В документе подчеркивается, что наибольшую коммерческую ценность дают «проверенные» технологии: компьютерное зрение, обучение с учителем и объединение данных с разных датчиков. В то же время генеративный ИИ и обучение с подкреплением пока остаются в основном в рамках контролируемых и узкоспециализированных сценариев.
Среди отраслей-лидеров по внедрению роботов с ИИ федерация называет логистику и складское хозяйство, автомобильную и электронную промышленность, а также сервисные сферы — от ритейла и гостиниц до здравоохранения. В логистике рост ускоряют структурированная среда, нехватка персонала и потребность в высокой пропускной способности, а в промышленности ИИ чаще применяют для сборки, контроля качества и предиктивного обслуживания.
IFR также сообщает о росте глобальных инвестиций в так называемый физический и воплощенный ИИ. В США, по данным федерации, ресурсы в робототехнические инициативы направляют Amazon, Tesla и NVIDIA, а венчурный капитал активно идет в нишевые прикладные проекты. Что касается Европы, шведско-швейцарская корпорация ABB, специализирующая на электротехнике, в октябре 2025 года объявила о соглашении по продаже своего робототехнического подразделения SoftBank Group за $5,37 млрд. Ожидается, что сделка будет завершена в середине или конце 2026 года. Генеральный директор SoftBank Масаёси Сон заявил, что «следующим рубежом компании является физический ИИ».
Между тем, в Китае усиливается государственная поддержка отрасли. В январе 2026 года Министерство промышленности и информатизации опубликовало план по интеграции ИИ с промышленными интернет-платформами, нацеленный на сетевую трансформацию 50 000 предприятий к 2028 году.
IFR прогнозирует, что уже в ближайшие 5-10 лет ИИ станет стандартом в робототехнике, поскольку такие системы быстрее окупаются за счет снижения числа ошибок, более стабильной работы и меньших затрат на обслуживание. В 2030–2035 годах основной рывок ожидается в «ловкости» манипуляций и естественном взаимодействии с человеком. Физический ИИ ускорит появление гуманоидов, пригодных для работы в человеческих пространствах и опасных зонах, например, при пожарах или на ядерных объектах. После 2035 года эксперты допускают переход к более универсальным системам уровня «RobotGPT», которые смогут адаптироваться к широкому кругу задач и лучше понимать человека.
Однако масштабирование будет зависеть от решения проблем кибербезопасности, энергоэффективности, переобучения кадров и разрозненного регулирования в разных странах.
