На турнире «Битва роботовi» прошёл второй раунд поединков в категории мини-роботов: впервые в истории соревнования робот, полностью управляемый искусственным интеллектом, выиграл два боя подряд. По итогам двух дней отбора из 11 участников сформирован состав финалистов.
По результатам первого дня в следующий этап вышли команды Технокамикадзе, БроФорс (в одном из источников — БротФорс), Destructor, ПланБ и CML-Лапки — все представляют Россию. Позднее определились пять финалистов: Destructor (Brazers), Team 72th, GosTeam, Smart-U и Eclipse_R2RMIREA.
Китайская компания Agilinki («дочка» робототехнического гиганта AgiBot) показала видео, где роборука OmniHand 3 Ultrai выполняет приёмы традиционной сучжоуской вышивки — искусству более 2500 лет: расщепляет шёлковую нить на волокна, вдевает её в иголку, натягивает ткань на пяльцы и делает стежки.
Для этого мастерица традиционной вышивки Фу Сянхун лично обучала робота. Задача показывает, что современные манипуляторы способны не просто двигаться и видеть, а тонко дозировать силу — что считается ключевым условием для появления ловких гуманоидных роботов в быту, хотя для большинства заводских задач такая филигранность избыточна.
ВыводКлючевой и самый сложный этап — расщепление нити на 16 тончайших волокон: один палец разводит волокна, остальные держат натяжение, подушечки не теряют контакта при проворачивании нити.
Робототехнический стартап Figure AI списал почти весь парк гуманоидных роботов предыдущего поколения F.02i, отправив их на переплавку на металлургическом заводе в финской Иматре. Роботов заранее обучили автономно прыгать в чан с расплавленной сталью — некоторые с сальто, подняв большой палец вверх в финале, как Т-800 в «Терминаторе 2». Идею расплавить роботов в комментариях подкинул сам Арнольд Шварценеггер, после чего Figure пригласила его лично поучаствовать в съёмках промо-ролика.
За эффектным перформансом стоит вполне прагматичный расчёт: компания расширяет парк нового поколения F.03 и готовит F.04, а ручная разборка устаревших F.02 отвлекала бы инженеров и вскрывала бы запатентованные компоненты (актуаторы и другие закрытые технологии) перед третьими лицами. История показывает, насколько быстро обновляются аппаратные поколения гуманоидных роботов в отрасли.
Канал «PRO РОБОТОВ» показал закулисье мероприятия «Битва роботовi» — техническую зону, где организаторы подготовили сразу три ринга для тестирования боевых роботов перед выступлениями.
Видео демонстрирует, что участники не щадят технику даже во время обычных тестов: на одной из записей зафиксирован удар, повредивший ограждение ринга.
Компания RoboParty показала подробности своего гуманоидного робота RP1 (ROBOTO 01)i, который дебютировал на конференции IROS 28 сентября. Главная заявка — открытая платформа: механика, собственные актуаторы Romomo, low-level motion control, симуляция, SDK, инструменты обучения и операционная система PartyOSi.
Полностью open-source робот пока не является — компоненты обещают открывать постепенно. Если компания выполнит обещание и откроет не только CAD, но и актуаторы, low-level control и training stack, это будет редкий случай глубокого доступа разработчиков к железу, что выделяет RP1 на фоне закрытых платформ Unitree, Figure и Tesla.
На профильных конференциях обсудили главную проблему Physical AIi — обучения роботов: в отличие от обычного ИИ, где можно просто масштабировать датасеты и вычисления, сенсомоторные данныеi для роботов собирать дорого и долго. Решение — обучать роботов в симуляторах и world modelsi, где можно воссоздавать редкие и опасные ситуации, менять условия и проверять поведение машины до её выхода в реальный мир.
Но успех в симуляции не гарантирует такой же результат на реальном железе: перенос требует понимания физики, механики и работы сенсоров. Из-за этого меняются и требования к инженерам — вузы начинают готовить специалистов на стыке классической робототехники и ML.
Anthropici опубликовала новый отчёт о том, какие профессии уже способны заменить современные роботы и языковые модели. Главный вывод: роботы технически могут выполнять 74% физических рабочих задач в США хотя бы в некоторых условиях, а если добавить к ним LLMi — до 81% всей работы может быть выполнено ИИ или роботами.
Однако техническая возможность не равна экономической целесообразности: по расчётам Anthropic, сегодня роботизация выгодна лишь для 0,3% рабочих задач из-за высокой стоимости оборудования и технических ограничений. В пессимистическом сценарии роботы смогут конкурировать по цене примерно с половиной физического труда в США только к 2050 году, и первыми рискуют потерять работу наименее защищённые категории — люди с низким доходом и низким уровнем образования.
Вывод74% физических задач, которые могут выполнять роботы, составляют 34% от общего рабочего времени в США
На образовательной конференции Яндекса YaC/E эксперты из индустрии и науки обсудили, что нужно для развития физического ИИ (Physical AIi) — систем, которые не генерируют текст, а воспринимают реальный мир через сенсоры и действуют в нём. Привычный подход «больше данных и вычислений» здесь не работает: по мере выхода алгоритмов в реальный мир резко растут требования к инфраструктуре, а главной проблемой становится не обучение робота, а проверка его решений в нестандартных ситуациях.
ИИ-робототехника превращается в отдельную инженерную дисциплину со своими специалистами и методами контроля. Индустрия разделяет подготовку и проверку роботов: обучение уходит в симуляции и синтетические данныеi, а финальная проверка решений остаётся за человеком или дополнительными системами — по аналогии с тем, как меняется экономика образования людей в эпоху ИИ.