Перезапуск “роботического центра обработки данных” в Пекине раскрывает неловкую тайну отрасли
Здравствуйте, я ваш финансовый журналист. Сегодня мы поговорим о теме, которая звучит как научная фантастика, но на самом деле скрывает множество коммерческих игр и реальных проблем: центре обучения роботов-антропоморфов.
Проще говоря, это место, где роботы получают необходимые для обучения данные. Чтобы роботы стали умнее, им нужно смотреть много видео, трогать различные предметы и выполнять множество действий – эти данные и являются их “пищей”.
Недавно в парке Шоуган в Пекине, в районе Шицзиншань, снова оживился первый в стране центр обучения роботов-антропоморфов, который ранее пользовался большой популярностью, но затем внезапно прекратил свою деятельность, и все роботы были убраны. Но на этот раз все изменилось: изменились и участники процесса, и сам подход к работе.
Это не просто история одного пекинского центра – он как зеркало, отражающее проблемы и процесс трансформации более чем 90 подобных центров по всей стране. Сегодня я объясню суть ситуации на понятном языке, разделив ее на пять основных аспектов.
---
1. Резкий сдвиг в ситуации: от “ста роботов” к пустому пространству – кто ушел, а кто пришел?
【Основные факты】
Центр в Шицзиншане открылся в прошлом году с большим размахом: здесь находилось более ста двуручных роботов, имитирующих домашние условия, супермаркеты, фабрики и другие сценарии; это напоминало миниатюрное “общество роботов”. Но в начале этого года здесь стало пусто, роботы были убраны, и компания-оператор Руйэрмань Интеллектуал прекратила свою деятельность. Теперь центр возобновил работу, но с измененным подходом:
- Уменьшение количества роботов: вместо большого количества физических роботов теперь используются устройства для сбора данных (надеваемые на человека).
- Технологическое обновление: центр сосредотачивается на технологиях 4D-гауссового светового поля и моделирования реального мира, что звучит более продвинуто, хотя на самом деле это изменение способа сбора данных.
- Новые инвесторы: ведущими стали компании Линъюнь Гуан и Чжунгуаньцунь Тунли, а также другие участники промышленной цепочки.
【Простое объяснение】
Это похоже на ситуацию с рестораном, который раньше предлагал “живые кулинарные представления” (дистанционное управление роботами), но повар (компания Руйэрмань) решил, что блюда неудачны, или поссорился с владельцем (правительством/инвесторами) и ушел. Теперь новые инвесторы (Линъюнь Гуан и другие) используют другой подход: вместо живых представлений они предлагают “заранее приготовленные блюда” (сбор данных без использования физических роботов). Хотя на месте стало меньше шума, эффективность, возможно, выше, а затраты – ниже.
Ключевой момент: предыдущий оператор, компания Руйэрмань, утверждала, что их подход был слишком теоретическим; новый подход больше ориентирован на реальные потребности промышленности, но это также означает, что предыдущие инвестиции могли оказаться тратными.
---
2. Причины прекращения работы центра: технологические проблемы или неудачные переговоры?
**【Основные факты】
Почему компания Руйэрмань ушла? Мнения сторон расходятся:
- Компания Чжунгуаньцунь Тунли считает, что Руйэрмань не смогла достичь требуемых стандартов качества и точности данных, а их подход к дистанционному управлению роботами не соответствовал будущим планам центра.
- Компания Руйэрмань утверждает, что первая версия их системы была лишь этапом тестирования, и теперь они хотят перейти к дистанционному управлению роботами в реальных условиях (на фабриках, домах, а не только в лабораториях).
- Инсайдеры отрасли сообщают о разногласиях между Руйэрмань и местным правительством. Кроме того, в мае компания Руйэрмань перенесла свой юридический адрес из Шицзиншаня в Чаоян.
**【Простое объяснение】
Это похоже на ситуацию с совместным предприятием: одна сторона считает, что другая недостаточно хорошо справляется с работой, а другая – что первая не понимает стратегических целей. Однако ключевыми факторами стали изменение юридического адреса и разногласия с правительством. Правительство вкладывало средства и разрабатывало политику; компания Руйэрмань обещала продавать определенное количество данных в год, но не смогла этого сделать. Правительство хотело видеть конкретные результаты, а не просто стоянку роботов.
---
3. Тайны отрасли: кто из 90 центров занимается самообслуживанием?
**【Основные факты】
В стране уже существует не менее 90 центров обучения роботов-антропоморфов. Однако была раскрыта следующая тайна: многие из них работают в замкнутом цикле: правительство финансирует создание центров, местные компании (например, Лэцзю, Чжиюань) продают роботов центрам, центры собирают данные с этих роботов и затем снова продают их тем же компаниям для обучения моделям.
【Простое объяснение】
Это типичный пример “самообслуживания”: правительство финансирует создание центров, компании продают роботов, центры собирают данные и снова продают их тем же компаниям. Проблемы заключаются в следующем:
1. Сомнения относительно качества данных: данные, собранные в закрытых условиях лабораторий, могут не отражать реальный мир.
2. Деньги не попадают на рынок: данные не поступают к компаниям, которым они действительно нужны (например, к разработчикам крупных AI-моделей), а остаются внутри промышленной цепочки.
3. Несостоятельность модели: государственные субсидии ограничены; если они прекратятся или правительство признает, что данные бесполезны, вся система рухнет.
Короткий вывод: многие центры не занимаются продажей данных, а просто создают видимость активности и сокращают свои затраты.
---
4. Технологический сдвиг: от дистанционного управления роботами к сбору данных без использования физических устройств
**【Основные факты】
Ранее преобладал подход к дистанционному управлению роботами с использованием специальных перчаток. Сейчас тенденция меняется:
- Уменьшение числа двухногих роботов, увеличение количества колесных: двухногие роботы сложны в использовании, дороги и нестабильны.
- Распространение устройств для сбора данных: например, UMI (портативные устройства) и Ego (устройства для сбора видеоданных в первом лице). Люди используют эти устройства в реальных условиях для сбора данных, которые затем анализируются для обучения роботов.
**【Простое объяснение】
Раньше роботы тренировались в лабораториях; теперь обнаружено, что это неэффективно и дорого. Теперь используются устройства для сбора данных, которые позволяют собирать информацию в реальных условиях (например, в супермаркетах), что удешевляет процесс и повышает качество данных.
Пример из Пекина: центр в Шицзиншане перешел от использования большого количества физических роботов к технологиям 4D-гауссового светового поля и моделирования реального мира, что снижает зависимость от оборудования и улучшает качество и разнообразие собранных данных.
---
5. Будущее центров обработки данных: они исчезнут или преобразуются?
**【Основные факты】
Государственная комиссия по развитию и реформам призывает избегать бездумного развития и действовать в соответствии с местными условиями. Отрасль согласна, что центры обработки данных имеют значение на начальном этапе, но не могут существовать только за счет внутренних циклов. Новые направления включают:
1. Создание систем высокого качества данных: важно не количество собранных данных, а их точность и полезность.
2 Обслуживание реальных отраслей: данные должны помогать роботам эффективно работать на фабриках, в логистике, в быту.
3 Разнообразие источников дохода: центры должны продавать не только данные, но и предлагать решения и технические услуги.
Короткий вывод
Центры обработки данных не исчезнут, но произойдет их переориентация: выживут те, кто использует современные технологии (например, UMI, симуляции) и собирает качественные данные для реальных задач. Это означает, что будущее роботов будет определяться качеством собранных данных, а не количеством сделанных ими фотографий.
---
Вывод
Перезапуск центра обучения роботов-антропоморфов в Пекине является символом перехода отрасли от концептуальных разговоров к практическому применению технологий. Раньше центры сосредотачивались на создании впечатляющих сценариев и получении государственных субсидий; сейчас они стремятся к использованию более эффективных технологий и реальным решениям для нужд промышленности.
Этот случай напоминает нам, что технологическая индустрия не может развиваться только за счет внутренних ресурсов – она должна проходить проверку рынка. Данные необходимо использовать на практике, а не просто собирать. В будущем роботы станут умнее благодаря качественным данным, собранным в реальных условиях, а не благодаря количеству сделанных ими фотографий.
В следующих статьях мы рассмотрим, какие компании смогут преуспеть в этой области и какие технологии будут играть ключевую роль в развитии робототехники.