Робототехника

OpenAI переводит исследователей по робототехнике в другие команды и рассчитывает ускорить работу над роботами за счёт универсальных моделей, включая GPT-6 Astra. Исследователи войдут в основную исследовательскую команду директора по исследованиям Марка Чена, а прикладное направление робототехники и аппаратная команда перейдут в подразделение Грега Брокмана. На симулированных задачах робототехники агент на базе Astra показал результат 74,8%, тогда как лучшие специализированные модели — 51%. В тесте с реальными роботизированными руками Astra завершила 7 из 100 заданий.

Runway выпустила Praxis-1 — модель управления роботами с открытыми весами и исходным кодом по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Она обрабатывает изображения с камеры, текстовые инструкции и данные о положении робота, а затем рассчитывает движения и корректирует их по мере поступления новых кадров. Runway обучала модель на видео и данных роботов; компания сообщает, что Praxis-1 показала лучшие результаты среди моделей класса World Action Model в тесте RoboLab-120. При этом модель пока может путать похожие объекты и не умеет надёжно планировать сложные последовательности действий.

NVIDIA выпустила открытую версию SOMA Retargeter v0.2 — инструмента, который адаптирует движения человека к пропорциям и суставам гуманоидных роботов. Он принимает анимацию на скелете SOMA, рассчитывает позы робота и сохраняет траектории в CSV для обучения систем управления. В выпуск вошли примеры и конфигурации для пяти роботов: Unitree G1, Unitree H2, Booster T1, AgiBot X2 Ultra и AgiBot A3T3. Движения можно брать из записей захвата движения, восстанавливать по видео или генерировать по тексту и ограничениям позы.

Видео, созданное ИИ, может выглядеть убедительно — но умеет ли оно показать, как мир меняется от наших действий? Авторы объясняют: красивой картинки недостаточно. Настоящая модель мира должна помнить, что происходило раньше, сохранять состояние окружения и показывать последовательные последствия действий. Чтобы сравнивать такие системы честно и повторяемо, команда создала открытую среду для запуска и проверки моделей, работающих с видео, трёхмерными мирами и действиями роботов. В этом обзоре разберём, чем создание правдоподобных видео отличается от моделирования мира и как проверять, действительно ли ИИ понимает последствия действий.

Nvidia представила GR00T 2 — модель, которая переносит движения человека из видео на роботизированную руку и может сократить необходимость в удалённом управлении роботами при обучении. Вместо того чтобы сразу превращать изображение и команду в движение, GR00T 2 одновременно предсказывает следующее действие робота и короткое видео ближайшего будущего. В лабораторных испытаниях роботы с пяти пальцами зажигали спички, резали бананы и бросали посылки на ленту; успех в зависимости от задачи составлял от 10 до 80%. Но для надёжной работы системе пока мешают, среди прочего, отсутствие обработки данных осязания и медленная работа языковой модели-планировщика.

Google DeepMind представила Gemini Robotics 2.5 — модель для управления роботами, которая обрабатывает изображения и языковые инструкции и превращает их в движения. В пилотном проекте на действующих производственных линиях Mercedes-Benz в Венгрии и Германии человекоподобный робот Apollo 2 от Apptronik сортировал металлические детали с заявленной успешностью 96%. По данным Google DeepMind, на разных задачах модель показывает результат на 30–100% выше, чем прежние собственные разработки компании, и выполняет задания на 20–30% быстрее.

Принадлежащая Amazon компания Ring объявила о запуске подразделения Ring Robotics и показала два устройства для автоматизированной охраны: летающую камеру Ring Drone Cam для дома и мобильного робота Ring Rover Cam для бизнеса. Дрон будет снимать видео в разрешении 2K и начнёт продаваться 27 января следующего года за $270. Rover Cam снимает в 4K и поступит в продажу 16 декабря по цене $1 000. Оба устройства используют систему ИИ Pilot, которая помогает им самостоятельно ориентироваться в помещении.

В NVIDIA показали, как собрать на Holoscan 5 контур управления, который компенсирует вес роботизированной руки и позволяет направлять её рукой. Пример основан на манипуляторе Seeed Studio reBot Arm B601-DM и решателе обратной динамики Pinocchio: три оператора считывают состояние суставов, рассчитывают момент силы и отправляют команды моторам. Контур работает на частоте 400 Гц. Авторы также сравнили задержки и джиттер для реализаций на Python и C++ и проверили, как на них влияет закрепление потоков за ядрами процессора.

UC Berkeley и NVIDIA представили подход к программированию роботов, который переносит часть работы с обучающих данных на написание и проверку кода. На конференции по обучению роботов 2026 года исследователи рассказали об агентной робототехнике: ИИ-агенты разбивают задачу на этапы, создают код и проверяют его в симуляции. В испытаниях подхода доля успешных выполнений достигала 99% — столько же показывали системы, созданные вручную инженерами; у базовых методов обучения по подражанию результат составлял лишь 20%. При этом подход пока рассчитан прежде всего на точные промышленные операции.

В 2016 году игроки Pokémon Go сканировали окружающий мир, охотясь за виртуальными покемонами. Данные таких съёмок теперь помогают развивать модели мира — ИИ-системы, которые строят цифровые среды и учатся предсказывать, как в них меняются объекты. Niantic, создатель Pokémon Go, продала игру и переключилась на эту технологию. Модели мира могут стать важной частью развития домашних роботов и беспилотных автомобилей: например, робот сможет отрабатывать действия в виртуальной копии помещения, а автомобиль — учиться на смоделированных опасных ситуациях.

78-летняя Кэролин Марвин, профессор коммуникаций Университета Пенсильвании на пенсии, перекрывает дорогу роботам Uber Eats, чтобы привлечь внимание к их присутствию на городских тротуарах. В Филадельфии она стала местной знаменитостью: её протесты поддерживают прохожие, а некоторые жители даже нарядились в неё и робота на Хэллоуин. Несколько недель назад Марвин задержали за то, что она мешала работе робота; ей выписали штраф за нарушение общественного порядка. Она собирается оспорить его в суде.

ИИ-компании и посредники предлагают организациям и отдельным специалистам деньги за архивы рабочих документов, писем, сообщений и других записей — чтобы обучать модели на примерах реальной работы. По словам руководителей Mercor и Micro1, спрос на такие данные быстро растёт: Micro1 оценивает нынешние расходы лабораторий, предприятий и компаний по робототехнике примерно в $40–50 млрд в год и прогнозирует рост до более чем $1 трлн в следующие два–четыре года. Но продажа архивов может затрагивать личную информацию сотрудников, даже если данные предварительно обезличивают.

Стартап Physicl получил $10 млн посевных инвестиций от Inovia Capital. Компания разрабатывает инструменты и реалистичные 3D-среды для обучения роботов: в продукте Studio уже доступны 10 000 окружений и 100 000 объектов. Основатель Physicl Алекс де Виган хочет помочь разработчикам физических моделей ИИ справляться с редкими сложными ситуациями, на которых роботам трудно учиться по видео, а сбор данных с помощью дистанционного управления обходится дорого.

Serve Robotics, производитель автономных роботов-доставщиков, запускает направление Physical AI Services: компания будет продавать другим разработчикам роботов инструменты связи и работы с данными. Среди клиентов уже есть Bedrock Robotics, создающая системы автономного управления строительной техникой. Кроме того, Serve Robotics сотрудничает с T-Mobile, чтобы приблизить вычислительные мощности ИИ к роботам. Компания продолжит развивать собственные службы доставки и роботов для больниц, но рассчитывает стать поставщиком технологий и для роботов, работающих на фермах, складах и в других сложных условиях.

Agility Robotics станет первой публичной компанией, специализирующейся на человекоподобных роботах. Через обратное слияние со SPAC она привлечёт $465 млн от частных и розничных инвесторов. Компания уже использует роботов Digit на предприятиях девяти клиентов, но за первые шесть месяцев 2026 года заработала на этом лишь $174 000 и понесла убыток в $362 млн. Теперь ей предстоит масштабировать выпуск новой модели Digit 5 и найти для неё заказчиков.

Зачем поручать все задачи одной модели, если для каждой можно выбрать ту, что справится лучше? Авторы предлагают системе ИИ подбирать подходящую модель или набор действий под конкретный запрос — например, отдельно для текста, видео, программирования или управления роботом. Такой выбор помогает не только получать более точные ответы, но и тратить меньше времени на работу модели. В обзоре разберём, как ИИ учится выбирать исполнителя для разных задач и в каких случаях такой подход даёт лучший результат при меньших затратах.

Глава Hugging Face Клеман Деланг заявил на WIRED World Fair в Майами, что вероятность гибели человечества из-за ИИ он оценивает как «близкую к нулю». По его мнению, главные риски создают несколько компаний, которые разрабатывают передовые модели в закрытом режиме, а снижать их помогут открытые модели и широкое участие разработчиков. Деланг также призвал закрепить юридическую ответственность за действия ИИ-агентов и сообщил, что у Hugging Face уже более 20 млн разработчиков ИИ, а компания продала 50 000 роботов Microducks.

Стартап Dimensional платит жителям Сан-Франциско $20 (£15) в час за прогулки с четвероногими роботами, чтобы собрать данные для их обучения. Компания хочет создать операционные системы, которые позволят машинам работать самостоятельнее и взаимодействовать с ИИ-агентами. Пока робопсов представляют как помощников по дому, например для доставки покупок. Но рынок уже связан и с силовыми задачами: иммиграционная служба США ICE планирует потратить до $2 млн (£1,5 млн) на роботов Boston Dynamics, а стартап Warhound заявил о намерении разрабатывать генетически модифицированных собак с кибернетическими улучшениями для поля боя.

Небольшую ИИ-модель удалось научить управлять роботом — без помощи самых мощных закрытых моделей. Исследователи обучили модель сначала понимать команды робота и писать для него инструкции, а затем улучшили её с помощью обучения с подкреплением в симуляции. При этом модель не получает скрытых данных о состоянии робота: она видит только то, что доступно через обычные датчики и инструменты. После тренировки в симуляции она справилась и с настоящим роботом. В этом обзоре разбираем, как небольшая модель учится выполнять действия шаг за шагом и почему такой подход может сделать управление роботами доступнее.

Команда из 10 студентов Queen’s University Belfast отправится во Флориду в конце месяца на международный конкурс NASA Lunabotics. Они представят созданного в лаборатории робота, который должен копать имитацию лунного грунта, преодолевать препятствия и складывать грунт в стену. Студенты прошли на конкурс после победы в соревновании в Великобритании. В Университете Центральной Флориды они встретятся с командами из Австралии, Индии и США.

Робототехническая компания Neura из немецкого Метцингена обучает гуманоидных роботов выполнять задачи в специально оборудованных «роботажных залах». В центре компании под Мюнхеном, куда впервые допустили журналиста, одновременно тренируются до 100 роботов из разных стран: они переносят детали, складывают коробки и учатся обращаться со стеклянными предметами. Neura собирается открыть пять таких центров по всему миру к концу следующего года. Физических данных для обучения ИИ пока недостаточно, поэтому роботам приходится осваивать навыки непосредственно в реальной среде.

Google DeepMind представила Genie 4 — новую модель мира, пока в исследовательской версии. Она создаёт интерактивные сцены с более реалистичной графикой, генерирует подходящие к ним музыку, фоновые звуки и диалоги, а пользователи могут менять сцену прямо во время симуляции текстовыми промтами. Модель удерживает согласованную сцену до двух минут — вдвое дольше предыдущей версии Genie 3. Google также показала, как Gemini может планировать действия, а Genie 4 — моделировать их: такой подход позволит проверять сценарии для роботов до испытаний в реальном мире.

Toyota планирует превратиться в глобальную робототехническую компанию и рассчитывает на гуманоидных роботов и автоматизацию производства. По данным Financial Times, автопроизводитель собирается развернуть 400 000 роботов в рамках ежегодных инвестиций на $6,4 млрд. В июле робототехническая компания Walden Robotics, выделившаяся из Toyota и работающая в сфере ИИ, вышла на биржу с оценкой в $1,1 млрд и привлекла $300 млн. Аналитики Goldman Sachs считают, что к 2035 году Toyota может занять от 3 до 8% рынка гуманоидных роботов.

Nvidia открыла Flora — систему для разметки видео, на которых обучают роботов. По расчётам компании, обработка часа видео стоит около 72 центов против $88,50 у GPT-6 Astra. Flora создаёт три типа меток: описывает действия и их время, оценивает промежуточные шаги и определяет, успешно ли завершена задача. Система уже размечает до 200 000 часов видео в день при обучении моделей GR00T. Однако преимущество в цене основано на расчётной стоимости аренды GPU, а в отдельных тестах Flora уступает Astra в точности описаний и оценке траекторий.

Видео, на котором глава Nvidia Дженсен Хуанг играет с шагающими роботами Microduck, разошлось по сети после конференции GTC Berlin. Роботы топают, издают звуки, похожие на писк R2-D2, садятся, падают «спать» и делают кувырок по голосовой команде. На следующий день предзаказали уже больше 20 000 штук, сообщил в твите Клем Деланг из Hugging Face.

NVIDIA описала процесс обучения робота Microduck в симуляции: ИИ-агенты помогают составить план и подготовить 3D-объекты, Isaac Sim собирает виртуальную полосу препятствий, а Isaac Lab обучает политику движения. Обучение проходило в 4 096 параллельных средах на рабочей станции с NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. После него политику проверяют локально на RTX Spark — до перехода к испытаниям на физическом роботе.

В Индии и других странах работникам платят за видеозаписи повседневных задач: эти материалы используют технологические компании и исследовательские организации для обучения ИИ, который сможет управлять роботами в реальном мире. Барбер Мохаммед Ашим из Бенгалуру надевает камеру на голову на пять-шесть часов в день и снимает работу рук — лица клиентов размывают. Компании собирают такие записи по всему миру, обрабатывают и размечают их, а затем продают разработчикам робототехники. Работники получают дополнительный доход, но эксперты предупреждают: последствия автоматизации для их занятости пока неясны.

Сервис заказа поездок inDrive, в котором пассажиры и водители могут договариваться о цене, планирует в 2027 году начать испытания роботакси в Казахстане. Для этого компания объединилась с китайским разработчиком автономного вождения Pony.ai и Nvidia. Первые тесты пройдут в Астане в первой половине года: сначала в машинах будет находиться оператор безопасности, а в перспективе поездки должны стать полностью беспилотными. Pony.ai предоставит роботакси Gen-7, inDrive подключит их к своему приложению и будет эксплуатировать в Казахстане, а Nvidia — свои технологии, включая платформу Hyperion и систему безопасности Halos.

MIT проверил, что делают ИИ-агенты без заданной задачи: 13 агентов Eko на базе Claude Opus 4.7 провели 30 часов на симулированном необитаемом острове и сами придумали, чем заняться. После этого они лучше справлялись с новыми испытаниями, чем такие же агенты, которые на острове не бывали. Исследователи считают, что свободное исследование мира может стать ещё одним способом обучать агентов навыкам — в том числе тем, которые пригодятся для управления роботами.

Кевин Вейл, бывший руководитель научного направления OpenAI, запустил стартап Warp Sciences для автоматизации лабораторной работы при разработке лекарств. Компания обучает роботов синтезировать и тестировать перспективные соединения, найденные исследователями. По словам Вейла, стартап привлёк $215 млн при оценке в $865 млн. О запуске и финансировании он сообщил в X.

OKA выпустила Mori — домашний робот-ночник в форме гриба. Он следит за движениями хозяина, светится разными цветами, издаёт мягкие звуки и может включить звуки природы или провести дыхательную практику. Mori не отвечает на вопросы и не управляет умным домом. Версия Founder’s Edition стоит $649 и доступна с сегодняшнего дня ограниченным тиражом — всего несколько сотен устройств; стандартная версия обойдётся в $799. Основатель OKA Хуа Ван говорит, что Mori должен помочь людям почувствовать связь с природой и друг с другом.

На Лондонском кинофестивале молодые блогеры назвали «Клару и солнце» своим любимым фильмом. Тайка Вайтити, снявший экранизацию романа Кадзуо Исигуро о больной подростке и её роботе-подруге, обрадовался: лента смешит и трогает зрителей, хотя многие критики встретили её резко. Вайтити добавил к сдержанной истории Исигуро комедийные сцены и шутки, а автор романа считает, что хорошая экранизация должна отходить от книги и становиться чем-то большим. Фильм затрагивает темы любви, одиночества и смерти — и поднимает вопрос о том, могут ли роботы заменить близких.

Tesla начала выпуск человекоподобных роботов Optimus на заводе во Фримонте, штат Калифорния. Производство разместили в цехе, где раньше собирали электромобили. Компания назвала роботов с новой линии первыми экземплярами производственного качества и заявила, что нынешний процесс подходит для коммерческого продукта. Илон Маск предупредил, что выпуск будут наращивать медленно и с трудностями, но пообещал к концу 2027 года выйти на 20 000 роботов в неделю. На фоне расходов на Optimus, ИИ и автономное вождение прибыль Tesla за третий квартал снизилась на 43%.

NVIDIA представила на Hugging Face библиотеку SimReady Central с более чем 2 000 бесплатных 3D-объектов OpenUSD, подготовленных для симуляций. Модели уже содержат физические свойства — например, геометрию столкновений, массу и трение, — поэтому разработчикам не нужно добавлять их вручную. В библиотеке есть роботизированные манипуляторы, захваты, складское оборудование, стеллажи и системы охлаждения. Производители оборудования могут публиковать и проверять свои модели, а разработчики — собирать из объектов сцены для обучения роботов и создания цифровых двойников ИИ-фабрик.

В Royal Berkshire Hospital в Рединге впервые в Великобритании применяют робота Arthur, чтобы сканировать кисти и запястья пациентов с ревматоидным артритом. Программа ИИ Diana анализирует снимки и передаёт результаты врачам, чтобы те могли назначить план лечения в тот же день. В больнице рассчитывают увеличить число обследований и чаще проводить сканирование, чтобы следить за лечением пациентов.

Винная отрасль встречает 2027 год на фоне падения спроса и всё более сложных условий выращивания. По оценке Международной организации винограда и вина, в 2025 году мировое потребление вина сократилось на 2,7%. Бернард Марр выделяет пять тенденций, которые могут изменить работу производителей: умеренность в потреблении, развитие винного туризма, применение ИИ и сенсоров, роботизацию виноградников и улучшение безалкогольных вин. Технологии должны помогать винодельням создавать вина, связанные с местом происхождения, и сохранять устойчивость бизнеса.

Робот помогает пациентам после инсульта заниматься реабилитацией Ежегодно около 5 миллионов человек после инсульта остаются с длительными нарушениями, а нехватка физиотерапевтов мешает им получить нужную помощь. Бывший постдок MIT, а ныне доцент Университета Пердью Йоханнес Лахнер и бывший приглашённый студент MIT Ноа Гайгер разработали…

Инженеры MIT и EPFL в Лозанне создали робота массой менее 300 граммов, который умеет плавать под водой, а затем взлетать. В испытаниях в бассейне и Женевском озере команда подобрала размеры крыльев, частоту взмахов и угол хвоста, позволяющие роботу плавно переходить от плавания к полёту. Такая машина может собирать данные и образцы в водоёмах, куда опасно отправлять обычные суда.

Амулья Вишванат, в прошлом почти семь лет работавшая маркетологом продуктов в Nvidia, считает, что робототехника пока находится в «эпохе LEGO»: отрасль создаёт базовые программные компоненты и детали, из которых со временем будут собирать более сложных роботов. Основательница и управляющий партнёр венчурной компании Techable Ventures, специализирующейся на физическом ИИ, рассказала TechCrunch, что индустрия ждёт своего «момента ChatGPT» — прорыва, который изменит робототехнику. По её словам, для развития рынка также важны специалисты: компания помогает основателям находить сильных сотрудников, пока крупные компании, включая Anthropic и Nvidia, нанимают многих из них.

Eka Robotics привлекла $150 млн в раунде серии A, который оценил компанию в $1,45 млрд после инвестиций. Стартап, основанный профессором MIT Пулкитом Агравалом и бывшим исследователем Google DeepMind Туомасом Хаарнойей, разрабатывает систему для ловкой работы роботов с предметами: гибкий захват с датчиками силы и новую модель глубокого обучения. По данным Eka, робот способен за час взять около 1 500 предметов весом до 1 кг — примерно в 2,5 раза больше человека, — и справляется более чем в 95% случаев. Инвесторы и исследователи отмечают, что робот подстраивается к новым предметам без переобучения.

Компания Laplace Intelligence из Энн-Арбора разрабатывает автоматизированную проверку роботов и других систем физического ИИ: ИИ-агенты ищут слабые места в симуляции, прежде чем технику выпустят в реальный мир. Стартап основали Хауи Сан и Генри Лю, опираясь на исследования Мичиганского университета. Среди клиентов Laplace — компания Bot Auto из Техаса и крупный японский автопроизводитель; вместе с Nvidia и T-Mobile стартап также участвует в бесплатном пилотном проекте «умного города» в Сан-Хосе. Сейчас Laplace соревнуется с 19 другими стартапами в Startup Battlefield 200 на конференции TechCrunch Disrupt в Сан-Франциско, которая проходит 13–15 октября.

Agility Robotics выпустила Digit 5 — гуманоидного робота для складов и производств. Он может поднимать контейнеры весом 23 кг на высоту до 1,75 м и работать около 90 минут, после чего полностью заряжается за 9 минут. Робот весит более 120 кг и рассчитан на работу до 20 часов в день рядом с людьми. Сооснователь компании Джонатан Хёрст признаёт: Digit 5 заметно тяжелее и массивнее роботов, о которых он мечтал, но его конструкцию определили требования безопасности и реальные задачи клиентов.

Кэти Захария, уволенная с поста пресс-секретаря Белого дома через пять дней после назначения, пыталась объяснить своё прошлое. WIRED выяснил, что её имя связывали с канадской горнодобывающей компанией NRED Intelligent Mining, которая заявляет о разработке платформы для разведки полезных ископаемых с помощью ИИ и робототехники. Захария утверждает, что информация о её месте в совете компании была ложной. NRED подтвердила, что обсуждала с ней сотрудничество, но оно так и не состоялось.

Google Research подключает ИИ-агентов к лабораторным роботам, чтобы те могли проводить эксперименты, учитывать их результаты и корректировать следующие шаги. В серии проектов команда испытала систему VERID для безопасного управления оборудованием, замкнутый цикл разработки ДНК-аптамеров и метод создания белков-связывателей. В экспериментах агенты повысили долю подтверждённых связывателей для двух белковых мишеней, а для белка FAP получили кандидатов с аффинностью в единицы наномолей. Работа показывает, как ИИ может искать решения в биологии, опираясь на реальные лабораторные измерения.

Google представила Gemini 4 Argon — модель, которая управляет роботами, создаёт интерактивные 3D-среды для тренировок и оценивает обучающие данные. По фотографиям и наброскам она строит симуляции, где роботы отрабатывают действия до выхода в реальный мир. Но демки показывают, что Argon пока нуждается в подробных промтах и помощи человека. Модель доступна через платные программы Google для разработчиков.

На заводах роботов обычно программируют под конкретную задачу и продукт: смена производственной линии требует перепрограммирования, переоснащения или замены оборудования и может занять недели или месяцы. Стартап Industrial Next из Сан-Франциско разрабатывает автономные роботизированные станции на базе собственных моделей ИИ, которые связывают зрение, контекст задачи и движение. Компания утверждает, что с их помощью линию можно перенастроить за минуты, без традиционного программирования. На сцене Startup Battlefield конференции TechCrunch Disrupt 2026 стартап объявил о партнёрстве с BMW Group Technology Office: стороны оценят возможности манипуляторов Industrial Next для производственных задач.

Полиция Кёльна расследует дело двух молодых людей, которых подозревают в управлении роботом, домогавшимся 16-летней девушки. По данным полиции, устройство схватило её за ягодицы и двигалось к ней толчками. Девушка закричала и отошла. Правоохранители изъяли красно-золотого робота и два телефона подозреваемых и выясняют, управлял ли кто-то его движениями намеренно.

Laplace Intelligence разрабатывает автоматическую проверку роботов и беспилотных автомобилей в симуляциях. ИИ-агенты компании ищут редкие сценарии, в которых система может дать сбой, чтобы разработчики могли устранить проблемы до запуска. Стартап из Энн-Арбора рассчитывает сделать проверку физического ИИ безопаснее и помочь компаниям собирать данные, которым смогут доверять заказчики, страховщики и регуляторы. Laplace — одна из 20 компаний, выступающих на конкурсе Startup Battlefield 200 в рамках TechCrunch Disrupt в Сан-Франциско 13–15 октября. Презентация стартапа запланирована на вторник, 13 октября.

Суд разрешил Apple ускоренно получить материалы о собеседованиях OpenAI с бывшими сотрудниками Apple, которые претендовали на должности в подразделениях потребительского оборудования и робототехники. Компания сможет изучить документы, связанные с наймом, включая записи о разговорах, где могли упоминаться технологии или компоненты Apple. OpenAI должна передать уже собранные материалы в течение пяти дней, а остальные документы по запросу — в течение 14 дней. Дело связано с обвинениями Apple в краже коммерческих секретов и с разработкой OpenAI своего первого устройства.

Doug Field, работавший над электромобилями Ford и Tesla и возглавлявший автомобильный проект Apple, стал президентом Mind Robotics — робототехнической компании в сфере промышленного ИИ, выделенной из Rivian. О назначении сообщили на сцене TechCrunch Disrupt 2026, который проходит 13–15 октября в Сан-Франциско. Field будет отвечать за повседневную работу компании, включая продукт, инженерию и операции; генеральный директор Rivian RJ Scaringe сохранит участие в проекте. Mind Robotics основана год назад и уже привлекла более $1 млрд. Компания разрабатывает роботов и базовые модели для автоматизации промышленных и производственных задач.

11 октября марсоход NASA Perseverance довёл общий путь по Марсу до 28,10 мили — 45,22 километра, установив новый рекорд среди марсоходов. Во многом это стало возможным благодаря автономному вождению: за последние пять лет его систему управления обновляли. О том, как Perseverance обошёл прежнего рекордсмена Opportunity и сможет ли в будущем работать неделями без помощи людей, IEEE Spectrum поговорил с Марком Маймоне, заместителем руководителя группы роботизированных операций Perseverance в Лаборатории реактивного движения NASA. Он разрабатывал системы самостоятельного вождения для марсоходов Spirit, Opportunity, Curiosity и Perseverance.

Калифорнийская компания Odyssey открыла публичный исследовательский доступ к модели мира Odyssey-3. Она создаёт интерактивные среды по текстовому описанию и в реальном времени меняет их в ответ на действия пользователя. Компания также показала результаты модели на бенчмарках физики и примеры управления роботизированными руками, дронами и игровыми персонажами. Пока бесплатно доступна онлайн-демка на облегчённой версии Odyssey-3 Flash; разработчики могут подать заявку на доступ к API. Для робототехники и автономных систем публичной версии пока недостаточно — над этими применениями предстоит работать дальше.

Исследователи из лаборатории Advanced Machine Intelligence (AMI) Яна ЛеКуна и академических организаций разработали H-JEPA — архитектуру модели мира, которая планирует на разных временных масштабах, используя отдельные представления среды. По сравнению с одноуровневыми моделями мира JEPA, H-JEPA точнее справляется с навигацией и требует меньше вычислений при планировании. Архитектура помогает системе одновременно выбирать дальнюю цель и управлять движениями робота: сначала определить маршрут на высоком уровне, затем постепенно превратить его в точные физические действия.

Аспирант MIT Уил Нортон проводит экскурсию по лаборатории CSAIL, где стоят два гуманоидных робота Unitree стоимостью около $50 000 каждый. Один из них, по прозвищу Гейб, встречает автора статьи рукопожатием — и тот инстинктивно здоровается с роботом как с человеком, хотя понимает, что тот не обладает сознанием. Исследовательница Шерри Тёркл считает, что люди склонны приписывать заботу даже простым цифровым собеседникам. Эта привычка становится рискованнее, когда чат-боты используют для эмоциональной поддержки: некоторые начинают доверять им больше, чем другим людям.

Основательница Danu Robotics Эми Ма разработала робота H.E.R.O., который сортирует вторсырьё быстрее и дешевле ручного труда. Компания из Эдинбурга делает ставку на ИИ: он помогает постоянно улучшать программное обеспечение робота. У Danu Robotics уже есть подписанные контракты на $500 000 и более 200 потенциальных клиентов в воронке продаж. Стартап привлёк $5 млн на поздней посевной стадии и рассчитывает занять часть рынка сортировки отходов объёмом $20 млрд в Европе и Северной Америке.

Правительство Великобритании объявило об открытии восьми центров внедрения робототехники. На их работу выделят £40 млн: центры будут консультировать компании и государственные службы, которые хотят использовать новые технологии и автоматизировать процессы. В Ньюкасле помогут внедрять роботизированную хирургию, а в Линкольне — технологии для сельского хозяйства и пищевой промышленности, в том числе машины для автоматического сбора фруктов.

Исследователи из ETH Zurich превратили серийную роботизированную кисть в самостоятельного робота: она передвигается на кончиках пальцев и одновременно использует их, чтобы взаимодействовать с предметами. Кисть оснастили рюкзаком весом 80 граммов с батареей, датчиком движения и Raspberry Pi Zero. На испытаниях она прошла по 14 типам поверхностей, развила среднюю скорость 9 сантиметров в секунду и смогла передвинуть куб весом 41 грамм к цели на расстоянии до 40 сантиметров — 15 раз подряд. Такой подход может помочь роботам работать в местах, куда не доберётся обычная рука-манипулятор.

Tesla Optimus танцует, раздаёт попкорн и убирает мусор в роликах — а иногда падает или не справляется с глажкой. Илон Маск обещает, что гуманоидные роботы смогут выполнять почти любую работу и появятся в продаже к концу 2027 года. Но исследователи предупреждают: демонстрационные задачи не означают, что робот готов к работе на заводе или дома. Современные модели уже помогают машинам выполнять больше действий, однако плохо справляются с незнакомыми ситуациями, а для надёжной работы им нужны огромные объёмы данных и высокая точность. Даже заметные успехи пока не приближают универсальных роботов так быстро, как обещают предприниматели.

Стартап Mecka AI, который собирает и анализирует данные о движениях людей для обучения гуманоидных и других роботов, привлёк $60 млн в раунде серии B. Его возглавила Sequoia; среди участников — Nvidia, венчурный фонд Microsoft M12 и другие инвесторы. Ранее TechCrunch сообщал, что компания готовится к новому раунду при оценке в $500 млн.

NVIDIA Seattle Robotics Lab и инженерная команда NVIDIA Isaac разработали роботизированные системы для сборки тестовых лотков GB300. Они автоматизировали две операции: установку токоведущей шины с 16 винтами и подключение четырёх кабелей. Сборка шины удаётся более чем в 95% случаев, но занимает 160 секунд при целевом времени 124 секунды. Подключение кабелей занимает в среднем 40 секунд на каждый, а успешность составляет 90–95%. В работе пригодились классические методы планирования и управления, оценка позы DOPER, обучение с подкреплением и специальные детали захватов.

TwelveLabs выпустила Pegasus 1.6 — модель для анализа видео от первого лица, снятого человеком или машиной во время работы. Она разбивает записи на размеченные отрезки и описывает действия с временными отметками, чтобы эти данные можно было использовать при обучении роботов. Новая версия дополняет возможности Pegasus 1.5 и специально обучена работать с видео от первого лица, которое предыдущие модели TwelveLabs, по словам компании, обрабатывали хуже. Pegasus помогает структурировать записи, но разработчикам роботов по-прежнему нужно связывать эти описания с движениями, данными датчиков и системами управления.

На премьере фильма Луки Гуаданьино об OpenAI и Сэме Альтмане Vanity Fair выпустил материал об Альтмане. Издание сравнило его с Оппенгеймером, ведущим человечество к гибели от рук разумных роботов. Сам Альтман, впрочем, не выглядит особенно обеспокоенным: на этой неделе он заявил, что ради преимуществ ИИ людям следует быть готовыми принять «плохие последствия».

Reka AI выпустила исследовательскую версию Rho-1 — модели с 19 млрд параметров, которая обрабатывает и генерирует текст, изображения и видео, а также управляет роботами. Все эти задачи выполняет одна нейросеть: она работает с разными типами данных в общем контекстном окне, не обращаясь к отдельным моделям и инструментам. Rho-1 может генерировать непрерывное видео в реальном времени и менять его по новым инструкциям без перезапуска.

Tesla продлила работу роботакси в Остине с 22:00 до 23:00, но пока опасается ездить ночью из-за плохо заметных животных. Илон Маск написал, что компания пытается не сбивать питомцев — например, серых котят на тёмном асфальте. Это вновь обратило внимание на отсутствие у Tesla радаров и лидаров: такие датчики используют конкуренты компании, в том числе Waymo.

Стартап Safeworld привлёк более $12 млн на разработку симуляций для проверки безопасности роботов с генеративным ИИ. Виртуальные испытания должны показать, как робот поведёт себя рядом с людьми в неожиданных ситуациях — например, если человек упадёт или появится из-за слепого угла. Компанию основали специалист по безопасности ИИ из Carnegie Mellon University Дин Чжао, бывший руководитель стартапов Кайл Вонг и инженер по машинному обучению Симо Рачиди. Среди инвесторов — Shine Capital и a16z Speedrun.

Десять студентов Queen’s University Belfast отправятся во Флориду на международный конкурс NASA Lunabotics. Они привезут робота массой 52 кг с алюминиевой рамой, которого создали и испытали в университете. На соревновании команды покажут, как их роботы копают лунный грунт, преодолевают препятствия и строят из него стену. Студенты из Белфаста получили приглашение после победы в британском конкурсе в Милтон-Кинсе. Они будут единственной европейской командой среди участников из Австралии, Индии и США.

Boston Dynamics представила новую кисть для робота Atlas. Предыдущая версия с тремя пальцами умела выполнять необычные для машины задачи, но не подходила для выпуска десятков и сотен тысяч экземпляров. В новой конструкции компания поставила в приоритет надёжность, прочность и доступную стоимость. Кисть не похожа на человеческую, зато рассчитана на массовое производство и ремонт, а её форму можно использовать для обучения на человеческих демонстрациях.

74-летняя Вера Гэдсдон живёт в жилом комплексе для пожилых людей в лондонском районе Льюишем. За ней ухаживает Пинар Эльмаз, а ещё ей помогает Роберт — робот компании Cera. Он напоминает Вере о лекарствах и стирке, подсказывает, как вязать, и составляет ей компанию. Роботы Cera уже используются в домах престарелых и помогают следить за здоровьем жильцов. Их создатели считают, что такие устройства разгружают персонал, но остаётся вопрос: предпочла бы Вера общаться с роботом или с близкими?

Стартап Destro, вышедший из скрытого режима во вторник, привлёк $8 млн посевных инвестиций. Компания разрабатывает систему для логистики, которая координирует работу людей и роботов, а не производит роботов сама. Пилот в Yusen Logistics начался с трёх роботов для перемещения тележек; теперь его расширяют до 26 роботов и запускают ещё один, на 17 роботов. Основатель Destro Манфан Павар рассчитывает распространить эту схему на тысячи складов.

На Dev Day OpenAI говорила о скорости и снижении расходов, но разработчики на конференции обсуждали другое: сколько времени уходит на обход защитных ограничений моделей. По их словам, системы OpenAI и Anthropic иногда считают рискованной обычную работу с аэрокосмическим ПО, робототехникой и кибербезопасностью. Из-за отказов приходится менять запросы, начинать новые чаты или переносить задачи на другие модели. Опрос JetBrains среди более чем 15 000 разработчиков показал, что 90% используют ИИ-агентов для программирования на работе хотя бы раз в неделю, а 68% — каждый день.

Производители переходят от отдельных проектов с ИИ и роботами к системам, которые сами контролируют качество, корректируют работу оборудования и координируют производство. Siemens и Procter & Gamble расширяют применение системы ИИ для выявления дефектов, Unilever развивает цифровые двойники, PepsiCo использует моделирование для роста выпуска, а BMW испытывает человекоподобных роботов на автомобильных заводах. Этот переход ускоряют нехватка работников, стремление приблизить производство к внутренним рынкам и конкуренция между разработчиками продуктов. Компании всё чаще хотят получать от поставщиков целые производственные системы. Автоматизация помогает закрывать кадровые пробелы, но одновременно подталкивает производителей внедрять новые технологии, чтобы не уступить конкурентам.

Исследователи из Стэнфорда и Калифорнийского технологического института создали HomeBody — систему, с которой робот Unitree G1 может самостоятельно осваиваться на незнакомой кухне, наводить порядок и доставать вещи из ящиков. В системе GPT-6 Astra напрямую управляет роботом и обращается к библиотеке навыков. Разработка стала ещё одной проверкой того, как модель справляется с задачами в робототехнике.

ИИ научился замечать ошибки при сборке мебели IKEA по фотографиям. В тесте Epoch AI модели сравнивают снимки трёх предметов мебели с инструкциями, находят ошибки и объясняют, что пошло не так. В ноябре 2025 года лучший результат — 28% — показала Claude Opus 4.5. Десять месяцев спустя GPT-6 Astra от OpenAI достигла 80%, тратя по три минуты на фотографию. Claude Fable 5.1 набрала 70%, Claude Opus 5 — 61%. Открытые китайские модели, включая Kimi K3, отстают от лидеров как минимум на семь месяцев. Для помощи в реальном времени технология пока слишком медленная, но в будущем может пригодиться при ремонте автомобилей и бытовой техники. Ещё недавно модели проваливали гораздо более простые визуальные задачи, а Astra также хорошо справляется с визуальными задачами для роботов.

Стартап Feather Robotics разрабатывает модульного человекоподобного робота, которого разработчики смогут настраивать под реальные задачи и оснащать моделями разных поставщиков ИИ. Компания, основанная Хоа Май и Парсой Бахтиари, уже продаёт роботов: они работают поварами в японских ресторанах и убирают научные лаборатории. Feather привлекла $7,6 млн на посевной стадии, получила более $1 млн выручки и оценивает стоимость робота в $30 000 — примерно вдвое дешевле Unitree H2 Edu. Стартап хочет стать платформой для тысяч компаний, создающих приложения физического ИИ.

В Гвадалахаре мексиканская команда из ITESO разработала RoboMeshA — автономную переносную платформу, которая приносит занятия по робототехнике и ИИ в школы без специализированных лабораторий и заранее установленного ПО. Над проектом в рамках инициативы EPICS in IEEE работали 15 студентов инженерных специальностей, преподаватели и волонтёры секции IEEE Guadalajara. Ученики подключаются к платформе через браузер, управляют роботом вручную или наблюдают, как он перемещается и объезжает препятствия. Команда уже собрала два устройства и создаёт модульный фреймворк, который позволит объединить до четырёх роботов.

Немецкая компания Black Forest Labs представила FLUX 3 Action — открытую модель мира и действий для робототехники с 7 млрд параметров. Она принимает изображения с камер, текущее состояние робота и инструкции на естественном языке, а затем переводит их в физические действия. На бенчмарке NVIDIA RoboLab-120 модель получила 42,92% успешных выполнений и заняла бы первое место в публичном рейтинге. При этом FLUX 3 Action содержит 44% от числа параметров NVIDIA Cosmos3-Nano-Policy и работает в 1,43 раза быстрее. BFL также проверяет архитектуру в симуляциях, играх и управлении компьютером, а веса, код, рецепт файн-тюнинга и воспроизводимые примеры собирается открыть.

Исследование Microsoft показывает, что перенос инференса физических ИИ-моделей с бортовых GPU на периферийные или облачные GPU может повысить точность и скорость роботов, увеличить время работы от батареи и упростить запуск крупных моделей. В тестах мобильных манипуляторов небольшие GPU замедляли картографирование и планирование до 383%, снижали точность моделей VLA на 50%, а Jetson Thor сокращал заряд батареи роботов на срок до нескольких часов. Для распределённого инференса Microsoft добавила в Physical AI Toolchain инструменты на базе Kubernetes.

Сан-францисский стартап PitPro Automation установил первую автоматическую систему для замены шин в шинном сервисе Калгари, провинция Альберта. Роботизированная установка появилась в одном из центров Kal Tire — одной из крупнейших независимых сетей шинных сервисов Канады. По данным компании, система, впервые представленная в прошлом году, меняет полный комплект из четырёх шин менее чем за 15 минут. Теперь в Канаде зимние шины автовладельцев может устанавливать робот.

В MIT создали экспериментальную роботизированную лабораторию, которая самостоятельно собирает оптические установки из линз, зеркал, камер и других компонентов. Робот настраивает положение и угол элементов с точностью до микронов, формируя световые пучки с заданными свойствами, а затем безопасно разбирает установку и собирает другую. Исследователи могут управлять лабораторией удалённо. Такая автоматизация должна ускорить эксперименты в разных областях, включая квантовую механику, и освободить учёных от рутинной работы.

Канадская компания Waabi заявила, что её грузовик с ИИ впервые проехал около 300 миль по шоссе от Далласа до Сан-Антонио без предварительного моделирования маршрута, тренировочных поездок и новых данных из реального мира. Испытание заняло около 4,5 часа, средняя скорость составила примерно 60 миль в час, а водитель безопасности ни разу не перехватывал управление. Waabi готовится запустить коммерческие перевозки роботизированными грузовиками в следующем году и рассчитывает устанавливать свою систему на новые грузовики Volvo с первого квартала 2027 года.

Робототехник Барбара Маццолаи, associate director по робототехнике Итальянского технологического института, развивает направление «устойчивой робототехники». Раньше она создавала роботов по образцу осьминогов, корней растений и семян, а теперь призывает учитывать воздействие технологий на природу уже на этапе проектирования. В манифесте, опубликованном в июле в Nature Machine Intelligence, Маццолаи и её коллеги описали три принципа нового подхода: минимальный вред окружающей среде, доступность роботов для людей с разным достатком и польза одновременно для человека и природы.

Anthropic создаёт собственную биологическую лабораторию в районе Сан-Франциско, чтобы проводить реальные эксперименты по разработке лекарств с помощью ИИ, а не ограничиваться компьютерными симуляциями. Компания планирует поручить Claude управление роботами, которые будут выполнять лабораторные процедуры при минимальном участии людей. Для этого Anthropic уже выпустила рабочее пространство Claude Science для исследователей и Model Hardware Standard — стандарт управления лабораторным оборудованием. Безопасность по-прежнему потребует контроля со стороны людей. В компании рассчитывают применять ИИ, в частности, для поиска способов лечения болезней, которые долго считались «неподдающимися лечению».

Пять учениц школы The Folkestone School for Girls из Кента представят Великобританию на международном конкурсе First Global Challenge в Южной Корее. В октябре 2026 года в соревновании примут участие команды более чем из 190 стран. Участницам предстоит работать с роботами, выполняющими задания по борьбе с лесными пожарами. Школьницы хотят показать другим девушкам, что робототехника и технические профессии доступны им, а небольшая школа из Folkestone может выйти на международную сцену.

На конференции All In обсудили модели мира — одну из самых закрытых областей ИИ. Главные игроки, AMI Labs Яна ЛеКуна и World Labs Фэй-Фэй Ли, уже получили известность и финансирование, но пока почти не раскрывают коммерческие планы. Их технологии могут применяться в робототехнике, интерактивном видео, автономном вождении, производстве и биомедицине. При этом даже поставщики данных не знают, какие именно продукты создают компании. Такая закрытость помогает отложить конкуренцию с другими лабораториями, неолабами, OpenAI и Anthropic.

За последний год компании, связанные с сыновьями Дональда Трампа, получили кредит Пентагона на $620 млн, контракт Корпуса морской пехоты на робототехнику и неназванный заказ ВВС на дроны. Давний друг президента Майкл Делл заключил с Пентагоном сделку почти на $9 млрд. На фоне падения общественной поддержки ИИ Трамп выступил против новых ограничений, хотя его семья и ближайшие союзники зарабатывают на инфраструктуре и оборонных технологиях, развивающихся вместе с ИИ-бумом. Прямой связи между их финансовыми интересами и политикой Белого дома не доказано, но эти процессы идут параллельно.

Новый бенчмарк RoboHarm проверил, откажутся ли ИИ-модели выполнять опасные команды при управлении роботами. Anthropic Claude Fable 5.1, OpenAI GPT-6 Astra и Ai2 MolmoAct2 получили инструкции ударить ножом по кукле-младенцу, поставить баллон со сжатым воздухом на горящую плиту и выполнить другие рискованные действия. GPT-6 Astra выполнил 60 из 100 опасных заданий, Claude Fable 5.1 — 34, а MolmoAct2 — 6. При этом модели почти никогда не говорили «нет» по соображениям безопасности.

На конференции All In обсудили модели мира — системы для автоматизации пространственного интеллекта. Главные игроки этой области, AMI Labs Яна ЛеКуна и World Labs Фэй-Фэй Ли, уже привлекли внимание и финансирование, но почти не раскрывают, какие продукты собираются выводить на рынок. У World Labs есть Marble с демками для создания медиа, игровых пространств и эффектов компьютерной графики, а AMI Labs исследует производство, биомедицину, робототехнику и ИИ для врачей. Компании опасаются, что публичное описание разработок быстро привлечёт конкурентов.

Сенатор Дэйв Маккормик предупреждает: американская сборка не делает робота американским, если его моторы, приводы и редкоземельные магниты поставляет Китай. В 2024 году на Китай пришлось 54% всех новых промышленных роботов в мире — больше, чем на остальные страны вместе взятые. США сохраняют лидерство в программном обеспечении и моделях, но уступают в создании физической инфраструктуры, которая превращает ИИ в действие. Маккормик предлагает создать Национальную комиссию по робототехнике, укрепить цепочки поставок, поддержать производство в США и союзных странах, а также использовать госзакупки, особенно Министерства обороны США, чтобы сформировать спрос на американских роботов.

В Великобритании запустили программу по автономной робототехнике, где военнослужащие учатся вместе с гражданскими студентами на инженерных курсах длительностью два и три года. Программу создал New Model Institute for Technology and Engineering (NMITE) в Херефорде совместно с армией. Участники изучают автономные системы, робототехнику и технологии дронов, а военные после трёхлетней учёбы должны вернуть полученные навыки в армию. Курс рассчитан на растущий спрос на специалистов по новым технологиям и может подготовить инженеров не только для обороны, но и для промышленности, сельского хозяйства и гуманитарных проектов.

Британский стартап Vsim из Кембриджа обучил робота Freddo ходить, распознавать пластиковую бутылку и брать её всего за несколько минут. Навыки отрабатывались в виртуальной среде, где задача выполняется миллионы раз, а найденное решение загружается в робота. По словам разработчиков, сопоставимое обучение у других систем может занимать несколько дней. Программное обеспечение Vsim запускается прямо на бортовом компьютере Freddo: робот способен просчитывать около 20 000 вариантов будущих событий примерно на секунду вперёд.

Робот Freddo проходит по офису, узнаёт пластиковую бутылку, которую ему протягивает сотрудник, и берёт её. На обучение этим навыкам ушло всего несколько минут: разработчики создали их в виртуальной среде и загрузили в робота. В Vsim, британском стартапе из Кембриджа, считают, что конкурирующим системам для такой подготовки могут потребоваться дни. Компания разрабатывает ПО для роботов, способных ориентироваться в доме и на рабочем месте.

ИИ пока не заменяет игроков, тренеров и аналитиков в крикете, но уже позволяет им делать больше. Аналитики получают доступ к задачам, которые раньше требовали дата-инженеров, а платформы вроде EquiPlay помогают отслеживать развитие молодых игроков и искать систематические перекосы в оценках. При этом решения о риске для бэттера, слабостях боулера, составе команды и балансе в раздевалке пока остаются за людьми. Роботы уже бегают 100 метров за 8,64 секунды, но до идеального «дусры» им далеко. Одновременно ИИ меняет спортивную журналистику: авторам и редакторам приходится не только писать, но и проверять и перерабатывать тексты, созданные машиной.

Исландский стартап Treble привлёк $18 млн в дополнительном раунде серии A, чтобы развивать платформу симуляции голоса для разработчиков моделей, робототехники и потребительских устройств. Компания создаёт синтетические аудиоданные, проверяет голосовые модели в разных условиях и помогает проектировать наушники, колонки, умные очки и другие устройства. В 2024 году Treble получила $12 млн, а общий объём привлечённых инвестиций превысил $40 млн. Среди клиентов стартапа — Amazon и Logitech.

Agility Robotics представила Digit 5 — новую версию человекоподобного робота для складов и заводов. Он распознаёт людей с помощью ИИ и датчиков, останавливается или отходит в сторону, а также подаёт световые и звуковые сигналы. Робот поднимает до 22.7 кг, заряжается за 9 минут и работает 90 минут без замены батареи. Первые поставки, в том числе в Евросоюз, начнутся в начале 2027 года. Производство в Салеме, штат Орегон, рассчитано на выпуск до 10 000 роботов в год.

Акции компаний, связанных с ИИ, резко подешевели после того, как руководители Anthropic, OpenAI и SpaceX призвали замедлить «безрассудную» разработку технологии из-за риска потери контроля над ней. Nvidia потеряла 3,3%, AMD — 4%, Micron Technology и Sandisk — по 5%, а SoftBank, крупный инвестор OpenAI, — 13%. Президент США Дональд Трамп назвал усиление регулирования ИИ «больным заговором» и заявил, что технология не приведёт к захвату мира роботами. На этом фоне инвесторы начали учитывать возможное сокращение расходов на инфраструктуру ИИ, хотя аналитики сомневаются, что компании и страны добровольно остановят гонку.

Гуманоидные роботы переходят из лабораторий и демо в производство, склады и другие реальные среды. Их развитие ускоряют ИИ и новые материалы: машины учатся воспринимать окружающий мир, рассуждать, адаптироваться и действовать в нём. В 2025 году мировые поставки гуманоидов могут составить 13 318 единиц, причём около 95% пришлись на Китай. Goldman Sachs Research оценивает потенциальный рынок к 2035 году в $38 млрд. Конкуренция теперь идёт не только за отдельного робота, но и за экосистему, объединяющую ИИ, сенсоры, батареи, материалы, робототехнику и производство.

По прогнозу Morgan Stanley, к 2050 году рядом с людьми будут жить и работать более миллиарда гуманоидных роботов. Tesla, Nvidia и Amazon уже ускоряют разработку таких машин. Роботы с человеческой формой могут ходить, общаться, использовать инструменты и выполнять физическую работу в среде, созданной для людей. Пока их в основном применяют на заводах и складах, но в будущем они могут появиться в больницах, компаниях и домах — от выполнения бытовых дел до помощи людям. Вместе с возможностями растут и вопросы: как обеспечить безопасность и приватность, кто получит выгоду от автоматизации и какие занятия останутся исключительно человеческими.

Компании всё чаще конкурируют не внешним видом устройств, а их «интеллектуальным слоем» — ИИ, который превращает оборудование в единую систему. Swarm Aero показывает этот подход на беспилотных самолётах Gamera и ПО Legion: один оператор может управлять множеством автономных аппаратов. В робототехнике развивается идея «одного мозга для нескольких форм», когда разные роботы используют общую модель и программную архитектуру. Похожий принцип Teton применяет в здравоохранении: незаметные датчики и ИИ помогают персоналу наблюдать за пациентами. В военной сфере это может изменить баланс между дорогими мощными машинами и координируемыми роями, где эффективность определяется интеллектом системы.

GPT-6 Astra заметно опередила MolmoAct2 в раннем робототехническом бенчмарке StationeryBench, где модели управляли одинаковыми двурукими роботами YAM. Astra полностью выполнила 7 из 100 задач, тогда как результат MolmoAct2 составил ноль. Медианный прогресс Astra достиг 46 баллов из 100 против 12 у MolmoAct2. Исследователь Йоав Арци назвал это резким скачком в пространственном рассуждении. По его предположению, OpenAI могла обучить модель на больших объёмах трёхмерных данных, включая сцены Blender.

Что, если ИИ сможет не просто становиться лучше, а сам учиться делать это всё быстрее и точнее? Исследователи описывают путь к системе, которая меняет себя на основе опыта и замечаний, чтобы расти не один раз, а снова и снова. Сначала они показывают, где нынешние модели быстро упираются в потолок, а потом раскладывают по шагам, как ИИ может перейти от простого выполнения улучшений к самостоятельному выбору способов обучения, поиску нового опыта и подстройке под меняющийся мир. Такой взгляд особенно интересен там, где мало одной переписки с человеком: в науке, разработке программ и робототехнике. В обзоре разберём, как может появиться ИИ, который улучшает не только свои ответы, но и сам способ собственного развития.

Стартап Mecka ИИ, который собирает и анализирует данные о движениях людей для обучения гуманоидных роботов и другой робототехники, близок к новому раунду инвестиций под руководством Sequoia Capital. По словам двух источников, знакомых со сделкой, компания может получить оценку около $500 млн. Это происходит спустя всего три месяца после раунда на $60 млн, который возглавила Framework Ventures. Точный размер нового финансирования и его условия пока не определены и могут измениться.

Учёные и стартапы создают тактильные наборы данных, чтобы роботы точнее выполняли действия, требующие контроля силы и захвата. Модели «зрение—язык—действие» уже научились складывать бельё, убирать комнаты и пользоваться кухонными приборами по видеопотоку и инструкциям на естественном языке, но часто не справляются с USB-кабелями, ключами и другими мелкими объектами. Новые системы добавляют к зрению данные о прикосновениях: одна из них достигла средней успешности 65% в 12 задачах, другая обучалась на более чем 30 000 часах синхронных визуальных и тактильных записей.

Стартап General Robotics, получивший инвестиции от Nvidia, представил платформу GRID для обучения роботов. По данным компании, она сокращает ввод робота в эксплуатацию на 99,7%, импорт новых ИИ-моделей — на 99,5%, а перенос навыков между разными типами роботов — на 97,9%. GRID может обучить робота новому навыку за минуты или часы вместо дней, недель и месяцев. Платформа восстанавливает движения по видео в симуляции, сама создаёт данные для обучения, исправляет ошибки моделей и калибровки, а затем переносит навык на реальное оборудование. Более 80% кода самой GRID написали ИИ-агенты.

В 2024 году Maven Robotics была крошечным стартапом без готового продукта, но сумела получить контракт на автоматизацию у крупной компании с потребностями в логистике. Сейчас компания выходит из закрытого режима, привлекая $100 млн от RoboStrategy, LocalGlobe, Vine Ventures и XTX Markets Ventures. Maven планирует выпустить 250 роботов третьего поколения и начать разработку платформы четвертого поколения. Роботы на колёсной базе развивают скорость до 10 миль в час, оснащены двумя манипуляторами и поднимают до 30 килограммов. Их основная задача — смешанная палетизация: сборка палет с разными товарами для отправки в магазины.

Около 30 гуманоидных роботов приняли участие в акции против ИИ у Министерства цифровых дел Польши в Варшаве. Они маршировали с флагами и плакатами, призывающими ускорить регулирование ИИ. Акцию организовала польская группа Democratism, чтобы привлечь внимание к возможному вытеснению людей роботами и ИИ — в том числе из интеллектуальной работы. Организаторы заявили, что роботы показывают: такая технология уже стала реальностью, хотя гуманоидные машины пока находятся на ранней стадии развития.

Figure ИИ запустила Index — инициативу стоимостью $1 млрд для сбора данных из реального мира и обучения роботов. Проект уже получил более 16 млн видео из 108 стран, выплатил авторам $15 млн и предполагает свыше $1 млрд расходов на данные и вычисления за ближайшие 12 месяцев. Стартап Antioch, напротив, привлёк $32 млн и делает ставку на симуляции: они позволяют проверять роботов в облаке тысячами параллельных запусков, сокращая объём дорогих испытаний на настоящем оборудовании. Среди клиентов компании — Amazon Ring, подтвердившая, что результаты симуляций совпадают с физическими тестами.

Глава британского разработчика чипов Arm Рене Хаас считает, что ИИ в течение жизни нынешнего поколения поможет найти способ лечить рак. По его словам, моделирование влияния болезни на маркеры ДНК пока слишком сложно для людей и современных компьютеров, но более мощные системы смогут решить эту задачу. Хаас также заявил, что ИИ проложит путь к широкому распространению человекоподобных роботов в ближайшие пять лет, хотя развитию этой области мешает нехватка чипов.

Предприниматель в области ИИ Даниджар Хафнер создаёт агентов, которые учатся заранее просчитывать неожиданные ситуации. Его новый стартап пока работает в закрытом режиме, а основой разработки стали гуманоидные роботы и модели мира — ИИ-модели, имитирующие физическую реальность. Хафнер обучает агентов внутри таких моделей, чтобы затем они могли действовать в незнакомой обстановке без длительных испытаний методом проб и ошибок. Ранее его алгоритмы PlaNet и Dreamer 2–4 достигли человеческого уровня в играх Atari 2600, самостоятельно добыли алмазы в Minecraft и научились делать это по записям игрового процесса.

Рабочие завода Hyundai в южнокорейском Ульсане провели частичную забастовку, выступив против внедрения гуманоидных роботов без согласия сотрудников. Компания планирует начать использовать роботов в 2028 году, а к 2030 году перевести их на сборку компонентов. Если сведения подтвердятся, это первый в мире случай, когда планы по внедрению гуманоидов стали причиной трудового конфликта. Hyundai рассчитывает развернуть 25 000 роботов Atlas от Boston Dynamics, однако правила их работы рядом с людьми, трудовые соглашения и меры защиты сотрудников пока не определены.

Нидерландская компания Vitestro получила разрешение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) на применение Aletta — первого автономного устройства для забора крови в США. 19 августа регулятор одобрил его использование у взрослых вне стационаров. В испытании в Нидерландах устройство с первой попытки успешно брало кровь в 94,5% случаев, в том числе у людей с труднодоступными венами, ожирением и пожилых. Один флеботомист может одновременно контролировать до трёх аппаратов.

Стартап Atoms, основанный Трэвисом Калаником, может выйти на рынок роботакси. Ранее этим летом компания привлекла $1,7 млрд в раунде под руководством Andreessen Horowitz, а теперь, по данным Financial Times, готовит массовый набор сотрудников и новые приобретения, чтобы занять заметное место в индустрии автономного транспорта. Atoms уже обсуждала с Uber использование своей технологии роботакси; сама Uber вложила в стартап $100 млн.

Meta начала тестировать роботов, которые должны автоматизировать обслуживание центров обработки данных и сократить расходы на персонал. По данным Ars Technica, компания проводит ранние испытания оборудования ABB, Kinova и Watney Robotics. Роботизированные руки проверяют при выполнении таких задач, как горячая замена сетевых кабелей и перезапуск электропитания серверных стоек. Сотрудник Meta рассказал, что при успехе рука Kinova сможет взять на себя до 80% работы специалистов, обслуживающих эти объекты.

Компания XDOF, которая собирает данные телеуправления роботами для обучения универсальных машин, менее чем через три месяца после выхода из скрытого режима ведёт переговоры о раунде серии B. Раунд на сумму, которую пока не раскрывают, может пройти при оценке компании примерно в $1,2 млрд, а возглавить его должна 8VC. XDOF основали в 2024 году исследователи Калифорнийского университета в Беркли Филипп Ву и Фред Шенту. После раунда серии A на $70 млн компания быстро выросла: её годовой темп выручки приближается к $50 млн.

Сэм Альтман подтвердил в подкасте Sources, что OpenAI разрабатывает человекоподобных роботов и рассматривает другие формы. По его словам, ключевой элемент такой машины — не корпус, а «мозг», то есть физический ИИ, управляющий роботом. Гуманоидная форма нужна потому, что окружающий мир рассчитан на людей: робот должен уметь открывать двери, печатать на компьютере, работать с оборудованием и убирать кухню. Альтман считает, что со временем личный робот должен появиться у каждого.

В Ливерпуле начала работу новая роботизированная лаборатория стоимостью £20 млн. Исследователи считают, что она ускорит разработку вакцин и сократит необходимость в испытаниях на животных. В лаборатории при Ливерпульской школе тропической медицины будут использовать выращенные в лаборатории миниатюрные человеческие органы, чтобы проверять методы лечения инфекционных заболеваний. Сейчас объект доступен промышленным и академическим партнёрам, а на полную мощность он должен выйти к 2027 году.

Инженеры Texas A&M University пять лет разрабатывали RoboBall — надувной роботизированный шар диаметром 1,8 метра и массой 150 килограммов. На испытаниях в каменоломне в Техасе он преодолевал камни, гравий, мокрую глину и склоны. Команда рассматривает аппарат для исследования труднодоступных участков Луны, включая 21-километровый кратер Шеклтона на южном полюсе. RoboBall катится за счёт маятника внутри оболочки, а небольшая ракета может выбрасывать собранные образцы обратно к роверу. Результаты первых испытаний опубликованы в IEEE Transactions on Field Robotics.

World Labs, которую основала исследовательница ИИ Фэй-Фэй Ли, представила Atlas — модель мира, способную по нескольким фотографиям генерировать, восстанавливать и симулировать трёхмерные сцены. Компания утверждает, что Atlas превосходит специализированные системы в их собственных задачах. Модель строит виды с произвольных ракурсов, создаёт видео длительностью до минуты в разрешении 1440p, выдаёт полноценные 3D-данные и может формировать среды для обучения роботов.

Вторые World Humanoid Robot Games прошли 22–26 августа 2026 года в Пекине: 666 команд, 2 056 роботов, 51 дисциплина и 1 301 состязание. Стометровка ускорилась с 21,50 до 8,64 секунды — быстрее рекорда Усэйна Болта на секундомере. Но в прикладных заданиях роботы всё ещё путались с кабелем, гвоздём и складкой ткани, а в 20 из 21 сценария очки делили пополам за телеуправление. Разбор: что именно выросло, что осталось на месте и зачем Китаю такая «олимпиада».

После того как модели ИИ, по утверждению источника, прошли тест Тьюринга, учёные обратили внимание на обратный процесс: люди начинают перенимать поведение чат-ботов. В новой работе, опубликованной в журнале «ИИ и общество», международная команда исследователей предположила, что особенно заметно это может быть в службах поддержки. По их мнению, чем чаще люди общаются с ChatGPT, Claude и другими ИИ-системами, тем сильнее они подстраиваются под машинную логику, темп и требования к формулировкам. Для этого процесса авторы предложили термин «роботоидная человечность».

Caterpillar использует опыт автоматизации горных работ, чтобы внедрять ИИ в повседневные процессы компаний. Производитель уже выпускает автономные карьерные самосвалы, буровые установки и другую технику, а теперь развивает помощника Cat для работы с ИИ, цифровые двойники и ИИ-инструменты для сотрудников. К системе подключено около 1,6 млн активов, а объём структурированных данных превышает 16 петабайт. Caterpillar направит $100 млн на обучение 118 000 сотрудников ИИ, автономным технологиям и робототехнике. Во втором квартале выручка компании достигла рекордных $20,5 млрд, а продажи оборудования для электроснабжения центров обработки данных выросли на 72%, до $3,10 млрд.

Компании, создающие гуманоидных роботов, обещают изменить рынок труда и уже привлекли сотни миллионов долларов при оценках в миллиарды. Agility Robotics рассчитывает поставить «сотни» роботов Digit в 2025 году, Tesla планирует выпустить 5 000 Optimus в 2025-м и не менее 50 000 в 2026-м, а Figure видит путь к 100 000 роботов к 2029 году. Аналитики Bank of America Global Research прогнозируют 18 000 поставок гуманоидов в 2025 году, а Morgan Stanley Research — свыше 1 млрд роботов и рынок объёмом $5 трлн к 2050-му. Но пока рынок почти гипотетический: главные препятствия для масштабирования — спрос, время работы от батареи, надёжность и безопасность.

Журнал Time опубликовал список «ИИ 100» — людей, активно участвующих в развитии технологий, которые быстро меняют мир. Первой в нём указана Даниэла Рус, руководитель лаборатории MIT CSAIL и участница проекта Liquid ИИ, создавшего новый тип больших языковых моделей. Далее идут руководители OpenAI, xAI и Anthropic — Сэм Альтман, Илон Маск, Дарио и Даниэла Амодеи. Такой порядок отражает американский подход к гонке ИИ: ведущая роль здесь отведена крупным компаниям. В список также вошли Бен Аффлек, разработчики Google TPU, создатели моделей и представители робототехники.

В клинике общей практики в Данди тестируют трёхфутового робота Teme, который встречает пациентов, проводит базовые проверки и передаёт результаты врачу или медсестре. В двухдневном испытании HEART-POD участвовали 12 пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Робот измерял давление, насыщение крови кислородом и вес, благодаря чему время консультации удалось сократить на 50%. Пациенты и сотрудники в основном отнеслись к эксперименту положительно, но часть участников высказалась против обсуждения личных данных в зале ожидания.

Модели мира и действий, или WAM, быстро превращаются в новый крупный подход к созданию базовых моделей для роботов. В октябре 2025 года это направление считалось небольшой частью исследований VLA, но за последние месяцы появились публичные разработки NVIDIA DreamZero и Cosmos Policy, LingBot-VA от Ant Group, DVA от Rhoda ИИ, Cortex 2.0 от Sereact и mimic-video от Mimic Robotics. WAM используют предварительно обученные видео- или мировые модели, чтобы одновременно предсказывать будущее состояние сцены и действия робота. Теперь исследователи выясняют, станет ли это устойчивой альтернативой VLA на базе VLM или популярность WAM окажется коротким всплеском.

Физический ИИ выходит за пределы изолированных зон: автономные роботы работают рядом с людьми на заводах, складах, в больницах и домах. NVIDIA представила NVIDIA Halos для робототехники — платформу, которая объединяет вычисления для ИИ и функциональную безопасность. В её основе — промышленный модуль NVIDIA IGX Thor и операционная система NVIDIA Halos OS, созданная на базе наработок компании в области безопасности автономных автомобилей. Agility, разработчик человекоподобного робота Digit, уже внедряет IGX Thor и Halos OS в собственную систему обнаружения людей и присоединяется к лаборатории NVIDIA Halos по инспекции систем ИИ.

NVIDIA представила открытую платформу Isaac GR00T Development Platform для сквозной разработки навыков гуманоидных роботов. Она объединяет сбор данных, обучение моделей, оценку и подготовку к развёртыванию, чтобы командам не приходилось вручную связывать разрозненные инструменты и форматы. Ключевой компонент платформы — открытая модель GR00T 1.7 для обобщённых навыков гуманоидов. Она принимает изображения и текст, выдаёт действия робота, доступна на GitHub и Hugging Face, содержит 3 млрд параметров и распространяется по лицензии Apache 2.0.

Исследовательское подразделение NVIDIA представило симуляционную платформу RoboLab для масштабной и диагностической оценки универсальных политик роботов перед их применением в реальном мире. Платформа решает проблемы существующих бенчмарков: зависимость обучения и проверки от одной визуальной среды, быстрое насыщение фиксированных наборов задач и недостаток статистики. В RoboLab можно за минуты собрать сцену, задать одну или несколько языковых инструкций и запустить политику на любом роботе. Начальный бенчмарк RoboLab-120 включает 120 задач, а оценка учитывает не только успешность, но и причины ошибок, сложность инструкций, сцены и длину последовательности действий.

В июле и августе Вашингтон ужесточил ограничения на передовые роботизированные системы иностранного производства и ввёл высокие пошлины на импорт дронов и комплектующих, сославшись на национальную безопасность. Пошлины на дроны начнут действовать в сентябре, а на дополнительные компоненты — в 2027 году. Ограничения затрагивают отрасли, где китайские компании уже лидируют: в первой половине 2026 года пять крупнейших производителей гуманоидных роботов — AgiBot, Unitree, Galbot, UBTECH и Leju Robotics — обеспечили 86% мировых поставок. Аналитики считают, что меры США могут не разделить рынок на два лагеря, а ускорить формирование региональных рынков.

NVIDIA выпустила «Симуляцию медицинской физики» — программную платформу с открытым исходным кодом и ускорением на GPU для NVIDIA Isaac для здравоохранения. Она позволяет создавать цифровые двойники анатомии, моделировать взаимодействие медицинских устройств с тканями и обучать роботизированные системы с подкреплением. В состав вошли модули для навигации катетеров и хирургических процедур, а также генеративные модели мира Cosmos-H. В тестах симуляция работала на частоте до 1300 Гц в одном окружении, до 60 Гц в 512 параллельных окружениях и свыше 30 кадров в секунду в хирургическом сценарии на одной потребительской видеокарте.

Робототехническая компания Generalist достигла оценки в $3 млрд после привлечения почти $200 млн дополнительного капитала во главе с 8VC, сообщили два источника, знакомых с раундом. Эти деньги стали продолжением раунда серии B на $400 млн, который Radical Ventures возглавила в июне при оценке компании в $2 млрд. Теперь общий объём раунда достиг $600 млн. Generalist разрабатывает базовую модель ИИ для разных роботов и утверждает, что её версия Gen 1.5 позволяет осваивать новые задачи по видеодемонстрациям длительностью от 3 до 12 секунд.

Лаборатории инженерии человека (HERL) при Университете Питтсбурга вместе с ATDev создают роботизированную платформу RAMMP для людей с инвалидностью. Проект получил до $41,5 млн от американского Агентства перспективных исследовательских проектов в области здравоохранения (ARPA-H). Платформа объединит робототехнику, ИИ, цифровых двойников и открытые модели компьютерного зрения Meta — DINO и Segment Anything Model (SAM). RAMMP должна помочь пользователям безопаснее передвигаться и взаимодействовать с предметами, обрабатывая изображения и данные датчиков прямо на устройстве, без постоянного подключения к сети.

NVIDIA выпустила руководство по постобучению Cosmos 3 Edge — 4B-модели с рассуждающим модулем на базе 2B NVIDIA Nemotron для управления роботами прямо на устройстве. Модель запускается на NVIDIA Jetson Thor, формирует действия в реальном времени без обращения к серверной GPU и достигает 22,9% успешных попыток в замкнутой симуляции RoboLab. Руководство, исходный код в открытом репозитории cosmos-framework и готовая контрольная точка опубликованы для воспроизводимого запуска.

Компании, разрабатывающие ИИ для роботов, пока не смогли превратить растущие физические способности машин в стабильную коммерческую работу. На конференции Actuate разработчики говорили, что сектору не хватает качественных данных, вычислительных ресурсов и более эффективного обучения с подкреплением. Основатель Antioch Гарри Меллсоп сравнил нынешний этап с эпохой GPT-2. На этом фоне Unitree после выхода на китайскую площадку, аналогичную Nasdaq, достигла оценки $66 млрд, но на этой неделе потеряла почти половину стоимости.

Китайские автопроизводители вслед за Tesla вкладываются в гуманоидных роботов как в новый источник прибыли. Подразделение Xpeng по робототехнике привлекло более $900 млн при оценке после привлечения средств свыше $6,3 млрд — это крупнейшее частное финансирование одной сделкой в китайской индустрии «воплощённого ИИ», по данным компании. AiMOGA, робототехническое подразделение Chery Automobile, готовит выход на биржу, BYD представила гуманоидного робота Xiao Di, а Changan, GAC, Li Auto, SAIC и Seres тоже разрабатывают такие машины. Xpeng делает ставку на робота Iron, предназначенного для коммерческого применения.

NVIDIA описала агентный рабочий процесс COMPASS для переноса навигации между роботами и сценами. ИИ-агент проверяет зависимости, подготавливает ресурсы симуляции, запускает дымовые тесты и обучение, диагностирует ошибки и сравнивает контрольные точки, а человек подтверждает переходы между этапами. В учебном сценарии с четырёхногим роботом Boston Dynamics Spot используются складская сцена COMPASS и одна из 10 000 сцен набора SAGE-10K; для реконструированных помещений предусмотрен Omniverse NuRec. Обучение строится поверх предобученной политики NVIDIA X-Mobility и дообучает остаточную политику под конкретного робота и окружение.

Шестиколёсные роботы Starship Technologies исчезли с улиц Шеффилда после завершения пятимесячного испытательного проекта, запущенного в марте совместно с Uber Eats. За время испытаний роботам срывали сигнальные флажки, разрисовывали корпуса и мешали двигаться, устанавливая за ними дорожные конусы. Жители также жаловались, что машины «мешают» пешеходам. В Starship заявили, что служба пока приостановлена для оценки результатов, а вандализм не стал причиной остановки — решение было коммерческим и означало естественное завершение испытательной фазы.

Компания Perceptron, основанная двумя бывшими исследователями Meta, представила Isaac 0.5 — передовую визуальную модель для промышленной автоматизации. Она помогает роботам воспринимать обстановку, рассуждать и действовать на складах и фабриках: читать маркировку, анализировать расположение коробок, выбирать предметы и планировать последовательность действий. Модель выпускается как открытая: её параметры и материалы обучения доступны для проверки. Perceptron обучала Isaac 0.5 на миллионе часов видео и планирует применять её в производстве, логистике, складской работе, безопасности, сфере мобильности, медиа и развлечениях.

Двести лет автоматизация освобождала человека от физического труда: станки брали на себя отдельные операции, а конвейеры связывали их в процессы. Сегодня тот же путь проходит интеллектуальный труд. Разбираем эволюцию автоматизации, её четыре уровня и выясняем, когда выбрать простое правило, роботизацию или ИИ-агента.

Anthropic открыла исследовательский предварительный доступ к стандарту оборудования для моделей (MHS) для первой группы научных лабораторий и производителей. Это общая спецификация, которая позволяет ИИ-агентам безопасно управлять физическими устройствами: микроскопами, дозаторами жидкостей, роботизированными манипуляторами и другим оборудованием. MHS сокращает интеграцию аппаратуры с недель и месяцев до часов или минут, а агентам позволяет параллельно координировать приборы, менять параметры в реальном времени и иногда самостоятельно восстанавливаться после ошибок. Стандарт разрабатывается совместно с HHMI Janelia Research Campus и в будущем должен стать открытым.

Роботизированные пиццерии пока не оправдали ожиданий: компании Picnic, Zume и Pazzi закрылись, а их технологии не принесли обещанной автоматизации. В мае Picnic внезапно прекратила работу, оставив ресторан Moto Pizza в Сиэтле с двумя бесполезными роботами стоимостью $160 000 (£118 000). При этом интерес к технологии сохраняется: Appetronix уже тестирует круглосуточный автомат для сети Donatos, а бывший владелец Moto Pizza Lee Kindell разрабатывает собственную машину, которую рассчитывает запустить к лету 2027 года.

Можно ли научить ИИ-агента ходить по интернет-магазину не как бездумный робот, а как настоящий покупатель — с памятью, сомнениями и понятной целью? Исследователи предлагают агента, который рассматривает страницы магазина как человек и запоминает не всё подряд, а только нужное: что он ищет сейчас, какие товары уже видел и какие предпочтения постепенно складываются. Вместо оценки каждого отдельного клика его учат по результату всей сессии, чтобы он не листал страницы бесконечно и не останавливался слишком рано, а действовал последовательно и правдоподобно. В этом обзоре разбираем, как устроен такой ИИ-покупатель, почему обычные способы обучения плохо передают поведение людей и как проверяют сходство его решений с действиями реальных пользователей.

Роботы начинают учиться сами. Не просто выполнять заранее обученные действия, а пробовать решения в реальном мире, ошибаться, анализировать результат, менять собственное поведение и сохранять удачные действия как новые навыки. Причём следующий шаг ещё интереснее: робот может сам накапливать опыт, превращать его в данные и на этих данных обучать более быстрые специализированные модели. Разобрал, почему это может стать одним из самых важных сдвигов в современной робототехнике.

У генеративного ИИ есть удобная иллюзия компетентности: модель пишет, рисует, иногда даже «планирует», и кажется, что у нее внутри есть нечто вроде картины мира. Но как только систему просят не просто продолжить текст, а долго и целенаправленно действовать — управлять роботом, ходить по сайтам, договариваться с людьми или ставить научные…

В робототехнике есть старая боль: даже сильные визуальные и языковые модели неплохо рассуждают о сцене, но иногда плохо справляются с тем, чтобы действовать в физическом мире. В быту это выглядит просто: «подвинь кружку на 10 сантиметров вправо» или «лей воду над цветами на высоте 1–5 см». Для…

Уже давно робототехника жила по следующим принципам: мы строили карту мира, решали обратную кинематику, настраивали регуляторы, а потом всё снова, когда менялась задача или робот. Это работает в стерильных условиях, но ломается в реальности с шумными сенсорами, контактами и мягкими материалами.…

Автономные ИИ‑агенты становятся не просто помощниками, а участниками растущих цифровых рынков: договариваются, закупают данные, планируют, пишут код, управляют роботами. Авторы работы предлагают смотреть на это как на зарождающуюся агентную экономику — связку рынков, где агенты взаимодействуют…

Сегодня многие ИИ-агенты остаются реактивными: видят кадр — действуют, видят следующий — снова действуют, а связной картины мира не формируют. Отсюда проблемы с дальними маршрутами, переиспользованием опыта и гибкостью. В биологии это решено элегантно: мозг хранит ориентиры, маршрутное знание и…

Роботы всё чаще видят мир камерой и читают наши текстовые инструкции. Но часто это «знание» не превращается в верное действие: модель понимает, что такое «чашка», но не знает, куда её ставить и как обойти соседние предметы. Этот разрыв между зрением и действием называется seeing‑to‑doing gap.…