Мечтают ли человекоподобные роботы о работе на заводе

Как устроен современный гуманоид, почему эффектная ходьба оказалась не главной проблемой и что должно сойтись, чтобы робот стал выгоднее человека, тележки и обычного манипулятора.

Еще несколько лет назад человекоподобные роботы были идеальными героями технологических выставок. Они ходили, танцевали, иногда падали, потом научились делать сальто и снова собирали миллионы просмотров. Практическая польза при этом оставалась где-то между очень дорогой игрушкой и демонстрацией возможностей инженерного отдела.

Теперь появились цифры, которые уже труднее списать на удачный монтаж. В 2025 году Figure 02 отработал на заводе BMW около 1250 часов, переместил более 90 000 кузовных деталей, сделал 1,2 миллиона шагов и участвовал в выпуске свыше 30 000 BMW X3. На складе GXO двуногий Digit к концу того же года перенес более 100 000 контейнеров. Поэтому формулировка Международной федерации робототехники на 2026 год звучит почти буднично: гуманоидам пора доказать надежность и эффективность в реальной работе [1].

Название статьи, конечно, отсылает к роману Филипа Дика «Мечтают ли андроиды об электроовцах?». Только вопрос о сознании машин оставим фантастам. Меня как инженера интересует более приземленный: способны ли современные человекоподобные роботы нормально работать целую смену? И если да, почему мы до сих пор не встречаем их тысячами на заводах?

Самое очевидное возражение против всей идеи гуманоида звучит вполне разумно: зачем строить настолько сложную машину, если коробки по складу эффективнее возит тележка на колесах, а детали сваривает промышленный манипулятор? Там, где задача известна заранее и годами не меняется, специализированная машина почти всегда дешевле, быстрее и надежнее универсального робота.

Аргумент в пользу гуманоида появляется там, где нужно автоматизировать уже существующее предприятие. Высота ступеней, дверные ручки, станки, ручной инструмент, стеллажи, рабочие столы и ширина проходов рассчитаны на человеческое тело. Переделывать все это под автоматику иногда дороже, чем научить машину пользоваться готовой средой [2].

Заводу вообще не нужен металлический человек с лицом. Нужен примерно человеческий кинематический конверт: высота, досягаемость двух рук, возможность развернуться в проходе и брать те же контейнеры, что берет оператор. Две руки на производстве часто важнее двух ног. Если между рабочими местами ровный пол, колесная база рациональнее: она устойчивее, дешевле и экономнее. Не случайно Apollo 2 предлагается как модульная платформа и с ногами, и с колесным основанием [3]. Ноги оправданы там, где приходится перешагивать пороги и кабели, подниматься по лестницам или работать в пространстве, которое никто не собирается перестраивать.

Идея не новая. Honda начала эксперименты с двуногими машинами в 1980-х и в 2000 году представила ASIMO. Робот ходил по обычным лестницам и склонам и создавался именно для знакомой человеку среды [4]. Казалось, что до массового применения остался один шаг. На самом деле оставалось еще несколько инженерных эпох.

Инженеры довольно давно научились строить механически впечатляющих роботов. Гидравлический Atlas от Boston Dynamics бегал, прыгал и выполнял движения, недоступные большинству людей после тридцати пяти. Сама компания сегодня называет его исследовательской платформой, которая продвигала динамическое движение, управление всем телом и манипуляции с тяжелыми объектами [5].

Эффектное видео и полезная производственная машина — разные продукты. Демонстрация отвечает на вопрос «может ли робот выполнить это движение хотя бы один раз?». Завод спрашивает: сколько циклов он сделает без вмешательства, как часто ошибется, сколько времени займет замена отказавшего узла и во что обойдется один год эксплуатации.

Старые поколения роботов хорошо работали в сценариях, которые инженеры предусмотрели заранее. Проблемы начинались, когда деталь оказывалась на несколько сантиметров левее, коробка была повернута другой стороной, а в проходе появлялась тележка. Человек такие изменения иногда даже не замечает. Робот мог остановиться и ждать инженера. Вот эта «тысяча первая ситуация» и оставалась главным препятствием для универсальной робототехники.

Если снять корпус, никакой магии там не обнаружится. Современный гуманоид состоит из десятков электромеханических приводов, силовой батареи, камер и датчиков, нескольких уровней вычислительной системы и большого количества программного обеспечения. Сложность появляется не в одной детали, а в необходимости заставить все эти подсистемы работать одновременно и с очень жесткими ограничениями по массе, теплу и безопасности.

Типовой сустав объединяет бесщеточный двигатель, силовой драйвер, редуктор, подшипники и один или несколько датчиков положения. В некоторых узлах есть отдельный датчик момента, в других усилие оценивают по току двигателя и модели передачи. Вся конструкция должна быть легкой, жесткой, мало люфтить, выдерживать удары и при этом оставаться обратимо податливой, чтобы робот не превращал любое касание в столкновение с промышленным прессом.

Для масштаба можно посмотреть на доступный Unitree G1. В зависимости от версии у него от 23 до 43 приводов. В коленном суставе заявлен пиковый момент 90 Н·м у базовой модели и 120 Н·м у EDU, используются двойные энкодеры и локальное воздушное охлаждение [6]. Но пиковый момент — не главный параметр для сменной работы. Мотор может кратковременно выдать большое усилие, а затем упереться в температуру обмоток, редуктора и электроники.

Приводы бедер и коленей работают тяжелее большинства узлов рук: они не только перемещают конечность, но и постоянно удерживают массу всего робота. Поэтому именно здесь особенно важны момент, жесткость передачи и охлаждение. Внутри корпуса приходится рядом разместить батарею, вычислители, силовые линии и каналы отвода тепла, не превратив ремонт любого разъема в двухчасовую разборку машины.

У Unitree G1 стоит быстросъемная батарея 13S на 9 А·ч. Если принять обычное номинальное напряжение литий-ионной ячейки 3,7 В, это около 0,43 кВт·ч энергии. Производитель заявляет примерно два часа автономности [6], но не раскрывает профиль нагрузки. Спокойная ходьба, перенос двух килограммов и многократные приседания дадут совершенно разные результаты.

Промышленности важна не рекордная длительность теста, а полезное время в смене. Apptronik для Apollo заявляет четырехчасовые сменные батареи [8]. Figure 03 умеет сам вставать на беспроводную зарядную площадку мощностью 2 кВт [9]. Walker S2 построен вокруг двух батарей и автономной замены [10]. Это три разных ответа на один вопрос: как не платить за дорогого робота, пока он стоит у розетки.

Камеры рассказывают роботу о мире, энкодеры — об углах суставов, инерциальный модуль — об ускорениях и ориентации корпуса, датчики стоп — о контакте с полом, а тактильные датчики — о контакте с предметом. Из этих измерений система оценки состояния собирает единую картину: где центр масс, какая нога нагружена, не выскальзывает ли деталь и можно ли сделать следующий шаг.

Главная неприятность в том, что датчики всегда шумят, задерживаются и иногда врут. Камеру может ослепить свет, объект перекроет собственная рука, а удар даст ложный пик на инерциальном датчике. Поэтому надежный робот не верит одному сенсору: он сопоставляет несколько источников и должен понимать, когда уверенность стала слишком низкой для продолжения операции.

Фраза «возьми деталь и положи ее в контейнер» не может напрямую управлять мотором. Между языковой командой и током в обмотках находятся планирование, восприятие, оценка состояния, управление всем телом и быстрые контуры каждого привода. Именно здесь часто теряется смысл рекламного выражения «роботом управляет искусственный интеллект».

Особенно интересны модели класса Vision-Language-Action — «зрение, язык, действие». Они связывают изображение с камер, команду человека и состояние робота с физическим действием. Но даже такая модель не отменяет механику и быстрые контуры управления. Она должна выдавать цели достаточно часто и достаточно предсказуемо, а нижние уровни обязаны удержать равновесие и ограничить опасное движение.

Figure раскрыла устройство Helix 02 чуть подробнее обычного. Медленный System 2 разбирается с целью и последовательностью действий. System 1 с частотой 200 Гц превращает восприятие в целевые положения суставов всего тела. System 0 работает на 1 кГц и отвечает за баланс, контакты и координацию. Ниже остаются моторные контроллеры, которые регулируют ток в приводах [11]. Получается, обучаемая часть системы добралась от выбора предмета до движения всего тела. Но ток в моторах по-прежнему регулируют обычные быстрые контроллеры.

Искусственный интеллект здесь решает реальную проблему: вместо ручного программирования каждой позы робот учится обобщать опыт и корректировать движение по ситуации. Но завод не может принять аргумент «модель иногда ведет себя неожиданно». Высокоуровневая политика должна работать внутри жестких ограничений по скорости, моменту, рабочей зоне и допустимым контактам. Аварийный останов, контроль отказов и безопасное торможение не должны зависеть от того, насколько удачно сегодня рассуждает нейросеть.

Современные гуманоиды уже достаточно уверенно ходят, поднимаются по лестницам, переносят грузы и восстанавливают равновесие после толчка. Но человек на заводе ценен не потому, что умеет пройти десять метров. Он ценен потому, что может достать лежащую под углом пластину, вставить кабель в разъем, подцепить шайбу, наживить винт и на ощупь понять, что резьба пошла неправильно.

Манипуляция почти всегда контактная. Робот должен оценить форму и положение предмета, выбрать точки захвата, подвести пальцы без столкновения, создать достаточное усилие, заметить проскальзывание и скорректировать хват. Мягкий пакет деформируется, металлическая деталь бликует, а собственная ладонь перекрывает камере место контакта. В отличие от ходьбы по ровному полу, вариантов здесь практически бесконечное количество.

В Figure 03 камеры поставили прямо в ладони, а тактильные датчики — в кончики пальцев. По данным разработчика, датчик замечает усилие от трех граммов — примерно вес канцелярской скрепки. Мягкие подушечки увеличивают площадь контакта и помогают удерживать предметы разной формы [9]. Похоже, гонка сместилась от рекордов в беге к куда более прозаичной задаче: не уронить пакет и вовремя заметить, что он выскальзывает.

На ролики, где робот один раз складывает футболку или перекладывает яйцо, полезно смотреть с профессиональным цинизмом. Для производства ценнее другое видео: десять часов без склеек, с журналом ошибок и количеством вмешательств оператора.

Почему 99% — это плохо. Если операция длится одну минуту, за десятичасовую смену робот сделает 600 попыток. При успешности 99% он даст в среднем шесть сбоев за смену. Если на каждый уходит пять минут человека, получаем полчаса простоя и сотрудника, который все равно должен быть рядом. При 99,9% это уже примерно один сбой на полторы-две смены. Заводам нужны не красивые проценты, а несколько «девяток» стабильности.

Что на самом деле значит «робот работает на заводе»

За одинаковой формулировкой в пресс-релизе могут скрываться совершенно разные стадии зрелости. Робота могли привезти на один день для съемки, несколько недель обкатывать в закрытой зоне или включить в регулярный производственный процесс с договором на обслуживание. Чтобы не складывать все эти случаи в одну корзину, я использую простую шкалу доказательности.

Больше всего данных о реальной работе пока опубликовала BMW. За десять месяцев Figure 02 работал по десять часов в день с понедельника по пятницу, извлекал листовые детали и точно устанавливал их в оснастку перед сваркой. За 1250 часов он переместил более 90 000 компонентов и поддержал выпуск 30 000 автомобилей [12]. Это уже не выставочный дубль. Но речь все еще идет об одной подготовленной операции внутри огражденной зоны.

Летом 2026 года BMW и Figure начали следующий проект уже с Figure 03. Новая задача требует идти рядом с тележкой, брать детали двумя руками и раскладывать их по слотам, постоянно корректируя позу из-за небольших смещений и поворотов [13, 14]. В первом пилоте робот стоял у фиксированной оснастки. Теперь к манипуляции добавили тележку, ходьбу и детали, которые каждый раз лежат немного по-разному.

На складе GXO работает Digit. Робот снимает контейнеры с мобильных платформ и ставит их на конвейер. К ноябрю 2025 года Agility сообщила о 100 000 перенесенных контейнеров в коммерческой эксплуатации [15]. Задача выглядит скучно, но такие операции и приносят автоматизации деньги: они повторяются тысячи раз и легко измеряются.

Mercedes-Benz тестирует Apollo от Apptronik для внутрипроизводственной логистики и первичной проверки деталей [16]. UBTECH вместе с Hitachi сообщает о внедрении Walker S2 на отдельных производствах [17]. Спрос, похоже, есть. А вот публичных данных о часах работы, количестве операций и экономике почти нет. Сравнивать эти проекты с BMW и GXO пока рано.

Производству безразлично, сколько лайков собрал робот. Перед пилотом инженеры должны описать операцию, допустимые вариации, требуемый темп, качество, восстановление после сбоя и границы безопасной работы. Иначе даже успешный тест невозможно превратить в экономическое решение

Доступность можно записать совсем просто: A = полезное время работы / запланированное время. Но одной доступности мало. Робот может исправно стоять включенным и при этом медленно выполнять операцию или портить каждую сотую деталь. Поэтому рядом нужны такт, доля успешных циклов, качество результата и число вмешательств.

Экономику удобнее считать на полезную операцию. В числителе будут амортизация робота, интеграция, сервис, энергия, запасные части, связь, оператор и потери от простоев. В знаменателе — количество успешно завершенных циклов. Публичная цена Unitree G1 от 13 500 долларов [6] здесь почти ничего не говорит: это цена платформы без промышленной интеграции, гарантированного такта, оснастки, безопасной зоны и сервисного соглашения.

Гуманоид имеет смысл не там, где он дешевле отдельного манипулятора. Это почти недостижимая планка. Он должен выиграть у всей альтернативы: переделки линии, покупки нескольких специализированных машин или сохранения ручного труда на изменчивой операции. Его главный экономический аргумент — перенастраиваемость. Если одна платформа днем разгружает контейнеры, вечером обслуживает станок, а после изменения модели продукта переучивается на новую деталь, дорогая универсальность начинает окупаться.

У обычного промышленного манипулятора безопасная архитектура понятна: клетка, блокировка двери, контролируемая остановка. Гуманоид обещает обратное — свободно ходить по человеческому пространству. Но машина массой 35–75 килограммов с мощными приводами может упасть, прижать пальцы или ударить переносимым предметом. Добавление обучаемой модели делает оценку риска еще сложнее.

В 2025 году вышли обновленные ISO 10218-1 и ISO 10218-2 для промышленных роботов и их интеграции [18]. Отдельные требования для динамически устойчивых мобильных промышленных роботов, включая шагающие машины, еще развиваются. Agility прямо пишет, что сегодняшние внедрения гуманоидов требуют разделения людей и роботов, а первую «кооперативно безопасную» версию Digit компания планирует вывести в 2027 году [19]. Срок еще может сдвинуться, но сама формулировка показательна: сегодня людей и гуманоидов по-прежнему предпочитают разводить по разным зонам.

Безопасный гуманоид должен не просто видеть человека камерой. Нужны независимые цепи аварийного останова, контроль скорости и момента, безопасное торможение при потере питания, диагностика датчиков, ограничение рабочих зон и понятное поведение при потере связи. Нейросеть может решать, какой контейнер взять. Она не должна быть единственным барьером между ошибкой распознавания и травмой сотрудника.

Начать стоит со специализированной автоматики. Если операция не меняется годами, шестиосевой манипулятор или тележка на колесах будут проще, быстрее и понятнее в обслуживании. Гуманоид выигрывает только там, где его универсальность действительно используется.

Дальше начинаются компромиссы самой машины. Роботу пока трудно одновременно быть сильным, легким, точным, безопасным и энергоэффективным. Большой редуктор дает момент, но добавляет массу и инерцию. Мягкая податливость повышает безопасность, но усложняет точное позиционирование. Мощное охлаждение позволяет держать нагрузку, но забирает объем и энергию. В каждом суставе этот спор приходится решать заново.

Отдельная проблема — манипуляция. Ходьбу можно тренировать на миллионах шагов в симуляции, а реальный мир контактов гораздо богаче: ткань мнется, кабель цепляется, коробка рвется, металл бликует, деталь сдвигается в захвате. Для обучения нужны не только модели, но и огромные массивы хороших демонстраций и журналов реальной работы.

И даже удачный прототип еще нужно научиться производить. Сделать десять роботов трудно, а десять тысяч одинаковых — совсем другой вид деятельности. При переходе от Figure 02 к Figure 03 компания уменьшала количество деталей и операций сборки, заменяла обработку на станках литьем, штамповкой и формованием пластика. Для первой линии BotQ заявлена проектная мощность до 12 000 роботов в год [9]. Пока эти 12 000 существуют только в производственном плане Figure. Но без литья, штамповки, сокращения числа деталей и стабильного контроля качества такую серию действительно не собрать.

Есть и менее эффектная часть задачи: интеграция. Заводу нужен не робот сам по себе, а связка с производственным заданием, складской системой, мобильными платформами, безопасностью, сервисом и запасными частями. В GXO Digit не заменяет весь склад. Он соединяет уже работающие тележки с конвейером, и этого достаточно, чтобы приносить пользу.

Я бы не спрашивал, заберут ли гуманоиды работу целиком. Автоматизация редко уничтожает профессию одним движением. Новый обзор IFR описывает три одновременных эффекта: часть задач исчезает, рост производительности расширяет выпуск, а рядом возникают новые операции и профессии. Роботы обычно замещают отдельные задачи, а не человека целиком [20].

Первым кандидатом для гуманоидов станет работа, которая одновременно физическая, повторяемая и достаточно предсказуемая: принести, переставить, загрузить, выгрузить, подать, проверить наличие. Это те операции, где человек мало использует свои сильнейшие качества, зато быстро устает и рискует получить травму.

А вот специалиста, который приехал к сломанному оборудованию, посмотрел на происходящее, сказал что-нибудь нелитературное и через два часа каким-то образом заставил все снова работать, заменить значительно сложнее. В такой работе слишком много диагностики по слабым признакам, нестандартных решений, ручных навыков и ответственности за последствия.

Я не думаю, что завод ближайшего будущего окажется пустым помещением, где одиноко ходят сотни механических людей. Гораздо вероятнее обычный цех, только рядом с сотрудниками станет больше специализированных и универсальных машин. Роботам постепенно достанутся самые монотонные, физически тяжелые и опасные операции, а людям — постановка задач, наладка, ремонт и разбор исключений.

Современный гуманоид уже способен приносить измеримую пользу на отдельных операциях. До массового промышленного продукта ему еще далеко: робот должен не просто выполнить красивый дубль, а повторить одну и ту же операцию тысячи раз, пережить смену, безопасно остановиться и быстро вернуться в работу после отказа. Большинство роликов как раз об этом молчит.

Человекоподобная форма полезна не потому, что инженерам захотелось построить механического человека. Просто заводы, склады, инструменты и проходы мы уже несколько столетий проектируем под себя.

Мечтать о заводе роботам необязательно. Мы сами построили среду, в которой им есть куда выйти на смену.

_________

Источники и дополнительные материалы:

[1] International Federation of Robotics. Top 5 Global Robotics Trends 2026.

[2] International Federation of Robotics. Humanoid Robots: Vision and Reality.

[3] Apptronik. Apollo 2: modular humanoid platform.

[4] Honda. History of robotics development: ASIMO.

[5] Boston Dynamics. History and legacy: Hydraulic Atlas.

[6] Unitree Robotics. Unitree G1: official specifications.

[7] Бурдюжа Е. Инженерный анализ гуманоидного робота Unitree G1.

[8] Apptronik. Apptronik Unveils Apollo.

[9] Figure AI. Introducing Figure 03.

[10] UBTECH. Walker S2: autonomous battery switching.

[11] Figure AI. Introducing Helix 02: Full-Body Autonomy.

[12] BMW Group. First humanoid robot introduced in Plant Leipzig; results of Figure 02 in Spartanburg.

[13] BMW Group. Figure 03 project at Plant Spartanburg.

[14] Figure AI. F.03 Arrives at BMW.

[15] Agility Robotics. Digit Moves Over 100,000 Totes in Commercial Deployment.

[16] Apptronik. Apptronik and Mercedes-Benz Enter Commercial Agreement.

[17] UBTECH. UBTECH and Hitachi Enter into Strategic Partnership.

[18] ISO. ISO 10218-1:2025 and ISO 10218-2:2025 — safety requirements for industrial robots and applications.

[19] Agility Robotics. Agility’s Humanoid Deployment Process.

[20] International Federation of Robotics. The Impact of Robots: Employment, Productivity and Competitiveness.