Сбер: роботам не хватает данных для обучения
Старший вице-президент Сбербанка Андрей Белевцев на сессии AI Journey «Физический ИИ для развития российской промышленности» обозначил ключевые препятствия для развития робототехники в России. Мероприятие прошло в рамках конференции «Цифровая индустрия промышленной России» 19 мая 2026 года.
По словам Белевцева, в отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на текстовых данных, накопленных человечеством, для роботов таких данных практически нет. «Никто никогда не описывал связь движения робота с его телом, моторами, суставами. Собирать такие данные очень дорого», — отметил топ-менеджер.
Еще одна проблема — отсутствие объективных бенчмарков для оценки производительности роботов. Вместо синтетических тестов обычно демонстрируют видеоролики, по которым сложно оценить реальные возможности систем.
Сбербанк развивает модели VLA (vision, language, action — зрение, язык, действие), где текстовая модальность связывает зрение и действия робота. Модель Green-VLA на основе ГигаЧат стала победителем международного конкурса одного из ведущих мировых производителей роботов.
Белевцев подчеркнул, что для производства роботов необходим полный технологический стек: аппаратная часть, программное обеспечение и искусственный интеллект. Наибольший потенциал он видит в торговле, коммерции и конвейерном производстве. Антропоморфные роботы пока работают медленнее человека, но могут использоваться в ночные смены.
Руководитель технологического блока Сбера призвал развивать собственные технологии и инвестировать в подготовку кадров с раннего возраста, приведя в пример китайскую компанию, которая производит учебных антропоморфных роботов для школ.
