Компанию Tesla и нашедшего себе южнокорейского инвестора стартап Boston Dynamics принято считать потенциальными лидерами рынка человекоподобных роботов в США Но китайские компании стремительно приближаются к статусу мировых лидеров, и имеют все шансы повторить успех рынка электромобилей в сегменте человекоподобных роботов, как считают аналитики.

Их комментарии приводит издание CNBC. По мнению представителей SemiAnalysis, в случае подобного масштабного успеха китайских компаний в сфере разработки и производства человекоподобных роботов, влияние на мировой рынок труда может оказаться колоссальным. Китайские производители имеют возможность снижать издержки за счёт масштабов бизнеса, поэтому у зарубежных конкурентов не так много шансов превзойти их на рынке человекоподобных роботов. По оценкам Morgan Stanley, себестоимость выпуска человекоподобного робота сейчас лежит в диапазоне от $10 000 до $300 000 за штуку, в зависимости от функциональных возможностей и технических требований.

Ещё в мае прошлого года китайская Unitree начала предлагать человекоподобных роботов за $16 000. При этом специалисты Morgan Stanley оценивают розничную стоимость Tesla Optimus в $20 000, и на эту же сумму предлагал ориентироваться сам Илон Маск (Elon Musk). Впрочем, без доступа к китайской компонентной базе Tesla вряд ли сможет удержать стоимость своего человекоподобного робота на этом уровне, как считают эксперты.

За последние пять лет китайские разработчики зарегистрировали 5688 патентов, в которых фигурирует слово «человекоподобный», тогда как у компаний из США этот показатель едва достиг 1483 патентов. Китайские автопроизводители активно включаются в процесс освоения рынка человекоподобных роботов. О соответствующих амбициях уже заявили Xiaomi, BYD, Chery и XPeng. Кроме того, в Китае полно и специализированных стартапов, которые изначально нацелены на выпуск человекоподобных роботов. Китайским компаниям помогает и государство, как поясняют аналитики Morgan Stanley.

Человекообразные роботы в ближайшие три или четыре года начнут активнее использоваться на производстве, поскольку там проще обеспечить однородное и предсказуемое окружение. Позже они начнут проникать в бытовую и сервисную сферы. Тот же Илон Маск рассчитывает поручить своим роботам Optimus ряд операций на предприятиях Tesla уже в этом году, причём речь идёт о тысячах экземпляров. Китайские автопроизводители тоже начали тестировать человекоподобных роботов на своих предприятиях.

Поскольку Китай обеспечивает себя компонентами для производства роботов примерно на 70 %, рост масштабов производства стремительно снизит себестоимость продукции. Тот же Unitree G1 вообще не использует комплектующих американского происхождения. Американским производителям о таком уровне суверенитета только приходится мечтать. По прогнозам Bank of America, к 2030 году в мире будет ежегодно продаваться по 1 млн человекоподобных роботов, а к 2060 году количество эксплуатируемых роботов такого типа вырастет до 3 млрд штук.

Минпромторг совместно с «Яндексом» и «Сбером» разрабатывает унифицированный стандарт ПО для промышленных роботов, который должен быть представлен к лету этого года, сообщил начальник отдела департамента станкостроения и тяжёлого машиностроения Минпромторга Руслан Ахмедов на круглом столе «Промышленная роботизация в России», о чём пишут «Ведомости».

Источник изображения: Gabriele Malaspina/unsplash.com

По словам Ахмедова, в Минпромторге решили разделить производство роботов и разработку ПО для них в рамках федерального проекта «Развитие промышленной робототехники и автоматизации производства», на который выделено около 350 млрд руб. из госбюджета до 2030 года.

Глава государства поставил перед отраслью цель увеличить количество промышленных роботов до 99 325 шт. на предприятиях до 2030 года с имеющихся в настоящее время 14 382 (согласно статистике Минпромторга). По данным ведомства, средняя плотность роботизации в мире составляет 162 робота на 10 тыс. рабочих, в то время как в России этот показатель равен 19.

Ранее в этом месяце «Ведомости» сообщили, что в России в сфере робототехники заняты 73 компании, из которых 19 осуществляют выпуск роботов, 56 предоставляют услуги по интеграции, а пять выпускают комплектующие. Как сообщил Ахмедов на круглом столе, Минпромторг поставил задачу обеспечить России присутствие в топ-25 стран по плотности роботизации. Для этого необходимо внедрить более 85 тыс. промышленных роботов до 2030 года, а первые результаты новых мер поддержки будут видны уже в 2027 году.

В «Яндексе» сообщили, что независимо от федерального проекта компания уже ведет разработку софта для управления роботами и их конфигурирования. Базовые коробочные решения для узкоспециализированных роботов компания будет брать у вендоров, а уже затем создавать бесшовную платформу для полной роботизации, рассказал директор по развитию бизнеса «Яндекс роботикс» Георгий Клушин. Он также сообщил, что в этом году «Яндекс» планирует заключить контракты не менее чем с 10 партнёрами в сфере логистики. По данным источника «Ведомостей», аналогичное решение имеется и у «Сбера».

По мнению гендиректора «Дронсхаб групп» Максима Томских, нет необходимости делать абсолютно универсальный софт, но разрабатывать ПО верхнего уровня для работы с очень широким спектром роботов, создавать облачные платформы контроля, диспетчеризации и управления, разрабатывать системы ИИ, управляющие алгоритмы — это верный шаг. Благодаря этому можно будет объединить в единые системы широкий спектр роботов — автономные роверы, промышленные краны и автоматизацию, инфраструктуру, промышленных роботов и даже существующую технику, переведённую в беспилотный режим.

Руководитель разработки производственных систем «Аскон» Михаил Пономаренко отметил, что ранее для программирования роботов использовался иностранный софт, поскольку отечественные аналоги охватывали не весь спектр задач.

В свою очередь, директор по развитию ИИ и веб-технологий Artezio (входит в группу компаний «Ланит») Сергей Матусевич считает, что унифицированное ПО в экосистеме может ускорить внедрение роботизации, но само по себе не обеспечит необходимого темпа. Более реальной он назвал задачу установить 30 – 40 тыс. роботов к 2030 году, причём ключевые усилия надо направить на развитие кадров и инженерное образование.

Его поддержал Томских, отметивший, что проблема промышленной роботизации в России связана не с отсутствием должного ПО или недостатком государственной поддержки, а с массовым стремлением «купить в Китае подешевле». Основатель «Завода роботов» Андрей Гартунг тоже считает, что мер господдержки для производителей роботов достаточно, но заказчики и конечные потребители роботов не всегда понимают экономическую выгоду от этого. Поэтому в первую очередь нужно направлять усилия на информирование заказчиков, повышение уровня квалификации инженеров и развитие инженерного образования, подчеркнул он.

Группа учёных из США опубликовала в журнале Science Robotics статью с описанием прыгающего робота. Он способен перепрыгивать с ветки на ветку и может использоваться в строительстве или лесном хозяйстве. Оснащение робота датчиками позволит проводить инспекцию сооружений и мониторинг окружающей среды, а также откроет множество новых способов применения для этой платформы, способной удерживать баланс в сложных условиях.

Источник изображений: Justin K. Yim

«Нас вдохновили белки», — объяснила Джастина Йим (Justin Yim), которая работала над проектом в Калифорнийском университете в Беркли, а сейчас трудится в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне. Белки умеют компенсировать недолёты и перелёты при приземлении, балансируя телом таким образом, чтобы удержаться на месте, куда перепрыгнули. Учёные попытались воспроизвести похожие механизмы в небольшой роботизированной платформе с одной ногой. Для большей надёжности они снабдили её захватом, чтобы робот-белка не упал с опоры даже в случае потери баланса.

Сообщается, что в 25 из 30 попыток перепрыгнуть с одной тонкой ПВХ-трубы на другую робот смог приземлиться на столь маленькую цель. В двух случаях он сделал это идеально, оставшись в вертикальном положении, тогда как в остальных переворачивался и зависал на захватах. Это открыло путь для очередной модификации робота, направленной на создание более крепких захватов, подобно цепким когтям белок. В конечном итоге робот сможет прыгать с одной опоры на другую и делать это с мастерством живой белки. Однако, как уточняют исследователи, до этого пройдёт ещё немало времени.

Лаборатория Google DeepMind представила две новые модели ИИ, которые помогут роботам «выполнять более широкий спектр реальных задач, чем когда-либо прежде». Gemini Robotics — это модель «зрение-язык-действие», способная понимать новые ситуации без предварительного обучения. А Gemini Robotics-ER компания описывает как передовую модель, которая может «понимать наш сложный и динамичный мир» и управлять движениями робота.

Источник изображений: Google DeepMind

Модель Gemini Robotics построена на основе Gemini 2.0, последней версии флагманской модели ИИ от Google. ПО словам руководителя отдела робототехники Google DeepMind Каролины Парада (Carolina Parada), Gemini Robotics «использует мультимодальное понимание мира Gemini и переносит его в реальный мир, добавляя физические действия в качестве новой модальности».

Новая модель особенно сильна в трёх ключевых областях, которые, по словам Google DeepMind, необходимы для создания по-настоящему полезных роботов: универсальность, интерактивность и ловкость. Помимо способности обобщать новые сценарии, Gemini Robotics лучше взаимодействует с людьми и их окружением. Модель способна выполнять очень точные физические задачи, такие как складывание листа бумаги или открывание бутылки.

«Хотя в прошлом мы уже достигли прогресса в каждой из этих областей по отдельности, теперь мы приносим [резко] увеличивающуюся производительность во всех трёх областях с помощью одной модели, — заявила Парада. — Это позволяет нам создавать роботов, которые более способны, более отзывчивы и более устойчивы к изменениям в окружающей обстановке».

Модель Gemini Robotics-ER разработана специально для робототехников. С её помощью специалисты могут подключаться к существующим контроллерам низкого уровня, управляющим движениями робота. Как объяснила Парада на примере упаковки ланч-бокса — на столе лежат предметы, нужно определить, где что находится, как открыть ланч-бокс, как брать предметы и куда их класть. Именно такой цепочки рассуждений придерживается Gemini Robotics-ER.

Разработчики уделили серьёзное внимание безопасности. Исследователь Google DeepMind Викас Синдхвани (Vikas Sindhwani) рассказал, как лаборатория использует «многоуровневый подход», при котором модели Gemini Robotics-ER «обучаются оценивать, безопасно ли выполнять потенциальное действие в заданном сценарии».

Кроме того, Google DeepMind разработала ряд эталонных тестов и фреймворков, чтобы помочь дальнейшим исследованиям безопасности в отрасли ИИ. В частности, в прошлом году лаборатория представила «Конституцию робота» — набор правил, вдохновлённых «Тремя законами робототехники», сформулированными Айзеком Азимовым в рассказе «Хоровод» в 1942 году.

В настоящее время Google DeepMind совместно с компанией Apptronik разрабатывает «следующее поколение человекоподобных роботов». Также лаборатория предоставила доступ к своей модели Gemini Robotics-ER «доверенным тестировщикам», среди которых Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics и Enchanted Tools.

«Мы полностью сосредоточены на создании интеллекта, который сможет понимать физический мир и действовать в этом физическом мире, — сказала Парада. — Мы очень рады использовать это в нескольких воплощениях и во многих приложениях для нас».

Напомним, что в сентябре 2024 года исследователи из Google DeepMind продемонстрировали метод обучения, позволяющий научить робота выполнять некоторые требующие определённой ловкости действия, такие как завязывание шнурков, подвешивание рубашек и даже починка других роботов.

Основанная ещё в середине восьмидесятых годов прошлого века компания MIPS до сих пор по аналогии с Arm предлагала лицензировать её процессорную архитектуру своим клиентам, но на этой неделе решила изменить свой вектор стратегического развития. Компания будет разрабатывать собственные процессоры и сосредоточится в сегменте робототехники.

Источник изображения: MIPS

Об этом сообщило агентство Reuters со ссылкой на заявления генерального директора MIPS Самира Уоссона (Sameer Wasson). По его словам, сейчас наиболее перспективными сегментами на рынке компонентов для робототехники MIPS считает три направления деятельности: датчики, управляющая электроника верхнего уровня и компоненты для управления исполнительными механизмами роботов. По замыслу руководства MIPS, свои силы в новом для себя статусе компания начнёт пробовать на рынке автомобильной автоматики. К концу 2027 года она будет предлагать соответствующие чипы, а к 2028 году она развернёт их массовые поставки.

От лицензирования собственных разработок MIPS при этом не откажется, да и превращение в «кремниевую компанию за одну ночь» ей не грозит, как признаётся руководитель разработчика процессорных архитектур. Заметим, что архитектурные решения MIPS давно использует израильская Mobileye, которая снабжает своими системами активной помощи водителю миллионы автомобилей ежегодно и является дочерней структурой корпорации Intel. Успехи в наделении роботов технологиями искусственного интеллекта, по мнению руководства MIPS, заставляют компанию верить в перспективность избранной стратегии. Не факт, что собственные чипы MIPS займут существенную долю рынка, но в компании считают работоспособный процессор лучшим фактором привлечения клиентов, чем презентацию в PowerPoint.

Разработчики из Microsoft Research представили мультимодальную языковую ИИ-модель Magma, которая способна обрабатывать визуальные и текстовые данные для управления программными интерфейсами и роботизированными системами. Если алгоритм после тестирования выйдет за пределы Microsoft, то это может стать важным шагом на пути к созданию универсального мультимодального ИИ, способного работать как в цифровом, так и в реальном пространстве.

Демонстрация того, как Magma управляет роботизированной рукой / Источник изображения: Microsoft Research

Microsoft утверждает, что Magma является первой ИИ-моделью, которая способна не только обрабатывать мультимодальные данные (например, текст, изображения, видео), но и умеет выполнять действия на их основе, будь то навигация по пользовательскому интерфейсу или манипулирование физическими объектами. Разработка алгоритма Magma велась совместными усилиями разработчиков из Microsoft, KAIST, Университета Мэриленда, Висконсинского университета в Мэдисоне и Университета Вашингтона.

Ранее уже были реализованы проекты в сфере робототехники, основой которых становились большие языковые модели (LLM). К таким работам можно отнести проекты PALM-E и RT-2 от Google или ChatGPT for Robotics от Microsoft, где ИИ-системы были задействованы для управления программными интерфейсами.

Комбинированная схема, демонстрирующая возможности Magma / Источник изображения: Microsoft Research

В отличие от многих уже созданных мультимодальных алгоритмов, требующих использования отдельных моделей для восприятия и управления, в Magma эти способности объединены внутри единой базовой ИИ-модели. Microsoft позиционирует Magma, как существенный шаг на пути создания единого ИИ-агента, т.е. системы, способной автономно разрабатывать планы действий и выполнять многоэтапные задачи от имени человека, а не просто отвечать вопросы о том, что она видит.

«Учитывая описанную цель, Magma способна формулировать планы и выполнять действия для их достижения. Эффективно передавая знания, извлекаемые из свободно доступных визуальных и языковых данных, Magma объединяет вербальный, пространственный и временной алгоритмы для навигации по сложным задачам и обстановке», — говорится в сообщении исследователей из Microsoft.

Источник изображения: Microsoft Research

ИИ-модель Magma включает в себя два технических компонента: Set-of-Mark (идентифицирует объекты, которыми можно манипулировать в среде, присваивая цифровые метки интерактивным элементам, таким как нажимаемые кнопки в пользовательском интерфейсе или захватываемые объекты в рабочем пространстве роботов) и Trace-of-Mark (позволяет алгоритму выполнять такие задачи, как навигация по пользовательским интерфейсам или управление роботизированными руками для захвата и перемещения объектов).

Один из участников проекта рассказал, что название алгоритма Magma расшифровывается как M(ultimodal) Ag(entic) M(odel) at Microsoft (Rese)A(rch). В описании алгоритма Microsoft утверждает, что Magma-8B демонстрирует конкурентоспособные результаты в бенчмарках, показывая высокие результаты в задачах навигации по пользовательскому интерфейсу и манипулировании роботами.

Так в бенчмарке VQAv2 алгоритм Magma получил 80,0 баллов за визуальные ответы на вопросы, что выше результата GPT-4V (77,2 балла), но ниже показателя LLaVA-Next (81,8 балла). Показатель алгоритма POPE в 87,4 балла в настоящее время является абсолютно лучшим среди ИИ-моделей, участвовавших в сравнении. Отмечается, что в сфере манипулирования роботами Magma превосходит OpenVLA.

Источник изображения: Microsoft Research

По заявлениям разработчиков, Magma отличается от аналогов вроде GPT-4V тем, что выходит за рамки так называемого «вербального интеллекта» и включает в себя «пространственный интеллект», т.е. возможность планирования и выполнения действий. Обучаясь на смеси изображений, видео, робототехнических данных и взаимодействий с пользовательским интерфейсом, Magma, по сути, является полноценным мультимодальным ИИ-агентом, а не просто перцептивной моделью.

Как и все ИИ-модели, Magma не совершенна. Документация Microsoft указывает на то, что алгоритм по-прежнему сталкивается с техническими ограничениями при принятии сложных пошаговых решений, требующих многократного выполнения действий в течение определённого времени. Microsoft продолжает работать над улучшением алгоритма. Софтверный гигант намерен выложить исходный код Magma и другую документацию на GitHub, чтобы сторонние исследователи могли использовать эти наработки для реализации собственных проектов.

Meta✴ объявила сотрудникам в пятницу о создании новой команды, которая будет заниматься разработкой человекоподобных роботов, способных действовать как люди и помогать потребителям в выполнении различных задач. Ранее о планах компании развивать это направление и выделять в разработку значительные инвестиции сообщил Bloomberg.

Источник изображения: Gabriele Malaspina/unsplash.com

Возглавит новую команду Марк Уиттен (Marc Whitten), который в начале этого месяца покинул пост гендиректора подразделения беспилотных автомобилей Cruise компании General Motors, а до этого занимал руководящие должности в Unity Software и Amazon.com.

В Meta✴ считают, что хотя робототехнические компании достигли определённого прогресса в области аппаратной части для роботов-гуманоидов, достижения Meta✴ в сфере ИИ и обработки данных, собранных с устройств дополненной и виртуальной реальности, могут ускорить прогресс в зарождающейся отрасли. Как полагают в Meta✴, нынешние роботы-гуманоиды всё ещё недостаточно функциональны, чтобы выполнять простейшие домашние дела, например, сложить одежду, принести стакан воды, поставить посуду на полку для мытья — всё, что могло бы заинтересовать потребителей в этой категории.

Эндрю Босворт (Andrew Bosworth), главный технический директор Meta✴, отметил в служебной записке, что технологии, созданные Reality Labs и специалистами компании по ИИ, дополняют имеющиеся достижения, необходимые для робототехники. «Мы считаем, что расширение нашего портфеля для инвестиций в эту область только увеличит ценность Meta✴ AI и наших программ смешанной и дополненной реальности», — добавил он.

Уиттен будет подчиняться непосредственно Босворту. По словам источника, его команда будет включать порядка 100 специалистов. Как сообщил один из участников проекта, программное обеспечение, датчики и вычислительные пакеты, которые Meta✴ уже разрабатывает для своих устройств, также могут использоваться в роботах-гуманоидах. В этом году Meta✴ планирует потратить $65 млрд на сопутствующие продукты, включая инфраструктуру ИИ и новое робототехническое направление.

Цель Meta✴ — сделать то, что ОС Android от Google и чипы Qualcomm сделали для телефонной индустрии, заложив основу для развития остального рынка. По словам одного из источников, компания позиционирует свой проект как платформу для разработки роботов и рассчитывает сделать ИИ-модели Llama основой для создателей робототехники по всему миру. Meta✴ также займётся разработкой инструментов для обеспечения безопасности использования роботов.

В Meta✴ считают, что пройдёт ещё пара лет до того момента, как роботы-гуманоиды появятся в широком доступе, и могут пройти годы, прежде чем платформа компании обеспечит поддержку сторонних продуктов. Но это станет основным направлением для Meta✴ и технологической отрасли, утверждает источник Bloomberg.

На прошлой неделе компания Apple неожиданно поделилась исследовательской документацией и видеороликом, на котором демонстрировала созданную своими специалистами роботизированную настольную лампу. По мнению известного аналитика Мин-Чи Куо (Ming-Chi Kuo), серийное производство роботов Apple сможет начать не ранее 2028 года.

Источник изображения: Apple

К такому выводу эксперт приходит после появления видеоролика, демонстрирующего наличие у Apple прототипа будущего робототехнического изделия. По его словам, типовая продолжительность соответствующих стадий подготовки к выпуску нового продукта позволяет предположить, что первые роботы Apple в серийном исполнении появятся не ранее 2028 года. При этом необычно, что компания открыто делится информацией о прототипах уже сейчас. Скорее всего, она тем самым надеется привлечь необходимые для работы над роботами ценные кадры.

Как считает Куо, Apple экспериментирует как с человекоподобными, так и с роботами прочих формфакторов, которые смогут пригодиться в экосистеме умного дома в будущем. Как отмечалось ранее, в перспективе нескольких лет Apple надеется выпустить некий гибрид роботизированной умной колонки и планшета, который может поворачиваться автоматически в нужную сторону и следовать за пользователем самостоятельно.

Подразделение робототехники компании Apple создало прототип робота, напоминающего лампу из мультфильма «Люксо-младший», о чём сообщается на веб-сайте Apple Machine Learning Research. Разработчики продемонстрировали в видеоролике две версии робота: одна из них отличается выразительными реакциями на команды человека и выглядит гораздо интереснее второй, которая просто выполняет команды.

Источник изображения: Apple

Оба робота похожи на настольную лампу с шарнирной опорой, оснащённую камерой, динамиком и проектором. Они реагируют на жесты и голосовые команды, а также обладают голосом, похожим на Siri от Apple. При этом версия робота под названием Expressive (выразительный) демонстрирует большую индивидуальность.

Робот-лампа Expressive взаимодействует с человеком в реалистичной манере. Например, когда пользователь спрашивает о погоде, робот сначала смотрит в окно, прежде чем сообщить прогноз. Чтобы напомнить о необходимости выпить воды, он подталкивает кружку. Если человек говорит, что собирается в поход, но не сможет взять робота с собой, тот опускает «голову» в притворной грусти. Когда человек собирает 3D-принтер, робот проецирует соответствующее обучающее видео на стену. Он также реагирует на жесты руки, перемещаясь для обеспечения нужного освещения при фотосъёмке на iPhone. Кроме того, в видео демонстрируется, как робот включает музыку и танцует, поднимая настроение собеседнику.

Второй робот, получивший название Functional (функциональный), просто выполняет команды и остаётся неподвижным в их отсутствие.

Как отметили исследователи, такие реалистичные, управляемые выражением движения «значительно повышают вовлечённость пользователя» по сравнению с традиционными «управляемыми функциями» движениями.

В прошлом году журналист Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman) сообщил, что Apple разрабатывает настольного робота с «дисплеем, похожим на iPad», прикреплённым к «роботизированной конечности». Управлять устройством можно будет с помощью Siri и Apple Intelligence, а также различать голоса пользователей. По словам Гурмана, Apple планирует представить новинку в 2026 или 2027 году.

Электронные устройства устаревают с пугающей скоростью, и проблема их утилизации становится все более актуальной. К 2030 году мировое производство электронных отходов достигнет 82 миллионов тонн в год, а нынешнее состояние их переработки очень далеко от идеального. Для исправления ситуации немецкие исследователи из института Фраунгофера разработали автоматизированную систему интеллектуальной разборки электроники iDEAR на основе ИИ.

Источник изображений: techspot.com

Проблему электронных отходов трудно переоценить. Только Евросоюз произвёл около пяти миллионов тонн электронных отходов в 2022 году. США генерируют от 6,9 до 7,6 миллионов тонн электронных отходов ежегодно, что составляет около 21 кг на человека в год. По прогнозам, к 2030 году мировое производство электронных отходов увеличится до 74,7–82 миллионов тонн.

Нынешнее состояние переработки электронных отходов далеко от идеального. Производственные процессы в электронной промышленности ставят во главу угла экономическую эффективность, что приводит к выпуску устройств, которые плохо поддаются переработке в конце своего жизненного цикла. Традиционные методы часто подразумевают ручную разборку, которая является дорогостоящей и неэффективной. А многие устройства в конечном итоге просто измельчаются, что ограничивает возможность извлечения ценных компонентов.

Для решения проблемы переработки и утилизации электроники исследователи из института Фраунгофера в Магдебурге, Германия, разработали iDEAR (Intelligent Disassembly of Electronics for Remanufacturing and Recycling — интеллектуальная разборка электроники для восстановления и переработки). iDEAR кардинально повышает эффективность переработки электронных отходов и потенциально обеспечивает извлечение многих видов ценного сырья. На сегодняшний день iDEAR уже успешно справляется с извлечением материнских плат из корпусов ПК.

Процесс интеллектуальной разборки iDEAR начинается с этапа идентификации и диагностики. 3D-камеры и оптические сенсорные системы на базе ИИ сканируют электронные отходы, собирая ​​информацию о производителе, типе продукта и его серийном номере. Происходит обнаружение и сканирование этикеток и других надписей. Одновременно оценивается состояние компонентов и соединительных элементов, таких как винты и заклёпки. Алгоритмы машинного обучения в режиме реального времени идентифицируют и классифицируют состав устройства. iDEAR без проблем справляется с определением потайного и заржавевшего крепежа.

Ключевым нововведением в проекте iDEAR является создание цифрового «двойника разборки» для каждого продукта, включая информацию о его компонентах и ​​любой предыдущей операции с ним. После тщательного анализа устройства система определяет последовательности разборки с помощью специализированного ПО. Принимается решение, следует ли производить полную или частичную разборку, причём приоритет отдаётся извлечению ценных компонентов. Затем робот получает сгенерированную последовательность инструкций, включая откручивание винтов, вскрытие корпусов и извлечение компонентов.

Хотя в настоящее время проект iDEAR сосредоточен на переработке ПК, у исследователей амбициозные планы на будущее. Они работают над универсальной системой, которая сможет самостоятельно адаптироваться к широкому спектру электронных устройств — от микроволновых печей до крупных бытовых приборов — с минимальными инженерными усилиями.

Американская компания Figure по разработке роботов-гуманоидов подписала контракт на их поставку продукции с одной из крупнейших компаний США, а также заявила о намерении выпустить 100 000 таких роботов в течение следующих четырёх лет, сосредоточившись на двух ключевых направлениях — на коммерческом сегменте и на домашнем использовании.

Источник изображения: Figure

По словам генерального директора компании Бретта Эдкока (Brett Adcock), сотрудничество с крупнейшими клиентами позволит Figure производить роботов в больших объёмах, что снизит их себестоимость и ускорит сбор данных для обучения искусственного интеллекта (ИИ). Первым клиентом Figure, о котором было объявлено в декабре, является компания BMW, а имя второго пока держится в секрете, пишет Forbes.

Недавно компания Figure была признана одним из двух лидеров среди 16 ведущих компаний в разработке эффективных и доступных роботов-гуманоидов. Их первый робот Figure 01 был выпущен всего через 31 месяц после основания компании, следующая модель Figure 02 уже поставляется клиентам, а робот Figure 03, представляющий из себя ещё более впечатляющую разработку запущен и работает в лаборатории.

По словам Эдкока, ключевую роль в развитии роботов играет искусственный интеллект. «На прошлой неделе мы начали использовать нейронную сеть для потребностей нового клиента, — отметил он. — Обучение с помощью ИИ является единственным возможным путём, так как написание алгоритмов вручную здесь невозможно». Он также подчеркнул, что одной из главных целей является выполнение роботами задач с высокой скоростью и производительностью. Для сравнения, скорость Figure 01 составляет лишь 17 % от скорости движения человека, тогда как Figure 02 в семь раз быстрее первой модели. Что касается третьей модели, то она окажется ещё быстрее и функциональнее.

Отмечается, что компания в настоящее время не стремится к массовому расширению клиентской базы. Её стратегия заключается в углублении сотрудничества с конкретными крупными клиентами. «В коммерческом секторе наша стратегия заключается в том, чтобы оставаться сосредоточенными на небольшом количестве клиентов, — заявил Адкок. — На раннем этапе для нас более эффективно расти вертикально внутри нескольких клиентов, чем предлагать продукцию многим компаниям».

Хотя Адкок и не назвал второго клиента Figure (первым является BMW), по его словам, «это одна из крупнейших компаний США», из чего можно сделать вывод, что это вполне может быть Walmart, Amazon или Apple, а также крупные компании в сфере здравоохранения, такие как UnitedHealth Group и CVS Health.

Робототехническая промышленность Китая развивается стремительно, и если до сих пор считалось, что лучшее применение человекоподобным роботам может быть найдено в быту, представители основанной в 2012 году китайской компании UBTech утверждают, что до конца года начнут поставки таких роботов на предприятия клиентов в крупных количествах.

Источник изображения: UBTech Robotics

Для классических промышленных роботов принцип подобия человеку не был определяющим на протяжении десятков лет развития отрасли, но по мере совершенствования технологий применение «заменителей человека» на производстве обрело некоторый смысл. Помимо компании Tesla, поставки человекоподобных роботов для промышленного применения собираются в ближайшее время начать и многочисленные китайские конкуренты, многие из которых даже удостоились внимания компании Nvidia, продвигающей собственные аппаратные платформы в сфере робототехники.

UBTech, как отмечает South China Morning Post со ссылкой на руководство китайской компании, намеревается до конца года поставить от 500 до 1000 человекоподобных роботов серии Walker S на предприятия своих партнёров и клиентов. При этом до 60 % этого количества будет относиться к модели второго поколения, Walker S2, которая окажется одновременно и более грузоподъёмным, чем предшественница, и легче. Роботы такого типа уже проходят испытания на автосборочных предприятиях некоторых китайских производителей электромобилей, а ещё они найдут применение в логистике и на заводах тайваньской компании Foxconn, являющейся крупнейшим контрактным производителем электроники Apple.

Как отмечают в UBTech, приоритетные поставки человекоподобных роботов на промышленные предприятия обусловлены более прогнозируемой обстановкой на этих объектах. Замкнутая среда промышленных предприятий более однотипна и предсказуема, в ней проще научить робота выполнять свои функции, чем подстроить его под всё многообразие бытовых ситуаций. Впрочем, со временем UBTech надеется буквально предложить человекоподобных роботов для каждой семьи. Кроме того, человекоподобные роботы на предприятиях позволят решить проблему нехватки рабочих рук.

В текущем году компания собирается представить и третье поколение своих человекоподобных роботов, Walker S3. Чтобы научить роботов исполнять обязанности на предприятиях Foxconn, придётся обучать их заметно дольше, чем при работе в китайском автопроме, где им пока доверяют преимущественно передвигать грузы. Китайская робототехническая сфера характеризуется растущей конкуренцией и затяжной убыточностью, поскольку подобные разработки окупаются не так скоро. Например, в прошлом году UBTech хоть и сократила убытки до $70,5 млн, выйти в плюс не смогла. Получение прибыли для неё не является приоритетной целью на ближайшее время, важнее вкладывать средства в развитие искусственного интеллекта применительно к робототехнике.

В Пекине через несколько месяцев состоится уникальный полумарафон, в котором примут участие роботы-гуманоиды. В забеге на дистанцию 21 км одновременно с роботами на трассу выйдут около 12 тысяч человек.

Источник изображения: scmp.com

Как сообщает местный новостной портал South China Morning Post, это событие является частью масштабной программы Китая по развитию искусственного интеллекта и робототехники, а данная инициатива направлена на укрепление позиций страны в технологической гонке с США, а также на решение проблем старения общества и снижения рождаемости.

В забеге примут участие роботы из более чем 20 компаний. Организаторы пригласили также к участию исследовательские институты, робототехнические клубы и университеты со всего мира. Главное условие, которое необходимо выполнить, состоит в том, что роботы должны напоминать людей, обладать механической структурой для движения на двух ногах, а не использовать колёса. Их рост должен составлять от 0,5 до 2 метров, а размах от бедра до стопы должен быть не менее 0,45 метра. В забеге смогут участвовать как автономные, так и управляемые дистанционно модели. Замена батарей во время гонки разрешена.

Интересно, что прошлом году на другом полумарафоне в Пекине робот-гуманоид компании Galbot приветствовал участников на финише. Однако предстоящий марафон станет первым в истории полноценным забегом роботов, подчёркивая стремление Китая к развитию робототехники, особенно гуманоидной, как одного из ключевых секторов для достижения технологической независимости и экономического роста.

Китай также использует роботов для решения проблемы старения населения, предоставляя им роль компаньонов, помощников в наблюдении за здоровьем и в быту. По официальным данным, к концу 2024 года в Китае насчитывалось 310 миллионов человек в возрасте 60 лет и старше, что составляет 22 % от общего населения.

Кроме того, роботы рассматриваются как решение проблемы сокращения рабочей силы. Например, в 2023 году китайские компании внедрили в производство около 277 тысяч роботов, что составляет 51 % от общемирового количества роботов на производстве. Однако, несмотря на амбициозные планы, разработка полноценных роботов-гуманоидов остаётся сложной технической задачей, даже с учётом того, что правительство Китая предлагает субсидии для исследований и разработок в этой сфере.

Санкции США против Китая направлены на сдерживание технологического развития последней из стран, но представители китайского бизнеса считают, что даже в сложных условиях расширяющихся ограничений местным разработчикам удаётся в чём-то опережать американских соперников. Такого мнения придерживаются разработчики автопилота на транспорте и роботов.

Источник изображения: Baidu

Подобный вывод представителям South China Morning Post удалось сделать по итогам общения с руководством нескольких китайских компаний на мероприятии China Conference, которое проходило на этой неделе в Гуанчжоу. Здесь расположена штаб-квартира стартапа Pony.ai, который разрабатывает системы беспилотного управления автомобилями. Вице-президент компании Энн Ши Ю (Ann Shi Yu) заявила, что преимущество Китая в данной сфере заключается в наличии более гибких и дружественных по отношению к разработчикам правил, позволяющим быстрее создавать продвинутые системы автопилота. Китайские компании имеют возможность быстрее приступать к испытаниям новых технологий, и в случае необходимости вносить необходимые изменения.

При этом китайский рынок более конкурентен по сравнению с США. Как поясняет представительница Pony.ai, если в США только Waymo располагает действующим разрешением на эксплуатацию сотен полностью автономных такси на дорогах общего пользования, то в Китае этим же занимаются сразу несколько компаний. К концу прошлого года Pony.ai эксплуатировала около 250 роботизированных такси и 190 автоматических грузовиков на территории Китая. Конкурирующая Baidu (Apollo Go) в Ухане сейчас эксплуатирует более 400 роботизированных такси. Их активность даже стала причиной недовольства, выражаемого местными таксистами, которые не выдерживают конкуренции и теряют работу.

Глава бренда робототехнической компании UBTech Майкл Там (Michael Tam) признался, что американские конкуренты типа Tesla и OpenAI опережают китайские компании в сфере разработки программного обеспечения для роботов, но разрыв не так велик, чтобы у китайских разработчиков не было шансов его наверстать. По крайней мере, китайскому стартапу DeepSeek недавно удалось доказать, что даже при наличии ограниченных ресурсов можно обучить большую языковую модель, не уступающую разработкам мировых лидеров.

Кроме того, по словам представителя UBTech, Китай опережает прочие страны мира по возможностям в сфере производства роботов. Основатель Suzhou Intelligence Technology Кин Бин (King Bing) подчеркнул, что китайским компаниям уже удалось добиться лидерства на рынке так называемых сервисных роботов, которые доставляют еду в ресторанах или отелях, а также занимаются уборкой территорий и помещений.

Pony.ai и UBTech остаются убыточными компаниями. Первая завершила первую половину прошлого года с чистыми убытками в размере $51 млн, но рассчитывает увеличить парк своих робомобилей до нескольких тысяч штук в этом году. Это позволит на операционном уровне выйти на безубыточность с точки зрения затрат на эксплуатацию одного транспортного средства. UBTech аналогичный период завершила с чистыми убытками в размере $73,6 млн, но к идее перехода к безубыточности относится философски. По словам представителей компании, в сегменте робототехники с инвестиционной точки зрения необходимо обладать огромным терпением, поскольку выход на безубыточность может потребовать 10 лет интенсивной работы. Зато терпение инвесторов в этой сфере может быть вознаграждено в будущем весьма щедро, как считают в UBTech.

Стартап OpenAI в большей степени известен как создатель чат-бота ChatGPT и больших языковых моделей, но в прошлом году компания решила вернуться к идее создания роботов общего назначения, от которой пыталась отказаться ещё в 2020 году. Теперь руководитель робототехнического направления OpenAI объявила об открытии вакансий в профильном подразделении.

Источник изображения: Unsplash, Maximalfocus

Как отмечает TechCrunch, для данных заявлений Кейтлин Калиновски (Caitlin Kalinowski), которая с ноября прошлого года руководит в OpenAI направлением аппаратных решений, а до этого работала в Meta✴ Platforms над созданием очков дополненной реальности, использовала собственную страничку в социальной сети X. Она отметила, что OpenAI будет разрабатывать собственных роботов с уникальным набором датчиков, которые найдут универсальное применение в динамично меняющихся условиях современного мира. OpenAI также намеревается создать вычислительные компоненты для роботов, которые будут использоваться для работы с ИИ-моделями компании. Создаваемые роботы будут иметь различные формфакторы, как пояснила представительница OpenAI.

В настоящее время компании требуются сотрудники для тестирования прототипов роботов, а также разработчики с опытом создания роботизированных конечностей. Со временем компания рассчитывает наладить массовое производство роботов, измеряемое миллионными тиражами. Сама OpenAI при этом поддерживает стартапы X1 и Figure, специализирующиеся на человекоподобных роботах. Ранее также стало известно, что OpenAI не оставляет попыток создать собственный чип для ускорения работы разрабатываемых ИИ-моделей.