Китайские гуманоидные роботы

Сейчас все внимание общественности на LLMs, но многие упускают важнейшие технологические сдвиги в сегменте роботификации, которые могут оказаться сопоставимое влияние на экономику и технологический прогресс.

Все внимание не на США, а … Китай.

Там сейчас происходят интересные события – роботы участвуют в спортивных состязаниях, турнирах, боях и активно применяются на тестовых полигонах в производстве.

▪️Престижные в легкой атлетике 100 м за 8.64 с – предельная скорость двуногого гуманоидного бега при средней скорости 41.7 км/ч с учетом времени разгона со старта. Человеческий мировой рекорд Усэйна Болта – 9.58 с. По времени робот быстрее на 0.94 с, или примерно на 9.8%.

За год лучший результат этого семейства в соревнованиях улучшился с 21.50 до 8.64 с.

▪️400 м за 38.15 с – причём полностью автономно. Tiangong Ultra прошёл 400 м за 38.15 с, что соответствует средней скорости около 37.7 км/ч. Человеческий мировой рекорд Уэйда ван Никерка – 43.03 с. Разница по времени – примерно 11.3%.

▪️1500 м за 2:21.64 – вновь мировой рекорд против 6 мин 34.40 с годом ранее. Средняя скорость – около 10.59 м/с, или 38.1 км/ч.
 
▪️Полумарафон 21.0975 км за 50:26 – автономная навигация в реальном городе.

Робот Shandian в апреле 2026 г. прошёл 21.0975 км за 50 мин 26 с при средней скорости 25.1 км/ч в режиме автономной навигации. Маршрут включал более десяти типов условий: прямые участки, повороты, уклоны и узкие места.

Робот полностью самостоятельно бежал дистанцию и единственный раз сменил аккумулятор на отметке 10.6 км.

С 23 августа человеческий мировой рекорд полумарафона составляет уже 56:51 – Йомиф Кеджелча улучшил прежние 57:20.

Даже против этого свежего результата робот быстрее на 6 мин 25 с, или примерно на 12.7% по времени.

▪️Прыжок в высоту – 3.40 м по роботизированной методике, годом ранее в той же методике лучший результат был 0.96 м. Робот использовал довольно необычную для человека кинематику с очень сильным сгибанием корпуса и разведением ног в воздухе.

Методика роботизированного соревнования отличается от человеческого классического прыжка через планку, поэтому 3.40 м нельзя ставить рядом с 2.45 м мирового рекорда человека как две идентичные величины.

Правильный вывод другой: за один год удалось увеличить соревновательный показатель вертикальной динамики примерно в 3.6 раза.

▪️ Прыжок в длину с места – 4.83 м.

Это особенно серьёзное испытание: одновременного импульса ног, синхронизации корпуса, ориентации тела в полёте, подготовки ног к контакту, поглощения энергии при приземлении, восстановления равновесия.

Здесь тоже следует избегать сравнения с обычным человеческим прыжком в длину с разбега: это другой вид упражнения.

Интереснее сама цифра: полноразмерная машина способна переместить всё тело почти на пять метров без разбега. Годом ранее это было невозможно.

▪️Спортивная гимнастика для роботов: в полностью автономном режиме он последовательно выполнял программу из 10 технических элементов не менее чем пяти разных классов, в том числе: боковое сальто, подъём разгибом, шпагат, вращательные движения, 360-градусный «удар бабочкой».

На февральском публичном выступлении китайские гуманоиды продемонстрировали несколько очень необычных динамических режимов: последовательные перевороты с опорой на одну ногу, сальто назад с двухшаговым отталкиванием от стены, непрерывный паркур через стол, вращение типа Airflare на 7.5 оборота, запуск в переворот на высоту более 3 м.

▪️400 м через 16 совершенно разных препятствий, но дело не во времени, а в динамическом преодолении разных препятствий.

На маршруте последовательно находились 16 препятствий, среди которых: барьеры, различные уклоны, S-образный мост, винтовая лестница, узкий L-образный поворот, ползучий проход, качающиеся шины, асимметричные качели, скользкая поверхность, высокая платформа, «пеньки» для точной постановки ног.

Это беспрецедентный прорыв, т.к. оценка состояний должна быть в режиме реального времени без скриптов и внешнего управления. Это способность адаптации к внешним условиям.

▪️Игра в динамические дисциплины, такие как футбол, волейбол, баскетбол, теннис и т.д.

Один из наиболее сильных примеров именно оценки меняющейся ситуации –автономная игра в теннис.

Система Galbot должна: обнаружить летящий мяч, оценить его скорость и траекторию, предсказать точку встречи, переместить всё тело, выбрать положение ракетки, синхронизировать удар с прилётом мяча, повторить цикл для следующего удара.

Объект движется независимо от робота и вынуждает его постоянно пересчитывать собственное будущее действие.Это тест на предиктивное управление и планирование – оценка будущей динамики.
  
▪️Компенсаторное физическое противодействие. «Упал – встал за секунду»: Для китайского T1 официальные пекинские материалы указывают способность встать после падения примерно за 1 секунду и подчёркивают усиленную конструкцию, рассчитанную на падения и удары.

Поэтому зрелость определяется не только способностью не падать, но и способностью: определить собственное положение → выбрать способ подъёма → восстановить вертикальную позу → продолжить задачу.

Прогресс за год – невероятный, прогресс за три года – безумный! Страшно представить, что будет через год? А через 5 лет?

Прогресс Китая в гуманоидных роботах

Значительная часть информации (более 90%) взята из нативных китайских источников (англоязычные СМИ практически не пишут про китайских роботов, чтобы не чувствовать «себя ущербно и потеряно»). Учитывая практически полностью китайские источники, возможны ошибки перевода и интерпретации.

Про распиаренные боевые искусства не буду упоминать, а затрону то, что мало, кому известно.

▪️Мелкая моторика кистей – впервые успешные результаты.

🔘В испытании по сборке электроинструментом робот команды Linkerbot: работал полностью автономно, не получал вмешательства оператора, за 5 минут установил все 18 винтов, 17 из 18 операций были зачтены, единственный незачёт произошёл из-за небольшого отклонения момента затяжки.

Чтобы завернуть винт, робот должен объединить: систему распознавания объектов → поиск отверстия → позиционирование инструмента → ориентацию оси → контакт → приложение осевой силы → вращение → оценку момента затяжки.

То, что человек выполняет элементарно, для машины – это колоссально сложная задача.  Робот не просто попадает рукой в координату, а управляет контактным физическим взаимодействием.
 
🔘Еще пример:распределение 20 г порошка с погрешностью не более 0.5 г за 27 секунд и без оператора.

На соревновании по дозированию робот самостоятельно: нашёл ложку, нашёл ёмкость, набрал порошок, перенёс его, контролировал количество, отвесил 20 г с ошибкой ≤0.5 г, выполнил весь цикл за 27 с.

Кажется банально? Но мелкая моторика была недостижима даже в конце 2025.  В отличие от завинчивания это задача с непрерывно меняющим форму материалом. Положение каждой крупинки заранее неизвестно.

🔘Полностью автономная упаковка лекарств с одновременной работой с твёрдыми и деформируемыми предметами. В промышленном испытании робот последовательно должен был укладывать готовые коробки, помещать внутрь упаковки три блистера и бумажную инструкцию, а затем самостоятельно складывать плоские картонные заготовки в объёмные коробки.

🔘И еще пример: пинцетом взять отдельный боб – полностью автономно, где робот распознавал отдельные бобы, захватывал пинцет, подводил инструмент,  регулировал положение и усилие, захватывал маленький объект, переносил и отпускал его.

Комично простая задача для человека является крайне тяжёлой для машины: ошибка положения кончиков инструмента на несколько миллиметров означает промах.
 
▪️Автономная система принятия решений, адаптация к окружающей обстановке.

🔘В августе китайские роботы получили сложную прикладную задачу: самостоятельно зарядить три разных электромобиля.

Необходимо было: распознать автомобиль, определить тип крышки зарядного разъёма, открыть её, найти и взять зарядный штекер, точно совместить его с разъёмом, вставить без повреждения кузова, проверить начало зарядки, разблокировать и извлечь штекер, закрыть крышку, перейти к следующей машине.

🔘Полный ресторанный цикл за 6 мин 55 с без вмешательства оператора. Робот получал речевой заказ, находил нужную еду, самостоятельно брал обычные кухонные щипцы, регулировал усилие захвата, помещал продукт в микроволновую печь, поворачивал механический регулятор времени, готовил напиток и доставлял заказ.

🔘26 минут полностью автономной домашней работы – с неожиданным прерыванием задачи и возвращением к ней. В реальной квартире робот должен был перемещаться между спальней, гостиной, ванной и балконом, собирать разбросанные вещи, распознавать предметы, складывать одежду, работать со стиральной машиной, переносить и развешивать бельё, открывать двери.

Причём в середине процесса ему неожиданно сообщали о доставленной к двери посылке: машина должна была прервать текущую работу → сходить за посылкой → затем вспомнить, на каком месте остановилась, и продолжить прежний процесс.
Работа в магазине, где заранее неизвестно, что именно окажется неправильным.

🔘В испытании по розничной торговле заказ, места отсутствующих товаров и позиции ошибочно расставленных товаров менялись случайным образом. Робот должен был прочитать заказ, найти соответствующий товар, собрать его, самостоятельно обнаружить пустые места на полках, пополнить их, затем найти неправильно поставленные товары и вернуть их на нужные позиции.

🔘Робот научился пользоваться обычной офисной техникой, не переделанной под робота. В финале офисного испытания необходимо было самостоятельно подготовить стол для совещания, разложить таблички, воду и принадлежности, затем открыть принтер, загрузить бумагу, забрать распечатанный документ, перенести его, после чего определить документы для уничтожения и порциями загрузить их в обычный шредер.

🔘Робот начал справляться с преднамеренным вмешательством человека в процесс. На World Robot Conference 2026 демонстрировалась длинная задача приготовления завтрака: машина поджаривала хлеб и наливала напиток. Во время работы человек забирал подготовленный хлеб или закрывал сосуд, тем самым нарушая ожидаемое состояние окружающей среды.

Робот обнаруживал изменение и перестраивал дальнейшие действия вместо механического продолжения первоначального сценария.

🔘Спасательные операции: LINGLOONG v2.0, показанный 18–20 августа, способен с помощью машинного зрения: обнаружить источник огня, определить его положение, самостоятельно перенести огнетушитель, направить его на очаг, выполнить цикл тушения без непосредственного присутствия человека.

▪️Совместная работа и синхронизация действий между группой роботов.

🔘Около 50 роботов могут одновременно двигаться и самостоятельно исправлять отклонение от строя
В феврале около 50 G1 одновременно выполняли боевую хореографию. Система работала без ручного дистанционного управления каждым роботом:

·  центральная система раздавала траектории;
·  каждый робот самостоятельно определял своё положение при помощи 3D-лидара;
·  локально контролировал собственную позу;
·  корректировал нарушение равновесия;
·  при отклонении мог восстановиться и вновь войти в строй.
 
При неудачном приземлении после переворота машина могла динамически изменить положение тела на основании текущих датчиков, а не просто продолжать первоначальную запись движения.
 
🔘На открытии одного из крупных спортивных соревнований 80 роботов T2 автономно перестраивались и сформировали эмблему соревнования, решая множество задач: взаимное позиционирование, предотвращение столкновений, распределение мест, синхронизацию десятков приводных систем, задержки связи, индивидуальную ошибку положения каждой машины.
 
🔘14 гуманоидов одновременно сыграли автономный футбольный матч 7×7. На поле площадью около тысячи квадратных метров машины действовали без ручных пультов и систем захвата движений: каждая самостоятельно определяла положение мяча и других участников, принимала локальные решения, занимала позицию и после падения самостоятельно поднималась.

Это лишь малая часть примеров, но это важная информация. которая позволяет понять траекторию и масштаб прогресса.

---

Источник: https://telegram.me/spydell_finance/10092