Alibaba представила модель ИИ для управления роботами

Что случилось

10 февраля 2026 года Alibaba представила новую модель искусственного интеллекта (ИИ) для робототехники под названием RynnBrain. Разработкой занималась исследовательская лаборатория компании — DAMO Academy.

Новая модель ИИ создана для систем, которые управляют машинами в реальном мире: роботами, промышленными установками, автономными устройствами. В отличие от чат-ботов, такие модели должны не только понимать текст, но и работать с изображением, пространством и движением.

RynnBrain помогает роботам распознавать предметы и принимать решения о действиях. В демонстрационном видео робот определяет фрукты и складывает их в корзину. Задача выглядит простой, но за ней стоит сложная система. Модель анализирует изображение с камер, выделяет объект, определяет его форму и положение, рассчитывает траекторию движения руки и контролирует захват.

RynnBrain обучена на базе Alibaba Qwen3-VL — мультимодальной системы, которая умеет обрабатывать изображение и текст одновременно. Компания делает модель открытой для разработчиков. Это означает, что ее можно использовать и дорабатывать бесплатно.

Контекст и предпосылки

Запуск RynnBrain происходит на фоне усиления конкуренции в сфере «физического ИИ» — моделей, которые управляют машинами в реальном мире.

В январе 2025 года Nvidia представила платформу Cosmos — набор моделей и инструментов для обучения роботов и автономных систем на искусственно созданных данных. Компания позиционирует ее как основу для развития промышленной и сервисной робототехники.

Google DeepMind в 2024 году анонсировала Gemini Robotics-ER — модель, способную помогать машине видеть объекты через камеры, понимать текстовые команды и планировать действия в физическом пространстве. Она связывает изображение, язык и движение, поэтому робот может выполнять многошаговые задачи, например взять предмет и переставить его.

Вероятные последствия

• Когда крупные компании публикуют модели и инструменты с открытым доступом, вокруг них быстрее возникает экосистема: примеры кода, наборы данных, модули для конкретных роботов, интеграции с распространенными фреймворками. Это может ускорить развитие рынка и повысить давление на конкурентов, которые не делятся своими разработками.
• RynnBrain выложили на GitHub и Hugging Face в нескольких версиях. Это снижает порог входа: университеты, стартапы и небольшие интеграторы смогут быстрее попробовать модель без покупки дорогих корпоративных решений.