// AI на русском
68 статьи по теме
Инвесторы смещают фокус с программного обеспечения на Physical AI из‑за способности ИИ легко копировать софт. В первой половине 2026 года компании в этой сфере привлекли 474 млрд долларов — почти на 80% больше, чем за аналогичный период прошлого года. Среди крупных сделок — раунды финансирования Waymo, Anduril, Shield AI и других компаний.
В мире технологий и бизнеса происходят значительные события: от судебных решений и корпоративных конфликтов до новостей о выходе компаний на рынок и развития ИИ-технологий. Обсуждаются планы по выпуску человекоподобных роботов, тестирование новых ИИ‑инструментов, а также стратегии в играх против ИИ. Отмечаются кадровые изменения и планы по найму в крупных компаниях.
На WRC 2026 сооснователь «Синхайту» Гао Цзиян заявил, что бизнес‑модель воплощённого ИИ изменится: вместо продажи аппаратного обеспечения с ПО основным станет механизм продажи «токенов физического мира». Компания разрабатывает решения для электронной коммерции, промышленного производства, курьерской логистики и коммерческих услуг, используя стратегию «1+3+N».
Компания Тагда показала на выставке 2026 систему с двуруким роботом на базе ИИ, способную воспринимать окружающую среду, понимать задачи и выполнять действия. Многомодальный ИИ позволяет роботу получать инструкции в разных форматах и адаптироваться к условиям. Система объединяет модели ИИ, управление движением и оборудование, а также демонстрирует применение в конкретных сценариях — например, в рисовании портрета. Решения Тагда нацелены на электронную промышленность и сборку серверов.
Компания «» движется к созданию универсального робота, сочетающего высокую свободу и универсальность. Ключевая идея — переход от имитации действий к пониманию законов физического мира с помощью моделей мира. Среди достижений — разработка модели мирового действия, прорыв в интеграции ПО и аппаратного обеспечения, а также первые коммерческие внедрения в логистике.
Компания Chenhui Technology на Всемирной выставке роботов 2026 года представила концепцию «1×N+1», которая позволяет одному интеллектуальному центру управлять разными роботами и адаптироваться к различным сценариям. Компания продемонстрировала несколько роботов для разных задач и показала, как модель GCWM1 помогает им анализировать обстановку и выбирать стратегию действий. Цель — добиться универсальности «умных» систем и их эффективного применения в разных отраслях.
В последние дни стало известно о выходе Yushu Technology на биржу, внедрении модели Daobao в Tesla, реорганизации в ByteDance и других важных событиях в сфере технологий и ИИ. Компании демонстрируют как успехи, так и сложности — от роста акций до сбоев в работе приложений. Также появились новости о новых разработках в робототехнике и космических запусках.
На конференции RSS 2026 Хуан Вэньлун из лаборатории Ли Фэйфэя представил концепцию Point-World — 3D-модели мира, которая позволяет роботам предсказывать события и генерировать действия без примеров. Обсуждались проблемы сбора данных в физическом мире и возможности контрфактических рассуждений для развития воплощённого интеллекта. Достижения в этой области приближают роботов к уровню человеческого физического взаимодействия.
18 августа 2026 года стало известно о крупной сделке Alibaba по продаже Lingxi Huanyu. В юридической сфере суд округа Колумбия постановил повторно рассмотреть дело DJI против Министерства обороны США. На финансовом и технологическом рынках также произошли заметные события — от выхода компаний на биржу до анонсов новых продуктов и изменений в управлении корпорациями.
В Китае наблюдается взрывной рост финансирования сферы «телесного интеллекта». Компания Lagrange разрабатывает и тестирует Agentic OS — систему для управления роботами на производстве. Стратегия компании включает поэтапное внедрение простых и сложных задач, акцент на реальных сценариях использования роботов и перепроектирование процессов под возможности машин.
LG и NVIDIA договорились разрабатывать физические системы ИИ. Их ключевой проект — гуманоидный робот, который представят в первом квартале 2027 года. В основе робота — технологии NVIDIA.
В мире технологий и ИИ происходят значительные события: DeepSeek набирает инженеров, Pragmatik Labs разрабатывает новое поколение агентов, Anthropic внедряет водяной знак в сгенерированные тексты, а SK Hynix возобновляет строительство завода в Даляне. Также анонсированы обновления продуктов для программирования и планы крупных компаний по выпуску новых устройств.
Компания Даймэн привлекла сотни миллионов юаней при поддержке Alibaba Group. Она разработала тактильно ориентированную модель Daimon-TWM для физического ИИ, которая успешно тестируется в реальных задачах. Технология применяется в производстве электроники и автомобильной промышленности, а компания уже поставляет оборудование крупным технологическим игрокам.
На 333 Robots Community Meetup обсудили проблемы внедрения робототехники в промышленность. Nexuni и MIT Media Lab представили технологии для улучшения восприятия и обучения роботов. Благодаря новым методам сбора данных и оптимизации обучения уровень успеха работы роботов в реальных условиях удалось поднять с 20–30 % до почти 60 %. Также речь шла о применении роботов для патрулирования и участии в соревнованиях.
Ли Фэйфэй и Илун Ду работают над методом MVA, который позволяет роботам использовать видеомодели для управления действиями. Метод преобразует действия в пиксельные маскированные траектории и выполняет прямое и обратное преобразование. Микронастройка на 15 часах данных позволяет роботам переходить от управления одной рукой к управлению двойной рукой.
Рынок ИИ активно развивается: растёт спрос на вычислительные мощности, появляются новые AI-чипы и модели для роботов. Одновременно продолжаются расследования инцидентов, связанных с безопасностью ИИ-систем. Компании внедряют инновации, но сталкиваются с вызовами — от нехватки мощностей до проблем с защитой данных.
Google DeepMind выпустила модель Gemini Robotics 2, способную управлять полноценным человекоподобным роботом через единую VLA-стратегию. В релиз вошли три модели с разными функциями — от управления движениями до высокоуровневого рассуждения. Несмотря на значительные успехи, эффективность выполнения сложных задач пока остаётся неравномерной.
Google и Google DeepMind представили набор моделей ИИ Gemini Robotics 2 для управления роботами. Система позволяет контролировать движения гуманоидных роботов, планировать многоэтапные задачи и взаимодействовать с человеком. Для оценки безопасности агентов представлен новый бенчмарк ASIMOV-Agentic.
World Labs представила движок R2S2R для обучения и оценки роботов. Он позволяет превращать одну реальную задачу в тысячи симуляций, снижая зависимость от реальных данных и физического оборудования. Стратегии, обученные в симуляции, можно применять к реальным роботам и задачам. Это может ускорить и удешевить разработку роботов.
Delta Intelligence привлекла около 500 млн юаней для разработки базовых моделей человекоподобных роботов. Компания использует трёхмерное представление пространства и разработала устройство Delta D1 для сбора данных о движениях тела. Модель уже тестируется в реальных производственных условиях.