Системы автономного управления роботами пока далеки от возможностей человека. Во многих соревнованиях людям по-прежнему разрешают напрямую управлять движениями машин. Роботам требуется длительное обучение с многочисленными повторениями действий в симуляторах или реальных условиях.
Для обучения робота необходимо предусмотреть огромное число возможных нестандартных ситуаций, что практически невыполнимо. По словам Пателя, можно смоделировать 100 000 вариантов забивания гвоздя, однако это лишь одна задача из миллионов существующих в мире. Искусственный интеллект роботов также обучается на видеоданных с действиями людей, но сбор таких материалов требует значительных времени и ресурсов, сообщает Ars Technica.
Для того чтобы робот мог переносить полученные навыки на новые условия и работать по 8 часов в незнакомой среде, требуется заметный прогресс в разработке алгоритмов. Даже наиболее самостоятельные участники Всемирных игр гуманоидных роботов во многом зависят от облачных вычислений. Для передачи данных и получения последующих команд они используют модули 5G.
Настоящей проверкой для человекоподобных машин станет работа в реальных условиях, а не демонстрации на соревнованиях. В 2025 году инвесторы направили в компании, выпускающие гуманоидных роботов, более $6 млрд. Китайские предприятия особенно активно испытывают и внедряют такие разработки.
Американские компании Boston Dynamics и Agility Robotics также расширяют планы по коммерческому использованию роботов на заводах и складах. При этом власти США запретили ввоз роботов иностранного производства, включая популярные китайские человекоподобные модели. Часть исследователей сомневается в необходимости именно гуманоидного формата, поскольку наиболее полезные промышленные роботы часто имеют другую конструкцию.
