2025 год стал своеобразным стресс-тестом для индустрии. С одной стороны — масштабные раунды финансирования, рост числа стартапов и активное внедрение роботов в бизнес-процессы. С другой — закрытия компаний, падение выручки и реструктуризации даже у известных игроков. Такой контраст указывает на взросление рынка: инвестиционный ажиотаж сменяется требованием реальной эффективности.
Особенно показательна ситуация с потребительской робототехникой. Несмотря на долгие ожидания, массовый рынок домашних роботов до сих пор не сформирован. Даже крупные бренды испытывают финансовые трудности, что подтверждает: технологическая готовность не всегда означает коммерческий успех. В то же время промышленный и логистический сегменты продолжают демонстрировать устойчивый спрос, становясь основой роста всей отрасли.
Ежегодные поставки промышленных роботов, многие из которых оснащены ИИ, могутдостичь 1 млн единиц к 2030 году, что принесет более $20 млрд годовой прибыли. Источник: анализDeloitte, основанный на общедоступной информации Международной федерации робототехники,Interact Analysis и IPF Online.
Гуманоиды и «физический ИИ»: новый фронтир
Ключевым символом текущего этапа стала гонка гуманоидных роботов. В 2025 году на рынок вышло множество новых игроков, а сами машины начали переходить от демонстрационных прототипов к пилотным внедрениям. Однако куда важнее не форма робота, а его «мозг».
Переход к так называемому «физическому ИИ» — сочетанию алгоритмов искусственного интеллекта с реальным взаимодействием с окружающей средой — меняет саму природу робототехники. Модели типа VLA (vision–language–action) позволяют роботам не просто выполнять заранее заданные сценарии, а интерпретировать команды, анализировать ситуацию и принимать решения. Это сокращает время обучения систем и расширяет спектр задач, доступных автоматизации. Фактически происходит сдвиг от программируемых машин к автономным агентам. В ближайшие годы это может стать тем же катализатором, каким в свое время стал интернет для цифровой экономики.
Развитие этого направления становится одним из приоритетов и для российской технологической отрасли. В стране формируется собственная экосистема физического ИИ, объединяющая исследования в области искусственного интеллекта, робототехники, инженерии и подготовки кадров.
Одним из заметных центров развития направления стал Центр робототехники Сбера, который объединил исследовательские, инженерные, программные и продуктовые команды, работающие над созданием автономных робототехнических систем. В основе разработок лежит собственная модель Green-VLA, позволяющая роботу воспринимать окружающую среду, понимать задачи на естественном языке, разбивать их на последовательность действий и оценивать результат выполнения.
Практическое применение этих принципов хорошо иллюстрируется в сценариях манипуляционных задач. Например, Грин, робот Сбера, может получить инструкцию собрать набор предметов: система определяет объекты, планирует последовательность действий и выполняет захват. Если один из предметов смещается или оказывается вне ожидаемой позиции, робот не останавливает выполнение, а переоценивает обстановку, корректирует траекторию и продолжает выполнение задачи. По сути, речь идет о переходе от жестко заданных координат к целевому поведению, при котором робот действует, исходя из текущего состояния среды и поставленной цели.
Отдельное значение имеет архитектура обучения таких моделей.
«Одна из особенностей нашего подхода – поэтапное обучение. Сначала модель получает базовое понимание изображений и языка, затем обучается связывать объекты и команды, осваивает данные от разных типов роботов, адаптируется под конкретную платформу и дополнительно совершенствуется с помощью обучения с подкреплением. Для подготовки модели был создан пайплайн обработки более 30 тысяч часов демонстраций», — рассказали журналу «Мир робототехники» в Сбере.
Параллельно в России формируется образовательная база для нового поколения специалистов. «Яндекс Образование» совместно с Московским авиационным институтом, Высшей школой экономики, МИФИ, МФТИ и ИТМО разработали единую модель компетенций в сфере физического ИИ — комплексное описание знаний и навыков, необходимых для создания роботов и автономных систем нового поколения. На ее основе была запущена программа Yandex Physical AI Garage, направленная на подготовку специалистов, способных работать на стыке искусственного интеллекта, робототехники и инженерных технологий.
Таким образом, развитие физического ИИ в России идет не только через создание отдельных робототехнических решений, но и через формирование полноценной технологической цепочки — от фундаментальных исследований и разработки моделей искусственного интеллекта до подготовки кадров и внедрения автономных систем в реальные процессы.
Как отмечает аналитик ABI Research Джордж Чоудхури, к 2030 году доходы от робототехнического ПО достигнут $24,5 миллиарда. Это происходит потому, что ИИ перестает быть «мозгом» в изолированной колбе и становится нервной системой, пронизывающей каждый узел машины. Роботы больше не просто программируются — они обучаются через наблюдение и симуляцию.
Однако эксперты предупреждают о перегреве. В докладе Deloitte подчеркивается, что «умная автономия» требует колоссальных вычислительных мощностей и качественных данных, которых промышленности пока не хватает. Специалисты Deloitte по этому поводу говорят: «Обработка данных, интеграция и кибербезопасность — вот узкие горлышки, которые душат прогресс».
Экономика роботизации
Одним из главных барьеров для внедрения роботов остается высокая стоимость. Компании по-прежнему осторожны: большинство ожидает окупаемости инвестиций в пределах одного-двух лет. Это формирует спрос на новые финансовые модели.
Все большую популярность набирает концепция Robotics-as-a-Service (RaaS), при которой бизнес платит не за оборудование, а за результат — выполненные операции или производительность. Такой подход снижает входной порог и ускоряет распространение технологий, особенно среди малого и среднего бизнеса.
Параллельно происходит сдвиг от капитальных затрат (CapEx) к операционным (OpEx), что отражает более широкую трансформацию экономики — от владения к использованию.
Несмотря на общий рост интереса к отрасли, инвестиционный ландшафт становится более избирательным. Капитал концентрируется вокруг компаний с доказанной бизнес-моделью и технологическим преимуществом. Стартапы без четкой коммерческой стратегии сталкиваются с трудностями в привлечении финансирования.
Ожидается усиление консолидации: крупные игроки и технологические гиганты будут поглощать перспективные проекты, формируя экосистемы вокруг ключевых платформ. Одновременно возрастает роль публичных рынков — число IPO в секторе может существенно увеличиться. Таким образом, рынок движется от фазы экспериментов к фазе масштабирования и отбора сильнейших.
Расширение рынков: от складов к операционным
Если еще недавно основной сферой применения роботов оставалась промышленность, то сегодня «география» их использования стремительно расширяется. Логистика и e-commerce остаются ключевыми драйверами, однако растет присутствие в медицине, энергетике, сельском хозяйстве и даже сфере услуг.
Рост заказов на роботов в третьем квартале 2025 года. Роботы для производства продуктов питания и потребительских товаров превзошли по продажам роботов для автомобильной отраслив третьем квартале 2025 года. Источник: A3.
Смена лидеров внутри отрасли отражает общий тренд: роботизация постепенно выходит за пределы традиционных производственных линий и становится инструментом повышения эффективности в самых разных отраслях. Компании внедряют автоматизированные системы не только для выполнения повторяющихся операций, но и для решения задач, требующих высокой точности, скорости и минимизации человеческого фактора.
Особый интерес вызывает развитие хирургической робототехники. Развитие направления уже выходит за рамки лабораторных исследований. В России, например, зарегистрирована первая отечественная роботизированная хирургическая платформа, предназначенная для использования в федеральных и региональных клиниках, оказывающих высокотехнологичную медицинскую помощь. Ее применение позволит повысить доступность сложных операций и сократить сроки восстановления пациентов.
Практическое внедрение роботизированных технологий также происходит в отдельных медицинских учреждениях. В Тульской области робот-ассистент для эндопротезирования суставов уже выполнил десять операций, обеспечив повышенную точность установки имплантов и улучшив результаты хирургического вмешательства.
Параллельно совершенствуются и сами технологии управления роботами. Китайские исследователи разработали решение для автоматического наложения хирургических швов с использованием специального «скользящего узла» Sliputure, который позволяет повысить стабильность и точность процедур.
В России специалисты Университета Сеченова впервые провели полностью роботизированную операцию на сердце — аортокоронарное шунтирование, что стало одним из первых отечественных примеров применения автономных технологий в кардиохирургии.
Другой быстрорастущий сегмент — автономный транспорт. Роботакси и системы доставки постепенно выходят из пилотной стадии, формируя новые модели городской мобильности.
В России сервис «Яндекс Такси» планирует к 2030 году сформировать парк более чем из тысячи беспилотных автомобилей. Первый этап масштабирования намечен на 2026 год: в Москве должны появиться около ста автономных машин, которые будут выполнять регулярные поездки для пользователей.
Мировой рынок также демонстрирует переход к практическому использованию беспилотного транспорта. В Европе первые коммерческие роботакси начали работу в Загребе. Хорватский стартап Verne запустил сервис на электромобилях Arcfox Alpha T5, оснащенных технологиями автономного управления китайской компании Pony AI.
Таким образом, робототехника постепенно перестает быть исключительно производственным инструментом. Роботы становятся частью повседневной инфраструктуры — от заводских цехов и складов до операционных, улиц городов и сервисных отраслей. Ожидается рост числа внедрений, расширение сфер применения и дальнейшее снижение барьеров входа. Роботы постепенно превращаются из «передовой технологии» в стандартный инструмент бизнеса.
При этом сохраняются вызовы: безопасность, предсказуемость поведения систем и вопросы этики. Доверие пользователей становится критически важным фактором, особенно по мере проникновения роботов в повседневную жизнь.
Главный вывод заключается в том, что робототехника вступает в новую фазу — фазу практической реализации. Если предыдущие годы были временем обещаний, то ближайшее десятилетие станет временем выполнения этих обещаний. И именно сейчас формируется архитектура будущего, в котором взаимодействие человека и машины станет не исключением, а нормой.
