Американская компания Figure AI сообщила о значительном ускорении темпов сборки своих человекоподобных роботов. Согласно официальным данным, всего за четыре месяца (менее 120 дней) производительность сборочной линии выросла в 24 раза: если раньше выпускалось одно устройство в день, то теперь темп достиг одного робота в час.
Масштабирование и производственные успехи
На текущий момент компания отчиталась о выпуске более 350 роботов третьего поколения (Figure 03) и производстве свыше 9000 приводов различных типов, составляющих основу механики этих гуманоидов. Хотя эти цифры пока далеки от показателей автопрома, для индустрии человекоподобных роботов это один из самых серьезных рывков. Большинство конкурентов в этой сфере всё еще ограничиваются прототипами и штучными пилотными проектами.
В Figure подчеркивают смену парадигмы развития отрасли. Внимание индустрии постепенно смещается от демонстрации эффектных видео с «танцующими» роботами к вопросам массового производства, обеспечения надежности и эффективного управления парком техники.
Роль ИИ и замкнутый цикл данных
Рост производства неразрывно связан с прогрессом в области искусственного интеллекта. Каждый робот в процессе работы собирает колоссальные массивы данных о своих движениях, возникающих ошибках и взаимодействии с объектами. Эта информация критически важна для «дообучения» нейросетей, что создает эффект положительной обратной связи: чем больше машин работает в полевых условиях, тем умнее и автономнее становятся алгоритмы управления.
Контроль качества и инфраструктура
Для масштабирования сборки Figure разработала собственное ПО, координирующее работу более чем 150 производственных станций. Особое внимание уделяется борьбе с браком: каждый аппарат проходит через 50 промежуточных проверок и свыше 80 финальных тестов. В ходе burn-in-испытаний роботы совершают тысячи повторяющихся движений — от приседаний до сложной работы манипуляторами, что позволяет выявить скрытые дефекты. По заявлению компании, уровень успешной сборки сейчас превышает 80%, а надежность аккумуляторов — 99,3%.
Управление парком машин
Не менее важным направлением стала разработка облачной инфраструктуры для управления группировками роботов. В отличие от жестко запрограммированных промышленных манипуляторов, гуманоиды от Figure должны адаптироваться к динамичной среде складов и офисов. Разработанные инструменты позволяют удаленно обновлять ПО, проводить диагностику и контролировать сервисное обслуживание тысяч устройств одновременно.
Платформа Helix и обучение в симуляции
Отдельного внимания заслуживает новая ИИ-платформа Helix и контроллер System 0. Они синтезируют данные с камер и внутренних сенсоров, обеспечивая уверенное перемещение по лестницам и неровным поверхностям. Обучение моделей происходит преимущественно в виртуальной среде методом обучения с подкреплением, после чего навыки переносятся на «железо» без дополнительной донастройки. Успешный перенос алгоритмов из виртуального пространства в физический — одна из наиболее сложных задач современной робототехники, и успехи Figure в этой области могут стать прорывными для всей индустрии.
