На пороге революции: гуманоидные роботы — реальность или фантастика?
Гуманоидные роботы представляют собой сложнейший испытательный полигон для физического искусственного интеллекта и передовых биомеханических систем.
В зависимости от того, что вы читаете, на каких мероприятиях бываете и с кем общаетесь, можно решить, что массовое внедрение гуманоидных роботов уже не за горами, что это лишь технологическая причуда из научной фантастики или, что наиболее вероятно, истина лежит где-то посередине.
Некоторые отраслевые аналитики, например, ABI Research, прогнозируют рынок стоимостью $6,5 млрд к 2030 году. В то же время, Gartner недавно заявил, что внедрение человекоподобных роботов рискует застрять на пилотной стадии, предсказывая, что к 2028 году менее 20 компаний будут использовать их в реальном производстве для задач логистики и производства.
Не подлежит сомнению одно: мы вступаем в эпоху воплощенного (физического) искусственного интеллекта, который закладывает основу для новой эры робототехники всех форм, включая гуманоидную.
Физический ИИ на передовой
Модели физического ИИ обеспечивают глубокое понимание пространственных отношений промышленными системами, давая им теоретические знания о том, как действовать в реальном мире. Но поскольку знание и мудрость — разные вещи, роботам необходимо как понимать физическую среду, так и уметь применять эти знания, действуя безопасно и эффективно.
Идея гуманоидных роботов заключается в том, чтобы они, подобно человеку, ощущали и адаптировались к окружающему миру в реальном времени. Они сочетают восприятие, интеллект и движение, что позволяет им понимать обстановку, планировать действия и действовать соответствующим образом.
В основе этих успехов в понимании среды — и истинного воплощения концепции человекоподобных роботов — лежат достижения в области сенсоров, приводов, AI-обработки на периферии (Edge AI) и эффективных систем питания.
Но многие по-прежнему спрашивают: зачем создавать роботов в человеческой форме, когда большинство промышленных роботов предназначены для конвейера?
Почему именно человекоподобные роботы?
Интерес промышленности к гуманоидным роботам обусловлен несколькими ключевыми факторами.
Первый — растущий кадровый разрыв в жизненно важных отраслях: производстве, логистике, здравоохранении и сфере услуг. Многие задачи здесь сопряжены с физическими нагрузками, монотонностью или опасностью, что идеально подходит для автоматизации. В то время как существующие роботы оптимизированы под конкретные задачи, гуманоидные роботы обладают высокой степенью ловкости и гибкости. Это позволяет им быстрее адаптироваться к меняющимся условиям и выполнять различные задачи в промышленной среде.
Второй фактор — совместимость с существующей инфраструктурой. Это очевидно, но гуманоидные роботы идеально приспособлены для работы в пространствах, созданных для людей. Их можно внедрять на существующих объектах без их переоборудования: они способны передвигаться по лестницам, проходить через дверные проемы, работать со стеллажами и станками, не требуя дорогостоящей перепланировки. Это резко снижает барьеры для внедрения робототехники в тех секторах, где раньше это было невозможно.
В-третьих, гуманоидные роботы служат ценным испытательным полигоном для развития биомеханики, робототехники и воплощенного интеллекта, что в совокупности раскрывает полный потенциал физического ИИ. По мере того как стоимость эксплуатации гуманоидных роботов приближается к стоимости человеческого труда, а совершенствование аппаратного обеспечения и датчиков улучшает их способность реагировать на изменяющуюся среду, мы верим, что в ближайшие годы они массово войдут в состав рабочей силы.
Гуманоидные роботы уже выходят за стены лабораторий. Первые значимые применения сконцентрированы в логистике и производстве для транспортировки материалов и простых сборочных операций, но также запускаются пилотные проекты в сфере поддержки здравоохранения, ритейла и для простых задач инспекции.
Основы интеллекта роботов
Физический ИИ — это интеграция ИИ с физическими системами, где ИИ встроен непосредственно в физические объекты, способные ощущать, действовать и адаптироваться в реальном времени. В отличие от больших языковых моделей (LLM), работающих в дата-центрах, физический ИИ функционирует в тандеме с физической системой, взаимодействующей со средой.
Ключевые элементы, позволяющие технологии переводить понимание физического мира в действия в реальном времени, — это сенсоры для восприятия, вычислительные модули для интерпретации и приводы для движения.
Они объединяются в tightly integrated полупроводниковую платформу, которая сочетает сенсорику, вычисления, управление движением, управление питанием, связь и функциональную безопасность в детерминированные системы реального времени.
Истинное 3D-восприятие требует определения глубины, картографирования среды и обнаружения объектов. Для роботов это достигается с помощью MEMS и имиджевых сенсоров, CMOS-сенсоров с глобальным затвором и ToF-модулей (Time-of-Flight). Первые два критически важны для работы с разнородными объектами и поддержания точного spatial representation несмотря на шумы датчиков и сложность среды. Это позволяет роботам лучше отслеживать движение и изменения, быстрее реагировать, предотвращая столкновения и аварии.
Наибольший прорыв за последнее десятилетие произошел в области встраиваемых вычислений. Возможности Edge AI и машинного обучения (ML) значительно ускорили развитие интеллекта роботов. Новые инновации позволяют реализовать распределенный интеллект для восприятия, планирования движения, SLAM (одновременная локализация и картографирование) и координации моторов на периферии.
Снижение нагрузки на пропускную способность и передача низкоприоритетных задач от основного CPU повышают реактивность в реальном времени. А современные алгоритмы глубокого и обучения с подкреплением ведут к постоянным улучшениям и оптимизациям на стороне ПО.
Хотя мы не недооцениваем сложность воспроизведения самой развитой биологической и биомеханической системы в мире, управление движением является относительно более проработанной областью. Гуманоидные роботы используют множество драйверов двигателей и прецизионных контроллеров для различных суставов — плеч, шеи, локтей, запястий, коленей, пальцев — чтобы воспроизводить человеческие движения.
Именно комбинация и интеграция этих компонентов позволяет роботам стать интеллектуальными, отзывчивыми, автономными агентами, а не просто запрограммированными машинами. Сложный и комплексный портфель полупроводниковых решений обеспечивает идеальную интеграцию механических и электронных систем. Это позволяет гуманоидным роботам выполнять сложные задачи с точностью, безопасностью и интеллектом в меняющейся среде.
Оставшиеся вызовы и путь вперед
До широкомасштабного внедрения гуманоидных роботов предстоит преодолеть значительные проблемы. Необходимо определить и решить практические вопросы, связанные с развертыванием, улучшением ПО, кибербезопасностью, масштабированием затрат, стандартами и регулированием. И, конечно, остается вопрос, примут ли сами люди человекоподобных роботов.
Инновации в области ИИ, передовых сенсоров, высокопроизводительных полупроводников и механических систем следующего поколения открывают возможности для быстрого совершенствования технологий. По мере их созревания гуманоидные роботы перейдут от единичных пилотов к широкому внедрению на заводах, в больницах, на складах и не только.
В конечном итоге роботы станут ценными коллегами и сотрудниками, поддерживая человеческие коллективы в средах, которые требуют физического труда, адаптивности и эффективности.
Некоторые отраслевые аналитики, например, ABI Research, прогнозируют рынок стоимостью $6,5 млрд к 2030 году. В то же время, Gartner недавно заявил, что внедрение человекоподобных роботов рискует застрять на пилотной стадии, предсказывая, что к 2028 году менее 20 компаний будут использовать их в реальном производстве для задач логистики и производства.
Не подлежит сомнению одно: мы вступаем в эпоху воплощенного (физического) искусственного интеллекта, который закладывает основу для новой эры робототехники всех форм, включая гуманоидную.
Физический ИИ на передовой
Модели физического ИИ обеспечивают глубокое понимание пространственных отношений промышленными системами, давая им теоретические знания о том, как действовать в реальном мире. Но поскольку знание и мудрость — разные вещи, роботам необходимо как понимать физическую среду, так и уметь применять эти знания, действуя безопасно и эффективно.
Идея гуманоидных роботов заключается в том, чтобы они, подобно человеку, ощущали и адаптировались к окружающему миру в реальном времени. Они сочетают восприятие, интеллект и движение, что позволяет им понимать обстановку, планировать действия и действовать соответствующим образом.
В основе этих успехов в понимании среды — и истинного воплощения концепции человекоподобных роботов — лежат достижения в области сенсоров, приводов, AI-обработки на периферии (Edge AI) и эффективных систем питания.
Но многие по-прежнему спрашивают: зачем создавать роботов в человеческой форме, когда большинство промышленных роботов предназначены для конвейера?
Почему именно человекоподобные роботы?
Интерес промышленности к гуманоидным роботам обусловлен несколькими ключевыми факторами.
Первый — растущий кадровый разрыв в жизненно важных отраслях: производстве, логистике, здравоохранении и сфере услуг. Многие задачи здесь сопряжены с физическими нагрузками, монотонностью или опасностью, что идеально подходит для автоматизации. В то время как существующие роботы оптимизированы под конкретные задачи, гуманоидные роботы обладают высокой степенью ловкости и гибкости. Это позволяет им быстрее адаптироваться к меняющимся условиям и выполнять различные задачи в промышленной среде.
Второй фактор — совместимость с существующей инфраструктурой. Это очевидно, но гуманоидные роботы идеально приспособлены для работы в пространствах, созданных для людей. Их можно внедрять на существующих объектах без их переоборудования: они способны передвигаться по лестницам, проходить через дверные проемы, работать со стеллажами и станками, не требуя дорогостоящей перепланировки. Это резко снижает барьеры для внедрения робототехники в тех секторах, где раньше это было невозможно.
В-третьих, гуманоидные роботы служат ценным испытательным полигоном для развития биомеханики, робототехники и воплощенного интеллекта, что в совокупности раскрывает полный потенциал физического ИИ. По мере того как стоимость эксплуатации гуманоидных роботов приближается к стоимости человеческого труда, а совершенствование аппаратного обеспечения и датчиков улучшает их способность реагировать на изменяющуюся среду, мы верим, что в ближайшие годы они массово войдут в состав рабочей силы.
Гуманоидные роботы уже выходят за стены лабораторий. Первые значимые применения сконцентрированы в логистике и производстве для транспортировки материалов и простых сборочных операций, но также запускаются пилотные проекты в сфере поддержки здравоохранения, ритейла и для простых задач инспекции.
Основы интеллекта роботов
Физический ИИ — это интеграция ИИ с физическими системами, где ИИ встроен непосредственно в физические объекты, способные ощущать, действовать и адаптироваться в реальном времени. В отличие от больших языковых моделей (LLM), работающих в дата-центрах, физический ИИ функционирует в тандеме с физической системой, взаимодействующей со средой.
Ключевые элементы, позволяющие технологии переводить понимание физического мира в действия в реальном времени, — это сенсоры для восприятия, вычислительные модули для интерпретации и приводы для движения.
Они объединяются в tightly integrated полупроводниковую платформу, которая сочетает сенсорику, вычисления, управление движением, управление питанием, связь и функциональную безопасность в детерминированные системы реального времени.
Истинное 3D-восприятие требует определения глубины, картографирования среды и обнаружения объектов. Для роботов это достигается с помощью MEMS и имиджевых сенсоров, CMOS-сенсоров с глобальным затвором и ToF-модулей (Time-of-Flight). Первые два критически важны для работы с разнородными объектами и поддержания точного spatial representation несмотря на шумы датчиков и сложность среды. Это позволяет роботам лучше отслеживать движение и изменения, быстрее реагировать, предотвращая столкновения и аварии.
Наибольший прорыв за последнее десятилетие произошел в области встраиваемых вычислений. Возможности Edge AI и машинного обучения (ML) значительно ускорили развитие интеллекта роботов. Новые инновации позволяют реализовать распределенный интеллект для восприятия, планирования движения, SLAM (одновременная локализация и картографирование) и координации моторов на периферии.
Снижение нагрузки на пропускную способность и передача низкоприоритетных задач от основного CPU повышают реактивность в реальном времени. А современные алгоритмы глубокого и обучения с подкреплением ведут к постоянным улучшениям и оптимизациям на стороне ПО.
Хотя мы не недооцениваем сложность воспроизведения самой развитой биологической и биомеханической системы в мире, управление движением является относительно более проработанной областью. Гуманоидные роботы используют множество драйверов двигателей и прецизионных контроллеров для различных суставов — плеч, шеи, локтей, запястий, коленей, пальцев — чтобы воспроизводить человеческие движения.
Именно комбинация и интеграция этих компонентов позволяет роботам стать интеллектуальными, отзывчивыми, автономными агентами, а не просто запрограммированными машинами. Сложный и комплексный портфель полупроводниковых решений обеспечивает идеальную интеграцию механических и электронных систем. Это позволяет гуманоидным роботам выполнять сложные задачи с точностью, безопасностью и интеллектом в меняющейся среде.
Оставшиеся вызовы и путь вперед
До широкомасштабного внедрения гуманоидных роботов предстоит преодолеть значительные проблемы. Необходимо определить и решить практические вопросы, связанные с развертыванием, улучшением ПО, кибербезопасностью, масштабированием затрат, стандартами и регулированием. И, конечно, остается вопрос, примут ли сами люди человекоподобных роботов.
Инновации в области ИИ, передовых сенсоров, высокопроизводительных полупроводников и механических систем следующего поколения открывают возможности для быстрого совершенствования технологий. По мере их созревания гуманоидные роботы перейдут от единичных пилотов к широкому внедрению на заводах, в больницах, на складах и не только.
В конечном итоге роботы станут ценными коллегами и сотрудниками, поддерживая человеческие коллективы в средах, которые требуют физического труда, адаптивности и эффективности.
© Использованы материалы с буржуйских интернет-ресурсов
