Андрей Белевцев, старший вице-президент и глава блока «Технологическое развитие» Сбербанка, на сессии AI Journey «Физический ИИ для развития российской промышленности» отметил, что основным препятствием для обучения эффективных роботов является нехватка качественных данных. Он подчеркнул, что человечество накопило значительное количество текстовой информации, что способствовало успехам в обучении больших языковых моделей. Однако в области физического ИИ ситуация другая — полезных данных для роботов практически нет.
Андрей добавил, что в отличие от языковых моделей, для физического ИИ отсутствуют объективные бенчмарки и стандарты оценки. В Сбербанке разработка систем, способных видеть, понимать и реагировать, уже приносит результаты. Модель Green-VLA, основанная на ГигаЧат, стала победителем международного конкурса.
По мнению Белевцева, для успешного развития робототехники в России нужно создавать собственные технологии и инвестировать в обучение кадров с ранних лет. Это позволит укрепить технологический суверенитет и стимулировать экономику страны.