Исследование Стэнфордского института HAI выявило серьезный разрыв между лабораторными успехами гуманоидных роботов и их реальной эффективностью в быту. Если в программных симуляциях показатель успешного выполнения задач достигает 89,4%, то в условиях обычного дома машины справляются только с 12% поручений. Складывание одежды и мытье посуды – сценарии, которые долго считались витриной индустрии, – на практике остаются слишком сложными для автономной работы.

Главная причина кроется в фундаментальной проблеме переноса навыков из предсказуемой цифровой среды в изменчивый физический мир. Домашнее пространство непредсказуемо: предметы лежат под разными углами, меняется освещение, поверхности отличаются по фактуре. Роботу приходится одновременно решать задачи компьютерного зрения, планирования движений и безопасного захвата, а любая ошибка на одном из этапов ведет к провалу всей попытки.

Для рынка это означает, что массовый домашний помощник пока остается отдаленной перспективой. Более реалистичной выглядит ставка на структурированные среды – склады, логистику и производство, где условия стандартизированы.