2026 рік, Всесвітня конференція з штучного інтелекту: підсумки зміни індустрії втіленого інтелекту в Китаї

2026 року Всесвітній форум з штучного інтелекту відкриється в Шанхаї в липні, площа виставки вперше перевищить 100 000 кв. м, участь у ньому приймуть понад 1100 компаній. На цьому форумі було зафіксовано велике розділення індустрії ембодієнту інтелекту в Китаї: ринок B2B розділився — фабричний напрямок зосередився на промислових лініях, виконуючи важку і непривабливу роботу, тоді як напрямок комерційних послуг зосередився на сценаріях, таких як супермаркети та ресторани; у сегменті C2C виділилися два напрямки — допомога та супровід, а також домашні обов’язки. Учасники виставки перейшли від «демонстрації технологій» до «виконання роботи», зосереджуючись на реальному розгортанні та ROI. Збір даних став фундаментальною підтримкою галузі; обсяг ембодієнтних даних відрізняється від обсягу попередньо навчальних корпусів мовних моделей більш ніж у 10 000 разів. Фізичний ІІ ще стикається з трьома бар’єрами — даними, представленням і замкненим циклом — перебуваючи на шляху від «може продемонструвати» до «може працювати».

Автор статті, джерело: 36氪

Практика замість показухи, дані визначають майбутнє.

Заробляти гроші на бізнесі, одночасно мріючи про популярний споживчий продукт.

17 липня 2026 року виставка Всесвітнього конгресу штучного інтелекту (WAIC) відкрилася в експозиційному центрі Шанхайської експозиції. Площа виставки цього року вперше перевищила 100 000 квадратних метрів, участь взяли понад 1100 компаній, а 349 продуктів були представлені вперше — усі ці показники стали рекордними за історію заходу.

Але ще наочнішим, ніж цифри, було «тепло» на місці — перед входом у павільйон H3 з ембоді-інтелектом вишикувалася довга змійка, всередині було щільно, і стояти посередині проходу майже не вдавалося довше трьох секунд.

Після відвідування павільйону H3 виникає чітке враження: виставка роботів змінилася.

Роботи-андроїди, які минулого року виконували кульгаві танці та перевороти, цього року відступили на задній план — цікаво, але вже не головний акцент. На першому місці — симуляції виробничих ліній, полиць аптек, барних стілів ресторанів та гостиных домів. Виставкові експоненти більше не питають: «Чи здається мені круто?», а кажуть: «Подивіться, як я можу виконати цю роботу та скільки грошей ви зможете заощадити».

Стенд роботів на WAIC 2026 став свідком великої розбіжності китайського ембоді-інтелекту та дав найбільш наочний коментар до галузі: працювати, диференціювати, закладати основу — три ключових слова, що відповідають трьом глибоким змінам, що відбуваються в галузі. Нижче — наші першоджерела спостережень з виставки.

«Робота» — це головна тема, диференціація — основна характеристика; якщо уважно розглянути, навіть серед B2B-рішень шляхи абсолютно різні. Одна група глибоко занурюється на заводи, виконуючи найбільш нудну та важку роботу; інша група масово рухається до супермаркетів, аптек та ресторанів, шукаючи своє місце там, де найближче до людей.

Підхід фабричної команди дуже прямолінійний: вони відтворюють реальну виробничу лінію 1:1 на виставковому стенді, дозволяючи роботам відразу «прийняти роботу» та виконувати монотонні, повторювані завдання.

Лідер у сфері складських та логістичних роботів Geek+ запускає перший універсальний робот-андроїд Gino1, який оснащений системою паралельного керування всім тілом з синхронізацією рук та ніг, що дозволяє йому працювати в команді з мобільними роботами та станціями вибору для повного циклу вибору. За даними, час виконання однієї задачі скорочено приблизно на 30%.

Чжіюань одночасно представив п’ять нових продуктів: Farzheng A3 Ultra, Spirit G2 Max, Lingxi X2 EDU, Critical Point OmniHand 3 Ultra-M та Kuituo велосипедний робот, а також продемонстрував на виставці сценарії складського переміщення та складання палет зі співпрацею JD Logistics з Spirit G2 Max, відтворивши розгортання лінії завантаження та розвантаження плат. Крім того, на місці у співпраці з Junpu Intelligent було створено повну лінію з обробки чіпів, яка безперервно виконала довгий процес завантаження, упаковки та транспортування, підтвердивши стабільну продуктивність без участі людини.

Ши Чжіхань переніс кільцеву конвеєрну лінію для автодротів на виставковий стенд; його рішення A1 для інтелектуальних роботів для дротів створено для автоматизації повного циклу виробництва дротів, оснащено власною великою моделлю з вбудованою інтелектуальністю, яка може імітувати гнучкі ручні операції та безперебійно інтегруватися в існуючі виробничі лінії. За даними, це рішення було масово внедрено в Tianhai Electronics у червні цього року.

Роботи Leju відтворили автоматизовані, багатопозиційні гнучкі операції з розбирання стопок, транспортування та завантаження матеріалів, повністю без участі людини, працюючи без перерв на виставці з такою ж ефективністю, як у реальних промислових лініях.

Висока структурованість промислових сценаріїв, чіткі межі завдань та можливість квантифікації ROI — це спільна думка фабричних фахівців. Роботам не потрібно бути «універсальними» — достатньо досконало виконувати одну задачу на конкретній робочій місці.

Бізнес-сервісам стоять перед зовсім іншими завданнями: середовище більш відкрите, збурення більш випадкові, а простір для помилок менший.

Galaxy General продемонструвала дві чітко орієнтовані роботизовані системи: універсальний робот Galbot G1, спрямований на інтерактивні сервіси, та важкий промисловий робот Galbot S1. Усі рухи обох продуктів реалізуються в реальному часі за допомогою власно розробленої великої моделі тілесного інтелекту «AstraBrain».

G1 продемонстрував універсальність у сценаріях обслуговування C- та B-клієнтів, охоплюючи багато застосувань, таких як приготування сніданку, розумна роздрібна торгівля, зустріч гостей тощо; S1 зосереджений на більш «важких» промислових сценаріях, повністю демонструючи ланцюжок логістичних операцій — від розбирання палет до погрузки.

Інтелектуальний квадрат зовсім змінив підхід у своєму новому AlphaBot 2 (AiBao). Він перетворюється на власника магазину, який готує каву, коктейлі та морозиво на місці, пропонуючи крім виконання роботи незамінну емоційну цінність та досвід споживання для бізнес-клієнтів.

Хоча шляхи цих двох компаній відрізняються, вони дотримуються однієї й тієї ж бізнес-логіки: чим відкритіший сценарій, тим складнішою є технологія, але тим гострішою є потреба на ринку та вищою — готовність платити. Якщо підтвердити надійність у певному сценарії, можна успішно замкнути бізнес-цикл. Саме тому більшість компаній у B2B-сегменті обирають одночасне розгортання в промислових і комерційних сценаріях.

Варто зазначити, що Furhat вперше представила високонавантаженого колісного двохруких робота GRW з максимальною стабільною навантажувальною здатністю 16 кг, робочою зоною понад 2 метри та гнучкою мобільністю, орієнтованого на сценарії високонавантаженої співпраці людини та робота в галузях складської логістики, промислового виробництва та догляду за пацієнтами. За даними, цей робот оснащений платформою нульового кодування Furhat, що додатково знижує бар’єри для використання.

Крім того, послуги ентертейнмент-гідів вже є досить зрілою нишевою галуззю. Під час WAIC智元 у співпраці з Qintian Zu розмістив шістдесят різних типів ембоді-інтелектуальних роботів у головному та двох додаткових місцях проведення, де вони виконували функції навігації та супроводу в ключових громадських зонах. Моделі A3 та Lingxi X2, крім послуг навігації, продемонстрували на місці складні рухи та хореографію з групового керування, що викликало постійний інтерес та захоплення глядачів.

Співзасновник Zhìyuán Пен Чжихуї сказав у інтерв’ю, що найбільш очевидна зміна в галузі — це перехід від демонстрації технологій до реального впровадження та продуктивності: «Люди більше цікавляться тим, чи зможе це справді потрапити на завод або в середовище комерційних послуг».

Фабрика чи магазин — шляхи різні, але завдання однакові — як отримати першими квиток на виживання в процесі комерціалізації. Кожна компанія відповідає на це своїм способом, чекаючи на перевірку ринком.

Диференціація на боку C набагато менш цілеспрямована, ніж на боку B. Фабрики закуповують роботів, розраховуючи ROI, термін окупності та кількість замінених робітників. Рішення особистих споживачів набагато складніше: хтось замовляє через «цікаво», хтось порівнює ціни за критерієм «може робити», а інші мають подвійні очікування щодо відчуття супроводу та корисності — найчастіше поєднуючи всі три аспекти.

З відображення на місці, одні компанії орієнтуються на роботів як «товариша» або «помічника у навчанні» для сімей та індивідуальних споживачів, пропонуючи супровід у грі в шахи або розмові, продаючи емоційну цінність; інші позиціонують себе як «прислугу», спеціалізуючись на побутових справах і продаючи цінність «виконання роботи»; а треті намагаються знайти баланс між супроводом і виконанням завдань.

Родина роботів «Котяча голова» Фу Ліюе продовжує розвивати «емоційну цінність»: настільний GR Nano спеціалізується на особистій емоційній підтримці, викликаючи тонкі емоційні зміни при дотику, а користувачі можуть створювати для нього унікальну особистість. GR Mini, зі своїм милою зовнішністю та гуманізованою танцювальною поведінкою, допомагає у сценаріях, таких як екскурсії в експозиційних залах та супровід пожилого населення. GR Nano ще не вийшов на ринок, але напрямок, на який Фу Ліюе робить ставку на споживачському ринку — емоційний зв’язок — вже очевидний.

Цюаньюань T1 та Q1 зосереджені на сімейному супроводі та науково-освітніх досвідах. T1 — це світовий перший змінюваний персональний робот, який може вільно переключатися між колісно-ногастою людиноподібною та чотириногой формами; Q1 зроблений з легковаговим дизайном для сімейного супроводу та науково-освітніх досвідів. Стенд керується роботами, які визначають інтерактивний ритм, і вже відкрито офлайн-флагманські магазини в торгових центрах.

Компанія JAKA представила невеликого робота-андроїда JAKA π («π-хлопчик»), зріст якого становить лише 1,22 метра — один із найменших роботів-андроїдів у своєму класі. Він оснащений архітектурою «мозок + мозочок» і виступає на виставковому стенді, взаємодіючи з глядачами. Хоча основна сфера діяльності JAKA — промисловість, з’явлення «π-хлопчика» свідчить, що навіть гравці з промислового сектору не можуть ігнорувати привабливість «милого» підходу.

Жіноча версія робота Luna від ZhiJi Dynamics вразила аудиторію завдяки гнучкому тканинному дизайну та плавній танцювальній виразності, з плавними, природними кроками та елегантною поставою; у комплекті інтерфейс iPad для одноклікового навчання танцям та перетягування для компонування рухів.

Вітадунг представив на експозиції JD роботизовану собаку, яка може самостійно грати і спілкуватися без пульта керування.

Уважно розглядаючи цих «попутників», видно, що їхні завдання чітко визначені, взаємодія контролюється, а технології відносно зрілі — не потрібно розуміти складний фізичний світ, достатньо правильно реагувати в межах обмежених правил. Такі сценарії за суттю є «закритими завданнями», не вимагають важкої роботи — достатньо цікаво й відчуття супроводу, щоб люди були готові платити.

Підхід роботів-працівників зовсім інший. Вони мають потрапляти в будинки і виконувати побутові завдання, такі як складання одягу, прибирання іграшок та упорядкування кімнат. Для роботів це справжній «адський рівень складності»: тканина м’яка, зморшки випадкові, і кожен раз футболка виглядає по-різному.

«Дім з тілом» Фу Лію є одним із найбільш просунутих у технічному плані серед роботів-працівників. На виставковому стенді створено повний симуляційний простір домашнього оточення «День робота-домогосподаря». Коли користувач дає нечітку команду, наприклад «Мені хочеться пити», GR-3 не потребує чіткого вказівки місця розташування — він самостійно розуміє потребу, визначає місце знаходження об’єкта та виконує доставку. На великому екрані в реальному часі візуалізується весь процес прийняття рішень роботом.

Майбутнє не дуже далеко: F2 позиціонується як «особистий сімейний помічник» — з м’яким і милим дизайном, він може грати з вами в шахи, контролювати навчання, а також складати одяг і додавати корм для котів. Продукт вже доступний для покупки і використовується платно в сотнях домогосподарств, що відповідає практичному підходу: «спочатку робимо те, що можна, а потім поступово розширюємо».

Yurich показав довготривалі завдання, такі як приготування піци, малювання цукрової розписки та прибирання кімнат, але при уважному розгляді ці сценарії більше є «підтвердженням здібностей», ніж реальним вирішенням повсякденних проблем у домашньому господарстві.

Плавна демонстрація на стенді не змінює реальності: домашні сценарії — це відкритий світ, тоді як поточні технологічні можливості все ще залишаються в межах закритих або напівзакритих середовищ. Виконання передбачених завдань у фіксованих сценаріях — це вже досягнення, а справжнє входження в «кожен дім — інший» домашній світ — це ще довгий шлях.

Розмежування між командою, що грає, та командою, що працює, на поверхні — це різниця у технічних підходах, а насправді — різні уявлення про «відносини між людиною та машиною». Перша сторона сприймає робота як супутника, продаючи емоційний зв’язок; друга — як допоміжну силу, продаючи звільнення від праці.

У закритих правилах «прості завдання» та у відкритому світі «складність рівня пекла» відповідають двом різним комерційним темпам: один залежить від ефекту масштабу для швидкого зростання, інший — від технологічного прориву та повільного підйому.

Наразі багато платформ для супроводу вже створили замкнені цикли масового виробництва, тоді як платформи, що працюють, чекають на технічний перелом. На боку C, порівняно зі «перспективним» баченням, ринок готовий платити за продукти, які можна використовувати зараз.

Крім сценаріїв для B2B і B2C, у виставковому залі були й інші стендові експозиції — без танців, без захоплення, лише з головними камерами, даними рукавицями та дистанційними пультами керування, а також людьми, які вдягали їх і повторювали одне й те саме рух. Їхнє завдання було простим: навчити робота тому, як вчитися, перш ніж він навчиться працювати.

На стенді Mifeng Technology виставлено головний пристрій для збору даних MEgo View та ручний пристрій у формі щипців MEgo Gripper. Учасники надівають пристрій і за допомогою щипців піднімають предмети перед собою; 200-градусний широко кутовий об’єктив, тривимірний тактильний сенсор та дев’ятивісний IMU синхронно збирають дані, а на великому екрані поруч у реальному часі відтворюється траєкторія дій з точністю до міліметра. Mifeng чітко визначила свою позицію: не створює роботів, а лише «викладач роботів». Завдяки методу краудсорсингу збираються відео з людськими діями, що дозволяє знизити витрати на дані до третини або навіть менше в порівнянні з традиційними методами віддаленого керування реальними машинами.

Роботи Siling дотримуються підходу високої точності з віддаленим керуванням з відтворенням сили — вони надзвичайно точні, але коштують дорого. У системі збору даних Diana3 + Diana7G2 оператор тримає головну руку, а віддалена відповідна рука в реальному часі імітує всі рухи, забезпечуючи двонаправлену силову віддачу з мілісекундною точністю та зберігаючи мультимодальні дані, такі як сила, рух і візуальна інформація.

Ши Чжихан продемонстрував систему збору даних, побудовану навколо парадигми «Human-Centric», та власноруч розроблену високоточну систему збору даних SenseHub, яка за допомогою рукавиці з п’ятьма пальцями повністю фіксує просторове положення руки, позицію пальців та силу натиску. Основна логіка полягає в тому, що суб’єктом збору даних є людина, а не робот; велика модель спочатку засвоює дані про дії людини, а потім переносить їх на робота.

У виставковому залі подібних пристроїв збору даних набагато більше, ніж ці три. РобоПокет від Qiongche Intelligence, рішення HumanData від Jianzhi Robotics, візуально-тактильний захоплювач від Qianjue Robotics та система Looper від Chenjing Technology — від візуального до тактильного, від повністю тіла до першої особи, пристрої збору даних охоплюють все більш специфічні аспекти.

Роботи, які впроваджуються на заводах та в торгових центрах, на перший погляд просто виконують роботу, але насправді також збирають ефективні дані з реальних умов. Робота та збір даних стають нерозривно пов’язаними.

Нульова степінь — це типовий приклад реалізації цієї логіки, яка базується на чотирьох основних напрямках: «миттєва роздрібна торгівля, дані як основа, універсалізація сценаріїв, входження в будинок». На виставковому стенді було створено іммерсивний простір, де робот ZERITH-H1 з колесами, оснащений 3D-багатомодальною системою сприйняття, безперервно працював перед симуляцією полиць магазину, виявляючи товари, захоплюючи їх, сортування та поповнення запасів — усі ці дії виконувались автономно. Дані про кожен успішний або невдалий захоп, чи була застосована відповідна сила, чи був точно вибраний пункт захоплення — всі ці дані надходили назад на сервер для ітерації моделі.

Ключем до цієї логіки є «фізичне збирання, перетворене на API». Zeroth Power перетворює фізичні операції, такі як збирання, розпізнавання та сортування, у стандартизовані та повторно використовувані інтерфейси, які оптимізовані для прямого виклику в більшості сценаріїв.

Але чи зможе ця «здатність, навчена на даних», справді досягти узагальнення, залишається найбільшою невідомою в галузі.

Партнер Чжіюань Яо Маоцін на форумі «WAIC: Розбудження ембодієнту» зазначив, що для масштабування фізичного ІІ потрібно подолати три стіни: перша — стіна даних, оскільки реальні дані взаємодії рідкісні та дорого коштують; друга — стіна представлення, оскільки єдина фізична модель для різних завдань та сценаріїв ще не сформована; третя — стіна замкненого циклу, оскільки реальні спроби й помилки мають високу вартість, а зворотний зв’язок надходить повільно.

Він зазначив, що обсяг даних про тілесність відрізняється від обсягу навчальних даних для попереднього навчання мовних моделей у більше ніж мільйон разів, і для досягнення розуміння загальних фізичних законів потрібно накопичити принаймні дані в розмірі мільярдів годин.

На більш високих рівнях ланцюжка постачання даних, RoboSense вирішує питання походження даних та забезпечення їх якості. Їхній другий покоління повністю твердотільної платформи сприйняття E2 має точність, що вища втричі порівняно з попереднім поколінням, і частоту точок на рівні мільйонів, що дозволяє роботам одночасно генерувати обчислювані та навчальні дані під час руху та маніпуляцій, формуючи замкнений цикл «сприйняття — дані — навчання — ітерація».

З’явлення великої кількості пристроїв для збору даних у певному сенсі компенсує недостаток «розуму» за допомогою «працелюбності». Як зазначив Яо Маоцін, ключовим моментом у переході фізичного ІІ від «можливості демонстрації» до «здатності виконувати роботу» є здатність створити універсальну систему, яка може узагальнюватися, оптимізуватися та еволюціонувати.

Усі ті головні камери, дантові рукавички та дистанційні пульти в експозиції роблять одне й те саме: перетворюють фізичний світ на мову, зрозумілу для моделей. Чим швидше й точніше вони це роблять, тим швидше настане день, коли роботи навчаться працювати. Але до цього моменту галузі доведеться продовжувати збирати дані найпростішим способом, чекаючи на найрозумніший результат.