hashtelegraph.com
Китай формирует крупнейшую в мире сеть центров, где гуманоидные роботы учатся повторять человеческие движения на реальных объектах — фермах, складах, в быту и на производстве. По данным аналитической компании Interact Analysis, в стране уже действуют 53 специализированных центра сбора данных и обучения, ещё 34 строятся или находятся на стадии планирования. Около четырёх пятых таких объектов получают государственную поддержку. В первой половине 2026 года до 70% всех произведённых в Китае гуманоидов — порядка 13 000 машин — направлялись именно в эти центры для накопления обучающих данных.
Свой вклад в масштабирование вносит и частный бизнес. Компания JD.com запустила программу сбора данных о человеческих движениях, к которой планирует привлечь свыше 100 000 собственных сотрудников и до 500 000 внешних участников. Цель — за два года накопить более 10 млн часов видео и телеметрии из реальных сценариев: уход за пожилыми, работа на ферме, логистика, производство. Пилотное сообщество по сбору таких данных заработало в Суцяне в мае 2026 года.
Государство задаёт сценарии обучения
В июне 2026 года Министерство промышленности и информатизации КНР (MIIT) вместе с Комитетом по контролю и управлению государственным имуществом (SASAC) запустили отдельную акцию по обучению гуманоидов и воплощённого ИИ в реальных условиях. Провинциальным властям предписано отобрать не менее 20 ключевых сценариев с охватом минимум двух из трёх сфер — промышленности, сервиса и специальных задач, а центральным государственным корпорациям — не менее 10. К концу 2026 года планируется сформировать более 100 высокоценных сценариев и обеспечить рабочее развёртывание порядка 10 000 машин — в производстве, логистике, медицине и аварийно-спасательных работах.
Масштаб отрасли уже впечатляет по количественным показателям:
- свыше 400 моделей гуманоидных роботов разработано в Китае к июлю 2026 года — это больше половины мирового объёма;
- на рынке действуют свыше 150 компаний;
- государственные расходы на закупку гуманоидов и связанного оборудования только за первое полугодие 2026 года превысили $230 млн — эти данные основаны на анализе почти тысячи государственных тендеров.
Регулирование догоняет темпы роста
Нормативная база развивается параллельно масштабированию, но с явным отставанием. 25 августа 2026 года MIIT вынесло на общественное обсуждение — оно продлится до 23 сентября — проект руководства по построению национальной системы стандартов индустрии гуманоидных роботов. Цель — к 2028 году разработать не менее 100 ключевых стандартов, охватывающих методы тестирования возможностей, ключевые технологии, платформы, сценарии применения и управление безопасностью. В документе прямо указывается на острую потребность в единых правилах интерфейсов, испытаний, оценки и безопасной эксплуатации. Ранее, в конце февраля — начале марта 2026 года, в стране уже была представлена первая национальная система стандартов по гуманоидным роботам и воплощённому ИИ, включающая блок безопасности и этики. Отдельные требования для промышленного, бытового и специального применения продолжают разрабатываться.
Проблемы безопасности
В сентябре 2025 года исследователи раскрыли критическую ошибку в Bluetooth Low Energy интерфейсе конфигурации Wi-Fi роботов Unitree — моделей G1, H1, а также четвероногих Go2 и B2. Уязвимость позволяла получить root-доступ по беспроводному каналу, а заражённый робот мог автоматически искать и заражать другие устройства Unitree поблизости, формируя распространяющийся ботнет.
Отдельное направление исследований касается атак на воплощённые LLM-системы. Работы по методу BadRobot (2024–2026) показали, что роботизированные платформы можно заставить выполнять вредные физические команды через манипуляцию моделью планирования. Метод Blindfold (2025–2026) повысил успешность подобных атак на реальных манипуляторах за счёт декомпозиции вредоносного намерения на последовательность внешне безобидных примитивных действий, что позволяло обходить семантические фильтры безопасности.
Мнение ИИ
С точки зрения машинного анализа данных, масштаб китайской программы подготовки роботов выходит за рамки чисто технологического вопроса и приобретает геополитическое измерение. Доминирование Китая в производстве гуманоидов уже вызвало ответную реакцию за пределами страны: Федеральная комиссия по связи США запретила федеральным ведомствам закупать иностранные «продвинутые роботизированные устройства» после того, как китайская доля мировых поставок гуманоидов превысила 97%. Это указывает на формирование модели, схожей с гонкой в сфере полупроводников и телекоммуникационного оборудования, где технологическое лидерство одной страны провоцирует протекционистские барьеры в другой.
Параллельно возникает вопрос совместимости двух процессов: наращивание парка однотипных устройств с общими программными платформами происходит одновременно с попытками выработать единые стандарты безопасности только к 2028 году. Успеет ли нормативная база угнаться за темпами развертывания, или разрыв между масштабом и регулированием будет только увеличиваться?