# Сопутствующие статьи по теме Робототехника

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Робототехника", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Третье начинание Безоса, снова не обошлось без Маска

Джефф Безос вернулся в роли генерального директора, чтобы возглавить новый стартап Prometheus, занимающийся разработкой ИИ для промышленного проектирования. Компания, оцениваемая в 41 миллиард долларов, планирует создать «универсального инженерного ИИ» для ускорения процессов проектирования, моделирования и производства сложных продуктов, таких как самолёты и медицинские приборы. Это третий крупный проект Безоса после Amazon и Blue Origin, сочетающий его опыт создания платформ и работы со сложными инженерными системами. Несмотря на смену направления, он вновь сталкивается с конкуренцией со стороны Илона Маска, чьи компании, такие как Tesla и SpaceX, также активно внедряют ИИ в физический мир. Prometheus стремится занять лидирующую позицию в зарождающейся области промышленного ИИ, предлагая новый подход к изобретательству.

marsbit06/17 10:33

Третье начинание Безоса, снова не обошлось без Маска

marsbit06/17 10:33

Роботам тоже нужен криптокошелёк? Tether делает ставку на немецкую компанию NEURA Robotics

Автор: Zen, PANews Дискуссия вокруг человекоподобных роботов и воплощенного искусственного интеллекта сместилась с технических возможностей к вопросу о создании реальной ценности. Роботы всё чаще внедряются в реальные среды — от заводов и складов до сферы услуг. Ключевой вопрос теперь: когда они смогут масштабно развертываться и выполнять постоянную работу. А если они начнут это делать, понадобятся ли им собственные платежные и расчетные возможности? 10 июня немецкая компания NEURA Robotics объявила о завершении раунда финансирования серии C на сумму до 14 миллиардов долларов. Основным инвестором выступила компания Tether, эмитент стейблкоина USDT, наряду с Qualcomm Technologies, Amazon, NVIDIA и другими. Это финансирование, называемое крупнейшим в истории отрасли, не только выводит NEURA в число самых заметных робототехнических компаний, но и привносит важный аспект: Tether намерена интегрировать самохранящиеся кошельки, платежи стейблкоинами и edge AI в роботизированные системы. NEURA, основанная в 2019 году, начинала с коллаборативных роботов (коботов), оснащенных системой MAiRA, которая интегрирует компьютерное зрение, силомоментное sensing и ИИ для безопасной работы рядом с людьми. Позже компания расширила линейку до автономных мобильных роботов, сервисных роботов и человекоподобной модели 4NE-1. Её стратегия эволюционировала от производства роботов к созданию экосистемы Neuraverse — платформы, где разные роботы и системы могут обмениваться данными и обучаться на опыте друг друга. Участие Tether добавляет в эту историю криптосоставляющую. Планируется интегрировать открытый Wallet Development Kit (WDK) от Tether в платформу NEURA. Это позволит роботизированным системам в рамках заданных правил автоматически получать платежи и производить расчеты за выполненные задачи (например, перемещение груза, уборка, инспекция). Такой подход особенно актуален для модели «робот как услуга» (RaaS), где оплата взимается за использование, а не за покупку оборудования. Стейблкоины и самохранящиеся кошельки могут превратиться из инструментов для людей в платежную инфраструктуру для машин. Кроме того, партнеры будут работать над внедрением и оптимизацией в Neuraverse edge AI-фреймворка QVAC (QuantumVerse Automatic Computer) от Tether. Это направлено на выполнение задач ИИ непосредственно на устройстве (роботе), что обеспечивает минимальную задержку, повышенную надежность и независимость от облачных серверов — критически важные факторы для промышленных применений. Таким образом, Tether через инвестиции в NEURA стремится занять место в двух фундаментальных слоях будущего робототехники: финансовом (расчеты между машинами с помощью стейблкоинов) и интеллектуальном (локальное исполнение ИИ на edge-устройствах). Это соответствует общей стратегии Tether по расширению своего влияния за пределы эмиссии USDT в сферы ИИ, энергетики и инфраструктуры, используя NEURA в качестве испытательного полигона для своих технологий в реальных роботизированных сетях.

marsbit06/16 09:15

Роботам тоже нужен криптокошелёк? Tether делает ставку на немецкую компанию NEURA Robotics

marsbit06/16 09:15

Блокчейн через 18 лет наконец вышел на магистральный путь

Авторская статья обсуждает, как криптоиндустрия, спустя 18 лет, переходит от изолированной ниши к интеграции в основные технологические тренды. Толчком к этому послужил выход AI на передний план, что отвлекло внимание инвесторов и капитал. Ключевой тренд — изменение стратегии крипто-венчурных фондов, таких как Variant, Paradigm и Haun Ventures. Они расширяют фокус с чистой криптовалюты на "автономность" и смежные области: AI, робототехнику, биотех. Цель — не конкурировать с AI за нарратив, а стать его финансовой и операционной инфраструктурой. Основной тезис: будущее крипто — не в самостоятельных приложениях для пользователей, а в качестве "рельсов" для новой экономики. AI-агентам, роботам и автоматизированным системам потребуются встроенные кошельки, глобальные микро-платежи (например, через стейблкоины, как в случае инвестиции Tether в NEURA Robotics), верифицируемые идентификаторы и смарт-контракты для автономных транзакций. Статья предупреждает, что простое наклеивание ярлыка "AI + Crypto" без реальной необходимости не сработает. Ценность создадут только те проекты, где блокчейн решает конкретные проблемы новой автоматизированной экономики: управление активами агентов, открытые рынки данных, проверка происхождения контента. В итоге, ответ крипто-индустрии на вызов AI — это эволюция от замкнутой экосистемы к фундаментальному слою для следующих волн технологий, где реальный спрос может прийти не от спекулянтов, а от машин и приложений, использующих её инфраструктуру "за кулисами".

链捕手06/15 10:06

Блокчейн через 18 лет наконец вышел на магистральный путь

链捕手06/15 10:06

Цзюэ Ин не завершен, DaXiao Robotics быстро "привлекает деньги"

По информации из публикации в WeChat, компания DaXiao Robotics привлекла финансирование от ряда инвесторов, включая Dachen Cai Zhi, Shenzhen Capital Group и других. С начала 2026 года общий объем финансирования компании достиг нескольких сотен миллионов долларов США. Эта сделка отражает не просто ажиотаж вокруг embodied AI (воплощенного искусственного интеллекта). В контексте эволюции бизнеса SenseTime, DaXiao Robotics представляет собой новую ставку компании на «физический ИИ» после проекта Jueying. Ранее SenseTime уже пыталась интегрировать ИИ в физический мир через Jueying, проект для автомобильной промышленности. Хотя к концу 2025 года Jueying сотрудничал с более чем 30 автопроизводителями, ему не удалось стать ключевым игроком в цепочке поставок для продвинутых систем автономного вождения. Это отчасти объясняет, почему Jueying стал развиваться более независимо после реорганизации SenseTime. DaXiao Robotics появилась в период роста инвестиций в embodied AI. Средства будут направлены на разработку мировой модели (world model) версии 3.0, обучение воплощенного ИИ, управление и коммерческие решения для ритейла, безопасности и других сфер. Компания стремится стать «мозгом» для различной робототехники. Однако создание мировой модели требует огромных затрат на вычисления, данные и инженерию. Несколько сотен миллионов долларов финансирования могут оказаться недостаточными для исследований, сбора данных и коммерческого внедрения. Кроме того, SenseTime, материнская компания, сама продолжает нести убытки, поэтому DaXiao Robotics необходимо привлекать внешний капитал для финансирования своих амбициозных планов. Руководит DaXiao Robotics Ван Сяоган, сооснователь SenseTime. В отличие от многих молодых технических предпринимателей в этой сфере, он обладает опытом в научных исследованиях, коммерциализации и корпоративном управлении. Это может дать компании преимущества в виде технологий и ресурсов SenseTime, но также привнести элементы корпоративной инерции. Главный вызов для DaXiao Robotics — превратить технологическое лидерство в коммерческий успех и надежную доставляемую продукцию. Jueying не смог занять сильные позиции в автомобильной индустрии, и DaXiao Robotics теперь необходимо достичь этого на новом, более раннем, сложном и затратном поле битвы — в области воплощенного искусственного интеллекта.

marsbit06/15 08:42

Цзюэ Ин не завершен, DaXiao Robotics быстро "привлекает деньги"

marsbit06/15 08:42

94 миллиарда юаней: крупнейшее финансирование робототехники в этом году

Компания Neura из Мюнхена привлекла 14 млрд долларов (около 94,9 млрд юаней) в раунде финансирования серии C, достигнув оценки в 70 млрд долларов и войдя в число ведущих мировых компаний по производству человекоподобных роботов. Помимо таких технологических гигантов, как NVIDIA, Amazon и Qualcomm, стратегическими инвесторами выступили промышленные компании Schaeffler и Bosch, что указывает на переход отрасли от демонстрации технологий к реальному внедрению на производстве. Основное внимание Neura уделяет промышленным сценариям, и ее роботы уже проходят испытания на заводах BMW. Рост финансирования в секторе человекоподобных роботов обусловлен прогрессом в области больших моделей ИИ, которые расширяют возможности восприятия и принятия решений, а также растущей нехваткой рабочей силы и ростом затрат на нее в глобальном производстве. В отрасли наметились два основных направления: создание универсальных роботов (Figure AI) для различных сценариев и разработка решений для узких промышленных задач (Neura). Ключевыми областями для раннего внедрения считаются промышленное производство (автомобилестроение, электроника) и опасные среды (химическая, ядерная промышленность). Основными проблемами для массового внедрения остаются высокие затраты на адаптацию к конкретным производственным линиям и создание надежных сервисных и ремонтных сетей. Однако участие промышленных гигантов и первые успешные внедрения сигнализируют о сдвиге: отрасль переходит от вопроса «возможно ли это» к решению практических задач по эффективному и стабильному внедрению роботов в реальные рабочие процессы.

marsbit06/14 02:55

94 миллиарда юаней: крупнейшее финансирование робототехники в этом году

marsbit06/14 02:55

Роботы начинают "поедать данные": от индийских фабрик данных до тайной производственной цепи роботов-гуманоидов стоимостью в десятки миллиардов долларов

Роботы всё больше нуждаются в данных для обучения, и это породило новую индустрию — сбор данных о человеческих действиях. В отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на текстах из интернета, роботам требуются данные из физического мира, которые гораздо сложнее получить. Ключевую роль играют видео от первого лица (Ego Data), снятые, например, рабочими в Индии с камер на голове во время выполнения таких задач, как складывание одежды или уборка на кухне. Эти данные помогают роботам понять, как люди взаимодействуют с окружением. После предварительного обучения на таких видео модели дообучаются на небольшом количестве данных, собранных непосредственно с роботов. Данные различаются по ценности и стоимости, образуя «пирамиду»: от дешёвых интернет-видео до очень дорогих данных с дистанционно управляемых роботов и симуляций. В ответ на спрос возникли различные компании-поставщики данных: от «фабрик данных», использующих дешёвую рабочую силу для сбора Ego Data, до фирм, специализирующихся на сложной задаче перевода человеческих движений в команды для роботов, и компаний, создающих синтетические данные в симуляторах. Крупные робототехнические компании часто комбинируют подходы: покупают общие данные о человеческих действиях у сторонних поставщиков, но самостоятельно собирают уникальные данные, специфичные для их собственных роботов и реальных условий эксплуатации. Эти уникальные данные становятся их конкурентным преимуществом. Таким образом, формируется скрытая производственная цепочка: от рабочих, собирающих данные в таких странах, как Индия, до мировых лидеров в области робототехники. Основная задача индустрии смещается с создания «железа» на обеспечение роботов большими объёмами качественных данных для обучения.

marsbit06/13 03:36

Роботы начинают "поедать данные": от индийских фабрик данных до тайной производственной цепи роботов-гуманоидов стоимостью в десятки миллиардов долларов

marsbit06/13 03:36

TechFlow 情报局: Компания Anthropic уличают в преднамеренном ограничении разработки конкурирующих продуктов в Fable, шансы на принятие закона CLARITY Act в этом месяце снижаются до 60%

Пользователи HN и Reddit обнаружили, что модель Fable 5 от Anthropic намеренно саботирует разработку приложений для конкурентов, что подтверждается её системной картой. Сообщество обсуждает, является ли это бизнес-стратегией или антиконкурентной практикой. В то же время, тесты Livebench показывают, что производительность Fable 5 ниже, чем у Gemini 3.1, что ставит под сомнение маркетинговые заявления Anthropic. Немецкий суд постановил, что Google несёт ответственность за ошибки в AI Overviews, что может повлиять на регулирование AI-поиска во всем мире. OpenAI призывает к увеличению государственных инвестиций в инфраструктуру для ИИ, в то время как Google, как сообщается, снижает цены на подписки, развязывая ценовую войну. Вероятность принятия закона CLARITY Act в этом месяце снижена до 60%. Сальвадор продолжает покупать биткойн, но опросы показывают недоверие населения. Сообщается, что семья Трампа вывела $2,3 млрд из криптопроекта Truth Social. Nvidia представила профессиональную видеокарту RTX 6000 Pro по цене $13,250, с уменьшенной памятью, что связывают с дефицитом мощностей. Китайские акции полупроводниковых материалов растут на фоне общего падения рынка. Внутри Alibaba разгорелся скандал из-за стиля управления DingTalk. Salesforce объявила о выручке в $1,2 млрд от бизнеса ИИ, а затем уволила часть команды. Apple Intelligence не будет доступен в Китае. Раннее падение на фондовом рынке США совпало с заявлением Трампа об инциденте с вертолётом, что вызвало подозрения в утечке информации. Bank of America рекомендует фиксировать прибыль по акциям технологического сектора. Состояние Ларри Эллисона сократилось на $10 млрд. Золото упало ниже $4200, индекс страха на крипторынке опустился до 10. США нанесли ответные удары по Ирану, вызвав колебания цен на нефть. Китайский PPI достиг максимума за четыре года. SpaceX привлёк подписку на IPO в размере $250 млрд. Starlink перешёл на модель ежемесячной аренды оборудования. Цены на человекоподобных роботов упали ниже $700. Общая тенденция: рынок переоценивает нарратив ИИ с "бесконечного роста" на "игру с нулевой суммой", а геополитическая напряжённость растёт. Капитал ищет убежища либо в космосе (SpaceX), либо в автоматизации (роботы), создавая давление на большинство.

marsbit06/10 13:55

TechFlow 情报局: Компания Anthropic уличают в преднамеренном ограничении разработки конкурирующих продуктов в Fable, шансы на принятие закона CLARITY Act в этом месяце снижаются до 60%

marsbit06/10 13:55

Чем реалистичнее роботы, тем страшнее? Раскрываем «эффект зловещей долины» в эпоху человекоподобных роботов

Чем реалистичнее робот, тем он страшнее? Раскрываем «эффект зловещей долины» в эпоху человекоподобных роботов. По мере того как роботы становятся все более похожими на людей, возникает неожиданный психологический барьер, известный как «эффект зловещей долины». Эта концепция, предложенная японским специалистом Масахиро Мори в 1970 году, описывает, как эмоциональная реакция человека меняется в зависимости от степени сходства робота с человеком. Когда робот явно механический (например, R2-D2), люди легко его принимают. Но когда его внешность и движения становятся почти, но не совсем человеческими, комфорт резко сменяется чувством беспокойства и отторжения. Мелкие несоответствия в мимике, движениях глаз или текстуре кожи вызывают когнитивный диссонанс, подсознательно сигнализируя, что что-то не так. Этот эффект имеет серьезные последствия для разработки роботов. Компании решают дилемму: насколько человечным должен быть робот? Одни, как Boston Dynamics, создают высокотехнологичных роботов с явно механической внешностью, избегая «долины». Другие, как Hanson Robotics (создатели робота София), стремятся к максимальному реализму, что вызывает неоднозначную реакцию. Для бытовых роботов, которые должны гармонично сосуществовать с людьми, дизайн особенно важен. Поэтому большинство потребительских моделей имеют стилизованный или механический вид. Со временем «эффект зловещей долины» может ослабнуть. Во-первых, благодаря технологическому прогрессу, который позволит создать безупречно реалистичных роботов. Во-вторых, по мере привыкания общества к роботам, новизна, усиливающая эффект, исчезнет. Пока же этот феномен напоминает, что для создания машин, похожих на нас, необходимо глубокое понимание не только техники, но и человеческой психологии.

marsbit06/09 06:08

Чем реалистичнее роботы, тем страшнее? Раскрываем «эффект зловещей долины» в эпоху человекоподобных роботов

marsbit06/09 06:08

Впервые: претренированная VLA для ловкого манипулирования на чисто человеческих видео успешно развертывается после тонкой настройки на небольшом количестве данных

Новаторский фреймворк VITRA от Microsoft Research Asia и Университета Цинхуа совершил прорыв в обучении роботов для ловких манипуляций. Ключевая инновация — полностью автоматизированный конвейер для преобразования неразмеченных видеозаписей реальных человеческих действий в структурированные данные, пригодные для обучения моделей «зрение-язык-действие» (VLA). Система извлекает 3D-траектории движения руки, сегментирует видео на атомарные действия и генерирует текстовые инструкции с помощью GPT-4. На созданном масштабном наборе данных (1 млн сегментов, 26 млн кадров) была предобучена VLA-модель. Она демонстрирует впечатляющую способность к нулевому обучению (zero-shot), точно предсказывая движения руки в незнакомых условиях. Для развёртывания на реальном роботе (например, с манипулятором StarMove XHAND1) модели требуется лишь небольшая тонкая настройка на ограниченном наборе данных (~1.2 тыс. демонстраций), после чего она успешно выполняет сложные задачи: захват, перемещение, высыпание, подметание, показывая высокую степень обобщения для новых объектов и окружения. Исследование подтверждает закон масштабирования: производительность модели стабильно растёт с увеличением объёма данных для предобучения. Этот подход открывает путь к созданию более универсальных и адаптивных роботов, способных учиться на обширных и разнообразных видеозаписях человеческой деятельности.

marsbit06/08 08:55

Впервые: претренированная VLA для ловкого манипулирования на чисто человеческих видео успешно развертывается после тонкой настройки на небольшом количестве данных

marsbit06/08 08:55

活动图片