентиры развития:

1. Масштабирование. Рост после получения финансирования и статуса «единорога».

2. Развитие платформы. Улучшение алгоритмов платформы Cantilever для прогнозирования отказов и оптимизации работы.

3. Расширение в энергетике и промышленности. Рост числа контрактов с компаниями в сфере энергетики.

Gecko Robotics кардинально отличается от рассмотренных ранее компаний своей специализацией и бизнес-моделью:

1. Специализация. В отличие от других компаний, создающих гуманоидных роботов для широкого круга задач, Gecko создаёт лазящих, плавающих и летающих инспекционных роботов для конкретной, высокорисковой работы.

2. Бизнес-модель. Gecko продаёт не роботов как продукт, а результат их работы в виде точных данных и аналитики о состоянии инфраструктуры, часто по модели подписки.

3. Ценность. Ключевая ценность Gecko заключается в сочетании физического сбора данных роботами и их глубокой аналитики с помощью искусственного интеллекта. Это позволяет предсказывать аварии и оптимизировать обслуживание, экономя клиентам миллионы долларов.

Основной потенциал роста компании связан с глобальной потребностью в модернизации стареющей инфраструктуры и усилением фокуса на национальной безопасности. Её вызовами остаются поддержание высоких темпов роста, масштабирование операций по всему миру и дальнейшее развитие для работы со все более сложными данными.

Hello Robot.

Основная деятельность компании это разработка и производство мобильных роботов-манипуляторов или коботов для исследовательского сообщества и создания решений, улучшающих качество жизни. Ключевой продукт Stretch 3 — лёгкий, весящий всего 25 кг, портативный и открытый мобильный манипулятор. Отличается дружелюбным дизайном для работы рядом с людьми, повышенной ловкостью и поддержкой искусственного интеллекта.

Число сотрудников не публикуется. Данные разнятся, есть данные о 10 сотрудниках, но по косвенным признакам больше из-за наличия офисов в двух штатах, собственного производства и активной исследовательской деятельности. Компания является частной. Известно о сотрудничестве с консультантами из венчурного фонда Gen 1 Capital, Google и академической среды.

Стратегия работы:

1. Фокус на сообществе и развитии экосистемы вокруг открытой платформы Stretch для учёных, разработчиков и предпринимателей.

2. Итеративный прагматичный подход для практической реализации технологий.

3. Вертикальная интеграция через производство роботов осуществляется на собственном предприятии в Мартинесе, Калифорния.

Видение: «Помочь будущему наступить раньше, создавая роботов, которые улучшают жизнь для всех».

Миссия: «Создание роботов, способных помогать детям, пожилым людям и людям с ограниченными возможностями».

Планы на ближайшее время:

1. Поддержка исследований и активное участие в конференциях ICRA, CVPR и поддержка проектов сообщества в области здравоохранения, реабилитации и искусственного интеллекта.

2. Демонстрация полезности и участие в социально значимых мероприятиях, таких как саммит AI for Good.

3. Развитие платформы для улучшения симуляторов Stretch MuJoCo и облегчения переноса ПО с симулятора на реального робота.

Hello Robot занимает уникальную позицию, фокусируясь не на массовом рынке, а на создании инструмента для инноваций. Stretch 3 позиционируется как единственный в мире лёгкий, способный и дружественный к разработчикам мобильный манипулятор. Его открытость и портативность делают его идеальной платформой для прототипирования в таких областях, как помощь людям с ограниченными возможностями и уход за пожилыми.

Робот Stretch уже используется в ведущих университетах MIT и CMU, а его применение в реальных исследованиях по уходу за людьми с деменцией или реабилитации пациентов с болезнью Паркинсона подтверждает соответствие миссии компании и награде «Robots for Good».

Hello Robot — это компания, чья сила заключается в сильном технологическом фундаменте, чёткой социальной миссии и стратегии развития через сообщество исследователей. Хотя детали финансирования и штата не афишируются, её влияние на развитие практической робототехники для помощи человеку является значимым и признанным в профессиональной среде.

Boston Dynamics.

Мировой лидер в мобильной робототехнике. Их роботы четвероногий Spot и двуногий Atlas задают стандарты в навигации и динамике движений. Основана компания в 1992 году и выделилась из Массачусетского технологического института. Штаб-квартира находится в Уолтеме, штат Массачусетс, США. В компании работает примерно 501–1000 человек. Компания полностью принадлежит Hyundai Motor Group, которая приобрела 80 % компании у SoftBank в 2020 году

Основной фокус компании во внедрении роботов в логистику и производство. Робот Stretch предназначен для разгрузки контейнеров, а Spot для инспекции объектов. Компания активно практикует арендную модель, когда флагманский продукт Spot с 2019 года не продаётся, а сдаётся в аренду выбранным корпоративным клиентам, что позволяет компании контролировать его применение.

Технологическая стратегия:

1. Исследования и разработки развития человекоподобного робота Atlas как исследовательской платформы для прорывов в динамике и ловкости.

2. Разработка искусственного интеллекта нового поколения и активное сотрудничество с Toyota Research Institute над созданием Large Behavior Models как аналога больших языковых моделей для управления сложными действиями робота.

3. Компания публично взяла на себя обязательства не разрабатывать оружие и не поддерживать милитаризацию своих роботов.

Видение: «Создание будущего, в котором передовые роботы станут неотъемлемой частью повседневной жизни и труда».

Миссия: «Создание роботов с выдающейся подвижностью, ловкостью, восприятием и интеллектом, а также делать роботов полезными в нашей повседневной жизни».

Планы развития:

1. Массовое внедрение на заводах Hyundai. Реализация планов по развёртыванию тысяч роботов Spot, Stretch и нового поколения Atlas на производственных линиях автоконцерна.

2. Коммерциализация Atlas Переход от демонстрации возможностей человекоподобного робота к решению конкретных практических задач в промышленной среде с помощью новых алгоритмов.

3. Развитие экосистемы. Углубление сотрудничества с лидерами в области искусственного интеллекта NVIDIA, Google DeepMind для создания более умных и автономных роботов.

Материнская компания Hyundai оценивает возможность вывода Boston Dynamics на IPO, что может стать следующим этапом в развитии.

Symbotic.

Symbotic американский лидер в области автоматизации складов, разрабатывающий интегрированные системы на базе искусственного интеллекта и робототехники для полной трансформации логистических центров. Компания, возглавляемая CEO Риком Коэном, является публичной и торгуется на NASDAQ под тикером SYM.

По состоянию на 27 сентября 2025 года в компании работает 2000 сотрудников. За год штат увеличился на 21 % на 350 человек. Более 72 % акций находятся в руках институциональных инвесторов. Крупнейшими держателями являются SoftBank Group Corporation 34,96 % акций, Walmart Inc. 13,17 % акций и Baillie Gifford & Co 11,13 % акций.

Стратегия Symbotic строится на трех основных принципах, позволяющих компании масштабировать сложные технологические решения:

1. Технологическое лидерство и исследования. Компания делает значительные инвестиции в разработки. В январе 2025 года на должность главного технического директора был назначен Джеймс Куффнер, бывший руководитель робототехнического подразделения Google и старший сотрудник Toyota. Это подчёркивает фокус на развитии в компании.

2. Глубокие стратегические партнёрства. Symbotic не просто поставляет оборудование, а формирует экосистему. Ключевым примером является партнёрство с Walmart, которое включает не только развёртывание систем в сотнях центров, но и создание совместного предприятия GreenBox для лицензирования технологий.

3. Ориентация на корпоративные ценности. Операционная деятельность и принятие решений руководствуются набором корпоративных ценностей таких как ориентация на клиента, доверие, инновации и постоянное улучшение, подотчётность и сотрудничество.

Миссия: «Заново изобрести цепочку поставок с помощью автоматизации и инноваций».

Видение: «Сделать цепочку поставок более эффективной для всех».

Это отражает стремление компании к системным изменениям в отрасли, которые приносят пользу всем участникам от розничных сетей до конечных потребителей.

Основные цели компании на ближайший период:

1. Рост и масштабирование. Продолжение выполнения масштабных контрактов и диверсификация клиентской базы. Недавно был привлечён первый крупный клиент из сферы здравоохранения Medline.

2. Повышение прибыльности. Компания ожидает дальнейшего расширения операционной маржи. На первый квартал 2026 года прогнозируется выручка в диапазоне $610–630 млн и скорректированная EBITDA $49–53 млн.

3. Технологическое развитие. Внедрение нового поколения складских конструкций для повышения эффективности и снижения стоимости систем для клиентов.

Furhat Robotics.

Furhat Robotics — шведская компания пионер в области социальных роботов, основанная в 2014 году как спин-офф Королевского технологического института в Стокгольме. Её ключевой технологией является робот с обратной проекцией лица, что позволяет создавать бесконечно кастомизируемых виртуальных персонажей для естественного общения.

В компании работает небольшая команда сотрудников около 50 человек. Компания частная. Основные инвесторы — это венчурные фонды Balderton Capital и LocalGlobe. Основатели компании Самер Аль Мубайед, Пребен Вик, Йонас Бесков и Габриэль Сканцзе в роли главного научного сотрудника. Компания действует как платформа, аналогичная «App Store для робототехники». Доход формируется за счёт продажи оборудования в основном вузам и исследователям, лицензирования SDK и партнёрства с предприятиями.

Основной продукт компании платформа FurhatAI, которая объединяет большие языковые модели или LLM, компьютерное зрение и речевые технологии для создания автономных социальных взаимодействий. Важным активом является мобильный робот Misty II, приобретённый в 2022 году.

Видение и миссия компании: «Очеловечить технологии». Компания верит, что социальные роботы — это инструменты для решения нехватки рабочей силы, улучшения образования и психического здоровья, а не конкуренты людям. Её цель — наделить роботов социальными и коммуникативными навыками для взаимодействия с людьми так же, как они общаются друг с другом.

Ориентиры в развитии на ближайшее время:

1. Развитие и коммерциализация FurhatAI через активное продвижение своего «искусственного мозга» для роботов, особенно корпоративного решения FurhatAI Enterprise, которое интегрируется с экосистемой Microsoft для развёртывания в бизнес-среде.

2. Развитие исследовательского сообщества через проведение регулярных международных онлайн-конференций для обмена знаниями и стимулирования инноваций в области взаимодействия человека и робота.

3. Расширение партнёрств и сценариев применения. Примеры текущих проектов включают обучение навыкам презентации в Берлинском университете прикладных наук и исследование искусственных персонажей в Университете округа Колумбия.

Furhat Robotics занимает уникальную нишу, фокусируясь не на физической силе, а на социальном интеллекте роботов. Сочетая академические корни, платформенную бизнес модель и фокус на искусственный интеллект, компания стремится стать ключевым разработчиком в области социальных роботов.

KUKA.

KUKA — это немецкий промышленный гигант и один из мировых лидеров в области интеллектуальной автоматизации, предоставляющий полный спектр решений от отдельных роботов до комплексных систем «под ключ». Основное внимание компания уделяет ключевым рынкам, таким как автомобилестроение, электроника, металлообработка, логистика и здравоохранение.

Глобальная команда насчитывает около 15 000 человек. Годовой оборот составляет примерно 4 миллиарда евро. Компания находится под контролем китайской промышленной группы Midea, которой принадлежит порядка 95 % акций KUKA. Основные направления бизнеса включают разработку робототехники KUKA Robotics, внедрение систем KUKA Systems и автоматизацию логистики через дочернюю компанию Swisslog.

Стратегия KUKA основана на принципе «Сделать автоматизацию проще», которая заключается не только в удобстве использования продуктов, но и в подходе к взаимодействию с клиентами.

Видение: «Мы — лучший выбор клиента для интеллектуальной автоматизации, способствующий их успеху с помощью передовых инноваций и стратегического сотрудничества».

Миссия: «На протяжении более 125 лет наша миссия заключается в том, чтобы облегчить жизнь и работу. Мы прислушиваемся к нашим клиентам и помогаем им добиваться успеха с помощью интеллектуальной автоматизации».

Стратегия базируется на нескольких ключевых направлениях:

1. Программно-определяемая автоматизация. Сердцем стратегии является собственная роботизированная операционная система iiQKA.OS2, призванная стандартизировать и упростить работу с роботами различных типов.

2. Интеграция искусственного интеллекта. Используется как для внутренней оптимизации процессов, так и для создания инноваций, например, в упрощении программирования роботов.

3. Фокус на мобильность. Развитие портфеля автономных мобильных роботов AMR и платформ для гибкой автоматизации логистики и производства.

4. Цифровизация услуг. Развитие цифрового сегмента KUKA Digital, который предлагает клиентам облачные платформы, симуляторы и сервисы для комплексной цифровизации производства.

Ключевая технология компании операционная система iiQKA. OS2 Эта новая ОС, представленная в 2025 году, является центральным элементом технологической стратегии KUKA и обладает следующими характеристиками:

1. Единая система для управления всеми типами роботов KUKA от малых до больших с помощью контроллеров KR C5.

2. Поддерживает интеграцию модулей NVIDIA для AI-задач, соответствует новым стандартам безопасности ISO и обладает киберустойчивостью.

3. Веб-интерфейс и возможность использовать собственные планшеты в качестве пультов управления делают систему более доступной.

4. Цифровая инженерия включает полноценный виртуальный контроллер и набор инструментов iiQWorks для симуляции и офлайн-программирования, что ускоряет внедрение.

Ориентиры в развитии на ближайшее время:

1. Усилия компании в краткосрочной перспективе сосредоточены на внедрение iiQKA.OS2 через постепенный запуск новой операционной системы для всего портфеля роботов, начиная с малых моделей в 2025 году.

2. Расширение портфеля AMR через усиление позиций на рынке автономной мобильной робототехники для логистики, производства и здравоохранения.

3. Демонстрация комплексных решений с активным представлением на ключевых отраслевых выставках полного цикла автоматизации от робота и ПО до цифровых сервисов и логистических систем.

4. Развитие цифрового направления, консолидация и продвижение продуктов KUKA Digital для создания сквозных цифровых решений для промышленности.

Таким образом, KUKA трансформируется из производителя промышленных роботов в поставщика комплексной, программно-определяемой экосистемы для автоматизации, делая упор на простоту, интеграцию и цифровые инновации.

ABB Robotics.

Мировой лидер в промышленной автоматизации из Швейцарии. Активно внедряет искусственный интеллект в свои платформы и проводит конкурсы для стартапов. В октябре 2025 года компания объявила о планах продать своё робототехническое подразделение группе SoftBank. Сделка ожидает завершения в середине-конце 2026 года и оказывает влияние на структуру и стратегию компании.

В материнской компании ABB Group работает около 110.000 человек. Непосредственно в отделяемом подразделении ABB Robotics занято приблизительно 7.000 сотрудников по всему миру.

ABB Ltd. — публичная компания. Крупнейшими акционерами по состоянию на осень 2025 года являются Investor AB из Швеции с 14,4 % голосующих прав, UBS Fund Management из Швейцарии с 5,001 %, BlackRock Inc. из США с 4,17 %.

Стратегия ABB Robotics до объявления о продаже строилась на интеграции искусственного интеллекта в промышленную автоматизацию, что отражено в следующих направлениях:

1. Движение к автономным роботам. Компания активно внедряет решения на базе искусственного интеллекта, такие как OmniCore™ EyeMotion и Automatic Path Planning Online, которые позволяют роботам самостоятельно планировать задачи и огибать препятствия в режиме реального времени.

2. Платформенный подход и серьёзные инвестиции в исследования. ABB ежегодно инвестирует около $1.5 млрд в исследования и разработки, что составляет 4–5% от выручки. Ключевым элементом является собственный цифровой портфель ABB Ability™ и единая платформа управления роботами OmniCore™.

3. Локализация и партнёрства в ключевых регионах, таких как Китай, ABB реализует стратегию «In China, for China», разрабатывая и производя роботов специально для местных потребностей и производя свыше 90 % роботов для местного рынка на своих китайских заводах.

Видение компании: «Преобразовать промышленность с помощью интеллектуальных роботов. ABB видит будущее, в котором роботы смогут взаимодействовать с людьми, самостоятельно решать задачи и свободно перемещаться в сложной среде».

Миссия и цель: «Миссия ABB Group в том, чтобы обеспечить более устойчивое и эффективное использование ресурсов с помощью технологического лидерства в области электрификации и автоматизации». Корпоративная цель сформулирована как помогать отраслям работать с максимальной производительностью, становясь при этом более эффективными и экологичными. Деятельность компании основана на четырёх ценностях — смелость, забота, любознательность и сотрудничество.

Основные планы и ожидания компании на ближайший период:

1. Завершение сделки с SoftBank. Главным приоритетом является получение регуляторных одобрений и успешное закрытие сделки по продаже подразделения Robotics компании SoftBank Group за $5.375 млрд. Это позволит робототехническому бизнесу объединить свои промышленные технологии с экспертизой SoftBank в области ИИ.

2. Технологическое развитие и внедрение. Несмотря на сделку, ABB Robotics продолжает продвигать свои ключевые технологические разработки, в частности платформу OmniCore™ EyeMotion, которая даёт роботам возможности продвинутого компьютерного зрения и автономного планирования.

3. После выделения робототехнического подразделения ABB планирует сосредоточиться на трёх основных бизнес-направлениях — электрификация, движение и автоматизация процессов. На 2025 год группа ожидает рост выручки и маржи операционной прибыли на уровне 16–19 %.

ABB Robotics остаётся одним из мировых лидеров в области промышленной робототехники, делая упор на автономию и искусственный интеллект. Решение о продаже подразделения SoftBank, анонсированное в 2025 году, является стратегическим шагом, который может открыть новую главу в развитии компании, объединив её промышленную экспертизу с передовыми технологиями нового владельца.

Shadow Robot.

Shadow Robot Company — британский производитель высокотехнологичных роботизированных рук, признанный мировым лидером в создании самых ловких антропоморфных робо кистей. Компания фокусируется на разработке и кастомизации сложных робототехнических систем для научных исследований и промышленных задач.

Дата основания: 1997 год. Расположена в Лондоне, Великобритания. На сайте компания описывает себя как команду увлечённых инженеров, что позволяет отнести её к категории малых или средних предприятий. Информация об акционерах не разглашается. Shadow Robot является частной компанией.

Видение и миссия компании проистекают из её этического кодекса «роботы во имя добра». Компания публично отказывается от проектов, которые не соответствуют её принципам, включая любые военные применения. Её цель в том, чтобы решать сложные задачи через продвинутую робототехнику, делая её доступной для исследователей и разработчиков по всему миру.

Компания ведёт более двадцати лет фундаментальных исследований в области ловкости роботов и обладает полными правами на интеллектуальную собственность, что является её основным конкурентным преимуществом. Ведётся активное сотрудничество с ведущими мировыми университетами MIT, Кембридж, Imperial College и технологическими гигантами Google DeepMind, Siemens и NASA. Компания позиционирует себя как катализатор исследований, предоставляя оборудование и экспертизу.

Все продукты изготавливаются на заказ под конкретные требования заказчика, сопровождаясь полным циклом консалтинга и поддержки. Идёт развитие систем дистанционного управления, которые позволяют человеку точно контролировать робота в опасных или удалённых средах.

Основной продукт компании серия Shadow Dexterous Hand, представлена в нескольких модификациях для разных задач и бюджетов.

Ключевые характеристики и назначение:

1. Shadow Dexterous Hand имеет 24 степени свободы, 20 двигателей, 5 пальцев, тактильные сенсоры STF. Это флагманская модель для самых сложных исследований в области искусственного интеллекта, машинного обучения и манипуляций.

2. Серия «Lite» в облегчённых версиях имеет от 7 до 13 степеней свободы и меньше пальцев. Это для мобильной робототехники и проекты с ограниченным бюджетом.

3. Интуитивный контроллер Shadow Glove для дистанционного управления. Работа в опасных средах вроде ядерной, космической отрасли и хирургии.

Основные приоритеты компании на ближайший период чётко обозначены и связаны с полученным в 2025 году грантов на финансирование:

1. Реализация проектов ARIA. В мае 2025 года компания получила £11 млн от британского Агентства перспективных исследований и изобретений ARIA на два проекта. Первый из них это OGRES через создание систематизированного процесса проектирования роботизированных рук. Второй UPWARD. Это разработка новых методов распределения энергии в приводах пальцев. Проекты станут основой для НИОКР в ближайшие годы.

2. Лидерство в отрасли. Активное участие в ключевых международных конференциях ICRA и отраслевых ассоциациях euRobotics. Директор компании Рич Уокер входит в консультативные советы по робототехнике при правительстве Великобритании.

3. Коммерциализация исследований. Перевод результатов проектов ARIA в новые, более совершенные и доступные продукты, чтобы расширить круг применений роботизированной ловкости в промышленности.

В отличие от массовых производителей промышленных роботов, Shadow Robot занимает уникальную нишу поставщика критических технологий для мировой науки. Её успех измеряется не объёмом продаж, а степенью влияния на исследования ведущих лабораторий и институтов по всему миру.

Rethink Robotics.

История пионера, который не выжил. Их роботы Baxter и Sawyer до сих пор используются в образовании и исследованиях. Rethink Robotics, основанная в 2008 году, прекратила свою деятельность. Последнее юридическое лицо Rethink Robotics GmbH было закрыто в августе 2024 года, а его краткое возрождение под эгидой United Robotics Group окончательно завершилось в августе 2025 года. Сейчас она представляет собой исторический пример в робототехнике пионера, чьи идеи опередили время, но чья бизнес-модель и технологический выбор не выдержали конкуренции.

В 2025 году компания закрыта. Её активы, патенты и технологии были проданы. Ключевые акционеры за всю историю компании были Bezos Expeditions, Goldman Sachs, GE Ventures, Charles River Ventures, Немецкая HAHN Group и United Robotics Group. Основателями компании были Родни Брукс и Энн Уиттакер.

Rethink Robotics была основана с революционной для своего времени миссией. Она пыталась сделать автоматизацию доступной для малых и средних предприятий с помощью безопасных, простых в программировании и недорогих коллаборативных роботов, ещё называемых коботоми.

Ключевыми элементами её стратегии были:

1. Технология упругих приводов. Для безопасности и низкой стоимости роботы Baxter и Sawyer использовали сериальные упругие приводы, которые работали как пружины, поглощая удары. Однако это решение стало главной технической слабостью, так как привело к недостаточной точности и повторяемости движений для многих промышленных задач.

2. Акцент на простоте, а не на точности. Компания считала, что главное — это возможность быстро обучить робота новой задаче без программиста. Однако рынок в итоге предпочёл точность и надёжность, которые предлагали конкуренты, такие как Universal Robots.

3. Непонимание рынка. Такие инновации, как двухрукий дизайн Baxter, оказались невостребованными. Клиенты хотели простую, точную и быструю руку для конкретных задач.

Хронология взлёта и падения:

2008 Основание компании как Heartland Robotics. Старт с амбициозной целью создать доступного робота.

2012 Запуск двухрукого кобота Baxter. Технологическая сенсация, но ограниченное промышленное применение.

2015 Запуск более точного однорукого кобота Sawyer. Попытка исправить недостатки Baxter, но проблемы с точностью остались.

2018 Банкротство и прекращение операций в США. Активы, патенты и ПО Intera 5 купила немецкая HAHN Group.

2021 бренд вошёл в состав United Robotics Group сокращённо URG. Подготовка к перезапускупод новым управлением.

Сентябрь 2024 «Перезапуск» на выставке IMTS с новыми продуктами коботами Reacher, AMR Ryder. Продукты, по некоторым данным, «не были готовы к выпуску». В августе 2025 года окончательное прекращение деятельности. Инвесторы URG прекратили финансирование.

История Rethink Robotics — это классический пример того как технологическая инновация сама по себе не гарантирует коммерческий успех. Компания верно предсказала тренд на коллаборативную робототехнику, но её продукты не соответствовали ключевым требованиям промышленности, точности, надёжности и скорости. Два банкротства за полтора десятилетия показывают как сложно исправить фундаментальные просчёты в продукте и стратегии даже с новой командой и инвестициями.

Slamcore.

Slamcore — британская компания, специализирующаяся на разработке программного обеспечения для пространственного интеллекта роботов. Основанная в 2016 году, она создаёт решения на основе технологий визуального SLAM через одновременную локализацию с построением карты и искусственного интеллекта. Они позволяют машинам и роботам видеть и понимать окружающее пространство с помощью обычных камер.

По данным на декабрь 2024 года, в компании работает 26 сотрудников. Это небольшая, но амбициозная команда. Slamcore является частной компанией. Согласно официальным данным, у нее 35 акционеров, однако их конкретные имена не раскрываются. В руководстве компании и среди учредителей значатся эксперты в области компьютерного зрения и робототехники, в том числе профессор Эндрю Дэвисон какодин из лидеров в области визуального SLAM. Компания привлекла общее финансирование в размере $26 млн.

Slamcore работает по модели B2B, позиционируя себя как поставщика ключевых технологий. Её основная цель не создавать конечных роботов, а предоставлять программное обеспечение и готовые аппаратные модули вроде Slamcore Aware другим компаниям для интеграции в их продукты. Стратегия основана на создании экосистемы партнёров, куда входят разработчики аналитики и систем управления транспортом.

Технологическая стратегия компании опирается на без инфраструктурный подход. Её решения работают на основе стандартных камер и не требуют установки дорогостоящих меток, маячков или предварительной подготовки среды.

Миссия компании заключается в том, чтобы сделать качественный пространственный интеллект доступным для всех. Её видение сосредоточено на преобразовании логистики и производства за счёт внедрения «глаз» и «осознания» в промышленное оборудование. Культура компании основана на принципах безграничного сотрудничества, позитивных инновациях через любопытство и подлинную эклектичность через принятие разнообразия. Основное предложение компании — это система Slamcore Aware, предназначенная для модернизации существующей техники.

Её ключевые особенности:

1. Превращает обычные погрузчики и тележки в умные, подключённые активы, отслеживая их местоположение и окружение в реальном времени.

2. Помимо точного позиционирования с точностью до ±20 см, система с помощью искусственного интеллекта обнаруживает и классифицирует объекты вокруг, людей, поддоны или другие транспортные средства, повышая безопасность.

3. Быстрая установка, занимающая менее 30 минут на единицу техники, работа без сложной инфраструктуры и возможность бесшовной интеграции в существующие IT-системы предприятия.

Основные цели Slamcore напрямую связаны с её стратегией роста и рыночными тенденциями:

1. Рост и масштабирование экосистемы. Активное привлечение новых технологических партнеров и интеграторов для расширения областей применения своих решений.

2. Углубление проникновения на рынок логистики. Фокус остаётся на автоматизации складов и производственных помещений как сегменте, который, согласно прогнозам, является крупнейшим потребителем SLAM технологий.

3. Развитие корпоративной культуры и команды. Для небольшой растущей компании ключевым приоритетом является сохранение сильной культуры и привлечение талантов, что явно отражено в их внутренних коммуникациях.

4. Расширение географии. Наличие офиса в Бостоне США указывает на стратегию выхода на крупный североамериканский рынок.

Doosan Robotics.

Doosan Robotics — это ведущий южнокорейский производитель коллаборативных роботов или коботов, входящий в состав промышленного конгломерата Doosan Group и известный своими решениями, ориентированными на простоту использования. В компании работает от 201 до 500 человек. Основным владельцем является материнская компания Doosan Corporation, которой принадлежит 68,11 % акций. Другими крупными акционерами являются институциональные инвесторы National Pension Fund 5 %, The Vanguard Group и BlackRock.

Doosan Robotics является лидером на внутреннем рынке Южной Кореи и занимает 4-е место в мире по объёму поставок коботов. Компания удерживает 1-е место в мире в сегменте коботов с высокой грузоподъёмностью 20 кг и более. В 2025 году компания объявила о трансформации в компанию-разработчика AI Robot Solution, фокусируясь на интеграции искусственного интеллекта и машинного зрения для создания полностью автономных решений.

Doosan имеет сеть продаж и обслуживания в 45 странах и активно укрепляет своё присутствие. В 2025 году компания расширила деятельность в США и Европе, открыв офис в Германии и приобретя американскую инжиниринговую компанию ONExia Inc. Для ускорения разработок компания активно сотрудничает с технологическими лидерами, включая NVIDIA и Amazon Web Services, а также с европейскими системными интеграторами.

Основные ориентиры в развитии на ближайшее время:

1. Продвижение автономных решений. Основной акцент взят на вывод на рынок решений вроде Scan & Go для обработки крупных конструкций и AI Depalletizer, которые получили награды CES 2026.

2. Планируется представить целый ряд новых решений на базе искусственного интеллекта для реальных промышленных задач, следуя стратегии, объявленной в 2025 году.

3. Продолжение экспансии в Северной Америке и Европе через новые партнёрства и демонстрацию решений на крупнейших выставках, таких как Automatica.

FANUC.

FANUC — это японский технологический гигант и мировой лидер в области промышленной автоматизации, чья история началась с революционного изобретения в 1956 году. Крупнейший производитель промышленных роботов, который преодолел рубеж в 1 млн проданных единиц. Компания внедряет искусственный интеллект для работы на движущихся конвейерах.

Основатель компании Доктор Сейюмон Инаба. Штаб-квартира находится в Осино, префектура Яманаси, Япония. Текущий руководитель Кэндзи Ямагути, президент и CEO. Количество сотрудников около 5092 человек по данным на 2015 год. Выручка компании составляет $4,68 млрд, а чистая прибыль $1,27 млрд.

В основе управления лежат «Гэммицу» или строгая точность и «Томэй», что значит прозрачность. Компания следует философии движения «прямым и узким путем», концентрируясь на технологиях.

Деятельность компании сфокусирована на трех основных направлениях FA, ROBOT, ROBOMACHINE и реализуется через ряд ключевых стратегий:

1. Концепция «Один FANUC». Тесная интеграция всех подразделений для предоставления комплексных решений клиентам.

2. Надёжность и сервис. Разработка продуктов, которые являются надёжными, предсказуемыми и простыми в ремонте, с пожизненной сервисной поддержкой.

3. Внедрение IoT и AI. Активное применение интернета вещей и технологий искусственного интеллекта во всех сферах бизнеса для повышения эффективности производства у клиентов.

4. Упрощение использования. Создание интуитивно понятных интерфейсов и систем программирования для компенсации нехватки квалифицированных кадров.

Основные стратегические ориентиры компании на современном этапе связаны с интеграцией передовых цифровых технологий:

1. Развитие «Физического искусственного интеллекта» иди Physical AI. FANUC делает ставку на внедрение искусственного интеллекта в промышленных роботов, чтобы они могли адаптироваться к меняющейся среде, а не просто выполнять жёстко заданные программы.

2. Переход на открытые платформы. В 2025 году компания опубликовала драйвер для работы своих роботов в открытой платформе ROS 2 и добавила поддержку языка Python. Это упрощает интеграцию с новейшими решениями и привлекает разработчиков, университеты и стартапы.

3. Стратегическое партнёрство с NVIDIA. Совместная работа направлена на создание цифровых двойников в виртуальных фабриках с фотореалистичной графикой для тестирования, обучения и симуляции роботизированных систем, что значительно ускоряет разработку и внедрение.

4. Расширение функционала роботов. Внедрение искусственного интеллекта позволяет роботам выполнять новые сложные задачи, например, отслеживать движущиеся объекты на конвейере, распознавать голосовые команды или безопасно работать рядом с людьми.

В заключение отметим, что FANUC, преодолевшая рубеж в более чем 1 миллион проданных роботов, демонстрирует редкое сочетание фундаментальной надёжности своих продуктов и смелой технологической трансформации. Компания из производителя машин превращается в архитектора интеллектуальных и открытых автоматизированных экосистем.

Waymo.

Waymo, дочерняя компания Alphabet, является мировым лидером в сфере автономных транспортных средств, чей успех основан на комбинации прорывных технологий и прагматичной коммерческой стратегии. С начала своего пути как проекта Google в 2009 году компания превратилась в оператора крупнейшего в мире сервиса беспилотного такси. Еженедельно выполняет более 150.000 платных поездок, что доказывает жизнеспособность технологии.

Материнская компания Alphabet Inc. бывший проект Google. Год основания как Waymo 13 декабря 2016 года. Штаб-квартира Маунтин-Вью, Калифорния, США. Текущее количество сотрудников около 2400–2500 человек по данным на 2025 год. По данным на 2024 г., оценка компании превышает $45 млрд. Компанией руководят два со-генеральных директора, чей опыт объединяет технологическую экспертизу и операционное управление. Дмитрий Долгов — один из основателей проекта Google и бывший технический директор, отвечает за разработку автономной системы. Текедра Мавакана курирует коммерческую стратегию и партнёрства.

Основу команды составляют инженеры, что около 60 % сотрудников. Это подчёркивает технологическую сложность продукта. Остальные сотрудники работают в отделах операций, маркетинга, IT и поддержки. Waymo является дочерней компанией Alphabet Inc., который остаётся её ключевым акционером и инвестором. Часть акций принадлежит внешним инвестиционным фондам.

Миссия Waymo состоит в том, чтобы стать «самым надёжным водителем в мире». Это отражает их видение будущего, где автономные технологии кардинально повышают безопасность, доступность и экологичность транспорта.

Ключевые стратегические принципы:

1. Безопасность как основа всего. Waymo открыто публикует отчёты о безопасности, заявляя, что её система в 11 раз реже становится причиной серьёзных аварий по сравнению с водителями-людьми в тех же городах.

2. Партнёрства. Вместо того, чтобы делать все самостоятельно, Waymo строит экосистему с партнёрами Uber, Lyft, автопроизводителями и операторами автопарков.

3. Поэтапная коммерциализация. Компания постепенно расширяет зоны обслуживания, начиная с тестовых программ и переходя к полноценному коммерческому запуску.

4. Экологичность. Весь парк такси Waymo полностью электрический.

Основные цели компании на ближайшие годы связаны с активным географическим расширением и развитием услуг:

1. Расширение в США и за рубежом. Waymo готовится запустить коммерческие поездки в более чем 20 новых городах, включая Даллас, Майами, Детройт и Лондон. Тестирование также началось в Токио.

2. Увеличение объёма поездок. Компания стремится достичь рубежа в 1 миллион поездок в неделю к концу 2026 года, продолжая устойчивый рост.

3. Расширение функционала. Планируется открыть доступ к поездкам по скоростным автомагистралям в большем числе городов, а также активировать сервис в крупных аэропортах, таких как Сан-Франциско.

Глава 4. Пятнадцатиминутный город

«Качество городской жизни обратно пропорционально времени, потраченному на повседневные перемещения». Этот принцип хроноурбанизма, сформулированный профессором Карлосом Морено, стал манифестом новой урбанистической эры. В мире, где города потребляют семьдесят процентов энергии и производят семьдесят пять процентов выбросов углекислого газа, а их жители тратят в среднем по часу на дорогу до работы, радикальное переосмысление городского пространства превратилось из теоретической идеи в насущную необходимость.

Это не сюжет фантастического романа, а реально проработанная концепция. Термин «Пятнадцатиминутный город» описывает градостроительную модель, в которой все такие базовые потребности человека как жильё, работа, образование, здравоохранение, покупки и отдых, удовлетворяются в радиусе пятнадцатиминутной пешей или велосипедной прогулки от места проживания. Это не обязательно про строительство новых городов с нуля, а скорее про реконфигурацию существующих мегаполисов в полицентричные сети автономных, но связанных между собой районов.

Идея обрела мощный импульс во время недавней пандемии, которая обнажила уязвимость городов, зависимых от долгих перемещений и централизованной инфраструктуры. Внезапно близость стала критически важным ресурсом, определяющим качество и устойчивость жизни. Корни концепции уходят в начало XX века. В 1920-х американский планировщик Кларенс Перри предложил модель «квартальной единицы» как компактного, относительно автономного района с местной школой, парками и магазинами на перекрёстках, окружённого магистралями для транзитного транспорта. В середине века Джейн Джекобс в своей знаменитой работе «Смерть и жизнь больших американских городов» отстаивала ценность смешанного использования территорий, плотной застройки и оживлённых улиц как основы городской жизнеспособности. В итоге, компромисс жизни в своём доме на природе и работы в городе стал массовым явлением в США.

Советский опыт.

Интересно, что элементы этой модели в директивном порядке реализовывались в советском градостроительстве. СНиПы или строительные нормы и правила, жёстко регламентировали радиусы доступности детских садов 300–500 м, школ 500-1000 м, поликлиник и магазинов. Однако подход не учитывал потребности в рабочих местах и разнообразном досуге, что порождало феномен «спальных районов» с маятниковой миграцией и гигантскими транспортными потоками.

В современной реализации концепцию доработал в 2016 году франко-колумбийский учёный Карлос Морено. Его модель базировалась на основных принципах через плотность населения для поддержки сервисов, близость измеряемую минутами, повсеместная цифровизация с помощью удалённой работы и онлайн услуг. Эта модель предлагала не просто удобство, а возврат времени, как самого ценного и невосполнимого ресурса современного человека.

Создание пятнадцатиминутного города — это комплексное преобразование городской застройки, затрагивающее несколько взаимосвязанных аспектов. Смешанное использование территорий, многофункциональные здания с жильём, офисами и магазинами на первых этажах. Приоритет пешеходов и велосипедистов, расширение сети безопасных велодорожек и пешеходных зон, ограничение движения автомобилей в жилых кварталах, развитие качественного местного общественного транспорта. Это ведёт к снижению трафика, шума и выбросов, и улучшению здоровья горожан, повышению безопасности улиц. Равномерное распределение по районам школ, поликлиник, административных хабов, культурных центров, спортивных объектов. Поддержка локального бизнеса и рынков, создание общественных пространств в виде парков и скверов. Гарантированный и равный доступ к базовым благам, укрепление социальных связей, развитие локальной экономики. Создание «зелёных коридоров» и карманов, озеленение крыш и фасадов, внедрение энергосберегающих технологий и систем переработки отходов, использование возобновляемых источников энергии. Улучшение микроклимата и качества воздуха, повышение биоразнообразия, снижение углеродного следа города.

Рассмотрим наиболее успешные реализации таких проектов в мировой практике.

Париж, Франция.

Мэр Анн Идальго сделала идею «города четверти часа» краеугольным камнем своей политики с 2020 года. Реализуемые меры включают преобразование 50 городских школ в «школы-оазисы» с открытыми для всех жителей зелёными дворами, закрытие для машин набережных Сены и части центральных улиц, а также масштабное расширение велосипедной сети. Цель состоит в том, чтобы дать каждому парижанину доступ к тому чтобы жить, работать, учиться, оздоравливаться и отдыхать в пятнадцати минутах от дома.

Барселона, Испания.

Здесь реализуется знаменитый проект «Суперкварталы». Несколько обычных городских кварталов объединяются в единый кластер, внутри которого автомобильное движение резко ограничено и разрешён только въезд для местных на скорости 10 км/ч. Освобождённое пространство улиц превращается в зоны отдыха с парковками, детскими площадками, скамейками и кафе. Барселона планирует создать до 500 таких суперкварталов, превратив город в «губку» для людей, а не для машин. Уже сегодня 100 % её жителей имеют полный набор услуг в пешей доступности.

В Азии, с её высочайшей плотностью населения, идеи компактности и доступности реализуются органично, часто под другими названиями. Китайские мегаполисы, такие как Шанхай, Шэньчжэнь и Чэнду, в своём развитии инкорпорируют принципы пятнадцатиминутных городов.

Концепция «Жизненного круга».

В Шанхае официально принята концепция «пятнадцатиминутного пешеходного жизненного круга». Власти фокусируются на создании в каждом микрорайоне компактных, удобных для пешеходов зон, где в шаговой доступности сосредоточены магазины повседневного спроса, столовые, поликлиники, центры для пожилых, фитнес-площадки и библиотеки. Акцент делается на качестве общественных пространств и цифровизации сервисов через записи к врачу и доставку товаров первой необходимости.

Тяньцзинь и Эко-Сити.

Совместный китайско-сингапурский проект Тяньцзинь Эко-Сити был задуман как модель устойчивого города, где жильё, рабочие места и основные услуги интегрированы в каждом районе. Хотя проект постоянно сталкивается с вызовами, он стал важной лабораторией для тестирования технологий «зелёного» строительства, интеллектуального транспорта и организации городского пространства, ориентированного на человека.

Новые районы и «города-спутники».

При планировании новых районов в крупных агломерациях Китая часто закладывается полицентричная модель. Например, в районе Сюйхуэй в Шанхае или новых зонах развития в Чэнду создаются локальные центры притяжения с полным набором услуг, чтобы разгрузить исторический центр и сократить маятниковые поездки.

Как и любая трансформационная идея, концепция пятнадцатиминутного города сталкивается со значительной критикой и порождает споры.

Конспирологические теории.

Наиболее радикальные противники в западных странах видят в таких городах инструмент для тотального контроля, сравнивая районы с «открытыми тюрьмами», выход из которых будет ограничен пропусками или квотами на выезд. Автор концепции Карлос Морено называет такие заявления «конспирологической чушью», подчёркивая, что речь идёт о расширении возможностей, а не об ограничении свободы.

Рассмотрим реальные социально-экономические риски:

1. Благоустройство районов может привести к росту стоимости жилья и аренды, вытесняя коренных, менее обеспеченных жителей.

2. Чрезмерное стремление к единому стандарту доступности может нивелировать уникальный характер и историческую идентичность разных районов.

3. В старых, плотно застроенных или бедных районах физически сложно создать новые парки или разместить необходимую инфраструктуру, что может усугубить разрыв между «благополучными» и «депрессивными» кварталами.

Таким образом, пятнадцатиминутный город — это направление развития многих городов мира. Его успех зависит не от слепого следования нормативам, а от гибкого подхода, учитывающего уникальность каждого места, и от активного участия жителей в планировании своего района. Далее в книге мы постараемся проанализировать как искусственный интеллект и робототехника становятся проводниками к идее пятнадцатиминутного города и важнейшими архитекторами этой новой городской реальности, от оптимизации логистики до персонализированного сервиса, делая концепцию «четверти часа» по-настоящему реальной и доступной массовому потребителю.

Глава 5. Дотационная экономика и государственные субсидии

Внедрение новых технологий процесс сложный и рискованный. Как уже разбиралось в предыдущих главах, многие проекты даже не окупаются. Слишком сложно синхронизировать множество самых разных вещей, влияющих на внедрение новы технологий в массы.

Если спросить у хорошо обученного экономиста, что движет прогрессом, он начнёт рассуждать о «невидимой руке рынка», инновациях частного сектора и т. д. Только вот взгляните на Китай последних трёх десятилетий и вы увидите другую, не менее могущественную силу и вполне себе «видимую руку» государства, целенаправленно и масштабно направляющую ресурсы туда, где должно быть будущее. Часто называемый «дотационной экономикой», такой подход не случайность, а осознанная стратегия внедрения новых технологий.

Дотационная экономика Китая — это комплекс мер государственной поддержки, включающий прямые денежные субсидии, налоговые льготы, льготные кредиты, субсидируемые земельные участки и нормативные преференции для стратегически важных отраслей. По оценкам исследований, совокупный объём такой поддержки достигает около 4 % ВВП ежегодно, что существенно превышает аналогичные показатели других экономик мира. Например, в ЕС этот показатель всего 1,5 % ВВП.

Почему Китай пошёл этим путём? Истоки этой модели уходят в конец XX века. После вступления в ВТО в 2001 году Китай получил беспрецедентный доступ к мировым рынкам, но столкнулся с жёсткой конкуренцией и зависимостью от иностранных технологий. Ответом стала промышленная политика, направленная на создание национальных лидеров в ключевых секторах. Государство начало активно субсидировать отрасли, которые считало «столпами» будущего развития. Такими отраслями стали производство полупроводников, высокотехнологичное машиностроение, автомобилестроение, а позднее и зелёная энергетика.

Цели были в том, чтобы обеспечить технологический суверенитет и уйти от роли сборочного цеха мира к созданию собственных технологий. Необходимо было сглаживать циклы как в периоды глобальных спадов вроде 2008-го года и масштабные госинвестиции должны были поддерживать внутренний спрос, обеспечивая занятость. Также был необходим захват рынков будущего, чтобы создать глобально конкурентоспособные отрасли, которые обеспечат стране экономическое лидерство в XXI веке.

Как работает дотационный механизм? Поддержка осуществляется через несколько ключевых каналов, образующих мощный каркас дотационной экономики:

1. Прямые денежные субсидии. Финансирование, напрямую поступающее компаниям из государственного бюджета. Уровень субсидирования в приоритетных секторах вроде полупроводников и высокотехнологичного машиностроения существенно выше, чем в потребительских.

2. Налоговые льготы. Снижение эффективной налоговой нагрузки для компаний в целевых отраслях. Совокупный объём льгот вырос с 4,4 % прибыли в 2013 году до 6,3 % в 2023 году.

3. Кредитные субсидии. Целевое распределение дешёвых кредитов через государственные банки. Производственные предприятия получают кредиты по ставкам в среднем на 0,4 процентного пункта ниже, чем компании других секторов.

4. Земельные субсидии. Предоставление земельных участков для промышленного строительства по заниженным ценам. Цены на землю для производственных предприятий могут быть ниже в три раза по сравнению с участками для иных целей.

Эта система привела к тому, что свыше 99 % котирующихся на бирже китайских компаний получали дотации от государства в 2022 году. По осторожным оценкам, общий объём субсидий китайскому бизнесу в 2019 году составил около 221 млрд евро. В последнее десятилетие фокус дотационной экономики сместился в сторону зелёных технологий и высокотехнологичных производств. Это прямое следствие государственных программ, таких как «Сделано в Китае» и «План развития новых автомобилей».

Китай стал мировым лидером в производстве электромобилей во многом благодаря масштабным субсидиям. Например, прямые субсидии компании BYD выросли с 220 млн евро в 2020 году до 2,1 млрд евро в 2022 году. Государство также предоставляло покупателям электромобилей щедрые премии и налоговые льготы. Китай доминирует на глобальном рынке солнечных панелей, что также стало результатом многолетней государственной поддержки производства и НИОКР. В ответ на технологические ограничения со стороны США Китай многократно увеличил субсидии и налоговые льготы для отечественной полупроводниковой отрасли, стремясь достичь самообеспеченности.

Однако у этой модели есть и своя цена, которая становится предметом острой международной критики и внутренних дилемм. Вызовы и обратная сторона медали:

1. Перепроизводство и торговые конфликты. Масштабные субсидии часто приводят к созданию избыточных производственных мощностей, которые значительно превышают внутренний спрос. Это порождает волну экспорта по конкурентным ценам, что воспринимается партнёрами как демпинг и искажение торговли. Именно так сегодня выглядит ситуация с электромобилями, литий-ионными батареями и солнечными панелями. В ответ США и ЕС вводят защитные тарифы и обсуждают ответные меры, что ведёт к опасной эскалации торговой конфронтации.

2. Нерациональное распределение ресурсов. Исследования показывают, что субсидии, направленные на стимулирование производства, часто ведут к формированию неэффективных структур выпуска и снижают совокупную факторную производительность экономики. Деньги могут направляться в политически выгодные, но экономически неэффективные проекты.

3. Фискальная нагрузка и долги. Масштабная поддержка промышленности создаёт значительную нагрузку на государственный бюджет и способствует росту корпоративного долга, что представляет собой скрытый макроэкономический риск.

Дотационная экономика требует постоянного осмысления. Сегодня её вектор совпадает с трендом на роботизацию и автоматизацию. Государственные субсидии уже активно поддерживают производителей промышленных роботов и внедрение автоматизированных линий на заводах. В перспективе эта поддержка может распространиться на сервисную робототехнику, беспилотный транспорт и решения на базе искусственного интеллекта для управления производством.

Таким образом, дотационная экономика Китая — это не просто «пакет мер поддержки», а сложная, многоуровневая система, которая является одновременно двигателем его беспрецедентного рывка в будущее и источником серьёзных внутренних и внешних противоречий. Она наглядно демонстрирует, что в современном мире технологическое лидерство и экономическая мощь часто строятся не только рыночными силами, но и целенаправленной волей государства, готового платить высокую цену за то, чтобы оставаться на острие прогресса. Вопрос в том, сможет ли эта модель адаптироваться к вызовам зрелой экономики и глобальной конкуренции, или её скрытые издержки в конечном счёте перевесят достигнутые преимущества.

Глава 6. Современные финансы и цифровые валюты

Для того, чтобы создать что-то новое, часто нужно сначала разрушить старое. Именно поэтому мы наблюдаем множество деструктивных элементов в самых разных областях жизнедеятельности человека. Подготовка к новой цифровой эре. Санирование. Перестройка. Разрушаются устаревшие модели общества с их системами социального взаимодействия и выстраиваются новые. Финансы подвергаются самой фундаментальной трансформации в истории человечества. Люди начинают всё активнее пользоваться цифровыми валютами и новыми технологиями. Роботы медленно, но верно входят в нашу жизнь. Наступает "Моментум", который мы обязательно изучим в деталях, но для начала рассмотрим ряд наглядных примеров из истории.

Уже который год мы слышим о внедрении цифровых валют в разных странах мира, о переходе на новые способы межбанковских расчётов, токенизации и многом другом, но пока воз и ныне там. Мы не можем видеть и знать о глубинных процессах внутри банковской системы, но можем оценить их по косвенным признакам, чтобы понимать, как идёт её оптимизация под массовое внедрение роботов.

Перестройка системы межбанковских расчётов уже оказала фундаментальное влияние на скорость взаиморасчётов между разными звеньями бизнеса. Современная экономика перестраивается и оптимизируется под взрывной рост технологий для того, чтобы не ограничивать их развитие. Экономическая логистика определяет, насколько быстро идея становится продуктом, а продукт внедряется в массы. В середине 2020-х годов мир стал свидетелем беспрецедентного стресс-теста для глобальных финансов, который запустил процессы, меняющие саму природу денег и взаиморасчётов по всему миру.

Мир после SWIFT.

Долгое время международные расчёты были синонимом системы SWIFT. Это не платёжная система, а стандартизированный канал для обмена финансовыми сообщениями между банками. Его монополия обеспечивалась глобальным доверием и доминированием доллара США.

Отправной точкой трансформации стало отключение российских банков от SWIFT в 2022 году. Санкции обнажили критическую уязвимость в виде зависимости от инфраструктуры, контролируемой политическими оппонентами. Мир разделился на тех, кто стремится сохранить устоявшиеся модели и тех, кто ищет альтернативы.

Ответом стал взрывной рост национальных и региональных систем. Наиболее амбициозной является китайская CIPS, запущенная в 2015 году для международных расчётов в юанях. К 2024 году её годовой оборот вырос на 43 %, достигнув 175,49 трлн юаней, а число участников превысило 1,6 тыс. учреждений. CIPS — это не просто китайский SWIFT, а полноценная система клиринга и расчётов в реальном времени.

Аналогичные системы развивают и другие страны. SPFS в России, INSTEX для торговли с Ираном. Их общая цель состоит в том, чтобы обеспечить суверенитет в трансграничных платежах. Однако создание конкурирующих систем фрагментирует глобальную финансовую сеть, усложняя и удорожая международную торговлю в краткосрочной перспективе.

Своп-курсы как инструмент санкционного обхода.

В условиях санкций и разрыва прямых корреспондентских связей между банками встал вопрос проведения расчётов в иностранной валюте. Ответом стали межбанковские валютные свопы, особенно с участием центральных банков.

Валютный своп — это соглашение об обмене валютами на определенную дату с обратным выкупом по заранее оговорённому курсу в будущем. Для банков, отрезанных от глобальных рынков, такие операции, проводимые через Центробанк, становятся единственным легальным каналом получения иностранной ликвидности.

Например, Банк России активно использует механизм свопов по паре юань-рубль для поддержки ликвидности банковской системы. Устанавливая и изменяя ставки и лимиты по этим операциям, ЦБ РФ не только управляет рублёвой массой, но и фактически создаёт внутренний рынок для расчётов в юанях, минуя санкционные ограничения.

Этот механизм стал новой формой теневого корреспондентского банкинга. Он позволяет проводить сложные цепочки расчётов, где конечный перевод оформляется как серия своп-операций между дружественными юрисдикциями. Такая модель менее эффективна и прозрачна чем классическая, но обеспечивает жизненно необходимую финансовую связность в условиях изоляции.

Цифровой суверенитет.

Происходит наиболее глубокая и долгосрочная адаптация к цифровым валютам центральных банков или CBDC. К началу 2025 года о запуске или планах по внедрению CBDC заявили уже 130 стран. CBDC — это не криптовалюта и не электронные деньги на банковском счёте, а цифровая форма национальной валюты, выпускаемая непосредственно Центробанком, обеспеченная им 1:1 и функционирующая на основе распределённых реестров вроде блокчейна.

Цифровой юань.

Мы уже говорили о Китае как о полигоне тестирования и внедрения технологий. Именно поэтому в Китае идёт активное тестирование цифровых валют. Цифровой юань, или e-CNY, — это не криптовалюта, а полностью контролируемая государством цифровая форма национальной валюты. Его главная цель состоит в том, чтобы модернизировать финансовую систему, усилить контроль над денежными потоками и укрепить позиции Китая в мировой экономике. Проект, стартовавший в 2019 году, стал самым масштабным в мире пилотным запуском цифровой валюты центрального банка.

Разработка e-CNY началась в 2014 году, а закрытые пилотные тесты стартовали в 2019-м. К 2024 году они охватывали уже 17 провинций и городов центрального подчинения, то есть половину административных образований страны. Для привлечения пользователей власти использовали различные стимулы. Распространённым методом были лотереи и раздача цифровых «красных конвертов» — бесплатных сумм e-CNY, которые нельзя было обналичить, но можно было потратить в магазинах партнёрах. Также предоставлялись скидки за оплату в цифровом юане, его внедряли для оплаты проезда в общественном транспорте и для выплаты государственных пособий и зарплат.

Цифровой юань предложил целый ряд потенциальных выгод как для государства, так и для пользователей:

1. Повышение эффективности и снижение издержек. Транзакции с e-CNY осуществляются напрямую, что позволяет снизить операционные расходы по сравнению с традиционными банковскими переводами.

2. Финансовая доступность. Валюту можно использовать без постоянного подключения к интернету, что важно для жителей удалённых регионов страны.

3. Контроль над финансовыми рисками. Государство получает возможность в режиме реального времени отслеживать денежные потоки, что помогает бороться с отмыванием денег и другими финансовыми преступлениями.

4. Укрепление международных позиций юаня. Китай активно тестирует использование e-CNY для трансграничных расчётов. Например, в рамках проекта m-Bridge с участием ОАЭ, Таиланда и Гонконга.

Несмотря на преимущества, внедрение e-CNY сопряжено и с серьёзными вызовами:

1. Вопросы приватности и контроля. Концепция «контролируемой анонимности» означает, что государство может получить доступ к данным о транзакциях любого гражданина. Это создаёт риск использования валюты как инструмента социального контроля, например, для поощрения «лояльных» граждан или блокировки счетов тех, кто «нарушает правила».

2. Технологические и операционные риски. Централизованная система e-CNY становится потенциальной мишенью для кибератак. Также существует риск технических сбоев, которые могут парализовать часть экономики.

3. Сложность внедрения и низкий спрос. Даже в Китае использование цифровой валюты растёт медленно. Пользователи не всегда видят в e-CNY преимущество перед привычными AliPay или WeChat Pay, а продавцы не спешат обновлять инфраструктуру для его приёма.

4. Угроза для банковской системы. Массовый переход населения с банковских депозитов на e-CNY может лишить банки источника средств для кредитования.

Опыт Китая с e-CNY — это важный урок для всего мира, показывающий, как могут выглядеть деньги будущего. Китайский пример демонстрирует модель, в которой государство сохраняет полный контроль над эмиссией и движением средств, что отличает e-CNY и от криптовалют и от обычных безналичных платежей.

Успех цифровой валюты зависит не только от технологии, но и от принятия её обществом. Ключевой вызов состоит в том, как предложить пользователям не просто «цифровые наличные», а реальные, понятные преимущества, ради которых стоит менять свои привычки. С переведением на использование цифровых денег вместо наличных сталкиваются многие азиатские страны, подбирая разные методы убеждения. Где-то работают акции и лотереи как в Китае, а где-то нужны принудительные меры как в Индии, где были проведены эксперименты по ограничению наличности.

Китайский цифровой юань закладывает основу для глобальной системы расчётов, альтернативной существующим. Проекты вроде m-Bridge указывают на стремление Китая создать новые финансовые коридоры, что может изменить геополитику международной торговли.

Широкое внедрение таких валют ставит перед обществом фундаментальный вопрос о балансе между контролем и свободой. Китайская модель делает выбор в пользу управляемости, потенциально жертвуя анонимностью и приватностью граждан. Другие страны, разрабатывающие свои CBDC, будут вынуждены искать свои компромиссы.

Преимущества CBDC.

1. Эффективность. Прямые переводы между кошельками CBDC происходят в режиме 24/7, быстрее и с меньшими комиссиями, чем через традиционные банковские цепи.

2. Контроль и безопасность. Государство получает беспрецедентный инструмент для отслеживания транзакций, борьбы с отмыванием денег и теневой экономикой.

3. Монетарный суверенитет. CBDC — это защита от доминирования частных стейблкоинов и укрепление национальной валюты.

4. Трансграничные расчёты. Технология позволяет создавать прямые мосты между CBDC разных стран, что потенциально может упростить и удешевить международную торговлю, создав альтернативу системе SWIFT.

Новая финансовая операционная система.

Происходящая трансформация — это не просто смена инструментов, а установка новой финансовой операционной системы для мира. Её ядро составляют децентрализованные реестры, а протоколы взаимодействия пишутся в ходе геополитической конкуренции. Это имеет прямое отношение к будущему робототехники:

1. Автоматизация финансовых потоков. Смарт-контракты на базе CBDC позволят запрограммировать сложные цепочки платежей. Робот-логист сможет автоматически оплачивать таможенные пошлины при пересечении границы, а робот производитель может рассчитываться с поставщиками комплектующих по факту получения.

2. Новые бизнес модели. Микроплатежи в цифровых валютах сделают экономически возможны сервисы, где робот оказывает мелкую услугу вроде доставки посылки или точечной диагностики инфраструктуры.

3. Ускорение инноваций. Более быстрые, дешёвые и прозрачные расчёты сокращают цикл оборота капитала. Это означает, что инвестиции в разработку нового робота быстрее вернутся в виде выручки, стимулируя следующий цикл НИОКР.

Финансовая система, которую мы наблюдаем сегодня — это прототип будущего, где всё сливается в единую среду исполнения. Для робототехники, как и любой высокотехнологичной отрасли, эта среда станет тем фундаментом, который определит, какие проекты взлетят, а какие останутся не у дел. Геополитический кризис, замедливший одни процессы, невиданным образом ускорил цифровую трансформацию самих основ экономики, открыв дорогу для внедрения новых технологий.

Глава 7. Бизнес-модели автоконцернов и робототехника

В бизнесе нет ничего опаснее дешёвого продукта, если только за этой дешевизной не скрывается продуманная до мелочей ловушка, в которую покупатель попадёт с улыбкой на лице. Платить он будет потом. Снова и снова.

История о том, как японские, а затем и корейские автоконцерны захватили мир, продавая машины себе в убыток, а потом сторицей возвращали инвестиции на запчастях и сервисе, — это отчасти миф, но основанный на продуманной бизнес‑стратегии. Ни один крупный производитель не работает в постоянный убыток. Однако стратегия проникновения на рынок через агрессивно низкие, а иногда и близкие к себестоимости цены вполне себе реальна. Их цель не в том, чтобы заработать здесь и сейчас на продаже машин, а в том, чтобы создать огромную лояльную клиентскую базу, которая будет привязана к экосистеме бренда.

Как это работает? Автомобиль продаётся с минимальной прибылью или в рамках специальных программ утилизации, делая владение им максимально доступным. Далее формируется привязка. Владелец регистрируется в дилерской сети, получает гарантию и привыкает к сервису. Его автомобиль — это не разовая покупка, а начало длительных взаимоотношений. Следующим этапом маркетинга идёт монетизация жизненного цикла. На протяжении десятка лет владения клиент регулярно тратит деньги на оригинальные запчасти, которые часто совместимы только с этой маркой, плановое ТО, ремонты после износа или ДТП и аксессуары. Прибыль от этого в разы превышает доход с первоначальной продажи.

Также крайне важно создание барьеров через использование уникальных стандартов креплений, разъёмов и программного обеспечения, что делает невыгодным или невозможным ремонт у независимых мастеров, замыкая клиента в экосистеме. Запчасти являются ключевым звеном этой маркетинговой стратегии. Их производство часто выведено в отдельные высокоприбыльные дочерние предприятия, как DENSO у Toyota. Рынок запчастей и ремонта не подвержен циклическим кризисам продаж новых авто. Более того, как показывает практика, повреждённые автомобили сами становятся объектом прибыльного бизнеса по разборке и продаже деталей, формируя вторичный, но также зависимый от оригинальных производителей рынок.

Успех Японии в автопроме, начавшийся с послевоенного копирования и обучения у американцев, зиждется не на одной лишь роботизации, хотя сегодня это и самый роботизированный сектор в Азии. Его основа заложена философией через непрерывное улучшение и ориентацию на долгосрочную лояльность. Японские производители выстроили беспрецедентно плотную и клиентоориентированную дилерскую сеть, делая ставку на гарантии, сервис и послепродажное обслуживание. Это породило феномен, что на внутреннем рынке Японии доля местных брендов стабильно превышает 95 %. Один раз попав в эту систему, покупатель редко выходит из неё.

Параллели с робототехникой.

Перенос этой модели в мир робототехники кажется заманчивым, но сталкивается сфундаментальными различиями двух отраслей. Только разработчик может качественно обновить программное обеспечение и перепрограммировать.

Прямого клонирования модели «автомобиль в убыток, а запчасти в прибыль» в робототехнике не может быть. Робот не автомобиль, а его запчасти — это не только шестерни и амортизаторы, но и алгоритмы, датасеты и модули искусственного интеллекта.

Будущая бизнес модель «Робот как услуга».

Однако сама философия в том, чтобы сделать входную цену низкой, для заработков на долгосрочной эксплуатации, уже трансформируется и захватывает робототехнику в форме подписочной модели.

Вместо продажи робота за $100.000, компания может установить его на заводе клиента за символическую плату или вовсе бесплатно. Клиент платит ежемесячную подписку за работу робота по часам или выполненным операциям, доступ к облачному сервису на базе искусственного интеллекта, который учит робота новым навыкам, премиальную техподдержку, регулярные обновления безопасности и функционала.

Запчастями становятся обновления программного обеспечения. Без последней версии прошивки робот не увидит новые детали на конвейере. Без подписки на облачный сервис он не научится их распознавать. Клиент оказывается в ещё более жёсткой технологической зависимости, чем автовладелец у дилера.

Уже сегодня крупнейшие технологические компании, такие как IBM, в партнёрстве с производителями роботов Boston Dynamics развивают подобные интеллектуальные сервисы, где ценность создаётся не движением манипулятора, а анализом данных и предотвращением поломок. Окупаемость таких проектов оценивается в 1.5–3 года, но прибыль после этого становится регулярной и предсказуемой.

Японские автоконцерны показали миру, что истинная прибыль кроется не в разовой продаже продукта, а в монетизации его жизненного цикла и создании непрерывного потока доходов от лояльного клиента. Робототехника, будучи технологически на порядок сложнее, не будет копировать эту модель буквально. Зачем? Она создаст свою, более изощренную и эффективную масштабируемую модель, которая уже повсеместно практикуется для монетизации сервисов на базе искусственного интеллекта. Будущее принадлежит не тем, кто будет продавать больше всего роботов, а тем, кто сможет предложить необходимую интеллектуальную услугу и сделать так, чтобы без неё робот превратился в бесполезную груду металлолома. Сегодня бизнес сместился с запчастей на поле больших языковых моделей, нейросетей и алгоритмов.

Глава 8. Краткая история электротранспорта

Электрическая тяга для транспорта — это не инновация XXI века, а технология с почти 200-летней историей. Путь к современному массовому внедрению электромобилей был долгим, извилистым и усыпанным как многообещающими прототипами, так и масштабными коммерческими провалами.

История электротранспорта началась ещё задолго до двигателя внутреннего сгорания. Первые опыты с безлошадными экипажами на электрической тяге относятся к 1820-м годам, однако настоящий расцвет пришёлся на конец XIX — начало XX веков.

Первой эпохой рассвета электромобилей были 1890–1910 годы, когда появились свинцово-кислотные аккумуляторы. Они были чистыми, тихими, простыми в управлении и идеально подходили для городских поездок. В 1900 году в США электромобили составляли около трети всего автопарка. Появились десятки производителей, таких как Detroit Electric, основанная в 1907 году. Компания выпустила более 35.000 автомобилей, которыми пользовались знаменитости, включая Клару Форд, жену Генри Форда. Другими ведущими производителями были Baker Motor Vehicle и Columbia, предлагавшими роскошные и коммерческие модели.

В ту эпоху электромобили даже доминировали в рекордах скорости.

В 1899 году бельгиец Камилл Женатци на ракетоподобном электрокаре La Jamais Contente первым в мире преодолел рубеж в 100 км/ч. Однако к 1920-м годам эра первого электрического расцвета подошла к концу из-за ряда технологических и экономических факторов.

Переломным моментом стало изобретение электрического стартера для машин на двигателях внутреннего сгорания в 1912 году. Массовое производство и резкое удешевление бензиновых авто вроде Ford Model T быстро вытеснило электрические авто. Рост сети дорог и заправочных станций для авто на ДВС всё больше склонял массового потребителя делать выбор в их пользу. Финальной точкой в развитии электротранспорта стали застой в развитии аккумуляторов, которые обеспечивали очень малый запас хода, имели большой вес и высокую цену.

Интерес к электромобилям вернулся лишь десятилетия спустя, подстёгнутый энергетическими кризисами 1970-х годов и растущими экологическими требованиями. Началась новая эра. Второй попыткой массового внедрения электротранспорта стали 1990-е годы.

Их символом был General Motors EV1, представленный в 1996 году. Это первый современный электрокар, разработанный с нуля крупным автопроизводителем. Несмотря на культовый статус и преданных поклонников, проект был закрыт, а большинство машин утилизировано. Основными причинами такого провала стали высокие издержки, ограниченный запас хода и давление со стороны нефтяного лобби.

Мы уже разбирали бизнес-модель автоконцернов, построенную на выстраивании дилерской сети и заработке на автозапчастях. Именно модели, нацеленные на долгосрочное извлечение прибыли с клиента, оказываются наиболее жизнеспособными.

Следующим этапом стал бум стартапов в 2000 — 2010-е годы. Настоящий переворот совершила Tesla Motors, основанная в 2003 году.

Выпустив в 2008 году спортивный Roadster, а затем седан Model S в 2012 году, компания доказала, что электромобиль может быть доступным и удовлетворять всем требованиям современного человека. Этот успех спровоцировал настоящую золотую лихорадку. Сотни стартапов по всему миру, особенно в США и Китае, бросились привлекать миллиардные инвестиции, чтобы вытеснить Tesla с пьедестала.

Большинство из них постигла печальная участь. Вот лишь некоторые примеры провалов в США. Aptera закрылась в 2011 году, а Coda Automotive в 2013 году. Ярчайшим примером стала компания Fisker Automotive, основанная дизайнером Henrik Fisker. Её роскошный гибрид Karma страдал от технических неполадок и компания обанкротилась в 2013 году. Faraday Future и Nikola годами демонстрировали прототипы, привлекали инвестиции, но сталкивались со скандалами, обвинениями в мошенничестве и так и не смогли наладить серийное производство. Китайский рынок стал особенно конкурентным и беспощадным последние годы. Byton обанкротился в 2021 году, HiPhi приостановил производство в 2024 году, а Weltmeister Motors разорилась, несмотря на амбициозные презентации и поддержку.

К этому списку можно добавить громкие отказы от проектов со стороны технологических гигантов вроде Apple, которая закрыла разработку автомобиля в 2024 году и Dyson, остановивший свой EV-проект с $500 млн инвестиций.

Получается, в середине 2020-х, индустрия электромобилей снова оказалась на перепутье. Первая волна массового ажиотажа спала и наступил период охлаждения и стратегической коррекции.

Даже лидер рынка Tesla откладывает выпуск своей бюджетной модели Model 2. Традиционные автогиганты сворачивают или пересматривают свои самые амбициозные планы. Mercedes-Benz свернула разработку новой платформы. Ford и Honda смещают фокус на гибриды. Производители премиального сегмента Audi, Lamborghini, Ferrari также откладывают запуск своих новых электромобилей.

Аналитики снижают прогнозы по продажам электромобилей к 2030 году. К причинам текущего замедления относится насыщение раннего спроса, высокая стоимость, неразвитость инфраструктуры в отдельных регионах, технологические сложности и ужесточение конкуренции, прежде всего, со стороны китайских брендов BYD и Geely, которые научились быстро выпускать доступные и технологичные модели. История электротранспорта — это не линейный путь к успеху, а цикличная борьба технологии с рыночными и экономическими реалиями.

Первая волна начала XX века потерпела поражение из-за технологического прогресса и массового производства автомобилей на двигателях внутреннего сгорания. Вторая волна конца XX века утонула в скептицизме индустрии и неготовности рынка. Третья волна 2010-х годов началась с прорыва Tesla и породила бесчисленное множество стартапов, большинство из которых разорились, не справившись с вызовами. Сегодняшнее замедление темпов роста 2020-х годов это закономерная коррекция и взросление рынка, который переходит от ажиотажа к устойчивому развитию.

Электрический транспорт снова доказал свою состоятельность. Несмотря на банкротства, скандалы и отложенные планы, он уже стал массовой реальностью, а его дальнейшая эволюция зависит от решения практических задач снижения стоимости, развития инфраструктуры и создания технологий следующего поколения.

Решают всё в таких вопросах крупные банки и инвестиционные фонды. Без их поддержки внедрить новую технологию массового в принципе не возможно. Это повод для детального изучения текущих проблем индустрии в деталях. Важно сделать выводы и мониторить новые тренды. Как определить, что выстрелит в следующий раз? Будущее это следствие реалий настоящего и опыта прошлого!

Почему же выстрелила Tesla? На этот счёт существует огромное количество разных мнений. Пришло время, гениальный руководитель, футуристический дизайн, венчурное финансирование и ещё множество других предположений. На мой взгляд, это целый комплекс мер, стечений обстоятельств и тот самый Моментум, про который мы уже говорили. Смотря на волны в инвестициях в области экологии, можно предположить что именно глобальные финансовые институты задали тренд. Также, нефтяное лобби оказало мощнейшее стратегическое влияние. Попробуем копнуть глубже, чтобы проследить причинно-следственные связи и выделить наиболее важные составляющие успеха. Может быть, это поможет нам провести параллели с робототехникой.

Успех Tesla — это не просто история удачного стартапа в автомобильной индустрии, а результат стратегического прорыва, который стал возможен благодаря уникальному сочетанию технологического видения, революционной бизнес-модели и своевременному попаданию в формирующийся глобальный тренд. В то время как предыдущие волны электротранспорта разбивались о непреодолимые барьеры, Tesla смогла не только преодолеть их, но и создать новую рыночную модель.

До Tesla большинство попыток возродить электромобиль совершали фундаментальную ошибку. Они рассматривали его как альтернативу с ограничениями. Производители фокусировались на устранении недостатков через увеличения запаса хода и снижения цены, но не предлагали потребителю принципиально нового предложения. Машины позиционировались как экологичные и экономные, но не могли вызвать массового спроса. Tesla кардинально изменила подход. Вместо того чтобы сразу штурмовать массовый рынок с компромиссным продуктом, компания применила стратегию сверху вниз.

Сначала Tesla создала ультра премиальный спортивный Roadster в 2008-м году, потом роскошный седан Model S в 2012 году и уже потом Model X. Эти машины не были просто электромобилями. Они соревновались и побеждали по ключевым для аудитории класса люкс параметрам. Разгон от нуля до 100 км/ч за 3 секунды. Огромный центральный экран и автопилот. Электропривод стал не недостатком, а преимуществом. Это позволило сформировать сильный, желанный бренд и привлечь обеспеченных ранних поклонников, готовых платить за новизну. Создав образ машины будущего, Tesla использовала наработанные технологии, экономию на масштабе и доверие к бренду для выхода в массовый сегмент с Model 3 и Model Y. Потребитель покупал не просто доступный электрокар, а частичку технологического чуда и статуса, ранее доступного только миллионерам.

В отличие от традиционных автопроизводителей, Tesla максимально контролирует цепочку создания стоимости. Это вертикальная интеграция в современном проявлении. Продажи без дилеров стали новой бизнес моделью. Tesla отказалась от франшиз, продавая автомобили напрямую через собственные шоу-румы и онлайн. Это дало полный контроль над ценообразованием, клиентским опытом и исключило конфликт интересов с дилерами. Программное обеспечение стало основой инноваций, а автомобиль превратился в компьютер на колёсах. Регулярные обновления не только устраняли ошибки, но и добавляли новые функции, повышая ценность машины после покупки. Это была модель, чуждая традиционному автопрому. Понимая, что зарядка это самое слабое звено, Tesla на собственные средства построила глобальную сеть Supercharger, сделав дальние поездки удобными и предсказуемыми.

Успех маркетинга был бы невозможен без реальных технологических преимуществ, которые стали результатом огромных инвестиций в исследования и разработку. Tesla раньше других сделала упор на литий-ионные аккумуляторы, постоянно работая над увеличением плотности энергии и снижением их стоимости. Разработка собственной системы автопилота и обещание полноценного самоуправления закрепили за Tesla имидж самого высокотехнологичного автопроизводителя в мире, привлекая любителей гаджетов и формируя образ машины из будущего.

Tesla бросила вызов канонам автомобильного маркетинга, потратив на традиционную рекламу ноль денег. Генеральный директор компании стал живым воплощением бренда. Его активность в соцсетях создавала постоянный информационный повод, бесплатно удерживая Tesla в центре внимания СМИ и публики. Мощные характеристики, сенсационные презентации, хотя иногда с провалами, как со стеклом Cybertruck, которые лишь усиливали хайп и уникальный дизайн сами по себе генерировали волну публикаций и обсуждений. Делая упор на исключительный клиентский опыт и создавая вокруг владения Tesla ощущение принадлежности к сообществу избранных, компания превратила своих клиентов в преданную армию энтузиастов.

Ключевую роль в выживании и масштабировании Tesla оказала способность привлекать деньги на волне глобального тренда на устойчивое развитие или ESG. Ещё в 2017 году Tesla успешно разместила облигации на $1.8 млрд, которые, хотя и не были формально сертифицированы как «зелёные», рассматривались инвесторами именно в таком ключе, поскольку средства шли на развитие экологичного транспорта. Это показало как миссия по ускорению перехода к устойчивой энергетике трансформируется в финансовые преимущества.

С 2016 по 2020 годы капитализация сектора возобновляемой энергетики выросла почти в 10 раз с $10 млрд до $97 млрд. Крупные банки вроде Goldman Sachs и Morgan Stanley совместно с крупными инвестиционными фондами стали активно вкладываться в «зелёные» активы, видя в них как политическую поддержку, так и долгосрочную коммерческую перспективу вытеснения ископаемого топлива.

Tesla выстрелила потому, что перестала бороться с устоявшимися стереотипами об электромобилях и вместо этого предложила новую бизнес стратегию. Компания соединила технологический прорыв в батареях и программном обеспечении с гениальной маркетинговой стратегией, построенной вокруг личности своего лидера и создания культа бренда. Этот подход был вовремя поддержан глобальными финансовыми институтами и крупными банками. Они начали массово направлять капитал в зелёные технологии, увидев в них следующую большую возможность. В итоге Tesla продавала не только автомобиль, но и билет в будущее. Мир с готовностью его купил, навсегда изменив траекторию развития не только автопрома, но и всей мировой экономики.

Глава 9. Децентрализованная энергетика

Изучая историю развития электротранспорта, можно заметить что батареи были и остаются их самым слабым местом. Что если решения в области запаса электроэнергии могут мгновенно решить эти проблемы. Какие последствия будут для электротранспорта, электроники и робототехники? Это мы и попытаемся исследовать.

В условиях климатических изменений и энергетического кризиса поиск чистых, неиссякаемых и автономных источников энергии становится глобальным приоритетом. На этом фоне периодически вспыхивают сенсационные заявления о создании революционных устройств, способных напрямую преобразовывать энергию космических частиц. Один из самых обсуждаемых прототипов последних лет — это «Нейтринный энергетический куб» или Neutrino Power Cube от немецко-американской компании Neutrino Energy Group.

Исследуем принципы работы подобных устройств, отделяя физическую реальность от манипуляций и рассматривая более реалистичные альтернативы для децентрализованной энергетики будущего. Концепция, продвигаемая Neutrino Energy Group, звучит как фантастика, обещая избавление от зависимости от солнца, ветра и электросетей. Компания заявляет о создании технологии Neutrinovoltaic, которая использует энергию частиц невидимого спектра излучения, в первую очередь нейтрино.

Заявленный принцип работы основан на использовании многослойного наноматериала. В куб укладываются от 12 до 20 чередующихся слоёв графена и легированного кремния, нанесённых на металлическую подложку. Согласно заявлениям компании, когда нейтрино и другие частицы проходят через куб, они вызывают микроскопические колебания атомов графена, так называемую «графеновую рябь». Эти колебания, усиливаемые тепловым движением атомов, якобы преобразуются в резонансную вибрацию всей структуры, которая затем снимается в виде постоянного электрического тока. В результате устройство, не имеющее движущихся частей и внешних видимых источников питания, должно генерировать электричество 24 часа в сутки.

Заявлено, что агрегат размером с небольшую тумбу может выдавать нетто-мощность 5–6 кВт, что достаточно для обеспечения энергией среднего домохозяйства. Компания анонсировала полевые испытания сотен таких устройств в Австрии и заявляет о планах по строительству заводов в Швейцарии и Южной Корее.

Несмотря на громкие обещания, концепция прямого получения значимой энергии из нейтрино вступает в острое противоречие с устоявшимися принципами физики элементарных частиц.

Неуловимость нейтрино.

Ключевая проблема этого решения заключается в крайне слабом взаимодействии нейтрино с веществом. Эти частицы участвуют только в слабом и гравитационном взаимодействиях, игнорируя электромагнитное и сильное. Чтобы нейтрино «столкнулось» с ядром атома, оно должно подойти к нему на расстояние порядка аттометра или 10⁻¹⁸ метра. Через каждый квадратный сантиметр Земли ежесекундно пролетает около 60 миллиардов нейтрино, но практически все они проходят сквозь планету, не оставляя следа. Для их регистрации учёные строят гигантские детекторы массой в тысячи тонн. Примеры таких систем Super-Kamiokande в Японии, IceCube в Антарктиде или у нас на Кавказе. Они фиксируют буквально единичные события. Идея, что компактный бытовой прибор сможет уловить достаточно нейтрино для генерации киловатт мощности, с точки зрения современной физики выглядит совершенно неправдоподобной.

Вопрос источника энергии.

Сами разработчики, по-видимому, осознают эту проблему. В их объяснениях фокус постепенно смещается с нейтрино на более широкий спектр воздействий так называемые «волны материи» по гипотезе де Бройля. Это тепловое движение атомов графена и даже техногенный «электромагнитный смог» от Wi-Fi и сотовых сетей. Однако ни один из этих альтернативных источников не обладает достаточной плотностью энергии. Например, для выдачи мощности, сравнимой с солнечной батареей, плотность энергии на входе должна быть сопоставима с солнечным светом. Техногенные радиоволны на много порядков слабее.

Таким образом, физическое сообщество скептически относится к заявлениям Neutrino Energy Group. Эксперты указывают, что подобные проекты часто используют малопонятную широкой публике научную терминологию для прикрытия принципов, противоречащих фундаментальным законам, в частности, закону сохранения энергии.

Энергия из атмосферы.

Если получение энергии непосредственно от нейтрино за гранью современных технологий, то идея использования других, более распространённых и взаимодействующих частиц и полей в атмосфере уже гораздо ближе к реальности. Сегодня существуют работающие прототипы и коммерческие устройства, реализующие эту концепцию в малых масштабах.

Более реалистичные источники энергетических кубов нового поколения:

1. Радиочастотная энергетика через улавливание энергии радиоволн от вещательных станций, сотовых вышек и Wi-Fi роутеров. Эта технология, известная как сбор рассеянной энергии, уже питает малопотребляющие устройства типа датчиков «интернета вещей» IoT, RFID-метки и носимую медицинскую электронику.

2. Термоэлектрические генераторы по преобразованию разницы температур. Например, между корпусом устройства и окружающим воздухом или между разными слоями атмосферы. Преобразование в электричество происходит с помощью эффекта Зеебека.

3. Пьезоэлектрические и трибоэлектрические элементы. Генерация тока идёт за счёт механических вибраций или трения, которые в изобилии присутствуют в окружающей среде в виде ветра, шума и движения.

4. Солнечная энергетика нового поколения. Не стоит забывать и про совершенствование классических решений. Современные солнечные элементы имеют рекордную эффективность и могут работать в условиях рассеянного света, приближаясь к идеалу круглосуточного источника.

Гипотетический «Атмосферный энергетический куб» будущего, в отличие от нейтринного, может быть гибридным устройством, комбинирующим несколько из этих технологий для сбора мизерной, но реально существующей энергии из различных источников.

Мечта о компактном устройстве, обеспечивающем дом автономной энергией из неиссякаемых природных ресурсов, продолжает вдохновлять учёных и инженеров. Однако путь к этой цели лежит не через попытки обойти фундаментальные законы физики, а через кропотливую работу по повышению эффективности и интеграции уже существующих технологий сбора энергии.

Децентрализованная энергетика — это не фантастика, а объективная реальность и насущная необходимость. Её основу сегодня составляют не спорные «нейтринные кубы», а стремительно развивающиеся, дополняющие друг друга технологии в виде солнечных панелей на крышах, малых ветрогенераторов, умных сетей, системы накопления энергии и упомянутые выше системы сбора рассеянной энергии. Именно в их синергии, а не в поиске «мистического куба», заключается устойчивое энергетическое будущее, независимое от централизованных сетей и ископаемого топлива.

Таким образом, в то время как проекты вроде Neutrino Power Cube остаются на периферии научного мейнстрима, реальная децентрализованная энергетика уверенно развивается, доказывая свою жизнеспособность уже сегодня.

Ядерные батареи на никеле-63.

Рассмотрим технологию бета-вольтаических ядерных батарей на изотопе никель-63. Батарея представляет собой физически обоснованную и уже реализованную платформу для децентрализованной энергетики. Эти устройства, часто называемые «вечными батарейками», используют энергию бета-распада радиоактивного изотопа, преобразуя её непосредственно в электричество с периодом полураспада около ста лет и безопасным излучением, которое легко экранируется. Никель-63 идеально подходит для создания долговечных и автономных источников питания для решений вне электросети.

Изотоп никель-63 в процессе бета-распада испускает электроны или бета-частицы. Эти частицы попадают в полупроводниковый преобразователь чаще всего на основе алмаза или кремния, где ионизируют атомы, создавая пары электрон-дырка. Встроенное в полупроводник электрическое поле разделяет эти заряды, генерируя постоянный электрический ток. Этот процесс не требует движущихся частей, химических реакций или внешнего источника энергии, обеспечивая стабильную выходную мощность на протяжении десятилетий.

Реальные прототипы.

Технология уже вышла из стадии чистой теории. В 2024 году китайская компания Betavolt Technology представила действующий прототип BV100 — батарейку размером 15×15×5 мм, выдающую 100 мкВт мощности при напряжении 3В. Она состоит из слоёв никеля-63 и алмазных полупроводников. Компания заявила о планах по созданию версии мощностью 1 Вт к 2025 году.

Параллельно ведутся интенсивные исследования. Учёные из МФТИ, ТИСНУМ и МИСиС в 2018 году создали прототип, достигший рекордной для никеля-63 удельной энергоёмкости около 3300 мВт·ч/г, что в 10 раз превосходит плотность энергии обычных химических батарей. Их разработка, состоящая из 200 алмазных преобразователей, генерирует около 1 мкВт и оптимизирована для питания имплантатов.

Сфера применения.

Утверждение о применении подобных технологий в медицине и космосе не фантастика, а исторический факт. В 1970-х годах в США и Франции были успешно имплантированы более 1400 кардиостимуляторов, работавших на плутонии-238. Современные разработки на значительно более безопасном Ni-63 предназначены для питания следующих поколений кардиостимуляторов, нейростимуляторов и датчиков. Их ключевое преимущество в исключении повторных рискованных операций по замене батареи на протяжении жизни пациента.

Космическая отрасль.

Радиоизотопные источники энергии это стандарт для миссий в дальнем космосе и на других планетах. В то время как для больших мощностей используются радиоизотопные термоэлектрические генераторы на плутонии-238, компактные бета-вольтаические батареи на Ni-63 рассматриваются для питания микроэлектроники, датчиков и малых спутников, где важны долговечность и независимость от Солнца.

Несмотря на технологическую готовность, массовому распространению ядерных батарей на Ni-63 мешают два ключевых фактора:

1. Высокая стоимость производства. Наработка высокообогащённого Ni-62 в ядерных реакторах с последующим облучением для получения Ni-63 чрезвычайно дорогой и медленный процесс. Оценки 2020 года показывали, что сырьё для одной батареи может стоить сотни тысяч рублей, что делает её неконкурентной для бытовой электроники.

2. Нормативные и социальные барьеры. Любое устройство с радиоактивным материалом, даже максимально безопасное, подлежит строгому лицензированию, учёту и контролю на протяжении всего жизненного цикла, включая утилизацию. Психологический барьер и «ядерная» начинка также играют значительную роль.

Таким образом, ядерные батареи на изотопе никель-63 не являются альтернативой будущего. Они представляют собой работающую альтернативу настоящего для специфических, критически важных задач децентрализованного энергоснабжения. Они доказывают, что принцип долговечной автономной энергетики реален и основан на прочном научном фундаменте.

Атомная батарейка на Ni-63 уже сегодня готова обеспечивать энергией имплантаты, космические аппараты и критическую инфраструктуру. Её путь к массовому рынку лежит не через научные прорывы, а через решение экономических и логистических задач. Эта технология служит ярким примером того, что децентрализованная энергетика развивается для решения конкретных проблем там, где традиционные решения бессильны.

Мы разобрали технологии, на которых может базироваться децентрализованная энергетика, но не затронули целого каскада социально экономических преобразований, которые могут сопутствовать внедрению этих технологий. Мы разбирали как нефтяное лобби сдерживало развитие электротранспорта, направляя развитее прогресса по своим, удобным им, рельсам. Но что если триггерами социально-экономических преобразований послужат новые модели монетизации, цифровизации и токенизации? Может быть, тогда децентрализованной энергетике дадут зелёный свет?

Глава 10. Распространение смартфонов

Мы уже говорили о том, что инновации внедряются точечно там, где они находят социальную и государственную поддержку. В Японии был скоростной доступ в интернет задолго до того, как он стал доступен в других странах мира. В Китае муниципальный электротранспорт работал в некоторых городах уже в двухтысячных годах, хотя широкое распространение во всём мире он получил лишь недавно. На всё это есть ряд экономических, политических и социально‑этических причин, которые мы и попытаемся проанализировать шаг за шагом.

Смартфоны не сразу изменили нашу жизнь. У них было как минимум несколько взлётов и падений, прежде чем они стали тем, чем являются на сегодняшний день, а именно незаменимыми личными помощниками. Пользователи безгранично доверяют смартфонам и не могут обойтись без них в повседневной жизни. Смартфон сегодня — это неотъемлемая часть нашей идентичности, рабочий инструмент, окно в мир и центр развлечений. Его отсутствие вызывает у многих чувство, близкое к панике. Однако путь к этой интеграции был долгим и сложным.

Идея объединить телефон и компьютер оформилась в начале 1990-х. Первой ласточкой стал IBM Simon, представленный в 1992 и поступивший в продажу в 1994 году.

Это был громоздкий аппарат с сенсорным монохромным экраном, который стоил больше $1000. Он умел отправлять факсы и электронную почту, работал с календарём и блокнотом. Несмотря на инновационность, из-за цены, размеров и веса более 1 кг, он остался диковинкой для массового потребителя.

Настоящий импульс развитию дало появление в 1996 году Nokia 900 °Communicator.

Это была раскладушка с монохромным экраном и QWERTY-клавиатурой, которая в закрытом виде была телефоном, а в открытом карманным компьютером. Это был хоть и всё ещё очень неудобный, но вполне рабочий инструмент для деловых людей. До массового продукта было ещё далеко.

Тут вдруг появился цветной экран. В 1997 году Siemens представил модель S10 с экраном всего на 4 цвета. Это был прорыв на фоне монохромной графики. Цвет сделал интерфейс понятнее, а телефон превратился в мультимедийное устройство. На нём появились цветные заставки и простые игры с графикой. К началу 2000-х началась гонка уже за количество оттенков.

Ericsson T68 имел 256 цветов, а затем появились модели с тысячами и миллионами цветов. Телефон перестал быть просто средством связи, превратившись в предмет развлечения, что подготовило почву для массового распространения смартфонов.

Всё ещё были барьеры на пути к массовому потреблению. Долгое время смартфоны и продвинутые мобильные телефоны оставались нишевым продуктом по нескольким причинам:

1. Стоимость. Цена устройств и тарифов на мобильный интернет была запредельно высокой.

2. Сложность. Интерфейсы ранних коммуникаторов на Symbian, Windows Mobile, Palm OS были перегружены и непонятны обычному пользователю. Управление часто требовало стилуса.

3. Функциональный разрыв. Коммуникаторы были большими и неудобными для звонков, а обычные телефоны всё ещё оставались слишком ограниченными.

Преодоление этих барьеров стало возможно благодаря конвергенции технологий, новой философии дизайна и грамотному позиционированию.

Поп-культура и образ будущего.

Важнейшую роль в изменении общественного восприятия мобильных технологий оказала поп-культура. Ярчайшим примером служит фильм «Матрица» 1999 года.

Футуристичный слайдер Nokia 8110 с автоматически выезжающей клавиатурой, стал символом высокотехнологичного будущего и стильным аксессуаром главного героя Нео. Этот продакт-плейсмент был настолько успешным, что телефон получил народное признание, а в 2018 году Nokia перевыпустила эту модель.

Средства массовой информации стали мощнейшим инструментом продвижения технологий в массы. Телевизионные ролики начали показывать не просто телефонные звонки, а новый образ жизни через мгновенный обмен фотографиями с цветного экрана, доступ к электронной почте и играм в любом месте. Телефон из технического гаджета превращался в модный и социально значимый объект.

До конца 2000-х на рынке царила раздробленность. Конкурировали Symbian, Windows Mobile, BlackBerry OS и Palm OS. Это создавало хаос для разработчиков и пользователей. Ситуация кардинально изменилась с появлением двух новых решений.

1. Apple iOS выпущенная в 2007 году совершила переворот не столько технологиями, сколько философией.

Первый iPhone представил концепцию управления пальцами на большом сенсорном экране, отказавшись от стилуса и физической клавиатуры. Его интерфейс был интуитивно понятен любому. Apple позиционировала устройство не как инструмент для бизнеса, а как универсальный медиаплеер, интернет-коммуникатор и телефон в одном лице, сделав его желанным для миллионов людей.

2. Google Android выпущенная в 2008 году и первый коммерческий смартфон HTC Dream предложил другую, но столь же важную модель через открытую и бесплатную операционную систему.

Это позволило множеству производителей вроде Samsung, HTC, Sony и других создавать смартфоны на любой вкус и кошелёк. Android быстро набрал популярность благодаря гибкости и интеграции с сервисами Google.

Эти две системы, с их простотой и ориентированностью на потребительский опыт, окончательно стёрли грань между людьми увлекающимися технологиями и обычными людьми. Смартфоном стало легко пользоваться без изучения инструкций и в этом здорово помогли новые технологии.

Упрощение интерфейса было только первым шагом. Следующим стало вовлечение и обучение через игры. Смартфоны и приложения начали использовать инструменты для выработки простейших рефлексов, связывая их с центрами удовольствий.

Уведомления и дофаминовые петли.

Звуковой сигнал, вибрация, красный бейдж с цифрой. Все это создаёт ожидание социального одобрения через лайк, сообщение или новую информацию. Психологи называют это «цифровым дофамином», отмечая, что технологические компании целенаправленно создают привыкание, особенно у молодых людей с ещё не сформировавшейся префронтальной корой, отвечающей за самоконтроль.

Бесконечная лента и автоматическое воспроизведение.

Контент подгружается автоматически, не оставляя естественных точек остановки для пользователя. Совершенные алгоритмы на базе нейросетей анализируют предпочтения пользователя и выдают особенно триггерный контент. Это стало основным трендом развития соцсетей в 2025-м году, а разработчики более совершенных алгоритмов получают конкурентное преимущество и вытесняют другие системы. Хорошим примером может быть TikTok, который занял доминирующую нишу на рынке за счёт именно таких технологий.

Геймификация.

Баллы, стикеры, ежедневные награды за вход. Всё это превращает рутинные действия в игру. Исследования показывают, что взрослые люди в США проверяют телефон в среднем 344 раза в день. Даже простое присутствие телефона в поле зрения снижает когнитивные способности человека.

Демократизация.

Социальная необходимость использования смартфона стала ключевым фактором его широкого распространения. Он стал ключом к социальной жизни человека. Мессенджеры, социальные сети и видеохостинги стали основными средствами получения информации. Для современной молодёжи жизнь без смартфона сразу же становится социальной изоляцией.

Произошла централизация функций и телефон заменил десятки устройств, став фотоаппаратом, навигатором, будильником, банковской картой, плеером и телевизором. Отказаться от смартфона стало физически невыгодно. Также, произошло стирание возрастных границ. Смартфонами стали активно пользоваться как дети, для которых он стал окном в мир игр и общения, так и пожилые люди, для которых видеозвонки с близкими стали спасением от одиночества.

Разобранная эволюция смартфонов была бы неполной без анализа ключевого экономического фактора, который окончательно превратил его из атрибута среднего класса в поистине массовое глобальное явление. Преодоление ценового психологического и экономического барьера эквивалента в сто долларов США стало точкой перелома. После этого смартфоны стали доступны практически всем слоям населения в мире. Появились недорогие модели, заполнившие рынок в развивающихся странах Азии, Африки и Латинской Америки, что привело к беспрецедентному социально-экономическому эффекту.

Путь к массовости начался с драматического снижения стоимости мобильной связи в целом. Если первый коммерческий мобильный телефон Motorola DynaTAC 8000X в 1984 году стоил баснословные $3,995, то к концу 1990-х — началу 2000-х модели вроде Nokia 1100 2003 года уже предлагались по цене в сто долларов. Этот прорыв стал возможен благодаря экономии на масштабе производства и модели субсидий от операторов связи, которая позволяла получить дорогой аппарат за символическую плату при заключении долгосрочного контракта.

С появлением смартфонов цена снова взлетела. Первый iPhone в 2007 году стоил $499, будучи премиальным продуктом. Однако конкуренция на платформе Android и рост производства в Азии, в первую очередь в Китае, быстро изменили ситуацию. К середине 2010-х годов такие компании, как Xiaomi, Huawei, её суббренд Honor, OPPO и Vivo, освоили выпуск качественных устройств с достойными характеристиками по агрессивно низким ценам, вытесняя с рынка всё остальное. К 2020 году смартфон от лидера рынка можно было приобрести уже за $150–200.

Следующей революционной вехой стало достижение планки в $99 или её эквивалента в местной валюте уже для полноценных смартфонов, в том числе с поддержкой скоростной связи. Как предсказывал анализ Deloitte за 2022 год, такие устройства должны были появиться в 2023 году и стать катализатором внедрения нового поколения связи. Прогноз сбылся. К 2025 году на рынке представлены модели, подобные HMD Vibe 5G, с 5G-модемом, аккумулятором на 5000 мА·ч и HD экраном ровно за $100.

Преодоление барьера для миллиардов людей.

Для огромного населения развивающихся стран смартфон за $1000 — это абстракция, а устройство за $99 — уже реальная, хоть и серьёзная, но достижимая покупка. Производители и операторы компенсируют низкую маржу на аппарате за счет других источников в виде предустановленных приложений, рекламы в интерфейсе, продажи контента, услуг и обязательных тарифов на связь. В Китае собственные экосистемы и магазины приложений позволяют компаниям субсидировать стоимость железа на 30–40 %.

Для операторов связи в развивающихся регионах дешёвые 5G-телефоны стали инструментом будущего. Они сначала распространяют устройства среди абонентов, а затем строят под них сети, поскольку передача данных по 5G в итоге эффективнее и дешевле, чем по 4G. Азия, а в особенности Китай, стала не только главным потребителем, но и главным архитектором этой новой реальности. Здесь эффект удешевления проявился наиболее ярко и привёл к системным изменениям.

Китай, с его зрелыми производственными цепочками и инновационными кластерами вроде Шэньчжэня, смог наращивать качество и снижать стоимость одновременно. Местные бренды Xiaomi, OPPO и Vivo стали глобальными компаниями именно за счёт стратегии «высокое качество по низкой цене».

Цифровизация экономики.

Низкая цена смартфона стала основой для уникальной цифровой революции. В Китае с его 74 % проникновением смартфонов дешёвый аппарат превратился в универсальный ключ к новой экономике через компании вроде WeChat и Alipay, которыми пользуются 90 % интернет-пользователей. В этих системах пользователи оплачивают счета, покупают товары, получают кредиты и пользуются государственными услугами. Цифровая экономика достигла 45 % ВВП КНР, и фундаментом для этого послужил массовый доступ к смартфонам.

Дешёвый смартфон и мобильные платежи породили волну социальных инноваций от магазинов без продавцов до велопроката, которые стали возможны только в условиях почти всеобщей цифровой вовлечённости населения. Для других азиатских стран, таких как Индия и государства Юго-Восточной Азии, доступные смартфоны стали главным, а часто и единственным окном в интернет, катализатором финансовой и социальной стабильности.

Отстающие страны.

Внедрение мобильных телефонов в странах с развивающейся экономикой, особенно в Африке, породило полноценную социально и экономическую революцию. В регионах, где банковская и транспортная инфраструктура практически отсутствовали, обычный сотовый телефон превратился в мощнейший драйвер прогресса, позволивший миллионам людей совершить скачок в развитии.

Центральным прорывом в Африке стали системы мобильных платежей, такие как M-Pesa в Кении. В стране, где в 2000-х годах менее 20 % населения имели доступ к банковскому счету, телефон стал для людей первым и единственным финансовым инструментом. Через простые SMS или USSD-запросы пользователи научились переводить деньги родственникам в деревни, оплачивать счета, копить небольшие суммы и даже брать микрокредиты. Это не просто упростило их жизнь, а создало новую, доступную каждому финансовую экосистему, интегрировав в экономику целые слои населения, которые раньше не могли вести даже минимальную деловую активность из-за отсутствия банков.

Революция быстро вышла за рамки личных переводов. Для малого бизнеса и фермеров телефон стал окном на большой рынок. Появились платформы вроде Twiga Foods в Кении, которые через мобильные приложения соединяют мелких фермеров напрямую с розничными продавцами, сокращая цепочки посредников и увеличивая доходы производителей. Торговцы на удалённых рынках стали проверять цены на товары через телефон, а курьеры и таксисты координировать заказы. Мобильные деньги также позволили создавать новые модели страхования урожая и микрофинансирования, что резко снизило риски для самого уязвимого сельского населения.

В сферах образования и здравоохранения мобильники помогли преодолеть катастрофическую нехватку ресурсов. Образовательные сервисы вроде Eneza Education, доставляли уроки и тесты ученикам в отдалённых деревнях через SMS, даже на кнопочные телефоны. В здравоохранении расцвела телемедицина. Консультации врача по телефону или онлайн стали спасением для жителей территорий, где до ближайшей клиники нужно было добираться несколько дней. Системы мобильных оповещений о вспышках болезней или напоминаний о приёме лекарств также спасли множество жизней.

Смартфон стал инструментом образования и знаний для детей в удалённых африканских деревнях и фундаментом социально технологических преобразований, стирающим экономические границы для миллиардов жителей Азии, Африки и других развивающихся регионов. Удешевление сделало смартфон не предметомроскоши, а базовой необходимостью и платформой для развития, что по своему масштабу и последствиям вполне сопоставимо с изобретением массового книгопечатания или проведением электричества в каждый дом.

Сбор данных.

Способность мобильных телефонов собирать уникальные, персонализированные данные стала ключевым драйвером развития. В отличие от персональных компьютеров, которые часто стационарны и используются ограниченно, смартфон — это сенсор, постоянно находящийся в кармане пользователя, обеспечивающий детализированную структурированную информацию.

Сбор данных через ПК часто был фрагментированным, привязанным офису и охватывал узкую, более обеспеченную прослойку населения. Мобильный телефон, особенно в условиях развивающихся стран, радикально поменял картину. Телефон собирает данные в режиме 24/7 и в реальном контексте жизни пользователя. Это даёт не просто сухие цифры, а понимание поведенческих паттернов. Например, можно анализировать не только факт платежа, но и время, место и частоту покупок сельхозпродукции.

Современный смартфон собирает структурированные данные вроде транзакций и поисковых запросов и неструктурированные данные вроде геолокации, характера движения и использования приложений. Это позволяет строить многофакторные модели. Например, совмещая данные о мобильных платежах и перемещениях, можно оценить деловую активность в разных районах. Проникновение мобильников в деревни и среди беднейших слоёв позволяет собирать репрезентативные данные о тех группах населения, которые раньше были невидимы для статистики и классических маркетинговых исследований с ПК.

Анализ миллиардов микроплатежей позволяет выявлять паттерны добросовестного поведения. На этой основе строятся скоринговые модели для цифрового кредитования людей без кредитной истории. Данные о том, какие страховки или сберегательные продукты пользуются спросом, помогают создавать более адаптивные и дешёвые финансовые инструменты.

Приложения для фермеров, отслеживая запросы на семена, удобрения и данные о перемещении товаров, помогают оптимизировать логистику, предсказывать спрос и сокращать потери. Например, анализ геоданных от водителей-курьеров помогает улучшать маршруты доставки в городах с хаотичной застройкой.

Образовательные платформы могут анализировать, какие уроки и форматы аудио или текст наиболее популярны в конкретных регионах и адаптировать контент. Аналогично и в здравоохранении. Данные о запросах к телемедицинским сервисам помогают выявлять вспышки заболеваний и планировать кампании вакцинации.

Агрегированные и анонимизированные данные о передвижении и активности используются городскими планировщиками для проектирования дорог и общественного транспорта. Эти же массивы данных Big Data важны для тренировки алгоритмов искусственного интеллекта, создаваемых местными высокотехнологичными компаниями для решения локальных задач.

Таким образом, мобильный телефон — это не только инструмент доступа, но и важнейший драйвер экономики и общества. Данные, которые он помогает собирать, позволяют точечно улучшать сервисы, предсказывать тренды и создавать решения, ранее невозможные. Однако этот прогресс требует развития цифровой грамотности и создания адекватных правовых рамок для защиты прав пользователей.

Смартфон совершил путь от дорогой игрушки для гиков и бизнес-элиты до повседневной необходимости для миллиардов. Его эволюция — это история о том, как технологическая сложность была принесена в жертву простоте, как маркетинг и поп-культура сформировали желание, а психологические триггеры превратили это желание в привычку.

Однако эта победа имеет и обратную сторону медали в виде цифровой зависимости. У пользователей наблюдается снижение концентрации внимания, тревожность и вытеснение живого общения. Смартфон интегрировался в общество так глубоко, что теперь нам приходится законодательно и культурно вырабатывать правила сосуществования с ним. Смартфон стал не просто устройством, а продолжением нашей личности и социальных отношений. Он массово распространился потому, что удовлетворил фундаментальные человеческие потребности в связи, информации и признании, предложив для этого невероятно простой и соблазнительный интерфейс.

В отличии от маркетинговых стратегий автоконцернов, у смартфонов намного более важные социальные задачи. Собирая более структурированные данные о взаимодействии с пользователем, они предоставляют ценные данные для анализа социального взаимодействия. Эти данные помогли в развитии технологий самих смартфонов, смежных областей и стали важнейшей основой для дальнейшего развития технологий персонализированного взаимодействия с роботами. Роботы, в свою очередь, могут собирать ещё больше персонализированных данных, что поможет вывести взаимодействие с человеком на новый уровень и породить ещё больший каскад перемен в обществе.

Глава 11. Моментум

Мы рассмотрели лидеров мировой робототехники, ознакомились с их видением отрасли, планами работы на ближайшее будущее и разобрали примеры бурного развития смежных отраслей на примере электротранспорта и смартфонов.

Что же станет триггером массового распространения роботов? Токенизация или дешевизна природных ресурсов? А может быть новая модель свехпотребления? Или внешние условия, которые сильно ограничат перемещения человека? Массовый уход человечества в виртуальную реальность? А может быть, новые эпидемии или военные конфликты?

Любая из приведённых технологий может дать прорыв и кардинально поменять условия жизни человека. Массовое внедрение децентрализованной энергетики может решить многие социальные проблемы, но потребует мощнейшего перестроения экономики. Вытеснение роботами людей из многих профессий в корне поменяет социальную модель общества. Сложение и наложение этих технологий может иметь ещё более непредсказуемые последствия. И всё же, постараемся смоделировать как роботы будут распространяться и какие социальные потрясения наиболее вероятны.

Есть немецкое слово «Zeitgeist», хорошо описывающее то состояние, которое витает в воздухе. Это склад идей и мыслей, который даёт новый мощный виток для развития цивилизации. Или, по‑другому, «быть в теме». Это мощнейшее ощущение и потребность в жизни каждого человека. Такие моменты держат и притягивают умнейших людей планеты в определённые отрасли науки и творчества. Именно тогда сам процесс может быть намного более значимым и важным для человека, чем что‑либо ещё. В такие моменты и появляется настоящее ощущение остроты жизни, желание жить и созидать!

Моментум встречается в разных сферах жизнедеятельности человека. Наиболее близкое, ощутимое и понятное из того что мне встречалось, это сёрфинг.

Чтобы взять волну и прокатиться на ней, надо выбрать место и подготовиться. Заметив надвигающуюся волну, надо подгрести поближе, приложить фокус усилий и быстро встать. Хопа! Поехали! Кажущаяся простота в реализации обманчива. Для того, чтобы прокатиться на волне нужен опыт и куча практики. Более того, чем массивнее волны, тем сложнее их взять даже профессионалу. Поймаем ли мы надвигающуюся волну робототехники, покажет время!

Почему именно сейчас роботы начинают активно входить в нашу жизнь? Роботы пылесосы уже убирают наш дом, робопитомцы развлекают нас, роботакси возят нас по делам. Да, эти проекты пока не получили массового распространения, но пилотные проекты работают уже давно и планы по их расширению вполне реалистичны. В истории человечества было множество моментов, когда технологии отторгались обществом. Или же, очень сильно отодвигались во времени, как это было с электромобилями. На то был ряд причин из-за необходимой синхронизации огромного количества факторов. Похожая ситуация была и со смартфонами, прежде чем они вошли в жизнь каждого человека. Когда же нам ждать массового появления роботов в нашей жизни и быту?

Попробуем смоделировать развитие робототехники на 2025–2035 годы. В начале книги мы разбирали планы большинства компаний разработчиков роботов на ближайшие годы. Особенно это касается отдельных провинций Китая. Массовое внедрение начнётся с промышленности и логистики постепенно переходя в быт к 2030 году. Благодаря удешевлению компонентов и внедрению 5G сетей, роботы помощники станут обыденностью в 40 % домохозяйств к 2035 году. Роботизируются сиделки, готовка еды, уборка и другие мелкие бытовые нужды. Беспилотные такси заменят 20 % личных авто к 2030 году.

Триггеры технологических прорывов:

1. Искусственный интеллект, глубокое обучение и компьютерное зрение. Как пример, современный прототип робот Ameca, распознающий эмоции.

2. Сенсоры и материалы, тактильные датчики, гибкие актуаторы, позволяющие роботам работать с хрупкими объектами.

3. Инфраструктура 5G и облачные вычисления для управления роями роботов.

4. Социально-экономические драйверы. Например, пандемия 2020 ускорила автоматизацию в три раза для компенсации дефицита кадров.

5. Роботы заменяют 30 % рутинных профессий в сфере логистики и продаж. Рост спроса на инженеров операторов.

6. Точность операций возросла на 60 % с применением роботов хирургов. Повсеместно внедряется телемедицина.

7. Автоматизация 70 % домашних дел.

Влияние на общество:

1. Роботы возьмут на себя опасные задачи вроде ликвидаций аварий и работу в шахтах.

2. Рост ВВП ежегодно за счёт производственной эффективности.

3. Социальное неравенство прогрессирует. 45 % низкоквалифицированных работников останутся без доходов.

4. Дальнейшая деградация живого общения и замена его роботами друзьями.

Глава 12. Искусственный интеллект и роботы

Идея создания искусственного существа, наделённого разумом, встречалась ещё в древних философских трактатах о «мыслящих машинах». Однако путь от этих идей к научной дисциплине был длительным. Он потребовал формализации самой идеи мышления через математическую логику и создания устройства для его воплощения в виде универсальной вычислительной машины.

Ключевой момент наступил в 1950 году, когда Алан Тьюринг предложил эмпирический тест для оценки машинного интеллекта, задав вопрос: «Может ли машина в диалоге выдать себя за человека?» А в 1956 году на Дартмутской конференции группа учёных, включая Джона Маккарти, впервые официально использовала термин «искусственный интеллект», обозначив рождение новой науки.

С тех пор произошёл ряд прорывов, последний из которых, начавшийся с появлением больших языковых моделей, продолжается и сегодня. Отношение к искусственному интеллекту сегодня — это сложная тема, в которой технологический энтузиазм сталкивается с глубокими общественными опасениями.

Хоть термин искусственный интеллект AI уже стал аббревиатурой разработчиков и многие люди считают, что нейросети и большие языковые модели это интеллект, ряд технических специалистов продолжают настаивать на том, что до полноценного искусственного интеллекта человечеству ещё далеко. По моему личному мнению, решения которые сегодня предлагают большие языковые модели и нейросети настолько впечатляют, что назвать это пусть хоть и сильно урезанной версией искусственного интеллекта, но вполне себе можно. Мы же покупаем в супермаркете коровье молоко, зная что коровы там вообще ни при чём и ничего. К тому же, усовершенствованные большие языковые модели и новые технологии в робототехнике уже сейчас предлагают намного более продвинутые решения во многом отвечающие заложенным стандартам. Если полноценный искусственный интеллект ещё и не создан, то мы очень близки к этому. Социум относится к этому явлению в разных странах сильно по-разному.

Глобальный раскол оптимизма.

В Китае, Индонезии и Таиланде подавляющее большинство населения что-то около 77 % или 83 % видит в искусственном интеллекте больше пользы, чем вреда. В то же время в США, Канаде и странах Западной Европы этот показатель значительно ниже и составляет около 40 %. В США, являющихся мировым лидером по частным инвестициям в искусственный интеллект, лишь 25 % людей видят в технологии выгоды для общества, а 57 % ощущают угрозы. Данные Стэнфордского университета.

Россия демонстрирует свой особый путь восприятия. Уровень осведомлённости об искусственном интеллекте у нас в стране один из самых высоких в мире. 92 % населения что-то о нем слышали и 48 % уже использует его в повседневной жизни, в работе или учёбе. Причём, среди молодёжи этот показатель достигает целых 79 %. Речь про сервисы на базе нейросетей.

Однако широкое использование не означает безоговорочного доверия. В 2025 году число доверяющих и не доверяющих таким технологиям сравнялось. Ключевые факторы недоверия в том, что 30 % россиян связывают это со сбоями и ошибками в работе систем, 26 % недовольны деградацией населения и 23 % предпочтением человеческому взаимодействию. При этом, россияне демонстрируют прагматичный запрос на регулирование, где 45 % требуют, в первую очередь, контроля над мошенничеством с помощью нейросетей, а 26 % обеспокоены утечкой персональных данных.

Позиции государств.

Технологические гиганты продолжают определять повестку. Журнал Time в 2025 году назвал «Людьми года» Сэма Альтмана и Марка Цукерберга. Государства активно включаются в гонку. США делают упор на частные инвестиции и начинают выстраивать федеральное регулирование. Китай лидирует по количеству патентов с долей 69,7 % для промышленных роботов, занимая более 51 % рынка. Одновременно вводятся строгие правила и обязательная маркировку контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Россия, согласно нацпроекту «Экономика данных», фокусируется на внедрении искусственного интеллекта в рабочие процессы и повышении качества жизни.

Современный искусственный интеллект вышел далеко за рамки лабораторных экспериментов, превратившись в двигатель для экономики и науки. Если в 2022–2023 годах мир восхищался способностью ChatGPT генерировать тексты и изображения, то 2025 год стал временем агентов или интеллектуальных систем, способных самостоятельно планировать и выполнять многошаговые задачи. Они могут анализировать почту, планировать встречи, проводить исследования или даже писать и исполнять код. На тестах по программированию лучшие модели за год совершили колоссальный скачок с 4,4 % до 71,7 % решённых задач. Компании всё чаще видят в них не инструмент, а будущих цифровых коллег. Это мощнейший шаг в сторону появления роботов сотрудников.

При этом происходит стремительное удешевление технологий. Сегодня небольшая модель Microsoft Phi-3-mini с 3.8 млрд параметров может показывать уровень знаний, сравнимый с гигантской моделью прошлых лет, имевшей в 142 раза больше параметров. Разрыв между мощными закрытыми и качественными открытыми моделями сократился до минимума, с 8 % до 1,7 % за год. Это резко снижает порог входа и позволяет внедрять искусственный интеллект на устройствах с ограниченными ресурсами.

В химии Нобелевская премия 2024 года была присуждена за AlphaFold. Это система, предсказывающая структуру белков с беспрецедентной точностью. Модели вроде Google DeepMind’s GNoME помогают открывать новые материалы. В медицине искусственный интеллект не только диагностирует на уровне лучших специалистов, но и помогает разрабатывать персонализированные планы лечения, экономя время врачей.

Внедрение искусственного интеллекта стало массовым. 78 % организаций в мире сообщили об его использовании в 2024 году, что составляет 55 % рост за год. Эффект налицо. 71 % компаний отмечают рост выручки в маркетинге и продажах, а 49 % фиксируют экономию в сервисных операциях. Также, искусственный интеллект работает как уравнитель в кадрах, повышая производительность низкоквалифицированных сотрудников и сокращая разрыв с высококвалифицированными специалистами. Несмотря на ошеломляющий прогресс, развитие наталкивается на фундаментальные вызовы, которые требуют не только технических, но этических, правовых и социальных компромиссов.

Качество данных.

Модели учатся на данных, созданных людьми и поэтому воспроизводят социальные стереотипы. Например, ассоциируя женщин с гуманитарными ролями. Сложные нейросети не объясняют, как пришли к выводу, что критично для медицины, юриспруденции и финансов. Кто несёт ответственность за ошибку искусственного интеллекта? Разработчик, оператор или пользователь? Необходима чёткая правовая база, определение ролей и международное сотрудничество в стандартизации.

Обучение больших моделей требует колоссальных энергозатрат. Спрос на вычислительные мощности удваивается примерно каждые полгода. Необходима разработка более энергоэффективных чипов, хотя их эффективность и растёт на 40 % в год. Несмотря на выдающиеся успехи, модели все ещё плохо справляются с многошаговым логическим рассуждением и планированием в динамичной среде. Необходимо развитие новых архитектур и подходов, таких как поиск в дереве рассуждений. Число зафиксированных инцидентов, связанных с искусственным интеллектом, выросло в 2024 году на 56,4 %, подчёркивая актуальность этих проблем.

Хотя современный искусственный интеллект часто ассоциируется у людей с чат-ботами и генерацией текста, уже сегодня существуют куда более продвинутые решения. Искусственный интеллект — это целая экосистема технологий, где большие языковые модели являются лишь частью «цифрового мозга», который обретает тело, способности и новое качество в физическом мире. Мы стоим на пороге новой эры воплощённого интеллекта, где машины не просто обрабатывают информацию, а взаимодействуют с реальностью, адаптируются и действуют автономно.

Большие языковые модели, такие как GPT и их отечественные аналоги, стали технологическим фундаментом последних лет. Их сила заключается в обучении на колоссальных массивах текстовых данных, что позволяет им:

1. Понимать и генерировать человеческий язык с высокой степенью связности и креативности.

2. Рассуждать и делать логические выводы в рамках предоставленного контекста.

3. Выступать в роли универсальных интерфейсов для доступа к информации и другим сервисам.

Однако ключевое ограничение больших языковых моделей в том, что они не имеют прямого доступа к физическому миру, его законам и обратной связи. Команда «подай стакан воды» для чистой языковой модели — это абстракция, не подкреплённая сенсорным восприятием и моторными навыками.

Воплощённый искусственный интеллект.

Это принципиально новый подход, стирающий границу между цифровым и физическим миром, на стыке робототехники, компьютерного зрения и машинного обучения, цель которого состоит в создании интеллектуальных агентов, обладающих телом или его симуляцией и способных активно взаимодействовать с окружением.

Если классический искусственный интеллект учится на статичных наборах данных, то воплощённый учится через непрерывное взаимодействие и обратную связь. Его ключевая формула закладывается через восприятие, познание и действие.

Переход от запрограммированного к воплощённому искусственному интеллекту является ключевым сдвигом в робототехнике ближайших лет, знаменующим переход от простой автоматизации к адаптивному интеллекту.

Физический искусственный интеллект.

Концепция физического искусственного интеллекта воплощается в роботах нового поколения и выходит за рамки только программирования. Их создание стало возможным благодаря нескольким прорывным технологиям:

1. VLA-модели через эволюцию LLM. Модели VLA, такие как RT-2 от Google DeepMind, обучаются не только на текстах, но и на миллионах часов видео с действиями роботов и соответствующих команд. Они учатся воспринимать последовательности движений как «токены» в языке, создавая связь между абстрактной командой «убери пролитый сок», визуальной сценой и конкретными моторными действиями.

2. Тренировочные площадки. Обучение робота в реальном мире дорого, медленно и опасно. Технология Sim2Real решает эту проблему. Роботы «проживают» тысячи лет в высокоточной физической симуляции вроде NVIDIA Isaac Sim, где методом проб и ошибок через обучение с подкреплением, они осваивают ходьбу, захват предметов и восстановление после падений. Затем отработанные алгоритмы переносятся на реальных роботов.

3. Новое поколение аппаратного обеспечения. Такие роботы, как Atlas от Boston Dynamics, Digit от Agility Robotics или доступный R1 от Unitree, покидают лаборатории и начинают внедряться на производствах и в логистических центрах.

4. Разрабатываются системы на базе когнитивных и коллаборативных роботов, способных безопасно работать рядом с человеком, понимать его намерения и адаптироваться к изменяющимся задачам. Например, это особенно эффективно в здравоохранении или точном производстве.

5. Периферийные вычисления. Мощные компактные устройства, такие как NVIDIA Jetson, позволяют запускать сложные нейросети прямо на борту робота, обеспечивая мгновенную реакцию без задержек на связь с облаком.

Инновационные системы.

Помимо воплощённого интеллекта, формируются и другие передовые направления. Эксперты в России и мире выделяют среди них:

1. Системы, способные не только анализировать данные, но и генерировать научные гипотезы, планировать эксперименты и совершать открытия в химии, биологии и других науках.

2. Технологии, создающие прямые каналы связи между нейронной активностью мозга и внешними устройствами, открывающие путь к принципиально новым способам управления и коммуникации.

3. Исследования, направленные на создание систем, превосходящих человеческие когнитивные возможности в специфических, но критически важных областях, таких как стратегическое планирование или анализ сверхсложных систем.

Современный искусственный интеллект перестал быть абстрактной технологией. Он превратился в комплексную, многослойную архитектуру, где большие языковые модели выполняют роль ядра, а технологии воплощённого интеллекта наделяют это ядро способностью воспринимать и преобразовывать.

Основной вызов наших дней состоит не в создании более умного искусственного интеллекта, а в интеграции его компонентов в надёжные, безопасные и эффективные системы, способные стать настоящими партнёрами человека в реальном мире.

Современная интерпретация искусственного интеллекта — это реальная технология, которая одновременно и ускоряет открытие лекарств от рака, и генерирует дезинформацию. Нейросеть может стать цифровым коллегой, повышающим работоспособность, и источником новых социальных тревог. Мы находимся в точке, где технический прогресс начинает опережать нашу способность осмыслить его последствия.

Будущее искусственного интеллекта будет определяться не столько мощью алгоритмов, сколько качеством ответов на ключевые вопросы:

1. Сможем ли мы выстроить справедливые системы взаимодействия с роботами?

2. Найдём ли формулу ответственного регулирования, которая не задушит инновации?

3. Сумеем ли перераспределить выгоды от автоматизации так, чтобы технологический рывок не породил социальных потрясений?

От ответов на эти вопросы зависит, станет ли искусственный интеллект, в конечном итоге, самым великим прорывом в истории человечества или источником его самых серьёзных испытаний.

Глава 13. Виртуальная реальность и метавселенные

Мы рассмотрели эффективные бизнес-модели, способствующие массовому распространению новых технологий. Для массового распространения очков и шлемов виртуальной реальности может быть необходимо снизить их себестоимость до минимума как в случае со смартфонами или применить подписочную модель монетизации как с сервисами на базе нейросетей. Попробуем взглянуть на это с разных сторон и связать с робототехникой.

Концепция метавселенной, долгое время остававшаяся уделом научных фантастов, сегодня находится на острие технологического развития. Это не просто новый тип развлечений, а потенциально новая фаза существования интернет пространства, где может произойти революция во взаимодействии, включая массовое распространение роботов.

Что такое метавселенная?

Не существует единого общепринятого определения метавселенной. В наиболее общем смысле, это сеть постоянных, виртуальных миров, где пользователи могут взаимодействовать друг с другом и с цифровыми объектами в режиме реального времени. Ключевая идея заключается в совмещении физической и цифровой реальности.

Рассмотрим семь важных характеристик, которым должна соответствовать полноценная метавселенная:

1. Её нельзя остановить или сбросить.

2. События происходят в реальном времени.

3. Одновременное присутствие неограниченного числа участников.

4. Наличие собственной экономической системы с торговлей, работой и инвестициями.

5. Интеграция миров через связь между цифровым и физическим мирами.

6. Совместимость данных для возможности переноса активов и аватаров между разными платформами.

7. Наполнение создаётся как корпорациями, так и самими пользователями.

История такой концепции уходит корнями в научную фантастику. Термин метавселенная был впервые введён Нилом Стивенсоном в киберпанк романе «Лавина» 1992 года. Однако образы вирутальных миров появлялись и раньше. Наример, в романе Уильяма Гибсона «Нейромант» 1984 года и фильме «Трон» 1982 года.

В реальном мире эволюция шла параллельно с развитием интернета и игр:

1. В 1990-2000-е годы произошло зарождение прототипов в виде массовых многопользовательских онлайн-игр, таких как Ultima Online и World of Warcraft.

Прорывом стал запуск платформы Second Life в 2003 году, где пользователи могли создавать контент и вести виртуальную экономическую деятельность.

2. В 2010-м году появились доступные гарнитуры виртуальной реальности Oculus Rift, что дало технологический толчок.

Игровые платформы Roblox и Fortnite трансформировались в социальные пространства, проводя концерты и события.

3. 2021 стал годом метавселенных. Ребрендинг крупнейшей социальной стал мощнейшим маркетинговым импульсом, сделав концепцию мейнстримной. О своих проектах в области метавселенных заявили Microsoft, Epic Games и другие гиганты.

Массовое внедрение.

Массовое внедрение полноценных метавселенных вопрос будущего. Технология переживает период коррекции ожиданий. Тем не менее, отдельные её элементы уже проникают в жизнь многих людей.

1. Основным драйвером остаются видеоигры Fortnite и Roblox, которые уже сейчас можно считать простейшими формами метавселенных. Ожидается, что к 2030 году общий рынок метавселенных может достичь $5 трлн.

2. По данным на 2022 год, в США около 53 млн взрослых владеют VR системами. Это ещё далеко не массовый охват, но показывает устойчивый рост.

3. Активно развивается корпоративная метавселенная через использование VR и AR для удалённых встреч, обучения, проектирования и презентаций. Это доказывает практическую пользу технологии.

Ключевые препятствия для массового внедрения:

1. Дорогое и громоздкое оборудование, необходимость высокой вычислительной мощности для поддержки тысяч пользователей в одном пространстве.

2. Закрытые экосистемы, отсутствие совместимости между разными платформами.

3. Остро стоят вопросы приватности, сбора биометрических данных, модерации контента и цифровой безопасности. Также существуют риски зависимости и отрыва от реальности.

4. Для многих нет ясного ответа, зачем им нужно проводить время в сложной виртуальной среде, если есть привычные инструменты.

Виртуальная реальность и роботизация.

Здесь кроется главная связь с темой роботов. Метавселенные и VR технологии могут стать не конкурентом, а критическим инструментом для ускорения разработки, внедрения и принятия роботов в реальном мире.

1. Прежде чем робот выйдет на завод или в город, его алгоритмы могут быть обучены и протестированы в гиперреалистичных симуляциях метавселенной. Это позволяет безопасно отработать миллионы сценариев, включая аварийные, без износа физического железа и рисков для окружающих. Специалисты по управлению сложными роботами могут тренировать навыки в виртуальной копии операционной или зоны чрезвычайной ситуации.

2. Гарнитура VR позволяет оператору «вселиться» в робота на другом конце света, видя мир его «глазами» и управляя движениями своих рук в реальном времени. Это открывает возможности для удалённого выполнения сложных работ вроде ремонта на орбитальной станции или проведения экспертных операций в удалённой больнице. Робот-аватар для людей с ограниченной мобильностью сможет посещать виртуальные и реальные мероприятия, обеспечивая не только общение через экран, но и физическое присутствие.

3. Инженеры из разных стран в VR могут вместе работать над 3D-моделью нового робота, как если бы это был физический прототип. Для критически важных роботов на производстве, в метавселенной можно создать его точную цифровую копию. Она будет получать данные с датчиков реального робота, позволяя прогнозировать поломки, оптимизировать работу и проводить виртуальное техобслуживание.

4. Прежде чем купить домашнего робота помощника, пользователь сможет «пожить» с его виртуальной моделью в метавселенной, опробовать функции и привыкнуть к взаимодействию. Управление роботом через интуитивные жесты в VR или голосовые команды в иммерсивной среде может быть гораздо проще, чем с помощью пультов и приложений.

Метавселенная — это не побег от реальности, а скорее мост между цифровым и физическим мирами. Для робототехники она выступает в роли универсальной песочницы, тренировочной базы и канала дистанционного управления.

Пока массовое внедрение метавселенных сдерживается технологическими сложностями, её корпоративный и индустриальный сегменты уже сегодня демонстрируют ценность. Именно в сферах проектирования, обучения и управления, закладывается фундамент для будущего, где виртуальная реальность станет неотъемлемым инструментом интеграции роботов в нашу повседневную жизнь. Революция роботов начнётся не на заводском цеху, а в цифровых мирах, где для неё нет физических ограничений.

Полная интеграция.

Ещё одна сложность заключается в том, что длительное использование шлемов виртуальной реальности или VR, порождает комплекс физиологических и психологических проблем, известный как «киберболезнь» или «тренажёрная болезнь». Это не просто временный дискомфорт, а серьёзный барьер на пути к полной интеграции человека с метавселенной.

Физиологический конфликт и его последствия:

1. Основная причина в конфликте между сигналами, которые мозг получает от глаз и вестибулярного аппарата. Глаза видят движение в виртуальном мире, а тело остаётся неподвижным. Этот дисбаланс вызывает головокружение, тошноту, холодный пот и дезориентацию.

2. Симптомы часто не заканчиваются с выходом из виртуальности. У пользователей могут наблюдаться затяжные головные боли, усталость и нарушение чувства равновесия, длящиеся несколько часов. В особо тяжёлых случаях развивается тревожность и избегание VR среды, что в мире, где метавселенная стала рабочим и социальным пространством, равносильно инвалидности.

3. Проблему усугубляют технические несовершенства вроде низкой частоты обновления кадров, задержки в отслеживании движений и ограниченный угол обзора шлема, который не соответствует естественному периферийному зрению человека.

Исследования показывают, что в той или иной степени с киберболезнью сталкиваются до 95 % новых пользователей, а уязвимость выше у женщин и людей старше 50 лет. Это делает проблему массовой.

Роботы помощники.

Робототехника может предложить элегантные решения, превращая роботов из простых машин в незаменимых компаньонов и проводников.

1. Робот-аватар для физической интеграции. Вместо того чтобы заставлять мозг мириться с конфликтом, можно дать телу возможность двигаться синхронно с виртуальным миром. Лёгкий экзоскелет или подвижная платформа вроде омни-дорожки, управляемая роботом ассистентом, может повторять ходьбу, бег или наклоны аватара пользователя в метавселенной. В результате, вестибулярный аппарат получает ожидаемые сигналы от реального движения, что кардинально снижает тошноту и головокружение. Это создаёт полный цикл присутствия.

2. При использовании VR в неконтролируемой среде пользователь уязвим. Робот-помощник с камерами и датчиками может выполнять роль «корректировщика» и обеспечивать безопасный периметр, не давая пользователю споткнуться или удариться. Также он может следить за внешними событиями и мягко информировать о них пользователя через аудиоканал в шлеме. В результате, пользователь погружается в виртуальную реальность без страха, зная, что за его физической безопасностью следит робот. Это снижает подсознательный стресс как один из факторов киберболезни.

3. Ещё один сложный момент — это резкий выход из VR в реальность. Адаптивный робот помощник может встречать пользователя после сеанса и подавать ему прохладную воду или имбирный чай как натуральное средство от тошноты. Также, он может помочь снять шлем и медленно провести в хорошо освещённое, знакомое пространство. С помощью проектора или голоса робот может провести короткую сессию пространственной переориентации, называя предметы и их расположение. В результате, мы имеем плавный, управляемый переход, который снижает симптомы и чувство тревоги, помогая психике «перезагрузиться».

4. В мире, где в VR обучаются работе с реальными сложными механизмами, робот может быть связующим звеном. Как в случае с компанией KUKA, использующей дополненную реальность для настройки роботов. Можно представить систему, где человек в VR обучается навыку, а робот дублёр в реальном мире повторяет его действия с виртуального прототипа на реальном оборудовании. Или, наоборот, оператор через VR может управлять роботом аватаром в опасной среде. В результате, стирается грань между тренировкой и практикой, а киберболезнь перестаёт быть препятствием для приобретения критически важных навыков.

Глава 14. Инновационные способы монетизации и токенизация

Распространение роботов и метавселенных зависит от моделей монетизации, которые диктуются IT‑компаниями, разрабатывающими эти технологии. Более инновационная модель может мгновенно повысить доступность технологии для широкой аудитории. Хотя текущая подписочная модель эффективна, возможно появление ещё более прогрессивных решений.

Внедрение роботов в экономику — это финансовая и технологическая трансформация. Для компаний, стремящихся получить доход в этой сфере, ключевым становится выбор бизнес‑модели. Монетизация может происходить на разных уровнях цепочки создания стоимости: от прямых продаж оборудования до извлечения выгоды из собранных данных и социальных взаимодействий.

Добавленная стоимость.

Классическая модель, основанная на продаже аппаратно‑программного комплекса для решения конкретной задачи. Доход формируется за счёт разовой или поэтапной оплаты. Производитель продаёт робота, а интегратор добавляет стоимость, адаптируя и внедряя его на предприятии клиента. Доход производителя генерируется от продажи, а доход интегратора от экспертизы.

Другой вариант, когда производитель создаёт программируемого робота, позволяя клиенту самостоятельно его настроить. Добавленная стоимость заложена в удобстве платформы. Дополнительный доход может поступать от магазина приложений со специализированными программами.

Робот как услуга.

Современная модель в сегменте B2B, где клиент получает не актив, а результат. Доход генерируется через регулярные платежи по подписке или оплату за использование. Клиент платит за работу робота, избегая крупных капитальных затрат. Поставщик сохраняет право собственности, обеспечивает обслуживание, ремонт и обновления. К преимуществам такой модели можно отнести низкий порог входа для клиента, гарантированную работоспособность, предсказуемый регулярный доход и глубокие отношения с клиентом для поставщика.

Монетизация внимания и данных.

Это модель, где робот продаётся по себестоимости, а доход генерируется через показ рекламы на экране или через голосовой интерфейс робота. Реализуется через подписку на расширенные функции, в то время как базовая функциональность предоставляется бесплатно. Также в качестве дополнительного источника дохода можно использовать продажу агрегированных анонимизированных данных, собранных роботами о поведении, перемещениях и состоянии объектов. Эта информация может использоваться для аналитики и маркетинга.

Социальная интеграция и экосистемы.

Самый сложный и потенциально устойчивый вид монетизации. Робот рассматривается не как изолированное устройство, а как ключевой элемент социального взаимодействия или цифровой экосистемы, проводник в социальную сеть. Робот-компаньон может стать центром социальной активности, связывая пользователя с сервисами, родственниками, врачами, педагогами и учителями.

Доход формируется за счёт комиссий с транзакций и продаж внутри системы, продажи цифровых товаров через обучающий контент и игры, а также за счёт подписки на сообщество и доступа к эксклюзивному контенту или событиям. Производитель, контролируя платформу, может взимать комиссию с разработчиков и партнёров, стремящихся получить доступ к его аудитории.

Суть модели состоит в продаже не инструмента, а принадлежности к сообществу и доступа к экосистеме. Чем больше людей используют роботов определённой платформы, тем ценнее становится экосистема вокруг них. Эта модель максимально близка к метавселенным. Примером может служить робот, идеально интегрированный только с определённой экосистемой умного дома, стимулируя пользователя покупать другие устройства того же бренда.

Синтез моделей.

На практике успешные компании часто комбинируют несколько моделей. Например, продавая промышленного робота, они могут дополнительно предлагать премиальную аналитику на основе собираемых данных. Домашний робот уборщик может продаваться за деньги, но иметь встроенный голосовой помощник с платными навыками и возможностью показывать контекстную рекламу на смартфоне по завершении уборки.

Выбор бизнес модели определяет не только то, как компания зарабатывает, но и как она выстраивает отношения с клиентом. Если модель, основанная на добавленной стоимости и продаёт решение, а рекламная модель продаёт внимание, то модель социальной интеграции продаёт принадлежность и доступ к экосистеме. Будущее массовой робототехники, особенно в потребительском сегменте, будет зависеть от способности создателей предложить не просто полезный инструмент, а целостную этически выверенную систему взаимоотношений.

Все рассмотренные способы монетизации хоть и считаются инновационными, уже обкатаны и работают. Их можно совершенствовать, улучшать и комбинировать, но каких-то прям революционных прорывов они обеспечить уже не могут. Предлагаю копнуть чуть-чуть глубже и взглянуть на криптовалюты не как на средство децентрализованных финансов, а как на драйвер технологий.

Какова была цель их запуска и массового распространения!? Сегодня уже понятно, что они стали важной составляющей цифровизации общества, продвигая в массы саму идею. У криптовалют есть множество разных названий. Какие-то из них связаны со знаменитыми личностями, какие-то нет. Отсутствие связи с реальной экономикой, позволяет управлять их ценой с размахом, то разгоняя, то обрушивая их котировки. Это мечта спекулянтов во всём мире.

Вычислительные мощности.

Только теперь, спустя время, мы можем проанализировать причинно-следственные связи, чтобы понять, зачем нужно было стимулировать массовый майнинг криптовалют. Ни у кого не вызывает удивления, что ажиотажный рост спроса на производительные видеокарты стал основным драйвером развития вычислительных мощностей, создания более производительных видеокарт и, как следствие, привёл нас к рывку в развитии искусственного интеллекта.

Если посмотреть на то, как росла и развивалась компания Nvidia — лидер в области производства видеокарт, то мы сможем отметить, что годы расцвета майнинга криптовалют совпали с периодом активных инвестиций в компанию. Нам важно зафиксировать тот факт, что стратегии развития определённых отраслей закладываются крупными финансовыми институтами на многие годы вперёд.

На примере криптовалют мы можем увидеть глубину мотивации развития технологий. Для бума искусственного интеллекта и производителей чипов были созданы майнеры криптовалют. Для массового распространения роботов нужны новые, ещё более инновационные стимулы.

Токенизация и цифровые валюты.

Виртуальные миры метавселенных были бы немыслимы без собственных экономик. Этим экономическим системам, сочетающим комфорт цифровых транзакций и надёжность реального владения, требуется новый тип валюты и новый подход к ценности. Эту роль выполняют цифровые валюты на базе блокчейна и процесс токенизации, которые не просто являются платёжными средствами, а формируют ядро новой цифровой парадигмы, стирающей границы между виртуальным и физическим.

В контексте метавселенных и цифровой экономики токенизация — это процесс преобразования прав на актив или ценность в цифровой токен, существующий в блокчейне. Этот токен становится уникальным, защищённым от подделки и легко передаваемым цифровым активом.

Существует два ключевых типа токенов:

1. Криптовалюты и заменяемые токены. Это внутренние деньги виртуальных миров, такие как SAND в The Sandbox или MANA в Decentraland. Они используются для всех транзакций покупки виртуальной земли, оплаты услуг, участия в играх и голосования за развитие платформы. Их ценность определяется спросом и предложением внутри экосистемы.

2. NFT или невзаимозаменяемые токены это уникальные цифровые сертификаты собственности. В метавселенной NFT представляет собой практически что угодно и может быть участок виртуальной земли, предмет одежды, аксессуар для аватара или произведение цифрового искусства для виртуальной галереи. Также, это может быть специальный игровой предмет илиперсонаж.

Токенизация через NFT решает проблему подлинного владения. Пользователь не просто арендует предмет у компании разработчика, а владеет им так же надёжно, как домом или картиной в реальности, что подтверждается записью в децентрализованном реестре.

Интеграция токенов создаёт принципиально новую экономическую систему:

1. Игры вроде Axie Infinity уже продемонстрировали модель «играй, чтобы заработать», где время и навыки игроков конвертируются в реальный доход через токены AXS и SLP.

Это трансформирует развлечение в трудовую деятельность, создавая новые формы занятости в цифровом мире.

2. Владение токенами часто даёт право голоса в развитии проекта через децентрализованные автономные организации DAO. Например, держатели MANA помогают принимать решения о будущем Decentraland. Таким образом, пользователи становятся совладельцами и соавторами метавселенной, а не просто её потребителями.

3. Токенизация выходит за пределы метавселенных. Растёт рынок токенизации реальных активов, где в цифровые токены превращаются недвижимость, облигации и произведения искусства. К 2025 году капитализация этого рынка превысила $65 млрд. Это создаёт новую экономику, позволяя торговать долями в физических активах с лёгкостью отправки сообщения.

Токенизация и цифровые валюты осуществляют сдвиг от пассивного потребления цифрового контента к активному участию в цифровой экономике. Вот как это проявляется в сравнении с традиционной моделью:

1. Например, компания приобрела виртуальной земли за $2.4 миллиона в Decentraland, чтобы развивать на нем модный район. Такие бренды, как Samsung и Atari, покупают землю в The Sandbox для создания виртуальных магазинов и опыта. Здесь токенизированная земля через NFT становится цифровым активом, приносящим доход от аренды, рекламы или продажи виртуальных товаров.

2. Художники токенизируют свои работы как NFT и продают их в метавселенных, где их можно выставить в персональной виртуальной галерее. Покупка такого NFT — это не просто получение файла, а приобретение верифицируемого оригинала, право собственности на который публично зафиксировано.

3. Идут эксперименты с выпуском NFT билетов на реальные концерты или сертификатов на уникальный физический товар. Это синхронизирует владение цифровым активом через покупка NFT и получением реального опыта или предмета.

Токенизация и цифровые валюты — это не просто технологические инструменты для метавселенных, а важные составляющие нового социально-экономического уклада. Они переводят понятия собственности, труда, инвестиций и сообщества в цифровую плоскость, делая их более прозрачными, глобальными и доступными.

Для массового распространения роботов эта новая парадигма открывает уникальные возможности. Можно представить, как виртуальный или реальный робот, будет владеть токенизированными цифровыми активами, оказывать услуги в метавселенных за плату и даже участвовать в развитии виртуальных миров. Таким образом, метавселенная становится не просто полигоном для тестирования роботов, но и первой в истории полноценной цифровой экономикой, где роботы могут выступать в качестве самостоятельных экономических агентов и зарабатывать для владельца деньги. Это окончательно стирает грань между технологией, экономикой и обществом, прокладывая путь к будущему, где цифровая и физическая реальности будут объединены. Ещё не захотелось купить себе робота, чтобы он зарабатывал деньги, а вы отдыхали и развлекались? Ну а что, с криптовалютами же сработало!

Глава 15. Программируемая старость и сверхпотребление

Мы детально рассмотрели примеры внедрения технологий. Смартфоны вошли в нашу жизнь и помогли увеличить число людей, пользующихся цифровыми технологиями. Сбор персонализированных данных дал возможность анализировать, изучать и развивать общество. То есть смартфоны важны ещё и для внедрения новых технологий, выступая как стратегический ресурс.

Помимо снижения стоимости самого смартфона для возможности его приобретения широкими массами, нужны и другие факторы, стимулирующие потребление. Попробуем детально разобрать, как стимулируется покупка нового смартфона сегодня, и можно ли применить эту модель к робототехнике.

Концепция запланированного устаревания устройств и создания товаров с ограниченным сроком службы для новых покупок уже давно стала двигателем экономики сверхпотребления. Отличным примером может служить сектор бытовой электроники.

Как это работает?

Запланированное устаревание — это не единичная поломка, а система, заставляющая продукт утратить актуальность или выйти из строя в заданный производителем срок. Экономический смысл стратегии заключается в сокращении цикла замены и стимулировании спроса.

Основные типы запланированного устаревания:

1. Функциональное. Продукт перестаёт работать из-за конструктивных ограничений. Например, несъёмный аккумулятор в смартфоне, который теряет ёмкость через 2–3 года. Или ластиковая шестерёнка в механизме, ломающаяся после гарантийного срока.

2. Технологическое. Новая версия операционной системы или комплектующих делает старое устройство несовместимым или неподдерживаемым. Например, прекращение поддержки драйверов для старых принтеров в новых ОС.

3. Психологическое. Через маркетинг и дизайн потребителю внушают, что старая, но рабочая модель непрестижна и устарела. Ежегодный релиз новых iPhone — это классический пример.

4. Материальное. Использование заведомо менее долговечных и хрупких материалов там, где возможна более надёжная замена.

Технические приёмы реализации:

1. Счётчики и микрочипы. Например, в некоторых принтерах чип блокирует печать после достижения лимита отпечатанных страниц, даже если картридж ещё полон.

2. Нерациональная конструкция. Применение клея вместо винтов, уникальные головки крепежей, делающие ремонт невозможным для пользователя.

3. Искусственная несовместимость. Смена стандартов разъёмов как в случае с процессорами Intel, вынуждает покупать новое устройство целиком.

Помимо устаревания, производители активно используют комплекс маркетинговых инструментов для формирования и поддержания спроса:

1. Скидки, купоны, сезонные распродажи для снижения барьера первой покупки.

2. Программы обмен старого на новое, создающие лояльность и упрощающие апгрейд.

3. Демонстрация функций и создание «хайпа» вокруг новых возможностей. Например, презентации с участием знаменитостей.

4. Премиальные акции «два по цене одного» для аксессуаров и потребительские лотереи.

Эффективность стратегии доказана десятилетиями. Ярчайший пример картель Phoebus 1920-х, ограничивший жизнь лампочек 1000 часов, и кейс Apple, которая в 2017 году была оштрафована за намеренное замедление старых iPhone. В краткосрочной перспективе это приносит стабильную прибыль, но в долгосрочной грозит потерей доверия, судебными исками и ростом конкуренции со стороны честных брендов.

Применимость к домашним роботам.

Рынок домашних роботов, в отличие от рынка смартфонов, находится на ранней стадии. Большинство продаж сегодня — это роботы пылесосы. Однако в случае взрывного роста антропоморфных роботов, ассистентов по безопасности и многофункциональных гуманоидов, мы сталкиваемся с необходимостью решения этих вопросов. Внедрение моделей запланированного устаревания в эту сферу сталкивается со специфическими барьерами и открывает неочевидные возможности.

Факторы, ограничивающие прямое копирование модели:

1. Высокая цена и ожидание долговечности. Домашний робот — это значительная инвестиция, сравнимая с крупной бытовой техникой. Потребитель подсознательно ожидает, что холодильник или стиральная машина прослужит 8-12 лет. Явное устаревание через год — два вызовет крайнее недовольство и подорвёт доверие ко всему сегменту.

2. Сложность и стоимость ремонта против замены. Сломавшийся смартфон часто дешевле заменить, чем чинить. Сложный и дорогой робот, напротив, будет скорее направлен в ремонт. Блокировка самостоятельного ремонта как у Tesla или John Deere уже вызывает волну негатива и «право на ремонт».

3. Современные роботы всё чаще позиционируются как часть умного дома, получая новые функции через программные обновления. Искусственное ограничение их жизни через «железо» противоречит этой логике и убивает ключевое преимущество.

4. Этический аспект и имидж. Робот сиделка для пожилого человека или помощник для людей с ограниченными возможностями — это не просто гаджет, а устройство, от которого может зависеть качество жизни. Умышленное сокращение срока его службы будет воспринято как циничное и аморальное действие.

Производители могут комбинировать разные подходы, смещая фокус с физического устаревания на другие формы. Эффективной альтернативой становится стратегия, которую используют некоторые современные инженерные бренды, делая фокус на качестве, ремонтопригодности и реальных инновациях, которые делают апгрейд осмысленным для потребителя. В долгосрочной перспективе надёжность может стать лучшим конкурентным преимуществом.

Что могут сделать потребители?

Предупреждён, значит вооружён. Покупая домашнего робота, стоит:

1. Изучать политику производителя в отношении ремонта и доступности запчастей.

2. Обращать внимание на тип аккумулятора и возможность его замены.

3. Отдавать предпочтение устройствам с открытым или хорошо документированным API, что продлевает их жизнь в экосистеме умного дома.

4. Требовать чётких гарантий по срокам поддержки программного обеспечения.

Прямое и грубое программирование «смерти» домашнего робота через определённый срок это тупиковый путь для производителей. Слишком высока цена ошибки. Однако рынок неизбежно столкнётся с изощренными формами стимулирования спроса через психологическое устаревание, монетизацию экосистемы и подписки. Устойчивый успех будет у тех, кто создаст роботов, чья реальная польза и способность эволюционировать будут заставлять пользователя обновлять их добровольно, потому что новая версия действительно стоит того.

Почему это важно? Потому что от решения этих проблем будет зависеть как скоро и в каких количествах роботы войдут в нашу жизнь. С одной стороны, необходимо стимулировать потребление и выпуск новых роботов, а с другой стороны, важно ограничивать и контролировать их распространение.

Глава 16. Внедрение новых технологий и смена поколений

Все крупные мегаполисы остро нуждаются в рабочей силе. Это связано с тем, что высокий уровень жизни стимулирует людей искать высокотехнологичную работу с большим доходом. Как следствие, множество низкооплачиваемых, но социально важных профессий становятся невостребованными. Особенно остро эта проблема ощущается в сфере ЖКХ. Роботы способны заполнить эту брешь в социальной структуре.

Ключевым аспектом замещения людей машинами становится социальная адаптация. Готово ли общество жить бок о бок с роботами и взаимодействовать с ними? Поймём ли мы друг друга? Будем ли мы понимать логику их действий? Здесь важнейшую роль играет смена поколений. Если люди старшего возраста, выросшие в мире без робототехники, могут быть не готовы к их принятию, то молодое поколение, с детства взаимодействующее с компьютерами, роботами пылесосами и роботами питомцами, воспринимает их вполне естественно.

Развитие общества неразрывно связано с внедрением новых технологий. Например, эволюция смартфонов показывает, как их популяризации способствовала грамотная реклама в блокбастерах, внедрившая идею гаджета в массовое сознание. Таким образом, успех технологий напрямую зависит от укоренения в обществе идеи комфортного сосуществования с ними. Современная киноиндустрия постоянно работает на формирование тех или иных идей в обществе. Реклама — это внедрение продукта в нашу жизнь, маркетинг — наука о таком внедрении. Социальные сети сортируют и упорядочивают людей для более эффективного управления, а нейросети анализируют и структурируют информацию. Всё это позволяет точечно доносить сообщения, собирать обратную связь и совершенствовать методы продвижения новых идей.

Все эти технологии уже работают, однако ключевая проблема состоит в невозможности резко нарушить социальные и возрастные барьеры. Именно поэтому после первой громкой рекламы смартфона в кино прошли десятилетия, прежде чем они стали поистине массовым явлением. Человек в наибольшей степени открыт к изменениям лишь в определённые возрастные периоды. Смартфоны со своими персуазивными технологиями и элементами геймификации немного расширили эти рамки. Например, они вовлекли пенсионеров, которые никогда не пользовались персональным компьютером. Однако радикальных изменений быть не может из-за того, что базовые психологические установки формируются в детстве. Поэтому внедрение по-настоящему революционных идей возможно прежде всего через смену поколений.

Взрослый, сформировавшийся человек с устоявшимся образом жизни и привычками подсознательно сопротивляется переменам. Новая технология для него — это угроза комфорту и необходимость переобучения. Поэтому для подлинной технологической революции мало создать работающий прототип. Нужно вырастить новое поколение, для которого эта технология будет не странной новинкой, а естественной частью окружающего мира с детства. Здесь на помощь приходит мощнейший механизм культурного импринтинга, а ключевым временным интервалом становится десятилетие.

Десятилетие значительный временной отрезок в современном мире, продолжительность экономических циклов, срок планирования корпоративных стратегий и, что важнее всего, критический период социализации человека. Примерно десять лет проходит с момента, когда подросток впервые видит захватывающий образ технологии в кино, игре или медиа, до того момента, когда он, став взрослым, финансово самостоятельным человеком, начинает активно потреблять соответствующие сервисы и продукты.

Стадии:

1. Закладывается культурное семя. В массовой культуре появляется яркий, привлекательный образ робота C-3PO из «Звёздных войн», дружелюбный R2-D2 или, наоборот, технологичный вызов андроидов в «Бегущем по лезвию» и «Терминаторе». Для подростка это часть развлекательного контента, формирующая бессознательное принятие идеи.

2. Технологическое вызревание идёт на протяжении десяти лет. Пока поколение растёт, инженеры и учёные бьются над материализацией образа. Идёт колоссальная работа, создаются микропроцессоры, разрабатываются сенсоры и алгоритмы искусственного интеллекта. Технология из фантастической становится сначала лабораторной, а затем и промышленной.

3. Массовое внедрение происходит через десять лет. Поколение вступает в фазу активного потребления. С детства подготовленные культурой, они не боятся технологий, а ждут их. Они становятся первыми покупателями роботов-пылесосов, радуются возможностям голосовых помощников и воспринимают сервисных роботов не как нечто чуждое, а как логичное улучшение жизни. Это та самая критическая масса, которая переводит технологию из категории «инновация» в категорию «повседневность».

Поколения.

Ключевыми агентами изменений становятся именно поколения людей, чьё мировоззрение сформировано под воздействием определённых факторов. Характеристики поколения определяют его роль в принятии новых технологий.

1. Миллениалы или поколение Y это люди, рождённые в 1985–1995 годах. Появление персональных компьютеров, начало бурного развития интернета, первые мобильные телефоны, фильмы «Терминатор 2» и «Железный человек». Им характерны технооптимизм, восприятие технологий как инструмента для улучшения жизни и самовыражения. Именно они приняли идею смартфона как центра управления жизнью. Для них робот всего лишь полезный гаджет.

2. Зумеры или поколение Z, рождённые в 1995–2010 годах. У них смартфон и соцсети с детства, высокоскоростной мобильный интернет и стриминговые сервисы. Для них выпускались игры и сериалы, где роботы уже стали частью социума. Они не разделяют онлайн и офлайн, ценят персонализацию и удобство. Это основные потребители сервисов сегодня. Для них не стоит вопрос: «Зачем робот?» Им важно насколько эффективно робот интегрируется в их цифровую экосистему и решит конкретную задачу доставки, уборки или общения.

3. Поколение альфа, рождённые в 2010 году. Они используют голосовые помощники с младенчества, интерактивные игрушки с искусственным интеллектом и образовательные робоплатформы VR/AR. Технологии ими воспринимаются как естественное, почти органическое расширение собственных возможностей и среды. Вот они, потребители будущего. Для них взаимодействие с роботами, обучающими ассистентами и автономными системами будет интуитивным и ожидаемым. Именно под их запросы будут создаваться следующие поколения роботов.

Довольно часто в интернете встречаются мнения публичных людей о том, что современные люди глупеют от использования нейросетей и смартфонов. В этом есть как эмоциональная составляющая, так и доля правды. Люди на Земле очень разные. У них может быть разный уровень образования, жизненные приоритеты и уровень интеллекта, но обобщать, на мой взгляд, не стоит. Смещение одних составляющих может компенсироваться другими. Попробуем копнуть глубже, чтобы увидеть причинно-следственные связи.

Интерфейсы наших смартфонов, уведомления и алгоритмы контента заточены на формирование привычек и рефлексов. В современном мире они являются инструментами массового обучения. Особенно это заметно в глобальном масштабе. Для миллионов людей в развивающихся странах, где доступ к книгам и школам ограничен, телефон становится главным окном в мир знаний. Как эта постоянная связь с цифровым миром, включая виртуальную реальность, влияет на наш разум?

В странах, где традиционные образовательные ресурсы в дефиците, мобильные технологии совершили настоящую революцию. Исследования показывают, что в развивающихся странах смартфоны эффективно способствуют развитию навыков чтения и грамотности. Там, где не хватает книг, люди читают целые произведения на простейших устройствах. Это демонстрирует, что на глобальном уровне технологии выступают мощным инструментом выравнивания образовательных возможностей.

Однако в контексте отдельных стран, где доступ к образованию уже налажен, картина сложнее. Смартфоны легко превращаются из инструмента в источник отвлечения. Доклад ЮНЕСКО 2023 года констатирует, что мобильные устройства отвлекают учащихся и отрицательно сказываются на обучении. Данные по России подтверждают это. Школьники, проводящие с телефоном более 3 часов в день, показывают на 15 % худшие результаты по ключевым предметам, а 40 % учителей наблюдают явное ухудшение концентрации у детей.

Это не случайность, а системный эффект. Цифровые технологии эффективно работают с базовыми рефлексами и эмоциями, развивая скорость реакции, но зачастую в ущерб глубине обработки информации и долговременной памяти. Виртуальная реальность выводит взаимодействие с цифровым миром на новый уровень. Она не просто отвлекает или информирует, а трансформирует само восприятие. Анализ влияния VR на поколение Y показывает, что под её воздействием меняются приоритеты и формируются принципиально новые навыки, более соответствующие запросам современности.

Это влечёт за собой сдвиг в мышлении, запоминании и внимании. С одной стороны, VR может быть мощным образовательным инструментом, позволяя проводить сложные эксперименты или тренировать навыки в безопасной среде. С другой стороны, возникает риск ещё большего разрыва между способностью быстро реагировать на стимулы и возможностью долго концентрироваться на сложных задачах.

История робототехники предоставляет нам доказательства этой теории:

1. Образ коллективного разума и автономных систем. Идея сетевого интеллекта и роботов, действующих согласованно, долго мелькала в фантастике. Через десятилетие после популяризации этих образов Amazon внедряет на своих складах тысячи синхронизированных роботов Kiva, которые формируют именно такую эффективную роевую систему.

2. Образ робота хирурга. Фантастические представления о микроскопических механизмах, оперирующих внутри тела, или сверхточных машинах, помогающих врачам, материализовались в системе Da Vinci. Первая модель 2000 года стала технологическим чудом, а её развитие к 2024 году до модели Da Vinci 5 сделало роботизированную хирургию стандартом в сложных операциях. Врачи, выбравшие эту специальность, росли вместе с идеей этой технологии.

3. Образ социального взаимодействия с роботами демонстрировался во многих художественных фильмах. Но именно последние 10–15 лет, когда это стало массовой культурой для зумеров, начали активно развиваться области социальной робототехники, чат-ботов и исследований в области человеко-машинного взаимодействия.

Таким образом, путь технологии от смелой идеи в научной фантастике до массового продукта на полке магазина — это не случайность, а во многом управляемый процесс с десятилетними итерациями по внедрению идей и отслеживанию реакции общества, внесению корректировок в стратегию внедрения и планирования следующих волн.

Компаниям инноваторам, государствам и общественным институтам недостаточно финансировать НИОКР. Необходимо активно участвовать в культурном программировании следующих поколений через поддержку соответствующих фильмов, видеоигр, образовательных программ и медийного контента. Нужно сеять правильные образы сегодня, чтобы через десять лет пожать урожай в виде подготовленного и лояльного потребителя.

Роботы будущего не появятся просто потому, что их соберут инженеры. Они появятся тогда, когда общество будет внутренне готово их принять, понять и впустить в свою жизнь. Работа с этим культурно-временным циклом и есть главный ключ к успешному построением мира, в котором человек и машина сосуществуют в гармонии.

Глава 17. Инвестиционные и экономические циклы

Почему в финансовых отчётах, экономических прогнозах и стратегиях венчурных фондов так часто фигурируют декады? Для профессионалов, особенно в США, десятилетие — это не просто круглая дата, а ключевая временная единица для анализа циклов, оценки рисков и принятия решений. Этот горизонт идеально совпадает с продолжительностью малых экономических циклов, типичным сроком полного внедрения технологий и оптимальным инвестиционным горизонтом.

Малый экономический цикл составляет примерно 6–13 лет и отражает колебания деловой активности, связанные с обновлением основного капитала, изменениями в кредитовании и психологией рынка. В первую очередь это обусловлено изменениями объёма кредитования, а не ростом производительности или прорывными инновациями.

За это время происходит накопление долгов, их пик и последующий этап сокращения, что напрямую влияет на потребительские расходы, корпоративные инвестиции и, в конечном итоге, на фондовые рынки. Таким образом, десятилетний отрезок естественным образом соответствует полному витку этих фундаментальных экономических процессов.

Для инвестора декада — это период, который позволяет нивелировать краткосрочную волатильность и получить доходность от роста экономики и производительности. Исследования показывают, что на горизонте десяти лет вероятность убытков при инвестициях в диверсифицированный портфель акций резко снижается. Это срок, за который рынок проходит через разные фазы цикла, компенсируя падения последующими ростами. Финансовые консультанты часто рекомендуют именно десятилетний горизонт для достижения таких целей как формирование пенсионного капитала или накопление на образование детей.

Мы рассмотрели на примерах, что для перехода от инновации к массовому принятию часто требуется также около десяти лет. Этот период охватывает этапы первоначального ажиотажа, корректировки, постепенное совершенствование и, наконец, продуктивную зрелую фазу.

Подведём итог по циклам внедрения информационных технологий:

1. Интернет и мобильная связь. От первых коммерческих браузеров середины 1990-х до повсеместного проникновения и появления социальных сетей в середине 2000-х прошло как раз около десяти лет. Аналогичный путь прошли и смартфоны, совершив революцию в коммуникациях и доступе к информации с 2007 по 2017 год.

2. Электрический транспорт и электромобили. После выхода Tesla Roadster в 2008 году и Model S в 2012 году индустрии потребовалось десятилетие, чтобы решить ключевые проблемы с инфраструктурой, стоимостью батарей и ассортиментом моделей. Сегодня большинство прогнозов автопроизводителей и аналитиков по доле электромобилей на рынке также даётся на горизонт до 2030 года. Десятилетие — это срок, за который можно построить фабрику, сеть зарядных станций и изменить потребительские привычки.

3. Облачные вычисления и искусственный интеллект. Проникновение облачных технологий в бизнес-среду с 20 % в 2014 году до 94 % в 2024 году также уложилось в десятилетие. При этом такие технологии, как генеративный искусственный интеллект, демонстрируют ускорение этого цикла и переход от лабораторных образцов к массовым инструментам не за 10 лет, а всего за 2–3 года. Однако даже для искусственного интеллекта полный цикл интеграции в бизнес-процессы и получения масштабной экономической отдачи, скорее всего, займёт те же самые 7–10 лет.

Копнём глубже. Успех или провал массового внедрения технологий часто связан с доступностью ключевых природных ресурсов. Мы разбирали, как важно было уложиться в бюджет для массового внедрения смартфонов. Каким же образом достигается ресурсный фундамент технологического бума? Взрывное распространение электромобилей в 2020-х было бы невозможно без резкого снижения себестоимости их производства. Критически важна была доступность редкоземельных металлов как незаменимых компонентов для производства мощных электродвигателей и аккумуляторов.

Ценовой шок.

В 2010–2011 годах из-за ограничения экспорта со стороны Китая, контролирующего около 70 % мировой добычи, цены на редкоземельные металлы взлетели до исторических максимумов. Однако к концу 2012 года они обрушились. Этот ценовой коллапс был вызван запуском новых месторождений по всему миру и стал мощнейшим катализатором для производителей электроники и автопрома, позволив планировать массовый выпуск продукции с приемлемой себестоимостью.

Параллельно с этим, после достижения пика в 2011 году по цене около $1900 за унцию, цена на золото вступила в длительный нисходящий тренд, который продолжался до 2015 года. Падение цены на главный «защитный» актив сигнализировало о восстановлении доверия инвесторов к экономическому росту и рисковым активам, таким как акции технологических компаний. Капитал уходил из «тихой гавани» золота в инновации. Таким образом, фаза массового внедрения технологий совпала с окном низких цен на критическое сырье, что сделало революционные продукты коммерчески жизнеспособными.

Золото против доллара.

Связь между золотом, долларом и технологическими циклами — не случайность, а следствие перетока капитала. Золото, будучи номинированным в долларах, традиционно демонстрирует обратную корреляцию с американской валютой. Укрепление доллара обычно делает золото дороже для держателей других валют и снижает его привлекательность. Сильный доллар, часто обусловленный ужесточением денежной политики ФРС, сжимает ликвидность и делает заёмный капитал дороже, что теоретически может охладить инвестиции в рисковые активы.

Однако на практике в 2010-х годах мы наблюдали более сложную картину. После кризиса 2008 года ФРС долго держала ставки около нуля, доллар был относительно слаб. Когда же в середине 2010-х начались разговоры о нормализации политики и доллар укреплялся, это происходило на фоне уверенного восстановления американской экономики. Инвесторы, видя реальный рост, продолжали вкладываться в технологический сектор, оценивая перспективы его роста. Падение золота в этот период лишь подтверждало переток капитала. Получается, что для технологического бума важнее не абсолютная сила доллара, а общее доверие к экономическому росту в США, которое позволяет инвесторам принимать более долгосрочные риски, характерные для 10-летних горизонтов.

Для производства роботов нужны мощные компактные двигатели, высокоточные датчики и специализированные сплавы. Из-за этого спрос на редкоземельные металлы может вырасти кратно. Будут ли цены сдерживать внедрение? Уже сегодня страны Запада активно инвестируют в создание альтернативных цепочек поставок, независимых от Китая, чтобы снизить риски и волатильность на рынке. Цены на природные ресурсы станут ключевым фактором развития робототехники. Но мы не зря рассматривали в начале книги Китай как технологический полигон для внедрения технологий. Имея контроль над ресурсами, они могут управлять как ценами на металлы, так и объёмами поставок. Дотационная экономика позволяет субсидировать нужные области и не зависеть от цен на редкоземельные металлы.

Другое дело, если мы хотим массового внедрения роботов по примеру смартфонов. Для этого необходима стабильная и предсказуемая стоимость ресурсной корзины на протяжении всего периода массового производства. Инвесторы, оценивающие проекты в робототехнике, уже сейчас закладывают в свои модели не только технологические риски, но и геополитические риски доступа к сырью. Как показали примеры со смартфонами и электрокарами, фаза массового распространения наступает не только благодаря прорывным технологиям и адаптации подрастающего поколения, но и в благоприятное «ресурсное окно». Это ещё один важнейший фактор, который создаёт тот самый Моментум, про который мы уже неоднократно говорили.

Глава 18. Синхронизация робота и человека

Мы уже рассматривали, как роботы могут помогать человеку синхронизировать существование в метавселенной с реальным миром, сглаживая переход и облегчая адаптацию. Взаимодействие с роботом перестаёт быть похожим на управление инструментом и начинает напоминать нечто большее. Эту трансформацию обеспечивает персонализация, основанная на больших данных и языковых моделях. Они позволяют роботу выстраивать уникальную модель пользователя, адаптироваться к привычкам человека и предвосхищать его намерения — от кивка головы до неоконченной фразы. Это та же революция, что произошла со смартфонами после появления тачскрина, открыв путь новым, естественным формам коммуникации на основе персуазивных технологий.

Персонализация.

Базовые роботы запрограммированы на однообразные реакции, но для эффективного сотрудничества в сложной или социальной среде робот должен понимать контекст, состояние и цели человека. Персонализация решает эту задачу, превращая робота из пассивного исполнителя команд в активного участника взаимодействия. Такие системы, основанные на распознавании намерений, стремятся определить мотивы пользователя и предсказать его будущие действия.

Для создания модели пользователя или его «цифрового двойника», робот собирает и анализирует данные:

1. Биометрические и поведенческие через особенности походки, паттерны движений рук, мимику и динамику голоса.

2. Контекстуальные и средовые в виде распорядка дня, типичных маршрутов движения, предпочтений в доме, уровня освещённости и шума.

3. Вербальные и невербальные, где учитываются часто используемые слова и фразы, характерные жесты, позы, выражающие усталость или сосредоточенность.

Чтобы собирать эти данные, роботы оснащаются комплектом сенсоров, каждый из которых отвечает за свой канал информации. Их комбинация повышает надёжность распознавания:

1. Визуальные камеры анализируют жесты, позы, мимику, движение глаз, объекты в окружении. Робот видит, что человек тянется к книге, и подаёт её.

2. Инерциальные отслеживают траекторию, скорость и угол движения конечностей или тела. Носимый экзоскелет анализирует паттерн ходьбы для коррекции.

3. Микрофоны считывают голосовые команды, интонацию и фоновые звуки. Робот распознаёт не только команду «открой», но и тревогу в голосе.

4. Тактильные анализируют силу нажатия, давление и вибрацию. Робот манипулятор регулирует усилие для хрупкого предмета.

5. Биосигнальные получают электрическую активность мозга или мышц. Протез руки начинает движение по намерению, а не по явной команде.

Собранные данные лишь основа работы алгоритмов:

1. Машинное обучение и нейросети выявляют скрытые закономерности в поведении конкретного человека. Например, гарвардский носимый робот для пациентов с ALS и после инсульта использует ML для 94 %-ной точности распознавания индивидуальных движений плеча.

2. Большие языковые модели выполняют роль универсального интерпретатора. Они связывают голосовую команду, контекст и знания о мире. Анализируется абстрактный запрос: «Мне нужен простой стул», — извлекается суть и передаётся техническим модулям для генерации 3D-модели и её последующей сборки роботом.

3. Сенсорная интеграция объединяет потоки данных от разных сенсоров для формирования целостной картины.

Так, умная перчатка BrightSign, переводящая язык жестов в речь, обучается индивидуальным особенностям жестикуляции каждого пользователя, комбинируя данные с датчиков сгиба, инерции и касания.

Реализованные проекты.

Современные протезы и экзоскелеты уже сегодня используют данные ЭМГ и IMU, чтобы предугадать желаемое движение и помочь человеку выполнить его плавно и с меньшими усилиями. Промышленные коботы с камерами глубины учатся считывать жесты оператора для совместной сборки, перенаправляя задачи без перепрограммирования.

Роботы с реалистичной мимикой как китайский Origin M1 с 25 микромоторами для управления лицом, используют камеры в «зрачках», чтобы читать эмоции собеседника и реагировать уместной мимикой, устанавливая эмоциональный контакт.

Несмотря на прогресс последних лет, путь к массовому использованию сложен. Ключевые вызовы на сегодня:

1. Персональные поведенческие и биометрические данные требуют высочайшего уровня защиты.

2. Пользователь должен понимать, как робот принимает решения, и быть уверенным в его надёжности. Прозрачность алгоритмов критически важна.

3. Модель должна постоянно обновляться, подстраиваясь под изменения в привычках или физическом состоянии пользователя.

Дорожная карта внедрения может быть связана описанными десятилетними циклами:

1. В 2020-х годах нишевое внедрение в медицине, реабилитации и премиальном сервисе. Доминируют закрытые, специализированные системы.

2. Ближайшее будущее до 2030-х годов появляются открытые платформы обмена «цифровыми профилями» пользователей с их согласия. Робот в доме, офисе и автомобиле будет настраиваться под одного человека.

3. Перспектива на 2040-е годы в формировании «единого цифрового профиля» человека, к которому будут обращаться любые устройства для интуитивно понятной синхронизации.

Синхронизация человека и робота через большие данные и LLM — это следующий логический шаг в эволюции взаимодействия. Это поле для экспериментов, где сегодня закладывается фундамент будущего, в котором технологии не просто получают наши команды, но и понимают наши намерения.

Если большие данные и мультимодальные сенсоры дают роботу «органы чувств» для восприятия внешних действий человека, то психометрические данные открывают доступ к его внутреннему миру. Это измеряемые показатели психических состояний, установок, эмоций и личностных черт. В их сборе и анализе заключается следующий эволюционный шаг к по-настоящему интуитивному взаимодействию, где робот будет понимать не только команду, но и контекст, настроение и невысказанные потребности пользователя.

Психометрия.

Успешное внедрение роботов, особенно социальных и домашних, зависит не только от их технических возможностей, но и от готовности людей их принять. Простое физическое присутствие робота в жизни человека не гарантирует, что тот захочет с ним взаимодействовать. На это желание влияет сложная совокупность психологических измерений от базовых установок и тревог до восприятия полезности, удобства, удовольствия, доверия, социального присутствия и ожиданий.

Сбор и анализ этих данных позволяют перейти от универсального взаимодействия к персонализированному. Робот, обладающий психометрическим профилем пользователя, может:

1. Адаптировать стиль коммуникации, снижать темп и упрощать язык для тревожного пользователя или, наоборот, переходить к сложным темам с заинтересованным.

2. Предвосхищать эмоциональные потребности и распознавать признаки стресса или подавленности по косвенным признакам через паттерны движения, тон голоса и активность. В результате, робот может предлагать помощь от включения расслабляющей музыки до предложения позвонить родственнику.

3. Строить долгосрочные доверительные отношения, понимая границы комфорта и ценности пользователя, робот может действовать предсказуемо и уважительно, что является основой для принятия технологии.

Хотя эта область считается новой, для оценки психологических аспектов взаимодействия человека и робота уже создан целый арсенал инструментов. Именно в сфере этого взаимодействия и следует искать новые решения — как разработчикам роботов, так и создателям программного обеспечения самого разного назначения включая мобильные приложения. Любой новый сенсор или алгоритм может помочь совершить прорыв, который кратно ускорит развитие технологий и повысит эффективность взаимодействия человека и робота.

Опросники.

Сегодня используются стандартизированные опросники, прошедшие проверку на надёжность и точность измерения. Систематический обзор выявил 27 таких инструментов, предназначенных для оценки отношения людей к социальным и домашним роботам. Они измеряют широкий спектр состояний и установок. Примеры включают шкалу негативного отношения к роботам NARS. Это одна из самых ранних и цитируемых систем, которая оценивает тревогу, связанную с взаимодействием с роботами. Шкала принятия человекообразных роботов HARS и шкала воспринимаемой социальности роботов ПСРС охватывают более широкий спектр отношений, включая положительные и нейтральные аспекты. Анкета интереса к робототехнике RIQ используется, например, для оценки интереса, знаний и эффективности учителей в контексте образовательной робототехники. Эти инструменты важный первый шаг, но у них есть ограничения. Они основаны на отчёте и фиксируют состояние «до» или «после» взаимодействия, а не в реальном времени.

Передовые прототипы работают с состояниями в реальном времени, считывают психофизиологические и поведенческие сигналы для вывода о состоянии человека. Это будущее, которое уже начинает сбываться:

1. Emo от Колумбийского университета США.

Это роботизированная голова, которая не только копирует мимику человека, но и способна предугадать улыбку за 840 миллисекунд, чтобы улыбнуться синхронно с человеком. Это прямой пример предсказания намерения и эмоционального состояния на основе визуальных данных.

2. Helix от Figure AI, США.

Представлена проприетарная система для робота Figure 03. Хотя в релизе акцент сделан на тактильном и визуальном восприятии для манипуляций, архитектура системы заточена под сквозное обучение от восприятия к действию. Такой фундамент позволяет в будущем интегрировать модули для анализа эмоционального состояния человека через тон голоса, скорость речи и выражение лица, что потенциально открывает путь к распознаванию десятков сложных состояний.

3. Психометрическая аналитика в образовании от НИУ ВШЭ, Россия. Хотя это и не прототип робота, но зато передовой пример использования больших данных для анализа «цифрового следа» учащихся. Система автоматически анализирует поведение через просмотры видео и выполнение тестов для оценки вовлеченности, трудности контента и изменения подготовленности. Перенос этой логики на взаимодействие с роботом позволил бы ему непрерывно оценивать и адаптироваться к эмоциональному и когнитивному состоянию пользователя на основе его поведенческих паттернов.

Сегодня мы находимся на стыке технологий. С одной стороны, существует острая необходимость в разработке новых, более строгих и всеобъемлющих психометрических инструментов специально для сферы взаимодействия робота с человеком, а с другой идёт стремительное развитие больших языковых LLM и визуально-языковых моделей VLA как в случае с Figure и OpenAI. Это открывает путь к созданию систем, которые будут учиться понимать человека напрямую, через естественное общение и наблюдение.

Идёт активное слияние опросников с решениями на базе искусственного интеллекта через использование стартового набора данных для обучения нейросетей распознаванию психологических особенностей по поведенческим паттернам. Также популярна мультимодальная интеграция через комбинирование анализа речи по тону и скорости, компьютерного зрения через мимику, позу и данных с носимых устройств через пульс и кожно-гальваническую реакцию для составления целостной картины состояния. Особенно актуальна разработка прозрачных протоколов сбора и использования сверхчувствительных психометрических данных, сбор которых упирается в вопросы доверия и этики. Без решения этих вопросов массовое внедрение будет невозможным.

Психометрические данные — это мост от функциональной синхронизации робота, выполняющего задачу, к эмоциональной и когнитивной синхронизации когда робот понимает контекст и состояние человека. Как появление тачскрина совершило революцию в коммуникации человека и смартфона, сделав её интуитивной, так и внедрение психометрического интерфейса способно вывести взаимодействие с роботом на качественно новый уровень. Это превращает робота из сложного инструмента в чуткого помощника, способного не просто реагировать на команды, а поддерживать, предвосхищать потребности и действовать синхронно с человеком в его повседневной жизни.

Заключение

Возвращаясь к тезису начала книги о том, что не только роботы идут кнам, но и мы движемся к ним. У современного человека наблюдается ограниченность кругозора и среды общения как следствие развития современных технологий. Модель сверхпотребления опирается на простые и эффективные базовые потребности, стимулируя желание потреблять как можно больше и быстрее. Яркие эмоции. Ритм сверхпотребления.

Смартфоны за счёт технологий подняли всё это на высочайший уровень, стимулируя развитие мировой экономики. Выработка простейших базовых рефлексов и связь с центрами удовольствий, стимулирование эмоционального мышления и другие важные составляющие современного смартфона оказали влияние на распространение технологий и массовое внедрение их в повседневную жизнь людей по всему миру.

Роботы, взяв эстафету у смартфонов, могут стать следующим шагом. Вполне возможно, внедрение электротранспорта, дальнейшее развитие смартфонов и децентрализованной энергетики совместно с прорывами в искусственном интеллекте создадут тот самый Моментум, в результате которого роботы станут таким же массовым явлением, как смартфоны сегодня, а человек станет… счастливее! Или нет?

Разворошив осиное гнездо, нельзя просто стоять и смотреть. Да, нужно действовать! Люди разные, но распространение робототехники коснётся каждого. Даже в землянку в лесу сегодня может прилететь дрон. Технологии не стоят на месте. Те, кто не адаптируется к ним, остаются в изоляции на краю цивилизации как аборигены. Только вот к аборигенам в один прекрасный день приходят военные с ружьём и… забирают их в рабство. В истории человечества было уже много таких прецедентов!

Современные технологии трансформируют общество. Разные культуры и религии принимают их по‑разному. Кто‑то с распростёртыми объятиями, кто‑то отторгает до последнего. Одно можно сказать точно! Те, кто принимают их первыми, приспосабливаются быстрее других, остаются на острие прогресса и… приходят потом к тем самым аборигенам.

Оглавление

Введение

Глава 1. Антропоморфные роботы

Глава 2. Ключевые компании робототехники в Китае

Глава 3. Мировые лидеры в области робототехники

Глава 4. Пятнадцатиминутный город

Глава 5. Дотационная экономика и государственные субсидии

Глава 6. Современные финансы и цифровые валюты

Глава 7. Бизнес-модели автоконцернов и робототехника

Глава 8. Краткая история электротранспорта

Глава 9. Децентрализованная энергетика

Глава 10. Распространение смартфонов

Глава 11. Моментум

Глава 12. Искусственный интеллект и роботы

Глава 13. Виртуальная реальность и метавселенные

Глава 14. Инновационные способы монетизации и токенизация

Глава 15. Программируемая старость и сверхпотребление

Глава 16. Внедрение новых технологий и смена поколений

Глава 17. Инвестиционные и экономические циклы

Глава 18. Синхронизация робота и человека

Заключение