Всередині китайської революції роботів

Чен Лян, засновник Guchi Robotics, компанії з автоматизації зі штаб-квартирою в Шанхаї, — високий, кремезний чоловік років 45 у окулярах у квадратній оправі. Його повсякденна поведінка спокійна та стримана, але коли він у своїй стихії — близько до технологій, які він створює, або на ділових зустрічах, обговорюючи неминучу заміну людської праці роботами — на його обличчі з'являється радісна посмішка, що нагадує стажера в його перший день на роботі мрії. Guchi виготовляє машини, які встановлюють колеса, панелі приладів та вікна для багатьох провідних китайських автомобільних брендів, включаючи BYD та Nio. Він взяв назву від китайського слова "guzhi", що означає "стійкий інтелект", хоча той факт, що вона звучала як італійський бренд розкоші, був не зовсім небажаним.
Протягом майже двох десятиліть Чен намагався вирішити те, що для нього є інженерною проблемою: як усунути — або, на його думку, звільнити — якомога більше працівників на автомобільних заводах, наскільки це технологічно можливо. Наприкінці минулого року я відвідав його в штаб-квартирі Guchi на західній околиці Шанхаю. Поруч із головним офісом розташовані кілька складів, де інженери Guchi працюють над роботами відповідно до специфікацій своїх клієнтів. Чен, інженер за освітою, заснував Guchi у 2019 році з метою вирішення найскладнішого завдання автоматизації на автомобільному заводі: "остаточне складання", останній етап виробництва, коли всі композитні деталі — панель приладів, вікна, колеса та подушки сидінь — збираються разом. На даний момент його роботи можуть встановлювати колеса, панелі приладів та вікна на автомобіль без втручання людини, але, за його оцінками, 80% остаточного складання ще не автоматизовано. Саме на це Чен спрямував свої зусилля.
Як і в багатьох країнах світу, ШІ став частиною повсякденного життя в Китаї. Але найбільше китайських політиків та промисловців захоплюють досягнення в галузі робототехніки, які в поєднанні з досягненнями в ШІ можуть революціонізувати світ праці. Технологією, що стоїть за поточним бумом робототехніки в Китаї, є глибоке навчання, математичний двигун, що лежить в основі великих мовних моделей, таких як ChatGPT, які навчаються, розпізнаючи закономірності з величезних наборів даних. Багато дослідників вважають, що машини можуть навчитися орієнтуватися у фізичному світі так само, як ChatGPT навчився орієнтуватися в мові: не дотримуючись правил, а засвоюючи достатньо даних, щоб з'явилася щось на кшталт людської спритності. Мета багатьох технологів — розробка людиноподібних роботів, здатних виконувати заводську роботу — роботу, яка забезпечує сотні мільйонів людей у всьому світі.
Ресурси, що вкладаються в досягнення цієї мети, вражають. У 2025 році Китай оголосив про створення фонду в розмірі 100 мільярдів фунтів стерлінгів для стратегічних технологій, включаючи квантові обчислення, чисту енергетику та робототехніку. Великі міста також інвестували власні ресурси в проекти робототехніки. Наразі близько 140 китайських компаній сподіваються створити людиноподібних роботів. Деякі з лідерів дебютували в лютому на гала-концерті фестивалю місячного Нового року, видовищі, зрежисованому державою, яке можна порівняти з Супербоулом за розмахом і національним значенням. Сотні мільйонів людей спостерігали, як роботи виконували комедійні сценки та бойові мистецтва. Швидкість прогресу була вражаючою. Минулого року роботи виконували синхронний виступ чирлідерів. Цього року вони робили колесо та паркур. Навмисний посил був чітким: роботи йдуть, і Китай буде нацією, яка їх створює.
Світ, у якому ШІ-керовані людиноподібні роботи виробляються у великих масштабах, все ще здається сферою наукової фантастики. Наприкінці минулого року я відвідав 11 компаній з робототехніки в Китаї в п'яти містах, щоб спробувати зрозуміти, наскільки ми близькі до майбутнього з роботами. Я зустрів багато амбітних підприємців, які працювали в середовищі, настільки глибоко інтегрованому з муніципальними органами влади, що відмінність між приватним і державним втрачала своє значення. Усі вони по-різному брали участь у гонці зі створення та комерціалізації роботів, здатних замінити людських працівників — і деякі з них вже мають зацікавлених західних покупців.
У одному зі складів Guchi Robotics команда співробітників General Motors тестувала машини Guchi для встановлення коліс перед відправкою до Канади. Корпус білого вантажівки GM займав підняту платформу в центрі кімнати. Вантажівка, оточена чотирма великими роботизованими руками та джунглями дротів, стояла всередині жовтого захисного корпусу зі сталевих прутів. Я спостерігав збоку, як бородатий інженер GM працював з панеллю керування поза сталевою кліткою.
Інженер, американець, якого я назву Джеком, працював у відділі "оптимізації виробництва" GM. "Якщо бути похмурим, все, що усуває людей з виробничої лінії, — це, по суті, моя робота", — сказав мені Джек. General Motors щорічно встановлює цільові показники скорочення робочих місць для його відділу, сказав він, що вимагає усунення певної кількості заводських робітників на всіх заводах у Північній Америці. Його команда обрала Guchi замість конкурента з Німеччини — який на 95% належав китайській компанії — тому, що інший не міг запропонувати рухому складальну лінію, пояснив Джек. Купівля машин Guchi, за його словами, дозволить усунути 12 операторів складальної лінії на одному заводі. (General Motors не підтвердила цільові показники скорочення робочих місць, але представник заявив, що компанія впроваджує технології для покращення безпеки, ефективності та якості, "особливо для фізично важких або повторюваних завдань".)
Іронія місії адміністрації Трампа відродити промислове виробництво в США полягає в тому, що значна частина машин, необхідних для "зробити Америку великою знову", надходить з країни, яка, власне, і мотивувала промислове відродження Америки. Наразі Китай становить понад половину щорічних установок нових заводських роботів у світі. "Китайські інженери можуть зробити майже все, що можуть зробити американці", — сказав мені Чен. "Це справді лише вартість і швидкість, і скільки людей ви можете залучити до вирішення проблеми — у нас може бути 1000, які можуть виконати цю роботу, а у них може бути 100".
Чен і я дійшли до кінця складу, де тепер відкривався фронтальний вид на вантажівку GM. Поспостерігавши трохи за роботою Джека, Чен вказав мені на роботизовані руки з кожного боку кузова автомобіля: "Бачите їх? Це робот для закручування гвинтів. Навіть якщо виробництво повернеться до Північної Америки, вони більше не будуть ставити робітників на лінію для кріплення гвинтів. Вони використовуватимуть роботів".
Я не був так певен. Хіба однією з причин обрання Трампа американцями не було бажання повернути свої робочі місця для синіх комірців? Чен вважав це чистою ілюзією. Світ змінився, і молоді люди теж. Чен сказав мені подумати про Китай, де заводська культура глибоко вкорінена, але молоді китайці все більше не бажають терпіти нудну роботу. "Це просто те, як зараз влаштовані люди". Якщо навіть китайці більше не хочуть працювати на заводах, сказав Чен, то чому б це хотіли американці?
Через тиждень після мого візиту до штаб-квартири Guchi я зустрівся з Ченом на північному заході Пекіна, де розташовані провідні університети міста. Він запросив мене на зустріч до головного офісу Galbot, одного з найбільш розрекламованих стартапів з виробництва людиноподібних роботів у Китаї. Один з їхніх колісних людиноподібних роботів з'явився в сценці на цьогорічному святі місячного Нового року, де він подав акторові пляшку води з полиці та склав білизну. З моменту свого заснування у 2023 році Galbot дотримується менш показової стратегії, ніж багато її конкурентів: створення роботів, які можуть виконувати рутинні завдання, такі як підняття предметів та їх безпечне та надійне розміщення в іншому місці. Засновник Ван Хе нещодавно сказав китайському репортеру, що їхні роботи вже використовуються на кількох китайських автомобільних заводах, хоча відео, схоже, показують їх у висококонтрольованих умовах.
Роботи "pick-and-place" від Galbot можуть здаватися набагато дурнішими, ніж їхні суперники, що роблять сальто, але ключова відмінність полягає в тому, що роботи-акробати працюють за попередньо запрограмованими інструкціями: це подвиги контролю руху та балансу, але вони не виходять за рамки сценарію. Технологія, що розробляється в Galbot, — це те, що робототехніки називають моделлю "vision-language-action" (VLA), яка спрямована на те, щоб дозволити машинам працювати в незнайомих та мінливих середовищах, як це роблять люди. Наразі роботи Galbot не можуть надійно виконувати завдання, які для людей були б тривіальними — скажімо, мити посуд — але Ван, як повідомляють китайські репортери, має намір мати 10 000 роботів, які займатимуться базовою роздрібною торгівлею та заводською роботою протягом трьох років. (Деякі піонери ШІ, такі як Ян Лекун, надзвичайно скептично ставляться до того, що поточна парадигма глибокого навчання принесе результати, на які сподіваються такі компанії, як Galbot.)
Метою візиту Чена було побачити, як роботи Galbot можуть бути розгорнуті на заводі електромобілів, одному з найскладніших виробничих середовищ у світі. Таке завдання вимагає навчання роботів на великій кількості заводських сценаріїв, але готової бази даних для використання немає. Щоб Galbot мав будь-який шанс розгорнути своїх роботів на заводі, їм потрібен фахівець з десятиліттями досвіду складного виробництва, який може визначити правильні завдання для людиноподібного робота, які дані йому потрібно засвоїти, і навіть заповнити те, що робот ще не може зробити. Саме це Чен пропонує зробити.
Ми піднялися на ліфті на вершину вежі та зайшли до конференц-зали з видом на зелений кампус Пекінського університету. Незабаром прибув старший інженер Galbot і почав розповідати Чену про останні розробки компанії. За його словами, роботи Galbot нещодавно були розгорнуті в 10 аптеках по всьому Пекіну, цілодобово видаючи ліки. Працюючи на чіпах Nvidia, вони коштували близько 700 000 юанів (76 000 фунтів стерлінгів). В один момент інженер зупинився на слайді, що обговорював технологію, що стоїть за людиноподібними роботами Galbot.
Інженер зазначив, що до появи глибокого навчання промислові робототехніки, такі як Чен, тренували свої машини вручну. Програмісти писали явні інструкції для кожного руху. Коли щось йшло не так, вони виправляли код і додавали ще один рядок для обробки нових сценаріїв. Глибоке навчання обіцяє замінити рукописні інструкції більш гнучкою моделлю VLA. Головним вузьким місцем у створенні таких моделей — вагомою причиною того, чому "момент ChatGPT" для роботів ще не настав — є дефіцит даних.
Дослідники мають два способи збору цих даних. Один — це ручний процес, який називається телеопераціями, коли люди керують роботом для виконання точного завдання, іноді сотні тисяч разів. Кожне завдання записує пакет даних, включаючи візуальну інформацію, положення рук, крутний момент, глибину та інше, що називається "послідовністю дій", яка пізніше буде використана для навчання VLA. Цей метод трудомісткий, тому Galbot віддає перевагу другому: створенню віртуальних середовищ. "Це як Аватар", — сказав нам інженер, посилаючись на блокбастер. "Мені не потрібно фізично ступати на поле бою, я просто лежу у своєму капсулі і можу все це симулювати".
Інженер показав нам реальні відеоролики роботів Galbot, які тестувалися як продавці в магазинах, компаньйони для догляду за літніми людьми та роботи-собаки, що орієнтуються в реальному вуличному русі для доставки. За словами інженера, роботи доставки можуть бути готові за "два-три роки", якщо присвятити цьому достатньо ресурсів. (Вони ще не вирішили.) Дізнавшись про всі можливості, Чен ледве міг стримати своє захоплення. Він запропонував план навчання людиноподібних роботів Galbot для закручування гвинтів. Люди-працівники роблять це інстинктивно, але розбиття цього завдання для нескриптованого робота виявляє численні мікрорішення — знайти отвір, вирівняти гвинт, застосувати правильний тиск і крутний момент, і знати, коли зупинитися. Інженер сказав Чену, що роботи Galbot вже можуть захоплювати та маніпулювати інструментами, такими як викрутка, але він ще не був упевнений, чи зможе він вирівняти гвинт або знати, наскільки сильно його потрібно закрутити. "Давайте визначимо відповідальність", — запевнив його Чен. "Що ви можете надійно зробити, а що я візьму на себе".
Обидві сторони погодилися щодо мети: щоб бути життєздатним на заводі, людиноподібний робот Galbot повинен буде закручувати гвинт менш ніж за вісім секунд. Інженер відкинувся назад, трохи приголомшений. "У вас такий широкий спектр інженерних знань".
"Різні гени", — спокійно відповів Чен. "Ми можемо разом вирішувати проблеми галузі".
Після зустрічі я пройшов один квартал на північ до найближчого торгового центру, де Galbot розмістив одного зі своїх роздрібних роботів за кіоском у рекламній вітрині. Модель G1 біла і схожа на манекен. Поруч все ще стояв працівник, ймовірно, на випадок, якщо щось піде не так. Я замовив Pocari Sweat, японський енергетичний напій, через планшет. G1 повернувся до полиці, його механічні руки витягнулися в сторони, як крила, перш ніж одна клішня захопила мій напій і підняла його. Він поставив пляшку на прилавок трохи занадто високо, тому напій, хоч і не впав, підскочив на кілька сантиметрів убік.
Чен наголошував протягом усього нашого спілкування, що ця технологія рухається швидше, ніж я міг собі уявити. Але мій досвід роботи з роботом G1 — по суті, покращеним, напівкомпетентним торговим автоматом — змусив мене скептично поставитися. Через два місяці, у лютому, я дивився гала-концерт місячного Нового року зі своєї квартири. Робот Galbot з'явився в попередньо записаному сегменті, і він виглядав інакше. Клішні зникли, замінені 10 шарнірними пальцями. Руки більше не були громіздкими, а стали гнучкими та антропоморфними. Коли робот потягнувся до пляшки з водою на полиці, він рухався набагато швидше і впевненіше, ніж раніше. Наскільки це було відредаговано або інсценовано, я не знаю. Але я відчув те, що відчував Чен.
Якщо ви бачили, як китайський робот танцює або займається кунг-фу, ймовірно, його виготовила Unitree. Минулого року компанія відправила понад 5500 людиноподібних роботів, більше, ніж будь-яка компанія у світі. Нещодавно з'явилося вірусне відео, що показує концерт китайської поп-зірки Ван Леема в Ченду, де роботи Unitree виступали як танцюристи фону. Ілон Маск перепостив його одним словом: "Вражаюче". Вірусні виступи служать гарним маркетингом для Китаю. Але головними клієнтами Unitree є лабораторії та університети, включаючи Оксфорд, Карнегі-Меллон, Каліфорнійський університет у Сан-Дієго та Boston Dynamics, які купують роботів і розробляють програмне забезпечення, щоб зробити їх розумнішими. Представник сказав мені, що Unitree хоче, щоб їхні роботи зрештою потрапили на фабрики та в будинки, щоб вони могли "виконувати небезпечну, повторювану та нудну роботу для людей".
Пізно ввечері я їхав у таксі в місті Нінбо, коли отримав повідомлення від представника Unitree. Ми планували зустрітися в їхній штаб-квартирі в Ханчжоу, приблизно за годину їзди на поїзді, наступного ранку, але компанія раптово призначила на завтра "важливу подію", яка закриє всі дороги поблизу офісу. У Китаї небагато речей можуть зупинити рух і змінити корпоративні плани. Я перевірив телефон, щоб побачити, де знаходиться президент Сі Цзіньпін: два дні тому він відвідав спортивний захід у Гуанчжоу, але не було зрозуміло, куди він прямував далі.