«I’ll BE BACK»

Почему роботы уже не будущее, а городская реальность

Я хорошо помню это ощущение из конца девяностых.

Фильмы, в которых машины выходят из-под контроля, пугали не спецэффектами, а происходящим. «Класс 1999», «Терминатор», истории про восстание машин — только холодный расчёт, автономность и абсолютная физическая сила. Тогда это было кино. Тревожное, жёсткое, но всё-таки безопасно отделённое от реальности экраном.

Он возникает в тот момент, когда ты стоишь напротив. Когда робот — не видео и не концепт, а физический объект в пространстве. Он идёт. Останавливается. Протягивает руку, чтобы поздороваться. Реагирует на окружение, поворачивает корпус, двигается так, как двигается взрослый человек. Спокойно. Уверенно. Без суеты. И именно эта естественность пугает сильнее всего.

Робот ростом с человека, весом около 75 килограммов, с приводами, мощность которых сопоставима с легковым автомобилем, перестаёт быть «разработкой». Он становится фактором среды. И вопрос больше не в том, что он умеет, а в том, готовы ли мы к его присутствию рядом с собой — в городе, в общественных пространствах, в повседневной жизни.

Вчера в кластере «Ломоносов» прошёл II Международный научно-технологический форум «Робототехника, интеллект машин и механизмов». Одной из центральных тем стала практическая интеграция сервисных роботов в городскую среду.

Один из ключевых тезисов сессии звучал предельно ясно: реальный мир невозможно описать набором сценариев. Ни робот, ни беспилотник, ни автономная машина не могут быть обучены всем ситуациям, которые подбрасывает жизнь. Именно поэтому отрасль уходит от жёсткого программирования к большим моделям, способным обобщать опыт и принимать решения на ходу.

Проводилась прямая аналогия с языковыми моделями: никто не проверяет ChatGPT или GigaChat на все возможные вопросы, но мы ожидаем, что они справятся. Того же эффекта начинают ждать и от роботов — способности реагировать на незнакомые ситуации, опираясь не на инструкцию, а на понимание среды.

Отсюда интерес к так называемым моделям мира, которые обучаются не просто словам или изображениям, а физическим взаимодействиям: толчкам, касаниям, захватам, движениям. Это качественный скачок в развитии робототехники. И одновременно — источник новых рисков.

Как только робот начинает «придумывать решение сам», он перестаёт быть устройством и становится участником среды. А это уже не инженерный, а социальный и инфраструктурный вопрос.

Город — самая сложная среда для автономных систем. Люди, дети, пожилые, курьеры, велосипеды, ремонтные зоны, погодные условия, другие роботы. Ошибка здесь стоит гораздо дороже, чем в лаборатории. Поэтому разговор очень быстро сместился от технологий к правилам и инфраструктуре.

Роботы не могут быть просто выпущены на тротуар. Им нужны ограничения скорости, сценарии движения, зонирование, правила взаимодействия с людьми и другими агентами. И главное — понятное распределение ответственности, если что-то идёт не так.

Антропоморфный или сервисный робот сегодня — это не безобидная машина. Это десятки килограммов массы и мощные приводы. При этом существующие стандарты безопасности в основном рассчитаны на коллаборативных роботов, прикреплённых к полу или столу. К шагающим системам они неприменимы.

Регуляторика откровенно не успевает за технологиями. Даже в сфере беспилотных автомобилей, где работа над правилами идёт уже несколько лет, нормативная база всё ещё далека от завершения. Для сервисных и антропоморфных роботов она только начинает формироваться.

Вывод прозвучал жёстко и без иллюзий: без стандартизации и сертификации массовое внедрение роботов вне изолированных зон невозможно. Иначе любой инцидент способен отбросить отрасль назад на годы.

Роботы внедряются не потому, что «так хочется» или «так модно». Они приходят потому, что людей не хватает. Дефицит рабочей силы растёт, и никакие миграционные механизмы уже не закрывают его в нужном объёме.

Роботы замещают не человека, а отсутствие человека. Это особенно заметно в коммунальной сфере, логистике, сервисе, тяжёлых и рутинных операциях. Именно демографический кризис назывался одной из ключевых причин бурного развития робототехники в Китае — наряду с масштабным государственным финансированием.

Китай сегодня выглядит как безусловный лидер робототехники. Сотни компаний, тысячи прототипов, гигантские субсидии. Но внутри этой картины есть важная деталь, о которой редко говорят публично.

Значительная часть китайских решений носит демонстрационный или одноразовый характер. Рынок находится в фазе пузыря и жёсткого естественного отбора. Количество пока не перешло в устойчивое качество. Это повторение знакомого сценария: сначала создаётся избыточное число игроков, затем слабые уходят, а сильнейшие получают рынок.

На этом фоне особенно показательно, что отдельные российские решения, ориентированные на реальную эксплуатацию, оказываются конкурентоспособными даже в сравнении с Китаем. Не за счёт количества, а за счёт инженерной логики и практичности.

Несколько раз в ходе дискуссии подчёркивалось: речь идёт не о конкуренции человека и машины, а о симбиозе. Лучшие результаты показывает связка «человек + ИИ». Однако честно признавалось и другое: в работе с большими массивами данных человек начинает проигрывать — слишком высокая погрешность.

Формируется новая модель профессиональной эффективности. Выигрывает не тот, кто сильнее машины, а тот, кто умеет с ней работать.

В разговоре о доверии к роботам неоднократно вспоминался эффект «зловещей долины». Этот термин был введён в 1970 году японским робототехником Масахиро Мори и описывает парадоксальную реакцию человека на антропоморфные объекты. По мере того как робот становится всё более похожим на человека, симпатия и доверие сначала растут. Но в определённый момент происходит резкий провал — объект уже слишком «живой», чтобы восприниматься как машина, и при этом недостаточно живой, чтобы быть принятым как человек.

Любая неточность — движение, пауза, взгляд, мимика — начинает восприниматься как угроза. Именно в этой точке возникает тревога, которую сложно рационально объяснить. На сессии этот эффект обсуждался не как теория, а как практическое ограничение для сервисной робототехники.

При этом отмечалось и другое: после прохождения «зловещей долины» доверие может стать даже выше, чем к человеку. Но для этого робот должен либо явно оставаться машиной, либо быть настолько стабилен и предсказуем в поведении, чтобы не вызывать когнитивного конфликта. Отсюда важный вывод: доверие формируется не внешним сходством, а опытом взаимодействия и надёжностью поведения.

Без данных не существует ни искусственного интеллекта, ни робототехники. Дата-центры стали фундаментом всей этой экосистемы. И в этом смысле Россия, с её климатом и энергетическими возможностями, выглядит как потенциально выгодная площадка для размещения вычислительной инфраструктуры.

В условиях, когда трансграничный обмен данными усложняется, вопрос хранения и обработки информации перестаёт быть просто бизнес-задачей. Он становится вопросом технологического суверенитета.

Роботы остаются дорогими не потому, что технологии «сырые», а потому что нет масштаба. Без массовости не будет доступной цены. И здесь роль города и государства — не в том, чтобы производить роботов, а в том, чтобы формировать рынок: запускать пилоты, проводить городские эксперименты, создавать условия для масштабирования.

Сервисная робототехника — это уже не разговор о далёком будущем. Это инфраструктурный выбор, который нужно было сделать вчера. И ответственность, которая неизбежно идёт вместе с физическим искусственным интеллектом.

Когда робот стоит напротив тебя и протягивает руку, фильмы девяностых перестают быть фантастикой. Они становятся напоминанием: технологии всегда приходят быстрее, чем готовность общества к ним.