Apple против OpenAI: суд за коммерческие тайны или смена технологических формаций?
Почему спор о двух бывших сотрудниках может оказаться спором о том, что придёт на смену смартфону
Дмитрий Полетаев - Ага, «ещё одна статья про AI» ;)
Это вторая статья из серии статей об использовании стерео камеры с ROS 2. В первой статье я рассказал о том как настроить камеру PS5 HD для использования в ROS 2. В этой статье я расскажу об использовании стерео камеры для визуального SLAM в связке с ROS 2. Конкретно мы попробуем RTAB-Map и ORB-SLAM 3. Кому интересно прошу под кат.
В статье я разбираю практический ремонт FPV‑вупа после очередного краша: заменяю штатные моторные провода, организую соединения так, чтобы моторы было проще паять и обслуживать, меняю поврежденную раму и проверяю работу силовой части в Betaflight. Заодно показываю полноценное обслуживание бесколлекторных моторов: как диагностировать большую разницу оборотов, разобрать мотор, снять стопорное кольцо, очистить его от волос и другого мусора и собрать обратно. В конце — несколько практических советов по охлаждению вупа при настройке, безопасной проверке моторов и фиксации VTX‑антенны, чтобы следующий ремонт понадобился как можно позже.
Практический разбор синхронизации камеры глубины RealSense и лидара Livox Mid-360. Как программная коррекция на основе счётчика кадров и замкнутой петли обратной связи позволяет добиться стабильности ±0,3 мс без GPRMC — с кодом драйвера и результатами замеров дрейфа.
Развитие ИИ движется вперёд, но практически весь видимый прогресс происходит в сфере работы со знаниями, то есть действий, происходящих внутри компьютера.
В среде разработчиков ИИ Сан‑Франциско широко распространено мнение о том, что к этой сфере скоро присоединятся и роботы. Параллельно с гонкой разработки ИИ широкого спектра применений идёт столь же агрессивная гонка разработки роботов широкого спектра применений — гуманоидных машин с физическим интеллектом. Искусственных работников, способных готовить пищу и убираться, быть грузчиками... и делать всё остальное, в том числе и производить себе подобных, приводя (по многим прогнозам) к экономическому росту, который носящему характеристику «взрывного».
Иными словами, распространено мнение, что ИИ в дата-центрах вскоре заместит весь интеллектуальный труд, а ИИ в человекоподобных телах скоро заменит весь физический труд. Однако здесь есть важная разница: мы уже видим прогресс в сфере интеллектуального труда, но физический ИИ пока в основном остаётся ограниченным испытательными полигонами и демонстрационными видео. Пока не существует робота, эквивалентного ChatGPT, которого бы могли приобрести мы с вами.
Поэтому приходится ограничиваться видеодемонстрациями. К сожалению, этот инструмент плохо подходит для оценки прогресса. Возможно, мы видим в них одну успешную попытку на сотню неудачных. Сценарий демонстрации может быть тщательно выстроен так, чтобы избегать сложностей, к которым робот пока не готов. Видео может быть смонтировано так, как будто робот действует быстрее и чётче, чем на самом деле. Есть пример очень впечатляющей демонстрации… с подозрительно большим количеством смены ракурсов.
(Пока я ещё не видел практически ни одного видео с последних World Humanoid Robot Games. Они ценны тем, что на публичной платформе меньше возможностей для выборочного представления фактов. В паре просмотренных мной видео можно заметить впечатляющие возможности, но они не затрагивают многие сложности, которые я перечислил ниже... К тому же в этих видео есть множество громких провалов.)
Демонстрации привлекают внимание к тем действиям, которые роботы уже умеют делать. Возникает вопрос: а чего они не могут? В этом посте я составлю список технических сложностей, которые нам предстоит преодолеть на пути к реализации искусственных работников с широкой функциональностью. Когда в следующий раз вы увидите робота, делающего нечто впечатляющее, задайтесь вопросом: какие из перечисленных в статье возможностей продемонстрировал робот и какие сложности попытался обойти сценарий видео?
(Стоит отметить, что некоторые задачи становятся проще, если использовать роботов на колёсах, а не строго гуманоидных. Колёсный робот может перевозить больший вес, поэтому сила, выносливость и мощность электроники для него не так критичны. Ниже для него и вероятность упасть. Однако такие роботы не могут взбираться по лестницам1, перешагивать через завалы или наклоняться, чтобы взять что‑то из шкафа.)
Дисклеймер. Пишу от своего имени, с учётом 15-летнего опыта в робототехнике. И да, работаю в компании, которая производит дронопорты, так что полное право читать этот текст с прищуром у вас есть. Но задачи продать вам станцию любой ценой у меня нет. Наоборот: попробую донести максимально объективную информацию.
Шесть лет назад мы уже писали на Хабре про беспилотный трамвай — тогда это был один экспериментальный вагон, который иногда выезжал на маршрут в Москве, а автопилот тестировался в основном на закрытой территории. С тех пор много воды утекло — в буквальном смысле, учитывая петербургскую погоду.
Стоит сразу оговориться: та статья была про московский проект, и он на самом деле не имеет почти ничего общего с тем, что сейчас работает в Петербурге. Питерский проект стартовал в 2022 году фактически с нуля — с сильно обновленными составом команды, парка трамваев, другими протоколами и, чего уж там, без 2D‑детекции и лидара, которые использовались в Москве. Поэтому эта статья — не столько «было/стало» одной и той же системы, сколько рассказ о том, куда доросла история, начавшаяся почти с чистого листа четыре года назад.
Развитие Physical AI сегодня уткнулось в отсутствие достаточного количества данных. Если для обучения VLM мы могли взять огромный объем текстовой информации, который годами копился в интернете, то VLA и world‑action-модели кормить практически нечем, создавать новые датасеты для обучения этих моделей оказалось чуть ли не сложнее, чем разработать конструкцию робота. Хотя люди сняли и выложили в открытый доступ огромное количество видео от первого лица, где руками делают что угодно — готовят, собирают, крутят, хватают, но использовать их в таком виде пока невозможно.
Я Артём Лыков, руководитель R&D-направления Physical AI в MWS, и сегодня я расскажу вам о том, с какими проблемами сталкивается отрасль, и о том, как мы разработали и протестировали AgenticFocus — пайплайн, который берет любое FPV-видео и превращает его в полноценный датасет для обучения гуманоидных роботов тонкой моторике. Ключевая идея AgenticFocus — разделить видеоряд на несколько полноценных слоев информации — фон, объекты и кинематику конкретного робота.
Привет, Хабр! Если судить по новостям, то до повсеместного распространения автономного транспорта осталось совсем чуть-чуть: Waymo расширяет парк роботакси в США, Baidu через Apollo Go возит пассажиров в двух десятках китайских городов, а Volvo и Einride готовят автономные грузовики к серийной эксплуатации на автомагистралях. Пилотные проекты идут один за другим, растут показатели безопасности, а инвесторы вкладывают миллиарды. Но время идет, а прорыва все нет и нет.
Легковой автомобиль когда-то точно так же буксовал не из-за плохих моторов, а потому что дорог с твердым покрытием, заправочных станций и правил дорожного движения еще попросту не существовало. Потребовались десятилетия на то, чтобы с нуля построить всю эту инфраструктуру. Сегодня автономный транспорт оказался ровно в той же точке. И в этой статье разберем, что же ему мешает.
Может ли робот встать по голосовой команде, если производитель это запретил?
Гуманоид Walker Tienkung поднимается на ноги только с физического пульта: короткое нажатие кнопки будит моторы и проводит самодиагностику, а длинное — ровно секунда удержания — поднимает из нулевой позы в стойку. Мы решили отдать весь этот путь голосу и быстро упёрлись в проблему: наши программные «нажатия» система молча игнорировала, а переход «встать» оказался заблокирован намеренно — команда принималась без ошибки, но робот не реагировал.
Рассказываем, как мы разобрали сигнал пульта до отдельных событий, зачем пришлось дизассемблировать закрытый вендорский бинарник прямо на роботе и что нашли внутри.
Привет, Хабр! Меня зовут Алена, я занимаюсь исследованиями в области искусственного интеллекта и геномики в AIRI. В июле мне удалось побывать на World Artificial Intelligence Conference 2026 в Шанхае — одной из крупнейших мировых площадок, объединяющих научные исследования, индустриальные разработки и самые разные практические применения ИИ. Поездка оставила множество впечатлений, которым хочу с вами поделиться.
Теперь можно управлять машинкой в пределах комнаты, но для выезда за её пределы, хотелось видеть, куда движется устройство на экране. Чем я и начал заниматься дальше.
С самых первых минут аварии стояла насущная задача — узнать, что творится внутри разрушенного блока в реакторе, какие процессы там происходят и насколько они опасны. Но сделать было труднее, чем сказать. Кроме зашкаливающей радиации путь преграждали завалы, а сперва ещё и высокая температура. Всё это делало физически невозможным доступ людей к реактору. И пришлось выкручиваться всеми возможными способами...
Дисклеймер. Пишу от своего имени, с учётом 15-летнего опыта в робототехнике. И да, работаю в индустрии разработки дронопортов, так что полное право читать этот текст с прищуром у вас есть. Поэтому я не буду доказывать, что «дронопорт окупается за год и приносит миллионы» (хотя на нескольких проектах ЭРИ Мини действительно окупила себя за 1 год и 2 месяца). Я дам структуру расчёта и порядок величин, а точную картинку по своему карьеру вы соберёте сами. Половину входных данных по вашему объекту знаете только вы.
В прошлой статье про маркшейдерскую службу я раз пять подвёл вас к деньгам и ни разу не назвал цифру. Честно говоря, специально. Деньги это всегда отдельный разговор. Вот его черёд.
Недавно на Хабре был выложен перевод большого интервью Маска о роботах и ИИ, которое он дал The Economist.
Его прогноз на 2036 год можно уложить в три строки: ИИ превзойдёт суммарный человеческий интеллект, армии человекоподобных роботов начнут производить товары и услуги в изобилии, а деньги потеряют значение.
Когда я читал его, меня не покидало ощущение того, что он многое не договаривает и избегает некоторых важнейших тем. Давайте же разберёмся в том, где он не прав.
В начале лета я заинтересовался летающей робототехникой. Сначала были FPV-симулятор, пара разбитых вупов и самодельная трасса. Когда с этим стало уже немного скучно, я решил двигаться дальше — в сторону автономных дронов. Хотелось понять, как вообще устроено автономное пилотирование и на чём всё это можно попробовать без покупки дорогого оборудования. В поисках подходящего симулятора я перебрал несколько вариантов и в итоге совершенно случайно наткнулся на открытый проект, который оказался намного интереснее, чем я ожидал.
Недавно мне подарили робота Eilik от energize lab и я был весьма разочарован тем что от него не оказалось публичной sdk или хоть какой-нибудь возможности писать под него кастомные скрипты. И от сюда начинается мое приключение с реверс инжинирингом.
Ручная калибровка лидара Livox и RGB-D камеры RealSense через визуальное совмещение облаков точек. Альтернатива PnP, ICP и GICP — когда автоматика не справляется, помогают глаза и ползунки.
Слышит ли вас робот прямо сейчас? А если микрофон «отвалился» — как быстро вы об этом узнаете?
Штатный микрофон гуманоида Walker Tienkung предполагает, что оператор стоит в полутора метрах перед работающей машиной ростом 173 см — неудобно и небезопасно. Мы взяли недорогую беспроводную петличку и думали, что задача решается за вечер: воткнул USB, написал pip install, готово. Реальность: выведенный наружу порт нашёлся только на другом бортовом компьютере, звук пришлось гнать по сети, а приёмник в случае любой неисправности отвечает одинаково — молча шлёт нули. Сел аккумулятор, выключили передатчик, выдернули донгл — для софта всё это неотличимо.
Рассказываем, как мы научили робота самому замечать, что он оглох, и говорить об этом голосом: диагностика по тишине, пять состояний аудиотракта, подсказки оператору, которые пришлось переписывать, потому что «технически верно» и «понятно человеку» — разные вещи. И как починили переподключение за десять секунд вместо двух из-за системного сервиса.
23 августа в Пекине закончилась World Robot Conference 2026. Пять дней, 373 компании, более 557 тысяч посещений и полный интернет роликов с настольным теннисом, боксом и роботами-поварами.
