Роботы-манипуляторы на складах и производствах заточены под стандартную номенклатуру — одинаковые коробки и стабильную геометрию. Хрупкие, мягкие, нестандартные по форме предметы — например, в e-commerce, FMCG, фарме, электронике — остаются для манипуляторов сложной задачей.
Технология, которая это меняет, называется Embodied AI, или «воплощённый ИИ». Если объяснять на примере складов, то обычный ИИ — это «мозг в банке». К нему обращаются с конкретными задачами: спрогнозировать спрос или выстроить маршруты доставки. Он считает и подсказывает решение, но физически ни к чему не прикасается.
А вот Embodied AI — «мозг внутри тела», который может напрямую управлять роботом: брать товары, сортировать посылки, укладывать паллеты и реагировать на изменения в окружающей среде.
Робот с таким ИИ видит коробку и понимает, как её нужно взять, с какой стороны, с какой силой, под каким углом и что делать, если предмет проскальзывает, деформируется или зажат другими грузами. Физически за это отвечают тактильные захваты — манипулятор оценивает предмет через датчики давления на «пальцах» и подстраивается под него.
На FAIR plus 2026, профильной выставке в китайском Шэньчжэне, мне удалось увидеть, что компании и стартапы на стыке робототехники, ИИ и сенсорики уже делают с помощью Embodied AI.
Вот три хайлайта оттуда.
Начнём с высокоточных тактильных захватов, которые позволяют работать с нестандартными, хрупкими, мягкими, скользкими и хаотично расположенными объектами — что актуально, например, для e-commerce, FMCG или фармы.
На выставке показали три типа таких решений.
Он оснащён встроенными многоосевыми тензодатчиками и ИИ-чипом. Робот использует алгоритмы глубокого обучения, поэтому определят тип материала «на лету». Например, понимает, перед ним тонкое стекло, металлическая деталь или мягкий фрукт и мгновенно корректирует силу сжатия с точностью до 1 ньютона.
Робот правильно рассчитывает нажатие, чтобы не повредить предмет. Источник: FAIR plus 2026
Захват комбинирует компьютерное зрение робота с тактильной картой давления на кончиках «пальцев». ИИ позволяет захвату аккуратно извлекать предметы из сваленных в кучу товаров. «Слепые зоны» камер компенсируются за счёт мгновенного тактильного ощупывания.
«Рука» с трёхпалым захватом справа. Такие детали проще производить, чем пятипалые, поэтому конечному заказчику они выходят дешевле. Источник: FAIR plus 2026
«Пальцы» захвата покрыты умной силиконовой кожей с высокой плотностью датчиков давления. ИИ-модели распознают малейшее проскальзывание объекта ещё до того, как он выпадет, и автоматически усиливают зажим ровно настолько, чтобы удержать предмет.
«Рука» робота крупнее человеческой и может удерживать тяжёлые предметы, при этом она гибкая и манёвренная. Источник: FAIR plus 2026
Что в итоге. Роботы смогут более эффективно работать с хаотичной номенклатурой.
Те же захваты с FAIR plus работают и во втором режиме — телеуправлении. Оператор двигает робота удалённо через хаптические устройства с тактильной обратной связью — перчатки или VR-контроллеры.
Самый наглядный пример — адаптивный электромеханический захват. Оператор надевает перчатки телеуправления и двигает рукой, захват повторяет движение, и от него к перчатке, в обратную сторону, идёт сопротивление материала. То, что робот сжимает «пальцами», передаётся в руку оператору.
Два других захвата работают в той же модели, но механика и роль ИИ у каждого своя. У трёхпалого VTLG оператор управляет через VR или хаптику, а ИИ при этом помогает — сглаживает тремор рук и блокирует команды, которые могут раздавить товар. У микроточного ИИ в фоне фильтрует опасные резкие движения, когда человек ведёт захват вручную на микроуровне.
«Рука» робота точно повторяет движения человека
Что в итоге. Раз рука оператора и рука робота держат связь на расстоянии, специалист может находиться где угодно и вести целый пул роботов. Человек нужен только в нестандартных случаях, всё остальное автоматика возьмёт на себя.
Представьте себе комплектовщика на удалёнке. Пока роботы штатно собирают заказы за много километров от него, он наблюдает и вмешивается, лишь когда система зовёт на помощь.
Так складывается гибридный режим, где 90% задач закрывает робот, а оператор подключается лишь в сложных 5–10%. Постоянное телеуправление неэффективно, полная автономия пока невозможна, и только гибрид даёт максимум.
С Embodied AI и тактильными захватами у производства появляется возможность роботизировать задачи, которые раньше считались слишком вариативными или деликатными для машины.
Один из примеров — сборка микроэлектроники, где работа идёт на микроуровне и любое проскальзывание объекта может привести к ошибке. Здесь работает микроточный захват с силиконовой кожей и высокой плотностью датчиков давления, которые ловят проскальзывание ещё до того, как объект выпадет.
На выставке производите показали разные варианты микроточных захватов. Источник: FAIR plus 2026
За пределами таких сверхделикатных операций у захватов есть ещё несколько применений. Например, они могут работать и в гибкой сборке — робот адаптируется к деталям разных форматов без полной перенастройки линии.
Машинное зрение и ИИ распознают отклонения и помогают контролировать дефекты. Роботы могут загружать и выгружать детали в станки. А на потенциально опасных операциях оператор подключается удалённо и не находится в зоне риска.
Что в итоге. Производство сможет отойти от ручного труда в задачах, где раньше человек оставался единственным вариантом.
Судя по наполнению выставки в этом году, автоматизация логистики и производства постепенно переходит на новый этап развития. На первый план выходят не отдельные роботы, а системы, способные воспринимать физический мир, принимать решения и действовать в условиях неопределённости.
Для складов это означает переход от автоматизации стандартных коробок к обработке реальной хаотичной номенклатуры. Для производств — возможность роботизировать операции, которые раньше считались слишком вариативными или деликатными.
Наиболее перспективная модель — не полная замена человека и не постоянное ручное телеуправление, а гибридная схема: большую часть операций выполняет Embodied AI, нестандартные ситуации берёт на себя удалённый оператор.
Именно такой подход может дать максимальный эффект: скорость и масштабируемость автоматизации плюс гибкость человеческого опыта в сложных случаях.
© КСЛ Экспо, 2026
.svg)
