Машинальный рост
Зачем российские ИТ-компании выходят на рынок робототехники
Российский рынок робототехники начинает активно расти: в 2026 году на него вышли сразу несколько крупных компаний, ранее даже не связанных с этим направлением. В частности, о запуске таких подразделений объявили МТС Web Services, «Ростелеком» и Т1. При этом разработчики не спешат вкладываться в собственное производство роботов, а высокая себестоимость и стоимость заемного капитала тормозят внедрение готовых решений на предприятиях.
Фото: Александр Миридонов / Коммерсантъ
Фото: Александр Миридонов / Коммерсантъ
Пока отечественный рынок робототехники находится на ранней стадии развития. Рынок развивается с низкой базы и имеет заметный потенциал роста, говорит гендиректор МТС Web Services (MWS) Павел Воронин. Он приводит оценки компании Arthur Consulting, которые говорят о том, что совокупный спрос на роботизацию в России может вырасти с 30 млрд руб. в 2025 году до 212 млрд руб. к 2030 году, то есть примерно в семь раз. При этом количество роботов в России за этот же период может увеличиться с 28 тыс. до 98 тыс. штук, а плотность роботизации — с 21 до 116 роботов на 10 тыс. работников, говорит он.
Ранняя стадия развития рынка обусловлена в том числе необходимостью большего объема отечественных технологий для изготовления комплектующих — микропроцессоров, контроллеров и так далее, — которые сейчас проще купить за рубежом, объясняет директор проектов компании «АТК Консалтинг» Артем Харитонов. «Это подталкивает бизнес к промежуточной модели — роли интегратора зарубежной физической технологии и собственного программного обеспечения на производственных площадках клиента», — говорит эксперт.
«По статистике, 80% промышленной робототехники внедряется посредством интеграторов и только 20% — силами самих компаний, но речь тут идет, как правило, о крупных компаниях с большим опытом эксплуатации и внедрения промышленной робототехники», — объясняет директор практики стратегического и операционного консалтинга Kept Николай Чернецов.
Современная роботизация «все реже заканчивается на установке механического манипулятора», добавляет старший менеджер практики бизнес-консультирования «ТеДо» Роман Руфов.
В частности, все чаще встречается гибридная модель взаимодействия с конечными потребителями, отмечает господин Чернецов: «Вместо разовых инвестиций — платеж за сервис, Robotics-as-a-Service, по сути, аутсорсинг производственных задач интегратором роботизированных решений». Такой подход позволяет быстро адаптировать и масштабировать роботизированные решения за счет «быстрой обратной связи со стороны потребителей и при этом обеспечивать более интересные условия, чем зарубежные конкуренты».
Промышленность как услуга
Сейчас в России работает около 120 интеграторов, говорит Николай Чернецов. «Один интегратор может внедрять до 25 единиц роботов в год — это значит, что все российские интеграторы вместе смогут внедрить не более 3 тыс. роботов в год. При этом для выполнения государственной цели по вхождению в топ-25 стран по плотности роботизации нужно внедрять в среднем 15 тыс. роботов в год. Разница между 3 тыс. и 15 тыс. и есть потенциальный рынок для интеграторов», — подсчитывает он.
Кроме того, спрос на промышленных роботов напрямую зависит от развития отечественной обрабатывающей промышленности в целом, говорит исполнительный директор Русской ассоциации робототехники Светлана Уланова. Она приводит данные Росстата, по которым индекс промпроизводства в первом полугодии 2026 года по сравнению с аналогичным периодом 2025 года вырос на 0,4%. «Но если смотреть по отраслям, то наибольший рост год к году показали отрасли, предприятия которых активно инвестируют в роботизацию производств: производство прочих транспортных средств и оборудования — рост на 38%, автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов — на 28,4%, готовых металлических изделий — на 12,7%»,— говорит госпожа Уланова.
В «Корпорации робототехники» отмечают, что «количество и объем реальных проектов снижается, в первую очередь это связано со стоимостью заемного капитала». «При этом спрос на роботизацию сам по себе высокий, так как в явном виде компании сталкиваются со структурным дефицитом кадров»,— говорит гендиректор компании Александр Алексеев.
Впрочем, российские разработчики пока не готовы заниматься производством «железа» для роботов и планируют сосредоточиться на софтверных решениях.
В частности, MWS не собирается идти в производство собственного «железа», говорит Павел Воронин: «Мы видим свою роль в создании интеллектуального программного слоя, который сможет работать с разными роботизированными платформами и помогать бизнесу быстрее внедрять роботов в конкретные процессы». Он объясняет, что компания видит перспективу не только в Robot-as-a-Service, но и в модели Skill-as-a-Service (навык как услуга.— “Ъ”): «Речь о воспроизводимых когнитивных навыках роботов, каждый из которых решает конкретную прикладную задачу и дает понятный коммерческий эффект. Оценки текущего SOM (Serviceable Obtainable Market — доступная доля рынка.— “Ъ”) для них составляют 6–8 млрд руб. и 7–10 млрд руб.».
Господин Воронин видит перспективы прежде всего в Physical AI — ИИ, встроенном в физические системы. «Наша цель — создавать программный слой для таких физических AI-агентов, в перспективе — роботов, которые смогут выполнять роль сотрудника в реальном процессе, а не только одну заранее заданную операцию», — говорит он.
Еще один новый игрок на этом рынке также не планирует заниматься производством роботов. ИТ-холдинг Т1 разрабатывает платформу для управления физическими роботами с помощью цифровых ИИ-агентов, писали «Ведомости», а также заявлял о партнерстве в сфере реализации комплексных проектов роботизации с «Корпорацией робототехники». «После ухода зарубежных компаний возникла нехватка не только поставщиков оборудования, но и системных интеграторов, способных решать сложные задачи по цифровой трансформации. У нас накоплен многолетний опыт по этому направлению, экспертиза будет актуальна в сегментах разработки ПО для управления роботами, системной интеграции и сопровождения комплексных проектов для крупнейших клиентов из промышленности, ритейла и логистики»,— говорит старший руководитель центра развития технологий Т1 Дмитрий Кайнов.
Также о планах по работе в сегменте RaaS заявлял в интервью “Ъ” президент «Ростелекома» Михаил Осеевский. Компания уже тестирует китайских роботов на разных предприятиях, также у «Ростелекома» «есть подходы к использованию ИИ в роботизации», говорил господин Осеевский. «Сегодня промышленная роботизация в России во многом остается рынком отдельных проектов: под каждую производственную задачу заново подбираются оборудование, программное обеспечение, интеграционные и сервисные решения. Следующий этап развития отрасли мы связываем с переходом к платформенной модели, которая позволит объединять эти элементы в единый контур и переходить от штучных внедрений к тиражируемым решениям», — добавил вице-президент «Ростелекома» Иван Беров.
Мир как опыт
Промышленная робототехника формировалась не сама по себе, а как ответ на запрос со стороны определенных отраслей на повышение производительности труда для роста конкурентоспособности и реализации экспортного потенциала, объясняет господин Чернецов. «Изначально это была автомобильная отрасль, сейчас — электроника и электронные компоненты», — отмечает эксперт. Он приводит в пример КНР, которая нарастила парк промышленных роботов с 97 тыс. устройств в 2012 году до 2 млн роботов в 2024 году: «Это было следствие развития промышленных индустрий с высоким экспортным потенциалом и программами, направленными на развитие робототехники».
Другим примером успешной роботизации Роман Руфов называет Южную Корею — мирового лидера с плотностью 1220 роботов на 10 тыс. работников: «Ее результат сформирован прежде всего сильными электроникой и автомобилестроением — двумя крупнейшими потребителями промышленной робототехники». Также он приводит в пример Германию с плотностью 449 роботов, которая показывает другую модель — «глубокую автоматизацию развитой промышленной базы, где спрос создает не только автопром, но также машиностроение, металлообработка и электроника». «Общий знаменатель успешных стран — наличие крупных отраслей-якорей, развитой инженерной и интеграторской экосистемы, квалифицированных кадров и долгосрочного спроса на автоматизацию», — заключает господин Руфов.
Производство как барьер
Основными барьерами для развития российского рынка робототехники господин Чернецов называет ограниченный спрос со стороны конечных потребителей: отсутствие индустрий с ярко выраженным экспортным потенциалом, малое количество интеграторов, а также дефицит кадров «на стороне конечных потребителей, которые бы могли эксплуатировать и обслуживать роботов после их внедрения». Необходимо рассматривать промышленную робототехнику как «программу электрификации страны», в долгосрочном периоде ее развитие неизбежно ввиду демографических долгосрочных тенденций и стратегических целей по росту ВВП, уверен он.
«Для классической промышленной робототехники в России ключевые ограничения — сравнительно низкая плотность роботизации, стоимость и сроки внедрения, разнородность оборудования, необходимость интеграции в производственный процесс и потребность доказывать экономику каждого конкретного сценария», — добавляет Павел Воронин.
Российские производители заперты в замкнутом круге «малая серийность — высокая себестоимость — высокая цена — низкий спрос», а для конкурентоспособной цены нужна серия от 300 единиц в год, «до которой рынок пока не дорос», говорит господин Алексеев из «Корпорации робототехники».
«Стоимость заемного капитала остается высокой даже с учетом господдержки. Что касается слабой компонентной базы — российские производители закрывают основные категории компонентов, но преимущественно работают на машиностроение и ОПК, а не на робототехнику», — говорит он.
Тем не менее у отечественного рынка высокий потенциал, говорит господин Руфов из «ТеДо»: «Прежде всего из-за низкой стартовой плотности роботизации, объективного давления со стороны кадрового дефицита и требований к производительности. Но низкая база сама по себе не гарантирует быстрого роста». Перспектива российского рынка зависит от того, удастся ли перейти от точечных проектов нескольких тысяч наиболее зрелых предприятий к массово воспроизводимой модели роботизации среднего промышленного бизнеса, уверен он.
Мнение эксперта
«Цель не в том, чтобы построить очень много роботов»
Олег Шипитько о перспективах российского рынка робототехники
Олег Шипитько, генеральный директор «Яндекс Роботикс»
Фото: из личного архива Олега Шипитько
Олег Шипитько, генеральный директор «Яндекс Роботикс»
Фото: из личного архива Олега Шипитько
Российский рынок робототехники находится в фазе активного роста. Главный драйвер спроса — дефицит людей и рост стоимости труда. Роботизация становится не столько способом «сэкономить на сотрудниках», сколько способом вообще продолжать масштабировать бизнес там, где людей физически не хватает. Сильная сторона российского рынка — наличие реального спроса и достаточно большого количества прикладных задач.
Роботы уже работают на производствах, складах, в ритейле, логистике и городской среде. Но у классической автоматизации есть ограничения.
Чем менее структурирована и предсказуема среда, тем больше исключений приходится программировать вручную. Если робот должен взять один и тот же объект, лежащий каждый раз немного по-разному, классический подход заставляет разработчика заранее описывать огромное количество вариантов. Эту задачу решает Physical AI — физический ИИ. Он же позволяет перенести часть этой сложности из программирования в обучение модели.
Сегодня мобильный робот может привезти сотруднику целый стеллаж, а человек уже сам находит нужный товар и берет его. В более универсальной системе робот сам переместится к нужному месту, найдет предмет среди других объектов, поймет, как лучше подойти, возьмет его и положит в нужную тару. Для этого нужен физический ИИ. Но ему нужны большие объемы качественных данных о действиях в материальном мире. И здесь принципиальное отличие от обычного генеративного ИИ: интернет уже содержит миллиарды текстов и изображений, но почти не содержит наборов данных с роботами, выполняющими то или иное действие.
Поэтому одним из способов сбора данных становится «телеоперация»: человек буквально управляет роботом и показывает ему, как выполнять операцию.
Если для обучения языковой модели можно собрать огромный датасет из уже существующего в интернете корпуса текста, то для роботов зачастую приходится физически проводить тысячи и десятки тысяч демонстраций. Этот процесс оказывается действительно капиталоемким. В конечном счете экономика физического ИИ должна строиться примерно так же, как экономика современных AI-моделей: один раз создается дорогая технологическая инфраструктура, а затем ее предельная стоимость на каждую новую задачу постепенно снижается.
Что же есть у нас в России для развития физического ИИ? Во-первых, сильная инженерная школа — от механики и электроники до управления и компьютерного зрения. Во-вторых, есть серьезные компетенции в области машинного обучения и ИИ. В-третьих, появляется все больше реальных роботизированных объектов, где технологии можно испытывать не в лаборатории, а на настоящих операциях. При этом главного ресурса пока не хватает — масштаба реального применения. Нам нужны не отдельные успешные роботы, а тысячи машин, работающих в реальных условиях и постоянно генерирующих данные.
Стать абсолютным лидером сразу во всей мировой робототехнике — неразрешимая задача.
Сегодня крупнейшие рынки уже обладают огромными производственными мощностями и парками роботов. Но у робототехники есть важная особенность: она постепенно переходит от соревнования исключительно в «железе» к соревнованию в интеллекте. И здесь окно возможностей остается гораздо шире.
И в этом смысле российская цель заключается не в том, чтобы построить больше всех роботов. Гораздо интереснее построить технологическую платформу, которая позволит быстро превращать реальные операции в данные, данные — в более умные модели, а модели — в новые роботизированные продукты.