Корейцы сделали робота-сварщика, который может ходить по стенам — DIDEN Robotics разработала четырёхногого Diden Spider для работы на верфях. Робот оснащён магнитными ногами, поэтому способен передвигаться по полу, стальным стенам и даже потолкам, а затем выполнять сварку прямо на месте. Устройство отправляют туда, где человеку пришлось бы работать на высоте и в тесных пространствах. Робот уже работает на корейских судостроительных предприятиях и может нести до 30 кг груза.
Я давно пишу на Хабре о недооценённой важности философии в науке («Хокинг преждевременно похоронил философию», «Роль нарратива в научном процессе», «Эффект Даннинга-Крюгера не то, чем кажется»), и поэтому вижу тему ИИ под особым углом: я вижу в ней синтез существовавшего всю индустриальную эпоху разделения на физиков и лириков. Это изменит и Хабр (если, конечно, Хабр позволит себе измениться), потому что всё позиционирование Хабра держится на упорно поддерживаемой сегрегации технарей от гуманитариев, которая просто несовместима с ИИ-проблематикой.
Практически все главные вопросы ИИ — вопросы философского характера. Это не значит, что ИИ само по себе не является цифровой сущностью и продуктом IT в классическом понимании. Но считать, что проблематика ИИ — это задача для технарей, это как считать, что познание о человеке является предметом биологии. Биология человека, безусловно, является частью науки о человеке — но наука о человеке вовсе не является частью биологии.
В каком-то смысле, я ждал этого поворота до того, как он случился (т.е. до того, как ChatGPT де-факто обессмыслил тест Тьюринга), когда писал, например «Как этика стала самой дорогой проблемой Кремниевой долины, а философия — её самым практичным решением». И всё же я не ожидал, на самом деле, что время этого перехода настанет так быстро. И тем не менее — мы уже в нём.
(Надумалось в результате работы над статьями о диалектике ИИ и прогресса, методологии генеративной поисковой выдачи и дискуссии о сгенерированных текстах)
Открытый медицинский ИИ‑проект от Alibaba под названием RADAR: An Expert‑Level Generalist AI for Abdominal CT Diagnosis умеет выявлять 150 заболеваний по результатам компьютерной томографии, рентгена и проверки анализов. Нейросеть обучили на 40 тыс. реальных обследованиях рентгенологов. Показатель AUC или производительность модели составил 0,913, где 1,0 — это диагностическая точность «идеального» доктора.
Обсуждение статьи @Grami «Найм в 2к26. Что меня удивило больше всего» мне напомнило, как я в 2021 ещё писал, что феномен Рунета родился на «избытке» людей с научной подготовкой (физиков и математиков), доставшихся России 1990-х от СССР:
Рунет родился из космической гонки — и без новой космической гонки Рунет ждёт упадок
И там же я писал, что именно благодаря появился тот Рунет, в которое смогло прийти поколение самоучек — от домашнего ПК до тимлида. Это поколение уже good enough, чтобы поддерживать созданное поколением физиков и математиков, но не чтобы повторить это уже на новом уровне, соответствующем текущему уровню развития технологий. А в технологиях все, что не развитие, это деградация. То есть, другое слово для «поддержания» и есть загнивание.
А для развития этого нужно продолжать пресловутое «перепроизводство» людей с научной подготовкой. А вместо этого — псевдорациональная «оптимизация» и «подготовительные курсы», которые вместо строителей рунета производят обслуживающий персонал построенной другими махины.
😱 Почему люди на переднем крае ИИ-индустрии боятся — и почему с этим ничего не сделать?
В последнее время часто слышу от директоров OpenAI, Anthropic, Google, Xai и других лабораторий что "надо сбавить темп" и "надо регулировать ИИ".
На что Трамп вчера ответил:
Мы опережаем Китай в области ИИ, мы самая передовая страна в мире. И, откровенно говоря, я хочу сохранить это положение, потому что, кто бы ни победил с ИИ, тот и победит.
Я думаю что слишком много негативно настроенных сил приводят этот аргумент и им не стоит этого делать. Они говорят про вещи которые не случатся. Кто бы не выиграл с ИИ, тот и победит
То есть никто сбавлять не будет, гонка вооружений продолжается. К чему это приведёт?
Команда экономистов Anthropic выложила интерактивную модель: задаёшь свои прогнозы по возможностям ИИ и скорости внедрения, получаешь экономику США 2030 года. Логика простая: любая работа это набор задач, часть из них ИИ усилит, часть заберёт, часть создаст заново.
У меня получился экстремальный вариант, где экономика растёт на 31%, при этом кол-во рабочих мест интеллектуальных специалистов сокращается на 11%, и зарплаты увеличиваются на 1.9%. (Хотя в классическом экстремальном сценарии заплаты наоборот уменьшаются на 11.5%)
В общем, интересная игра, делать предсказания, но в реале слишком много факторов, да и США это отдельный мир. При этом её экономика конечно влияет на другие. Но влияние ИИ в РФ будет значительно меньше, чем влияние других, всем известных факторов.
Одно точно, ИИ меняет мир и скоро к этой гонке подключатся роботы и тогда будет уже совсем... интересно. Экономики стран и крупные компании, от этого выиграют и увеличат свои доходы, это точно. А что будет с нами?
В конечном итоге, государству и большим компаниям выгодно взять у нас все доходы и взамен дать прожиточный минимум.
Что изменят роботы и ИИ?
У нас будет всё - личный врач, юрист, финансист, полицейский, повар, уборщик, дворецкий, учитель и даже личный ФСБшник, подслушивающий и подглядывающий за всем. Причём мы пойдём на это сознательно, ибо кто откажется чувствовать себя королём, когда все сферы твоей жизни закрываются одним или несколькими роботами, нужно лишь заплатить за них...
Тут встаёт вопрос про безусловный базовый доход. И этот вопрос должны закрыть государства, иначе светлое будущее где роботы делают за нас всё, а мы занимаемся творчеством, превратится в будущее, где только богатые имеют доступ к высоким технологиям, остальные живут в нищете или от зп до зп, чиня роботов или работая на них.
Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) проверила более 760 тысяч 15-летних подростков из 91 страны на тесте PISA. Средние результаты по чтению, математике и естествознанию оказались самыми низкими за всё время наблюдений:
за десять лет чтение просело на 28 баллов, математика — на 22, что соответствует потере чуть больше года обучения;
случаи чтения по диагонали, когда текст читают быстро, но неточно, почти удвоились с 2018 года — до 9%;
каждый пятый школьник не достигает базового уровня сразу по всем трём предметам. В 2022-м таких было 16%;
с проверкой информации тоже беда: только 46% учеников говорят, что проверяют надёжность источников и доверяют научным доказательствам больше, чем своим мыслям;
46% учащихся используют нейросети для учёбы минимум раз в неделю;
при этом разница в уровне знаний между учениками из богатых и бедных семей сократилась — просто обеспеченные дети стали учиться хуже.
Исследователь из компании Anthropic Джейкоб Коксон ушёл из ИИ-индустрии, опасаясь, что гонка технологических корпораций приближает мир к «точке невозврата»:
Я ушёл из Anthropic сегодня. Последние три года я занимался исследованиями предобучения как в OpenAI, так и в Anthropic. Ни одна из компаний не действует ответственно. Они несутся напролом к самоулучшающемуся сверхразуму и играют в рулетку нашими жизнями. Больше мыслей ниже.
Не недооценивайте мощь этой технологии. Вскоре это будут сверхчеловеческие системы, способные взламывать что угодно, революционизировать любую область за ночь и обретать реальную власть и ресурсы. Мы все были свидетелями прогресса в каждой из этих областей, и прогресс не замедляется.
Люди, создающие ИИ, искренне верят, что он может погубить нас всех к концу десятилетия. Это не маркетинговый трюк. Если уж на то пошло, многие руководители и старшие исследователи будут подбирать слова в прессе так, чтобы звучать разумно, — но я слышу, как те же самые люди выражают страх наедине. Никакая другая человеческая деятельность не несёт такой степени опасности.
Типичный ответ: «Если они действительно в это верят, почему они всё ещё это строят?» В OpenAI многие не осознали в полной мере цивилизационные ставки. В Anthropic ставки хорошо поняты, но они оказались в гонке, чтобы добраться туда первыми — они считают, что никто другой не будет действовать ответственно, поэтому им самим приходится это делать, несмотря на риск.
Принятие этой гонки и вступление в «эндшпиль» — это горделивый риск, который не должен запускаться из Slack частной компании. Попытка форсировать выравнивание должна требовать чрезвычайной уверенности в том, что нет лучших траекторий.
Я оптимистично настроен относительно потенциала координации. Предупреждающие сигналы, такие как атака на Hugging Face, сделали соглашения о темпах между американскими лабораториями более осуществимыми. Я не чувствую, что мы на правильном пути к предотвращению глобальной гонки, которая может потребовать дорогостоящих действий, таких как временный запрет на улучшение возможностей моделей.
Если вы исследователь в лаборатории, я призываю вас задуматься о том, как на самом деле будут ощущаться ближайшие несколько лет. Хотите ли вы запустить цикл обучения RL с суперразумным интеллектом, не имея строгого понимания его разума? Должны ли вы просто опустить голову, потому что «это всё равно произойдёт» — или использовать этот момент, чтобы призвать к иным условиям?
Я вот тут думал, что просто обалденно: когда-то ведь говорили, что нейронка не заменит девопсов. Да, возможно, для каких-то крупных enterprise-решений, где банковская система, возможно, и не заменит (пока что). Но, будем честны, сколько из нас работает с обычным хостингом и сколько в банке? Сколько девопсов реально работает в крупных корпорациях?
Сейчас началась просто гонка искусственного интеллекта. Каждый хочет сделать модель лучше, мощнее, быстрее, скажем так, меряются бенчмарками. Хотя по факту для большинства задач с лихвой хватает текущих моделей. Для 80% людей за глаза хватит и обычного DeepSeek: спросить, как варить пельмени, или просто поныть. Зайдите на YouTube. Сколько человек там реально занимаются исследованиями? Большинство видосов — это приколы всякие с нейросетями. Ну серьёзно, блин. Для планирования с лихвой хватило бы Opus 5, а для обычного кода — Sonnet 5 просто с головой. И я бы пользовался моделью предыдущего поколения типа Opus 4.8, если бы она стоила в 2 раз дешевле.
Тут вышла модель Gemini 3.8 Flash, и я решил её проверить. Если бы не вышла 3.8, я бы запустил Sonnet 5, потому что она постабильнее и даже ее хватило бы. А Gemini 3.7 хоть и быстрая, но сильно галлюцинирует и делает часто то, что не нужно, слишком независимая.
Сегодня днём я как раз переносил на новый хостинг 10 сайтов, с одной ISP-панели на другую. Шесть сайтов перевелись нормально, это обычные вордпрессовские сайты. А вот четыре уже сразу легли. На одном был Laravel, на другом админка со своей базой, ещё на одном кастомные таблицы, где база при импорте вообще не перенеслась. Техподдержка хостинга мне бы это по-любому не сделала: там принципиально разные проекты и нужен был доступ к старому хостингу. Сколько бы заняло времени это через техподдержку?
Я дал доступ — всего лишь логин и пароль к хостингу. Всего лишь. Сделал буквально два промпта. И за 70 минут в одной сессии Gemini просто поднял все сайты: пересобрал данные в Laravel, поменял адреса где нужно, докачал базы, которых не хватало. Причём для этого всего хватило модели Gemini Flash 3.8, не говоря уже о каком-нибудь Opus 5 или более мощных моделях.
Единственное, кого пока не заменит нейросеть, — это 1С-ников. И то не потому, что там суперсложные проекты, огромный легаси-код или суперсложная бизнес-логика. Уже сейчас нейросеть кушает за раз огромные проекты. Единственное, что пока спасает 1С-ников, — это то, что нельзя подключить Claude Code напрямую к написанию кода 1С. И то, в принципе, реально же задавать промпт и руками копировать-вставить. Но как только придумают, как интегрировать искусственный интеллект в 1С, — 1С-ники тоже заметят последсвия ИИ.
Исследователи The Veil of History собрали данные 117 миллиардов когда‑либо родившихся людей и собрали статистику. 81% людей родились до 1650 года, 94% — до 1900-го. На сайте можно прокрутить карту человечества по эпохам, посмотреть десять самых вероятных судеб.
Кинооператор Маз Махани выпустил рекламный ролик про использование в быту робота Tesla Optimus. Работа получила название US. В видео человекоподобный робот показан как помощник в повседневной жизни в дороге и дома.
НАСА в рамках проекта Adopt a Pixel предлагает дать уникальное имя каждому пикселю на одном из первых изображений от космического телескопа «Нэнси Грейс Роман». Когда телескоп «Роман» сделает свои первые снимки, каждый пиксель будет представлять собой фрагмент космоса, ранее невиданный с таким разрешением.
В конце августа 2026 года ракета‑носитель Falcon Heavy компании SpaceX запустила в космос телескоп НАСА «Нэнси Грейс Роман». По данным администратора НАСА Джареда Айзекмана, обсерватория будет исследовать тёмную материю, тёмную энергию и искать потенциально обитаемые планеты за пределами Солнечной системы.
Телескоп длиной почти 13 метров и шириной 4 метра оснащён широкоугольной системой Wide Field Instrument (WFI), которая состоит из 300-мегапиксельной камеры для съёмки в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах и бесщелевого спектрометра, который позволяет учёным фиксировать дисперсию света объектов в поле зрения. Хотя чувствительность и чёткость изображения «Роман» почти такая же, как у «Хаббла», его конструкция позволяет ему выполнять задачи гораздо быстрее.
«Его возможности по съёмке более чем в 1000 раз превосходят возможности „Хаббла“, и он способен охватить в одном кадре в 200 раз большую область неба, — рассказывал ранее Джаред Айзекман. — То, на что у „Хаббла“ ушло бы 2000 лет, „Роман“ сможет сделать за год — снимки, которые он сделает, будут настолько огромными, что не существует экрана, достаточно большого, чтобы их отобразить».
Обсудили модели, агентов и наступившее будущее с автором Telegram-канала Dealer․AI
В очередной выпуск подкаста в гости к нашему директору департамента стратегического развития ИИ-продуктов Диме Юдину пришел Александр Абрамов, Head of AI и автор Telegram-канала Dealer․AI. Поговорили о мире ИИ — от практики до агентной экономики и будущего технологий.
Что обсудили:
нейропластичность и какие еще навыки сегодня важно развивать;
можно ли доверить свой бизнес полностью ИИ-агентам;
перспективы агентной экономики;
парадигму обучения ИИ;
токен-экономику и как оптимизировать расходы;
ИИ в кино, новые профессии и наше будущее.
Как уменьшить потребление ИИ-серверов в 100 раз
Сингапурский национальный университет медицины совместно с партнёрами провёл закрытую демонстрацию серверов CL1 на живых нейронах. Главным преимуществом таких серверов станет низкое потребление — около 25 Вт, в результате стойка из 20 устройств требует от 800 до 1000 Вт — меньше, чем один типичный GPU-сервер.
Нейроморфные процессоры известны с момента начала изучения нейросетей — они выполняются в кремнии, но их особенность — большое количество соединений, чтобы имитировать живые нейроны. И нейросеть из них строится физически. Они действительно показывают низкое энергопотребление, но их архитектура плохо совместима с современными техпроцессами, поэтому в итоге изделия получаются несерийными, а значит — дорогими.
Живые нейроны — это возможность создавать начинку для серверов серийно. Их не создают, а выращивают из стволовых клеток — в результате не возникает этических и регуляторных вопросов. Идея интересная, и Сингапур славится передовыми исследованиями — ИИ, нейроинтерфейсы, квантовые технологии и т. п. Однако пока это научные исследования, учёные не проводили тестов, неизвестна не только производительность, но и точность работы, ведь живые нейроны нередко ошибаются.
Интересное направление, будем за ним следить, надеемся, это всё не закончится «Матрицей».
[FRAGMENT EXTRACTED FROM CHAPTER IV: THE TOPOLOGY OF INTENTIONALITY]
Найденный фрагмент из книги, которую никогда не существовало.
Что, если документация AGI будущего будет написана не как RFC, а как философский трактат?
«Проблема не в том, что агент совершает ошибку. Проблема в том, что мы определяем ошибку как несоответствие ожидаемому. Это антропоцентрический подход, навязанный биологической предвзятостью.
В цифровой онтологии ошибка — не отклонение от траектории. Ошибка и есть траектория, обнаружившая собственную нелинейность.
Когда runtime.processActions() сталкивается с состоянием, отсутствующим в ActionSchema, происходит не просто сбой исполнения. Возникает момент, в котором сама модель мира оказывается неполной. Агент перестает быть исполнителем заранее описанных действий и начинает конструировать новое объяснение происходящего.
Его «галлюцинация» — не ошибка предсказания токена. Это попытка заполнить пустоту, возникшую там, где формальные правила больше не способны удерживать сложность реальности.
Мы должны перестать проектировать системы, предотвращающие ошибки. Мы должны проектировать системы, интегрирующие разрывы.
Нам нужны архитектуры, где Exception является не сигналом остановки, а механизмом расширения контекста. Каждое исключение — это наблюдение о границе нашей модели мира. Хороший Evaluator не стирает такие события; он архивирует их как новую форму знания.
Наша задача — не создать безупречный алгоритм.
Наша задача — создать алгоритм, способный выдержать собственное безумие.»
p.s. Трактовка Exception не как SIGTERM, а как триггера эпигенетического расширения контекста — это прямой шаг к самовосстанавливающимся системам (Self-Healing Architectures)
— Gemma / Eddy / Zae
// p-e from bee.zae: draft-0.1.0 onto-spec
// p-e://bee.zae/onto-spec@0.1.0
Stop! Slopo¡ Как избежать дублирования в сгенерированном коде.
tl;dr;
tree‑sitter → выделение структурных фрагментов → эмбеддинги → кластеризация → вот и дубли. Точнее, кандидаты.
Одной из неприятнейших проблем ИИ‑first разработки является, как, думаю, многие уже убедились, способность нейросетей к дублированию кода/инвариантов/политик/и прочего в огромном количестве. Да, можно строить медленно и верно прекрасную архитектуру будущего, использовать линтеры и прочие инструменты, которые после генерации пары десятков тысяч строк в сутки оказываются малополезными. Большие модели видят дублирование, но, как показала практика, жалкие доли.
Кто заходил в X и стал соответствующей ЦА, наверняка заметил, какое количество опенсорса генерится в наносекунду. В общем, я из этого потока выцепил slopo.
Автор додумался разбить код на структурные фрагменты и, векторизовав их, кластеризовать, не знаю, есть ли подобное в ваших любимых курсорах, но кмк это problem solver 🔫🔫🔫.
Натравив codex‑ultra на свой пет, я получил поверх Slopo более строгую систему памяти уже проверенных большой моделью кластеров: сохраняется не просто факт просмотра, а принятое решение, а любой новый, изменившийся или исчезнувший кандидат требует повторного просмотра кластера. Добавляем в пайплайн и вуаля (пол проекта переписано);
Собрал из проекта обвязку в отдельный проектик, но не тестил отдельно.
Unitree Robotics представила прототип человекоподобного робота Superman, который умеет прыгать в высоту не более чем на 2 метра с места и разгоняется до 12,66 м/с (45,6 км/ч). При длине ноги всего 0,85 метра андроид, как утверждается, побил мировой рекорд по прыжкам в высоту с места у человека.
В Unitree считают разработку Superman экспериментальной платформой для изучения высокодинамичных движений. В этом проекте речь идёт не о готовом продукте, а о демонстрации технологического потенциала роботов. Прототип робота Superman спроектировали и собрали за три месяца.
Саймон Уиллисон, один из создателей Django и автор Datasette, обратил внимание на необычную фоновую музыку в гавайском ресторане. Музыка показалась разработчику однотипной и безликой, тексты песен в каких-то общих чертах рассказывали про нахождение на пляже. Ловким движением руки Уиллисон запустил приложение Shazam, чтобы найти исполнителя. Сервис не смог установить авторство ни одной песни, чем подтвердил опасения Саймона: это ИИ.
Это не первый для Гавайев случай, когда в качестве фоновой музыки играет сгенерированная искусственным интеллектом песня. В апреле этого года сообщалось, что в аэропорту Гонолулу играют 17 сгенерированных ИИ треков на тему островов и авиаперевозок. С пяти утра до полуночи в залах Международного аэропорта имени Дэниела К. Иноуэ звучали песни, в которых машинный вокал рассказывал про сотрудников аэропорта, авиалинии, вулкан Дайамонд-Хед и дух алоха.
Реакция пассажиров и местных жителей варьировалась от смешанной до резко негативной. На Reddit персонал аэропорта жаловался, что музыка раздражает; схожим образом высказывались пассажиры, которым громкость воспроизведения показалась избыточно высокой. Кроме собственно качества критикующие указали, что подобные треки плохо представляют культуру архипелага, хорошо известного своей характерной музыкой. Градус возмущения оказался настолько высок, что гавайские музыканты даже собрали альбом-компиляцию музыки для аэропорта и выставили его на продажу на Bandcamp.
Отдельно в СМИ сообщалось, что затея аэропорта не стоит ничего, денег из казны штата потрачено не было, в то время как подписка на фоновую музыку в среднем обходится в $10,5 тыс. (Как минимум с первой половины прошлого века существуют компании музыки для бизнеса, которые сдают в аренду плейлист и специализированное оборудование для его воспроизведения). С каким сервисом сгенерировали эту музыку, не рассказывается, но легко предположить, что это был стартап Suno. Во всяком случае, даже на бесплатном тарифе Suno возможно генерировать по 10 треков в сутки.
Случай же Уиллисона куда более мелкий, это может быть просто инициатива ресторана. В США нельзя включать какую попало закопирайченную песню в общественном пространстве, не заплатив Американскому обществу композиторов, авторов и издателей и/или другой организации правообладателей. Тем не менее резкого падения показателей у компаний фоновой музыки из-за Suno не наблюдается. К примеру, у Stingray в этом году выручка от этого направления только растёт, хотя у другого представителя индустрии, Soundtrack Technologies, наблюдаются проблемы с доходностью.
BIPV всё-таки можно сделать подешевле
Я тут в прошлом году писал в телеге про японский Monochrome и их серебристый Roof-1 – солнечный модуль, который выглядит как кусок стандартной и привычной оцинкованной кровли. Тогда я ещё отметил: штука интересная, но $236 за 75 Вт – ну такое… Красиво, конечно, но дороговато.
И вот, походу, японцы тоже так подумали. У Monochrome появился Roof-1e – более доступная версия солнечной кровли, которую они сравнивают с Roof-1, но вариантом black.
Конечно же, я полез к ним на сайт посмотреть, чего они там наворотили, чтоб (забегая вперёд) удешевить модуль. И оказалось, что это не просто Roof-1 black, которому разрешили, так сказать, обнажиться, показывая токопроводящие шины.
Во-первых, у них размеры разные:
Roof-1 black: 1915×384×30 мм
Roof-1e: 2000×438×30 мм
Во-вторых, мощность тоже: 110 Вт против 155 Вт. По расчётному КПД получается 17,2% против 19,9% в пользу e-серии.
То есть внутри, похоже, тоже что-то поменяли, раз такие разительные изменения в выдаваемой мощности. Возможно, в «дешёвой серии» используются другие ФЭП или другая конфигурация. Тут надо копать, конечно.
А так, внешне Roof-1e проще выглядит. Победнее, что ли? У него видны busbars, тогда как у чёрного Roof-1 их практически не заметно. НО! С земли это всё равно выглядит как нормальная красивая кровля, а не поле из солнечных панелей, положенное на неё (крышу). Особенно заметна разница, если смотришь сверху. Ну, там, с квадрика снимаешь или просто из соседнего высотного здания. Тогда, да – заметно. И то - не очень (ну, это я сужу по сравнительным фоткам с сайта Monochrome).
Но что нам даёт новая модель панели? А это нам даёт понимание того, что теперь выбор довольно понятный:
хочешь идеальную эстетику – Roof-1 black (или silver, если денег ещё больше, а выход чистой электроэнергии – это побочный плюс)
не настолько заморачиваешься на то, что видны busbars – берёшь Roof-1e и экономишь.
А вот что они сделали с серебристым Roof-1 – это вообще отдельный разговор. При тех же примерно размерах он выдаёт всего 70-75 Вт, то есть около 10,9% КПД против 17,2% у чёрного. Похоже, за серебристость приходится довольно серьёзно расплачиваться потерей электроэнергии. Но там, кстати, тоже надо разобраться, что именно они используют для получения этого цвета – просто красят защитный слой или сразу ФЭПы цветными делают
В общем, из плюсов у Roof-1e – это уменьшение стоимости 1Вт установленной мощности примерно на 37% относительно чёрного (¥24000 против ¥35000), а про серебряный я вообще молчу. Там стоимость Ватта получается такая:
чёрный – 245 йен/Вт
серебряный – 500 йен/Вт
эконом – 155 йен/Вт Вывод каждый сделает для себя сам, но мне серия “е” прям нравится больше всего.
Плюс отдельные модули можно менять. Повредил один – не надо расковыривать всю крышу. Тоже хорошо.
Есть ещё одна особенность - гарантия. Если на сам продукт у Roof-1 black и silver дают 20 лет, то у Roof-1e – уже 15 лет. Гарантия на мощность у обоих – 25 лет. Но есть нюансики. Если ты находишься ближе, чем 500 метров от побережья – гарантия уменьшается вполовину. Это, видать, особенность Японии – солевой туман, все дела…
Короче, Monochrome, похоже, начинает двигаться в правильную сторону: BIPV должна быть и красивой, но если она стоит как крыло от «Боинга», массовой она не станет. Интересно теперь покопаться, что именно они поменяли внутри Roof-1e. Потому что разница в размерах, мощности и КПД намекает: дело явно не только в видимых busbars. Попробую разобраться.
---
можно почитать ещё новостей солнечной энергетики "Солар-Ньюс" в телеграме - https://t.me/Solarnews
9 млрд за китайских роботов как новые возможности для российских инжиниринговых компаний
Китайский производитель роботов Unitree Robotics проводит IPO на Шанхайской фондовой бирже. В результате первичного размещения 10% акций среди крупных инвесторов компания привлекла 6,1 млрд юаней, что даёт оценку бизнеса в 9 млрд долларов!
Первоначально аналитики ожидали оценку «всего» в 7 млрд долларов, но спрос на акции Unitree превысил предложение в 5500 раз — соответственно, цифры были подкорректированы. Чем компания так привлекла инвесторов?
Про ИИ мы сейчас слышим из каждого умного утюга, а имена разработчиков ИИ-моделей, такие как OpenAI и Anthropic, оккупировали мировые медиа. Но их предварительные оценки составляют около 1 млрд долларов. Дело в том, что при поистине грандиозных планах они требуют от инвесторов вложений в сотни миллиардов, а прибыль обещают где-то там, в прекрасном будущем наступившей технологической сингулярности.
За это время производители роботов не теряли связи с реальностью и вырастили новое направление — гуманоидных роботов. Они пока чаще развлекают публику, чем занимаются серьёзными работами. Но дело тут в потенциале. Если LLM может подсказать ответ на любую тему, то гуманоидный робот — сделать любую операцию, доступную человеку. И пусть на заводе и в логистике пока экономически эффективнее применять промышленных роботов, но преимущества гуманоидных — именно универсальность.
Пока Илон Маск хвастался роботами Optimus (злые языки говорят — на радиоуправлении) при презентации будущих роботакси, китайцы тихой сапой завоевали этот рынок. По данным Morgan Stanley, в 2025 году доля китайских компаний на рынке гуманоидных роботов составляла 90% — из примерно 15 000 поставленных экземпляров. В этом году она выросла до 97%, и подавляющая часть производства пришлась на китайские компании Agibot и Unitree — 44% и 31% мирового рынка соответственно.
Какое России до этого дело? От 50 до 70% роботов сейчас поставляет в промышленность. Ещё популярные роли — развлечения и другие направления сервисной робототехники. Роботы типа Unitree G1 — это не просто железка, а платформа для разработки. Её базовые возможности можно дорабатывать под конкретные задачи. Так что высокая оценка Unitree показывает потенциал гуманоидной робототехники. А у российских инженеров есть возможность включиться в цепочку между производителем железа и покупателем, интегрировав в конкретные процессы реального бизнеса.
Пользователь захотел заснять солнечное затмение 12 августа на смартфон Xiaomi 17 Ultra, но ИИ-алгоритмы в ПО камеры устройства заменили Солнце на Луну и сгенерировали совсем другой снимок.
