Kinijos robotų DI sektorius per pusmetį pritraukė 13 mlrd. dolerių: prasideda kova dėl „smegenų“

Sekite TechNaujienos Google

Kinijos humanoidinių robotų industrija pereina į kitą etapą. Po demonstracijų, kuriose mašinos šoka, bėga ir atlieka akrobatinius judesius, bendrovės vis didesnį dėmesį skiria technologijoms, kurios leistų robotams suvokti aplinką, mokytis naujų užduočių ir patikimai dirbti kartu su žmonėmis. Šią kryptį sparčiai finansuoja investuotojai.

„Reuters“ lapkričio 2 d. paskelbtame tyrime, remdamasi bendrovės „ITjuzi“ duomenimis, nurodo, kad Kinijos įkūnytojo DI sektorius per pirmąjį 2026 metų pusmetį pritraukė 93,5 mlrd. juanių, arba apie 13 mlrd. dolerių. Tai 322 finansavimo sandoriai, o bendra suma yra maždaug penkis kartus didesnė nei prieš metus.

Šie skaičiai nereiškia, kad vien Kinijos vyriausybė tiesiogiai investavo visus 13 mlrd. dolerių. Tai platesnė sektoriaus finansavimo suma, susidedanti iš investicinių sandorių. Šis skirtumas svarbus vertinant rinkos mastą ir tai, iš kur atsiranda lėšos.

Technologijų sektoriuje tokie robotai vadinami „embodied AI“, lietuviškai – įkūnytuoju dirbtiniu intelektu. Jie ne tik apdoroja tekstą ar vaizdus, bet ir priima sprendimus realioje fizinėje aplinkoje: turi pastebėti daiktą, suplanuoti judesį, įvertinti kliūtis, sugriebti objektą ir suprasti, ar veiksmas pavyko.

Naujausi straipsniai

4 min. skaitymo • prieš 57 minutės

Motinos pieno tyrimas atskleidė netikėtą fermentą: jis padeda formuotis kūdikių žarnyno mikrobiotai

4 min. skaitymo • prieš 57 minutės

30 tūkst. metų moters DNR atskleidė netikėtus ryšius tarp Europos ledynmečio bendruomenių

4 min. skaitymo • prieš 57 minutės

NASA Antarktidoje užfiksavo milžinišką „kaukolę“: ką iš tiesų matome palydovo nuotraukoje?

Visi naujausi straipsniai →

Nuo įspūdingų demonstracijų prie tikrų darbų

Kinijos gamintojai jau parodė, kad geba kurti palyginti sudėtingus mechaninius kūnus. Jie tobulina pavaras, judesio valdymą, baterijas ir jutiklius, o masinė gamyba leidžia mažinti komponentų kainas. Tačiau judėjimo gebėjimas savaime dar nereiškia, kad robotas galės savarankiškai iškrauti prekes ar surinkti užsakymą nežinomoje aplinkoje.

Didelė dalis įrenginių laboratorijose treniruojasi pagal žmogaus demonstracijas: operatorius parodo judesį, o mašina iš įrašų bando išmokti panašaus veikimo. Taikomi ir simuliatoriai bei jutiklių duomenys. Tačiau tikroje gamykloje daiktai gali gulėti skirtingose vietose, darbuotojai gali netikėtai pasirodyti kelyje, o apšvietimas nuolat kinta.

Investicijų sulaukia tokios bendrovės kaip „X Square“, „Galaxea“ ir „Spirit AI“, besivaržančios dėl programinės įrangos bei duomenų rinkimo metodų. Jos tikisi sukurti sprendimus, kuriuos būtų galima naudoti daugelyje skirtingų robotų modelių. Kol kas nėra aišku, ar rinkoje dominuos keli universalūs DI modeliai, ar daug specializuotų sistemų.

Kinijos pranašumas – artimas ryšys su pramonės gamyba. Robotus galima bandyti tikrose gamyklose ir sandėliuose, kur kaupiasi veikimo duomenys. JAV bendrovės, savo ruožtu, išlieka stiprios pažangių DI modelių ir skaičiavimo infrastruktūros srityse. Šios stiprybės skirtingos, todėl galutinio technologinių lenktynių nugalėtojo nėra.

Kodėl robotams neužtenka galingo DI modelio

Robotas turi spręsti ne tik pažinimo problemą, bet ir saugumo užduotį. Klaidingas pokalbių roboto atsakymas dažnai gali būti pataisytas ekrane, o netikslus fizinio roboto judesys gali pažeisti daiktą arba sužaloti žmogų. Todėl svarbi pakartojama kokybė, sertifikavimas, fizinės ribos ir galimybė veiksmą saugiai sustabdyti.

Anksčiau rašėme, kodėl „Nvidia“ tapo DI infrastruktūros pagrindu. Robotikos bumas sukuria papildomą paklausą ir skaičiavimo lustams, nors fizinio roboto ekonomika priklausys nuo kur kas daugiau veiksnių nei vien modelio treniravimo spartos.

Daug žadančios demonstracijos socialiniuose tinkluose nebūtinai parodo, kaip dažnai robotas klysta, kiek laiko veikia be pagalbos ar ar jo priežiūra kainuoja mažiau nei žmogaus darbas. Tam reikia ilgalaikių bandymų su standartinėmis užduotimis ir nepriklausomų rezultatų. Dėl to analitikai atsargiai vertina prognozes apie labai greitą humanoidų masinį įdarbinimą.

Lietuvos pramonei šios naujovės gali būti svarbios tiek dėl automatizavimo kaštų, tiek dėl konkurencijos. Paslaugų ir gamybos bendrovės jau dabar gali pradėti vertinti konkrečias rutininio darbo užduotis, tačiau ne visur humanoidas bus naudingesnis už specializuotą robotinę ranką ar konvejerį.

13 mlrd. dolerių investicijų banga rodo stiprų susidomėjimą, bet dar neįrodo, kad humanoidai išsprendė patikimumo problemą. Artimiausias svarbus etapas bus ne naujas salto ar šokis, o tai, kiek valandų robotas sugebės saugiai ir ekonomiškai atlikti naudingus darbus be žmogaus įsikišimo.

Vienas svarbiausių klausimų – duomenų įvairovė. Robotas, išmokytas dėlioti konkrečių matmenų dėžes viename sandėlyje, gali susidurti su problemomis kitoje vietoje, kur skiriasi apšvietimas, grindys ar pakuočių formos. Tokiam perėjimui reikalingos sistemos, kurios geba prisitaikyti, o ne tik atkartoti matytą veiksmų seką. Būtent čia „smegenų“ kūrėjai siekia įrodyti savo technologijų pranašumą.

Investicijų intensyvumas turi ir rizikų. Kai kapitalas plūsta į populiarią sritį, daug bendrovių vienu metu gali bandyti spręsti tą pačią problemą ir žadėti itin spartų augimą. Tačiau galutinį rezultatą lems realių klientų poreikiai ir robotų eksploatavimo kaina. Be jų net pažangiausias demonstracinis modelis negarantuoja tvaraus verslo.