Роботы и тренды

🇺🇸 Роботизация складов. Складские роботы. Тренды. США

Флотилия роботов Amazon превысила 1 млн систем

Численность флотилии роботов американского гиганта Amazon превысила 1 млн единиц – компания стала крупнейшим в мире оператором роботов, хотя в ней по-прежнему работают свыше 1,5 млн сотрудников-людей. По словам представителей компании, машины берут на себя рискованные операции и снижают физическую нагрузку на сотрудников – впрочем, согласно исследованию 2025 года, представленному в ILR Review, хотя роботизация и сократила число серьезных травм на 40%, число легких травм, связанных с ускорением темпа работ и повторяющимися движениями, напротив, выросло на 77%. Примечательно, что хотя руководство и утверждает, что расширение бизнеса и автоматизация сулят создание сотен тысяч рабочих мест, внутренние документы компании свидетельствуют о том, что роботы могут сократить потребность в найме в будущем.

Профессор школы бизнеса Университета Джорджа Мейсона Брайан Гринвуд отметил, что там, где традиционная автоматизация в основном выводила опасные задачи из зоны ответственности людей, коботы, напротив, не просто трудятся в непосредственной близости от живых сотрудников, но и задают темп работ. По данным вашингтонской коалиции профсоюзов Strategic Organizing Center, уровень травматизма на роботизированных складах превысил аналогичные показатели нероботизированных объектов. Официальные представители Amazon заявили, что статистика опирается на устаревшие данные – по их словам, с 2019 года глобальный показатель регистрируемых происшествий улучшился на 43%, а глобальные показатель происшествий с потерей рабочего времени – на 70%.

Роботизация Amazon началась с приобретения гигантом пионера колесных мобильных роботов Kiva Systems в 2012 году. Системы доставляли стеллажи прямо к комплектовщикам, избавляя сотрудников от необходимости самим перемещаться по складу. После сделки, Kiva переименовали в Amazon Robotics.

Основная часть миллионной флотилии систем по-прежнему приходится на колесных мобильных роботов. Система Sequoia координирует группы машин и ускоряет идентификацию и размещение товаров на 75%. Роботы Hercules и Titan перевозят стеллажи с пластиковыми контейнерами по проходам к рабочим станциям. Мобильные Proteus получили датчики, обеспечивающие безопасную работу в непосредственной близости от сотрудников-людей в зонах без ограждений. Фундаментальная ИИ-модель DeepFleet предсказывает и координирует потоки роботов, решая проблему «пробок».

Гигант развертывает и тысячи робоманипуляторов. Тестирование первой собственной системы, Robin, стартовало в 2021 году, эксплуатация – в 2022 году. Машинное обучение довело точность захвата до 93,73% в рабочем цикле из более 1 млн захватов.

Манипулятор Cardinal приступил к работе на объекте в Теннесси в ноябре 2022 года: система укладывает в тележки посылки весом до 22,67 кг. Система Sparrow перепаковывает наполовину заполненные контейнеры в плотно набитые и обрабатывает сотни миллионов товаров различных форм.

Новейший манипулятор Vulcan сочетает зрение с датчиками силовой обратной связи, что дает системе аналог осязания и позволяет точно извлекать товары из стеллажей.

💎 Новость отражает тренды, связанные с масштабированием физического ИИ, развитием систем с тактильностью и мультимодальным восприятием. Коллаборативные роботы меняют парадигму безопасности, а в некоторых случаях - задают темп работы сотрудников-людей. ||

((фотоколлаж - компании Amazon))

✓ подписаться на tg-канал PROrobots | зеркало - в Макс

🇺🇸 Промышленные роботы. Искусственный интеллект. Обучение в виртуальной модели среды. США

Industrial Next обучит промышленных роботов в симуляции и исключит устаревшую переналадку

Американский стартап Industrial Next готовит автономные производственные роботизированные станции с элементами ИИ и фундаментальные модели, связывающие «зрение», контекст задач и движения. Подход ускоряет переналадку производственных линий до нескольких минут и исключает традиционное программирование. Компания рассчитывает обеспечить простую автоматизацию сложных и деликатных операций. Кроме того, Industrial Next анонсировали партнерство с BMW Group Technology Office.

Разработчики уверены, что эффективная автоматизация требует перестройки производственных процессов с нуля, а главное – обеспечение гибкости промышленных систем и огромных объемов обучающих данных. Речь идет о придании машинам «понимания» процессов в целом и подготовке высокоточного симуляционного движка, близкого к реальной динамике настолько, что роботам даже не потребуется видеть отдельные детали.

Роботизированные станции Industrial Next можно перенастраивать, комбинировать и переносить между производственными линиями. Системы осваивают новые задачи через симуляции и демонстрации – никаких скриптов. По словам разработчиков, отдельные станции стартапа уже используются при производстве неназванного смартфона. Кроме того, роботы снимают защитную пленку с камерных модулей и кнопок со 100% точностью и со скоростью сотрудников-людей (а в некоторых случаях - еще быстрее).

Подход Industrial Next отражает сдвиг от «жёсткой» автоматизации к адаптивным производственным системам: вместо написания скриптов под каждую операцию роботы осваивают задачи через симуляции и демонстрации, а высокоточный симулятор позволяет перенести большую часть обучения в виртуальную среду. Такая гибкость особенно востребована на мелкосерийных и часто переналаживаемых линиях, где экономия времени на перенастройке напрямую влияет на рентабельность. В перспективе подобные решения способны масштабировать автоматизацию на те участки («последнюю милю»), где раньше ручной труд оставался безальтернативным из‑за сложности, вариативности или деликатности операций. ||

((фото - компании Industrial Next))

✓ подписаться на tg-канал PROrobots | зеркало - в Макс

🇨🇳 Гуманоидные роботы. Встречи. Китай

В Шанхае пройдёт масштабное соревнование по воплощённому ИИ: на площадке задействуют более 10 000 роботов

С 23 по 25 октября 2026 года в шанхайском районе Пудун состоится Глобальная конференция разработчиков (GDPS 2026) вместе с Международным соревнованием по навыкам воплощённого ИИ. Площадкой станет Чжанцзянский инновационный городок по искусственному интеллекту, где уже развёрнута крупная робототехническая инфраструктура. В рамках состязаний будет задействовано свыше 10 000 роботов - это один из самых масштабных показов возможностей воплощённого ИИ в мире.

Соревнование охватывает 9 направлений и 23 дисциплины: от погрузочно-разгрузочных работ, сварки и точной сборки до контроля качества, охраны объектов, розничной торговли, сортировки посылок, ухода за пожилыми, а также пожаротушения и аварийно-спасательных работ. Задачи для роботов подготовлены реальными компаниями-партнёрами - среди них автопроизводитель Yanfeng, Музей истории Шанхая и логистическая компания STO Express. К участию допущено более 1 000 команд, что подчёркивает высокий интерес профессионального сообщества к практическому применению ИИ в физических средах.

В выставочной части конференции свои разработки представят ведущие производители роботов - Zhiyuan, Unitree, Fourier, Kepler, - а также поставщики ключевых компонентов: сенсоров, редукторов, шарнирных модулей и тактильных датчиков. Такой состав участников отражает зрелость экосистемы: речь идёт не только о готовых роботах, но и о глубокой технологической кооперации в производстве комплектующих, определяющих точность, надёжность и «ощущение» среды машинами.

Деловая программа включает отдельный блок по открытому программному обеспечению с участием более 100 сообществ и организаций. Среди спикеров - Робин Бендер Гинн (OpenJS Foundation), Ибрагим Хаддад (бывший вице‑президент по стратегии Linux Foundation) и Жанин Бэнкс (сооснователь Lovell AI, экс‑руководитель направления по работе с разработчиками Google). Это подчёркивает важность открытых стандартов и коллаборации в развитии ИИ‑инфраструктуры.

Отдельное внимание уделено молодым предпринимателям: основатели и генеральные директора компаний Moushen, Yuance Future, Junaopanshi, Jijia Vision и Moqi (средний возраст участников ниже 30 лет) обсудят переход от лабораторных прототипов к серийному производству, а также выбор между архитектурой «модели мира» и сквозными воплощёнными моделями. Параллельно Forbes China проведёт уникальную церемонию награждения, где призы получат человекоподобные роботы и цифровые ИИ‑персонажи - это первое подобное мероприятие Forbes.

Компания Kupas представит отраслевые стандарты в 5 областях - строительство, юриспруденция, финансы, воплощённый ИИ и научный ИИ - вместе с результатами первых публичных тестирований. China Mobile продемонстрирует три модели серии «пространственно‑временного интеллекта» для применения в геофизике, управлении промышленными площадками и производственных цехах, показывая, как ИИ интегрируется в сложные индустриальные процессы.

💎 Этот кейс - индикатор перехода воплощённого ИИ из стадии демонстраций в стадию индустриального внедрения. Масштаб (10 000 роботов, реальные задачи от бизнеса, отраслевые стандарты) говорит о том, что рынок уже ориентирован на измеримые результаты: скорость, точность, повторяемость и экономическую эффективность. Сочетание соревновательного формата, выставочной экспозиции и деловой повестки создаёт полноценную «витрину зрелости» технологий - от компонентов до готовых решений, а фокус на молодых предпринимателях и открытом ПО подчёркивает ставку на экосистемный рост и ускорение вывода продуктов на рынок. Китай безусловно лидирует в этом переходе. ||

✓ подписаться на tg-канал PROrobots | зеркало - в Макс

🇨🇳 🇪🇺 Гуманоидные роботы. Тренды. Китай. Европа

«Гуманоиды» XPENG IRON придут в Европу во втором полугодии 2027 года

Китайский производитель автомобилей XPENG готовится вывести «гуманоида» IRON на европейский рынок во второй половине 2027 года. Массовое производство стартует в конце 2026 года, начало поставок – в первом полугодии 2027 года. Первые коммерческие применения состоятся в шоурумах XPENG и на объектах компании – речь идет об экскурсиях, помощи с выбором покупок. Компания не публикует цены, страны запуска и схему продаж.

Разработчики поставили коммерческое применение (сервисы, логистика, помощь в магазинах) впереди промышленного и домашнего – целевые сроки не следует понимать как обязательство поставлять IRON в домохозяйства уже в 2027 году.

В сентябре 2026 года представители XPENG сообщили, что готовый IRON сразу после сборки самостоятельно сошел с одной из сборочных линий. Разработчики автоматизировали свыше 80% основных процессов на предприятии.

💎 Новость отражает тренды, связанные с экспансией автопроизводителей на рынки «гуманоидов» и переходом роботов от демонстраций к серийному производству. Китай задает темп и первым осваивает глобальные рынки, опираясь, в том числе, на вертикальную интеграцию и технологический суверенитет. Примеры вроде XPENG IRON, а также активности других китайских компаний (Unitree, UBTech) показывают серьёзный рывок: от демонстраций - к запуску серийного производства и выходу на внешние рынки. Страна делает ставку на вертикальную интеграцию (собственные чипы, ПО, производственные линии) и масштаб. Несмотря на то, что США все еще сохраняет сильные позиции, особенно в фундаментальных исследованиях в области робототехники, а также в разработке передовых алгоритмов ИИ, Китай уже можно признать лидером в области робототехники за счет превосходства в масштабах внедрений и серийного производства. ||

((источник фото – компания Xpeng))

✓ подписаться на tg-канал PROrobots | зеркало - в Макс

🇺🇸 Рестораны и роботы. Тренды. Роботы с ИИ. США

Dyna Robotics ставят на быстрообучаемых колесных полугуманоидов

Сооснователь американской технологической компании Dyna Robotics Джейсон Ма заявил о том, что первый универсальный колесный «полугуманоид» компании Dyna 2 уже складывает салфетки в промышленных масштабах (тысячи операций в день) в десятках ресторанов Dinton. Кроме того, Dyna выходит на рынок гостиничной стирки совместно с Best Western. Ставка компании – на «мировую модель действий», обученную более чем на миллионе часов данных. Благодаря этому, дообучение системы под новую задачу занимает порядка 45 минут.

Представители компании рассчитывают развернуть сотни роботов в 2027 году. На момент подготовки материала речь идет о десятках развернутых систем.

В отличие от моделей VLA, принимающих изображения и тексты и предсказывающих действия роботов, мировая модель действий Dyna получает на входе видео, показания энкодеров суставов и языковые инструкции, а на выходе выдает видео будущих действий робота и команды для его механизмов. Иными словами, роботы «представляют» то, что произойдет, еще до того, как начнут двигаться. Flow matching сокращает семплирование с 40-100 итераций до 4 шагов.

Пространство действий насчитывает порядка 100 непрерывных измерений, а предсказание осуществляется 10-20 раз в секунду с горизонтом в 1-2 секунды. Подход повторяет паттерн языковых моделей: обучить большую, дистиллировать в малую, запустить на устройстве.

Слова руководства Dyna подкрепляет опыт внедрения: увидев работу роботов-салфеточников, представители Dinton подписали значительно более крупный контракт, в рамках которого роботы займутся нарезкой продуктов.

Системы Dyna – колесные полугуманоиды с человекоподобными руками и плечами и четырьмя степенями свободы в талии. Конструкция обусловлена низкой энергоэффективностью и меньшей устойчивостью «традиционных» ног как у человеке, усложняющих гарантии безопасности. Свобода в талии упрощает перенос выученного людского поведения.

Конкурентный ландшафт остается открытым: представители Dyna перечисляют как минимум 4 основных подхода к разработке и массовому развертыванию, включая прямое масштабирование данных с роботов, масштабирование промежуточных устройств для сбора данных, модели «зрение-язык-действие» и видео – «мировые модели», адаптированные к робототехнике.

💎 Новость отражает тренды, связанные с «взрослением» рынка гуманоидов: на смену эффектным роликам и пилотам приходят многоточечные коммерческие внедрения и измеримые показатели. Прослеживается конвергенция генеративного ИИ и робототехники, а агентные системы выходят в физический мир. Также эта новость в очередной раз иллюстрирует, вовсе не обязательно (а может быть и вредно) добиваться высокой схожести гуманоидов и людей. По крайней мере, для ряда применений. ||

((источник фото – компания Dyna Robotics))

✓ подписаться на tg-канал PROrobots | зеркало - в Макс