Как китайские платформы превращают ИИ в дроны, умные склады и роботакси

Крупнейшие китайские интернет-платформы все активнее используют ИИ в физической экономике: автоматизируют склады, доставляют заказы дронами и беспилотными машинами, развивают роботакси, а также создают модели и чипы для управления техникой в реальном мире.

Главный сдвиг состоит в том, что компании уходят от модели «построить приложение» к созданию полного операционного контура: спрос, данные, ИИ, партнеры по оборудованию и ежедневная эксплуатация. Самые наглядные результаты пока видны в логистике и мобильности — там задачи массово повторяются, а качество работы можно измерять достаточно точно. Это гораздо более практичная отправная точка, чем обещание универсального гуманоидного робота, способного работать где угодно.

Ценность — не в роботе самом по себе, а в системе вокруг него

Дрон, робот или беспилотный автомобиль — лишь один элемент коммерчески жизнеспособной системы. Чтобы он работал в реальности, его нужно связать с диспетчеризацией, маршрутами и картами, зарядной и погрузочной инфраструктурой, удаленным контролем, процедурами безопасности, складами, продавцами и людьми, которые разбирают нестандартные ситуации.

Именно здесь у крупных платформ есть заметное преимущество. Они уже управляют сетями частых транзакций и могут встраивать автоматизацию в процессы, которые контролируют. Повторяющаяся работа в реальных условиях создает обратную связь: сбои, задержки, особенности маршрутов и редкие пограничные случаи помогают улучшать следующую версию сервиса.

Поэтому конечным продуктом часто становится не разовая продажа машины, а управляемая услуга. Клиенту может быть важнее гарантированная пропускная способность склада, объем доставок или время безотказной работы автопарка, чем владение конкретным роботом.

Meituan: автоматизация локальной торговли по этапам доставки

Meituan пришла к физическому ИИ через экспресс-доставку товаров и еды. Ее дроновая программа — это не отдельный летательный аппарат, а связка из дронов, перегрузочных хабов и системы оперативного управления. В мае 2026 года компания сообщила, что эта инфраструктура перешла к коммерческой эксплуатации и что решения для низковысотной логистики стали доступны авторизованным партнерам. 54

Для такого бизнеса регуляторные разрешения не менее важны, чем инженерия. В апреле 2025 года Meituan заявила, что ее дрон четвертого поколения прошел проверку Управления гражданской авиации Китая и получил общенациональный сертификат для низковысотной логистики. 61 В марте 2025 года компания также запустила коммерческую доставку дронами в Гонконге; этот маршрут она назвала 54-м коммерческим маршрутом. 62

При этом модель остается избирательной: автономные системы берут на себя предсказуемые отрезки заказа, а люди отвечают за передачу и сложные условия последней стадии доставки. В пекинском районе Шуньи беспилотные машины Meituan перевозили посылки к пунктам передачи, после чего курьеры доставляли их на финальном участке. 55

Такое разделение труда принципиально. Высокая плотность заказов делает автоматизацию экономически привлекательной, но доступ в здания, погода, смешанный поток пешеходов и передача заказа клиенту остаются непростыми задачами физического мира.

JD.com: превращение цепочки поставок в сеть для внедрения роботов

У JD.com другая стартовая позиция — собственная логистическая инфраструктура. Компания может связать размещение запасов, работу складов, комплектацию, сортировку, перевозку и доставку в единую координируемую систему.

По данным JD Logistics, на 31 декабря 2025 года более 20 самостоятельно разработанных автоматизированных складов LangzuTech формата goods-to-person работали почти в 20 городах Китая. Компания сообщила, что эта система обеспечивает плотное хранение и быстрый отбор товаров среди миллионов SKU — товарных позиций, в том числе в периоды крупных распродаж. 17

Для JD это больше, чем внутренняя программа повышения эффективности. Стандартизированную складскую систему можно воспроизводить в разных локациях и потенциально предлагать вместе с фулфилментом и услугами по управлению цепочками поставок. JD также публично указывала на исследования, разработку и применение умной логистики и беспилотных технологий. 25

Вывод для ритейлеров и брендов прост: складская роботизация наиболее полезна, когда она встроена в управление запасами, заказами и исполнением заказов, а не добавлена как отдельная машина на полу склада.

ByteDance: слой «воплощенного ИИ»

Позиция ByteDance в физическом ИИ в большей степени опирается на модели. Исследовательская группа Seed представила GR-3 — универсальную модель типа vision-language-action, то есть связывающую зрительное восприятие, язык и действия робота; она рассчитана на обобщение навыков и выполнение более длинных последовательностей задач. Группа также представила ByteMini — мобильную платформу с двумя манипуляторами для задач по работе с предметами. 3

Это важно, поскольку воплощенному ИИ недостаточно просто распознавать объекты. Система должна надежно соединять увиденное и понятое с безопасными действиями: захватом, перемещением и манипуляцией предметами. Поэтому работа ByteDance указывает на потенциальный базовый слой для робототехники — политики управления роботами, исследования манипуляций, обучение моделей и ИИ-инфраструктуру для разработчиков.

Компания наращивает амбиции и через найм: в 2025 году сообщалось о поиске ByteDance старших специалистов по воплощенному интеллекту, включая позиции, напрямую связанные с разработкой гуманоидных роботов. 6

Для успеха этой стратегии ByteDance не обязательно становиться крупнейшим производителем каждого типа роботов. Компания может создавать ценность, поставляя «мозг» — программный и модельный слой — партнерам, выпускающим промышленных, коллаборативных или сервисных роботов.

Baidu: роботакси, автономное вождение и вычислительная база

Стратегия Baidu в физическом ИИ наиболее заметна в автономном транспорте. Платформа Apollo объединяет программное обеспечение и данные, необходимые беспилотным автомобилям, а линейка чипов Kunlun дает компании собственный вычислительный слой для ИИ-нагрузок.

На мероприятии Apollo Day Baidu сообщила, что ее ИИ-чип Kunlun второго поколения прошел сквозную адаптацию производительности для автономного вождения. Компания также представила модель восприятия для автономного транспорта, карты высокой детализации и замкнутую систему данных о вождении. 44

Baidu продолжает развивать и аппаратную дорожную карту. Чип Kunlun M100 планировался для масштабного инференса — выполнения уже обученных ИИ-моделей — в 2026 году, а M300 — для обучения и инференса мультимодальных моделей — в 2027 году. 40

Стратегический смысл здесь в вертикальной координации: модели и вычисления соединяются с ПО автономного вождения и управлением парком. Но роботакси остается особенно сложным испытанием. Коммерческое расширение зависит от безопасности, партнеров-автопроизводителей, местных разрешений и устойчивой экономики эксплуатации, а не только от качества модели или чипа.

Что это означает для Alibaba, Tencent и отраслевых партнеров

Alibaba и Tencent важны для общей тенденции, поскольку крупные платформы могут предоставлять разные уровни стека физического ИИ: облачную инфраструктуру, корпоративное ПО, торговые сети, симуляцию, капитал и партнерства. Однако в доступных материалах значительно больше конкретных подтверждений текущего внедрения у Meituan, JD.com, ByteDance и Baidu, чем по отдельным инициативам Alibaba или Tencent.

Для традиционных отраслей этот сдвиг меняет условия партнерства:

• Ритейлерам и логистическим операторам нужна автоматизация, которая работает вместе с диспетчеризацией, запасами, зонами погрузки, контролем доступа и людьми, обрабатывающими исключения.
• Производители сохраняют ключевую роль в компонентах, надежности, интеграции и сервисном обслуживании, но платформы могут стать влиятельными поставщиками ИИ-ПО и операционных стандартов.
• Автопроизводителям все чаще необходимы партнеры по автономному вождению, картографии, вычислениям и управлению автопарками — в дополнение к традиционным компетенциям автомобилестроения.
• Поставщикам роботов может быть нужен доступ к площадкам внедрения и операционным данным не меньше, чем дальнейшее улучшение «железа».

Преимущество Китая — и пределы этой идеи

Потенциальное преимущество Китая заключается не просто в том, что одна компания создала лучшую модель. Оно может состоять в сочетании масштабных сетей торговли и доставки, значительных производственных возможностей и быстрого обучения на реальной эксплуатации внутри одного рынка.

Регулируемые маршруты дронов Meituan, тиражируемые склады JD, исследования воплощенного ИИ у ByteDance и стек автономного транспорта с вычислениями у Baidu показывают разные способы построить такой цикл. Во всех случаях разработка ИИ связана с живой средой, где результат можно проверять и улучшать. 5417344

Но физический ИИ гораздо менее терпим к ошибкам, чем цифровой софт. Сбой доставки, ошибка автомобиля или нарушение работы склада несут последствия для безопасности, ответственности и качества сервиса. Даже крупные пилоты сами по себе не доказывают устойчивую прибыльность, широкую автономность или всеобщую замену человеческого труда.

Наиболее реалистичный ближайший сценарий — адресная автоматизация в ограниченных условиях: на складах, по фиксированным маршрутам доставки, в четко определенных промышленных задачах и управляемых автопарках. В более долгой перспективе конкуренция развернется вокруг того, кто лучше соединит модели, чипы, машины, операции и доверенный доступ к реальному внедрению.