Китайский стартап ACE Robotics планирует IPO и внедрение ИИ-роботов в 1000 магазинов
21.08.2026, 12:25 • Евгения Слив

Председатель китайского стартапа ACE Robotics Ван Сяоган заявил, что к концу 2027 года в области создания «мозгов» для человекоподобных роботов может произойти прорыв, сопоставимый с влиянием ChatGPT на индустрию ИИ. По его словам, достижению этой точки перелома будут способствовать глобальные модели и сбор данных об окружающей среде. Однако даже после этого потребуется еще 4-5 лет для широкого коммерческого внедрения моделей воплощенного интеллекта в различных секторах.
В отличие от больших языковых моделей, физические системы моделирования ИИ предназначены для того, чтобы помочь роботам понимать и ориентироваться в реальной среде в режиме реального времени. Основатель компании Unitree Ван Синсин также предсказал, что значительный прорыв в робототехнике может произойти через 2-3 года. При этом руководители отрасли признают, что получение высококачественных данных для обучения моделей в реальных условиях остается главным узким местом.
ACE Robotics, основанная в июле 2025 года при поддержке Ant Group и SenseTime, привлекла более $100 млн в первой половине 2026 года. Компания намерена провести IPO, как только это позволят китайские правила листинга, требующие минимум 3 года финансовой истории. Открытая модель Kairos-4B от ACE занимает 1-е место в мире по результатам общедоступных тестов, превосходя Nvidia Cosmos 3 и Ant Group Lingbot, несмотря на гораздо меньшее количество параметров – 4 млрд.
Для решения проблемы нехватки данных ACE быстро наращивает объемы их сбора, используя людей на реальных производственных линиях с легкими датчиками. Ван Сяоган отметил, что отрасль накопила лишь около 100 000 часов данных, чего недостаточно, и компания планирует собрать десятки миллионов часов в течение 2 лет. ACE уже внедряет свои ИИ-модели в беспилотные магазины, гостиницы и склады, используя роботов от Unitree, AgiBot и Fourier. В следующем году систему планируется внедрить как минимум в 1000 магазинах, а через 2 года расширить охват до 10 000 точек. Для обучения моделей компания использует чипы от Nvidia, а также от китайских производителей Rhino Tech и Digua Robotics, что позволяет диверсифицировать цепочку поставок и снижать затраты.
