30 000 роботов в год. Мозг Gemini AI. 2000 TFLOPS на борту. Фабрика будущего только что анонсирована на CES 2026. На этот раз это не демо.
В 2017 году Google продала Boston Dynamics компании SoftBank.
«Слишком сложно.» «Нет возврата инвестиций.» Гигант из Маунтин-Вью избавился от мирового лидера в гуманоидной робототехнике.
Девять лет спустя, на CES 2026: Google DeepMind и Boston Dynamics Atlas совместно объявляют о первом массовом производстве когнитивных гуманоидных роботов.
Самая ироничная часть? Аарон Сондерс, 22 года в Boston Dynamics, покинул компанию... за три месяца до анонса. Направление: DeepMind, в качестве вице-президента по разработке аппаратного обеспечения.
Совпадение? В индустрии на $5 триллионов ничего не бывает просто совпадением.
Производство 2028: 30 000 роботов в год (Axios)
Мощность ИИ: 2 070 TFLOPS через NVIDIA Jetson Thor
Аппаратное обеспечение: 56 степеней свободы, грузоподъёмность 50 кг, вращение на 360°
Рынок: $5 триллионов к 2050 году (Morgan Stanley)
Влияние на занятость: 3,3-6,6 рабочих мест вытесняется одним роботом (MIT Sloan)
Инвестиции Hyundai: $26 миллиардов в США за 4 года
Тезис: Партнёрство Boston Dynamics + Google DeepMind не знаменует эволюцию в робототехнике. Оно знаменует начало эры промышленных когнитивных роботов.
5 января 2026 года. Лас-Вегас. Пресс-конференция Hyundai.
Закари Яцковски, вице-президент и генеральный менеджер Atlas в Boston Dynamics, произносит фразу, которую индустрия ждала годами:
«Впервые в истории публично - пожалуйста, поприветствуйте Atlas на сцене.»
Гуманоидный робот встаёт. Сам. С пола.
Он идёт. Его бёдра поворачиваются на 360 градусов. Его шея вращается нечеловеческим образом. Толпа затаила дыхание.
Это не видео. Это не симуляция. Это серийный робот.
И он оснащён мозгом от Google DeepMind.
5 января 2026 года Boston Dynamics и Google DeepMind объявили о партнёрстве по технологической интеграции. Модели Gemini Robotics будут интегрированы в гуманоидного робота Atlas для промышленных применений.
Три ключевых элемента:
Аппаратное обеспечение: Готовый к производству Atlas с 56 степенями свободы (Boston Dynamics)
Программное обеспечение: Gemini Robotics 1.5 + ER + Gemini 3 (Google DeepMind)
Развёртывание: Google DeepMind + Hyundai как первые заказчики (CNBC)
Это не поглощение. Это не слияние.
Это стратегический альянс между лучшим аппаратным обеспечением и лучшим программным обеспечением в робототехнике по всему миру.
Google купила Boston Dynamics в 2013 году. Продала SoftBank в 2017. Который продал Hyundai в 2020.
Десять лет спустя Google и Boston Dynamics воссоединяются.
Но на этот раз контекст изменился.
Хронология Boston Dynamics:
2013: Google приобретает Boston Dynamics. Видение «Moonshot», никакого коммерческого плана.
2017: Продажа SoftBank. Google отказывается от физической робототехники.
2020: Hyundai приобретает 80% за $880 млн. Промышленный фокус, производство.
2025: Аарон Сондерс уходит из BD в DeepMind. Человеческий мост проложен.
2026: Партнёрство BD + DeepMind. Стратегическое воссоединение.
Вопрос не в том, почему они воссоединяются.
А в том, почему они вообще разделились.
В ноябре 2025 года Аарон Сондерс покинул Boston Dynamics после 22 лет. Вице-президент по инженерии с 2018, технический директор с 2021.
Он присоединился к Google DeepMind в качестве вице-президента по разработке аппаратного обеспечения.
Его заявленная миссия: создать «Android для роботов».
Этот переход значим. Сондерс знает каждый винт, каждый мотор, каждую строку кода в Atlas. Он также знает ограничения. Точки трения. Возможности интеграции.
Когда DeepMind объявил о партнёрстве шесть недель спустя, тайминг не был совпадением.
Робот Atlas, представленный на CES 2026, больше не исследовательский прототип.
Это производственная машина.
56 степеней свободы заслуживают особого внимания.
У человека примерно 230. Но для промышленных задач 56 степеней свободы с непрерывным вращением позволяют движения, невозможные для человека-оператора.
Atlas может вращать бёдрами на 360 градусов. Запястьем тоже. Шеей тоже.
Он спроектирован не чтобы выглядеть человеком. Он спроектирован, чтобы быть лучше человека в задачах манипуляции.
Google DeepMind разработала три уровня моделей:
Gemini Robotics 1.5: Прямое управление. Vision-Language-Action в реальном времени.
Gemini Robotics-ER 1.5: Планирование. Extended Reasoning с доступом к инструментам.
Gemini 3: Базовая модель на триллион параметров, мультимодальная.
Gemini Robotics 1.5 одновременно обрабатывает:
Видео в реальном времени
Окружающий звук
Данные тактильных сенсоров
Инструкции на естественном языке
Gemini Robotics-ER (Extended Reasoning) добавляет:
Многошаговое планирование
Доступ к Google Search
Оценку прогресса
Естественную коммуникацию
Gemini 3 - базовая модель на триллион параметров, которая лежит в основе всей системы.
Комбинация позволяет Atlas:
Воспринимать окружающую среду
Рассуждать о необходимых действиях
Использовать инструменты
Взаимодействовать на естественном языке
Решать необученные задачи
Этот последний пункт критичен.
Традиционные промышленные роботы выполняют программы. Atlas с Gemini может импровизировать.
Что было показано:
Робот, встающий сам с пола
Плавная ходьба по сцене в течение нескольких минут
Жестовые взаимодействия (махание, поворот головы)
Танцевальное выступление роботов Spot
Что не было показано:
Сложная манипуляция объектами
Реальные промышленные задачи
Полная автономность
Важное примечание: Демонстрация на CES управлялась человеком-оператором. Автономное программное обеспечение всё ещё в разработке. Один робот на стенде работал автономно, но на ограниченных задачах.
Прозрачность ценится. Но она подчёркивает разрыв между демо и развёртыванием.
Hyundai, владелец Boston Dynamics, объявил агрессивный план развёртывания:
График развёртывания:
2026: Начальное производство. Заказчики: Google DeepMind, Hyundai.
2027: Расширение. Открытие для внешних заказчиков.
2028: Развёртывание на Hyundai Metaplant Georgia. Массовое производство: 30 000 единиц/год.
2030: Расширенные применения. Сборка компонентов.
Первые развёртывания будут исключительно в Google DeepMind (для разработки) и Hyundai (для автомобильного производства).
Это логично. Вы не развёртываете технологию такой сложности для внешних заказчиков, пока не валидируете её внутренне.
Boston Dynamics была конкретна относительно дорожной карты задач:
Дорожная карта задач:
2028: Секвенирование деталей (средняя сложность)
2030: Сборка компонентов (высокая сложность)
Будущее: Тяжёлые грузы, сложные операции (очень высокая сложность)
Секвенирование деталей включает организацию компонентов в порядке сборочной линии. Это повторяющаяся, физически тяжёлая работа, идеальная для робота.
Сборка компонентов сложнее. Требует ловкости, суждения, адаптации.
Вот где вступает Gemini.
Boston Dynamics делает ставку на RaaS (Robotics as a Service - робототехника как услуга) вместо разовых покупок. Преимущество для заказчиков: сниженные начальные затраты, немедленный ROI, обновления включены. Преимущество для BD: регулярный доход, привязка клиентов, данные об использовании.
Робот за $150 000-420 000 - крупная инвестиция. Месячная подписка - статья операционного бюджета.
Объявленные инвестиции:
Hyundai: 125,2 триллиона KRW в Корее (2026-2030)
Hyundai: $26 миллиардов в США (2025-2028)
Масштаб инвестиций указывает, что это не пилотный проект.
Это крупная промышленная стратегия.
Рынок гуманоидных роботов взорвался в 2025-2026 годах. Вот основные игроки:
У Tesla есть преимущество, которого нет ни у кого другого: вертикальная интеграция.
Статус Optimus:
~1 000 прототипов (приостановлено для редизайна Gen 3)
Развёрнут на заводе во Фремонте на реальных задачах
Текущие задачи: сортировка, перемещение (базовые, но функциональные)
Цель 2030: 1 миллион единиц/год
Целевая цена: $20 000-30 000 (в 10 раз дешевле Atlas)
Ценовая точка $20 000-30 000 - потенциальный переломный момент.
Если Tesla достигнет этой цены с адекватными возможностями, динамика рынка изменится полностью.
Но есть «если». У Tesla история амбициозных обещаний и растянутых задержек.
Figure AI заслуживает внимания по нескольким причинам:
Ключевые моменты Figure AI:
Уже работает на BMW (не демо)
ИИ «Helix» для задач на естественном языке
Цель: 100 000 единиц за 4 года
Figure 03: 5'6", 60 кг, грузоподъёмность 20 кг
У Figure AI есть преимущество: они уже на фабрике у BMW.
Это не демо. Это реальное развёртывание у первоклассного заказчика.
Моя позиция: Boston Dynamics нацелена на другой сегмент.
Они не пытаются продать миллионы единиц по $20 000. Они пытаются продать тысячи единиц заказчикам, которым нужны превосходные возможности.
Это разница между продажей Тойот и продажей Мерседесов.
Оба рынка существуют.
Исследование MIT Sloan показывает, что добавление одного промышленного робота снижает занятость на 3,3 рабочих места в национальном масштабе (6,6 локально). Автомобильный сектор с 38% промышленных роботов и ~1 200 роботов на 10 000 сотрудников - наиболее автоматизированный.
Но эта цифра основана на традиционных промышленных роботах. Гуманоиды - новая переменная.
ARK Invest прогнозирует 50% сокращение фонда оплаты труда в производстве США (с $785 до $390 миллиардов) через автоматизацию.
50% сокращение - значительно.
Но нужен контекст.
Один элемент отсутствует в дебатах: нехватка рабочей силы.
Прогнозируемый дефицит: 2,1 миллиона производственных работников в США к 2030 году (Deloitte/NAM)
Коэффициент замещения: отрицательный (меньше молодых входит, чем пенсионеров выходит) (Bain)
Средний возраст: постоянно растёт (St. Louis Fed)
Вопрос не только «заменят ли роботы рабочие места».
А также «кто будет делать эту работу, если не роботы».
Производственный сектор сталкивается с демографическим кризисом. Работники стареют. Молодёжь не хочет эту работу. Условия тяжёлые.
Но не все затронуты одинаково:
Автоматизация создаёт и уничтожает рабочие места. Но создаваемые рабочие места не идут тем же людям, что и уничтожаемые.
В этом реальная проблема.
Дебаты «роботы против рабочих мест» плохо сформулированы.
Уничтожат ли роботы позиции? Да. Будут ли созданы новые позиции? Да. Достанутся ли эти позиции тем же людям? Нет.
Вопрос не в том, блокировать ли автоматизацию. А в том, как управлять переходом.
Два сценария:
Управляемый переход: Обучение, переподготовка, социальная защита. Болезненно, но жизнеспособно.
Неуправляемый переход: Массовый сбой, социальная нестабильность. Опасно.
В настоящее время мы на траектории сценария 2.
Оценки различаются, но порядок величины согласован:
Для справки, $5-9 триллионов представляет ВВП Японии ($4,2T) плюс ВВП Германии ($4,7T).
Таков масштаб возможности.
Но текущий рынок ограничен несколькими факторами:
Основные барьеры:
Цена ($150K-$500K): Очень высокое влияние, RaaS смягчает
Время работы батареи (~4 часа): Высокое влияние, активные НИОКР
Надёжность (неструктурированные среды): Высокое влияние, Gemini помогает
Регулирование: Среднее влияние, в разработке
Социальное принятие: Варьируется по культурам
Цена - главный барьер. При $150 000-500 000 за единицу только крупные компании могут позволить себе значительные флоты.
Цель индустрии - достичь $20 000-50 000 за единицу. Tesla нацелена на $20 000.
Если эта цена будет достигнута, динамика меняется радикально.
Часто недооцениваемый элемент: Китай представляет 54% мирового спроса на роботов с ростом >15%/год. Массивные государственные субсидии и более низкие цены создают значительное конкурентное преимущество.
Китай - крупнейший рынок и крупнейший производитель промышленных роботов.
Если китайские игроки разработают конкурентоспособных гуманоидов по низким ценам, глобальная динамика изменится.
Boston Dynamics и DeepMind делают ставку на качество. Tesla делает ставку на объём. Китай может сделать и то, и другое.
Понимание того, как на самом деле работают технологии ИИ и робототехники, помогает видеть реальную картину - где действительно происходят прорывы, а где маркетинговый шум.
BotHub открывает доступ к современным AI-моделям без барьеров!
Для доступа к сервису не требуется VPN, и можно использовать российскую карту.
Недавние академические обзоры освещают технологическую эволюцию:
Ключевые академические работы:
«Robot learning in the era of foundation models» (Neurocomputing, июль 2025): Сдвиг к общему воплощённому ИИ.
«Foundation Model Driven Robotics» (arXiv, июль 2025): Потребность в моделях, специфичных для робототехники.
«Embodied Robot Manipulation» (arXiv, декабрь 2025): Робототехнические MLLM превосходят универсалистов.
«World Models» представляют исследовательский фронтир:
Определение: Внутренние симуляторы, захватывающие динамику окружающей среды.
Применения:
Предсказательные прогоны (симулировать перед действием)
Контрфактуальное рассуждение (что если...)
Предвосхищение будущих состояний
Gemini Robotics интегрирует элементы World Models. Робот может симулировать последствия своих действий перед их выполнением.
Это разница между роботом, который выполняет, и роботом, который предвосхищает.
Опрос IEEE 2026 года «Impact of Technology in 2026 and Beyond» выявляет сильный консенсус: 52% технологов считают, что робототехника будет индустрией, наиболее затронутой ИИ. 77% думают, что гуманоиды станут обычными коллегами. Большинство ожидает роботов, способных к разнообразным физическим задачам, в течение 5-7 лет.
Индустрия ожидает крупного сдвига. Вопрос больше не «если», а «когда».
Наименее обсуждаемая и наиболее критичная проблема: Atlas имеет время работы батареи ~4 часа (цель: 8+ часов). Время зарядки не раскрыто, но Atlas может менять свою батарею сам.
Фабрика работает в 8-часовые смены. Робот с ~4 часами батареи не может заменить работника без зарядной инфраструктуры. Это решение, не разрешение.
Демонстрация CES была впечатляющей. Но разрыв с реальным развёртыванием значителен:
Управление: человек-оператор - должно быть автономным
Среда: контролируемая сцена - вариативная фабрика
Задачи: ходьба и жесты - сложная манипуляция
Длительность: минуты - часы/дни
Надёжность: успешное демо - требуется 99,9%+ аптайм
Путь от демо CES до промышленного развёртывания долог.
Boston Dynamics это знает. Поэтому они начинают с простых задач (секвенирование) перед сложными задачами (сборка).
Boston Dynamics не сообщила цену Atlas.
Это значимо.
Если бы цена была конкурентоспособной, они бы её объявили. Молчание предполагает, что цена высокая, вероятно в верхнем диапазоне рынка ($150 000-420 000).
Модель RaaS смягчает эту проблему для заказчиков. Но она также указывает, что юнит-экономика пока не благоприятна.
Крупная производственная компания: Оцените пилоты 2027 (горизонт 18-24 месяца)
Производственный МСБ: Наблюдайте, готовьте инфраструктуру (горизонт 36+ месяцев)
Логистика/склады: Figure AI, Tesla более доступны (горизонт 12-24 месяца)
Непроизводственный сектор: Ждите зрелости (горизонт 48+ месяцев)
Общая робототехника: NVIDIA, Hyundai (средний риск)
Гуманоиды конкретно: Tesla, если верите (высокий риск)
Инфраструктура робототехники: Компоненты, сенсоры (средне-низкий риск)
ИИ для робототехники: DeepMind через Alphabet (средний риск)
Рутинное производство: Высокое влияние (5-10 лет). Действие: переподготовка.
Промышленное обслуживание: Позитивное влияние. Действие: обучение робототехнике.
Инженерия: Очень позитивное влияние. Действие: специализация ИИ/робототехника.
Менеджмент: Вариативное влияние. Действие: понимание технологий.
Исследовательские возможности:
Базовые модели для робототехники: Высокая возможность
Взаимодействие человек-робот: Средне-высокая возможность
Этика воплощённого ИИ: Формирующаяся область
Экономика труда: Критически важно
Google продала Boston Dynamics в 2017 году, потому что компания не генерировала доход, а робототехника казалась слишком далёкой.
Девять лет спустя Google возвращается. Не как владелец, а как технологический партнёр.
Тем временем:
Hyundai инвестировала миллиарды
ИИ совершил экспоненциальный прогресс
Рынок созрел
Google заплатила цену за своё нетерпение. Hyundai пожала награду за своё терпение.
Но теперь все выстроены в ряд.
Партнёрство Boston Dynamics + Google DeepMind - момент, когда гуманоидная робототехника переходит от «обещания» к «продукту».
Не завтра. Не через десять лет. Сейчас.
30 000 роботов в год к 2028 - это не видение. Это производственный план с фабриками, заказчиками и миллиардами инвестиций.
Всё ли заработает идеально? Нет. Сдвинутся ли сроки? Вероятно. Появятся ли конкуренты? Несомненно.
Но направление необратимо.
Цену Atlas (подсказка: вероятно высокая)
Реальное время работы батареи (подсказка: вероятно ограничено)
Надёжность развёртывания (подсказка: нужно доказать)
Точное влияние на занятость (подсказка: значительное, но вариативное)
Кто победит между качеством (BD), объёмом (Tesla) и ценой (Китай)
Промышленная гуманоидная робототехника больше не вопрос «если».
Это вопрос «кто», «когда» и «какой ценой для общества».
CES 2026 показал не будущее.
Он показал настоящее, которое приближается. И Atlas ведёт путь.
О: Частично, для повторяющихся и опасных задач. Но прогнозируемый дефицит в 2,1 миллиона производственных работников в США к 2030 году означает, что роботы также заполняют демографический пробел. Чистое влияние на занятость будет отрицательным для некоторых категорий, положительным для других.
О: Вероятно потому, что она высокая (оценки: $150 000-420 000). Модель RaaS позволяет обойти эту проблему, предлагая подписки вместо покупок. Если бы цена была конкурентоспособной, это было бы аргументом в продажах.
О: Это объявленная цель. У Tesla есть преимущество вертикальной интеграции и экономии масштаба. Но Optimus Gen 2 значительно менее способен, чем Atlas (меньше степеней свободы, уступающие ИИ-возможности). Низкая цена отражает сниженные возможности.
О: Не раньше 2030 года минимум для значительных применений. Первые развёртывания промышленные (контролируемые среды). Домашние среды намного сложнее и непредсказуемее. Figure AI нацелена на этот рынок, но это долгосрочный горизонт.
О: В разработке. Демо CES управлялось оператором. Автономные возможности существуют, но ограничены. Интеграция Gemini-Atlas - путь к полной автономности, но мы ещё далеко не там.
А что думаете вы?
Источник

