Забудьте про экраны. Забудьте про диалоговые окна. Прямо сейчас, пока вы читаете этот текст, искусственный интеллект учится открывать двери. Не метафорические. Самые обычные двери — с ручками, защелками и непредсказуемым трением петель.
CES 2026 стал точкой невозврата. Той самой, после которой уже нельзя говорить «ИИ» и подразумевать только чат-ботов. Главный тренд выставки можно было не увидеть — его нужно было услышать. Скрип сервоприводов. Гул электродвигателей. Глухие шаги по ковровому покрытию конференц-залов. Физический искусственный интеллект пришел на крупнейшую потребительскую выставку мира. И пришел всерьез.
Атлас перестал танцевать. Он начал думать
Стенд Boston Dynamics был самым людным. И самым тихим. Новый Atlas не выполнял заранее запрограммированный танец — тот самый, что собирал миллионы просмотров на YouTube. Он решал задачу.
Инженеры бросали в случайные точки площадки странные предметы: детскую игрушку, свернутый в клубок кабель, перевернутый стул. Atlas подходил, оценивал ситуацию (это видно было по небольшой паузе), а затем находил способ взять предмет и отнести его в обозначенную корзину.
Никакого дистанционного управления. Никакого скрипта. Просто модель, которая понимает физику объектов, их вес, центр тяжести, сцепление с поверхностью. И применяет это понимание здесь и сейчас.
«Мы больше не программируем движения, — сказал мне инженер Boston Dynamics, — мы обучаем пониманию. Разница примерно такая же, как между заучиванием фразы на иностранном языке и способностью составлять предложения самостоятельно».
Провал агентов 2025 года был не поражением. Это был диагноз
Помните те обещания? К концу 2025 года автономные AI-агенты будут вести ваши переговоры и управлять бизнесом. Ничего этого не случилось. Вместо революции мы получили коллекцию публичных провалов, которые подробно разбирали в прошлой статье.
Агенты «зависали» на всплывающих окнах с куки. Падали при виде нестандартной таблицы. Реальный мир оказался слишком грязным для чистых демо-сред.
Но теперь я понимаю: это был не провал ИИ. Это был провал подхода. Запирать ум в экране и клавиатуре — все равно что учить птицу летать по картинкам. В 2026 году индустрия наконец-то это осознала.
Вот что изменилось: вместо того чтобы пытаться описать мир словами (что невозможно), ИИ теперь учится на физических взаимодействиях. Не на текстах о дверях, а на тысячах попыток открыть разные двери.
Три кита Physical AI на CES 2026
Если отойти от хайпа и посмотреть на реальные продукты, тренд Physical AI раскладывается на три четких направления:
1. Гуманоидные рабочие
Boston Dynamics Atlas был главной, но не единственной звездой. Mentee Robotics из Израиля показала Menteebot — робота, который выглядит так, будто вышел из научной фантастики 90-х, но работает на технологиях 2026-го.
Его особенность? Он обучается в симуляции, а затем переносит знания в реальный мир. Не через недели перепрограммирования. За часы.
| Компания | Продукт | Что умеет | Статус |
|---|---|---|---|
| Boston Dynamics | Atlas v3 | Адаптивное манипулирование объектами, решение непредвиденных задач | Промышленные пилоты |
| Mentee Robotics | Menteebot | Обучение в симуляции, перенос навыков, домашняя помощь | Прототип |
| Figure AI | Figure 02 | Работа на складах, взаимодействие с людьми | Внедрение на складах BMW |
2. Автономное всё
Mobileye представила не просто очередную систему помощи водителю. Они показали то, что называют «векторным миром» — цифровое представление дорожной ситуации, которое строится в реальном времени на основе данных с камер.
Но самое интересное — это не технология сама по себе. Это то, как она сочетается с другими разработками. Ford, например, уже заявляет о беспилотниках к 2028 году. И теперь понятно, на чем они будут ездить.
3. AI в железе (буквально)
Самый неочевидный, но самый важный тренд. Чипы для ИИ теперь проектируются не для ускорения обработки текста, а для принятия решений в физическом мире. С задержками в миллисекунды. С гарантированным временем отклика.
NVIDIA показала новые процессоры для робототехники, но более интересными были разработки стартапов. Компании, о которых вы никогда не слышали, демонстрировали чипы, способные обрабатывать данные с десятков датчиков одновременно и принимать решения за 5-10 миллисекунд.
Почему это важно? Потому что робот, который думает 100 миллисекунд, уже упал. А робот, который думает 5 миллисекунд — успел схватиться за поручень.
Что сломается первым? (Спойлер: почти всё)
Физический ИИ — это не про идеальный мир лабораторий. Это про реальный мир, где двери заедают, пол скользкий, а люди подкладывают роботам ножки стульев.
Вот три проблемы, которые все почему-то игнорируют:
- Энергия. Atlas потребляет примерно столько же, сколько небольшой обогреватель. Умножьте на миллион роботов. Теперь понимаете, почему Meta, Google и Microsoft скупают энергию АЭС?
- Хрупкость. Современные роботы все еще ломаются от пыли, влаги и неосторожных движений. Ремонт сложный и дорогой.
- Непредсказуемость людей. Мы уже видели, как люди ломают роботов-курьеров. Что будет, когда роботы станут умнее?
Но самая большая проблема даже не в этом. Она в том, что Physical AI требует совершенно другого подхода к разработке. Нельзя выпустить бета-версию и потом исправлять баги. Робот с багом — это разбитое окно, травма или хуже.
Что делать нам, пока роботы учатся ходить?
Если вы думаете, что Physical AI — это что-то далекое, вы ошибаетесь. Вот как это коснется вас уже в ближайшие 12-18 месяцев:
- Автоматизация физического труда ускорится в 10 раз. Не через 10 лет. Через 2-3. Склады, логистика, строительство — все, где нужны повторяющиеся движения.
- Появятся новые профессии. Не «специалист по ИИ», а «тренер роботов», «инженер по физическому взаимодействию», «специалист по симуляциям реального мира».
- Изменятся города. Дороги для автономного транспорта. Инфраструктура для зарядки роботов. Здания, спроектированные с учетом работы машин, а не только людей.
Но главное — изменится наше понимание того, что такое искусственный интеллект. Он больше не будет абстракцией, живущей в облаке. Он будет соседом, который ходит по той же улице, открывает те же двери, сталкивается с те же проблемами.
И вот что самое интересное: когда ИИ начнет сталкиваться с реальными физическими проблемами, мы наконец-то поймем, насколько он (не)умен. Потому что открыть дверь, когда ручка скрипит, а петли проржавели — это тест посерьезнее любой экзаменационной работы по философии.
Следите за руками. Буквально. В ближайшие месяцы мы увидим, как ИИ научится делать то, что мы считали исключительно человеческим — адаптироваться к непредсказуемому, грязному, неидеальному миру. Или не научится. В любом случае, это будет интереснее, чем любой чат-бот.
