По данным отчета Китайской академии информационных и коммуникационных технологий (CAICT), на который ссылается издание Economic Information Daily и который был обобщен агентством Синьхуа 22 сентября, к концу июня 2026 года в Китае было открыто более 70 тренировочных площадок для воплощенного ИИ, еще более 40 находятся в стадии строительства или планирования. Эти объекты, иногда называемые «школами роботов», позиционируются как национальная инфраструктура для сбора данных о взаимодействии в физическом мире, а не как запуск отдельного продукта. Кластеры сосредоточены в дельте реки Янцзы, регионе Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй и дельте Жемчужной реки; провинция Чжэцзян лидирует с 14 объектами, за ней следуют Цзянсу, Пекин, Гуандун и Шаньдун, в каждом из которых по восемь объектов согласно данным CAICT.
Синьхуа отмечает, что в Китае насчитывается более 140 производителей человекоподобных роботов, и в 2025 году было отгружено около 14 400 таких устройств — примерно восемь из десяти мировых поставок. Тем не менее, повседневная надежность по-прежнему зависит от дефицита данных из реальных сценариев. Тренировочные площадки восполняют этот пробел, имитируя повторяющиеся задачи, такие как захват бутылок, загрузка лотков и сканирование посылок, в то время как операторы захвата движения генерируют маркированные траектории. В Гуандуне провинциальная площадка также служит центром подбора партнеров между поставщиками роботов и пользователями в сфере здравоохранения или энергетики; национальная пилотная база в Ханчжоу позиционирует себя как общий центр для государственных предприятий, технологических компаний и партнеров по применению, причем основатели отмечают резкое сокращение затрат по сравнению с созданием собственных наборов данных.
Политика подстраивается под развитие. В июне 2026 года Министерство промышленности и информационных технологий и Комиссия по надзору и управлению государственным имуществом при Госсовете (SASAC) запустили специальную программу по обучению человекоподобных роботов и воплощенного ИИ в реальных сценариях, предложив каждому провинциальному региону определить не менее 20 приоритетных сценариев и создать обучаемые, тестируемые пространства с минимальными доработками. Отдельно, отраслевой стандарт качества наборов данных для воплощенного ИИ, разработанный CAICT совместно с более чем 40 организациями, должен вступить в силу 1 ноября. Его цель — переход от сбора данных в первую очередь по объему к методам, ориентированным на качество и оценку.
Операторы также тестируют бизнес-модели, выходящие за рамки продажи необработанных данных, включая обучение как услугу (training-as-a-service), которое объединяет сбор данных, выполнение моделей и проверку приложений. Для команд, занимающихся робототехникой, ближайший сигнал — это наличие конкретных мощностей и надвигающийся стандарт качества: десятки открытых площадок, запланированная вторая волна, квоты MIIT/SASAC по сценариям и стандарт наборов данных от 1 ноября — это цифры, касающиеся инфраструктуры, а не анонс новой модели шасси.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
