Курская область и Physical AI: для роботов нужны данные, техстек и инженеры

Главный вызов физического искусственного интеллекта (Physical AI) — почти полное отсутствие полезных данных для обучения по-настоящему хорошего робота. Чтобы его создать, нужно накапливать такие данные, развивать собственные технологии и всерьёз вкладываться в подготовку инженеров. Об этом на сессии «Физический ИИ для развития российской промышленности» конференции ЦИПР-2026 рассказал Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка. Эти принципы напрямую касаются и Курской области, где промышленность и система образования могут получить новый импульс при развитии робототехники.

По словам Белевцева, прорыв больших языковых моделей стал возможен благодаря гигантским массивам текстовых знаний, накопленных человечеством. Сегодня модели одного поколения успешно обучают модели следующего — процесс стал самоподдерживающимся. Однако в физическом мире такой базы пока нет.

Андрей Белевцев:
«Очень круто и интересно переносить магию больших языковых моделей в реальный мир. Но пока человечество накопило ноль полезных данных для обучения хорошего робота. Никто никогда не описывал связь движения этого робота с его телом, моторами, суставами. Собирать такие данные очень дорого. Для развития робототехники нужно прежде всего накопить достаточный объём данных, которые можно будет использовать для обучения более совершенных моделей».

Ещё одно отличие физического ИИ — отсутствие объективных бенчмарков для оценки возможностей роботов. Вместо чётких тестов всем обычно показывают видеоролики, по которым трудно понять, на что машина способна в реальности.

Сейчас в фокусе — модели класса VLA (vision, language, action). Буква L здесь неслучайна: текстовая модальность связывает зрение и действия робота. Как считает Белевцев, через несколько шагов L исчезнет, но пока она помогает двигаться быстрее. Собственная модель Сбера Green-VLA на основе GigaChat уже стала победителем международного конкурса, организованного одним из ведущих мировых производителей роботов.

Для настоящего производства роботов, убеждён Белевцев, нужен полный технологический стек: «железо», софт и искусственный интеллект. Наибольший потенциал робототехника имеет в торговле, коммерции и на конвейерах. Антропоморфные роботы пока решают задачи медленнее человека, но если человек делает работу за два часа, а робот — за восемь, его можно поставить в ночную смену, и к утру всё будет готово.

Главное для России — формировать собственные технологии, а не просто импортировать готовые решения. «Нужно быть и конструктором, и архитектором таких систем, самостоятельно создавать и разрабатывать их», — подчеркнул он. И обязательно вкладываться в подготовку кадров с самых ранних лет. В качестве примера Белевцев привёл Китай, где компания выпускает учебных антропоморфных роботов специально для школ, чтобы вырастить новое поколение инженеров. Такой подход, по его словам, необходим и российским регионам, включая Курскую область: играть вдолгую, чтобы робототехника укрепляла технологический суверенитет страны и стимулировала экономику.