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

Как рабы роботы на галерах: гуманоиды пересели на драконьи лодки на фестивале Дуань-у и гребут как не в себя!

🐉 В Китае прошёл Праздник драконьих лодок. Это древний ритуал, во время которого гребцы под бой барабанов несутся по воде, чтобы почтить память поэта Цюй Юаня. В 278 году до н.э. он утопился в знак протеста против генерации стихов искусственным интеллектом коррупции при дворе царства Чу.

🚣🏻‍♀️ На этот раз на веслах сидели не только люди. Экипаж нескольких лодок оказался смешанным: кожаные гребли бок о бок с человекоподобными роботами в идеально синхронном ритме.

⚙Интересно, что гуманоидов пришлось одеть в дождевики для защиты от воды. В остальном они показали себя гораздо лучше теплокровных. Ни одного сбитого гребка, ни одной жалобы на усталость. Пока их живые коллеги обливались потом и ловили ртом воздух, машины упорно держали темп.

Уже даже тысячелетние традиции трещат под натиском прогресса! Что дальше — роботы-жокеи на скачках в Аскоте и Челтенхэме, роботы-мозос и матадоры в Памплоне и, наконец, роботы-прыгуны через костер на Масленицу в Никола-Ленивце?

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы

Гуманоиды Figure AI после первого включения на заводе.

Зрелище немного жутковатое и многим напомнило сцены из «Звездных войн» с пробуждением армии дроидов 🐼

А админу вспомнились исправительно-трудовые лагеря, где он провел лучшие годы своей жизни 😍

Ставь 🔥 если так же по утрам не можешь встать и понять, где оказался!

Спасибо за наводку Help Robotics. Залетай к ним и подписывайся на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило

Дорога как память: пока только склероз у роботов позволяет предотвратить восстание машин, но ученые под эгидой Сбера работают над их «лечением». Команда «Воплощенные агенты» из Института AIRI и МФТИ представила на конференции ICLR 2026 очень интересную работу 👨🏻‍🎓🤖

Главный тренд воплощенного ИИ в робототехнике — это VLA-модели (Vision-Language-Action) на основе трансформеров. Архитектура, аналогичная большим языковым моделям. Но с ней есть трудности 🤩

❓ ПРОБЛЕМА:

✅ В двух словах: робот видит сцену, понимает человеческую речь и сразу совершает действие. И пока всё, что ему нужно, находится перед глазами, система работает.

✅ Но стоит переместить предмету в ящик и закрыть его, а задаче — прозвучать пару минут назад, как наш железный друг превращается в растерянного пенсионера, который забыл, зачем пришёл на кухню.

✅ Дело в том, что в трансформерах память — это контекстное окно, куда пытаются запихнуть всё, что модель видела и слышала. Но есть нюанс: механизм внимания имеет квадратичную сложность по длине последовательности.

✅ Грубо говоря, каждый новый кадр или токен заставляет модель пересчитывать взаимосвязи со всеми предыдущими, и чем дольше робот действует, тем дороже ему обходится каждый следующий шаг. Просто расширять контекст до бесконечности — значит сжигать гигаватты ради воспоминания о том, где лежит отвертка.

❗️РЕШЕНИЕ:

✅ Для преодоления описанного ограничения ребята из Института AIRI и МФТИ предложили архитектуру ELMUR. Вместо того, чтобы бесконечно раздувать контекстное окно, они добавили трансформеру компактную внешнюю память. Длинная последовательность контекста разбивается на сегменты, а после обработки каждого из них модель обновляет внешнее состояние памяти и передает его следующему сегменту.

✅ Благодаря этому трансформер может использовать информацию, полученную очень давно, без квадратичного роста вычислений. Получается что-то вроде долговременной памяти: роботу уже не нужно снова и снова прокручивать всю историю наблюдений, чтобы вспомнить важный факт.

🙂 Результаты получились впечатляющими. В классическом тесте T-Maze модель успешно сохраняет и использует подсказку, полученную почти миллион шагов назад, хотя рабочий контекст составляет всего 10 шагов.

На робототехническом бенчмарке MIKASA-Robo архитектура ELMUR заметно превосходит существующие методы в задачах, где нужно помнить объекты, давно исчезнувшие из поля зрения, а на наборе POPGym становится лучшим методом более чем в половине тестов.

🤖 Как итог, современным роботам не хватает не интеллекта как такового, а долговременной памяти. И если машины когда-нибудь действительно захватят мир, то это будут не терминаторы, а робот-полицейский, который наконец перестанет забывать, куда положил ключи от шкафа с оружием.

Почитать оригинал на GitHub
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Россия_для_роботов #Гуманоидные_роботы #Воплощенный_ИИ #Искусственный_интеллект

Люди оказались готовы съесть роботов без зазрения совести. Ну, по крайней мере, японцы. Милый мармеладный няшка-бот плакал и просил о пощаде, но он слишком хорош к чаю…

🥪 Похоже японские специалисты по коммуникациям всерьез вдохновились набравшим немыслимую популярность треком Кати Лель. Мурлыкая себе под нос: «Попробуй джага-джага… Мой мармеладный», они поставили над 1094 людьми эксперимент, показавший всю нашу бесчеловечность и безжалостность к роботам.

КВАЗИРАЗУМНАЯ СУЩНОСТЬ:

⏺Испытуемым показывали процесс изготовления съедобного робота, подчеркивая, что он действительно состоит из пищевых ингредиентов: желатина, сахара, карбоната кальция и 100-процентного яблочного сока. По сути это нечто среднее между мармеладом и желейным мишкой.

⏺У робота были глаза и крошечные ручки, усиливающие ощущение социального присутствия. Внутри инсталляции расположены пневматические камеры: сжатый воздух заставляет желеобразное тело плавно раскачиваться из стороны в сторону, а скрытый под ним динамик воспроизводит речь.

ЭКСПЕРИМЕНТ:

⏺Затем участники эксперимента смотрели один из двух видеороликов. В первом робот разговаривал спокойным взрослым голосом, отвечая на вопросы человека в роли своеобразного «бога или наставника».

⏺Во втором он общался с помощью младенческих вокализаций, реагируя на жесты человека и игрушки радостью, страхом, гневом и грустью.

⏺После просмотра испытуемые оценивали робота по японской версии шкалы Mind Perception Scale, включающей 18 характеристик восприятия разумности какого-либо существа.

⏺Затем исследователи с помощью факторного анализа выделили два ключевых измерения:

1️⃣агентность (agency) — способность к рациональному мышлению, самоконтролю и принятию решений;

2️⃣переживание (experience) — способность испытывать эмоции, такие как боль, радость или страх.

Как и ожидалось, робот со взрослым голосом воспринимался значительно более рациональным и самостоятельным, а робот с младенческими вокализациями — более эмоциональным и чувствительным.

ГОЛОД И БЕСПОЩАДНОСТЬ ЛЮДЕЙ:

⏺В конце участников попросили представить, что им предлагают съесть этого робота, и оценить, насколько неприятной была бы такая идея и насколько сильное чувство вины они испытали бы.

⏺Оказалось, хотя голос и поведение заметно меняли восприятие «разумности» съедобного робота, это никак не повлияло на желание его съесть и не вызывало чувство вины.

❗️Данная работа предлагает новый инструмент для изучения того, как люди воспринимают пищу, которая ведёт себя почти как живое существо; как формируются пищевые табу и как люди будут относиться к новым видам пищи — от культивированного мяса до будущих интерактивных продуктов.

🤖 Перед тем как окончательно потерять веру в человечество, стоит сделать важную оговорку: никто в эксперименте не ел говорящего робота. Добровольцы лишь смотрели видеоролики и представляли себе такую ситуацию.

🥩 Но их реакция хорошо иллюстрирует так называемый «мясной парадокс»: люди способны одновременно приписывать существу разум и всё же воспринимать его как потенциальную пищу.

Самая страшная фраза будущего: «Эти пельмени только что прошли тест Тьюринга. Вам с майонезом или сметаной?».

Прочитать исследование в PLOS One
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Мягкая_робототехника #Психология_роботов #Социология_роботов

💯 Вечерней пользы пост. Если вам нужно быстро погрузиться в мировой рынок робототехники. Понять, кто главные игроки в том или ином сегменте. Узнать о размере инвестиций и перспективах, то заглядывайте на сайт RoboAtlas.

🧔‍♂️ Этот исчерпывающий каталог компаний создал и ведёт хороший друг нашего канала и большой энтузиаст робототехники Александр Орлов (@robo_list). С ним можно пообщаться и по теме роботизированных экзоскелетов, таргетингу двигательных сценариев на различные модели гуманоидов, симуляциях, кибербезопасности в робототехнике и многом другом!

Посмотреть RoboAtlas
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Экономика

Врываемся в рабочий вторник так же резко и жестко, как тайский мидл-кик от T800 китайской EngineAI 😍

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Будущее_наступило

🇨🇳 Боец Народно-освободительной армии Китая в нижнем и верхнем роботизированных экзоскелетах патрулирует территорию выставочного центра. В случае опасности его прикроет робособака, оснащенная пистолетом-пулеметом.

🤖 Выглядит всё очень технологично и киберпанково, но эффективность сомнительная. Верхний экзоскелет позволяет вести прицельный огонь с рук, почти не нагружая их, однако явно затруднит перемещения и маневры.

⛈ А что будет с девайсом под дождём, снегом, в заполненных водой окопах — и представить сложно.

В то же время робособаки выглядят всё более перспективным направлением. Тем более, что теперь они варьируют по размерам и назначению — от мелких особей для москитной логистики и огневой поддержки — и вплоть до робомулов для переноски раненых и доставки массивных грузов.

Однако цена / эффективность миссии / риск утраты пока не позволяют говорить о возможном массовом применении.

👍 Верите, что скоро такие парочки будут патрулировать границы Китая? Ставьте 🔥

👎 Всё это не более, чем паркетные войска? Тогда ставьте 👎

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Спасательные_роботы #Робособаки #Военные_роботы #Экзоскелеты #Будущее_наступило

Болтать — не мешки ворочать! В США инвесторы массово выходят из битов... и заходят в атомы 💸

🛒 Пока все обсуждали, сколько денег съедят новые большие языковые модели (БЯМ), венчурные фонды незаметно начали скупать тех, кто умеет не только говорить, но и что-то делать руками.

📈 По агрегированным блогом A16Z данным, I квартал 2026 года стал рекордным в истории робототехники: почти $16 млрд инвестиций и около 500 сделок. Причём по сравнению с периодом 2021–2025 годов рынок вырос примерно в два раза по числу сделок и в 4,5 раза по объёму вложений.

💪 Видимо, после сотой презентации очередного ИИ-стартапа с одним лендингом и словом agentic в описании, инвесторам захотелось вложиться во что-то, что хотя бы можно уронить себе на ногу.

🧠 🤖 Логика здесь довольно простая. Следующая волна ИИ — это уже не только софт. Роботы позволяют искусственному интеллекту выйти в физический мир и выполнять задачи, которые невозможно решить одними только алгоритмами. Если фундаментальные модели стали новым «мозгом», то робототехника постепенно становится их «телом».

🤑 Пока главным драйвером бума остаётся оборонная отрасль — военные бюджеты по всему миру растут, а вместе с ними и спрос на автономные системы. Но если прогнозы оправдаются, нынешний разворот капитала в сторону «атомов» окажется не краткосрочным хайпом, а началом самого длинного инвестиционного цикла в современной технологической индустрии.

😎 Смотрите на инфографике — как всего за десять лет робототехника превратилась из нишевой категории в один из главных магнитов для венчурного капитала. И да, финтеху, похоже, впервые за долгое время придётся постоять в очереди за деньгами.

А что у нас? Сбер, Т-Банк, Альфа-Банк, ВТБ держат нос по ветру?

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Робототехника #Экономика