По данным The Robot Report, только в 2026 году в компании и проекты, связанные с физическим ИИ и робототехникой, было инвестировано более 23 млрд долларов. Значительная часть разработок ориентирована на практическое применение интеллектуальных машин для защиты людей, объектов и инфраструктуры.
Потребность в таких технологиях растёт по мере усложнения угроз для критически важных объектов — от дата-центров и промышленных предприятий до больниц, торговых центров и образовательных кампусов. Современная система физической безопасности должна одновременно работать с видеокамерами, датчиками, системами контроля доступа и другими источниками информации. При этом сама инфраструктура безопасности становится частью подключённой цифровой среды и, следовательно, может подвергаться кибератакам.
Физическая безопасность становится киберфизической
Одной из главных проблем 2026 года становится сближение физической и кибербезопасности. Камеры, системы контроля доступа, датчики и централизованные платформы управления теперь связаны между собой, поэтому компрометация одного элемента потенциально способна повлиять на работу всей системы.
Показательным примером стал инцидент с Jaguar Land Rover в 2025 году. После кибератаки, сопровождавшейся социальной инженерией, нарушения в IT-инфраструктуре автопроизводителя привели к остановке значительной части производства. По оценкам, последствия инцидента обошлись британской экономике примерно в 2,5 млрд долларов.
Этот случай продемонстрировал, насколько тесно сегодня связаны цифровая инфраструктура и физические процессы. Атака на информационные системы способна выйти далеко за пределы экранов компьютеров и привести к остановке производственных линий, нарушению логистики и другим физическим последствиям.
Дополнительную проблему создаёт устаревшее оборудование. Многие предприятия не могут одномоментно заменить существующие системы безопасности, поэтому вынуждены интегрировать новые технологии с уже работающей инфраструктурой. В результате задача заключается не только в обнаружении происшествий, но и в переходе от реагирования на инцидент к его более раннему выявлению.
Робот как мобильный элемент системы безопасности
Именно здесь физический ИИ и робототехника могут предложить новый подход. В отличие от стационарной камеры или датчика, мобильный робот способен перемещаться по территории, получать данные из разных точек и самостоятельно менять маршрут в зависимости от обнаруженной ситуации.
На конференции GTC Taipei 2025 компания Foxlink представила четвероногого робота, позиционируемого как средство нового поколения для обеспечения физической безопасности. Разработку создавали совместно с Luminys, рассматривая робота как мобильный элемент инфраструктуры защиты объектов.
Оснащённый набором датчиков робот может патрулировать заданную территорию, фиксировать происходящее и обнаруживать отклонения от нормального сценария. Использование алгоритмов физического ИИ позволяет не просто собирать изображения и показания сенсоров, а анализировать окружающую обстановку и определять события, которые требуют дополнительного внимания.
Такой подход принципиально отличается от традиционного видеонаблюдения. Камера постоянно передаёт поток данных, который должен анализировать оператор или программное обеспечение. Мобильная роботизированная система способна дополнительно менять собственное положение, приближаться к потенциально опасному объекту и получать информацию из другой точки.
При этом речь не идёт о полной замене человека. Наиболее реалистичный сценарий — использование робота как дополнительного уровня безопасности, который постоянно контролирует территорию, выявляет аномалии и передаёт информацию оператору для принятия окончательного решения.
ИИ помогает анализировать огромные объёмы данных
Физическая безопасность постепенно превращается в задачу обработки больших объёмов информации. Современный объект может одновременно получать видеопотоки с десятков или сотен камер, данные систем контроля доступа, показания датчиков движения, температуры и других параметров.
Интеграция моделей ИИ с такой инфраструктурой позволяет автоматически искать взаимосвязи между событиями. Например, система может сопоставить появление человека в закрытой зоне с необычным временем доступа, изменением показаний датчиков и другими отклонениями.
Большие языковые модели и генеративный ИИ при этом могут использоваться как дополнительный аналитический уровень. Они способны обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, помогая специалистам быстрее разобраться в ситуации и выделить события, требующие человеческого вмешательства.
Особенно важен этот подход для объектов, где невозможно постоянно контролировать каждый источник информации вручную. ИИ может выполнять первичную фильтрацию данных, а человек оставаться ответственным за оценку ситуации и принятие критически важных решений.
От экспериментов — к реальным объектам
Автономные системы безопасности уже появляются в больницах, торговых центрах и образовательных кампусах. Их развитие показывает, что физический ИИ постепенно выходит за рамки лабораторных демонстраций и начинает становиться частью реальной инфраструктуры.
При этом наиболее перспективной выглядит не замена существующих систем, а их дополнение. Роботы могут закрывать зоны, где установка большого количества стационарных камер неэффективна, мобильные платформы — перемещаться между участками объекта, а алгоритмы ИИ — анализировать поступающие данные и выявлять отклонения.
В результате формируется многоуровневая система, в которой традиционные камеры, датчики, контроль доступа, программная аналитика и автономные роботы работают совместно. Такой подход потенциально позволяет раньше обнаруживать угрозы и быстрее реагировать на них.
Однако чем больше автономности получает система физической безопасности, тем важнее становятся вопросы ответственности, конфиденциальности и надёжности. Ошибка алгоритма при обнаружении подозрительного поведения может привести не только к ложной тревоге, но и к неправильным действиям персонала.
Поэтому главным критерием развития физического ИИ в сфере безопасности становится не способность робота действовать самостоятельно, а способность системы правильно определить границы этой самостоятельности. Если робот умеет самостоятельно обнаруживать угрозу, кто должен отвечать за решение, принятое на основании его анализа?
Источник: https://www.therobotreport.com/how-robotics-physical-ai-can-responsibly-tackle-key-physical-security...Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
