Morgan Stanley прогнозирует, что к 2050 году объем рынка гуманоидных роботов может достичь 5 трлн долларов США; BMW, Renault, Mercedes-Benz, Tesla и другие автопроизводители уже тестируют соответствующее оборудование на заводах. Tesla переводит площади бывших линий Model S и Model X на заводе во Фремонте под Optimus, Renault планирует к 2027 году развернуть 350 единиц, Mercedes-Benz ставит цель к 2030 году использовать их на сборочной линии. Сейчас цена гуманоидных роботов составляет примерно от 20 тыс. до 200 тыс. долларов США, однако из-за автономности всего в несколько часов, недостаточной ловкости рук, надежности, требующей подтверждения, и уровня цифровизации заводов на нынешнем этапе испытания в основном служат технической проверкой; до масштабной замены рабочей силы еще далеко.
Автопроизводители вступают в пилотную фазу: ценность проверки выше замены
Morgan Stanley прогнозирует, что к 2050 году человекоподобные роботы могут сформировать рынок объемом до 5 трлн долларов. На фоне этого ожидания автомобильная отрасль уже начала действовать: BMW, Renault, Mercedes-Benz и Tesla тестируют соответствующее оборудование на заводах, Hyundai, Mitsubishi и Xpeng также развивают это направление.
Tesla уже прекратила производство Model S и Model X, переведя пространство на заводе во Фримонте, штат Калифорния, ранее использовавшееся для этих двух моделей, под человекоподобного робота Optimus. Генеральный директор Tesla Илон Маск заявил, что сборка Optimus может начаться в течение года, но неоднократно описывал прогресс серийного производства как «мучительно медленный», поскольку значительная часть соответствующих технологий и компонентов всё ещё находится в стадии совершенно новой разработки. Renault планирует к 2027 году развернуть 350 человекоподобных роботов, а цель Mercedes-Benz — к 2030 году использовать таких роботов на сборочных линиях.
У разных автопроизводителей темпы различаются, но цели схожи: как можно раньше получить данные из реальной производственной среды и накопить инженерный опыт и опыт в сфере цепочек поставок. В этом смысле текущие испытания ближе к технической проверке, и до масштабной замены человеческого труда ещё предстоит пройти немалый путь.
Автономность и ловкость пока не соответствуют темпу производственной линии
Автомобильные производственные линии предъявляют строгие требования к такту; робот должен непрерывно и точно выполнять действия в установленное время. Вице-президент по исследованиям Gartner Педро Пачеко отмечает, что в настоящее время человекоподобные роботы в целом выполняют сборочные работы медленнее людей, а ловкость их рук также не достигает человеческого уровня. Это означает, что выполнение демонстрационных действий не может напрямую доказать, что робот уже способен удовлетворять требованиям непрерывной работы на серийной линии.
Автономность — еще одно прямое ограничение. По словам Педро Пачеко, человекоподобные роботы, работающие в режиме высокой интенсивности, обычно требуют подзарядки после нескольких часов работы и пока с трудом могут непрерывно покрывать полную восьмичасовую смену. На основании этого в репортаже отмечается, что если предприятиям потребуется настроить ротацию резервных роботов, первоначальные вложения в оборудование могут удвоиться.
Сама конструкция робота также влияет на эффективность. Сложные суставы, тяжелый корпус и балансирование на двух ногах требуют затрат энергии, тогда как стационарный шестиосевой манипулятор не несет такой нагрузки. Глава глобальных инноваций в области робототехники Accenture Кристиан Суш отмечает, что многие промышленные задачи не требуют наличия двух ног у робота, и человекоподобная система с верхней частью тела может реализовать большинство функций при более низкой стоимости и сложности. Для автопроизводителей более реалистичным путем в ближайшей перспективе может быть выбор формы робота под конкретный рабочий пост, а не стремление к универсальному человекоподобному роботу, способному охватить все задачи.
Закупочная цена не равна совокупной стоимости
Кристиан Суш говорит, что в настоящее время цена разных моделей человекоподобных роботов составляет примерно от 20 тыс. до 200 тыс. долларов, причем продукты, способные поднимать тяжести, обычно находятся в верхней части ценового диапазона. Закупочная цена не отражает всех вложений; предприятиям также необходимо учитывать затраты на обучение выполнению задач, наладку системы, повседневное обслуживание и резервное оборудование, а также оценивать, можно ли повторно использовать робота на нескольких рабочих постах. Обучение робота конкретной задаче также повышает затраты и сложность системы.
Надежность также требует проверки. Педро Пачеко указывает, что пока недостаточно подтверждено, смогут ли эти устройства стабильно работать в течение многих лет при повседневном использовании высокой интенсивности. Roland Berger и исследовательская организация IDTechEx отмечают, что у человекоподобных роботов все еще есть такие проблемы, как перегрев, недостаточная плотность энергии аккумуляторов и неспособность прецизионных компонентов выдерживать заводские нагрузки; кроме того, пока отсутствуют специальные правила безопасности для двуногих роботов.
Это означает, что скорость их развертывания зависит не только от аппаратного обеспечения и алгоритмов, но и от степени проработки стандартов безопасности. Масштабное развертывание с большей вероятностью станет коммерчески жизнеспособным только тогда, когда выгоды от гибкости, которые обеспечивают роботы, смогут покрыть эти дополнительные затраты. Поэтому автопроизводителям необходимо оценивать коэффициент использования оборудования, время зарядки, частоту обслуживания и возможность повторного использования на разных рабочих постах, а не просто сравнивать цену робота с заработной платой работников.
Способность к интеграции зависит от уровня цифровизации завода
Для автомобильных заводов со слабой цифровой базой интеграция роботов будет сложнее. Педро Пачеко одной фразой обобщил эту проблему: «Недостаточно просто крикнуть роботу, чтобы он понял, что нужно делать». С точки зрения требований к системной интеграции, роботу необходимо получать информацию о технологических операциях, окружающей среде и такте производства, а также работать согласованно с заводской системой управления.
Кристиан Суш считает, что автопроизводители должны интегрировать роботов с искусственным интеллектом, цифровыми двойниками и существующими заводскими системами, а не рассматривать их как отдельное оборудование; в противном случае, даже если производительность самого робота будет постоянно расти, его будет трудно без проблем встроить в производственный процесс. С этой точки зрения ценность текущих экспериментов может заключаться главным образом в выявлении рабочих постов, подходящих для автоматизации, создании методов обучения роботов и системной интеграции, а также в оценке того, можно ли эти методы повторно применять на разных заводах.
Разногласия в оценках долгосрочного тренда и краткосрочного ажиотажа
Двое опрошенных делают акцент на разных аспектах. Кристиан Суш подчеркивает долгосрочную потребность в гибкой автоматизации: несмотря на высокий рыночный ажиотаж вокруг человекоподобных роботов, стоящий за этим тренд вряд ли развернется вспять. Автомобильная отрасль постоянно сталкивается с нехваткой рабочей силы, ростом затрат, колебаниями в цепочках поставок и давлением на эффективность; по мере постепенного созревания технологий и снижения цен человекоподобные роботы могут стать распространенным оборудованием в системе автомобильного производства.
Педро Пачеко, напротив, уделяет больше внимания текущей технологической зрелости. Он считает, что существующие продукты пока не способны оправдать часть рыночных ожиданий; по мере постепенного выявления технических проблем рыночный ажиотаж вокруг человекоподобных роботов может в ближайшие годы снизиться; даже продукты с относительно хорошими на сегодня характеристиками не подходят для замены людей в широком спектре задач.
На пути от прототипа к производственной линии человекоподобным роботам еще предстоит преодолеть множество барьеров: автономность, ловкость, надежность, стандарты безопасности и цифровизацию заводов. Оправдается ли прогноз Morgan Stanley о рынке в 5 трлн долларов, в конечном счете зависит от того, сможет ли скорость технологического созревания соответствовать текущим инвестиционным и deployment-ожиданиям.
