PROrobots

🇺🇸Применения робототехники. Борьба с лесными пожарами. Управляемые палы. США BurnBot обеспечат управляемый пал рядом с домами, ЛЭП и распределительными подстанциями Частная американская компания BurnBot разрабатывает и производит роботизированные машины для контролируемого выжигания сегментированных участков в рамках борьбы с лесными пожарами. В отличие от классической расчистки бульдозерами, метод защищает структуру почвы и снижает распространение инвазивных растений. Технология интересна и тем, что не ограничивается узкими погодными “окнами возможностей”, как в случае с ручным палом, и обеспечивает безопасность персонала. По словам разработчиков, система BurnBot RX2 завершают операции в 3-4 раза быстрее людей. Система работает при высокой влажности, в слабый дождь и в ветренную погоду (когда скорость ветра не превышает 31 км/ч). Устройство выжигает линии в непосредственной близости от строений (на расстоянии до 1,5 метра), рядом с ЛЭП и на неровной местности (до 30 градусов перпендикулярно и до 20 градусов бокового уклона). Роботами управляют 3-6 человек с расстояния порядка 150 метров, как правило, занимаются этим бывшие пожарные. BurnBot разработан по принципу машины для заливки льда. Оператор задает скорость и направление, а затем определяет параметры выжигания, регулируя высоту и температуру пропановых горелок. Вентиляторы подпитывают огонь и отводят горячий воздух. Система тушит “ненужный” огонь. BurnBot могут действовать в составе роя. @PROrobots по материалам Interesting Engineering, фото - Burnbot

🇺🇸Геотехника и робототехника. Терраформинг. США Американская Terranova предотвратит оседания и наводнения, закачивая под землю смесь из древесных отходов Калифорнийская компания Terranova разрабатывает роботов, способных закачивать в грунт смесь из древесных отходов. Речь идет о терраформинге, компенсирующем историческое оседание и способном предотвратить затопление частей суши. В отличие от строительства дамб, стоимость которых достигает $500-900 млн, защита небольших городов, вроде Сан-Рафаэля, методом Terranova обойдется примерно в $92 млн. Закачка материалов под землю – не новость, однако Terranova представили ряд подходов, существенно удешевляющих процесс. Древесные отходы смешиваются с иными материалами, состав которых стартап не раскрывает. Смесь перекачивается из контейнеров к гусеничным роботизированным инъекционным устройствам. Аппараты перемещаются по рабочим площадкам и бурят скважины полностью автономно. Консолидация инъекций занимает около 2 часов, за безопасность отвечают сотрудники компании. Критики технологии задаются вопросом о том, может ли консолидированная смесь усилить сейсмические толчки. Исключить этого нельзя, как результат любого вмешательства, изменяющего физическое состояние недр. Интересно было бы узнать, а просчитывал ли кто-то долгосрочную перспективу и экологические риски. На каких видах грунтов технология работает эффективно, есть ли какие-то ограничения? Понадобится ли какое-то долгосрочное наблюдение и обслуживание – это может сказаться на полной стоимости проекта. @PROrobots, картинка - Terranova

🇨🇳Строительство. Мобильные. Коботы. Роботизированная укладка плитки. Китай Китайская Partner Robotics привлекла финансирование для развития строительных роботов Китайская Partner Robotics довела общий объем финансирования, привлеченного с 2024 года, до $14 млн. Компания специализируется на разработке строительной робототехники и готовится к международной экспансии. Ключевые продукты Partner – роботы P900, предназначенные для укладки напольной плитки, и «интеллектуальные» маркировочные системы L3000. P900 сокращает пустоты и повышает точность работ – по словам представителей компании, робот выполняет задачи в 5-6 раз быстрее, чем это делают люди. L3000 поддерживает ряд этапов строительства – от возведения конструкций до отделки. Разработчики указывают, что робот действует эффективнее людей в 4-6 раз, а отклонения разметки не превышают 2 мм. Partner Robotics уже заключили контракты с заказчиками на общую сумму свыше $1,4 млн, а также использовали роботов для укладки плитки на площади свыше 100 тыс. квадратных метров. Ключевые рынки компании - Европа, Северная Америка и Ближний Восток. Кроме того, роботы продаются в материковом Китае, Гонконге, Тайване и Сингапуре. Partner Robotics выбрала стратегию «high-value and feasible» — автоматизации конкретных, высокозатратных задач (укладка плитки, разметка). Такой подход часто оказывается более реалистичным для стартапов, чем попытки сразу охватить весь строительный цикл. Активное инвестирование в Partner Robotics — часть глобального тренда. Ожидается, что к 2025 году робототехника станет краеугольным камнем строительной отрасли, задавая новые стандарты производительности, точности и безопасности. Инвестиции таких фондов, как China Growth Capital, подтверждают потенциал автоматизации в решении проблем нехватки рабочей силы и эффективности. @PROrobots, фото - theAIinsider.tech

🇺🇸Роботакси. Участники рынка. США Waymo стремительно расширяет охват сервисов роботакси Американская Waymo LLC запускает сервис коммерческих роботакси в Лас-Вегасе, Сан-Диего и Детройте. Компания использует смешанный парк автомобилей Jaguar I-PACE и Zeekr RT, оснащенных автопилотом Waymo Driver последней версии. Компания планирует запустить коммерческий сервис в Сан-Диего и Лас-Вегасе в 2026 году, причем в последнем — ориентировочно летом. Сроки запуска сервиса в Детройте пока не уточнялись. В марте 2025 года Waymo анонсировали развертывание сервиса в Вашингтоне в 2026 году. В августе Нью-Йорк выдал Waymo разрешение на тестирование ограниченного числа автономных автомобилей в некоторых частях Манхэттена и центра Бруклина – пока что за автоматикой присмотрят водители-люди. Новость следует за анонсом планов Waymo по развертыванию сервиса роботакси в Лондоне в 2026 году. Автомобили компании проходят испытания также в Токио, где автопилот адаптируют к местным особенностям дорожного движения. В ближайшие годы Waymo придет в Майами, Атланту, Даллас и Нэшвилл. Waymo Driver уже накатал свыше 100 млн автономных миль на общественных дорогах в США и совершил более 10 млн платных поездок. Еженедельно автопарк проходит более 2 миллионов миль и обслуживает 250 тысяч поездок в таких городах, как Финикс, Сан-Франциско, Лос-Анджелес и Остин. Важным технологическим преимуществом является надежность работы в непростых погодных условиях. Робокары оснащены системой автоматической очистки сенсоров с подогревом. Искусственный интеллект Waymo Driver способен распознавать снег, слякоть и лед, а также корректировать стиль вождения в реальном времени — например, изменяя скорость и интенсивность ускорения при ухудшении сцепления с дорогой. Конкуренты Waymo, такие как Zoox (сосредоточившиеся на геозонах) и Nuro (специализирующиеся на доставке грузов), пока не демонстрируют сопоставимых с Waymo темпов географического расширения и объемов коммерческих перевозок. @PROrobots, фото - Waymo

🇷🇺Гуманоидные роботы. Участники рынка. Россия Российский антропоморфный робот - амбициозный вызов системного уровня НТК обещает создать российского антропоморфного робота Об этом рассказали Ведомости. В проекте участвует несколько участников НТК, компаний от Айдол до Промобот. Пока что создан прототип. Для бортового ИИ, отвечающего за движения робота, за его «понимание» внешней среды использовались датасеты, собранные компаниями самостоятельно. Роботу не требуется подключение к облаку, все необходимые вычисления проводятся на его борту, что снижает требования к каналу связи с внешним миром. По словам разработчиков, локализация робота на сегодня 73%, планируется поднять этот уровень до 92%. Инвестиции не раскрываются, обычно в мире на подобные разработки требуют инвестиций от 800 млн рублей до 4 млрд рублей (по курсу ЦБ 80.9 руб). В России проблемы создания современного антропоморфного робота можно собрать в длинный список. Упомяну лишь несколько: слабая производственная база, отсутствие собственного производства подходящих двигателей; проблемы с электроникой, с компонентами, особенно по части GPU, да и CPU. Отсутствие собственных высокомоментных сервоприводов — ключевое слабое место. Российские аналоги часто проигрывают в соотношении мощность/вес, что критично для антропоморфной конструкции. Зависимость от импортных GPU Nvidia ставит под вопрос серийное производство. Так что пока что от этой разработки вряд ли можно ожидать конкурентоспособного продукта, скорее это первый «подход к снаряду». Вряд ли участники проекта замахнулись на гуманоида для использования в тяжелой промышленности, скорее всего он нацелен на сферу услуг. Никто в России пока что не пытался сделать робота, у которого на высоком уровне была бы и подвижность, и способность к манипуляциям, и способность к речевым коммуникациям с людьми. Создание робота-гуманоида — это гонка, где лидируют американские: Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure AI и Tesla, а также китайские: Engine AI, Ubtech, Yushu Technology и другие. И все же тема гуманоидных роботов и в России постепенно разогревается. Фундамент когда-то заложили разработки НПО Андроидные техники (но в них не использовали ИИ), а сейчас уже и Яндекс, и Сбер в 2025-2026 году планируют представить свои первые разработки в этом сегменте. @PROrobots

🇷🇺Ориентация в пространстве. Визуальная локализация. Программные разработки. Россия Исследователи T-Bank AI Research, ИТМО и Центра робототехники Сбера представили метод GSplatLoc для точной визуальной локализации Разработка партнеров позволяет роботам определить положение по одиночному RGB-кадру с камеры с точностью до сантиметров. Для этого используется комбинация классического сопоставления ключевых точек и рендер-оптимизации на основе 3D Gaussian Splatting. Робот сравнивает изображение с камеры с имеющейся у него 3D-картой и уточняет позицию. Метод устойчив к динамичным сценам (движению людей, стеклянным поверхностям и зеркалам) и предусматривает три режима работы с разным балансом скорости и точности, от 0.2 до 2.0 с на обработку кадра. Чем больше времени робот тратит на обработку кадра, тем точнее он определяет свое местоположение. Базовый режим требует примерно 0.8 с на обработку кадра. С помощью новой разработки роботы-курьеры смогут точно ориентироваться внутри помещений без GPS. Технология также перспективна для систем дополненной реальности, например, AR-очков, - можно, например, накладывать на реальное пространство виртуальные указатели. Результаты исследований были представлены на конференциях IROS 2025 в Китае на прошлой неделе. @PROrobots по материалам CNews, подробнее о ПО, фото - разработчиков

🇷🇺Образовательная робототехника. Россия Образовательный роботокомплекс «РиМ» вышел в полуфинал GESA Евразия 2025! Наши коллеги из компании «Степень Свободы» разработали образовательный робототехнический комплекс (ОРТК) «РиМ», и он уже добился первого признания — вышел в полуфинал конкурса GESA Евразия 2025. Это не просто «еще один учебный робот». «РиМ» — это коллаборативный комплекс на базе промышленного оборудования (кобота). Что это значит на практике? 🔹 Студенты работают не на каких-то учебных стендах, а на том же железе и ПО, что и на некоторых производствах. 🔹 Открытая архитектура — нет замкнутых экосистем и платных подписок. Работает на Linux. 🔹 В основе — 6-осевой кобот Elfin 03 (досягаемость 590 мм, грузоподъемность 3 кг, повторяемость 0.02 мм). 🔹 В комплекте — захват, мобильный стол и система технического зрения на базе камеры Daheng. 🔹 Можно безопасно работать рядом с роботом без клеток и ограждений. Кому это адресовано? Вузам, которые готовят бакалавров, магистров и аспирантов по направлениям «Робототехника», «Автоматизация» и «Техническое зрение». В комплекте — готовые лабораторные работы от основ до сортировки с помощью компьютерного зрения. Из чего состоит комплекс: 🦾 Манипулятор Elfin 03 🖐 Захват DH-ROBOTICS AG-95 🖥 ПК (Ryzen 7, RTX 4060, 16 ГБ ОЗУ) 👁 Камера Daheng MER2-302-56U3C 🛠 Мобильный рабочий стол Выход в полуфинал GESA — это подтверждение: российские образовательные решения в робототехнике не просто существуют, а конкурентоспособны и могут быть востребованы на международном уровне. Что думаете о таком подходе к обучению? Нужны ли такие комплексы в российских вузах? @PROrobots, фото - компании Степень Свободы

🇷🇺Physical AI. Физический ИИ. Участники рынка. Россия Яндекс расширит возможности роботов и автономного транспорта за счет физического ИИ Физический ИИ (от англ. Physical AI) это мейнстримовое направление в робототехнике. На сегодня робот без ИИ имеет лишь очень ограниченное применение, поскольку изменчивая среда материального мира требует изменчивости и адаптивности от роботов, а обеспечить ее может только ИИ. Физический искусственный интеллект развивают команды Яндекс Роботикс и автономного транспорта. Яндекс Роботикс разрабатывает универсальный «мозг» для сервисных и промышленных роботов: роборук, коботов, мобильных роботов и так далее. Команда автономного транспорта с 2017 года создаёт технологии восприятия и планирования для автомобилей и роботов-доставщиков, а сейчас — и для гуманоидов. Опыт, накопленный на дорогах и внутри помещений, в сочетании с технологиями Яндекса, как ожидается позволит: 🔸 Научить роботов и автономные автомобили комплексно обрабатывать мультимодальные данные: изображение, видео, звук, текст. Это приблизит их восприятие к человеческому. 🔸 Обеспечить адаптивность. Существуют разные виды роботов и автономного транспорта с разными возможностями, поэтому физический ИИ должен уметь подстраиваться под любые «тела». 🔸Научить роботов и автономные автомобили моделировать разные варианты развития событий и самостоятельно принимать решения исходя из обстановки. Сервисные и промышленные роботы Компания Яндекс Роботикс, открытая на базе Центра робототехники Яндекс Маркета, разрабатывает роботов и решения по автоматизации разных отраслей бизнеса. Компания создала и обучила модель VLA (Vision-Language-Action model) — она преобразует голосовые и текстовые команды, картинку с камер и другие данные, которые робот получает на вход, в действия. Уже поддерживается больше 10 базовых действий: «взять», «положить», «перенести» и так далее, а в будущем, как ожидается, их станет больше сотни. С помощью Yandex RMS — системы управления роботами, которую развивает Яндекс Роботикс, — роботы смогут определять, какую комбинацию действий использовать в той или иной задаче и как её решать: самостоятельно или в кооперации с другими роботами. Если им не хватает данных, они смогут сами запросить их в смежных системах. VLA-модель найдёт применение в роборуках и других сервисных и промышленных роботах. Люди получат возможность взаимодействовать с роботами привычным способом — голосом, жестами и текстом. Это упростит роботизацию бизнеса: компаниям не потребуется дополнительно обучать персонал и кардинально перестраивать процессы. К примеру, будет достаточно показать роботу инструкцию, написанную для людей, — и он поймёт, что нужно делать. Автономный транспорт Команда автономного транспорта продолжает развивать ML-планировщик. В нём за построение траектории движения отвечает нейросеть-трансформер, обученная на большом объёме данных о действиях профессиональных водителей. Подражая им, планировщик помогает автомобилю двигаться более плавно и предсказуемо — в манере, близкой к манере человека. Ещё одно направление работы — развитие симулятора. В нём автомобили и роботы-доставщики отрабатывают навыки вождения и учатся реагировать на разные ситуации — в том числе те, которые редко возникают в жизни. Физический ИИ, как ожидается, повысит безопасность технологии автономного вождения и позволит автомобилям и роботам-доставщикам не просто распознавать ситуации, а воспринимать их в динамике. Они также должны научиться взаимодействовать с дорожной инфраструктурой — например, учитывать сигналы светофоров при планировании маршрута. Роботам-гуманоидам физический ИИ позволит точнее оценивать вес и устойчивость предметов, рассчитывать усилие при захвате, сохранять равновесие при движении и безопасно взаимодействовать с людьми и объектами. О своих разработках в области физического искусственного интеллекта Яндекс рассказал на конференции Yandex Physical AI Conf, которая сегодня проходит в Москве. Мое мнение – движение в сторону Physical AI в целом и VLA, в частности, - грамотное и актуальное. @PROrobots

🇺🇸 Гуманоидные роботы. США В Tesla были вынуждены притормозить с выпуском гуманоидных роботов Optimus 3 из-за недостаточной функциональности и качества рук Наибольшие проблемы создают модули кистей и предплечий. Все, кто проектировал гуманоидных роботов, знают, насколько сложно создать что-то, хотя бы отдаленно похожее на человеческие кисти. В итоге в очередной раз отказались под вопросом планы выпуска 2000 роботов до конца 2025 года (ранее планировалось выпустить 5000, но эти планы уже давно поросли быльем). Сейчас выпуск исчисляется сотнями штук в месяц. Работать над гумом Optimus в Tesla начали еще в 2021 году, и, как видим, все проблемы, которые мешают выйти на массовое серийное производство не удалось решить до сих пор. В итоге массовый выпуск гумов Optimus 3 перенесен на начало 2026 года. В компании верят, что в ближайшем будущем это направление принесет Tesla до 80% будущей стоимости. В пользу близкой готовности Optimus 3 к серийному производству говорят слухи, распространенные китайскими СМИ, что Tesla разместила заказы на линейные актуаторы у Sanhua Intelligent Controls на сумму $685 млн. Соответствующие поставки ожидаются в 1q2026. Судя по объему заказов, речь пойдет о многих десятков тысяч роботов. Явного лидера на рынке гумов для использования на производстве пока что не видно, впрочем, если говорить о логистике, я бы смотрел в сторону роботов Digit от Agility Robotics, а если речь о тяжелых задачах, то на Apollo от техасской Apptronik. У Figure 02 от Figure AI кисти рук показывают 16 степеней свободы. Несмотря на все попытки Unitree с ее G1 и H1, а также симпатяжек Ameca от Engineered Arts эти платформы пока что больше похожи на развлекательные или учебные, но не на готовые к безопасному и комфортному потреблению товары. В целом фокус разработчиков все более смещается с концентрации на аппаратной платформы, прежде всего, ловких, надежных и недорогих кистей рук, на бортовой AI. Гуманоид вне всяких сомнений должен быть оснащен LLM и генеративным AI чтобы поддерживать общение с человеками в более-менее привычном для них формате. На первых порах, успех определиться сочетанием надежности, окупаемости и способности гумов решать конкретные производственные задачи без серьезной реорганизации производств, и только позднее начнется битва за то, роботов какого производителя мы захотим приобрести для своей квартиры или дома. @PROrobots

🇺🇸 Гуманоидные роботы. США На прошлой неделе в США представлен Figure 03 с планами его массового выпуска Гуманоидного робота Figure 03 представила американская компания Figure AI, заявляется что он оптимизирован для массового производства на предприятии BotQ (принадлежит Figure AI). Производственные мощности предприятия - 12 тысяч роботов в год. Оно оптимизировано с задачами снизить себестоимость производства компонентов, в частности, акцент сделан на литье и штамповке, а не на фрезеровке. В ближайшие 4 года компания планирует выпустить вплоть до 100 тысяч гумов. Робот управляется платформой Helix AI, в Figure AI отказались от ранее используемой модели ИИ от OpenAI. Helix AI обучается в среде (VLA – зрение, язык и действия), чему способствует ряд специфических подходов – большое поле зрения камер, камеры встроенные в ладони, тактильные датчики, способные зафиксировать вес от 3 г – это позволяет ожидать от робота способности взаимодействовать с хрупкими и мелкими предметами, предупреждать их соскальзывание. У модели для использования дома сниженная масса, покрытие выполнено из текстильной ткани, в ногах – индуктивная зарядка. Подключенность обеспечивает поддержка 5G, включая диапазон миллиметровых волн. Мощность зарядной станции – 2 кВт. Промышленный Figure 03 оснащен более мощными приводами, его конечности более совершенны. Компания пользуется финансовой поддержкой - Figure AI привлекла $1 млрд в рамках раунда финансирования Series C, что дало компании оценку в $39 млрд. Среди инвесторов — такие гиганты, как NVIDIA, Intel Capital, Microsoft, OpenAI и Jeff Bezos (через Bezos Expeditions). Figure AI не единственный активный участник в этой гонке. Компании Apptronik и Agility Robotics также привлекли около $400 млн каждая, а Tesla активно развивает своего робота Optimus. 2025 год считается переломным моментом, когда гуманоиды переходят из стадии исследований к коммерческому внедрению. @PROrobots, видео, фото - winbuzzer

🇷🇺Роботизация тестирования банкоматов. Россия В Т-Банке коллаборативного робота научили тестировать банкоматы Разработчики написали ПО для коллаборативного робота, чтобы он сократил монотонную часть ручного труда инженеров по оценке качества (QA). Теперь банкоматы тестирует роборука, а не человек. Робот обучен: вставлять и вынимать карты, нажимать на кнопки на сенсорном экране и пин-паде, класть и забирать купюры из приемников. Все сценарии строятся на заранее подготовленных тест-кейсах. Система разработана на базе кобота, управляемого программным обеспечением, написанном на C#. Код взаимодействует с роботом через его API. Внедрение open-source фреймворка ROS2 и Movelt2 вместо SDK производителя дало роботу возможность динамично реагировать на окружение и корректировать маршрут под конкретную модель банкомата. Механика робота синхронизирована с тестовыми сценариями — это позволяет точно совершать действия человека. Команда Т-Банка создала универсальные захваты, напечатав их на 3D-принтере, что позволяет использовать робота с 5 различными моделями банкоматов. Пришлось повозиться с лотками для пачек денег, чтобы они вмещали не только аккуратные стопки новых купюр, разработать крепление, объединяющее стилус для работы с пин-падом и с сенсорным экраном. По оценкам разработчиков робот ежемесячно экономит более 100 человеко-часов инженеров QA. Актуальность проекта подчеркивается быстрым ростом парка собственных банкоматов Т-Банк, их уже порядка 10 тысяч и важно заблаговременно выявлять любые возможные проблемы в работе этих аппаратов. В целом этот кейс хорошо иллюстрирует тренд на роботизацию процессов за пределами классического производства, например, в такой нише, как тестирование банкоматов. @PROrobots, видео - Т-Банк

🇸🇪Грузоперевозки. Автономный транспорт. Швеция Шведская Einride привлекла $100 млн и готовится к масштабированию Шведская транспортная компания Einride AB привлекла финансирование на сумму порядка $100 млн – средства пойдут на масштабирование производства и внедрения автономных электрических грузовиков и на расширение работы с клиентами. Раунд финансирования состоялся через неделю после того, как Einride успешно совершил первую трансграничную перевозку грузов без водителя за рулем, пересекая границу между Норвегией и Швецией. Einride разрабатывает электрические большегрузные автомобили, зарядную инфраструктуру и автопилоты – речь идет о создании полной экосистемы автономных грузоперевозок. У компании есть парк робогрузовиков и ряд клиентов в США и Европе, в т.ч. – из списка Global Fortune 500. Кроме того, компания расширяет свое присутствие на рынках Австрии и ОАЭ. Грузовики Einride преодолевают порядка 200 км на одном заряде батарей. Отрасль грузоперевозок столкнулась с острой нехваткой водителей: в США этот дефицит превышает 80,000 человек, а в Европе к 2028 году может достичь 745,000 вакансий. Автономные технологии в целом и решения Einride, в частности, рассматриваются как стратегический ответ на этот вызов. @PROrobots по материалам The Robot Report, фото - Enride