10 августа аналитическая компания Smart Analytics Global (SAG) опубликовала оценку: за первое полугодие 2026 года в мире отгрузили около 19 100 человекоподобных роботов против 5 100 годом ранее. Это рост на 272 %, почти вчетверо. 20 августа свою цифру дала Counterpoint Research: более 22 000 единиц и рост почти на 300 %. Расхождение объясняется методикой — аналитики по-разному решают, какие машины считать гуманоидами.
По данным SAG, AGIBOT отгрузила около 8 400 роботов (+562 %) и заняла первое место с долей 44 % против 25 % годом ранее. Unitree с 5 900 единицами (+170 %) опустилась на второе место: её доля снизилась с 43 до 31 %. Вместе они держат около 75 % рынка. Дальше идут Galbot (около 900), UBTECH (около 700) и Leju (около 600). У Counterpoint порядок тот же: AGIBOT — 9 700 единиц и 43,1 %, Unitree — более 7 000 и 31,1 %, на пятёрку лидеров приходится около 86 %.
У лидеров разные модели. Линейка AGIBOT включает полноразмерные двуногие A, компактные двуногие X и колёсные G. Объём Unitree держится в основном на компактном двуногом G1: к середине года его выпустили около 11 000. Unitree настаивает, что колёсные машины нельзя считать вместе с шагающими, и по собственному счёту к августу выпустила около 18 000 двуногих гуманоидов.
На китайских производителей пришлось более 97 % мировых отгрузок, на сам Китай — более 85 % спроса. По оценке SAG, промышленные и коммерческие применения заняли свыше 70 % поставок против примерно 50 % годом ранее. Counterpoint видит иначе: больше 60 % поставок у неё — развлечения, выступления и сбор данных, а производство и логистика — 12,8 и 4,9 %. Универсальные домашние гуманоиды, по мнению SAG, не станут массовыми в ближайшие пять лет.
SAG ждёт около 60 000 отгрузок по итогам 2026 года при выручке отрасли около 1,6 млрд долларов и до 500 000 единиц в год к 2030-му. Counterpoint прогнозирует более 50 000 за год. Для покупателей это значит, что предложение растёт быстро и в основном за счёт китайских марок. Но рейтинги зависят от методики, поэтому сравнивать производителей стоит по конкретным моделям и задачам, а не по местам в таблицах.
