На выставке Robotics Summit & Expo компания NexCOBOT представила свои контроллеры, которые становятся важным элементом в мире робототехники. Разработчики гуманоидной робототехники и физического ИИ не только привлекают миллиарды долларов инвестиций, но и становятся объектами поглощения крупными технологическими компаниями. Как отмечает Дженни Шерн, генеральный директор NexCOBOT, это имеет серьезные последствия для промышленного применения робототехники.

Тенденции поглощений в индустрии

В начале 2023 года произошло несколько значительных поглощений в сфере робототехники: Mobileye приобрела Mentee Robotics за 900 миллионов долларов в январе, Amazon купила Fauna Robotics в марте, а Meta приобрела Assured Robot Intelligence в мае. По словам Шерн, с прошлого года их команда получила множество запросов от компаний, занимающихся разработкой роботизированных систем с ногами, включая четвероногих роботов и гуманоидов, а также мобильных манипуляторов. Контроллеры NexCOBOT поддерживают как традиционные роботы, так и новые системы.

О компании NexCOBOT

NexCOBOT была основана в 2018 году как часть бизнес-единицы IoT Automation Solutions группы NEXCOM. Компания, расположенная в Новом Тайбэе, Тайвань, предлагает широкий спектр решений, включая контроллеры движения, контроллеры функциональной безопасности, периферийные компоненты и услуги по верификации дизайна для разработчиков и производителей робототехники. Шерн подчеркивает, что компания находится в стабильном финансовом положении и сосредоточена на масштабировании своих открытых контроллеров для роботов.

Влияние инвестиций на развитие робототехники

Несмотря на рост финансирования физического ИИ в США, общее количество венчурных инвестиций в стартапы на ранних стадиях сократилось. Это создает более избирательную среду для финансирования разработчиков робототехники. Капитал по-прежнему доступен для компаний с сильной технической дифференциацией и четким путем к коммерциализации. Однако стартапы могут столкнуться с необходимостью быстрее валидировать свои бизнес-модели. Это может замедлить количество новых участников, но также может способствовать более целенаправленной инновации в робототехнике.

Понятие "AI-native" роботов

Шерн вводит термин "AI-native" роботы, которые изначально были спроектированы с учетом ИИ как ключевого элемента их восприятия, принятия решений и взаимодействия с окружающей средой. В отличие от традиционных роботов, которые следуют заранее определенным инструкциям, AI-native роботы способны адаптироваться к изменяющимся условиям и учиться на новых данных. Прогресс в таких областях, как восприятие, планирование движений и взаимодействие человека и робота, происходит быстро, однако надежность и безопасность остаются критически важными для промышленного применения.

Совмещение программного обеспечения и аппаратного обеспечения

Шерн отмечает, что крупные технологические компании могут помочь преодолеть разрыв в скорости разработки программного обеспечения и аппаратного обеспечения, отделяя инновации программного обеспечения от разработки аппаратного обеспечения. Это позволяет обновлять и улучшать ИИ-модели и программное обеспечение непрерывно, в то время как аппаратное обеспечение требует более длительных циклов проектирования и тестирования. Создание модульных платформ и стандартизированных интерфейсов позволяет внедрять новые возможности ИИ в существующие роботизированные системы без ожидания новых поколений аппаратного обеспечения.

Примеры открытых экосистем

Одним из примеров, когда открытые экосистемы принесли пользу как поставщикам технологий, так и пользователям, является растущая популярность открытых платформ управления роботами. Это позволяет производителям интегрировать компоненты от различных поставщиков, что дает пользователям большую гибкость в выборе технологий, которые лучше всего подходят для их приложений. Например, внедрение сертифицированного контроллера функциональной безопасности на основе открытой системы помогло клиенту сократить цикл разработки с трех-пяти лет до двух лет.

Перспективы физического ИИ

Шерн ожидает, что крупные технологические компании будут активно двигаться в сегменты как традиционных, так и новых приложений для роботов и автоматизации. Установленные отрасли, такие как производство и логистика, уже имеют четкие бизнес-кейсы для автоматизации, что делает их привлекательными для масштабирования физического ИИ. В то же время, достижения в области ИИ открывают новые возможности в менее структурированных средах, таких как услуги и поддержка здравоохранения. Роботы, которые генерируют большие объемы операционных данных и могут напрямую извлекать выгоду из достижений в области ИИ, скорее всего, привлекут наибольшее внимание со стороны крупных технологических компаний.