☺️ Роботы-доставщики должны стать расходным материалом, считает бывший директор по развитию прикладных проектов Института искусственного интеллекта AIRI Манвел Аветисян, ныне основатель стартапа Manvel Robotics.

✅ Сейчас коммерческие робокурьеры стоят от $5 000 до $30 000 за единицу. И это безумие. Рынок доставки изменят только платформы за $500 максимум!

✅ Им необходимо пройти путь смартфонов и дронов: от удешевления компонентной базы — к взрывному масштабированию. Доставка роботами станет массовой тогда, когда стоимость устройства станет сопоставима с бытовой техникой, а не автомобилем. Необходим переход от логики «робот как дорогое оборудование» к «робот как инфраструктурный узел сети».

Где можно сократить косты?

🟢массовое производство недорогих камер;

🟢более дешевые вычислительные системы-на-кристалле со встроенными нейронными процессорами;

🟢развитие ИИ-моделей компьютерного зрения;

🟢vision-first подход, где дорогие датчики будут заменяться мощными нейросетями, извлекающими максимум информации из обычных камер и дешевых сенсоров (инерциальные измерительные модули, одометрия и т.д.).

➡️ Как итог, получаем платформу, которую можно массово разворачивать и быстро заменять. Что даст возможность формировать многочисленный флот робокурьеров и покрывать огромные территории.

А минусы будут?

➖ Как инженер, Манвел Аветисян концентрируется только на стоимости списка компонентов своего прототипа (bill of materials, BOM), игнорируя потенциальные операционные расходы: операторы, техподдержка, мониторинг, инфраструктура зарядки и т.д. При низкой цене отдельного устройства, рост флота увеличит общую стоимость владения.

➖ Ограниченные испытания в лабораторных условиях не дают представления об edge cases — проблемах «крайнего случая» в реальной среде. А значит дешевого набора сенсоров может оказаться недостаточно для массовой эксплуатации в условиях города без риска для людей и животных.

➖ И что всё-таки насчет аккумуляторов, стоимости зарядки и робопортов для неё? Для тех же гуманоидов это серьезная статья расходов.

➖ Быстрое масштабирование создаст новые проблемы: пробки из доставщиков, необходимость изменения дорожной инфраструктуры, конфликты с людьми и необходимость правового регулирования. Чего стоит только развитие рынка электросамокатов.

Вся история робототехники показывает, что стоимость аппаратной части обычно оказывается лишь малой толикой общей экономики системы.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Роботы_доставщики #Стартапы #Экономика #Урбанистика

💚💚 Всех с добрым утром!

Врываемся в пятницу так же бодро и на спорте, как этот гуманоид! 💪 А вы уже выполнили свою дневную норму отжиманий на сегодня? 😉

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Робоспорт

«Парни, вы издеваетесь, где данные о взаимодействии с физическим миром?». Таков главный вопрос на проходящей прямо сейчас в Вене IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026. Тактильный интеллект, сенсоры и модели VLTA — на пике кривой хайпа!

🤖 Компьютерное зрение переоценено, следующий прорыв в робототехнике будет связан с осязанием. Эффективный воплощенный ИИ (physical AI) появится тогда, когда гуманоиды научатся понимать физические свойства окружающего мира через прикосновение.

👍 На человеческих кистях множество рецепторов, а большинство манипуляторов у роботов практически «слепые на ощупь». Без развития тактильного интеллекта (tactile intelligence) невозможна «ловкая манипуляция» (dexterous manipulation) вроде завязывания узлов, работы с тканями и пленками, использования шприцев и скальпелей (звучит как набор навыков Декстера Моргана!) 😂

🧠 Подобные задачи требуют тонкого осязания и микрокоррекции усилий. А значит роботы должны строить не только визуальную модель мира, но и модель контактных взаимодействий. Например, предсказывать как деформируется объект, что с ним произойдет после нажатия и может ли он выскользнуть.

Новый стек будет выглядеть так: 
камеры + тактильные сенсоры + фундаментальная модель + модель мира + действие 

⚙️ На ICRA 2026 подобный стек представила китайская компания Xense Robotics. Их двурукий манипулятор ловко складывал из очень тонких листов картона коробки. Даже для людей это сложная задача. Тем более, что на каждое изделие робот тратил не больше минуты.

1️⃣ В основе управления новейшая модель VLTA (Vision‑Tactile‑Language‑Action). К уже традиционным в робототехнике VLA, объединяющим «зрение‑язык‑действие», здесь добавляется ещё и «тактильность».

2️⃣ Второй новинкой от Xense Robotics стал TacCap-Gripper. Это носимое на двух пальцах устройство, объединяющее высокоточный визуально-тактильный датчик, инерциальный измерительный блок и энкодер с высоким разрешением.

Он позволяет синхронизировать сбор и сопоставление мультимодальных данных о движении робота, его зрении и тактильных ощущениях для последующего обучения VLTA-моделей.

🫂 В общем, роботы тоже должны чувствовать… давление!

Подписаться на 💚💚💚💚💚
или
Разобраться в VLTA-парадигме самому: ArXiv

#Манипуляторы #Воплощенный_ИИ #Фундаментальные_модели #VLA #VLTA

💵 Друзья, не знаете куда вложить деньги? Настоящая индустрия будущего — это пошив одежды для гуманоидных роботов! В конце концов, на Золотой лихорадке больше всего заработали продавцы лопат, а не старатели. Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.

🤖 На эту мысль меня натолкнула уже печально знаменитая Матильда с ПМЭФ и вот это видео в шапке поста. Ведь реально, сервисные роботы в сетях отелей или ресторанов должны будут брендироваться, а внешние декоративные панели и их кастомизация будут стоить немалых денег для покупателей.

При этом обычная человеческая одежда им не подойдет. Нужны будут:

🟢Защитные чехлы от пыли, жира, влаги и песка.

🟢Легкосъемная дешевая брендированная униформа.

🟢Звукопоглощающая одежда для снижения шума моторов и приводов.

🟢Роскошные, но такие же легкосъемные костюмы для эскорт-роботов, официантов, швейцаров и дворецких.

🟢Бельё и костюмы для ролевых игр у сексботов.

❤️ И вот тут произойдет известный эффект антропоморфизации: к одетым роботам люди будут относиться уже не как к машинам. Мы это могли воочию наблюдать на ПМЭФ с Матильдой и её бойфрендом.

🦋 А второй эффект — демонстративное потребление по Торстейну Веблену. Ну это когда сумка Birkin, часы Hublot и ювелирка Cartier уже не только на вас и вашей подруге, но и на домашнем роботе...

В общем вангую такой сценарий:

1️⃣ Роботов одевают в функциональную униформу.

2️⃣ Затем в премиальную форму.

2️⃣ Потом появляются дизайнерские коллекции для домашних роботов.

4️⃣ И наконец возникает рынок «робомоды».

И вот где-то в этот момент окажется, что человечество случайно создало ещё одну индустрию на сотни миллиардов долларов.

Пупарасам приготовиться!
и
Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Экономика #Робоодежда

Лучший вариант провести вечер воскресенья — это почитать фантастику или посмотреть отличный сериал. Встречайте наши новые рубрики: #почитать_на_выходных и #посмотреть_на_выходных И сегодня их гость Филип Киндред Дик.

📖 Трудно поверить, что рассказ «Автофабы» (в других переводах «Автофабрика», Autofac) написан в 1955 году. Ещё даже не состоялся XX съезд КПСС и не был запущен первый искусственный спутник Земли. Но уже на первых страницах мы сталкиваемся с импровизированным промпт-инжинирингом. Немногочисленные выжившие после ядерной войны люди пытаются наладить коммуникацию с роботами.

В кульминации человечество проявляет дьявольскую хитрость — с одной стороны, вполне в духе ТРИЗ решая сложную инженерную задачу, а с другой — на практике реализуя китайскую стратагему «Пока два тигра дерутся, обезьяна сидит на дереве».

Да, «Автофабы» вполне очевидная метафора капитализма вообще и глобальных корпораций в частности. Но в них угадываются и патерналистские черты авторитарных государств любого толка, когда к гражданам относятся как к неразумным дитятям. Для их блага, естественно.

Самый слабый момент рассказа, на мой вкус, концовка. Возможно, историю стоило завершить на пару страниц раньше.

📺 Что касается экранизации — 8-й серии антологии «Электрические сны Филипа К. Дика» (Philip K. Dick’s Electric Dreams, 2018) — то в ней авторы следует не букве, но духу всего творчества писателя. В центре сюжета вопрос самоидентификации главных героев, осознания, что в их мире реально, а что нет. И, в конечном итоге, отказ от иллюзий и принятие своей сущности помогает им выйти победителями.

Послушать аудиокнигу
Посмотреть эпизод сериала
Подписаться на 💚💚💚💚💚

Робот Unitree G1 ударил ребенка ногой в живот! Прямо сейчас — это хайповый заголовок самого вирусного видео недели во всем мире. Но при этом и самый жёлтый.

🦿 В ботаническом саду Урумчи (Синьцзян, Китай) гуманоид выполнял демонстрацию таолу из ушу и нанёс ребёнку удар ногой с разворота в солнечное сплетение. Малыш согнулся от боли, но серьёзных травм не получил.

Интернет наполнился шутками о «восстании машин» и «Терминатор: начало». Но за очередным случаем «нападения» робота на человека скрывается реальная проблема. И она имеет три аспекта:

1️⃣ Социальный — роботов становится всё больше среди людей, на улицах городов и на публичных мероприятиях. Однако не существует никаких правил взаимодействия с ними и организации вокруг них безопасной зоны.

2️⃣ Психологический — гуманоиды, если перефразировать Ницше, это «обезьяны человека». И отношение к ним такое же — любопытство и умиление, желание наблюдать и контактировать. Но это не живые существа! У роботов нет ни дружелюбия, ни агрессии.

2️⃣ Культурный — человекоподобные роботы, особенно в париках и одежде, с функцией речевого общения — воспринимаются нами как люди. Даже, скорее, как дети. Мы приписываем им эмоции, намерения, субъектность действия. Но это абсолютно бездушные, несознательные машины, причём настолько же опасные, как автотранспорт и строительная техника!

Отсюда простой вывод — с массовым внедрением роботов в нашу жизнь, человечеству потребуется выработать этику, правила безопасного взаимодействия и правила и ограничения функционирования роботов в контакте с людьми.

Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Гуманоидные_роботы #Будущее_наступило #Китайские_роботы #Восстание_машин

❗️Час пробил! Появилась Humanoid-GPT — новая фундаментальная модель для управления человекоподобными роботами. И да, это генеративный трансформер с каузальным вниманием. Рассказываем в шести тезисах и одном перечне цифр:

1️⃣ Самый большой датасет в истории:

Для обучения модели был собран корпус движений гуманоидов объёмом около 2 млрд фреймов. В него вошли как крупнейшие открытые датасеты с захватом движения (motion capture), включая AMASS, LAFAN1, MotionMillion и PHUMA, так и значительные собственные записи авторов.

2️⃣ Снят конфликт между ловкостью и универсальностью:

Раньше роботы хорошо умели выполнять что-то одно: либо определенную последовательность очень сложных и динамичных действий, либо обобщать новые движения. Совместить оба качества одновременно было сложно. Как оказалось, это противоречие легко преодолевается за счет большого масштаба данных и размера модели.

2️⃣ Трансформер вместо перцептронов:

До сих пор системы захвата движений строились на многослойных перцептронах Румельхарта (multi-layer perceptron, MLP). Обычно это неглубокие модели, обученные на небольших корпусах движений (около 7 млн фреймов).

В новой работе представлен GPT-подобный трансформер с каузальным вниманием (causal attention) — механизмом, который ограничивает модель доступом только к предыдущим токенам и задаёт направленную структуру последовательности. Или, говоря проще, предсказывает следующее действие робота, основываясь на последовательности его прошлых позиций и поз.

4️⃣ От сбора данных к дистилляции, или обучение в три этапа:

✅ Организация данных (curation data) в 300 кластеров.

✅✅ Обучение 300 специализированных нейросетей-экспертов на данных кластеров с использованием PPO-алгоритмов глубокого обучения с подкреплением за отслеживание ключевых точек.

✅✅✅ Дистилляция всех экспертов в единый трансформер Humanoid-GPT с помощью алгоритма DAgger. На входе модель получает последовательность состояний робота и целевых поз, а на выходе предсказывает команды для моторов.

5️⃣ Робот сходу учится новым движениям:

Одного предобученного чекпоинта достаточно, чтобы робот без дообучения (zero-shot) осваивал любые, даже самые экзотические движения — от танцев и прыжков до боевых искусств. (как сказал бы Нео, «теперь я знаю кунг фу»).

Модель получала движение, которого никогда раньше не видела, и сразу воспроизводила его в испытаниях на реальном гуманоиде Unitree G1.

6️⃣ Масштабирование работает:

Законы масштабирования (scaling laws) при использовании трансформеров верны и для робототехники. Качество управления гуманоидов предсказуемо растёт при увеличении объёма данных и размера модели. Тогда как традиционные MLP-контроллеры быстро выходят на плато и начинают переобучаться.

Результаты и цифры (только для профи):

Эксперименты показали, что базовая модель (Humanoid-GPT-B) с 200 млн токенов и 22 млн параметров достигает 88,27% успешного отслеживания против 76,89% у MLP, а ошибка положения суставов снижается с 0,1191 до 0,0793 рад. Старшая модель (Humanoid-GPT-L) на 2 млрд токенов и 80 млн параметров повышает успешность до 92,58%, а MPJPE падает до 0,0735 рад.

Кроме того, система демонстрирует впечатляющую скорость: инференс на GPU с оптимизацией TensorRT занимает всего 0,58 мс на шаг, что в 5,7 раза быстрее конкурента TWIST и позволяет работать в реальном времени с частотой более 1000 Гц.

Короче говоря, как я уже писал ранее, Humanoid-GPT может стать для моторного контроля роботов тем же, чем GPT стал для обработки языка: единой фундаментальной моделью, способной заменить множество специализированных контроллеров. Работа первые демонстрирует масштабируемый подход к обучению универсального «двигательного интеллекта» для гуманоидных платформ.

🤩 Прочитать оригинальное исследование

🤩 Посмотреть дополнительные материалы и видеодемонстрации

🤩 Изучить код в репозитории

и, наконец,

🤩 Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Китай, #Робототехника, #Глубокое_обучение, #Искусственный_интеллект #Воплощенный_ИИ

🛸 Помните как в фильме «Прометей» (Prometheus, 2012) рой дронов-сканеров делал карты туннелей инопланетного сооружения? С роевым поведением пока проблемки, но сама технология уже давно отработана.

➰ На видео инспекционный дрон Elios 3 от швейцарской компании Flyability, создающей безопасные беспилотники для работы внутри помещений, в сложных и замкнутых пространствах.

❗️ Главная фишка — внешний противоударный каркас. Технология Fly Aware SLAM объединяет лидар, системы стабилизации с высокочувствительными сенсорами позиционирования, компьютерное зрение и графический процессор от Nvidia.

➕ Такой стек обеспечивает точное определение местоположения коптера и картографирование внутри закрытых пространств без использования внешних GPS-сигналов. Тем более, что в пещерах, шахтах и подземных коммуникациях они обычно недоступны.

➖ Из минусов — всего 12,5 минут полета и максимальная дальность сканирования до 50 метров.

🤩 Подписаться на 💚💚💚💚💚

#Дроны #БПЛА #SLAM #Инспекция_и_картография