Для производства роботов необходимо развивать полный технологический стек и вкладываться в подготовку кадров

Сессия с участием старшего вице-президента Сбербанка Андрея Белевцева на конференции ЦИПР-2026 была посвящена перспективам физического искусственного интеллекта в промышленности

Главный вызов физического искусственного интеллекта (Physical AI) — отсутствие полезных данных для обучения хорошего робота. Поэтому важно накапливать такие данные, развивать собственные технологии и обучать инженеров. Об этом старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев рассказал на сессии AI Journey «Физический ИИ для развития российской промышленности», которая состоялась на конференции «Цифровая индустрия промышленной России».

Как отметил Андрей Белевцев, человечество накопило огромный объём знаний, записанных в тексте, — именно это позволило совершить прорыв в обучении больших языковых моделей. Сегодня модели предыдущего поколения успешно обучают модели следующего поколения — это самоподдерживающаяся реакция.

Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка:

«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 от больших языковых моделей — отсутствие объективных бенчмарков для оценки производительности, добавил Андрей Белевцев. Вместо синтетических тестов обычно показывают видеоролики, по которым сложно понять реальные возможности роботов.

Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка:

«Сегодня все стали думать о моделях VLA (vision, language, action). Буква L здесь неслучайна: текстовая модальность связывает зрение и действия робота. Через несколько шагов буква L исчезнет, но сейчас она позволяет двигаться быстрее. В Сбере мы начинаем строить системы, которые способны видеть, понимать происходящее и действовать в ответ. Наша модель Green-VLA на основе ГигаЧат стала победителем международного конкурса, который проводит один из ведущих мировых производителей роботов».

По мнению Андрея Белевцева, для производства роботов нужен полный технологический стек: железо, софт и искусственный интеллект. Наибольший потенциал робототехника имеет в торговле, коммерции, конвейерах. Пока антропоморфные роботы решают задачи медленнее, чем человек. Но если человек делает работу за два часа, а робот за восемь часов, то робота можно поставить в ночную смену — и к утру вся работа будет сделана.

Андрей Белевцев подчеркнул: для развития робототехники в России должны быть собственные технологии. Нужно быть и конструктором, и архитектором таких систем, самостоятельно создавать и разрабатывать их. И необходимо вкладываться в подготовку кадров, причём с самых ранних лет. Например, в Китае есть компания, которая делает только учебных антропоморфных роботов для детей, чтобы оснащать ими китайские школы. Они хотят вырастить новое поколение инженеров. Поэтому важно играть вдолгую, чтобы робототехника в России развивалась, укрепляла технологический суверенитет страны и стимулировала экономику.