Китайские технологические компании при поддержке государства масштабируют инфраструктуру для подготовки систем воплощенного искусственного интеллекта (Embodied AI). Согласно официальным данным на конец июня 2026 года, в стране уже функционирует более 70 специализированных тренировочных центров, где алгоритмы обучаются управлению роботизированными системами в условиях, максимально приближенных к реальности. Развертывание таких площадок направлено на преодоление разрыва между виртуальным моделированием и физическим взаимодействием роботов с окружающим миром.
Инфраструктура для обучения автономных систем
Помимо уже действующих объектов, еще более 40 площадок находятся на стадии проектирования или активного строительства. Эти центры представляют собой высокотехнологичные полигоны, имитирующие жилые помещения, производственные цеха и городскую среду. Основная цель таких площадок — предоставить ИИ-агентам возможность накапливать физические данные, которые невозможно получить исключительно путем компьютерной симуляции.
В рамках обучения роботы отрабатывают выполнение широкого спектра задач:
- Ориентирование в сложном пространстве с динамическими препятствиями;
- Точный захват и манипуляция предметами различной формы и массы;
- Выполнение комплексных бытовых и сервисных сценариев;
- Взаимодействие с людьми в безопасном режиме.
Сбор данных и технологическое превосходство
Использование специализированных полигонов позволяет разработчикам решать проблему «виртуально-реального разрыва», когда модели, успешно прошедшие тесты в симуляторах, демонстрируют ошибки при переносе в физическую среду. По информации агентства «Синьхуа», накопление массивов данных о физическом взаимодействии является критическим фактором для создания антропоморфных роботов нового поколения.
Развитие площадок для воплощенного ИИ становится фундаментом для промышленной автоматизации будущего, позволяя ИИ выйти за пределы экранов мониторов в материальный мир.
Создание столь масштабной сети тренировочных центров свидетельствует о стремлении КНР занять лидирующие позиции в секторе робототехники. Эксперты отрасли полагают, что к концу десятилетия накопленный опыт и базы данных позволят интегрировать автономных помощников во многие сферы жизни — от складской логистики до ухода за пожилыми людьми. Дальнейшее расширение сети полигонов обеспечит постоянный приток данных, необходимых для совершенствования нейросетевых моделей управления.