«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.

✅ 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…

❗️ 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

Типичное утро админа канала, когда не вымыл посуду вечером и забыл выбросить мусор… 🤕

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы #Восстание_машин

🪩 Мы редко делаем репосты as is из других каналов, но мимо такого шикарного описания профиля продакт-менеджера в сфере робототехники от бывшего продакта и продуктового исследователя в Центре робототехники Сбера Глеба Лапина пройти не могли.

🤖 Каждому «юноше, обдумывающему житье» — и девушке — на заметку!

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.

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

🤩🌾 Друзья, в эти тревожные дни лучше всего не заниматься думскроллингом, а посмотреть на что-то прекрасное... Например, робототехнику в современном искусстве и маркетинге!

❤️ Наша корреспондентка сейчас гостит в Шанхае и сняла специально для вас одну из знаменитых «двух голов» в концептуальном бутике очков Gentle Monster.

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.

🤖 Её ключевая идея в коммуникации, взаимном наблюдении и отношениях между людьми и технологиями. Многие зрители ошибочно принимают головы за демонстрацию нового китайского гуманоидного робота, хотя это именно арт-объект.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы #Современное_искусство #Science_art

📄 Российская промышленная роботизация наконец выходит из стадии экспериментов и начинает превращаться в системный рынок.

❗️Консалтинговая компания «Технологии Доверия» и производитель промышленных роботов из «большой четвёрки» KUKA выпустили свежее исследование

«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. 

⏺Рынок промышленной робототехники в России сейчас оценивается в 78 млрд рублей, а к 2030 году может вырасти до 630 млрд рублей.

⏺Главный драйвер спроса — не хайп, а банальный кадровый голод. Дефицит персонала испытывают 83% компаний, а уровень безработицы в стране опустился до 2,3%.

⏺Роботизация переходит от пилотов к масштабированию. Среди компаний, уже использующих роботов, 64% планируют расширять парк до 2030 года.

⏺75% предприятий заложили роботизацию в бюджет.

🎁 Предприятия покупают уже не отдельные роботизированные ячейки, а готовые робототехнические комплексы и ожидают от поставщиков результата «под ключ».

📊 Поэтому главным барьером становятся не технологии, а экономика проектов, финансирование и наличие команд, способных внедрять решения в масштабах производства.

🔷Файл с исследованием в следующем посте🔷

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника_в_промышленности #Роботы_России #Экономика

Изучить в пятницу вечером Отложить до понедельника 👍
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника_в_промышленности #Роботы_России #Экономика

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

Командная работа: гуманоидов и манипуляторы объединили в систему под контролем единого искусственного интеллекта 👁️

🫂 Китайский стартап MindOn Robotics, основанный в 2025 году бывшими исследователями Tencent, представил модель Mind-0. Она одновременно управляет несколькими типами роботов: двумя Unitree G1 и парой стационарных двуруких манипуляторов.

«Реальный мир требует разнообразия оборудования, гуманоиды хорошо подходят для перемещения в среде, созданной для людей, тогда как стационарные роботы эффективнее справляются с точными и повторяющимися операциями. Необходимо объединить их в рамках единой системы управления»

1️⃣ В робототехнике существует проблема гетерогенности. Гуманоид, манипулятор или мобильный робот отличаются кинематикой, набором датчиков и способами управления, поэтому перенос навыков между ними остаётся сложной инженерной задачей.

Архитектура Mind-0 построена на разделении высокоуровневого и низкоуровневого управления. Верхний уровень отвечает за понимание задач, планирование и принятие решений. Нижний представляет собой набор специализированных контроллеров, которые переводят общие команды в конкретные движения с учётом кинематики и особенностей каждой платформы.

Благодаря этому одна и та же модель понимает, что необходимо сделать, но реализует задачу по-разному на человекоподобном роботе и на стационарном манипуляторе.

Но главная фишка проекта связана с датасетами для обучения. Многие современные робототехнические системы собирают данные через телеоперации, когда человек напрямую управляет роботом и демонстрирует выполнение задачи.

Mind-0 обучалась на эгоцентрических данных (egocentric data/first-person view) и данных о движениях всего тела человека (whole-body data).

Первые — это записи действий с камеры на голове или в очках оператора, показывающие мир так, как его видит сам человек. А вторые — это запись того, как одновременно движутся все основные его части тела при выполнении задачи (motion capture).

2️⃣ Вторая проблема — разрыв между симуляцией и реальным миром. Модель может показать хорошие результаты в виртуальной среде, но столкнуться с неожиданными ошибками после переноса (ретаргетинга) на физического робота.

Для её решения MindOn разработал систему компенсации исполнения в реальном мире (Real-World Execution Compensation Model).

По словам компании, она использует ограниченный объём данных с реальных роботов для корректировки различий между симуляцией и физическим исполнением задач.

В результате разработчики заявляют о достижении субсантиметровой точности манипуляций гуманоидом Unitree G1.

2️⃣ Прорыв? Возможно, но надо наблюдать.

Компания не раскрывает показатели успешности выполнения задач, статистику отказов или результаты сравнительных испытаний.

Кроме того, остаётся открытым вопрос, насколько «единым» является Mind-0 на практике и какой объём специализированных алгоритмов скрывается внутри контроллеров отдельных роботов.

Тем не менее сама идея общего интеллекта для различных робототехнических платформ может оказаться одним из наиболее перспективных направлений развития воплощения в ближайшие годы.

Так что «Автофабы» Филипа Дика уже на подходе.

Самое время перечитать
и
подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника_в_промышленности #Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Манипуляторы #Воплощенный_ИИ #Искусственный_интеллект