Почему склады пока не спешат нанимать роботов — 28 июля 2026 г. в 05:05:02.715
Почему склады пока не спешат нанимать роботов Вокруг физического ИИ сегодня много разговоров о скорой роботизации складов. Но новый отчёт Silicon Valley Bank и Prologis Ventures показывает: главным ограничением остаётся не искусственный интеллект, а экономика внедрения. Реальность vs презентации Интерес инвесторов к аппаратным технологиям быстро растёт: в 2026 году вложения в hardware могут достичь $120 млрд — почти трети всего венчурного рынка США. Но на практике автоматизация развивается значительно медленнее. Чтобы понять, как ситуация выглядит за пределами презентаций, Prologis — крупнейший в мире владелец логистической недвижимости — опросил около 400 руководителей складов и цепочек поставок. Картина получилась неожиданной: 83% компаний вообще ещё не автоматизировали свои операции. Даже среди крупных операторов автоматизация остаётся фрагментарной. У половины компаний автоматизировано лишь около 40% складов сети, а примерно треть внедрила автоматизацию менее чем на четверти своих объектов. То есть рынок всё ещё находится скорее в начале пути, чем в середине. Что уже работает Наиболее зрелыми технологиями сегодня считаются конвейеры, автоматизированные системы хранения (AS/RS), goods-to-person и автономные мобильные роботы (AMR). Роботизированный пиклинг, паллетирование и многие решения на базе компьютерного зрения пока ещё проходят стадию пилотных внедрений. Почему гуманоиды пока проигрывают обычным роботам Несмотря на огромный интерес рынка, три из четырёх руководителей по технологиям считают гуманоидов самой переоценённой технологией складской автоматизации. Причина довольно простая. Сегодня совокупная стоимость владения гуманоидом — включая программное обеспечение, интеграцию, обслуживание и вычислительные мощности — пока выше стоимости человеческого труда на большинстве складских операций. При этом авторы исследования не считают такую ситуацию долгосрочной. По мере удешевления производства отдельные модели смогут окупаться менее чем за год. Главная проблема — не роботы Когда руководителей логистических компаний спросили, что больше всего мешает автоматизации, на первом месте оказались стоимость проектов и сроки их окупаемости. Далее идут сложности интеграции новых систем с уже существующей инфраструктурой, ограничения самих складов и постоянно меняющийся ассортимент. Любопытно, что после запуска многие проекты оказываются даже успешнее ожиданий. Надёжность оборудования, производительность и экономия труда часто превосходят прогнозы. А вот внедрение почти всегда оказывается сложнее, чем обещают поставщики. Настоящее узкое место находится совсем в другой отрасли Авторы отдельно обращают внимание ещё на одну проблему — цепочки поставок ИИ-чипов. Роботам вычисления приходится выполнять прямо на устройстве, поэтому они конкурируют за дефицитную HBM-память и современную упаковку CoWoS с крупнейшими дата-центрами. Но дело не только в вычислениях. В отличие от языковых моделей, физический ИИ ограничивают качество сенсоров, требования безопасности и непредсказуемость реального мира. Авторы считают, что по мере развития симуляции эти ограничения будут постепенно ослабевать.