Эксперты консалтинговой компании «Яков и Партнёры» и KUKA Россия изучили, насколько российский бизнес готов к следующему этапу роботизации — применению роботов с искусственным интеллектом — Physical AI. Собственный опрос почти 200 компаний из 15 отраслей показывает сформированный интерес к технологии в реальных отраслях российской экономики.
Согласно оценкам экспертов, в 14 отраслях уже проводится тестирование роботизированных комплексов с применением ИИ. При этом зрелость внедрений остается неоднородной: промышленные роботы уже регулярно используются, тогда как сервисная робототехника и Physical AI в основном находятся на этапе перехода от пилотов к первым точечным внедрениям. 28% опрошенных компаний уже тестируют технологии промышленной роботизации с применением ИИ, при этом около 5% компаний перешли из стадии пилотов к полноценному внедрению.
«Российский рынок робототехники перешел точку первичного знакомства с технологией и уже находится в точке перехода к более системному внедрению. При этом следующий этап будет в значительной степени связан с развитием решений на базе Physical AI — систем, которые способны воспринимать среду, адаптироваться к вариативности объектов и работать в более сложных операционных сценариях», — отметила Марина Дорохова, директор практики искусственного интеллекта и высоких технологий «Яков и Партнёры».
От пилота к масштабу
Промышленная робототехника остается наиболее зрелым сегментом российского рынка роботизации. Данный сегмент является наиболее развитым направлением автоматизации, которое давно вышло за пределы отдельных внедрений, но до сих пор сохраняет значительный потенциал для роста.
На уровне компаний промышленная робототехника является наиболее понятной точкой входа в роботизацию: 72% компаний начали интеграцию промышленных роботов без применения ИИ, а 46% используют такие решения точечно или повсеместно. Их применение концентрируется вокруг наиболее тиражируемых сценариев — прежде всего манипулирования и перемещения объектов, которое используют около 59% респондентов. Традиционная промышленная роботизация стабильно закрепляется в операционном контуре предприятий прежде всего в повторяемых задачах с прозрачной логикой процесса, ограниченной вариативностью объектов и понятной экономикой внедрения.
«Традиционная промышленная робототехника формирует базу для внедрения технологии Physical AI, при этом эффект от внедрения можно достаточно быстро посчитать, поскольку существующее оборудование уже используется на процессах с понятной экономикой. Применение технологии Physical AI позволяет расширить функциональные возможности в том числе существующего оборудования, дополнительно снижая издержки, повышая стабильность производства, качества продукции и безопасности труда», — сказал Пётр Смоленцев, генеральный директор российского представительства KUKA.
В свою очередь сервисная робототехника в России пока менее зрелая, чем промышленная, но уже выделяется как самостоятельное направление автоматизации физических операций за пределами производственной линии. По данным исследования, 43,8% опрошенных компаний уже начали внедрение традиционных сервисных роботов на одной из стадий. По ключевым сценариям она преимущественно находится на этапе пилотирования, а повсеместное использование пока практически не сформировано. При этом для многих компаний тестирование таких решений началось сравнительно недавно — в последние 1–3 года, и уже подтверждает практическую полезность сервисных роботов в отдельных операционных задачах.
Текущее применение концентрируется вокруг двух основных направлений. Первое — перемещение грузов на складах и в распределительных центрах, где роботы закрывают понятную задачу внутренней логистики и могут встраиваться в процессы компаний из ритейла, электронной коммерции и т.д. Второе — внутриобъектный клининг, который отличается более стандартизированной логикой применения: для базовых сценариев уборки часто достаточно навигации, картирования пространства и движения по заданным маршрутам.
ИИ как стимул роста
Physical AI формирует следующий слой развития робототехники за счет изменения логики управления роботом. Если классические решения выполняют заранее заданный цикл, то системы с ИИ связывают восприятие, планирование и действие: робот может распознавать ситуацию, уточнять параметры операции и корректировать поведение в ходе выполнения задачи. Поэтому развитие Physical AI можно рассматривать как переход к более гибкому способу управления уже знакомыми роботизированными системами.
Оценки компаний показывают, что потенциал ИИ в робототехнике обладают различным потенциалом. Наиболее сильные ожидания концентрируются там, где робот должен работать с широкой вариативностью объектов, материалов или условий выполнения операции. В промышленной робототехнике в верхнюю группу вошли сварка, манипулирование и перемещение, а также текстильное производство: их интегральная оценка перспективности составляет 6,8–7,2 из 10, а 47–53% респондентов оценивают потенциал этих направлений как высокий. В сервисной робототехнике наиболее сильный сигнал связан со складской логистикой: перемещение грузов на складе получило 8,2 из 10, а высокий потенциал этому сценарию присвоили 66% респондентов.
