ЖУРНАЛ СТА №2/2026

воляют создавать многочисленные правдоподобные сценарии и вариа- ции на основе реальных или синте- тических данных, фактически вы- полняя автоматическое масштабиро- вание обучающей информации, ос- нованное на реальных физических принципах. ● 3D-пространственный интеллект. Нехватка данных остаётся ключевым препятствием для полноценного вос- приятия, анализа и взаимодействия с комплексными трёхмерными сре- дами. Тем не менее прогресс уско- ряется. Такие стартапы, как World Labs и Covariant, а также ведущие академические центры для созда- ния устойчивого пространственного взаимодействия применяют симуля- цию на основе данных из реального мира и мультимодальных архитек- тур ИИ. Модели «Vision–Language– Action» (VLA) развиваются как пер- спективное направление, а фунда- ментальные модели открывают воз- можности для обобщаемых способ- ностей пространственного рассуж- дения. ● Обобщаемая ловкость с высокой степенью свободы. Достижение лов- кости на уровне человека остаётся передовой задачей из-за механиче- ских, сенсорных и вычислительных ограничений. Например, роботизи- рованные руки должны работать с высокой степенью свободы (часто бо- лее 20 суставов), что делает плани- рование движений в реальном вре- мени, управление усилием и пред- отвращение коллизий крайне слож- ными. Ключевым условием прогрес- са в этой области является развитие 3D-пространственного интеллекта: точная манипуляция зависит от кор- ректного восприятия геометрии объ- екта, его положения и частичной ви- димости. Фундаментальные модели, интегрирующие понимание трёх- мерной сцены с планированием ма- нипуляций, позволят роботам выби- рать оптимальные стратегии захва- та, адаптироваться к вариативности объектов и выполнять корректи- рующие действия при изменении условий. Хотя робототехника продолжает бы- стро развиваться, а технологические прорывы расширяют границы воз- можного, решение этих задач остаётся критически важным для внедрения ав- томатизации. Среди ключевых на- правлений, требующих внимания, на- ходится и кибербезопасность: по мере того как фабрики и склады становятся всё более программно-определяемы- ми, а роботизированные системы взаи- мосвязанными, уязвимость к кибер- угрозам возрастает. Надёжная защита от потенциальных сбоев и утечек данных становится не- обходимым условием безопасного и на- дёжного функционирования автомати- зированных предприятий. Где работает интеллектуальная робототехника Интеллектуальная робототехника открывает новые возможности во всех производственных сферах и отраслях, а ранние её пользователи уже модер- низируют свои процессы. Новое поколение роботизированных систем способно решать сложные, ва- риативные и требующие высокой лов- кости задачи, которые ранее казались недостижимыми для автоматизации. Этот раздел статьи посвящён разнооб- разию новых сценариев применения по всей промышленной цепочке созда- ния ценности и показывает, как пер- вые внедрения переопределяют воз- можности автоматизации. СТА 2/2026 32 www.cta.ru ОБ ЗОРЫ 10 11 12 13 14 9 8 2 3 4 5 6 7 1 Прямое производство Адаптивная сварка деталей большого ассортимента 1 Обработка поверхностей с использованием системы компьютерного зрения на основе ИИ Универсальная сборка с вариацией деталей Точный монтаж кабелей Роботизированные манипуляторы с контролем усилия для деликатного монтажа Автоматизированная упаковка с возможностью адаптации к размерам Оптимизированная укладка деталей в коробки на основе ИИ-компьютерного зрения Упаковка Сборка Обработка материалов Косвенное производство Складская логистика Качество Сервис Погрузка и разгрузка сырья Погрузка и разгрузка контейнеров Автономная расстановка на полках Автономные роботы (AMR) для перемещения грузов Робот для захвата из контейнера неизвестных объектов Обнаружение дефектов с использованием системы компьютерного зрения Автономные роботы для инспекции и технического обслуживания Рис. 3. Как Physical AI трансформирует операции на заводах и складах