🤖 Ещё недавно гуманоидные роботы были прежде всего героями эффектных роликов: они танцевали 💃, делали сальто 🤸 и удивляли публику, но за пределами подготовленной площадки быстро обнаруживалось, насколько хрупким остаётся этот прогресс 😬. 📆 За последний год ситуация начала меняться. Не потому, что кто-то наконец создал «идеального робота», а потому, что сразу несколько старых ограничений стали двигаться одновременно 📈. 📊 Для роботов начали собирать данные в промышленных масштабах. Нейросети научились связывать зрение, язык и движения всего тела 🧠👁🗣. Гуманоиды проводят тысячи часов на настоящих заводах 🏭, где выясняется уже не только, что они умеют, но и что у них ломается 🔧. Китайские компании переходят к выпуску тысяч машин 🇨🇳📦. Boston Dynamics впервые превратила Atlas из исследовательского проекта в продукт 🦾. А универсальные гуманоиды уже проверяют не только на производстве, но дома 🏠 и даже в операционной 🏥. 🎥 В этом видео мы разбираемся: почему именно сейчас робототехника подошла к такой точке 🎯, какие инженерные барьеры действительно удалось сдвинуть 🧱➡️, где по-прежнему заканчиваются красивые демонстрации и начинается суровая реальность 😅 — и почему смешные падения роботов на соревнованиях 🤖💥 могут быть не признаком провала, а частью серьёзного инженерного прогресса 🛠📈. 🔥 Пожалуй, лучше всего состояние всей отрасли сегодня описывает одна сцена: робот пробегает сто метров быстрее человека 🏃‍♂️💨, а после финиша влетает в мат, потому что ещё не умеет нормально остановиться 🛑😄. 🚀 До универсального робота всё ещё далеко. Но расстояние между впечатляющим трюком и действительно полезной машиной впервые начало заметно сокращаться 📉🔗. ❤️ Смотреть в ВК ⛔️ Смотреть на YouYube ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

🤖В Китае открыли детский сад для роботов и там им разрешают шалить. В районе Шицзиншань заработала необычная площадка, созданная Tashan Technology совместно с командой пионера обучения с подкреплением и лауреата премии Тьюринга Ричарда Саттона. Идея интересная: вместо того чтобы бесконечно обучать роботов на человеческих демонстрациях, телеуправлении и motion capture, им дают возможность самостоятельно изучать физический мир через прикосновения, пробы и ошибки.🤩 Врезался в стену — получил новый опыт. Попробовал снова — скорректировал движение. Здесь ошибка сама становится обучающими данными. Небольшой паукообразный робот, например, научился двигаться вперёд примерно за 40 минут, не имея предварительных знаний.🎰 Но есть нюанс. Такой подход требует железа, способного пережить тысячи ошибок. Для гуманоидов всё ещё сложнее: баланс, энергопотребление, температура, падения и огромное число степеней свободы. Поэтому телеуправление, симуляции и имитация пока никуда не денутся. Но если роботы должны выйти из лабораторий и продолжать учиться уже в реальном мире, одного заранее собранного датасета им действительно может быть мало. Получается почти как с детьми: сначала учимся на чужом примере, а потом всё равно приходится набивать собственные шишки 🤖 Источник: Global Times ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

Большой недельный пост 🎉 Погода сегодня так и шепчет — возьми ноутбук и почитай в тепле наш большой недельный пост. А вот, кстати, и он! 1️⃣ Свежий подкаст Y Combinator c Полом Грэмом, который и создал YC. Там про амбиции стартапов, мотивацию фаундеров и так далее — ссылка 2️⃣ Как власти Тайваня охотятся за китайскими технологическими компаниями, которые прячут свои корни за подставными учредителями — ссылка 3️⃣ Большая статья-исследование про то, как синтетические алмазы побеждают обычные и превращают роскошь в массовый товар — ссылка 4️⃣ Исследование про российский рынок сервисных роботов от Kama Flow — ссылка 5️⃣ История NYT про Грега Чизма. Он был отцом-одиночкой с двумя дочерьми. А потом стал снимать видео на YouTube. И стал очень популярным, но в итоге все пошло не по плану, его стали выслеживать, и он впал в жуткую депрессию — ссылка 6️⃣ Видос про самый большой в мире электрический самолет, который делает компания Heart Aerospace — ссылка @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

MotionBricks.cpp C++/GGML порт NVIDIA MotionBricks — генерация скелетной анимации в реальном времени на CPU или Vulkan. Не проигрывает готовые клипы, а непрерывно генерирует следующий кусок движения под текущую скорость, направление и позу. 30 FPS, 34 сустава - 15 стилей движения: ходьба, ползком, скрытно, раненый, зомби и т.д. — можно переключаться в реальном времени - 0.73 GB F32, 183M параметров — GGUF, можно квантовать - Interactive WASD demo: переключение направления, стиля и позы на лету - API Пока только скелет Unitree G1 (робот-гуманоид), без скиннинга и ретаргетинга. Это не замена UE animation graph, а основа для нейро-рантайм анимации и управления роботами #animation #3d VK | MAX

Британский стартап All3 Вячеслава Бочарова и Родиона Шишкова привлек инвестиции от фонда WaVe-X, входящего в австрийскую группу WALTER GROUP. Сумма сделки не сообщается.  All3 в 2023 году запустили бывшие топ-менеджеры “Магнита” и “Почты России”, основатели “Самоката” Вячеслав Бочаров и Родион Шишков. Стартап разрабатывает решения, позволяющие автоматизировать проектирование и строительство жилых домов с помощью искусственного интеллекта и робототехники. В качестве основного материала All3 использует древесно-полимерные композиты. ИИ платформа адаптирует чертежи объектов к определенным территориям и требованиям местных регуляторов. All3 собирает дома из стандартных модулей, заранее произведенных на заводе. На стройке работают робоманипуляторы, управляемые проприетарным ПО All3.  В апреле этого года стало известно, что All3 привлек $25 млн от RTP Global, Begin Capital, s16vc, британского фонда SuperSeed и шведского инвестфонда VNV Global. До этого стартап получил $30 млн.  @rusven

Upside Robotics — очень точная доставка удобрений Business Insider недавно выпустил список 25 самых перспективных робототехнических стартапов 2026 года. В основном там производители универсальных "мозгов" для разных роботов, и те кто собирают всякие данные, которые потом помогут сделать универсальный мозг для роботов. 🙂 Однако в списке есть и несколько довольно необычных прикладных идей. Одна из них канадский стартап Upside Robotics. Меня заинтересовал, потому что я сам работал в AgTech и знаю эту проблему не только по презентациям. Удобрения одна из самых болезненных статей расходов в сельском хозяйстве. Например, при выращивании кукурузы в США на них в последние годы приходилось от 33 до 44% операционных затрат. При этом разным растениям даже на одном поле нужна разная доза удобрений и не обязательно в один и тот же момент. Мы в стартапе собирали спутниковые данные, делили поле на зоны и строили карты дифференцированного внесения. В одной части поля трактор вносит больше удобрений, в другой меньше. Это уже огромный шаг по сравнению с принципом "одна доза на всё поле". Upside Robotics пытается опустить эту логику ещё на один уровень: от зон поля к отдельным растениям. Спутниковые данные при этом никуда не исчезают. Система объединяет их с почвенными картами, историей урожайности, погодой и информацией, которую камеры и сенсоры собирают прямо у растений. Затем небольшой автономный робот ездит между рядами кукурузы в течение всего сезона и вносит маленькие дозы жидких удобрений непосредственно к корням там и тогда, где они действительно нужны. Это важное отличие. Большая техника обычно вносит основную дозу один-два раза: когда кукуруза вырастает, трактор уже не может свободно проехать между рядами, не повредив растения. А небольшой робот может возвращаться к ним снова и снова. Точное земледелие становится буквально точным. Он самостоятельно едет на солнечную базовую станцию, заряжается, заправляется удобрением и продолжает работу. Фермер следит за всем с телефона. По данным компании, такой подход позволяет сократить расход удобрений до 70% и экономить около $150 с каждого акра за сезон. Динамика у стартапа неплохая: 70 акров в 2024 году, 1200 в 2025-м и уже около 3000 акров кукурузы в Онтарио сейчас. В феврале компания привлекла $7,5 млн в seed-раунде. Оба основателя изначально не были фермерами. В первый сезон они купили трейлер, жили рядом с кукурузными полями, а собранный за две недели прототип управлялся вручную, основатели буквально ходили за ним по полю. Настоящее "do things that don’t scale". Теперь Upside предстоит доказать, что заявленная экономия сохранится и в коммерческом масштабе: первые поставки серийной версии робота запланированы на 2027 год.

Наткнулся на прикольную DIY-историю - канадский (ну как канадский...) инженер Джон Се два года делает дроно-зонтик, который сам летает над головой. Началось всё довольно банально. Джон захотел управлять зонтом с пульта, как коптером, но получилось довольно бестолково - ну, посудите сами. Тем не менее, он залил видос на свой канал "I build stuff", и зрители в комментах резонно спросили: "А зачем вообще пульт, если зонт может просто сам летать за человеком?" Се задумался и стал пилить именно такую систему. Перебрал разные способы. GPS не подошло, слишком большой разброс точности. Обычные камеры были бесполезны в темноте и в сильный дождь (а зонт вообще-то как раз для дождя и нужен). В итоге он воткнул в свой девайс специальную камеру глубины, которая не фоткает, а пускает сигнал и замеряет, за сколько он отражается обратно, и строит из этого 3D-карту пространства. Вот эта штука уже нормально работала и в темноте, и в ливень. Данные обрабатывает встроенный микро-процессор Raspberry Pi - через простой вычислительный узел, без всяких нейронок. Он берёт карту глубины, находит макушку человека и шлёт координаты полётному контроллеру, прям как у дрона. А тот уже управляет моторами и задаёт траекторию. Что такое полётный контролер - я подробно разбирал в статье про DJI. Корпус зонто-дрона печатается на 3D-принтере из карбон-нейлона. Пропеллеры складываются на шарнирах, в сложенном виде вся конструкция размером со средний штатив, можно спокойно таскать с собой. Любопытно, что пока бро 2 года на коленке допиливал свой аппарат, в американском патентном бюро уже лежал патент на "Flying umbrella assembly". Там дрон тоже держит зонт над головой, но следит не через камеру глубины, а с помощью трекера на человеке, и вдобавок учитывает положение солнца, чтобы точнее держать тень. Получается, два изобретателя независимо друг от друга сделали одно и то же, но чуть по-разному. Но вообще это классика. Пока у Се скорее эффектная демка, нежели продукт. Главная проблема - зонтик держится в воздухе всегда 10-15 минут на одном заряде и боится сильного ветра. Парень планирует эти проблемы решать - работает над усилением рамы и докручивает батарею. Но про какие-то продажи речи пока не идёт - он сам прямо говорит, что это просто прототип. Но всё равно прикольно. Западные изобретатели: годами проектируют зонто-дрон и наконец выкатывают пробную версию на рынок. Китайцы через 0,00001 милисекунды: "зонт дрон летать следовать голова сухость ultra hd 8k max pro доставка промокод". Дизраптор

Physical AI стал самым горячим направлением исследований Интерес к физическому AI резко ускоряется. В 2024 году вышло 337 научных работ с упоминанием physical AI, в 2025-м уже 702, а за неполные восемь месяцев 2026 года — 1229. Под physical AI обычно понимают системы, которые не просто работают с информацией, а взаимодействуют с реальным миром: роботов, дроны, автономный транспорт и связанный с ними софт и hardware. На венчур это тоже влияет. Волна инвестиций в обычные AI-приложения уже состоялась, поэтому капитал и внимание постепенно перемещаются туда, где еще можно получить преимущество раннего игрока. Если нынешний темп сохранится, следующим большим этапом AI-рынка может стать переход от моделей, которые генерируют контент, к моделям, которые физически выполняют задачи. Anthropic на днях как раз предложил стандарт для взаимодействия AI с реальными устройствами. https://lnkd.in/p/eeY_Dr6D