12 августа стартап из Шэньчжэня X Square Robot, разрабатывающий воплощенный ИИ, провел в X и YouTube неотредактированный часовой эфир, в котором стационарная двухрукая система подавала посылки на работающий сортировочный конвейер. Итоговый счетчик показал 1 816 отправлений при заявленной成功率 более 98%.
Более важной цифрой является та, которую компания вывела на экран до запуска таймера: 1 248 посылок в час.
Это была заявленная цель. Она почти точно соответствует среднему показателю флота Figure AI во время 200-часового автономного марафона в мае: 249 560 посылок за 200 часов составляют 1 247,8 в час. X Square не заявлял, что этот ориентир был обратно спроектирован с приборной панели Figure. Это и не требуется. В сфере, где каждая публичная цифра — это послание кому-то, установить свою планку на уровне среднего показателя конкурента, а затем превзойти его на 45% — не совпадение. Это ответ.
Задача и почему различаются формулировки
Майский прямой эфир Figure, который начался как восьмичасовой ответ на вызов ветерана промышленной автоматизации доктора Скотта Уолтера и перерос в 200-часовой забег, поставил двуногого гуманоида Figure 03 у конвейерного желоба с одной задачей: распознавать входящие посылки и переворачивать их так, чтобы транспортные этикетки были обращены в нужную сторону. Система под управлением нейронной сети Helix-02 работала со скоростью примерно 2,6 секунды на посылку — 230 посылок за первые десять минут эфира — без вмешательства человека.
Демонстрация X Square охватывает сортировку и переворачивание — пересекающиеся, но не идентичные задачи. В своем пресс-релизе компания формулирует задачу как подачу посылок: извлечение пакетов из неупорядоченных куч, оставшихся после разгрузки грузовиков, и поштучная подача их на конвейер для сканирования. Она также идентифицирует и удаляет посылки неправильной формы, а не помещает их на конвейерную ленту. Наблюдатели, следившие за эфиром, описали несколько более узкую версию этого процесса: захват и переворачивание посылок так, чтобы штрихкоды были обращены вверх, а также отправка некоторых типов посылок в альтернативные сортировочные желоба.
Аргумент о «руках»
Контраргумент также очевиден. Стационарная специализированная ячейка конкурирует не с гуманоидами, а с существующим рынком промышленной робототехники — Kuka, Fanuc, Dematic и длинным хвостом китайских интеграторов, которые годами продают шестиосевые манипуляторы для логистики. Отличительной особенностью X Square должна быть модель, а не «железо».
WALL-B — это реальное заявление
Именно это и утверждает компания. В центре демонстрации находится WALL-B, фундаментальная модель воплощенного ИИ от X Square, и суть предложения в том, что она заменяет написанные вручную правила для каждого типа посылок на обученную политику, которая оценивает каждый предмет и его окружение, решает, как с ним обращаться, и адаптируется по мере изменения кучи.
«Вопрос в автоматизации логистики не в том, может ли робот сделать один чистый захват, — сказал Ван Цянь, основатель и генеральный директор X Square Robot, в пресс-релизе компании. — Вопрос в том, продолжает ли он принимать правильные решения по мере изменения кучи, восстанавливается ли он, когда что-то идет не так, и поддерживает ли движение остальной части операции».
Момент, который компания хочет, чтобы вы запомнили, — это спасение: в середине эфира посылка сместилась к неправильному сортировочному желобу, и манипулятор вмешался, чтобы вернуть ее. Этот единственный клип выполняет больше аргументативной работы, чем счетчик пропускной способности, потому что восстановление после нештатного состояния — это именно то, что запрограммированная автоматизация сделать не может, а обученная политика, как предполагается, должна.
Честно говоря, это всего один клип. Зрители Figure видели, как их система в начале восьмичасового эфира пропустила ориентацию этикетки и роняла посылки в течение последующих 200 часов — ошибки, которые команда Бретта Адкока классифицировала как отказы посылок, а не отказы робота. У каждой из этих систем есть «хвост» ошибок. Честный вывод таков: обе компании сейчас работают на уровне зрелости, где интересным вопросом является форма распределения отказов, а не их наличие.
Табло, которое никто не выиграл
Если посмотреть на эту таблицу честно, расклад очевиден. X Square выигрывает час. Figure выигрывает неделю. Один час высокой пропускной способности ничего не говорит о тепловом режиме, износе захватов, дрейфе модели или о том, что произойдет на 47-м часу пиковой ночной смены — а выносливость — это именно та ось, которую Figure утверждал в течение 200 часов. X Square еще не провел этот эксперимент публично.
И наоборот, 200 часов Figure были потрачены на достаточно узкую задачу, из-за чего критики назвали это ограниченной демонстрацией, а его экономика остается неизвестной. Оценка в 39 миллиардов долларов подразумевает машину, которая в конечном итоге будет выполнять много задач. Прямо сейчас она делает одну, но чрезвычайно хорошо. Ответ X Square заключается в том, что их фундаментальная модель WALL-B уже делает больше, чем одну: та же модель управляет сервисом по уборке дома с роботами, запущенным совместно с 58.com в Шэньчжэне, программой X Family Member, которая размещает роботов в домах на срок до месяца, и теперь этим логистическим сортировочным процессом. Аргумент компании состоит в том, что универсальность достигается сначала через модель, а затем через «тело».
Почему это история про Китай
X Square была основана в декабре 2023 года и развивалась с трудно переоцениваемой скоростью: модели WALL-A и WALL-B, открытая экосистема WALL-OSS, то, что она описывает как первое в Китае крупномасштабное предприятие по сбору промышленных данных, и четыре последовательных раунда финансирования, которые довели ее оценку до более чем 2,8 миллиарда долларов США — последний из них, серия A++ на один миллиард юаней в январе 2026 года и серия B в апреле при поддержке Xiaomi, а также Meituan, Lightspeed China и Legend Capital в списке инвесторов.
Эта траектория — от регистрации до публичного заявления о пропускной способности, нацеленного прямо на самую финансируемую компанию по производству гуманоидных роботов в мире, за тридцать два месяца — это модель, которую читатели Pandaily видели неоднократно во всем китайском стеке ИИ. Капитал приходит рано, инфраструктура данных строится как актив первого класса, а не как запоздалая мысль, а продукт ориентирован на реальное узкое место платящего клиента, а не на нарратив об общем интеллекте.
Приведет ли эта модель к устойчивому положению, зависит от вещей, которые не может показать ни один прямой эфир: валовая прибыль на ячейку, среднее время наработки на отказ, сколько таких линий фактически установлено и приносят доход. X Square заявляет, что представит свой полный портфель на Всемирной конференции робототехники в Пекине — реальные приложения от логистики и дома до ловких манипуляций, поддерживаемые его фундаментальными моделями, роботизированными системами и сквозной инфраструктурой данных. Это место, где вопросы задают операторы, и эти вопросы, как правило, касаются сроков окупаемости, а не посылок в час.
На данный момент одно можно сказать наверняка. Публичным эталоном для воплощенного ИИ больше не является видео. Это счетчик, работающий в прямом эфире, с видимой на экране целью — и все чаще этой целью оказывается чужое число.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
