„NEURA Robotics“ įkūrėjas D. Regeris prognozuoja daug spartesnį lūžį nei dauguma robotikos rinkos dalyvių
Vokietijos bendrovės „NEURA Robotics“ įkūrėjas ir vadovas Davidas Regeris pateikė vieną drąsiausių iki šiol prognozių apie dirbtinio intelekto poveikį fiziniam darbui. Interviu „Bloomberg“ jis pareiškė manantis, kad fizinis dirbtinis intelektas ir robotika galės perimti praktiškai visas žmogaus atliekamas fizines užduotis – ir tam, jo vertinimu, neprireiks dešimtmečių.
„Kalbu ne apie kitus 10 metų. Kalbu apie artimiausius 2–5 metus“, – sakė D. Regeris. Jo teigimu, išimčių galiausiai beveik neliks, nes mašinos bus pajėgios išmokti vis daugiau žmogaus atliekamų veiksmų ir tuos pačius gebėjimus iš karto perduoti tūkstančiams kitų robotų.
D. Regerio prognozė nėra nepriklausomų ekspertų sutarimas ir neturėtų būti suprantama kaip faktas, kad po penkerių metų fizinis žmogaus darbas išnyks. Kitų robotikos bendrovių vadovai pateikia gerokai atsargesnius terminus. Pavyzdžiui, Kinijos „Unitree“ vadovas Wang Xingxingas mano, kad tikrasis humanoidinės robotikos „ChatGPT momentas“ gali ateiti per 2–10 metų.
Vis dėlto pats technologinis poslinkis jau akivaizdus. Robotikos pramonė pereina nuo mašinų, kurios kartoja iš anksto užprogramuotą veiksmą, prie sistemų, galinčių matyti aplinką, suprasti žmogaus nurodymą, pasirinkti veiksmų seką ir prisitaikyti prie besikeičiančių sąlygų. Būtent tai dabar vadinama fiziniu dirbtiniu intelektu.
Fizinis dirbtinis intelektas reiškia esminį pokytį – DI turi ne pateikti atsakymą, bet atlikti veiksmą realiame pasaulyje
Dabartinis generatyvinis DI daugiausia veikia skaitmeninėje aplinkoje. Jis rašo tekstą, generuoja vaizdus, analizuoja duomenis, kuria programinį kodą arba atsako į klausimus. Net ir labai pažangus kalbos modelis paprastai baigia darbą tuo momentu, kai žmogui pateikia rezultatą ekrane.
Fizinis DI šią ribą peržengia. Kamera tampa jo akimis, mikrofonai ir jutikliai – jutimo sistema, dirbtinio intelekto modelis – sprendimų priėmimo centru, o varikliai, manipuliatoriai ir robotinės rankos leidžia sprendimą paversti realiu veiksmu.
Todėl užduotis yra nepalyginamai sudėtingesnė nei pokalbių roboto darbas. Teksto modelis gali pateikti netikslų atsakymą ir dažniausiai nieko fiziškai nesugadinti. Robotas, suklydęs vertindamas žmogaus judesį, daikto svorį ar atstumą iki kliūties, gali numesti krovinį, sugadinti įrangą arba sužeisti žmogų.
Tam reikia sujungti kompiuterinę regą, kalbos supratimą, erdvinį suvokimą, judesių planavimą, pusiausvyrą, jėgos kontrolę, jutiklius ir saugos sistemas. Robotui taip pat reikia suprasti elementarią fizinio pasaulio logiką – kad stiklinė gali iškristi iš rankos, durys turi vyrius, žmogaus negalima pastumti, o skirtingų formų daiktus reikia suimti skirtinga jėga.
D. Regeris tvirtina galintis kai kurių sudėtingų užduočių robotą išmokyti greičiau nei naują darbuotoją
Vienas svarbiausių D. Regerio argumentų yra mokymo greitis. Jo teigimu, „NEURA Robotics“ jau dabar gali robotą išmokyti kai kurių sudėtingų veiksmų greičiau, nei tokiai pačiai užduočiai būtų galima parengti žmogų.
Čia atsiranda principinis skirtumas tarp žmogaus ir mašinos. Išmokius vieną žmogų, jo patirtis lieka tam žmogui ir kolegoms turi būti perduodama atskirai. Jei robotų sistema sukurta kaip bendras tinklas, vieno aparato surinkti duomenys ir išmoktas gebėjimas teoriškai gali būti perduotas visam robotų parkui.
Būtent tokią sistemą „NEURA Robotics“ bando kurti su „Neuraverse“ platforma. Bendrovės vizija – robotų ekosistema, kurioje skirtingos mašinos dalijasi programine įranga, duomenimis ir išmoktais įgūdžiais. Vienoje gamykloje išmoktas veiksmas ateityje galėtų būti įdiegtas tos pačios platformos robotams kitose gamyklose.
Tačiau yra didžiulė kliūtis – realaus pasaulio duomenų trūkumas. Kalbos modeliai buvo treniruojami naudojant milžiniškus tekstų, vaizdų ir kitų skaitmeninių duomenų kiekius. Robotikos atveju reikia milijonų realių veiksmų: kaip paimti skirtingo dydžio dėžes, kaip naudoti įrankį, kaip atidaryti įvairias duris, kaip reaguoti paslydus daiktui ar netikėtai pasirodžius žmogui.
„NEURA Robotics“ kuria specialias robotų mokymo sales, kuriose žmogaus įgūdžiai paverčiami DI treniravimo duomenimis
Šiai problemai spręsti Vokietijos bendrovė kuria vadinamąsias „NEURA Gyms“ – realias robotų treniravimo erdves. Jose robotai mokosi atlikti fizines užduotis, o jų veiksmai derinami su kompiuterinėmis simuliacijomis.
Sistema iš esmės primena žmogaus profesinį mokymą. Operatorius gali parodyti robotui konkretų veiksmą, naudoti nuotolinį valdymą arba specialius judesius fiksuojančius įrenginius. Surinkti duomenys vėliau naudojami dirbtinio intelekto modeliams mokyti.
Iki 2026 metų pabaigos „NEURA Robotics“ planuoja turėti 5 veikiančius tokius centrus Europoje, JAV ir Kinijoje, o iš viso jau kuriama 10 „NEURA Gym“ objektų. Vienas jų steigiamas kartu su RWTH Acheno universitetu, kitas – su Miuncheno technikos universitetu.
Bendrovės logika paprasta: didžiausia robotikos vertybė ateityje gali būti ne pats metalinis humanoido kūnas, bet duomenų bazė, kurioje sukaupta milijonai realių žmogaus veiksmų. Kuo daugiau robotų dirbs tikrose gamyklose, sandėliuose ir namuose, tuo daugiau duomenų jie surinks ir tuo greičiau galės tobulėti jų bendras DI.
4NE1 humanoidas jau siūlomas už maždaug 98 tūkst. eurų, tačiau dideliems užsakymams kaina krinta iki 60 tūkst.
„NEURA Robotics“ savo strategiją grindžia ne vien eksperimentiniais prototipais. Bendrovė jau priima rezervacijas naujos kartos humanoidui 4NE1 Gen 3.5, kurio pirmųjų vienetų pristatymas planuojamas 2026 metų pabaigoje.
Mažais kiekiais – nuo 1 iki 19 vienetų – orientacinė vieno roboto kaina siekia 98 tūkst. eurų be mokesčių ir pristatymo. Užsakant bent 20 robotų, bendrovė skelbia gerokai mažesnę – apie 60 tūkst. eurų – orientacinę vieneto kainą.
180 cm ūgio ir maždaug 80 kg masės humanoidas gali judėti iki 5 km/val. greičiu. Priklausomai nuo konfigūracijos, nurodoma 10–100 kg naudingoji apkrova. Robotas turi kompiuterinės regos sistemą, visą kūną dengiančius jutiklius, didelio tikslumo rankas ir gali būti mokomas naudojant sustiprintąjį mokymą.
4NE1 projektuojamas taip, kad galėtų dirbti žmogui sukurtoje aplinkoje – naudotis tomis pačiomis durimis, lentynomis, įrankiais ir darbo vietomis. D. Regerio nuomone, tai vienas pagrindinių humanoidų pranašumų: pigiau išmokyti robotą prisitaikyti prie žmonėms sukurto pasaulio nei perstatyti visą pasaulį specialiai robotams.
Milijardinė investicija rodo, kad didžiausios technologijų bendrovės į fizinį DI žiūri gerokai rimčiau nei prieš kelerius metus
Birželį „NEURA Robotics“ paskelbė apie iki 1,4 mlrd. JAV dolerių dydžio C serijos finansavimo etapą. Bendrovės teigimu, tai didžiausias kada nors paskelbtas tokio masto finansavimo etapas bendrovei, kuri vienoje struktūroje kuria ir robotų techninę įrangą, ir programinę įrangą, ir DI sistemas.
Investuotojų sąrašas gerai parodo, kas vyksta robotikos rinkoje. Tarp finansavime dalyvaujančių arba su bendrove bendradarbiaujančių įmonių nurodomos „Nvidia“, „Amazon“, „Qualcomm“, „Bosch“, „Schaeffler“, taip pat Europos investicijų bankas ir kiti investuotojai.
„Financial Times“ skelbė, kad po finansavimo Vokietijos robotikos bendrovės vertė priartėjo prie maždaug 7 mlrd. JAV dolerių. Surinktas kapitalas turi būti naudojamas ne vien naujiems robotų modeliams, bet ir masinei gamybai, „Neuraverse“ platformai bei mokymo centrų tinklui.
„NEURA Robotics“ yra išsikėlusi itin ambicingą tikslą – iki 2030 metų gamybą išplėsti iki milijonų robotų. Šio tikslo įgyvendinimas dar neįrodytas, tačiau daugiau kaip 1 mlrd. dolerių siekianti bendrovės užsakymų ir planuojamų diegimų bazė rodo, kad pramonės susidomėjimas jau nėra vien demonstracijų lygio.
Robotai jau masiškai dirba gamyklose, tačiau dabartinė automatizacija dar labai toli nuo visų fizinių darbų perėmimo
D. Regerio prognozę svarbu palyginti su realia robotikos rinkos padėtimi. Tarptautinės robotikos federacijos duomenimis, 2024 metais visame pasaulyje buvo įdiegta apie 542 tūkst. naujų pramoninių robotų, o bendras gamyklose veikiančių robotų skaičius pasiekė apie 4,66 mln.
Per 10 metų metinis naujų pramoninių robotų diegimas daugiau nei padvigubėjo. Tačiau didžioji jų dalis nėra humanoidai ir neturi universalaus dirbtinio intelekto. Tai specializuotos mašinos, atliekančios suvirinimo, dažymo, pakavimo, surinkimo, prekių transportavimo ir kitas tiksliai apibrėžtas užduotis.
2024 metais profesionaliam naudojimui buvo parduota beveik 200 tūkst. įvairių paslaugų robotų. Daugiau nei pusė jų buvo skirti transportui ir logistikai. Kitaip tariant, robotizacija jau vyksta dideliu mastu, tačiau pirmiausia ten, kur aplinka yra struktūruota ir užduotis galima aiškiai apibrėžti.
Pats humanoidų sektorius dar tik pradeda komercinį etapą. Rugpjūtį Pekine vykusioje Pasaulinėje robotų konferencijoje gamintojai demonstravo robotus, rūšiuojančius siuntas, surenkančius elektronikos komponentus ir atliekančius buitinius darbus, tačiau rinkos dalyviai pripažino, kad dabartiniai humanoidai daugelyje užduočių vis dar yra lėtesni ir brangesni už žmones.
Darbo rinka greičiausiai pasikeis ne vienu smūgiu – pirmiausia bus automatizuojamos konkrečios užduotys, o ne visos profesijos
Teiginys, kad robotai „perims visas fizines užduotis“, skamba kaip prognozė apie masinį darbo vietų išnykimą. Tačiau darbo rinkos ekonomika yra sudėtingesnė. Profesiją paprastai sudaro daug skirtingų užduočių, kurių tik dalį galima automatizuoti vienu metu.
Tarptautinė robotikos federacija savo naujausioje 2026 metų analizėje pabrėžia, kad robotizacija darbo rinką veikia trimis kryptimis. Ji iš tiesų išstumia dalį užduočių, tačiau kartu didina produktyvumą ir sukuria naujų profesijų bei užduočių. Automatizuotos įmonės gali padidinti gamybą ir kai kuriais atvejais samdyti daugiau darbuotojų kitose srityse.
Pirmiausia ekonomiškai apsimoka robotizuoti darbus, kurie yra monotoniški, pavojingi, fiziškai sunkūs arba kuriems sunku rasti darbuotojų. Sandėliai, automobilių gamyklos, logistika, maisto pramonė ir dalis sveikatos priežiūros jau juda šia kryptimi.
Sudėtingesni darbai, kuriuose reikia nuolat improvizuoti, suprasti žmonių ketinimus, priimti etinius sprendimus arba veikti visiškai nenuspėjamoje aplinkoje, robotams išlieka daug sunkesni. Todėl net labai spartus technologinis progresas nebūtinai reiškia, kad po 5 metų statybininkai, slaugytojai, mechanikai ar virėjai tiesiog išnyks.
Tikrasis robotikos lūžis įvyks tada, kai mašinai nebereikės programuoti kiekvienos naujos užduoties atskirai
Šiandien galima sukurti robotą, kuris puikiai atlieka vieną konkretų veiksmą. Pagrindinė problema prasideda tada, kai reikia tą pačią mašiną perkelti į kitą patalpą, paduoti kitokį daiktą arba paprašyti atlikti veiksmą, kurio ji niekada nėra mačiusi.
Žmogus tokiomis sąlygomis pasitelkia bendrą pasaulio supratimą. Robotui tokį gebėjimą bandoma suteikti naudojant vadinamuosius regos, kalbos ir veiksmų modelius, pasaulio modelius bei sustiprintąjį mokymą. Galutinis tikslas – kad žmogus galėtų tiesiog pasakyti: „sudėk šiuos indus į spintelę“, o robotas pats suprastų, kur yra indai, kur spintelė ir kokia veiksmų seka reikalinga.
Būtent tokį momentą „Unitree“ vadovas W. Xingxingas vadina būsimuoju robotikos „ChatGPT momentu“ – robotas nepažįstamoje aplinkoje vien pagal žmogaus nurodymą galėtų savarankiškai atlikti maždaug 80 proc. užduočių. Jo vertinimu, iki tokio lygio dar gali būti likę 2–10 metų.
D. Regeris mano, kad procesas vyks greičiau – per 2–5 metus. Kuris vertinimas bus arčiau tiesos, šiandien nežinoma. Tačiau abiejų robotikos vadovų prognozės sutampa vienu aspektu: svarbiausias technologijų sektoriaus mūšis pamažu persikelia nuo DI, kuris moka kalbėti apie pasaulį, prie DI, kuris pats gali tame pasaulyje veikti.
Šaltiniai
Yahoo Tech / Tom’s Guide. (2026). ‘Physical AI and robotics will take every physical task in the next 2-5 years’: Neura Robotics CEO says writing on the wall for human labor. https://www.yahoo.com/tech/ai/articles/physical-ai-robotics-every-physical-211324007.html
Tom’s Guide. (2026). ‘Physical AI and robotics will take every physical task in the next 2-5 years’: Neura Robotics CEO says writing on the wall for human labor. https://www.tomsguide.com/ai/apple-intelligence/physical-ai-and-robotics-will-take-every-physical-task-in-the-next-2-5-years-neura-robotics-ceo-says-writing-is-in-the-wall-for-human-labor
NEURA Robotics. (2026). NEURA Robotics Announces Record Series C of up to $1.4 Billion to Accelerate the World’s Leading Physical AI Platform. https://neura-robotics.com/record-series-c/
DAO narių vertinimas
Straipsnio publikavimą patvirtino 4 iš 5 priskirtų DAO narių
Straipsnis yra aiškus ir suprantamas, pateikiantis aktualią informaciją apie robotizacijos tendencijas, kas yra svarbu skaitytojams, besidomintiems technologijomis ir darbo rinkos pokyčiais.
Straipsnis pateikia aiškias prognozes apie robotizacijos poveikį, remiasi ekspertų nuomone ir nepažeidžia etikos kodekso, todėl jį galima publikuoti.
Straipsnis yra aktualus, nes robotizacija ir dirbtinis intelektas yra svarbūs klausimai, kurie daro įtaką darbo rinkai ir ekonomikai Lietuvoje. Be to, prognozės apie robotų įtaką per artimiausius kelerius metus yra savalaikės ir svarbios diskusijoms apie ateities darbo jėgą.
Straipsnis pateikia svarbią informaciją apie robotizacijos tendencijas ir jų poveikį darbo rinkai, kas yra aktualu visuomenei. Jame taip pat pabrėžiama perkvalifikavimo svarba, todėl jis gali būti naudingas skaitytojams.
Straipsnyje akcentuojama robotizacijos įtaka darbo rinkai, tačiau trūksta subalansuoto požiūrio į galimus neigiamus padarinius, tokius kaip nedarbas ir socialiniai iššūkiai. Tai gali sukelti nepagrįstą nerimą skaitytojams.
