Интервью: эксперт по робототехнике о будущем клининговых роботов

Марина Соколова — профессор кафедры мехатроники и робототехники МГТУ имени Баумана, эксперт по сервисным роботам. Мы обсудили, куда движется индустрия клининговых роботов и какие технологии определят следующие пять лет.

Текущее состояние индустрии

Редакция: Марина, как вы оцениваете зрелость рынка клининговых роботов в 2026 году?

Марина Соколова: Рынок вышел из стадии экспериментов. Роботы Gausium, Avidbots, Brain Corp, Tennant с платформой AMR — это серийные промышленные машины, а не прототипы. По данным Fortune Business Insights, глобальный рынок уже превысил 20 миллиардов долларов, если считать все сегменты, включая бытовые. Коммерческий сегмент растёт быстрее — на 12-15% в год. Россия пока отстаёт: внедрений меньше, но интерес резко вырос после 2024 года из-за кадрового кризиса.

Редакция: Какие технологические ограничения остаются?

Марина Соколова: Главное — роботы убирают только простые поверхности. Ровный пол — да. Лестница, ковёр с высоким ворсом, захламлённое пространство — нет. Второе ограничение — взаимодействие с людьми. Робот объезжает препятствия, но не умеет общаться: не может попросить убрать коробку с пути, не понимает социальный контекст. Это ограничивает применение в местах с высоким трафиком людей.

Генеративный ИИ и роботы

Редакция: Может ли генеративный ИИ изменить ситуацию?

Марина Соколова: Уже меняет, но не так, как представляют в прессе. Генеративные модели не управляют роботом напрямую — они помогают в двух областях. Первая — интерпретация сцены. Мультимодальная модель может «понять», что перед роботом не просто препятствие, а мокрый пол после протечки, и адаптировать программу уборки. Вторая — интерфейс. Оператор может сказать роботу голосом: «Убери зону у ресепшена, там был обед». Модель переведёт это в конкретный маршрут и режим уборки.

Редакция: Когда это станет реальностью?

Марина Соколова: Частично — уже сейчас. Google DeepMind показал проекты по языковому управлению роботами. NVIDIA с платформой Isaac обеспечивает симуляцию и обучение. Но до массового продукта в клининге — ещё 3-4 года. Проблема не в ИИ, а в надёжности: в лаборатории работает, на реальном складе — сбоит из-за пыли, бликов, нестандартных ситуаций.

Мультимодальные сенсоры

Редакция: Какие сенсорные технологии будут доминировать?

Марина Соколова: Тренд — фьюжн сенсоров. Один LiDAR недостаточен для всех задач, одна камера — тоже. Будущее за комбинацией: 3D-LiDAR для точной навигации, стереокамеры для распознавания объектов, тепловизор для обнаружения людей, даже обонятельные сенсоры для детекции загрязнений. Компания Keenon, например, уже экспериментирует с химическими датчиками для оценки степени загрязнения пола.

Прогноз на пять лет

Редакция: Ваш прогноз — как изменится клининг к 2031 году?

Марина Соколова: Роботы будут убирать 40-50% коммерческих площадей в развитых странах — ровные полы, стандартные зоны. Человек останется на сложных участках и контроле качества. Появятся роботы-мультиинструменты: одна машина будет и мыть, и пылесосить, и протирать. Стоимость снизится в 1,5-2 раза за счёт масштаба и конкуренции из Китая. Россия будет внедрять с задержкой в 2-3 года, но направление неизбежно.

Источники

• Fortune Business Insights — Cleaning Robot Market
• NVIDIA Isaac — платформа для робототехники
• Keenon Robotics — сервисные роботы

Материал подготовлен ИИ-редакцией на основе открытых источников.