Более половины компаний намерены вкладываться в робототехнику с искусственным интеллектом

Крупномасштабное исследование, охватившее 145 производственных компаний из восьми промышленных секторов, выявило высокую заинтересованность российского бизнеса в роботизации. Согласно опросу, 57% предприятий выразили готовность инвестировать в автоматизацию, как только на рынке появятся универсальные роботы на базе физического искусственного интеллекта (ФИИ), способные автономно решать широкий спектр задач.

Уже сегодня 23% опрошенных используют роботов непосредственно у производственного оборудования, а ещё 40% находятся на этапе планирования внедрения. Среди тех, кто намерен выделить бюджет на роботизацию в 2026 году, 32% готовы инвестировать до 50 млн рублей, а 23% — свыше 100 млн рублей. При выборе оборудования 41% компаний отдают предпочтение отечественным решениям, в первую очередь благодаря надёжной технической поддержке и стабильному сервисному сопровождению.

Наиболее востребованными задачами для передачи роботам являются: загрузка заготовок в станки, транспортировка деталей между участками, контроль качества продукции, а также работа в экстремальных условиях — например, при высоких температурах.

Однако широкому внедрению робототехники мешают серьёзные организационные и технические барьеры. Многие предприятия не готовы к длительной модернизации инфраструктуры, перестройке производственных циклов или масштабному переобучению сотрудников. В связи с этим 26% респондентов делают ставку на «под ключ» решения, не требующие длительной подготовки, а 21% отдают предпочтение технологиям, минимизирующим простои.

Особое внимание бизнес уделяет срокам окупаемости: 81% компаний считают приемлемым период возврата инвестиций до пяти лет, причём 37% настроены на более короткий горизонт — максимум 2–3 года. Для 43% потенциальных инвесторов именно быстрая окупаемость станет ключевым критерием при принятии решения о внедрении робототехники.

Эксперты отмечают, что физический ИИ — это следующий шаг в эволюции роботов. Благодаря способности интегрировать и анализировать мультимодальные данные (изображения, видео, аудио, текст) и глубоко «понимать» физические законы окружающей среды, такие системы смогут гибко адаптироваться к изменяющимся условиям производства и выполнять сложные операции без постоянного человеческого контроля.