Alibaba выпустила открытую модель RynnBrain для роботов: 5 фактов

Китай выходит на новый уровень автоматизации

Alibaba представила RynnBrain - модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, предназначенную для управления роботами в физическом мире. Это заявка на лидерство в сегменте, который глава Nvidia Дженсен Хуанг называет "возможностью роста на триллионы долларов".

В отличие от конкурентов, китайская компания выбрала путь открытого кода. RynnBrain доступен всем разработчикам бесплатно, что должно ускорить внедрение технологии. Такой же подход Alibaba использовала с семейством языковых моделей Qwen, которые входят в число самых продвинутых систем ИИ в Китае.

Видеоролики от исследовательского центра DAMO Academy демонстрируют способности роботов: они распознают фрукты и размещают их в корзинах. За внешней простотой скрывается сложная работа алгоритмов распознавания объектов и точного управления движениями.

Как работает физический ИИ

RynnBrain относится к категории vision-language-action (VLA) моделей. Эти системы объединяют три ключевых компонента: компьютерное зрение для анализа окружения, обработку естественного языка для понимания команд и управление моторикой для выполнения действий.

Традиционные роботы следуют жестко запрограммированным инструкциям. Системы физического ИИ, такие как RynnBrain, учатся на собственном опыте и меняют поведение в реальном времени. Это переход от простой автоматизации к самостоятельному принятию решений в физической среде.

Согласно отчету Deloitte о технологических трендах 2026 года, физический ИИ "переходит от исследовательской стадии к промышленной". Платформы симуляции и генерация синтетических данных сокращают циклы разработки перед реальным внедрением.

Демография диктует правила игры

Движущей силой развития физического ИИ становится не столько технологический прогресс, сколько экономическая необходимость. Развитые страны сталкиваются с жесткой реальностью: спрос на производство, логистику и обслуживание растет, а предложение рабочей силы все меньше соответствует потребностям.

Организация экономического сотрудничества и развития прогнозирует, что население трудоспособного возраста в развитых странах будет стагнировать или сокращаться в ближайшие десятилетия из-за старения населения.

Восточная Азия сталкивается с этой реальностью раньше других регионов. Старение населения, снижение рождаемости и сжатие рынка труда уже влияют на выбор автоматизации в логистике, производстве и инфраструктуре, особенно в Китае, Японии и Южной Корее.

Когда речь заходит о человекоподобных роботах - машинах, способных ходить и функционировать как люди, - Китай "опережает США", а компании планируют наращивать производство в этом году, отмечает Deloitte.

Аналитики UBS оценивают, что к 2035 году на рабочих местах будет 2 миллиона гуманоидов, а к 2050 году их число вырастет до 300 миллионов. Общий адресуемый рынок составит от 1,4 до 1,7 триллиона долларов к середине века.

Для практических рекомендаций по внедрению ИИ-технологий посетите AI Projects.

Проблема управления важнее технологий

По мере ускорения развития физического ИИ появляется критическое ограничение, не связанное с производительностью моделей.

"В физической среде сбои нельзя просто исправить постфактум", - говорится в анализе Всемирного экономического форума, опубликованном на этой неделе. "Когда ИИ начинает перемещать товары, координировать работу или управлять оборудованием, главным ограничением становится не то, что системы могут делать, а то, как регулируются ответственность, полномочия и вмешательство".

Физические отрасли управляются последствиями, а не вычислениями. Ошибочную рекомендацию чат-бота можно исправить в программном коде. Робот, уронивший деталь при передаче или потерявший равновесие на заводском полу, спроектированном для людей, останавливает операции, создавая каскадные эффекты на производственные графики, протоколы безопасности и цепочки ответственности.

Система управления WEF определяет три уровня, необходимых для безопасного внедрения: исполнительное управление, устанавливающее аппетит к риску и непреложные правила; системное управление, встраивающее эти ограничения в инженерную реальность через правила остановки и контроль изменений; управление на переднем крае, дающее работникам четкие полномочия отменять решения ИИ.

"По мере ускорения физического ИИ технические возможности будут все больше сближаться, но управление - нет", - предупреждает анализ. "Те, кто относится к управлению как к второстепенной задаче, могут получить ранние выгоды, но обнаружат, что масштаб усиливает хрупкость".

Где уже работают умные роботы

Текущие внедрения сосредоточены на складах и логистике, где давление на рынок труда наиболее острое. Amazon недавно развернула миллионный робот в составе разнообразного парка, работающего вместе с людьми. Модель DeepFleet AI координирует эту массивную армию роботов по всей сети выполнения заказов, что, по сообщениям Amazon, улучшит эффективность перемещения на 10%.

BMW тестирует человекоподобных роботов на заводе в Южной Каролине для задач, требующих ловкости, которой не хватает традиционным промышленным роботам: точная манипуляция, сложный захват и координация двух рук.

Автопроизводитель также использует технологию автономных транспортных средств, чтобы позволить недавно собранным автомобилям самостоятельно двигаться от сборочной линии через тестирование до зоны финишной обработки, полностью без участия человека.

Но применение расширяется за пределы традиционных промышленных условий. В здравоохранении компании разрабатывают роботизированные хирургические системы с ИИ и интеллектуальных помощников для ухода за пациентами.

Города вроде Цинциннати развертывают дроны с ИИ для автономной инспекции мостовых конструкций и дорожных покрытий. Детройт запустил бесплатную службу автономных шаттлов для пожилых людей и людей с ограниченными возможностями.

Региональная конкурентная динамика обострилась на этой неделе, когда Южная Корея объявила о национальной инициативе на 692 миллиона долларов по производству полупроводников для ИИ, подчеркивая, что внедрение физического ИИ требует не только программных возможностей, но и отечественных мощностей по производству чипов.

NVIDIA выпустила несколько моделей под брендом "Cosmos" для обучения и запуска ИИ в робототехнике. Google DeepMind предлагает Gemini Robotics-ER 1.5. Tesla разрабатывает собственный ИИ для человекоподобного робота Optimus. Каждая компания делает ставку на то, что конвергенция возможностей ИИ с физическими манипуляциями откроет новые категории автоматизации.

По мере улучшения среды симуляции и сокращения циклов внедрения на основе экосистемного обучения стратегический вопрос смещается от "Можем ли мы внедрить физический ИИ?" к "Можем ли мы управлять им в масштабе?".

Для Китая ответ может определить, превратится ли преимущество раннего движения во внедрении робототехники в устойчивое промышленное лидерство или станет предостерегающей историей о масштабировании систем быстрее, чем инфраструктура управления, необходимая для их поддержания.

Узнайте больше о внедрении ИИ-решений на AI Projects.

Выводы

Alibaba делает смелую заявку на лидерство в физическом ИИ, выбирая стратегию открытого кода для ускорения внедрения. RynnBrain представляет собой переход от программируемой автоматизации к самообучающимся системам, способным адаптироваться в реальном времени. Демографические изменения и нехватка рабочей силы делают развитие этой технологии неизбежным. Однако успех будет зависеть не только от технических возможностей, но и от создания эффективных систем управления, способных обеспечить безопасность и ответственность при масштабировании.