В Нижнем Новгороде проходит конференция ЦИПР 2026, которая посвящена информационным технологиям в Российской Федерации. В рамках этой конференции была проведена интересная сессия, которая была посвящена Physical AI или физическому искусственному интеллекту. На сессии поднимались такие вопросы, как внедрение ИИ в промышленность, а также барьеры, которые этому препятствуют.
Модератором сессии выступала Воробьева Валерия, Генеральный директор, Альянс в сфере ИИ. Участниками являлись
- Белевцев Андрей, Старший вице-президент, руководитель блока "Технологическое развитие", СБЕР
- Худавердян Тигран, Член правления, Яндекс Рус
- Бусько Виталий, Вице-президент по инновациям, ПАО "ГМК" Норильский никель
- Шелобков Алексей, Генеральный директор, ИКС Холдинг
Позже присоединился и Максут Шадаев, Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, Минцифры России.
Белевцев Андрей. Сбер
Андрей Белевцев поделился опытом обучения роботов Green, и переход от языковой модели, к модели физической. Ведь изначально все началось с GigaChat.
Андрей рассказал, что в процессе обучения нехватку реальных данных успешно заменяют симуляции. Что позволяет экономить не только время, необходимое для обучения, но и производительные мощности.
Тем не менее, без собственного "железа" невозможно накопить нужные данные - поэтому Сбер не только пишет код, но и производит компоненты роботов. Симуляции помогают, но не заменяют реальных движений, моторов и соединений, которых никто никогда не описывал в текстах.
Человечество имеет ровно ноль полезных данных для обучения хорошего физического ИИ. Никто никогда не описывал связь движения робота с телом, с моторами, с его соединениями
Худавердян Тигран. Яндекс
Тигран взял слово и рассказал про тесты ИИ. Все наверняка слышали про тест Тьюринга. Идея теста заключается в том, что живой собеседник не должен понять, что общается с ИИ. К слову, тест Тьюринга был успешно пройден еще ChatGPT 3.5. На ум приходит фильм "Из машины", одна из идей которого заключается в том, что машина не проходит тест Тьюринга, а машина заставляет поверить собеседника в то, что она успешно прошла этот тест.
Вторым тестом Тигран назвал тест Возняка. Машина успешно пройдет этот тест, если сможет самостоятельно приготовить кофе на незнакомой кухне. Это уже не тест LLM, а полноценный тест робота и, увы, технологии пока не вышли на этот уровень.
Тест будет пройден, когда робот выйдет на кухню приготовить чашку кофе. К этому тесту человечество ещё не начало продвигаться.
Тем не менее, Яндекс успешно внедряет новые технологии в физический ИИ. Это автоматические роверы, которые прошли эволюцию от процедурного анализа данных, до анализа с помощью ИИ. Также Яндекс тестирует автоматические "фуры", которые смогут перевозить грузы без водителя.
Обучение ИИ напоминает поиск выхода из лабиринта. Машинное зрение сначала придумывает несколько возможных траекторий, а потом выбирает самую безопасную - и происходит это несколько раз в секунду.
Бусько Виталий. Норильский никель
Виталий затронул тему рентабельности внедрения ИИ производственную промышленность. Беспилотные вагонетки действительно позволяют сделать добычу ископаемых непрерывным процессом. Машине не страшны вредные газы, температура, пыль и другие условия. Но дешевле посадить оператора с джойстиком в руках, который будет управлять вагонеткой дистанционно.
Бизнес-кейс пока не сходится. Окупаемость полной автономии сомнительна. Точечный эффект - когда автономная техника позволяет не останавливать работы, например, на время бурения.
Тут я с ним согласен, но не полностью. Я считаю, что нужно инвестировать в физический ИИ, потому что если проигнорировать эти технологии сейчас, в будущем можно безнадежно отстать. Конечно бизнесу нужна автоматизация, и чем дешевле, тем больше прибыль. Но что мешает использовать дистанционные технологии и параллельно развивать ИИ? Обкатав технологию на вагонетках, можно применить её где-то еще, где дистанционное управление невозможно или затруднено.
Шелобков Алексей. ИКС Холдинг
Алексей рассказал, что в космосе уже широко используются технологии искусственного интеллекта. Корректировать траектории группировок тысяч спутников не просто сложно, а практически невозможно без помощи ИИ.
У нас нет учебников по космосу с ИИ. У нас есть телеметрия. Это наши книги. Гигантский массив данных, который человек не способен переработать.
Телеметрия с датчиков спутников служит отличной базой для обучения ИИ. А чем больше данных у ИИ, тем точнее его решения. Возвращаясь к моей аналогии с выходом из лабиринта: имея большой массив данных, ИИ точно знает, какая траектория верная. А в случае нештатной ситуацией, больше шансов, что ИИ проведет аналогии с имеющимися данными и примет верное решение.
Шадаев Максут. Минцифры России
Максут Шадаев посетил эту сессию и внимательно слушал спикеров. Он взял слово последним. Он отметил, что бессмысленно гнаться за антропоморфными роботами. Для развития Российской промышленности важно правильно расставить приоритеты. Среди важных направлений Министр цифрового развития отметил следующие:
- Складская логистика
- Беспилотная авиация
- Сельскохозяйственная техника
Безусловно, развитие этих направлений даст нашей промышленности технологический и экономический рост. Я же считаю, что не стоит зацикливаться на промышленности, нужно максимально увеличить количество компаний, которые занимаются ИИ. Таким образом, производство гуманоидных моделей можно поручить стартапам, а производство промышленных ИИ - крупным гигантам. Важно, чтобы корпорации и стартапы обменивались опытом, в рамках совместных форумов. Это безусловно выведет развитие ИИ на новый виток.
Также Шадаев отметил проблему кадрового голода:
Кадров катастрофически не хватает, а без кооперации с Китаем по электромоторам, редукторам и сенсорам мы упрёмся в потолок. Одиночный рывок в Physical AI невозможен.
Заключение
Физический ИИ или Physical AI - это технологии, с помощью которых привычные нам языковые модели получают доступ в физический мир. Нужно прямо сейчас усиленно работать в этой области, иначе можно безнадежно отстать от окружающего мира. Наши, российские технологии, во многом уже превосходят зарубежные аналоги, взять хотя бы Алису с её прекрасным голосом, которая уже сейчас почти в каждом доме управляет электроприборами. Кажется, что у российского ИИ есть душа, и надеюсь, этот вектор будет сохраняться и при развитии умных промышленных машин.