Top.Mail.Ru
Роботы AGIBOT G2 отработали сутки в китайском магазине: почему двое не справились

В Шанхае шесть роботов работали в магазине 24 часа, двое не прошли проверку

8 ноября 2026, 09:20 ·

В Шанхае завершили эксперимент, в котором шесть роботов AGIBOT G2 исполняли обязанности сотрудников продуктового магазина в течение 24 часов. Они встречали посетителей, подавали еду, готовили кофе, следили за ассортиментом и убирали столы. После окончания смены оказалось, что установленную производителем проверку прошли только четыре устройства, передает Interesting Engineering.

Робот AGIBOT G2 выполняет задания с товарами
Робот AGIBOT G2 во время демонстрации работы с товарами. Иллюстративное фото: AGIBOT

Магазин в районе Сюйхуэй участвовал в испытании с утра 2 ноября до утра 3 ноября 2026 года. Роботы имели колесную базу и человекоподобную верхнюю часть корпуса. Трансляцию эксперимента посмотрели более двух миллионов пользователей. Всего компания насчитала 1730 завершенных операций за сутки.

В эту сумму вошли 683 взаимодействия с покупателями и 369 действий по сбору и переносу товаров. За время теста машины приготовили 147 заказов кофе, обслужили 126 заказов завтраков, провели 277 проверок полок и операций пополнения запасов, а также 128 раз убирали столы. Работа распределялась между дневным наплывом покупателей, вечерними часами, ночью и утренним периодом.

Наибольшие трудности возникли у роботов, отвечавших за чистоту и состояние стеллажей. Одна машина не смогла правильно обойти переполненную урну, свернула с заданного пути и вышла из магазина. Второй робот не всегда вовремя замечал, когда необходимо пополнить товарные запасы. Организаторы дополнительно проверяли реакцию устройств на измененное расположение товаров и преграды в проходах.

Для подведения итогов AGIBOT учитывала выполненные задания, время работы, скорость ответов, реакцию покупателей и действия в нестандартных ситуациях. Два робота направили на дополнительное совершенствование. Компания также показала систему Genie Master, которая собирает сведения о результатах работы и позволяет использовать ошибки и удачные действия для дальнейшего улучшения программного управления.