Забудьте о GPT: NVIDIA совершает революцию в мире робототехники
На конференции GTC 2026 компания NVIDIA представила новые разработки в области физического искусственного интеллекта (Physical AI), включая базовую модель GR00T N1.7 и физический движок Newton. Эксперты отмечают, что индустрия находится на пороге масштабного внедрения автономных систем, которые постепенно переходят из промышленного сектора в повседневную жизнь.
Роботы превращаются из научной фантастики в реальность: на GTC 2026, ежегодной конференции NVIDIA по искусственному интеллекту, всеобщее внимание привлек ИИ-робот в образе Олафа из диснеевского «Холодного сердца» — результат совместной разработки, который стоял рядом с генеральным директором и основателем компании Дженсеном Хуангом. Также на последней выставке CES в Лас-Вегасе роботы, выполняющие различные задачи, находились в центре внимания.
Эран Розенберг, руководитель направления Physical AI (физический искусственный интеллект) в регионе Африки, Европы и Ближнего Востока в программе стартапов NVIDIA Inception, указывает на глубокие изменения, происходящие сегодня в мире искусственного интеллекта, цитируя Хуанга относительно видения будущего: «Все, что движется, будет автономным».
«Моя связь с этими мирами началась гораздо раньше, — рассказывает Розенберг. — Еще в академический период я работал научным сотрудником и специализировался на прогнозировании неисправностей в автомобилях для General Motors. Это исследование связало данные из реального мира с алгоритмами, способными анализировать и предсказывать поведение физических систем. Именно тогда у меня сформировалось понимание того, что будущее искусственного интеллекта находится не только в цифровом мире, но и в его способности влиять на системы, действующие в физическом пространстве».
По его словам, область Physical AI — это не одна ниша, а широкий инфраструктурный слой. «Это находит выражение в робототехнике, автономных транспортных средствах, дронах, грузовиках — фактически в любой системе, работающей в реальной среде».
Программа NVIDIA Inception — это глобальная инициатива, предназначенная для поддержки стартапов в области искусственного интеллекта и ускоренных вычислений. «Цель состоит в том, чтобы ускорить их развитие — от стадии идеи до зрелого продукта», — объясняет Розенберг. По его словам, только в Израиле в программе участвуют более 1200 стартапов, которые получают доступ к технологиям, вычислительным мощностям, обучению и деловым связям. «Важно отметить, что программа не требует оплаты или отказа от доли в капитале. Цель — укрепить экосистему».
А каково состояние рынка в Израиле по сравнению с миром? «Сфера робототехники в Израиле находится на этапе значительного подъема, но по сравнению с Европой или США все еще существует разрыв, который необходимо сократить. Здесь ведется разнообразная деятельность — дроны, автономные системы и промышленная робототехника, наряду с попытками создания гуманоидных роботов, — но есть еще место для роста». По его словам, израильское преимущество заключается именно в программном слое: «То, что мы называем "мозгом робототехники" — Brain Models. У Израиля есть явное преимущество в области искусственного интеллекта, программного обеспечения и кибербезопасности, и это отличная база для развития интеллекта роботизированных систем».
О работе со стартапами он рассказывает: «Мы действуем через Inception и в сотрудничестве с местной экосистемой — акселераторами, сообществами и ведущими организациями. Стартапы получают широкий доступ к аппаратной инфраструктуре, программным платформам и инженерному сопровождению. Важным компонентом также является связь с глобальной экосистемой NVIDIA, что открывает двери для новых возможностей».
Розенберг также указывает на заметные израильские компании: «Mentee Robotics (профессора Амнона Шашуа) разрабатывает продвинутых гуманоидных роботов, Bellboy специализируется на операционных роботах на базе ИИ, Bluewhite работает в сфере автономного сельского хозяйства. Наряду с ними есть такие компании, как Verobotics, разрабатывающая роботов для мытья окон в высотных зданиях, и Skillreal, которая фокусируется на заблаговременном выявлении неисправностей в промышленном оборудовании».
На CES был представлен прототип робота для складывания белья от LG, который привлек большую часть внимания. Напрашивается вопрос: когда наступит день, когда у нас появятся домашние роботы, выполняющие повседневные, порой утомительные задачи, такие как складывание белья или мытье посуды?
На это Розенберг отвечает: «В определенном смысле революция уже началась. Когда едешь сегодня по Сан-Франциско, например, можно увидеть автономные такси, которые работают на регулярной основе, в том числе благодаря регулированию, позволившему их развертывание. По мере того как все больше стран будут адаптировать нормативную базу, мы увидим более широкое внедрение автономных систем и в транспорте. Тем не менее, важно помнить, что область Physical AI — систем ИИ, управляющих роботами в физическом мире, — гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд. Она требует подготовки всей экосистемы: адаптации заводов, инфраструктуры, цепочек поставок и стандартов безопасности. В отличие от инструментов ИИ в облаке, которые можно запустить за одну ночь для миллионов пользователей, системы, работающие в физическом мире, должны тестироваться и развертываться постепенно. Здесь также вступают в силу соображения безопасности и защиты. Роботы должны работать рядом с людьми в абсолютно безопасном режиме и при этом быть защищены от кибератак. Поэтому основной вызов — это не только технологическая осуществимость, но и создание надежной, защищенной и контролируемой базы, которая позволит их масштабное развертывание». И все же, утверждает Розенберг, уже сегодня можно видеть начало перемен. «Роботы все активнее проникают на заводы, производственные линии и склады — в среды, где бизнес-ценность очевидна, а контроль над условиями выше. Вероятно, проникновение в домашнее пространство будет постепенным: сначала в промышленности и логистике, а позже, по мере созревания технологий, регулирования и общественного доверия — и в доме».
О связи с автономным автомобилем он говорит: «Автономный автомобиль — это своего рода робот. Речь идет о системе, которая действует в физической среде и принимает решения в режиме реального времени. В рамках своей должности я также сопровождаю стартапы в этой области и работаю с такими инициативами, как Drive TLV и EcoMotion».
Розенберг также объясняет выбор NVIDIA не разрабатывать роботов самостоятельно: «Мы — компания вычислительной инфраструктуры. Цель состоит в том, чтобы построить фундамент, на который опирается экосистема — чипы, ИИ-платформы и среды разработки». Он описывает этот подход как «решение трех компьютеров»: «Компьютер для обучения моделей, платформа симуляции и компьютер, который приводит в движение самого робота. Это сочетание позволяет вести разработку быстрее и безопаснее».
Глядя вперед, он отмечает технологический скачок: «Существует интересный парадокс — вещи, которые трудны для людей, легки для роботов, и наоборот. Простые задачи, такие как координация глаз-рука, все еще являются большим вызовом. Робот, например, может поднять машину без усилий, но такая задача, как продевание нитки в иголку, до сих пор считается крайне сложной для роботов. Но продвинутые модели начинают преодолевать эти барьеры и расширять возможности роботов».
В этом контексте он указывает на конференцию GTC 2026 компании NVIDIA, которая завершилась сегодня и на которой был представлен ряд анонсов, иллюстрирующих темпы прогресса. «На GTC мы представили GR00T N1.7 — базовую модель с открытым исходным кодом для гуманоидных роботов, которая фактически служит их "мозгом". Кроме того, мы анонсировали Cosmos 3 — модель мира, которая позволяет генерировать качественные данные через симуляции и сокращать разрыв между симуляцией и реальностью».
По его словам, одна из центральных проблем в этой области — нехватка реальных данных — находит решение через новые инструменты. «Модели Cosmos позволяют стартапам создавать цифровой двойник рабочей среды, запускать тысячи сценариев и генерировать данные для обучения, не касаясь оборудования».
Розенберг добавляет, что на конференции также был представлен Newton — физический движок с открытым исходным кодом, который связывает симуляцию с реальностью. «Он дает глубокое понимание трения, гибкости и веса, позволяя роботам обучаться поведению, которое точно переносится в реальный мир».
Наряду с этим были представлены партнерства с телекоммуникационными компаниями, такими как T-Mobile и Nokia, целью которых является перенос мощностей обработки ИИ на край сети (edge). «Это позволит более эффективно управлять роботами, автономными транспортными средствами и ИИ-агентами с возможностями машинного зрения непосредственно на базе коммуникационной инфраструктуры».
«Можно сказать, что "момент ChatGPT" для робототехники уже настал», — заключает Розенберг.
