Hyundai Motor планирует в октябре задействовать двуногого гуманоидного робота Atlas компании Boston Dynamics, в которой владеет контрольным пакетом акций, на электромобильном заводе в штате Джорджия. Это станет первым полевым испытанием Atlas перед масштабной коммерциализацией.

Источник изображения: Boston Dynamics

По словам источника, знакомого с планами компании, завод Hyundai в Джорджии станет первой площадкой для тестирования Atlas, пишет The Korea JoongAng Daily. В случае успешных испытаний робота позже могут развернуть и на других заводах Hyundai, в том числе на специализированном заводе в корейском Ульсане, а также на новом предприятии Kia в Кванмёне.

Atlas — это двуногий робот от Boston Dynamics, способный самостоятельно принимать решения и передвигаться. Обновлённая версия, представленная в прошлом году, обладает улучшенной мобильностью: умеет вставать с пола, скручивая суставы, поворачивать туловище на 360° во время ходьбы и выполнять заводские операции, например раскладывать детали двигателей в контейнеры и точно устанавливать их в предусмотренные места. Компания подчёркивает, что все действия робота полностью основаны на его собственных системах восприятия, принятия решений и управления — без заранее запрограммированных или дистанционно управляемых движений.

Первая задача робота будет заключаться в «раскладывании деталей», то есть в предварительной сортировке компонентов в правильном порядке в соответствии со спецификациями автомобиля.

Полномасштабный выход Atlas на рынок ожидается в 2028 году. Точные цены коммерческой версии робота пока не озвучены, но если ориентироваться на стартовую цену четвероного робота-пса Spot ($74 500), стоимость Atlas может превысить $150 000. Успешная коммерциализация Atlas крайне важна для увеличения корпоративной стоимости Boston Dynamics, которая пока ещё не приносит прибыли. В июне 2021 года Hyundai приобрела у SoftBank Group около 80 % акций Boston Dynamics за $880 млн.

Кроме Atlas, Boston Dynamics предлагает роботов Spot и Stretch. Spot уже эксплуатируется на ряде заводов — у Hyundai в Сингапуре, SK Innovation в Ульсане, у BMW в Великобритании и Ford в Мичигане. В ноябре робота Spot даже задействовали для патрулирования вокруг поместья президента США Дональда Трампа во Флориде.

Stretch, предназначенный для автоматизации складской логистики, способен разгружать до 700 коробок в час. DHL заказала у Boston Dynamics сразу 1300 таких аппаратов.

Минпромторг инициировал программу по выделению субсидий на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) по созданию промышленных роботов — речь идёт о суммах до 2,5 млрд руб., передаёт «Коммерсантъ». Получатель субсидии должен взять на себя обязательство обеспечить продажи в размере от двух- до пятикратного объёма финансирования. Рынок растёт медленно, и выполнять такие условия непросто, но производители роботов согласны и на них — исследования и разработка обходятся очень дорого.

Источник изображения: Simon Kadula / unsplash.com

Документ, посвящённый мерам поддержки в сфере промышленной робототехники, представил на ПМЭФ-2025 замглавы Минпромторга Михаил Иванов. В 2026 году российские компании, работающие в этом направлении, смогут претендовать на субсидии для погашения займов от Фонда развития промышленности (ФРП). Новые субсидии на НИОКР в области промышленной робототехники предусмотрены по следующим категориям:

• производителям роботов — сроком на три года с компенсацией до 70 % затрат;
• компаниям в сегменте электронного машиностроения — до 500 млн рублей в год и до 90 % затрат, максимум до 2,5 млрд рублей на весь срок реализации;
• заказчикам промышленной робототехники на НИОКР — до 2 млрд рублей сроком до 5 лет.

Проект может получить финансирование в размере от 20 млн до 1 млрд рублей при сроке до пяти лет и базовой ставке 5 % годовых, которую можно снизить до 3 % или 1 %, сообщили в ФРП. Обычно субсидия выдаётся при условии обеспечения продаж в объёме от двух- до пятикратного размера финансирования, уточнили опрошенные «Коммерсантом» эксперты. Документация проходит тщательную проверку, и даже незначительная ошибка может привести к отказу без права на доработку.

Если компания не выполняет условия, на которых была предоставлена субсидия, она обязана либо обосновать причины невыполнения, либо вернуть полученные средства. Поскольку исследования и разработки требуют значительных затрат, максимальная сумма в 500 млн рублей представляется оправданной для крупных игроков. Участники рынка считают субсидии и другие меры поддержки важными, но подчёркивают, что они не способны существенно повысить рентабельность — гораздо эффективнее было бы обеспечить прогнозируемый и стабильный спрос на продукцию.

Amazon подошла к историческому технологическому рубежу: на её складах работают более 1 млн роботов — почти столько же, сколько и людей. При общем штате в 1,56 млн сотрудников, около 75 % всех глобальных доставок теперь осуществляется с участием автоматизированных систем. Amazon, являющаяся вторым по численности персонала частным работодателем в США, стремительно трансформирует свои логистические центры.

Источник изображений: Amazon

Одним из самых совершенных творений Amazon стал робот Vulcan, который обладает тактильной чувствительностью, позволяющей извлекать предметы с полок разной глубины и формы. Amazon заявила, что Vulcan интегрирован в логистическую систему компании и работает в тандеме с другими машинами и людьми. Инженеры добились возможности согласованного перемещения заказов между роботами без участия оператора. «Они на шаг ближе к реализации полной интеграции робототехники», — отметил Рубен Скривен (Rueben Scriven), исследователь консалтинговой фирмы Interact Analysis.

Рост числа роботов позволил повысить эффективность логистики, одновременно сократив зависимость от человеческого ресурса. Компании удалось стабилизировать работу в условиях высокой текучести кадров, особенно в центрах исполнения заказов. Автоматизация позволяет перераспределять обязанности: если раньше сотрудники поднимали, тянули и сортировали товары вручную, то теперь они управляют машинами, наблюдают за их работой, проводят диагностику.

Роботы не только расширяют производственные возможности Amazon, но и позволяют компании замедлить темпы найма. Согласно анализу The Wall Street Journal, в 2024 году на одном складе в среднем работало около 670 человек — минимальное значение за последние 16 лет. Одновременно производительность труда стремительно росла: если в 2015 году один сотрудник обрабатывал в среднем 175 посылок в год, то к 2024 году эта цифра достигла 3870. Эти данные указывают на системный переход к высокоэффективной автоматизированной логистике.

Часть новых складов Amazon проектируется специально под ускоренную доставку — в том числе доставку в день заказа. Эти объекты, по словам представителя компании, отличаются меньшей численностью персонала и позволяют сокращать сроки исполнения заказов. Архитектура логистических центров создаётся таким образом, чтобы минимизировать перемещение товаров, оптимизировать сортировку и ускорить маршрутизацию — все эти процессы берут на себя автономные машины. Amazon служит ориентиром для сотен компаний, которые автоматизируют свои процессы по всей территории США.

Генеральный директор Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) в недавнем выступлении заявил, что компания активно внедряет ИИ в логистические процессы. По его словам, цель — «повысить точность размещения запасов, улучшить прогнозирование спроса и увеличить эффективность работы роботов». Amazon официально подтвердила, что в ближайшие годы планирует сокращение общего количества сотрудников, компенсируя это внедрением цифровых решений.

Один из самых высокотехнологичных объектов Amazon находится в Шривпорте, штат Луизиана. Его площадь составляет около 280 тыс. м². Более 70 роботизированных манипуляторов работают на автоматических линиях, где сортируют, штабелируют и консолидируют миллионы товаров. Роботы самостоятельно доставляют тележки к зонам погрузки, фасуют заказы в бумажные пакеты и готовят их к отправке. Один из механизмов использует модули компьютерного зрения и манипуляторы для точного захвата мелких предметов.

Взаимодействие человека и машины организовано с высокой степенью синхронизации. Например, робот-сортировщик перемещает нужный товар к сотруднику, который затем вручную формирует заказ. Другой робот достаёт сложнодоступные предметы из полок, при этом под контролем человека. По данным Amazon, скорость прохождения товаров через этот центр на 25 % выше по сравнению с другими складами.

Компания заявила, что обучила более 700 тыс. сотрудников по всему миру для работы в новой цифровой среде. Подготовка включает программы повышения квалификации, стажировки по мехатронике, изучение основ программирования, техобслуживание роботизированных систем. В Amazon появляются новые должности: техники по робототехнике, ИИ-операторы, координаторы логистических алгоритмов. Старший научный сотрудник Amazon Robotics Йеш Даттатрея (Yesh Dattatreya) подчеркнул: «Вы наблюдаете появление совершенно новых профессий, которых раньше просто не существовало».

Даттатрея возглавляет команду в инновационной лаборатории Amazon в районе залива Сан-Франциско (Bay Area), которая разрабатывает следующий этап — роботов, реагирующих на голосовые команды. В будущем они смогут выполнять сложные задачи: например, выгружать трейлер с товаром по команде оператора. Параллельно компания тестирует гуманоидных роботов компании Agility Robotics. Эти машины с руками, ногами и головой прошли первые испытания на участках по переработке тары. В Amazon подчёркивают, что проекты пока находятся на стадии научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР).

Главный технолог Amazon Robotics Тай Брейди (Tye Brady) заявил, что компания продолжит нанимать сотрудников, а роботы создаются не для того, чтобы их заменить, а чтобы упростить работу. Однако исполнительный директор Центра по защите прав работников складов (Warehouse Worker Resource Center) Шехерьяр Каоосджи (Sheheryar Kaoosji) обеспокоен долгосрочными последствиями. Он утверждает, что пока роботы не изменили структуру труда на небольших складах, но в крупных центрах Amazon, где автоматизация достигла максимального уровня, наблюдается тенденция к значительному сокращению персонала.

В столице Китая состоялся уникальный футбольный турнир, в котором приняли участие роботы-гуманоиды. Без какого-либо внешнего вмешательства, управляемые только искусственным интеллектом роботы ловко маневрировали, отбирали мяч и наносили удары по воротам. В финале участвовали четыре китайские команды, прошедшие отборочный тур.

Источник изображений: nypost.com

Как отметила организатор мероприятия Доу Цзин (Dou Jing), этот турнир стал не только первой в Китае игрой роботов в формате 3 х 3, но и тестовым соревнованием перед предстоящими Всемирными играми гуманоидных роботов в 2025 году. Матч состоял из двух таймов по 10 минут с пятиминутным перерывом, а роботы, несмотря на некоторую неуклюжесть в движениях, продемонстрировали высокий уровень автономности.

Каждый робот оснащён камерами и датчиками, позволяющими распознавать мяч и ориентироваться в пространстве. Вся система визуального восприятия работает на основе оптических камер, а чтобы избежать ошибок и чётко идентифицировать белый цвет мяча, разработчики исключили белый цвет в экипировке роботов, судей и персонала.

Обучение роботов проводилось на основе алгоритмов машинного обучения, при котором система совершенствуется методом проб и ошибок, позволяя игрокам в дальнейшем самостоятельно принимать решения. Как пояснил основатель компании Booster Robotics Чэн Хао (Cheng Hao), точность распознавания мяча на расстоянии до 20 метров превышает 90 %. Робот анализирует положение мяча, ворот и партнёров, после чего выбирает оптимальное действие, например передачу или удар по воротам.

Как отмечает New York Post, соревнование в Пекине стало лишь своеобразным дебютом к более масштабному событию. С 15 по 17 августа 2025 года в рамках Всемирной конференции по робототехнике впервые пройдут Всемирные игры гуманоидных роботов.

На дальнейший рост рынка робототехнической продукции делает ставку не только основатель Nvidia, как сообщает TrendForce со ссылкой на Economic Daily News. Руководство TSMC прогнозирует, что к 2030 году в эксплуатации будет находиться 1,3 млрд роботов с функциями ИИ, а к 2050 году их количество увеличится до 4 млрд штук.

Источник изображения: Nvidia

Из этого объёма примерно 650 млн роботов будут человекоподобными, как пояснил председатель совета директоров и генеральный директор TSMC Си-Си Вэй (C.C. Wei). В денежном выражении оборот рынка роботов с функциями искусственного интеллекта к концу текущего десятилетия достигнет $35 млрд.

Попутно тайваньские СМИ в лице издания Commercial Times сообщают, что процессор Jetson Thor, разработанный Nvidia для применения в сегменте робототехники и обеспечивающий быстродействие на уровне 300 TOPS, скорее всего, будет выпускаться компанией TSMC по 4-нм технологии. Формальный запуск этого чипа запланирован на уходящий месяц.

Понятно, что Nvidia не будет единственным игроком в этом сегменте. Так, Tesla полагается на процессоры собственной разработки для применения в составе своих человекоподобных роботов Optimus, они унифицированы с компонентами для фирменных систем активной помощи водителю. До сих пор Tesla опиралась на услуги Samsung для контрактного производства своих процессоров, но теперь южнокорейские СМИ сообщают, что запланированный к анонсу на начало следующего года чип AI5 (HW5) нового поколения для Tesla будет выпускаться по технологии N3P компанией TSMC.

При всём этом сотрудничество Tesla и Samsung не будет прекращено. По данным некоторых источников, если южнокорейский гигант сможет создать условия для выпуска 2-нм изделий на своём строящемся в штате Техас предприятии, то Tesla может заказать у этого подрядчика производство не только процессоров для человекоподобных роботов Optimus, но и компонентов для суперкомпьютера Dojo и аналогичных проектов, поддерживаемых Илоном Маском (Elon Musk).

Google DeepMind выпустила новую версию ИИ-модели Gemini Robotics для роботов без подключения к интернету — Gemini Robotics On-Device. Это модель типа «зрение — язык — действие» (VLA), обладающая такими же возможностями, как и представленная в марте, но, как заявляет Google, «достаточно компактная и эффективная, чтобы работать непосредственно на роботе».

Источник изображения: Google DeepMind

Робототехника представляет собой уникальную проблему для ИИ, поскольку робот не только существует в физическом мире, но и изменяет свое окружение. Независимо от того, перемещает ли он блоки или завязывает вам шнурки, трудно предсказать все возможные ситуации, с которыми может столкнуться робот. Традиционный подход к обучению робота действиям с помощью подкрепления был очень медленным, но генеративный ИИ позволяет добиться гораздо большей обобщенности.

Флагманская ИИ-модель Gemini Robotics On-Device помогает роботам выполнять широкий спектр физических задач даже без предварительного специального обучения. В частности, она позволяет обобщать новые сценарии, понимать и выполнять голосовые команды, а также справляться с задачами, требующими мелкой моторики.

Руководитель отдела робототехники Google DeepMind Каролина Парада (Carolina Parada) сообщила изданию The Verge, что оригинальная модель Gemini Robotics использует гибридный подход, позволяющий ей работать как на устройстве, так и в облаке. Новая модель, доступная исключительно для работы на устройстве, обеспечивает почти тот же спектр функций без подключения к интернету.

Парада утверждает, что Gemini Robotics On-Device способна выполнять множество задач «из коробки», а также адаптироваться к новым сценариям всего за 50–100 демонстраций в физическом симуляторе MuJoCo.

Изначально модель обучалась только для роботов Google ALOHA, однако позже её адаптировали для других типов, включая гуманоидного робота Apollo от Apptronik и двурукого Franka FR3. По данным Google, Franka FR3 успешно справился с новыми задачами и объектами, с которыми ранее не сталкивался — например, при сборке на промышленном конвейере.

«Гибридная модель Gemini Robotics всё ещё мощнее, но мы были приятно удивлены тем, насколько сильна модель On-Device, — говорит Парада. — Я бы рассматривала её как базовую модель или решение для приложений, в которых отсутствует стабильное подключение к интернету». Также она может быть полезна компаниям с жёсткими требованиями к безопасности.

Google выпустила первый комплект средств разработки Gemini Robotics SDK для модели On-Device. Этот SDK позволяет разработчикам тестировать модель и производить её тонкую настройку. Это первый подобный инструмент, выпущенный для VLA-моделей Google DeepMind.

Тайваньская технологическая компания Foxconn и американский производитель чипов ИИ Nvidia ведут переговоры о развёртывании человекоподобных роботов на новом заводе Foxconn в Хьюстоне, где будут производиться ИИ-серверы Nvidia. В случае успеха это предприятие станет для обеих компаний первым прорывным опытом столь массового использования гуманоидных роботов на производстве. Ожидается, что развёртывание будет завершено в ближайшие месяцы.

Источник изображения: linkedin.com

Foxconn разрабатывает собственных человекоподобных роботов совместно с Nvidia, а также проводит испытания роботов, произведённых китайской компанией UBTech. Пока неясно, сколько человекоподобных роботов будет использовано на заводе в Хьюстоне и какого они будут типа. По сообщениям из осведомлённых источников, в настоящее время Foxconn обучает роботов подбирать и размещать предметы, вставлять кабели и выполнять сборочные операции.

Завод Foxconn в Хьюстоне идеально подходит для развёртывания гуманоидных роботов, поскольку это совершенно новое предприятие, где ещё на этапе проектирования были предусмотрены все особенности, связанные с их массовым использованием. Первой продукцией нового завода станут серверы GB300 от Nvidia, их сборка должна стартовать в начале следующего года. Кроме завода в Хьюстоне, Nvidia строит в партнёрстве с Wistron подобное предприятие в Далласе. Ожидается, что оба завода выйдут на запланированные объёмы производства в течение 12–15 месяцев.

Источник изображения: techovedas.com

По слухам, Foxconn планирует продемонстрировать на ежегодном технологическом мероприятии в ноябре две версии самостоятельно разработанных компанией роботов. Первый вариант представляет из себя гуманоидного робота, а второй использует для передвижения колёсную автономную роботизированную базу, что делает его дешевле ходячего собрата.

Для Nvidia использование гуманоидных роботов в производстве своих серверов ИИ представляет естественный шаг, поскольку компания разработала собственную платформу, которую поставляет изготовителям роботов. По мнению главы Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), повсеместное внедрение гуманоидных роботов на производственных предприятиях произойдёт в течение ближайших пяти лет.

Источник изображения: Futurama

Шведская компания Hexagon AB, специализирующаяся на технологиях измерений в различных областях, представила, по её словам, самого совершенного человекоподобного робота AEON. Эта разработка стала возможной благодаря наработкам Nvidia в области искусственного интеллекта и суперкомпьютеров, а также обширному программному обеспечению в сфере робототехники и мощным чипам.

Источник изображений: Hexagon

Робот AEON создан для решения широкого спектра промышленных задач — от манипуляций и осмотра объектов до захвата изображений и поддержки операторов. Hexagon планирует использовать робота в автомобильной, транспортной, аэрокосмической, производственной, складской и логистической отраслях. Однако одной из главных особенностей AEON является его способность оцифровывать реальность и создавать цифровые двойники всего — от объектов до помещений и территорий. Это, прежде всего, отражает специализацию Hexagon, известную своими 3D-сканерами и лазерными дальномерами.

«В условиях глобальной нехватки рабочей силы, когда в таких отраслях, как производство и логистика, не заполнены 50 миллионов вакансий, компания Hexagon, мировой лидер в области измерительных технологий, разрабатывает человекоподобных роботов, которые могут прийти на помощь», — говорится в блоге Nvidia.

Согласно разработчикам, AEON проявит себя при захвате реальности, который включает в себя автоматическое планирование и сканирование объектов, промышленных помещений и окружающей среды для создания 3D-моделей. Полученные данные затем используются для расширенной визуализации и совместной работы на платформе Hexagon Digital Reality (HxDR), в рамках которой работает Hexagon Reality Cloud Studio (RCS).

Кроме того, робот будет способен выполнять различные манипуляции, например, сортировку и перемещение деталей в промышленных и производственных условиях. Умение сканировать объекты поможет с проверкой деталей, включая поиск дефектов или проверку соответствия спецификациям.

Промышленные операции, на которые будет обучен робот, будут включать высокоточные технические задачи, такие как работа с оборудованием, сканирование деталей с использованием высококачественных сканеров, а также телеоперации — удалённый доступ через механизмы робота для оператора-человека.

Для создания AEON компания Hexagon использовала три вычислительные платформы Nvidia, которые помогли внедрить искусственный интеллект в физические системы. В частности, суперкомпьютеры с искусственным интеллектом использовались для обучения и настройки мощных базовых моделей; платформа Nvidia Omniverse, работающая на серверах Nvidia OVX, была задействована для тестирования и оптимизации этих моделей в средах моделирования с использованием реальных и синтетических данных; наконец, компьютеры Nvidia IGX Thor использовались для запуска моделей.

Для улучшения логики и стратегий робота использовалось программное обеспечение Isaac GR00T-Mimic, генерирующее большое количество синтетических данных о движении на основе повторяющихся действий человека. В связи с этим компания Hexagon изучает возможность использования ускоренных вычислений Nvidia для постобработки модели Nvidia Isaac GR00T N1.5 с открытым исходным кодом.

Симуляции на платформе NVIDIA Isaac дают возможность AEON быстрее осваивать многие навыки. Hexagon использует NVIDIA Isaac Sim — эталонное приложение для роботизированной симуляции, созданное на базе Omniverse, для моделирования сложных действий робота, таких как навигация, передвижение и манипуляции. Затем эти навыки совершенствуются с помощью обучения с подкреплением в NVIDIA Isaac Lab — фреймворке с открытым исходным кодом для обучения роботов.

Основанный на моделировании подход позволил компании Hexagon ускорить разработку роботов, что дало возможность AEON освоить основные навыки передвижения всего за 2–3 недели, а не за 5–6 месяцев, как это было раньше.

Подчёркивается, что для автономного перемещения, навигации и выполнения задач в реальном времени AEON использует бортовые компьютеры NVIDIA Jetson Orin. Это повышает его скорость и точность при работе в сложных и динамичных средах. Hexagon также планирует модернизировать AEON с помощью NVIDIA IGX Thor, чтобы обеспечить функциональную безопасность для совместной работы.

«Нашей целью с AEON было создать интеллектуального, автономного человекоподобного робота, способного решать реальные задачи, о которых с нами говорили промышленные лидеры в последние месяцы, — сказал Арно Робер (Arnaud Robert), президент подразделения робототехники Hexagon. — Используя полнофункциональные платформы робототехники и моделирования Nvidia, мы смогли создать лучшего в своем классе человекоподобного робота, сочетающего передовую мехатронику, мультимодальное объединение датчиков и искусственный интеллект в реальном времени».

Система AEON будет использоваться на заводах и складах для сканирования всего — от мелких прецизионных деталей и автомобильных компонентов до крупных сборочных линий и складских помещений.

«Цифровые двойники предлагают очевидные преимущества, но их внедрение в некоторых отраслях сопряжено с трудностями, — сказал Лукас Хайнцле (Lucas Heinzle), вице-президент по исследованиям и разработкам в подразделении робототехники Hexagon. — Сложный набор датчиков AEON позволяет интегрировать сбор данных в реальном времени с NVIDIA Omniverse, оптимизируя рабочие процессы для наших клиентов и приближая нас к тому, чтобы цифровые двойники стали основным инструментом для совместной работы и инноваций».

Ранее в этом месяце в московском SKY Lounge на 90-м этаже башни «Федерация» состоялась презентация первых роботов-пылесосов Deerma. Компания представила сразу пять моделей, рассчитанных на разные бюджеты — от доступных до флагманских устройств.

Источник изображений: Deerma

Ключевой новинкой стал Deerma X70 с мощным всасыванием 13 000 Па, автоматической промывкой и сушкой тряпки, а также уникальным манипулятором для уборки вдоль стен. Модель ориентирована на владельцев домашних животных и поддерживает управление через приложение Xiaomi Home.

Для экономных покупателей выпущен S30 — компактный робот с автосбросом пыли и интеллектуальной навигацией. Несмотря на бюджетный сегмент, Deerma S30 сохраняет мощное всасывание 13 000 Па.

Также Deerma анонсировала премиальный X90 Ultra, который появится во второй половине года и предложит ИИ-навигацию, бионические манипуляторы для сухой и влажной уборки, подъём колёс до 60 мм для преодоления высоких порогов и автоматическое срезание волос.

С новыми моделями Deerma завершила формирование собственной экосистемы для умной уборки, объединив ручные и автоматические решения для дома.

Развитию робототехнической отрасли в Китае уделяют внимание не только многочисленные участники рынка, но и правительство. Эти усилия, по мнению аналитиков Morgan Stanley, позволят данному сектору китайской экономики вырасти с $47 млрд в прошлом году до $108 млрд в 2028 году.

Источник изображения: Unitree

По сути, на протяжении указанного периода ёмкость китайского рынка робототехники будет в среднем расти на 23 % в год. Уже в прошлом году китайская продукция занимала 40 % на мировом рынке робототехники. Преимущества китайского рынка уже продемонстрированы сегментом электромобилей. КНР является не только крупнейшим потребителем промышленной продукции самых разных типов, но и передовым центром разработок. В ближайшие годы применяемые в Китае роботы кардинально изменят не только рынок средств промышленной автоматизации, но и само местное общество.

По свежим данным официальной статистики, в мае объёмы производства промышленных роботов выросли год к году на 35,5 % до 69 056 штук, тогда как производство сервисных роботов увеличилось на 13,8 % до 1,2 млн штук. К этому сегменту относятся средства автоматической доставки товаров, а также различные автоматические помощники по дому типа роботов-пылесосов и мойщиков окон. Величина китайского рынка позволяет стране использовать более половины всех выпускаемых в мире промышленных роботов. На территории Китая (включая Гонконг) расположено 741 700 компаний, так или иначе связанных с темой робототехники.

По прогнозам Morgan Stanley, одних только дронов в Китае к 2028 году будет выпускаться в количестве, эквивалентном сумме в $40 млрд, что в два раза превысит уровень 2024 года. Рынок человекоподобных роботов будет прирастать в денежном выражении на 63 % в год. Если в этом году его ёмкость достигнет $300 млн, то к концу десятилетия она будет измеряться уже $3,4 млрд. К тому времени на территории Китая будет эксплуатироваться 252 000 человекоподобных роботов. Ещё двадцать лет потребуется, чтобы их количество достигло 302 млн штук. К середине этого века Китай будет располагать 30 % мирового парка человекоподобных роботов, по мнению экспертов. Многие китайские компании в этом году приступят к серийному выпуску таких роботов.

Поездка генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) в Европу сопровождалась не только выступлением на конференции VivaTech 2025, но и раздачей интервью. В одном из них он провозгласил текущее десятилетие периодом роботов и автономных машин, а на самом мероприятии неожиданно заявил о прогрессе в разработке квантовых компьютеров.

Источник изображения: Nvidia

Стоит напомнить, что ещё в январе текущего года он же утверждал, что практически применимые квантовые компьютеры появятся лишь несколько десятилетий спустя. Минуло от силы пять месяцев, а глава и основатель Nvidia уже считает, что разработка квантовых компьютеров близится к переломному моменту, а сами они быстро становятся более мощными, производительными и стабильными. Уже в ближайшие несколько лет, по словам Хуанга, это позволит привлечь квантовые компьютеры к решению очень интересных задач по всему миру.

Сама Nvidia тоже готовится к этому моменту, адаптируя вычислительные системы на основе Grace Blackwell 200 к работе с алгоритмами, присущими квантовым компьютерам. В сфере ИИ подобные гибридные системы позволят добиться существенного прогресса, по мнению основателя компании. «Как и в случае с законом Мура, я готов рассчитывать на увеличение количества логических кубитов в десять раз каждые пять лет, и увеличение количества логических кубитов в 100 раз каждые десять лет», — сформулировал свой прогноз основатель Nvidia.

На полях конференции VivaTech Дженсен Хуанг также успел пообщаться с представителями CNBC, сделав сделав ещё одно важное заявление: «Текущее десятилетие станет эпохой автономного транспорта, роботов и автономных машин в целом». Не секрет, что сама Nvidia уже многие годы стремится расширить своё присутствие в сфере промышленной автоматизации, робототехники и автомобильной электроники. Это кропотливая работа, приносящая финансовую отдачу лишь в долгосрочной перспективе, однако у компании хватает терпения год за годом создавать новые решения для этих отраслей. Тем более что её облачная вычислительная инфраструктура способна ускорить решение всех перечисленных задач.

Аппаратные и программные компоненты для систем автопилота Nvidia находят всё более широкое применение в транспортных средствах, испытываемых и предлагаемых на рынках США и Китая, а вот Европа в этом отношении пока отстаёт. Великобритания, тем не менее, со следующего года разрешит эксплуатацию беспилотных автомобилей на своих дорогах. Uber и Wayve начнут их испытания в регионе уже весной 2026 года.

Компания Meta✴ объявила о запуске новой ИИ-модели V-JEPA 2, предназначенной для улучшения понимания физического мира роботами и автономными транспортными средствами. Модель способна анализировать трёхмерное пространство и предсказывать поведение объектов без необходимости использования больших объёмов данных.

Источник изображений: Meta✴

V-JEPA 2 может, например, определить, что мяч, скатившийся со стола, упадёт на пол, или что объект, скрытый из виду, не исчез, а просто находится вне зоны видимости. Это позволяет модели формировать внутреннее представление о реальности и принимать решения с учётом физических законов. Разработка позиционируется как шаг к созданию систем, способных не просто обрабатывать информацию, а планировать свои действия.

По словам Яна ЛеКюна (Yann LeCun), главного научного руководителя по искусственному интеллекту в Meta✴, понимание физического мира требует принципиально иного подхода, нежели обработка естественного языка. «Позволить машинам понимать физический мир — это совсем не то же самое, что позволить им понимать речь человека», — отметил ЛеКюн. Он также добавил, что модель выступает своего рода абстрактным цифровым двойником реальности, который помогает ИИ предсказывать последствия своих действий.

Технология может применяться в сервисах доставки роботами и беспилотных автомобилях, которым необходимо мгновенно интерпретировать происходящее вокруг. По данным CNBC, в рамках развития ИИ-стратегии, а также в условиях конкуренции с OpenAI, Microsoft и Google, глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) также планирует инвестировать $14 млрд в компанию Scale AI, генеральным директором и основателем которой является Александр Ванг (Alexandr Wang).

Amazon подтвердила, что в её закрытом исследовательском подразделении Lab126 создана новая исследовательская группа, занимающаяся разработкой робототехнических систем с интегрированным агентным ИИ. Её цель — вывести логистику на новый уровень за счёт машин, способных понимать команды на естественном языке и выполнять сложные задачи в автономном режиме.

Источник изображений: Amazon

Подразделение Lab126 хорошо известно в отрасли как сердце НИОКР-проектов, которые Amazon хранит в строжайшей тайне до их выхода на рынок. Именно здесь были разработаны такие знаковые устройства, как Kindle и Echo. Теперь команда переориентируется на новую задачу: вывести роботов Amazon на уровень «агентности», то есть научить их слышать, понимать и выполнять команды человека на естественном языке. В отличие от существующих складских роботов, каждый из которых выполняет строго одну функцию, агентные роботы будут адаптивны и многофункциональны.

Йеш Даттатрея (Yesh Dattatreya), старший менеджер по прикладной науке в Amazon Robotics, в интервью изданию Reuters отметил, что главная цель проекта — сократить время доставки, особенно в периоды пикового спроса. Роботы нового поколения смогут не только разгружать трейлеры и сортировать товары, но и поднимать тяжёлые предметы в узких пространствах. Более того, Amazon рассчитывает, что внедрение таких систем позволит минимизировать производственные отходы и снизить углеродные выбросы.

Несмотря на публичное объявление, проект пока остаётся в стадии начальных прототипов. По словам Даттатреи, Amazon ещё не определилась с форм-фактором устройств, не называет сроков, ни масштабов внедрения. Тем не менее, инженеры компании уже закладывают основу архитектуры, способной в будущем трансформировать роботов Amazon в универсальных и автономных исполнителей.

У Amazon уже есть опыт в области агентного ИИ. В начале года её ИИ-лаборатория представила Nova Act — браузерного ИИ-агента, способного выполнять действия в интернете по командам пользователя. Ещё одно новшество — Alexa+, обновлённая версия голосового помощника, обладающая базовыми функциями агентности: запоминание целей, выполнение последовательных действий. Однако обе системы пока ограничены цифровым пространством и не взаимодействуют с физической средой.

Amazon также рассказала о разработке усовершенствованных картографических технологий, ориентированных на работу курьеров. Новые карты обеспечат высокую детализацию зданий, покажут потенциальные препятствия и предложат оптимальные маршруты доставки. Особое внимание уделяется сложным локациям: офисным комплексам и жилым кварталам с одинаковыми зданиями. Это решение должно значительно упростить навигацию и снизить время на поиск точек доставки заказов.

Amazon заявила, что планирует интеграцию этих карт с очками дополненной реальности для водителей доставки. Эти очки со встроенным дисплеем смогут отображать карту и прокладывать пошаговый маршрут в реальном времени. Об этом сообщил вице-президент и глава Amazon Maps and Geospatial Вираж Чаттерджи (Viraj Chatterjee). Он отметил, что устройство пока находится в стадии тестирования, но первые результаты уже демонстрируют эффективность технологии, особенно в зонах с однотипной архитектурой.

Данные берутся из публикации Обзор Midea VCR S20 Plus: робот-пылесос — друг человека!

Известный производитель роботов-пылесосов компания Dreame Technology пригласила представителей СМИ, в том числе журналиста 3DNews, в свою штаб-квартиру в китайском Сучжоу. Нам удалось лично оценить масштаб производства компании, прогулявшись по технопарку, который занимает площадь в 168 000 кв. м. Представители компании показали нам тестовую лабораторию, а также цех по производству двигателей для пылесосов.

Компания Dreame существует с 2017 года, но уже сумела занять лидирующие позиции на таких крупных рынках, как Китай, США, Германия, Франция и Южная Корея. В целом продукция Dreame представлена в более чем 100 странах и регионах. У компании насчитывается более 6000 офлайн-магазинов по всему миру. По состоянию на 28 февраля 2025 года общее число пользователей программ лояльности Dreame превысило 11 млн человек. Dreame обслуживает более 21 млн домохозяйств по всему миру.

В цехе по производству высокоскоростных двигателей для пылесосов и роботов-пылесосов площадью 9,3 тыс. м² установлено 10 производственных линий, число которых планируется довести в этом году до 16. В частности, будет установлено четыре линии по производству моторов для роботов-пылесосов, а две линии — по выпуску двигателей для ручных пылесосов.

На линии D1 в основном производятся двигатели серии 60, которые используются для изделий серий V10/V11/V12. Линия D3 мощностью 4000 двигателей в сутки обеспечивает полностью автоматизированное производство моторов серии 50 для моделей T10, T20, R10, Z10 и U20. На линии D4 осуществляется выпуск двигателей серии M55 для пылесосов линейки R и Z (до 9000 штук в сутки), на линии D13 выпускаются мощные двигатели серии M60, обеспечивающие мощность всасывания свыше 400 Вт, которые используются в премиальных пылесосах линейки Z.

Линия D14, уже готовая к серийному производству, — это первая в мире линия по выпуску двигателей с частотой вращения 200 000 об/мин, которые используются в премиальных пылесосах компании, таких как Dreame Z60.

Линия D6 используется для сборки турбовентиляторов серии MSD-A/C, которые устанавливаются в моделях S10, S20 и X10, линия D8 — для производства двигателей для фенов Miracle, линия D9 — для выпуска турбовентиляторов серий MSD-D, MSD-E и MSD-F, которые применяются в роботах-пылесосах серии S/X30, а на линии D11 собирают турбовентиляторы серии MSD для различных устройств. И, наконец, на линии M4 производят турбовентиляторы серии MSD с рекордной мощностью всасывания 24 кПа, предназначенные для использования в роботах-пылесосах.

Для оптимизации производственных процессов на наиболее подходящих линиях и реализации концепции осознанного и интеллектуального производства компания использует метод DQPIC, который предполагает выявление ресурсов создания ценности, внедрение поточного производства и разработку планов операций, основанных на заказах. Мониторинг процессов в реальном времени позволяет обеспечить своевременную поставку высококачественной доступной продукции. Компания придерживается концепции интеллектуального производства. Управление производственными площадками осуществляется по принципу 7S, что включает стандартизацию организационных и производственных процессов для повышения эффективности работы. Для повышения гибкости и эффективности производства были разработаны производственные процессы и компоновка, основанные на бережливом подходе, а также требованиях к интеллекту и информатизации.

Первая интеллектуальная линия по производству высокоскоростных бесщеточных двигателей была введена в эксплуатацию в начале 2019 года. На сегодняшний день их количество возросло до 11. Компания использует современные технологии и решения, такие как промышленные роботы, полностью автоматические подающие машины, системы машинного зрения AOI, а также системы MES, SAP, PDM, CRM, PLM и SPC. Также были созданы лаборатории для исследования процессов и технологий анализа программного обеспечения продуктов. Кроме того, активно развиваются методологии lean и Six Sigma, с фокусом на их интеграцию, что способствует созданию полностью автоматизированных производственных цехов.

За последние три года компания инвестировала в развитие в общей сложности 97,562 млн юаней, включая 71,75 млн юаней в оборудование и сооружения и 25,812 млн юаней — в информационное строительство.

В декабре 2020 года Dreame внедрила производственную исполнительную систему MES, обеспечивающую непрерывный контроль всех этапов производства, хода технологических процессов и проверок качества. Особое внимание уделено мониторингу состояния производственного оборудования — система оперативно выявляет любые отклонения от нормального режима работы и мгновенно уведомляет ответственных специалистов. Внедрение MES позволило значительно повысить прозрачность производственных процессов, сократить время простоев и улучшить общее качество выпускаемой продукции, а запуск автоматизированных транспортных средств AGV intelligent logistics — реализовать автоматизированную доставку материалов со склада в корпус автоматической линии.

В настоящее время у Dreame более 20 линий по производству высокоскоростных цифровых двигателей с годовой производительностью более 10 млн единиц.

Также вызывает уважение очень основательный подход компании к тестированию продукции перед запуском её в серийное производство. Тестовая лаборатория компании занимает отдельное здание, и в ней, помимо автоматики для тестирований, трудится около 150 специалистов-тестировщиков. Ежедневно в течение стандартной рабочей смены они проводят массу тестов для вертикальных и для роботов-пылесосов. Специалисты оценивают качество уборки различных поверхностей с различными загрязнениями.

Они оценивают скорость и качество преодоления препятствий в виде порожков и ступеней, измеряют мощность и силу всасывания. В отдельном помещении специальные машины проводят тесты на износ, а также краш-тесты устройств и даже тестируют упаковку пылесосов на прочность!

Dreame расширяет своё присутствие на рынке решений для уборки помещений в рамках стратегии, ориентированной на hi-end решения, увеличивая инвестиции в новые разработки и учитывая особенности местных рынков. Философия бренда Dreame заключается в применении передовых технологий для улучшения повседневной жизни. Придерживаясь этой философии и сохраняя стратегию работы на рынке высокого класса, Dreame предлагает полный ассортимент продукции — от вариантов начального уровня для массового рынка до флагманских моделей. Что касается формирования экосистемы, то на пресс-конференции в марте этого года Dreame объявила, что стала «предприятием без границ».

В дальнейшем компания планирует и дальше инвестировать в исследования и разработки, придерживаясь концепций «технологические инновации, доступные потребителю» и «применение передовых технологий для улучшения повседневной жизни». Также Dreame продолжит расширять сеть магазинов по всему миру, которые служат её визитной карточкой и позволяют оперативно знакомить пользователей с новинками.

Отвечая на вопрос журналистов о готовящихся новинках, компания сообщила, что сейчас ведётся работа над серией роботов-пылесосов X50 с ИИ-функциями для реализации интеллектуального управления 3.0.

Функции включают:

• ИИ-распознавание сухого и влажного мусора.
• ИИ-распознавание типов помещений.
• Автоматический подбор режима уборки с помощью ИИ.
• Автоматическую повторную мойку и протирку при сильных загрязнениях.
• ИИ-распознавание ковров.

Планы Dreame также включают запуск производства новых видов продукции. На выставке AWE 2025 компания представила, помимо умных решений для уборки помещений, ряд новых категорий продуктов, включая холодильники, кондиционеры, стиральные машины и кухонные приборы. Выход на рынок крупной бытовой техники говорит о трансформации компании в комплексный бренд, охватывающий широкий спектр умной бытовой техники, что обеспечивает более быстрое внедрение её решений в сфере робототехники.