Figure 03 научился подниматься по лестнице — прорыв в управлении телом гуманоида

Американская компания Figure продемонстрировала значительный прогресс в развитии человекоподобных роботов: её модель Figure 03 в полностью автономном режиме поднялась по лестнице без дистанционного управления и заранее заданных сценариев. Видео с испытанием опубликовал глава компании Бретт Адкок (Brett Adcock) в своей учётной записи в X. Достижение стало важным этапом в создании роботов, способных полноценно контролировать своё тело в условиях, приспособленных под анатомию человека.

Почему подъём по лестнице — сложнейшая задача

Подъём по лестнице считается одной из наиболее сложных задач для человекоподобных роботов. Он требует постоянного контроля равновесия, точной координации движений рук и ног, а также понимания происходящего вокруг. В отличие от ходьбы по ровной поверхности, где задействованы преимущественно ноги, вертикальный подъём заставляет руки не просто удерживать баланс, а принимать на себя часть массы робота, идеально синхронизируясь с шагами. Ошибка в расчёте усилия хотя бы в одном суставе мгновенно приводит к падению.

На записи виден медленный, контролируемый подъём: робот цепляется за перекладины, распределяет вес и адаптирует позу в реальном времени. Это демонстрирует переход от жестко запрограммированных движений к адаптивному управлению целым телом (Whole-Body Control).

Новая архитектура ИИ: Helix System 0

Ключевым фактором успеха стало обновление модели искусственного интеллекта Helix System 0 AI. Если ранее система опиралась преимущественно на проприоцепцию — информацию о положении и движении частей собственного тела, — то новая версия интегрирует данные от встроенных стереокамер. Это позволяет создавать трёхмерную карту окружения, распознавать геометрию перекладин и отслеживать положение робота в пространстве одновременно.

Модель прошла комплексное обучение с подкреплением (reinforcement learning) в смоделированных средах со случайным ландшафтом. После этого её интегрировали в систему робота без дополнительной калибровки, что обеспечило перенос навыков из симуляции в реальность (sim-to-real transfer).

Производство и рыночный контекст

Параллельно с техническими достижениями Figure наращивает объёмы выпуска. Компания сообщила, что увеличила производство Figure 03 до одного робота в час и поставила более 350 единиц. Подобные машины планируется использовать на заводах, складах, строительных площадках и при техническом обслуживании — там, где часто встречаются лестницы и неровные поверхности.

Однако на глобальном рынке американские разработчики сталкиваются с жесткой конкуренцией. По данным калифорнийской аналитической компании Smart Analytics Global, по итогам первого полугодия 2026 года китайские поставщики захватили 97 % сегмента человекоподобных роботов. Все мировые производители вместе отгрузили 19 100 единиц — более чем в три раза больше, чем в первой половине 2025 года (5100 штук).

• Лидером стала компания Agibot с долей 44 % и поставками 8400 роботов
• Unitree поставила 5900 единиц
• Американские Tesla, Figure AI и Agility Robotics заметно уступают в объёмах

Эксперты ожидают, что к концу 2026 года мировой объём рынка достигнет 60 000 роботов, а к 2030 году — 500 000 единиц. Более 70 % поставленных в первом полугодии роботов уже нашли применение в промышленности и коммерческих сферах, тогда как год назад эта доля не превышала 50 %.

Геополитика и вызовы будущего

На дальнейшую траекторию развития отрасли влияют не только технологии, но и политика. В конце июля американские власти намекнули о возможном запрете импорта китайских человекоподобных и четвероногих роботов, а также сопутствующих компонентов, ссылаясь на угрозу национальной безопасности. В Китае отрасль развивается при мощной государственной поддержке и субсидиях, что позволяет десяткам местных поставщиков совершенствовать продукцию с невиданной скоростью.

Сама Figure признаёт: показанный результат обнадёживает, но это не окончательный вердикт. Важно, сможет ли робот выполнять подобные задачи надёжно, безопасно и регулярно в непредсказуемых условиях, где цена ошибки очень высока. Компания не раскрыла подробностей условий последнего испытания и поведения робота в более сложных сценариях.