Разработчик систем компьютерного зрения RealSense превратился в самостоятельный стартап, после того как отделилась от материнской компании Intel и привлекла инвестиции в размере $50 млн. В раунде финансирования приняли участи фонды Intel Capital и MediaTek Innovation. Средства компания направит для расширение на смежные рынки и разработку новых решений в областях искусственного интеллекта, робототехники и биометрии.

Источник изображения: Georges Malher / Unsplash

Компания работает в области систем компьютерного зрения, которые способны распознавать глубину сцены и определять расстояние до расположенных объектов. Так называемые «камеры глубины» от RealSense позволяют роботам, дронам и другим устройствам воспринимать и понимать трехмерную среду, в которой они работают. Также стартап разрабатывает технологии 3D-сканирования (используется для создания трёхмерных моделей объектов) и распознавания жестов и лиц для бесконтактных устройств и приложений безопасности.

Гендиректор RealSense Надав Орбах (Nadav Orbach) утверждает, что перед компанией открываются большие возможности благодаря бурному развитию гуманоидных и автономных мобильных роботов с искусственным интеллектом, а также систем контроля доступа и безопасности на базе ИИ.

Камеры RealSense встроены примерно в 60 % гуманоидных роботов по всему миру. У компании более 3000 клиентов и свыше 80 патентов. Стартап ожидает роста рынка робототехники с $50 млрд до $200 млрд в течение следующих шести лет. Значительная часть этого роста будет обеспечена гуманоидными роботами и другими системами, использующими компьютерное зрение для распознавания.

Компания Hugging Face начала принимать предварительные заказы на покупку робота Reachy Mini, который построен на базе платформы с открытым исходным кодом и нейросетей. Желающим приобрести миниатюрного настольного робота придётся заплатить $449.

Источник изображения: Hugging Face

В блоге Hugging Face сказано, что Reachy Mini — это «выразительный робот с открытым исходным кодом, созданный для взаимодействия человека с роботом, творческого программирования и экспериментов с ИИ». Устройство ориентировано на всех, кто интересуется этой развивающейся областью робототехники. С помощью специального Python SDK можно запрограммировать новые навыки, а позднее разработчики обещают реализовать поддержку JavaScript и Scratch.

Из названия Reachy Mini можно понять, что речь идёт о миниатюрном устройстве. Высота робота составляет всего 28 см, а ширина — 16 см. Это означает, что его можно легко разместить на столе рядом с компьютером, на полке или в другом удобном месте. Покупателям доступна полностью автономная версия робота на базе одноплатного компьютера Raspberry Pi 5 с встроенным аккумулятором.

На рынок также выходит Reachy Mini Lite, который необходимо подключать к электросети и который на данный момент поддерживает только macOS и Linux. В компании отметили, что эта версия устройства всё ещё находится на этапе разработки и в ней, в отличие от стандартной модели, отсутствует акселерометр. Стать обладателем этой версии робота можно за $299.

В остальном оба робота похожи: каждый из них оснащён 5-ваттным динамиком и широкоугольной камерой. Голова робота поддерживает шесть степеней свободы, а туловище может поворачиваться вокруг своей оси. В конструкции Reachy Mini предусмотрено четыре микрофона, а у Reachy Mini Lite — только два. Оба робота поставляются в разобранном виде.

Данные берутся из публикации Обзор Dreame X50 Ultra Complete: робот-уборщик настоящего техноманьяка

Экспертам TrendForce удалось подтвердить опубликованную ранее информацию о наличии у Tesla проблем с подготовкой к массовому производству человекоподобных роботов Optimus. По мнению источника, чтобы не рисковать сроками реализации всего проекта, Tesla придётся пойти на компромиссы как с точки зрения технического устройства роботов Optimus, так и сферы их практического применения.

Источник изображения: Tesla

Как напоминает TrendForce, сейчас у Tesla наблюдаются проблемы с тяговыми батареями роботов, интеграцией программного и аппаратного обеспечения, а также функциональностью отдельных исполнительных механизмов. В части программного обеспечения обучение фирменных систем может потребовать большего времени, чем изначально планировалось, поскольку имитация мелкой моторики человека является достаточно сложной задачей для роботов, претендующих на универсальность применения.

Как уже отмечалось недавно, Tesla могут потребоваться новые поставщики кистевых манипуляторов Optimus. По оценкам самой TrendForce, себестоимость данного компонента распределяется следующим образом: 35 % приходятся на моторы, 37 % на соединительные и крепёжные элементы, 13 % на зубчатые передачи, 11 % на сенсоры, а оставшиеся 4 % распределяются между всем остальным конструктивным составом руки робота. В общей сложности для создания кисти робота Optimus требуются комплектующие примерно двух десятков поставщиков.

Источник изображения: TrendForce

Чтобы в разумные сроки решить возникшие проблемы, как считает TrendForce, компания Tesla может либо упростить конструкцию роботов Optimus, ограничив количество степеней свободы тех же рук, либо ограничить сферу применения роботов в целом — например, отказавшись от использования их на производстве в пользу выполнения бытовых операций.

С точки зрения прогресса всей робототехнической отрасли задержка с началом выпуска Optimus трагедией не является. Напротив, она позволит многим более мелким компаниям проявить себя в этой сфере и занять долю рынка. С другой стороны, все прочие участники рынка столкнутся с теми же проблемами, что и Tesla, но не у всех хватит ресурсов для их быстрого и эффективного решения. Существует серьёзный разрыв между техническим заданием, определяющим конструкцию и характеристики робота, и возможностями его практического применения.

В России дебютировал бренд бытовой техники Trouver, объявивший о старте продаж серии умных роботов-пылесосов Trouver P50, включающей модели P50 Ultra и P50 Pro Ultra. Новинки отличаются поддержкой передовых ИИ-решений по распознаванию загрязнений, расширенными возможностями самообслуживания и высокой автономностью.

Источник изображений: Trouver

Сообщается, что серия Trouver P50 была разработана с опорой на пользовательские сценарии из разных стран. Компания использует собранную аналитику повседневных моделей поведения для проектирования устройств, которые адаптируются к реальному дому. В разработке устройств компания руководствовалась философией «Жизнь без ограничений», предполагающей, что техника не требует внимания, а эффективно выполняет задачи.

Модель P50 Pro Ultra оснащена системой автоматического снятия насадок, а также их подъёма на высоту 10,5 мм перед въездом на ковры, что исключает намокание и вторичное загрязнение ковров, позволяя полностью автоматизировать уборку в доме со смешанными покрытиями.

Также обе модели получили динамическую систему подъёма CleanLift: при переходе к влажной уборке боковые и роликовые щётки автоматически поднимаются, предотвращая смешивание сухого и влажного мусора. Технология FlexReach обеспечивает уборку с помощью выступающей щётки в углах, вдоль краев, плинтусов и под мебелью.

P50 Pro Ultra использует интеллектуальную систему на базе ИИ RGB-камеры с LED-подсветкой и 3D Structured Light-сенсора, которая позволяет роботу распознавать даже в условиях недостаточного освещения тип загрязнения, различать его по цвету и структуре, адаптировать маршрут, выбирать режим и осуществлять повторную локальную уборку. В отличие от старшей модели, P50 Ultra оснащён только 3D Structured Light-сенсором, который обеспечивает точную навигацию и объезд препятствий.

Поставляемая с пылесосами док-станция с помощью ИИ-технологии AI Mop Status Monitoring и сенсора мутности воды анализирует состояние жидкости после промывки насадки и регулирует температуру воды (от тёплой до 75 °C), обеспечивая глубокую очистку только при необходимости, что снижает расход воды и ускоряет цикл уборки.

Обе модели серии оснащены высокопроизводительным мотором, обеспечивающим силой всасывания 19 000 Па, а также адаптированы для уборки шерсти и мусора без наматывания. Турбощётка CleanChop, идущая в комплекте с моделью Pro Ultra, разрезает волосы, облегчая их удаление. Насадки моются в док-станции горячей водой (75 °C) и затем проходят сушку тёплым воздухом. Также док-станция автоматически подаёт чистящее средство.

Как роботы-пылесосы, так и док-станция отличаются минималистичным дизайном и приглушенными цветами, что позволяет им быть органичной частью интерьера.

Робот-пылесос Trouver P50 Ultra доступен по цене от 79 999 руб., цена Trouver P50 Pro Ultra составляет от 99 999 руб.

Когда компания Tesla хвасталась своими первыми успехами в обучении человекоподобных роботов Optimus простым с точки зрения человека манипуляциям, намётанный глаз скептически настроенных наблюдателей обнаруживал в видео работающего по близости оператора. Китайской Dobot удалось увеличить расстоянием между ним и роботом до 1800 км.

Источник изображений: Dobot Robotics

Напомним, человекоподобные роботы Atom основанной в 2015 году китайской компании Dobot Robotics недавно поступили в продажу по цене $27 500 за штуку. Компания уже демонстрировала, как эти роботы готовят и сервируют простейший завтрак, а целью нового эксперимента было испытание мелкой моторики робота в случае с дистанционным управлением на существенном удалении. Фактически, управляющий роботом при помощи шлема виртуальной реальности оператор и сам робот находились друг от друга на расстоянии 1800 км, в разных регионах Китая.

В ходе нового эксперимента робот, управляемый удалённым оператором, смог приготовить мясной стейк, не только промокнув его бумажным полотенцем после обжарки на гриле, предварительно сдобрив маслом, но и посолив непосредственно при помощи пальцев, захватив щепотку соли россыпью. По словам производителя, робот Dobot Atom обеспечивает точность движений на уровне 0,05 мм, но только в верхней своей части. Конечно, наглядность такого эксперимента не даёт полного представления о возможности применения таких роботов, но оно нашлось бы во многих отраслях, начиная от сборочных операций, ремонта сложного оборудования и даже медицины. Удалённый оператор сможет осуществлять прецизионные манипуляции, находясь на большом удалении.

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему, которая позволит роботам обнаруживать предметы, скрытые от глаз. Благодаря этому роботы по контролю качества смогут, например, выявлять бракованные товары в упаковке, не вскрывая её.

Источник изображения: news.mit.edu

В основе технологии лежит использование радиоволн миллиметрового диапазона (mmWave) — тех же сигналов, что используются в Wi-Fi и 5G. Система анализирует отражение радиоволн от разных предметов для построения точных 3D-моделей объектов, которые находятся за пределами прямой видимости.

Система получила название mmNorm, а лежащие в её основе радиоволны могут проникать сквозь различные материалы, например, пластиковые контейнеры или картонные коробки, и отражаться от скрытых внутри объектов. Система собирает и анализирует полученную таким образом информацию для точного воссоздания скрытых объектов.

По данным исследователей, точность работы системы mmNorm достигает 96 % при воссоздании повседневных предметов со сложными изогнутыми формами, таких как столовые приборы, хозяйственные инструменты и др. Для сравнения, подобные технологии прежде позволяли добиться точности не более 78 %.

Важно и то, что новая технология не требует дополнительной полосы радиочастот для достижения такой высокой точности. За счёт высокого уровня эффективности технология может найти применение в самых разных областях — от заводов до домов престарелых. Например, mmNorm позволит роботам определять инструменты, лежащие в закрытом ящике. При этом робот сможет идентифицировать рукоятки инструментов для более эффективного их захвата и дальнейшего манипулирования.

«Мы давно работаем над решением этой проблемы, но постоянно упирались в стену, поскольку предыдущие методы при всей их математической элегантности не давали нужного результата. Нам пришлось придумать принципиально новый подход к обработке сигналов, отличающийся от всего, что использовалось последние 50 лет, чтобы открыть дорогу для нестандартного применения», — рассказал Фадель Адиб (Fadel Adib), доцент кафедры электротехники и информатики в MIT, один из авторов исследования.

Традиционные технологии радиолокации предполагают излучение волн миллиметрового диапазона и обработку данных об их отражении от окружающих объектов. Такой метод называется «обратная проекция» и он хорошо работает для формирования моделей крупных объектов, таких как скрытый облаками самолёт. При этом технология не слишком хорошо справляется с идентификацией небольших предметов, например, кухонной утвари.

В ходе исследования было установлено, что существующие методы игнорируют важную особенность. Речь идёт о зеркальности, когда практически каждая поверхность, на которую попадают излучаемые волны, действует как зеркало и создаёт отражения. Если поверхность направлена в сторону антенны, сигнал отразится от объекта и вернётся к антенне. Если же поверхность направлена в другую сторону, отражённый сигнал уйдёт в сторону и не будет принят приёмником.

При разработке mmNorm исследователи пытались сделать так, чтобы система оценивала не только положение сигнала в пространстве, но и ориентацию поверхности в этой точке. В процессе работы mmNorm вычисляет так называемую нормаль к поверхности, т.е. вектор, перпендикулярный к поверхности в заданной точке. Эти данные используются для воссоздания кривизны поверхности объекта в каждой точке. Комбинируя данные о нормалях поверхности во всех точках пространства, mmNorm задействует специальную математическую модель для воссоздания трёхмерной модели объекта.

Исследователи создали прототип mmNorm, подключив радар к роботизированному манипулятору, который постоянно проводит измерения за счёт перемещения вокруг скрытого объекта. В процессе анализа система сравнивает силу отражённых сигналов для оценки кривизны форм скрытого объекта. К примеру, антенна будет принимать наиболее сильные сигналы от поверхностей, расположенных к ней перпендикулярно, и более слабые сигналы от поверхностей, обращённых под разными углами.

Несколько антенн получают определённое количество сигналов, после обработки которых системе удаётся определить форму скрытого предмета. Отмечается также, что система оценивает нормаль к поверхности из всех точек пространства, за счёт чего в ходе анализа генерируется множество возможных поверхностей. Для выбора правильной исследователи задействовали уже существующие технологии компьютерной графики, которые также служат для формирования конечной 3D-модели объекта сканирования.

Систему mmNorm протестировали на 60 небольших предметах сложной формы, таких как керамическая кружка с изгибающейся ручкой. Тестирование показало, что погрешность восстановления формы у новой технологии на 40 % ниже по сравнению с уже существующими аналогами, а точность определения позиции объектов в пространстве выше. Алгоритм может отличать друг от друга, лежащие внутри одной коробки, ложку, вилку, нож и др. Система хорошо справляется с построением моделей предметов, изготовленных из дерева, металла, пластика, резины и стекла. При этом она не подходит для сканирования предметов, скрытых за металлическими перегородками или толстыми стенами.

Тайваньский производитель электроники Foxconn и японская компания Kawasaki Heavy Industries представили робота-ассистента медсестры Nurabot, разработанного совместными усилиями в рамках стратегического партнёрства. Продажи новинки начнутся в 2026 году. С апреля этого года Nurabot проходит тестирование в Главной больнице ветеранов (TCVGH) в Тайчжуне (Тайвань).

Источник изображения: TCVGH, Foxconn, Kawasaki Heavy Industries

В качестве основы при создании Nurabot специалисты компаний использовали социального робота Kawasaki Nyokkey (на фото ниже), представляющего собой универсальную платформу, адаптируемую к различным сферам применения. Он может также использоваться в промышленности и сфере услуг, включая учреждения сестринского ухода, объекты инфраструктуры, рестораны. Применение Nurabot стало первым случаем использования платформы Nyokkey в медицинской сфере за пределами Японии.

Источник изображения: Kawasaki Heavy Industries

При разработке Nurabot специалисты объединили передовые робототехнические технологии Kawasaki с опытом Foxconn в создании программного обеспечения. Новый робот оснащён двумя манипуляторами с функцией захвата и удержания предметов, грузовым отсеком и возможностью автономного передвижения. Он сможет оказывать помощь медсёстрам в выполнении таких задач, как транспортировка образцов крови для анализа, доставка лекарств пациентам и обучение правилам гигиены.

В пресс-релизе Kawasaki сообщается, что медицинские учреждения в развитых странах сталкиваются с нарастающей нехваткой медицинского персонала, особенно медсестёр. В частности, критическая нехватка медсестёр на Тайване стала серьёзной социальной проблемой. Для обеспечения стабильной работы системы здравоохранения необходимо внедрение решений, направленных на снижение нагрузки на медперсонал, отметили в компании.

Илон Маск (Elon Musk) не отказывается от амбиций по превращению Tesla в крупного производителя человекоподобных роботов и по итогам текущего года обещает выпустить 5000 экземпляров Optimus. Между тем осведомлённые источники утверждают, что необходимость переработки конструкции робота и программного обеспечения задерживает старт их полноценного массового производства.

Источник изображения: Tesla

Как отмечает AInvest со ссылкой на публикацию The Information, пару недель назад Tesla приостановила закупку комплектующих для производства человекоподобных роботов Optimus. После внесения необходимых изменений в конструкцию заказы будут возобновлены, но, вероятно, уже с определёнными корректировками по ассортименту и объёмам. На адаптацию к этим изменениям может уйти до двух месяцев.

По состоянию на конец мая, согласно имеющимся данным, Tesla уже выпустила около тысячи человекоподобных роботов Optimus и успела закупить комплектующие для производства примерно 1200 единиц. Из-за задержки, вызванной необходимостью внесения изменений в конструкцию, выпустить 5000 штук до конца года, по мнению экспертов, будет невозможно.

В начале июня компанию Tesla покинул руководитель робототехнического направления Милан Ковач (Milan Kovac). Его обязанности перешли к Ашоку Эллусвами (Ashok Elluswamy), вице-президенту Tesla по программному обеспечению. Он внёс ряд изменений в конструкцию Optimus, что потребовало перенастройки производственного процесса.

Из общения Tesla с поставщиками комплектующих для Optimus стало известно, что в текущем виде роботы страдают от таких дефектов, как перегрев приводов, низкая грузоподъёмность манипуляторов, а также быстрый износ элементов силовой трансмиссии и тяговой батареи. Сейчас Tesla ищет оптимального поставщика манипуляторов для кистей рук робота. Программное обеспечение также нуждается в доработке, однако здесь на помощь компании могут прийти как собственное подразделение Tesla, занимающееся электромобилями, так и стартап xAI, принадлежащий Илону Маску.

На предприятии Tesla в Техасе человекоподобные роботы Optimus пока используются только для перемещения аккумуляторных ячеек, причём делают это в два раза хуже людей, а к сборочным операциям пока не привлекались. В идеале Tesla намеревается выпустить 50 000 таких роботов в следующем году, а в 2026 году — отправить одного из них на Марс. К концу десятилетия годовой объём выпуска Optimus должен превысить 500 000 единиц.

Снизить стоимость такого робота до обещанных $20 000 также будет непросто. Сейчас себестоимость каждого превышает $60 000, а на закупку комплектующих только в этом году планируется потратить более $300 млн. Не исключено, что на ежегодном собрании акционеров Tesla в этом году Маск постарается представить робота Optimus третьего поколения, чтобы подтвердить способность компании разрабатывать и выпускать перспективные продукты.

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.