Рост рынка физического ИИ

Технологии физического ИИ, включающие робототехнику, сенсоры и автономные машины, стремительно развиваются. По данным Международной федерации робототехники, в 2024 году было установлено 542 000 промышленных роботов, что более чем в два раза превышает показатели десятилетней давности. Ожидается, что к 2028 году этот показатель превысит 700 000 единиц.

Рыночные аналитики прогнозируют колоссальный рост этого сегмента. Если в 2025 году объем рынка физического ИИ оценивается в 81,64 млрд долларов, то к 2033 году он может достичь 960,38 млрд долларов, хотя итоговые цифры зависят от того, как именно компании будут определять интеллект в физических системах.

Новые вызовы для управления

Управление физическим ИИ отличается от управления обычным программным обеспечением. В отличие от чисто цифровых алгоритмов, физические системы взаимодействуют с реальным миром: они работают рядом с людьми, на инфраструктуре и в рабочих зонах. Результат работы модели ИИ здесь — это не просто текст на экране, а реальное движение робота или команда оборудованию.

Это создает необходимость в четких пределах безопасности и сценариях экстренного реагирования, заложенных еще на этапе проектирования. Система должна не только выполнять задачу, но и понимать, когда ее нужно остановить или повторить действие.

Технологии Google DeepMind

Одним из примеров адаптации ИИ к физической среде являются модели Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER от Google DeepMind. Первая модель предназначена для прямого управления роботами, а вторая фокусируется на пространственном понимании и планировании задач. Такие системы позволяют роботам распознавать объекты, понимать инструкции на естественном языке и планировать последовательность движений.

Для эффективной работы роботам необходимы три качества: универсальность (способность работать с незнакомыми объектами), интерактивность (реакция на действия человека и изменения среды) и ловкость (точность физических движений). Современные модели, такие как Gemini Robotics-ER 1.6, уже включают функции планирования задач и самопроверки: система может решить, завершена ли задача или нужно попробовать еще раз.

Безопасность и контроль

Безопасность в робототехнике — это многоуровневая задача. Она включает как низкоуровневые механизмы (предотвращение столкновений, ограничение силы воздействия, устойчивость), так и высокоуровневое понимание контекста: безопасна ли запрошенная команда в данной ситуации. Для проверки таких систем Google DeepMind разработала датасет ASIMOV, который помогает оценить, понимает ли ИИ инструкции по безопасности и избегает ли опасного поведения.

С усложнением систем контроль становится еще труднее. Необходимо четко определять, к каким данным имеет доступ ИИ, какие инструменты он может использовать, какие действия требуют подтверждения человеком и как записываются все действия системы для последующей проверки.

Что это значит

По мере того как автономные системы переходят от выполнения простых программ к принятию решений в реальном мире, вопросы управления становятся сложнее. Необходимо внедрять стандарты контроля, которые учитывают не только поведение модели, но и физические возможности машин и особенности окружающей среды.