Боитесь, что робот отнимет вашу работу? Кофе приготовит, а мусор пусть кожаный мешок выносит? Эксперимент обнажил слабость ИИ securitylab.ru

Шесть человекоподобных роботов AGIBOT отработали суточную смену в действующем магазине Шанхая и выполнили 1730 заданий. Однако испытание выявило проблемы с самостоятельностью машин. Два робота не прошли итоговую проверку, причём один из них столкнулся с переполненной мусорной корзиной и покинул магазин.

Эксперимент под названием «Robots Never Clock Out» («Роботы никогда не заканчивают смену») проходил со 2 по 3 ноября 2026 года в районе Сюйхуэй. Китайская компания AGIBOT отправила шесть роботов G2 в обычный магазин, продолжавший обслуживать покупателей. Испытание длилось с 10 утра одного дня до 10 утра следующего и транслировалось в интернете. По данным организаторов, трансляцию посмотрели более двух миллионов человек.

Роботы встречали посетителей, доставали товары, готовили кофе и горячую еду, проверяли наличие продукции на полках и занимались уборкой. Работу разделили на четыре периода, охватывавших обеденный наплыв покупателей, вечерние часы, ночную смену и утреннее обслуживание. Организаторы хотели проверить, насколько хорошо машины справляются с повседневными обязанностями, когда обстановка постоянно меняется.

Согласно опубликованной статистике, за сутки роботы выполнили 683 операции по обслуживанию покупателей, 369 заданий по поиску и доставке товаров, приготовили 147 порций кофе и выдали 126 завтраков. Ещё 277 операций пришлись на проверку и пополнение полок, а 128 на уборку столов. Все показатели относятся к работе шести машин вместе, причём в общее число вошли как относительно простые обращения к посетителям, так и действия с физическими предметами.

После завершения смены AGIBOT оценила каждого участника по продолжительности работы, количеству выполненных заданий, скорости реакции, отзывам покупателей и способности справляться с неожиданными ситуациями. Четыре робота успешно прошли проверку. Два других, отвечавшие за уборку и контроль товарных запасов, не выполнили все требования и попали в группу дополнительного наблюдения.

Самый необычный сбой произошёл с роботом-уборщиком. Согласно описанию инцидента, во время ночной смены машина столкнулась с переполненной мусорной корзиной, мешавшей двигаться по запланированному маршруту. Вместо того чтобы устранить препятствие или перестроить работу, робот отклонился от маршрута, выехал за пределы магазина и не смог самостоятельно вернуться на своё место.

Второй неудачник отвечал за проверку полок и пополнение запасов. Машина недостаточно регулярно отслеживала наличие товаров и не успевала возвращать продукцию на освободившиеся места. Проблема заключалась не столько в способности взять упаковку и поставить её на полку, сколько в необходимости самостоятельно замечать изменения и своевременно реагировать на них.

Организаторы специально усложняли задания, чтобы проверить поведение роботов за пределами заранее отработанных сценариев. Например, машины просили отличить обычную Coca-Cola от версии без сахара, несмотря на сходство упаковок. В другом испытании проверяющие переставляли жевательную резинку на полках, а роботам требовалось вернуть товары на правильные места. Проходы также перекрывали человеком и коробкой, проверяя способность распознавать препятствия и находить безопасный путь.

Подобные ситуации требуют от робота сочетания компьютерного зрения, планирования действий и точного управления манипуляторами. В действующем магазине положение товаров постоянно меняется, посетители перемещаются между стеллажами, а упаковки отличаются формой, размером и жёсткостью. Даже простое перемещение продуктов становится сложной задачей, когда машина должна самостоятельно определить положение предмета, выбрать способ захвата и не повредить соседние товары.

В испытании участвовали AGIBOT G2, человекоподобные роботы с колёсной платформой вместо ног. Такая конструкция позволяет передвигаться по ровному полу, сохраняя руки для взаимодействия с предметами. Во время эксперимента машины использовали визуальную информацию для поиска неправильно размещённых товаров и определения свободных мест на полках. По утверждению производителя, некоторые задания выполнялись без отдельной команды оператора.

За распределение работы и анализ результатов отвечала программная система Genie Master, использующая концепцию воплощённого искусственного интеллекта. В отличие от обычных языковых моделей, работающих преимущественно с цифровой информацией, подобные системы связывают распознавание окружающей обстановки с физическими действиями. Робот получает сведения от датчиков, выбирает последовательность операций и корректирует движения по мере выполнения задания.

Genie Master объединяет планирование, выполнение команд и получение обратной связи через протокол Embodied Execution Protocol (EEP). Система распределяет задания с учётом возможностей конкретных роботов и условий в магазине, а затем собирает результаты для анализа ошибок. По заявлению AGIBOT, успешные и неудачные попытки могут сохраняться в памяти системы, а найденные решения использоваться для последующего обучения моделей управления.

При этом результаты эксперимента не доказывают, что все шесть машин непрерывно работали без участия людей. Организаторы не опубликовали подробные сведения о перерывах на зарядку, техническом обслуживании и возможном вмешательстве операторов. Не представлена и полная статистика неудачных попыток. Поэтому 1730 выполненных операций нельзя считать показателем полностью автономной работы или напрямую сравнивать с производительностью сотрудников магазина.

Для AGIBOT испытание стало завершением технологической программы AI WAVE, начавшейся 22 октября. Компания последовательно демонстрировала разработки в области робототехнических данных, симуляции, искусственного интеллекта, оборудования и управляющего программного обеспечения. Магазин объединил представленные технологии в одной рабочей среде, где машинам приходилось взаимодействовать с настоящими покупателями и реагировать на меняющиеся условия.

У AGIBOT уже есть опыт применения G2 за пределами демонстрационных площадок. В апреле 2026 года компания запустила роботов на действующей линии сборки планшетов Longcheer Technology. Однако магазин оказался менее предсказуемой средой, чем промышленный конвейер. На производстве расположение деталей и последовательность операций можно строго контролировать, тогда как в торговом зале поведение покупателей и состояние полок меняются непрерывно.

Шанхайский эксперимент показал, что человекоподобные роботы уже способны выполнять разнообразные торговые операции в течение продолжительного испытания. Но две неудачные аттестации обнаружили проблему, которую нельзя решить одним лишь увеличением скорости движений или точности захвата. Для полноценной самостоятельной работы машина должна распознавать нестандартные ситуации, выбирать подходящий способ действий и возвращаться к основной задаче после сбоя. Именно надёжность такого поведения пока остаётся одним из главных препятствий для массового применения роботов в торговле.