Артем А

Исследование ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Ключевые тренды сервисной робототехники связаны с переходом к автономным интеллектуальным системам, способным адаптироваться к неструктурированным средам и взаимодействовать с человеком. Эффективность достигается за счёт интеграции искусственного интеллекта, компьютерного зрения и тактильных сенсоров. Топ-10 трендов в сервисной робототехнике: 1. Первое место делят медицинские роботы и носимая робототехника – спрос растёт на 30% ежегодно. 2. Бионические роботы и мягкая робототехника показывают рост 34% в год и рыночный потенциал в $2 млрд. 3. Городские сервисные роботы становятся элементом инфраструктуры "умных" городов. 4. Благодаря автономным роботам-курьерам оптимизируются логистические процессы. 5. Сельскохозяйственные роботы демонстрируют стабильный рост спроса на уровне 20% в год. 6. Следующее место по популярности заняли роботы для гостинично-ресторанного бизнеса. 7. В топ-10 также входят аварийно-спасательные роботы для помощи в чрезвычайных ситуациях. 8. На 8-м месте по популярности – роботы для розничной торговли с функциями улучшения обслуживания клиентов. 9. На 9-м – специализированные роботы для логистики и складского хозяйства. 10. Десятку замыкают роботы для персонального обслуживания и домашнего использования.

Уровни развития ИИ и связанных индустрий: детали, примеры, тренды 1. Энергетический уровень Описание: Производство, транспортировка, хранение и трансформация энергии — фундамент для любых İИ- и роботизированных систем. Примеры: Компании типа Schneider Electric, Siemens, General Electric занимаются умными сетями и энергетической инфраструктурой для цифрового мира. Стартапы, предлагающие решения в области "умных" зарядных станций для электромобилей и роботов. Тренды: Рост спроса на возобновляемые источники, создание децентрализованных энергосетей (microgrids). Интеграция IoT и AI для оптимизации потребления и распределения энергии. 2. Аппаратный уровень (аппаратное обеспечение, чипы) Описание: Основывается на разработке и производстве микрочипов, процессоров и специализированных вычислительных устройств. Примеры: NVIDIA, Intel, AMD — рыночные лидеры по созданию чипов для AI и HPC (high-performance computing). Специализированные стартапы, разрабатывающие ASIC и FPGA для ускорения AI-алгоритмов. Тренды: “AI-first” архитектура чипов: рост кастомных решений для ИИ (например, Google TPU, Apple Neural Engine). Перенос вычислений на “край” (edge AI): всё больше устройств получают свои AI-чипы для автономной работы. 3. Уровень базовых LLM Описание: Создание больших языковых моделей - LLM, мощных систем машинного обучения и фундаментальных алгоритмов. Примеры: OpenAI (GPT), Google DeepMind (Gemini, Bard), Baidu (ERNIE), YandexGPT. Тренды: Увеличение мощности моделей, их мультимодальность (работа с текстом, изображениями, аудио). Появление открытых LLM (Mistral, Llama, SBER-GPT) и тенденция к их доработке отдельными компаниями под свои задачи. 4. Прикладной уровень (Application Layer) Описание: Разработка приложений и интеллектуальных агентов на базе крупных моделей. Примеры: AI помощники (Microsoft Copilot, Notion AI, Jasper). B2B решения: автоматизация документооборота, системы рекомендаций и поддержки клиентов с ИИ. Тренды: Массовое внедрение AI в SaaS-продукты. Рост числа частных “нишевых” ИИ-сервисов, конкуренция очень высокая. 5. Робототехника Описание: Физические устройства, встраивающие ИИ — от промышленных роботов до “умных” устройств быта. Примеры: Boston Dynamics (Spot, Atlas), Tesla Optimus, робот-пылесосы iRobot, российские сервисные роботы Promobot. Тренды: Роботы для логистики (склады Amazon), доставки, сервисные и обучающие роботы. Совмещение LLM и роботов для автономных задач вне лабораторий. 6. Уровень новой экономики и инфраструктуры Описание: Реформирование городской среды в ответ на массовое появление роботов и автономных систем. Примеры: Smart city: инфраструктура для беспилотных машин, роботизированных доставок. Новые форматы транспортных узлов, безэкипажных парковок, зарядных станций для автономных устройств. Тренды: Комплексная перестройка урбанистики: интеграция цифровых двойников зданий, динамическое зонирование. Расширение спектра автономных сервисов (автоматизированные магазины, станции обслуживания для роботов и беспилотников).

Что означает двойное отрицание !! Двойное отрицание !! в выражении js const isLoggedIn = !!req.auth — это трюк в JavaScript, который приводит любое значение к булевому типу (true или false). Как это работает? Первый знак ! (логическое "не") превращает значение в противоположное булево: если значение "истинное" (truthy), то !value будет false если "ложное" (falsy), то !value будет true Второй знак ! снова инвертирует результат, превращая его обратно в булевый тип: !!value будет true, если value "истинное" !!value будет false, если value "ложное" Примеры js !!1 // true !!0 // false !!"hello" // true !!"" // false !!null // false !!undefined// false !!{} // true В контексте выражения req.auth — может быть объектом (если пользователь авторизован) или undefined/null (если не авторизован). !!req.auth — даст true, если пользователь авторизован (объект существует), и false, если нет. Для чего это нужно? Чтобы получить строгое булево значение (true или false) из любого значения. Удобно для условий, проверки авторизации, существования переменных и т.д. Кратко: Двойное отрицание !! превращает любое значение в булевое (true или false). В вашем примере: isLoggedIn будет true, если пользователь авторизован, и false — если нет.