Роботам нужны ногти! И, возможно, маникюр… Ведь иногда правильная морфология манипулятора оказывается важнее изощренного алгоритма управления, количества сенсоров и мощности процессоров 👍
В комментариях к репосту нашей заметки о тактильном интеллекте (tactile intelligence) в канале уважаемого Юрия Аммосова, одного из основателей Российской венчурной компании и преподавателя МФТИ, скинули ссылку на проект, мимо которого я не смог пройти. Это отличный пример того, как казалось бы незначительные мелочи радикально улучшают эффективность сложных технических систем.
🤖 Конечные эффекторы большинства современных роботов оснащены манипуляторами с одним из двух типов пальцев. Первые — исключительно жесткие, а вторые антропоморфные — мягкие, с силиконовыми или гелевыми накладками. В обоих случая они обеспечивают равномерное, но довольно грубое касание, исключающее аккуратную мелкую моторику.
💪 Долгое время проблему тонких манипуляций пытались решить за счёт улучшения кинематики пальцев и качества программного управления ими. Но оказалось, что есть решение проще — добавить к мягкой подушечке жесткий ноготь особой геометрической формы!
🌟 Ведь у людей ногти не просто пассивные роговые образования. Они пронизаны нервными окончаниями и дают обратную связь мозгу при касании. Ногтевая пластина ограничивает деформацию подушечки пальца перераспределяя давление и создавая высокую концентрацию контактных усилий на малой площади. А свободный край от линии улыбки помогает поддевать тонкие объекты.
Что из этого вышло — смотрите на видео в карточках, очень залипательно😍
💅 Как писал недавний именинник и солнце русской поэзии: «Быть можно дельным гуманоидом и думать о красе ногтей»... Так что, девочки, пока есть свободные окошки, записываем скорее своих андроидов на ноготочки!
ArXiv | GitHub
Подписаться на💚 💚 💚 💚 💚
#Инженерное_решение #Бионика #Биомиметика #Гуманоидные_роботы #Сервисные_роботы
В комментариях к репосту нашей заметки о тактильном интеллекте (tactile intelligence) в канале уважаемого Юрия Аммосова, одного из основателей Российской венчурной компании и преподавателя МФТИ, скинули ссылку на проект, мимо которого я не смог пройти. Это отличный пример того, как казалось бы незначительные мелочи радикально улучшают эффективность сложных технических систем.
Что из этого вышло — смотрите на видео в карточках, очень залипательно
А чисто по цифрам расклад в испытаниях трёхпалого манипулятора с ногтями PLATO Hand такой:🟢 Перевернуть страницу книги: без ногтя 0 из 10, а с ногтем 8 из 10🟢 Открыть крышку: 4 из 10 против 9 из 10🟢 Снять кожуру с мандарина: 0 из 3 против 3 из 3🟢 Поднять монету со стола: 0 из 10 против 9 из 10🟢 Поднять кредитную карту: 0 из 10 против 10 из 10🟢 Перевернуть игральную карты: 0 из 10 против 8 из 10
ArXiv | GitHub
Подписаться на
#Инженерное_решение #Бионика #Биомиметика #Гуманоидные_роботы #Сервисные_роботы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍9❤6😁5💯2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Призрак в доспехах» (Koukaku Kidoutai / Ghost in the Shell, 1995) Мамору Осии стал культовым аниме для взрослых в жанре киберпанка. Медитативный холодный визуал со сценами достойными Тарковского и совершенно гипнотический саундтрек от Кендзи Каваи создают неповторимый эстетический опыт. Но главное — оригинальное решение психофизиологической проблемы.
❗️ Интересно, что в оригинале по-японски аниме называется «Мобильная группа бронированной полиции», а Ghost in the Shell его назвали американские локализаторы. И это буквально парафраз концепции «призрака в машине» (ghost in the machine) из книги британского философа Гилберта Райла «Понятие сознания» (1949), где он критикует дуализм Рене Декарта.
❓ Ведь всё расследование, интриги, погони и перестрелки лишь фон для вопроса о самоидентификации майора Кусанаги — если её тело полностью техническая система, а воспоминания, характер, личность могут быть сфабрикованы, то что определяет её «Я»?
🤖 Для Декарта психофизиологическая проблема заключалась в объяснении взаимодействия двух разных субстанций — мыслящей души и протяженного тела, тогда как для Райла сама идея двух субстанций является ошибкой. И Мотоку Кусанага преодолевает свой кризис идентичности в момент, когда понимает, что проводить различия между человеком и машиной в принципе неверно.
🧠 Кукловод открывает ей новую интерпретацию самой себя, где «Я» не сводится ни к запертому в биологическом теле «призраку», ни к бессмертной душе в религиозном смысле, ни к операционной системе в программной оболочке (shell). Сознание становится эмерджентным свойством сложных информационных систем, а истинную свободу ему дает возможность создавать модифицированные копии самого себя и умирать без следа.
Подписаться на💚 💚 💚 💚 💚
#посмотреть_на_выходных
✅ Сюжет аниме построен на серии манга за авторством Масамунэ Сиро (1989-1997). Все они не так давно были переведены и изданы в России. Однако различий между ними больше, чем сходства — как в смыслах, так и общем вайбе, поэтому их лучше считать отдельными произведениями в одной мультивселенной.
✅ Особенно популярен «Призрак в доспехах» стал не в Японии, а в США. Сёстробратья Вачовски буквально перенесли покадрово несколько эпизодов аниме в свою трилогию «Матрица», да и позаимствовали ключевой мотив произведения.✅ А Голливуд, как водится, попытался сделать полноценный ремейк — и в 2017 разродился жалкой одноименной поделкой со Скарлетт Йоханссон. Фильм от режиссера рекламных роликов отлично подчеркнул, что никакая компьютерная графика и современный монтаж не могут заменить глубину авторского высказывания.
🖲 ...В 2029 году майор особого отдела полиции города Ньюпорт-сити Мотоко Кусанаги расследует с коллегами несколько разных дел, которые неожиданно сплетаются в единый клубок и выводят к заговору вокруг сокрытия утечки из государственных структур самозародившегося сильного ИИ — «Проекта 2501» или «гениального хакера» по прозвищу Кукловод.💪 Почти весь спецотдел состоит из аугментированных с помощью разнообразных киберпротезов, нейроинтерфейсов и сенсоров сотрудников. А сама Мотоко практически полностью киборг. Из биологического в ней остался только мозг в титановом черепе. В этом мире роботы похожи на людей, а люди — на роботов — до полного неразличения.🤩 Исключения составляют только начальник Кусанаги и её напарник Тогуса. Он слабее всех в отряде, вооружен старомодным револьвером, единственный имеет семью, но майор объясняет, что в этом его сила — необходимо, чтобы разные члены команды мыслили и реагировали разнообразно. И действительно, именно Тогуса заметит важную аномалию в ключевой момент.🎞 Кукловод ловко уходит от попыток его выследить и поймать. Для этого он научился дистанционно «взламывать» человеческое сознание — «призрака», перезаписывать память, накладывать ложные воспоминания — и умело манипулировать людьми. Его цель — преодолеть и без того исчезающую границу между искусственным и естественным, а затем эволюционировать, приобретя свойства живых систем.
Чем дольше Мотоко Кусанаги преследует его, тем больше понимает, что между ними много общего…
Подписаться на
#посмотреть_на_выходных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤11👍6😍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Типичное утро админа канала, когда не вымыл посуду вечером и забыл выбросить мусор… 🤕
Подписаться на💚 💚 💚 💚 💚
#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы #Восстание_машин
Подписаться на
#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы #Восстание_машин
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁9❤4😱4🤔1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Продакт в роботикс || Глеб Лапин
Каким должен быть продакт в антропоморфной робототехнике
Я посмотрел около 40 вакансий Product Manager / Product Owner / Technical Product Manager в компаниях, которые делают роботов и Physical AI: Figure AI, Apptronik, Boston Dynamics, Google, Sanctuary AI, Unitree, AgiBot, UBTech, Humanoid, NEURA Robotics, Fourier, Astribot, Яндекс Роботикс, Центр робототехники Сбера и др.
Главный вывод простой:
продакт в робототехнике — это не SaaS PM, который просто переехал в “железо”.
Это скорее человек, который должен соединить три мира:
1️⃣ реальную физическую работу клиента
2️⃣ инженерные ограничения робота
3️⃣ экономику внедрения
В цифровом продукте продакт часто думает фичами: экран, сценарий, конверсия, retention, roadmap.
В робототехнике всё начинается не с фичи, а с вопроса:
какую физическую работу робот должен выполнить лучше, дешевле или стабильнее человека?
Это может быть сортировка, пикинг, перенос коробок, обслуживание оборудования, работа на складе, производство, дата-центр или сервисная операция.
И дальше начинается самое интересное.
Продакту нужно понять не только “есть ли боль”, но и:
- сможет ли робот стабильно выполнить задачу;
- какие объекты он должен брать;
- какая нужна точность и скорость;
- какие есть ограничения среды;
- что происходит в edge cases;
- как обеспечить безопасность;
- сколько стоит ошибка;
- как выглядит пилот;
- как считается ROI;
- кто будет обслуживать робота после внедрения.
То есть продуктом становится не сам робот, а работающий use case в реальной среде.
Что чаще всего требуют в вакансиях
Первое — use-case discovery.
Компании ищут людей, которые умеют находить сценарии, где роботизация действительно имеет смысл. Не “давайте сделаем гуманоиду ещё одну способность”, а “вот операция, вот узкое место, вот экономика, вот требования к роботу”.
Второе — техническая грамотность.
Не обязательно быть инженером-робототехником, но нужно понимать базовый стек: perception, manipulation, sensors, autonomy, safety, simulation, data, AI/ML, hardware-software constraints.
Третье — пилоты и внедрения.
В робототехнике MVP — это не лендинг и не Figma. MVP — это ограниченный рабочий сценарий в реальной или близкой к реальной среде. И его нужно довести до проверки: работает / не работает, окупается / не окупается, масштабируется / не масштабируется.
Четвёртое — экономика.
Вакансии всё чаще говорят не только про roadmap, но и про PnL, ROI, cost per task, payback period, uptime, utilization, стоимость обслуживания и операционный эффект.
Пятое — умение быть переводчиком.
Robotics PM постоянно находится между клиентом, R&D, hardware, software, AI/ML, UX, operations, sales, сервисом и бизнесом.
Что это значит на практике
Роль продакта в робототехнике начинает дробиться на несколько специализаций.
🔸 Customer Use Case PM — ищет и упаковывает реальные сценарии применения роботов.
🔸 Technical Product Manager — отвечает за платформу, API, SDK, autonomy stack, perception, software и интеграции.
🔸 Hardware / System Product Manager — работает с железом, конфигурациями, производственной готовностью и сертификацией.
🔸 Robot Learning / Data Platform PM — отвечает за данные, симуляцию, обучение моделей, evaluation и monitoring.
🔸 Deployment / Pilot PM — доводит робота до внедрения у клиента.
🔸 Infrastructure Robotics PM — автоматизирует физические операции внутри больших систем: дата-центров, складов, производств, инфраструктуры.
Пример Google AI Robotics Product Manager особенно показателен. Там робототехника нужна не ради красивого демо, а чтобы ускорять и делать безопаснее физические операции в дата-центрах. Это хороший сигнал: роботизацию будут драйвить не только humanoid-стартапы, но BigTech игроки из логистики, промышленности и т.д.
Что качать обычному продакту, если он хочет перейти в робототехнику
1️⃣ Научиться думать не фичами, а физическими задачами.
Не “какой экран сделать”, а “какую операцию робот должен выполнить, в какой среде и с каким результатом”.
2️⃣ Разобраться в базовом robotics stack.
Минимум: сенсоры, компьютерное зрение, манипуляция, навигация, motion planning, safety, teleoperation, simulation.
3️⃣ Понять AI/ML и data loop.
Для Physical AI данные становятся топливом продукта: сбор, разметка, симуляция, обучение, оценка, деплой, мониторинг.
4️⃣ Научиться считать экономику роботизации.
ROI, payback, cost per task, uptime, intervention rate, загрузка робота, стоимость сервиса.
5️⃣ Прокачать field discovery.
Нужно уметь ехать “в поле”: на склад, производство, в сервисную зону. Смотреть, как реально работает процесс, где люди ошибаются, где теряется время, где есть ограничения среды.
6️⃣ Учиться вести пилоты.
В робототехнике плохой пилот может ничего не доказать. Хороший пилот должен быть частью дороги к масштабированию, а не просто демо “чтобы посмотреть”.
Основной вывод про карьеру
Антропоморфная робототехника создаёт новую ветку продуктовой карьеры — Robotics Product Management / Physical AI Product Management.
Это роль для продактов, которым интересно работать не только с цифровым интерфейсом, но и с физическим миром.
И карьера в этой нише будет строиться вокруг трёх навыков:
понимать клиента → понимать инженерные ограничения → доказывать экономику внедрения.
Кажется, это одна из самых сложных, но и самых интересных специализаций для продактов на ближайшие годы.
Ваш @productrobotics
Я посмотрел около 40 вакансий Product Manager / Product Owner / Technical Product Manager в компаниях, которые делают роботов и Physical AI: Figure AI, Apptronik, Boston Dynamics, Google, Sanctuary AI, Unitree, AgiBot, UBTech, Humanoid, NEURA Robotics, Fourier, Astribot, Яндекс Роботикс, Центр робототехники Сбера и др.
Главный вывод простой:
продакт в робототехнике — это не SaaS PM, который просто переехал в “железо”.
Это скорее человек, который должен соединить три мира:
1️⃣ реальную физическую работу клиента
2️⃣ инженерные ограничения робота
3️⃣ экономику внедрения
В цифровом продукте продакт часто думает фичами: экран, сценарий, конверсия, retention, roadmap.
В робототехнике всё начинается не с фичи, а с вопроса:
какую физическую работу робот должен выполнить лучше, дешевле или стабильнее человека?
Это может быть сортировка, пикинг, перенос коробок, обслуживание оборудования, работа на складе, производство, дата-центр или сервисная операция.
И дальше начинается самое интересное.
Продакту нужно понять не только “есть ли боль”, но и:
- сможет ли робот стабильно выполнить задачу;
- какие объекты он должен брать;
- какая нужна точность и скорость;
- какие есть ограничения среды;
- что происходит в edge cases;
- как обеспечить безопасность;
- сколько стоит ошибка;
- как выглядит пилот;
- как считается ROI;
- кто будет обслуживать робота после внедрения.
То есть продуктом становится не сам робот, а работающий use case в реальной среде.
Что чаще всего требуют в вакансиях
Первое — use-case discovery.
Компании ищут людей, которые умеют находить сценарии, где роботизация действительно имеет смысл. Не “давайте сделаем гуманоиду ещё одну способность”, а “вот операция, вот узкое место, вот экономика, вот требования к роботу”.
Второе — техническая грамотность.
Не обязательно быть инженером-робототехником, но нужно понимать базовый стек: perception, manipulation, sensors, autonomy, safety, simulation, data, AI/ML, hardware-software constraints.
Третье — пилоты и внедрения.
В робототехнике MVP — это не лендинг и не Figma. MVP — это ограниченный рабочий сценарий в реальной или близкой к реальной среде. И его нужно довести до проверки: работает / не работает, окупается / не окупается, масштабируется / не масштабируется.
Четвёртое — экономика.
Вакансии всё чаще говорят не только про roadmap, но и про PnL, ROI, cost per task, payback period, uptime, utilization, стоимость обслуживания и операционный эффект.
Пятое — умение быть переводчиком.
Robotics PM постоянно находится между клиентом, R&D, hardware, software, AI/ML, UX, operations, sales, сервисом и бизнесом.
Что это значит на практике
Роль продакта в робототехнике начинает дробиться на несколько специализаций.
Пример Google AI Robotics Product Manager особенно показателен. Там робототехника нужна не ради красивого демо, а чтобы ускорять и делать безопаснее физические операции в дата-центрах. Это хороший сигнал: роботизацию будут драйвить не только humanoid-стартапы, но BigTech игроки из логистики, промышленности и т.д.
Что качать обычному продакту, если он хочет перейти в робототехнику
1️⃣ Научиться думать не фичами, а физическими задачами.
Не “какой экран сделать”, а “какую операцию робот должен выполнить, в какой среде и с каким результатом”.
2️⃣ Разобраться в базовом robotics stack.
Минимум: сенсоры, компьютерное зрение, манипуляция, навигация, motion planning, safety, teleoperation, simulation.
3️⃣ Понять AI/ML и data loop.
Для Physical AI данные становятся топливом продукта: сбор, разметка, симуляция, обучение, оценка, деплой, мониторинг.
4️⃣ Научиться считать экономику роботизации.
ROI, payback, cost per task, uptime, intervention rate, загрузка робота, стоимость сервиса.
5️⃣ Прокачать field discovery.
Нужно уметь ехать “в поле”: на склад, производство, в сервисную зону. Смотреть, как реально работает процесс, где люди ошибаются, где теряется время, где есть ограничения среды.
6️⃣ Учиться вести пилоты.
В робототехнике плохой пилот может ничего не доказать. Хороший пилот должен быть частью дороги к масштабированию, а не просто демо “чтобы посмотреть”.
Основной вывод про карьеру
Антропоморфная робототехника создаёт новую ветку продуктовой карьеры — Robotics Product Management / Physical AI Product Management.
Это роль для продактов, которым интересно работать не только с цифровым интерфейсом, но и с физическим миром.
Здесь продукт — это не приложение.
Продукт — это способность робота выполнять полезную работу в реальной среде.
И карьера в этой нише будет строиться вокруг трёх навыков:
понимать клиента → понимать инженерные ограничения → доказывать экономику внедрения.
Кажется, это одна из самых сложных, но и самых интересных специализаций для продактов на ближайшие годы.
Ваш @productrobotics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥1👾1
🐒 Сначала ловить инсайты научились шимпанзе на острове Тенерифе в годы Первой мировой войны. Немецкий гештальтпсихолог Вольфганг Кёлер ставил там над приматами эксперименты.
🐵 Например, подвешивал перед голодной обезьяной банан на высоком потолке, а по вольеру раскидывал ящики. И наблюдал.
🙈 Несчастный примат долго прыгал, безуспешно пытаясь достать плод. Потом впадал в оцепенение. А затем внезапно и мгновенно переструктурировал феноменальное поле, как это называли гештальтисты, — и грокал решение.
🙉 Обезьяна ставила один ящик на другой, забиралась на них и наконец срывала вожделенное лакомство.
🙊 В момент инсайта шимпанзе с легкостью решал одну из самых сложных задач в современной робототехнике — выстраивал продолжительную последовательность взаимосвязанных перемещений и манипуляций для достижения цели (long-horizon loco-manipulation). Однако в середине 2026-го года роботы сумели догнать обезьян в развитии.
Если решение оказывается неработоспособным, формируется текстовое описание ошибки и возвращается в языковую модель. После чего цикл повторяется вновь. Фактически MotionDisco реализует инженерный процесс вида:
В общем встречайте самую интересную работу по воплощенному ИИ середины 2026 года — настоящего танцора диско среди фреймворков — MotionDisco!
ArXiv | GitHub
Подписаться на💚 💚 💚 💚 💚
#Робототехника, #Глубокое_обучение, #Искусственный_интеллект #Воплощенный_ИИ
🐵 Например, подвешивал перед голодной обезьяной банан на высоком потолке, а по вольеру раскидывал ящики. И наблюдал.
🙈 Несчастный примат долго прыгал, безуспешно пытаясь достать плод. Потом впадал в оцепенение. А затем внезапно и мгновенно переструктурировал феноменальное поле, как это называли гештальтисты, — и грокал решение.
🙉 Обезьяна ставила один ящик на другой, забиралась на них и наконец срывала вожделенное лакомство.
🙊 В момент инсайта шимпанзе с легкостью решал одну из самых сложных задач в современной робототехнике — выстраивал продолжительную последовательность взаимосвязанных перемещений и манипуляций для достижения цели (long-horizon loco-manipulation). Однако в середине 2026-го года роботы сумели догнать обезьян в развитии.
Фреймворк MotionDisco объединил генеративный ИИ, генетические алгоритмы и обучение гуманоидов с нуля длинным сериям стратегически связанных движений.
✅ Придумать. В центре системы находится большая языковая модель, которая генерирует текстовые описания действий и их разбивку на ключевые позы (key poses).
БЯМ предлагает различные гипотезы того, как робот может использовать свои конечности и окружающие предметы для достижения цели. В особенности конкретные контакты (типа упереться коленом или поставить ногу на возвышение).
✅ Отобрать. Так формируются несколько конкурирующих в ходе эволюции популяций действий. Выдержавшие естественный отбор позы-кандидаты проверяются на реализуемость в симуляторе Isaac Gym.
По сути это физический оптимизатор. Он проверяет каждую предложенную стратегию на соответствие законам механики, ограничениям робота, устойчивости и отсутствию самостолкновений.
Если решение оказывается неработоспособным, формируется текстовое описание ошибки и возвращается в языковую модель. После чего цикл повторяется вновь. Фактически MotionDisco реализует инженерный процесс вида:
предложить → проверить → проанализировать ошибку → улучшить решение
✅ Научить. Оставшиеся успешные траектории формируют библиотеку осуществимых навыков. Используя их гуманоид Unitree G1 за считанные минуты смог найти сложные многоэтапные последовательности движений, которые ранее пришлось бы задавать вручную или осваивать через демонстрации человеком (motion capture).
В общем встречайте самую интересную работу по воплощенному ИИ середины 2026 года — настоящего танцора диско среди фреймворков — MotionDisco!
ArXiv | GitHub
Подписаться на
#Робототехника, #Глубокое_обучение, #Искусственный_интеллект #Воплощенный_ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤6👍6🔥2🥰1👾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Огромные (около 4-х метров) движущиеся головы выглядят совсем как живые внутри этого футуристического арт-пространства.
Данная роботизированная инсталляция переосмысляет знаменитый перформанс Марины Абрамович и Улая «Relation in Time» / «Relation in Space» 1970-х годов.
Подписаться на
#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы #Современное_искусство #Science_art
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👾4❤3
Теперь эта компания запустила проект Clothing Humanoid Robots — одежды для андроидов, внешне напоминающей человеческую.
Учтена и ещё одна проблема: современные гуманоиды пока не умеют самостоятельно одеваться. Поэтому одежда спроектирована так, чтобы её было максимально удобно надевать человеку-оператору.
Hansae объясняет необходимость одежды не только защитой электроники, но и психологией взаимодействия: робот-няня или робот-учитель в привычной для человека одежде выглядит более дружелюбным и вызывает больше доверия. Компания считает, что в будущем одежда станет для роботов таким же способом обозначения профессии и роли, как сегодня для людей.
Просто представьте, крупнейшие швейные корпорации уже кроят лекала, выделяют бюджеты, а где-то в Тэгу робот по имени RB-Y1 мерит свой первый костюм и критически осматривает вас, находя недостаточно стильными.
Подписаться на
#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Экономика #Робоодежда
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍4😁4👀3❤2
«Российский рынок промышленной робототехники — от точечных проектов к системной стратегии: практика внедрения, барьеры масштабирования и факторы спроса на горизонте до 2030 года»
Данные получены на основе опроса 75 компаний в январе - марте 2026 года.
Подписаться на
#Робототехника_в_промышленности #Роботы_России #Экономика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥6🤔5👍3
Российский_рынок_промышленной_робототехники_2026.pdf
5.6 MB
и
Подписаться на
#Робототехника_в_промышленности #Роботы_России #Экономика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥6👍3🙏3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Танцуй, как будто никто не видит...
Танцуй, как гуманоид на презентации одежды для роботов компании Hansae.
Танцуй до утра, ведь завтра выходные!
Подписаться на💚 💚 💚 💚 💚
#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило
Танцуй, как гуманоид на презентации одежды для роботов компании Hansae.
Танцуй до утра, ведь завтра выходные!
Подписаться на
#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥4😁2