В 2025 г. промышленная робототехника окончательно перестала быть рынком «железа» и превратилась в рынок программно-управляемых производственных систем. По данным World Robotics 2025, в 2024 г. в мире было установлено 542 076 промышленных роботов, а их действующий парк достиг 4,66 млн единиц. Это означает, что спрос смещается от разовых поставок манипуляторов к архитектурам, где ценность создают софт, данные, сенсорика и вычисления.
Происходит переход от классической автоматизации (deterministic automation), где робот повторяет заранее заданный сценарий, к адаптивной автоматизации (adaptive systems), где робот распознает изменения в среде и подстраивает поведение без полной перепрошивки системы управления. Такой переход особенно заметен в электронике, а также в автопроме. По данным Международная федерация робототехники (IFR) фиксируется структурный сдвиг спроса. В 2024 г. крупнейшим заказчиком промышленных роботов стала отрасль электроники.
Рынок поставщиков робототехнических решений тоже переорентируетсяя на поставку адаптивной робототехники. К примеру, компания Asea Brown Boveri в 2025 г. разработала платформу OmniCore EyeMotion. Эта платформа объединяет в себе управление движением робота, машинное зрение и синхронизацию с внешними датчиками. По данным компании, время ввода решений в эксплуатацию используя данную платформу, сокращается до 90%. Компания KUKA продвигает программную платформу iiQKA.OS2 с полноценным виртуальным контроллером робота. Она позволяет моделировать симуляцию, заниматся программирование и тестирование в виртуальной среде, что позволяет выявлять ошибки и, как прямо указывает компания, заметно снижать риски и затраты. Компания-производитель промышленных роботов Universal Robots, в свою очередь, развивает платформу AI Accelerator совместно с NVIDIA. Это платформа по словам разработчиков, поможет более быстро внедрять ИИ-приложения, упростит процесс программирования и автоматизацию операций, которые прежде считались слишком сложными.
Сокращение время ввода в эксплуатацию роботов, сокращает соответственно время простоя оборудования. Виртуальная отладка уменьшает стоимость ошибок до запуска линии, а адаптивный контроль системы снижает долю ручных перенастроек. Все это ведет к увеличению экономической эффективности.
Отдельный тренд 2025 г. является внедрение ИИ в робототехнические системы, так называемы - embodied AI. Речь уже не только о классических манипуляторах, а о системах, где модель учится действовать в физической среде, опираясь на машинное зрение, синтетические данные и симуляцию. Компания NVIDIA сообщила, что обновлённая модель ИИ GR00T N1.5 стала лучше адаптироваться к новым конфигурациям рабочих зон и задачам по перемещению и обработке объектов. с дефицитом персонала и рутинными, потенциально опасными операциями.
Таким образом методы машинного обучения с подкреплением становится не лабораторной экзотикой, а промышленным инструментом. Платформы вроде Isaac Lab от NVIDIA уже описываются, как единая среда обучение роботов с поддержкой методы машинного обучения с подкреплением, обучением через подражание и переносом навыком из виртуального мира в реальный. Для производителей это означает новую модель внедрения. Сначала робот обучается и проверяется в виртуальной среде или так называемом цифровой модели производственного предприятия, а затем навыки переносятся в реальную среду. Тем самым уменьшается риски внедрения робототехнических систем, повышается качества и безопасность при внедрение.
По мнению Ильнура Хасанова, кандидата технических наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, следующая фаза роботизации будет определяться не числом установленных манипуляторов, а способностью системы управления адаптироваться к изменению среды, материалов и производственного ритма. На этом фоне органично выглядит и российский пример — разработка прототипа адаптивной системы управления промышленными роботами на кафедре информационных технологий Финансового университета под руководством И.И. Хасанова. В представленном паспорте проекта речь идет о модульной архитектуре с машинным обучением, сенсорной интеграцией и имитационным моделированием. Система должна анализировать данные в реальном времени, корректировать поведение робота без участия оператора и встраиваться в контур машинного зрения, предиктивного обслуживания.
По мнению Алексея Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, для российских предприятий главный вопрос сегодня не в том, покупать ли робота, а в том, кто будет владеть интеллектуальным слоем управления — зарубежный вендор, интегратор или сам заказчик. В этом смысле кафедральная разработка интересна не как локальный прототип, а как иллюстрация более широкого тренда. Рынок начинает ценить не отдельную машину, а управляемую, масштабируемую и совместимую с цифровым производством платформу. Если этот переход состоится, промышленность получит не просто автоматизацию, а подлинную автономность — с меньшим простоем, меньшим браком и гораздо большей производственной гибкостью.