ЖУРНАЛ СТА №2/2026

Вступление Современные подходы, включающие методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением и ими- тационное обучение, а также внедре- ние мультимодальных базовых моде- лей для робототехники, в сочетании с инновационными аппаратными ком- понентами, например, мягкими захва- тами и тактильными датчиками, поз- воляют роботам эффективно функцио- нировать в условиях вариативности обстановки, учитывать контекст вы- полняемых операций и адаптировать- ся к изменениям в режиме реального времени. Существенное упрощение процессов внедрения роботизирован- ных систем, в том числе за счёт ис- пользования виртуального обучения и интуитивно понятных пользователь- ских интерфейсов, значительно сокра- щает время выхода на экономическую эффективность и делает такие техно- логии доступными не только крупным промышленным предприятиям, но и малым и средним производителям, а также компаниям в сфере логистики. По этой причине в рамках данной статьи термин «производители» ис- пользуется в качестве обобщающего обозначения указанных категорий участников рынка. Сегодня – самое время Современные производственные компании оказались на переломном этапе своего развития. Хронический де- фицит рабочей силы, рост издержек и нестабильность глобальных цепочек поставок, усугубляемые геополитиче- ской и рыночной неопределённостью, формируют совокупный фон, угрожаю- щий производительности, прибыльно- сти и устойчивости бизнесов. Одновре- менно усиливаются и требования со стороны потребителей: возрастает спрос на оперативность, индивидуали- зацию продукции и экологическую от- ветственность, что требует качествен- ного изменения гибкости операцион- ных процессов. Под воздействием перечисленных факторов ускоряется поиск прорывных решений на базе передовых техноло- гий. В центре этих изменений находит- ся робототехника, переживающая глу- бокую трансформацию. Если ранее её роль ограничивалась локальным по- вышением эффективности, то сегодня она становится стратегическим ин- струментом обеспечения конкуренто- способности. Робототехника вступает в новую фазу развития, где интеллект обеспечивает автономность, а концеп- ция физического искусственного ин- теллекта переопределяет границы воз- можностей машин и, как следствие, человека. С момента появления в 1960-х годах промышленные роботы сыграли ключевую роль в трансформации про- изводственных процессов, особенно в таких отраслях, как автомобилестрое- ние и электроника, где массовое стан- дартизированное производство оправ- дывало значительные инвестиции. Од- нако их внедрение оставалось прерога- тивой крупных предприятий с высоко стандартизированными процессами. Малые и средние производители, а так- же компании с вариативными про- изводственными задачами, фактиче- ски оставались вне этой технологиче- ской волны из-за высокой стоимости, сложности интеграции и недостаточ- ной гибкости решений. Сегодня ситуация стремительно ме- няется. Робототехника эволюциониру- ет в сторону интеллектуальных систем, способных обучаться, адаптироваться Физический ИИ – будущее промышленной автоматизации Технологические прорывы раздвигают границы – задачи, которые когда-то были слишком сложными или дорогостоящими для автоматизации, теперь являются как технически выполнимыми, так и экономически жизнеспособными. Хотя традиционные промышленные роботы уже давно являются фундаментом автоматизации, их развитие на протяжении длительного времени сдерживалось ограниченной способностью к адаптации, а также высокими затратами на интеграцию и перенастройку под новые задачи. Сегодня промышленность вступает в качественно новую эпоху робототехники, в которой ключевую роль играют интеллектуальность и гибкость систем, обеспеченные конвергенцией передовых аппаратных решений, искусственного интеллекта и технологий компьютерного зрения. В совокупности эти факторы формируют принципиально новые возможности для применения робототехнических систем. ОБЗОРЫ СТА 2/2026 28 www.cta.ru Юрий Широков