ЖУРНАЛ СТА №2/2026

технологий физического ИИ, который принципиально отличается от тради- ционных роботизированных платформ. Этот стек включает пять уровней: 1) приложения – интерфейсы и ин- струменты для взаимодействия ко- нечных пользователей с системой и её интеграции (API, коннекторы и интуитивные HMI для мониторинга и управления); 2) симуляция и обучение – виртуаль- ная среда, инструменты и платфор- мы данных для разработки и тести- рования роботов. Используются гене- рация синтетических данных, высо- коточные симуляторы и цифровые двойники, обеспечивающие точный переход «sim-to-real»; 3) операционная система – Robot Operating System (ROS) – фундамент стека для абстрагирования аппарат- ного обеспечения, координации про- цессов и коммуникации компонен- тов; управляет планированием задач и интегрирует фреймворки, обес- печивая стандартизацию и совме- стимость; 4) Edge-AI – процессоры на устройстве для выполнения ИИ-обработки и объ- единения данных с датчиков в ре- альном времени позволяют авто- номно принимать решения с мини- мальной задержкой и без зависимо- сти от облака; 5) роботизированное аппаратное обес- печение – механическая основа (ак- туаторы, контроллеры и системы сен- соров/зрения), обеспечивающая спо- собность робота действовать, ощу- щать и воспринимать окружающую среду. Такой многоуровневый подход поз- воляет создавать гибкие, интегриро- ванные и масштабируемые решения физического ИИ, способные ускорять автоматизацию и расширять её приме- нение в различных отраслях. Новые игроки и трансформация экосистемы В экосистему интеллектуальной ро- бототехники, дополняя традиционных производителей, вступают новые участ- ники – от стартапов с приоритетом на ИИ, таких как Sereact и Covariant, до тех- нологических гигантов, включая Nvidia, Tesla, Apple и Google. Ключевым местом приложения уси- лий по инновациям остаётся слой си- муляции и обучения. Высокоточные модели мира, кинематические и физи- чески корректные фотореалистичные симуляции (в зависимости от области применения), а также генерация син- тетических данных позволяют созда- вать и внедрять надёжные навыки ИИ. Некоторые стартапы, работающие ис- ключительно с программным обес- печением, используют для расширения возможностей своих решений суще- ствующее оборудование (Covariant, Intrinsic). Параллельно появляются вер- тикально интегрированные компании, предлагающие решения по всему тех- нологическому стеку (Neura, Figure, Tesla, Boston Dynamics). В большинстве случаев их инновации сосредоточены на контекстно-ориентированной робо- тотехнике с использованием гумано- идной формы. Независимо от того, применяют ли компании модульный подход или вер- тикально интегрированное решение в рамках многоуровневого стека, мас- штабируемые решения требуют бес- шовной интеграции технологического стека ИИ в существующую производ- ственную среду. Сегодня производите- ли опираются на сложную цепочку промышленного программного обес- печения, которая собирает и интегри- рует данные о продуктах и процессах из различных источников, обеспечи- вая системный интеллект и взаимо- действие с соседним автоматизирован- ным оборудованием. Помимо традиционных интеграто- ров, на рынок выходят новые постав- щики услуг Robots-as-a-Service (RaaS). Это расширяет доступность технологий и снижает барьер для компаний, не обладающих внутренними ресурсами для самостоятельного внедрения. Стратегические партнёрства – ключ к успеху В быстро развивающемся мире ин- теллектуальной робототехники для производителей, стремящихся исполь- зовать передовые разработки, страте- гические партнёрства становятся важ- нейшим инструментом. Ни одна компания не способна само- стоятельно развивать все необходимые возможности с той скоростью и эффек- тивностью, с которой прогрессирует технология. Особенно остро эта пробле- ма стоит для малых предприятий, кото- рым не хватает ресурсов для самостоя- тельного создания всех компетенций. Наиболее успешные компании выби- рают правильных партнёров для со- вместной работы. Сотрудничество с поставщиками тех- нологий, научно-исследовательскими институтами и коллегами внутри и между отраслями позволяет произво- дителям оставаться на переднем крае инноваций, используя коллективный опыт. Например, автопроизводитель мо- жет совместно с AI-стартапом разраба- тывать роботизированную сборочную линию, одновременно работая с уни- верситетской лабораторией по робото- технике над новыми методами мани- пуляции. Такой подход помогает компаниям идти в ногу с быстрыми технологиче- скими изменениями, используя спе- циализированные знания партнёров в области ИИ, сенсоров и программного обеспечения. Он также снижает риски интеграции: когда производители ро- ботов, разработчики ИИ и инженеры фабрики изначально планируют ре- шения вместе, они заранее выявляют и решают вопросы совместимости, обеспечивая более плавное развёрты- вание. Партнёрства также создают возмож- ность совместного проектирования ре- шений, адаптированных под реальные операционные потребности. Произво- дители могут направлять интеграторов и поставщиков оборудования, уточняя, что необходимо на производственной площадке, а взамен получать высоко- адаптированные роботизированные системы, которые никто не смог бы соз- дать в одиночку. Итак, помимо технических иннова- ций, сотрудничество открывает новые рынки и возможности, позволяет де- лить риски и инвестиции, а также за- ранее согласовывать решения с регуля- торами и стандартами. В итоге разви- тие стека технологий физического ИИ – это не только новые технологии, но и новые отношения и экосистемы. В та- кой среде вертикально интегрирован- ные компании по производству робо- тов работают вместе со специалистами по компонентам, а конечные пользова- тели тесно взаимодействуют с иннова- торами. Принятие этой философии парт- нёрства и экосистемного подхода поз- воляет производителям успешно встраиваться в новую эру интеллекту- альной робототехники: оставаться гиб- кими, совместно распределять инве- стиции, выгоды и риски, а также со- вместно создавать следующее поколе- ние промышленной автоматизации. СТА 2/2026 35 www.cta.ru ОБ ЗОРЫ