Текст опубликован в личном блоге и его автор не имеет отношения к администрации сайта

Основатель китайской компании Unitree Robotics Ван Синсин считает, что уже к 2028 году человекоподобные роботы смогут выполнять около 80% задач, которые им поручают голосом на производстве или дома. Прогноз значительно оптимистичнее его прежних оценок: ещё в августе предприниматель допускал, что массовое внедрение таких машин может занять до десяти лет.

Ван связывает изменение своих ожиданий с быстрым развитием больших моделей искусственного интеллекта (ИИ). По его мнению, современные ИИ-модели постепенно выходят за рамки общения и генерации текста, приобретая способность управлять физическими действиями. В частности, он отметил прогресс ИИ-моделей, которые могут помогать роботам выполнять ранее не запрограммированные задачи, например находить и переносить предметы.Источник изображения: ChatGPTПри этом руководитель Unitree Robotics признаёт, что нынешние роботы пока далеки от полноценной самостоятельности. Если сегодня попросить человекоподобную машину убрать комнату, она, по оценке Вана, не сможет надёжно выполнить работу целиком. Основная сложность заключается не столько в механике, сколько в способности понимать изменяющуюся обстановку, планировать последовательность действий и корректировать движения при возникновении ошибок.

Для ускорения развития технологий, Unitree использует ИИ для поиска научных исследований, написания кода и обучения робототехнических моделей в виртуальных симуляциях. После этого результаты проверяют на реальных устройствах, а полученные данные используют для дальнейшей корректировки ИИ-моделей. Компания также разрабатывает собственные ИИ-модели и сотрудничает с лабораториями в Китае и других странах. Ван ожидает, что по мере совершенствования программного обеспечения спрос на человекоподобных роботов может вырасти до десятков миллионов устройств.

Сейчас Unitree производит десятки тысяч машин в год, поэтому для реализации такого сценария потребуется масштабное увеличение мощностей. Подобный рост потенциально повысит спрос и на ИИ-чипы, необходимые для обучения ИИ-моделей и управления роботами.