Я думаю, тут окупаемость нужно считать не только из экономии. А из стоимости подключения тоже. Собирать такую систему мне вышло дешевле, чем отдать 3+ млн. ₽ за присоединение. Получается, что она уже окупилась.
Технологическое присоединение к водопроводу в прошлом году мне просчитали – 2 857 900 ₽ за прокладку трубы в 300 метров до ближайшего городского колодца.
Увеличение мощности на электроснабжение – 68 000 ₽ за оформление + 5 КВт, дополнительно потребуется строительство дополнительной воздушной линии. И при этом тариф по 7,33 ₽/КВт днём остаётся неизменным, а качество напряжения не гарантируется.
Просчитывал, но сильные ветра на поверхности — редкость, а на большую высоту не поставить — ограничения от аэропорта. Поэтому отказался, да и ветряк шумит всё же.
В данным случае лучше не сваливать, а выходить, и туда, где готовы платить за такой сервис, в тот же Китай.
Одна из самых недорогих по соотношению цена-качество рабочей/научной силе страна, дешёвая электроэнергия, полно ресурсов, льготы по налогам, поддержка технопарка. Электроника все равно Китай, хотя Яндекс вроде сам делает. Датацентры есть, замороженные автозаводы есть. Да и если уж по России будет стабильно ездить, то в любой другой точке мира уж точно (ну разве что с левосторонним движением будут вопросы). Смысл валить?
Я полагаю, что выбор в сторону обвесить все лидарами и камерами - это оптимизация для софта. Ведь чем больше качественных данных - тем проще с ними работать, и наоборот)
По железу - некоторые роботы пылесосы вообще только по одному ультразвуковому дочку и гироскопу катаются - и не скажешь что безуспешно. Просто они это отточили алгоритмами на конкретной карте местности. В случае же машин на улице – эти условия становятся очень нестабильным и привязаться к чему-то становится сложнее.
Полагаю, со временем можно будет убрать добрую половину датчиков и действительно оставить камеры вперёд, влево и вправо. Но уровень ИИ и железа под прод для этого пока не достигнут.
Я бы хотел увидеть примеры и фотографии, как делаете вы и как делают другие. Это поможет понять, как правильно, а как нет. Внешнее камеры ± одинаковые, а что внутри особо не показывают.
Ну и опять таки за 1к₽ можно поставить камеру на год-два, а потом просто заменить её. Для кого-то это способ работы на клиентской базе, к сожалению.
Ни раз замечал как часто SourceCraft, да и deepseek злоупотребляют возможностями python, когда в какой-нибудь return пишут чуть ли не свёрнутую функцию с циклом, условием и пр. одной строкой. Смотришь на неё, вроде понял, через некоторое время возвращаешься к коду - и опять теряешь время, вспоминаешь/понимаешь что это было, по итогу переписываешь нормально. Иначе даже точку останова не поставить.
Для такой задачи пока что нет одного универсального решения (ну кроме человека). Взять, например, упаковку воды в термо пленке - присоски без настройки не захватят. Вилами снизу тоже проблемно залезть. А есть ещё фрукты - захватить связку бананов это пока что одна из самых интересных задач.
Полагаю, что очень многое зависит от конструкции. Мы когда разрабатывали смартфон - продумывали как можно его собирать на автоматизированных линиях - но упирались в некоторые моменты по типу "вставить шлейф", "наклеить антенну" и пр. для выполнения которого нужны очень серьезные роборешения. Но опять же, печатную плату же собирают без людей, хотя вещь ни разу не простая. Тут важно чтобы конструкция и компоненты были готовы к такой сборке, а это время + работа дорогостоящих инженеров.
Мне изначально очень нравилась идея RFID меток: набрал тележку с таким маркированным товаром, вывез её через рамку и карточку приложил - и всё куплено. Никаких тебе штрихкодов, касс, кассиров не надо... Но реальность выглядит немного иначе)
Обычно это и решается поиском на основании патерна статических элементов кода. Классический алгоритм распознавание так и работает. Но в случае сильной деформации - велик риск не найти или потратить непредсказуемое количество времени.
В случае нейросети - появляются зоны вероятной схожести с обученными данными (причем достаточно быстро), зная точно что код на фото только один, и он примерно ХХХ пикселей по площади - становится намного проще их отфильтровать и взять контур кода, который бы на 99.9% был именно кодом, а не чем-то на него похожим.
Согласен) В данном проекте я лишь разработчик, поэтому цифры, обоснование - меня касались минимально. По технической то части NDA... Что уж говорить о деньгах)
Честно, не ожидал таких вопросов на хабре) Каких-то точных цифр не приведу, из того что знаю - планируемая окупаемость комплекса порядка 2х лет выходила. За сколько купили лицензию не подскажу, но что-то не сильно дорого (самая дорогая это лицензия разработчика - она была)
Я думаю, тут окупаемость нужно считать не только из экономии. А из стоимости подключения тоже. Собирать такую систему мне вышло дешевле, чем отдать 3+ млн. ₽ за присоединение. Получается, что она уже окупилась.
Технологическое присоединение к водопроводу в прошлом году мне просчитали – 2 857 900 ₽ за прокладку трубы в 300 метров до ближайшего городского колодца.
Увеличение мощности на электроснабжение – 68 000 ₽ за оформление + 5 КВт, дополнительно потребуется строительство дополнительной воздушной линии. И при этом тариф по 7,33 ₽/КВт днём остаётся неизменным, а качество напряжения не гарантируется.
По времени — частный дом это в любом случае пылесос для него, что-нибудь где-нибудь все равно хочется сделать).
По фильтрам усредненно в месяц это 400 ₽ и их замена 30 минут. Проверяю где-то раз в две недели — это 5 минут.
Солнечные панели пока к себе внимания не требовали, дождь их хорошо моет.
Обслуживание кондиционеров раз в год 500 ₽ на тюбик пеноочистителя и пару часов работы.
Замена масла в генераторе раз в год 1000 ₽ и час времени.
Просчитывал, но сильные ветра на поверхности — редкость, а на большую высоту не поставить — ограничения от аэропорта. Поэтому отказался, да и ветряк шумит всё же.
В данным случае лучше не сваливать, а выходить, и туда, где готовы платить за такой сервис, в тот же Китай.
Одна из самых недорогих по соотношению цена-качество рабочей/научной силе страна, дешёвая электроэнергия, полно ресурсов, льготы по налогам, поддержка технопарка. Электроника все равно Китай, хотя Яндекс вроде сам делает. Датацентры есть, замороженные автозаводы есть. Да и если уж по России будет стабильно ездить, то в любой другой точке мира уж точно (ну разве что с левосторонним движением будут вопросы). Смысл валить?
Я полагаю, что выбор в сторону обвесить все лидарами и камерами - это оптимизация для софта. Ведь чем больше качественных данных - тем проще с ними работать, и наоборот)
По железу - некоторые роботы пылесосы вообще только по одному ультразвуковому дочку и гироскопу катаются - и не скажешь что безуспешно. Просто они это отточили алгоритмами на конкретной карте местности. В случае же машин на улице – эти условия становятся очень нестабильным и привязаться к чему-то становится сложнее.
Полагаю, со временем можно будет убрать добрую половину датчиков и действительно оставить камеры вперёд, влево и вправо. Но уровень ИИ и железа под прод для этого пока не достигнут.
Я бы хотел увидеть примеры и фотографии, как делаете вы и как делают другие. Это поможет понять, как правильно, а как нет. Внешнее камеры ± одинаковые, а что внутри особо не показывают.
Ну и опять таки за 1к₽ можно поставить камеру на год-два, а потом просто заменить её. Для кого-то это способ работы на клиентской базе, к сожалению.
А ещё одноразовые вещи тоже запретим! Зачем все эти пластиковые бутылки, стаканчики, шприцы и т.п.
Правда есть небольшой нюанс - что комфорт жизни сразу упадёт, а местами даже безопасность.
Благодарю! Как раз хотел сделать такое устройство)
При большом желании и наличие подобных проблем - можно поставить сухой фен на дизеле с аккумулятором.
Но, если просчитывать все варианты - то можно по итогу и бункер вырыть)))
Ни раз замечал как часто SourceCraft, да и deepseek злоупотребляют возможностями python, когда в какой-нибудь return пишут чуть ли не свёрнутую функцию с циклом, условием и пр. одной строкой. Смотришь на неё, вроде понял, через некоторое время возвращаешься к коду - и опять теряешь время, вспоминаешь/понимаешь что это было, по итогу переписываешь нормально. Иначе даже точку останова не поставить.
Для такой задачи пока что нет одного универсального решения (ну кроме человека). Взять, например, упаковку воды в термо пленке - присоски без настройки не захватят. Вилами снизу тоже проблемно залезть. А есть ещё фрукты - захватить связку бананов это пока что одна из самых интересных задач.
Иллюзия экологической чистоты)
Полагаю, что очень многое зависит от конструкции. Мы когда разрабатывали смартфон - продумывали как можно его собирать на автоматизированных линиях - но упирались в некоторые моменты по типу "вставить шлейф", "наклеить антенну" и пр. для выполнения которого нужны очень серьезные роборешения. Но опять же, печатную плату же собирают без людей, хотя вещь ни разу не простая. Тут важно чтобы конструкция и компоненты были готовы к такой сборке, а это время + работа дорогостоящих инженеров.
Не однократно был на данном производстве, только приятные впечатления! Смотрю, даже собранное мною оборудование и ПО для валидации маркировки живо)
Я сейчас пытаюсь это реализовать, но пока не нашёл способ, который бы надёжно работал. Буду признателен за любые идеи, которыми вы можете поделиться!
+1
Мне изначально очень нравилась идея RFID меток: набрал тележку с таким маркированным товаром, вывез её через рамку и карточку приложил - и всё куплено. Никаких тебе штрихкодов, касс, кассиров не надо... Но реальность выглядит немного иначе)
Обычно это и решается поиском на основании патерна статических элементов кода. Классический алгоритм распознавание так и работает. Но в случае сильной деформации - велик риск не найти или потратить непредсказуемое количество времени.
В случае нейросети - появляются зоны вероятной схожести с обученными данными (причем достаточно быстро), зная точно что код на фото только один, и он примерно ХХХ пикселей по площади - становится намного проще их отфильтровать и взять контур кода, который бы на 99.9% был именно кодом, а не чем-то на него похожим.
Не сильно понял чем ваше решение значительно отличается от раздела "здоровье" на госуслугах... Разве что в виде приложения
PS. А отслеживать динамику по анализам куда лучше в виде графика во времени. Например, как менялся показатель за год.
Согласен) В данном проекте я лишь разработчик, поэтому цифры, обоснование - меня касались минимально. По технической то части NDA... Что уж говорить о деньгах)
Честно, не ожидал таких вопросов на хабре) Каких-то точных цифр не приведу, из того что знаю - планируемая окупаемость комплекса порядка 2х лет выходила. За сколько купили лицензию не подскажу, но что-то не сильно дорого (самая дорогая это лицензия разработчика - она была)