Роботам больше не нужны камеры на головах. Им нужен YouTube. 🤖 Пока индустрия тратит миллиарды на сборку robot-data: камеры на головах операторов, ручные демонстрации и тонны разметки, Rhoda AI показала куда более наглую идею: можно взять обычные видео из интернета и научить робота работать руками. Без действий робота. Без специальной разметки. Без съёмок на производстве. Сначала модель учится на обычном web-video предсказывать, что произойдёт в следующую секунду. Потом получает немного демонстраций конкретной задачи и выходит на результат:

4% → 65% → 75% → 85% успешных выполнений.

Робот открывает коробки, достаёт подшипники и сортирует упаковку. Большая модель не просто реже ошибается. Она увереннее двигается, меньше повторяет попытки и быстрее заканчивает работу. Главный вывод: для физического интеллекта, возможно, не нужно снимать миллионы часов действий роботов. Достаточно сначала научить модель понимать, как устроен визуальный мир. А этот датасет уже собран. Он называется интернет. @almazrobots — меня зовут Алмаз, я создаю роботов.

LattePanda представила компактный модуль Mu Ultra для локального ИИ Компания LattePanda анонсировала плату Mu Ultra, ориентированную на локальную обработку ИИ-нагрузок, робототехнику и портативные системы. Модуль выполнен без распаянных портов и предлагает 16 ГБ памяти LPDDR5X-8533. В качестве основы используются чипы Intel Core Ultra 5 226V (до 97 TOPS) или Core Ultra 7 256V (до 115 TOPS суммарной вычислительной мощности CPU, GPU и NPU). Из интерфейсов через контакты расширения выведены PCIe 4.0, вывод на три монитора (HDMI / DisplayPort), 2,5-гигабитный Ethernet, а также порты USB 3.2 Gen 2, GPIO, UART и I2C. Набор для разработчиков с платой-носителем и активным кулером оценили в $643 за базовую версию и в $733 за старшую.

Geek+ отчиталась о сильных результатах за первую половину 2026 года: портфель заказов компании вырос на 35,5% 📈 🤍Главным драйвером стал бум сервисов по подписке. Заказчики всё чаще выбирают роботов по модели «как услуга», а не покупают парк железа в долгую. 🤍Для рынка складской автоматизации это важный сигнал. Раньше высокий порог входа тормозил внедрение: купить сотню автономных мобильных роботов (AMR) могли только гиганты вроде Amazon или Alibaba. 🤍Теперь экономика внедрения меняется. Переход на подписку позволяет бизнесу гибко масштабировать парк под пиковые нагрузки — например, в сезон распродаж — без капитальных затрат на покупку оборудования. Рост заказов подтверждает, что наша установленная база стремительно конвертируется в регулярную выручку, формируя устойчивую модель развития, — отмечают в Geek+ 🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Инженеры рассказали, как научили робота бегать быстрее Усэйна Болта Китайский робот TianGong Ultra пробежал 100 метров за 8,64 секунды — быстрее мирового рекорда Усэйна Болта. Инженеры добились результата благодаря ИИ, который отдельно настраивал управление для каждого робота. Машина разгонялась до 17 м/с, но тормозить как следует не научилась и после финиша врезалась в мягкий мат. На тренировках роботы часто ломали руки и ноги, поэтому на соревнования привезли несколько запасных экземпляров. В будущем их хотят сделать легче и надёжнее для спасательных работ, логистики и обслуживания объектов. #роботы #робототехника #человекообразныйробот #китайскиепроизводители 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Serve Robotics нашла замену Uber Eats: теперь автономные доставщики компании поедут под флагом Grubhub 🍕 🤍Новость о новом альянсе появилась почти сразу после того, как многолетнее сотрудничество Serve Robotics с Uber Eats неожиданно свернулось. Рынок доставки еды перестраивает логистику на ходу. 🤍Пилотный запуск партнерства охватит сразу три американских города — Чикаго, Лос-Анджелес и Александрию. Автономные роботы компании выйдут на реальные улицы в плотном городском трафике. 🤍Для рынка это показательный кейс того, как стартапы в сфере беспилотной логистики ищут устойчивую экономику внедрения и надежных партнеров для масштабирования флота. Тем временем:

По итогам II квартала 2026 года флот роботов-доставщиков «Яндекса» превысил 1000 единиц — они уже частично заменили курьеров во всех городах присутствия компании. До конца 2026-го планируется выпустить около 5000 машин, а к 2028 - 20000 ед.

🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

📌 Что показали на IFA 2026 Выставка прошла в Берлине с 4 по 8 сентября. Это главная европейская площадка потребительской электроники и бытовой техники, и в этом году её темой стал, ожидаемо, искусственный интеллект в его воплощённом проявлении - гуманоидах, экзоскелетах, робопсах и электромобиле. Столько двуногих и четвероногих роботов одновременно на IFA ещё не было. Топовые производители привезли машины, которые ходят, танцуют, дерутся, играют в футбол и общаются с посетителями. Самый заметный - T800 от EngineAI ростом 1,73 метра. У него 29 степеней свободы, каждая рука поднимает до 5 кг, а за зрение и вычисления отвечают камеры, лидар и модуль Nvidia Jetson Orin. Agibot запомнился гуманоидом A3, который кисточкой пишет китайскую каллиграфию благодаря датчикам давления в пальцах. DEEP Robotics привёз робопса Lynx M20S для инспекций, охраны и спасательных операций, а на турнире RoboCup автономные роботы играли друг против друга в футбол. 🟡Экзоскелет Hypershell Halo Hypershell показала Halo - первый экзоскелет компании, который поддерживает бёдра и колени одновременно. Четыре мотора выдают до 1490 Вт пиковой мощности, больше 30 датчиков считывают движения и передают данные чипу HyperCore Pro. Модель HyperIntuition 2.0 угадывает следующее движение примерно за 200 миллисекунд и до 2500 раз в секунду подстраивает усилие на каждом суставе. Весит всё это 2,6 кг, компактно складывается, а заряда хватает примерно на 20 км ходьбы. В комплекте ИИ-помощник Shelly для настройки и планирования маршрутов. Цена 2299 евро, поставки обещают с ноября 2026 года. 🟡Электромобиль Xiaomi SU7 Ultra Xiaomi привезла электроседан SU7 Ultra и объявила, что с 2027 года будет официально продавать свои автомобили в Германии и других странах Европы. Машина выдаёт 1548 л. с. и, по данным производителя, разгоняется до 100 км/ч за 1,98 секунды. На Нюрбургринге она держит рекорд среди серийных электромобилей - 7 минут 4,957 секунды. Дорогу считывают лидар, радар, 11 камер и 12 ультразвуковых датчиков. 🟡 Робот, который меняет форму PrimeBOT T1 переключается между двуногим режимом и ходьбой на четырёх конечностях, поэтому одинаково уверенно двигается и по квартире, и по улице. Он сам следует за хозяином и снимает его на камеру - в памяти больше 15 готовых операторских приёмов.мКомпания видит в T1 компаньона для учёбы, творчества и развлечений.

Жюри выставки отдало ему официальную награду Innovation Award в категории Content Creation Technology.

🟡 Дата-центр под столом AMD впервые показала рабочую станцию Threadripper Halo Station. Внутри процессор Threadripper Pro с 96 ядрами Zen 5 и два ускорителя Instinct MI350P по 144 ГБ памяти HBM3E каждый. Система поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, а с четырьмя ускорителями, которые заявлены как опция, объём HBM3E вырастет до 576 ГБ. По словам AMD, этого хватает, чтобы локально запускать модели с более чем триллионом параметров и гонять масштабные агентские сценарии без облака. 🟡Спарринг-партнёр для корта Роботизированная теннисная пушка ACEMATE S10 Pro сама ездит по корту, следит за игроком и мячом через две 4K-камеры с HDR и в режиме Battle решает, каким ударом ответить, подражая разным стилям игры. Мяч подаёт с скоростью до 120 км/ч, задаёт разные виды вращения, в памяти больше 100 тренировочных программ. После занятия ИИ разбирает данные и предлагает упражнения на следующее. Цена 2999 евро. 🟡Кибер-питомец OlloBot пробует новую категорию где-то между роботом, домашним животным и ИИ-компаньоном. OlloNi SS1 реагирует на голос и прикосновения, запоминает привычки и настроение хозяина, а система EmpathCore подбирает под них эмоциональную реакцию. На IFA у него европейский дебют. 🟡Два пылесоса в одном iRobot Roomba Duo - тандем из большого робота iRobot и маленького Roomba Plus 575, которого механическая рука опускает на пол. Большой пылесосит открытые зоны и моет паром, маленький забирается под мебель и в узкие места. Оба пользуются общей картой квартиры и делят задачи между собой с помощью ИИ. Пока это прототип без цены и даты выхода.

Я проиграл роботу в футбол, выиграл в армрестлинг. World Robot Conference 2026 Я много лет работаю с роботами вживую: беру их в руки, вожу на площадки, иногда ломаю😄 И до недавнего времени у большинства из них была одна общая беда - тело было, мозга не хватало. ИИ закрыл этот пробел. Мозг для роботов созрел быстрее, чем тело, и теперь гонка идет за телом. Кто соберет надежное и доступное тело под уже готовый интеллект, тот и заберет рынок. Полный разбор и репортаж прямо с выставки роботов в Китае: показываю вблизи, что машины уже умеют🤯 Смотрите на YouTube: [ссылка]. А где бы вы первым делом отдали работу роботу, будь у вас такая возможность? И какую задачу не доверили бы машине ни за что?

​​Qwen-Drive 1.0: Turning a General VLM into a Driving Foundation Model Свежая работа от Qwen Team про автономное вождение. Обычно VLA-подходы берут предобученную VLM как источник семантики и рассуждений, дообучают её на driving-данных и прицепляют к ней предсказатель траектории. Проблема в том, что language supervision плохо ограничивает реальную 3D-геометрию (модель может убедительно описать сцену, имея при этом очень приблизительное представление о расстояниях и occupancy), а агрессивная доменная адаптация теряет часть общих знаний, которые как раз и нужны в редких и out-of-distribution ситуациях. Qwen-Drive-1.0 добавляет два внешних модуля к Qwen3.5-4B: BEV perception head для 3D-детекции, occupancy и сегментации карты, и Planning Expert на ~1.1B параметров, который генерирует пятисекундные траектории через flow matching. Planning Expert читает cached keys и values из восьми GQA-слоёв VLM, то есть VLM работает как read-only источник контекста и на обеих стадиях планирования остаётся полностью замороженной. RL-часть весьма интересна. Euler-сэмплирование во flow matching детерминированное, поэтому политики, по которой можно взять градиент, попросту нет. Авторы добавляют шум только на последних трёх шагах из десяти и только вдоль нескольких низкочастотных косинусных мод: получаются плавные сдвиги и изгибы всей траектории вместо джиттера по отдельным waypoints. Результаты: - Driving VQA: 63.52 → 69.43 относительно базовой Qwen3.5-4B - Общие VLM-бенчмарки: 66.41 против 67.40 у базовой модели, просадка меньше балла - Probe: обучение одной только головы на замороженных фичах отстаёт от BEVFormerV2 на 6.34 mAP, а разморозка энкодера и VLM добавляет 10.46 mAP - NAVSIM: 90.7 PDMS против 90.4 у ExploreVLA и EponaV2 Paper Code Project Мои обзоры: Блог Medium #paperreview

🤖 Робот прыгает от света и не может остановиться Инженеры из Университета штата Северная Каролина собрали крошечного робота, которому не нужны ни мотор, ни батарея. Только инфракрасный свет — и он прыгает, пока его освещают. Тельце в форме капли из ленты жидкокристаллического эластомера, к одному концу приклеена тонкая алюминиевая трубка, согнутая буквой V. Под инфракрасным светом поверхность ленты сжимается, и капля начинает закручиваться вокруг этого V-образного конца. Напряжение копится, копится — и в какой-то момент срывается: «галочка» резко распрямляется, бьёт по земле и подбрасывает робота вверх. Электроники в этом цикле нет вообще — робот сам себя взводит и сам спускает. Самое элегантное — способ управления. Достаточно поменять угол той самой «галочки»: 🔸 120 градусов — робот ползёт вперёд 🔸 90 градусов — прыгает вперёд 🔸 50 градусов — скачет вертикально вверх А если утяжелить круглый конец, центр масс смещается и прыжок выходит дальше. С яркостью света, правда, нужна аккуратность: перестараешься — и движения превращаются в хаотичные дёрганья. @droidergram

Google DeepMind сделала шаг от «умных рук» к управлению всем телом Новая Gemini Robotics 2 одновременно отвечает за ходьбу, баланс, наклоны и работу с предметами. Вот пример: робот Apollo 2 сам подходит к столу, берёт лейку, идёт к стеллажу, приседает и ставит её на нижнюю полку. Раньше такое было не под силу. Но главное - универсальность. Один и тот же чекпоинт модели работает с разными типами роботов и кистей. А локальную версию можно адаптировать под новую конструкцию всего за пару часов и на 200 примерах - даже если у роботов другие сенсоры и кинематика. Есть и «старший брат» - Gemini Robotics ER 2, который разбивает задачи на этапы, исправляет ошибки и координирует нескольких роботов одновременно. По ловкости роботы пока уступают людям: закрутить лампочку - только 36% успеха, завязать пакет - 44%. Но суть не в этом. Если навыки станут по-настоящему переносимыми, робот перестанет быть уникальной платформой - он станет просто «железом» под универсальный софт. ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max