惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Project Zero
Project Zero
Security Latest
Security Latest
G
GRAHAM CLULEY
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
云风的 BLOG
云风的 BLOG
月光博客
月光博客
V
Visual Studio Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
宝玉的分享
宝玉的分享
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
雷峰网
雷峰网
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
爱范儿
爱范儿
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
罗磊的独立博客
D
DataBreaches.Net
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
T
Threatpost
S
Secure Thoughts
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
P
Palo Alto Networks Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - 聂微东
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
NISL@THU
NISL@THU
Spread Privacy
Spread Privacy
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
PCI Perspectives
PCI Perspectives
P
Proofpoint News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
V
V2EX
WordPress大学
WordPress大学
Recorded Future
Recorded Future
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
AI
AI
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
The GitHub Blog
The GitHub Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
D
Docker
Latest news
Latest news
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
B
Blog RSS Feed
V2EX - 技术
V2EX - 技术
小众软件
小众软件
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Экономика массовых домашних роботов: почему рынок все еще не готов к «роботу-дворецкому»
Маша Даровская · 2026-04-17 · via Все публикации подряд на Хабре

Экономика массовых домашних роботов: почему рынок все еще не готов к «роботу-дворецкому»

Простой

6 мин

7.7K

Умные пылесосы у многих дома живут уже давно. Но вот роботы, похожие на людей, пока в повседневности так и не появились. Хотя мы уже минимум столетие читаем про них в фантастических книгах и много десятков лет смотрим в кино. Поэтому нельзя сказать, что человечество не хочет, чтоб с домашними делами ему помогал металлический прямоходящий друг. Хочет! И эта идея уже давно живет в наших головах. Мы представляли роботов именно такими — похожими на нас. Но почему же у нас в домах они до сих пор не появились? 

Новость о том, что американский стартап Sunday привлек 165 млн долларов при оценке в 1,15 млрд долларов для развития домашнего робота Memo, выглядит как очередная монетка в копилку ИИ-хайпа. Инвесторы всё поняли, приняли и начали финансировать саму идею домашнего робота как будущего массового продукта. Наконец-то! Но пока это скорее яркий концепт и мечта компании. Потому что Sunday обещает тесты в реальных семьях уже в 2026 году, но признает, что один робот пока обходится примерно в 20 тыс. долларов, если производство не масштабировать. Экономика индустрии только формируется, но если испытания пройдут успешно, то, возможно, скоро у нас дома будут жить настоящие человекоподобные роботы-помощники. Но это только при условии, что все сложится — успешные испытания, снижение цены за счет масштабирования и устойчивый спрос на рынке.

Содержание:
  • Удастся ли Sunday воплотить мечту о роботе-дворецком в реальность?

  • Sunday идет в самый сложный сегмент робототехники.

  • Еще один драйвер роста рынка — роботы для ухода и общения.

  • Альтернативный вариант: прокачанные роботы-пылесосы.

  • Где именно пока не сходится экономика. 

Удастся ли Sunday воплотить мечту о роботе-дворецком в реальность?

Sunday разрабатывает решения для достижения общей автономности бытовых роботов. У компании один из самых быстрых в отрасли циклов итерации модели: Sunday контролирует весь технологический контур, от проектирования и производства оборудования до сбора данных, обучения и оценки.

Хотя Sunday, как и другие игроки рынка, может использовать исследования и инструменты из открытого доступа, включая модели мира и визуально-языковые модели, собственные данные, собранные в реальных сценариях, дают компании стратегическое преимущество. Важная часть экосистемы Sunday — это собственная запатентованная перчатка для захвата движений (Skill Capture Glove), которая позволяет быстро собирать высококачественные данные о действиях человека и переносить их в роботизированные системы. Благодаря вертикальной интеграции Sunday способна переходить от этапа сбора данных к обучению и тестированию модели быстрее конкурентов.

Такой подход, по замыслу Sunday, должен позволить ей раньше конкурентов вывести автономных роботов в сложные бытовые условия, где особенно важна скорость обучения, надежность и адаптация к реальной среде.

Источник

Источник

На первый взгляд кажется, что домашняя робототехника развивается линейно: сначала робот-пылесос, потом мобильная платформа, робот с руками и, наконец, гуманоид. Но на деле на каждом шаге происходит резкий скачок сложности. Уборка пола — это одна категория движения, один тип контакта со средой и относительно простая метрика успеха. Домашний гуманоид должен воспринимать тысячи комбинаций объектов, материалов, поз, препятствий и сценариев, а также не ломать вещи, не травмировать людей и не застревать в неожиданных ситуациях. 

Исследовательская платформа BEHAVIOR-1K хорошо показывает масштаб проблемы: речь идет о тысячах бытовых активностей, основанных на реальных запросах людей только в 50 сценах с тысячами объектов и сложной физикой. Даже самые продвинутые (state-of-the-art) системы пока испытывают трудности именно из-за длительных сценариев и сложных манипуляций.

Sunday идет в самый сложный сегмент робототехники

По сути компания продает ожидание автоматизированного домашнего труда: Memo должен уметь убирать со стола, загружать посудомойку, стиралку, приносить предметы и выполнять рутинные домашние действия.

В отличие от завода дом — это пространство бесконечного хаоса. На кухне могут стоять новые кружки, под ногами — валяться игрушки, на диване — одежда, в проходе — собака, на столе — стекло, а на полу — мокрое пятно неясного происхождения. Поэтому встает вопрос не конкретных операций, а безопасной навигации, устойчивости, способности воспринимать изменения, понимать контекст и учитывать неожиданности. Это настолько сложно, что рынок долго не может перейти от узкоспециализированных устройств вроде роботов-пылесосов к универсальным домашним прямоходящим машинам.

Тем не менее, по данным International Federation of Robotics, продажи потребительских сервисных роботов в 2024 году выросли на 11% и приблизились к 20 млн единиц. При этом крупнейшей категорией были именно роботы для домашних задач — уборки пола, стрижки газона и смежных бытовых функций. Это значит, что потребитель в принципе уже готов платить за роботизацию дома. Но не за любую, а за узкую, понятную, воспроизводимую и относительно надежную функцию. То есть массовый спрос устойчив только там, где робот делает одно дело хорошо, стоит вменяемых денег, понятен в использовании и не несет высоких рисков. Робот-пылесос не обязан быть умным собеседником, приносить чашку с чаем и редко попадает в юридически или этически чувствительные ситуации. Гуманоидный робот в квартире сталкивается со всем этим сразу.

Еще один драйвер роста рынка — роботы для ухода и общения

Некоторые академические исследователи связывают перспективы домашних роботов со старением населения в развитых странах и ростом потребности в поддержке пожилых людей. Исследование Frontiers 2025 года по социальным роботам показало, что принятие таких систем остается ограниченным, а центральными факторами оказывается персонализация и интерактивность. Речь о том, что пожилые люди в Штатах не хотят переезжать в дома престарелых, а такие роботы напоминают о приеме таблеток и позволяют родственникам подключиться и проверить, все ли нормально.

При этом основной барьер на пути к массовости не столько в цене и функциональности, сколько в том, насколько робот вписывается в ежедневный ритм жизни, уважает границы, поддерживает чувство достоинства и не воспринимается как чужеродный объект в доме. Исследователи установили, что социально ориентированные роботы-помощники (SAR) оказывают поддержку пожилым людям в условиях домашнего ухода и обладают большим потенциалом в здравоохранении.

Альтернативный вариант: прокачанные роботы-пылесосы

Источник

Источник

В январе 2026 года компания Matic объявила о привлечении 60 млн долларов и построила всю коммуникацию вокруг тезиса, что «следующий этап в роботах — это не гуманоид, а Matic». Она прямо противопоставляет свои модели гуманоидным роботам и делает акцент на реальной эксплуатации в домах.

Аналогичная позиция есть и у компании SwitchBot. Ее K20+ Pro позиционируется как мультизадачный домашний робот и стоит от 699,99 долларов. 

Источник

Источник

Это расширяемая мобильная бытовая платформа, выросшая из логики робота-пылесоса. Такой продукт легче объяснить рынку, проще продавать и безопаснее внедрять. Он убирает, следит за домом — закрыты ли окна и двери — и домашними питомцами с помощью камеры, управляется голосом, приносит напитки, очищает воздух, ухаживает за цветами, служит вентилятором и штативом 🙂

Где именно пока не сходится экономика

Так почему же гуманоидные роботы как в «Гостье из будущего» Булычева и других отечественных и зарубежных фантастических романах до сих пор не живут в наших домах, хотя на дворе 2026 год? На это есть ряд причин.

У гуманоидов в домашних условиях слишком широкий пул обязанностей, из-за чего им нужно просчитывать множество сложных сценариев с нуля. Чем они сложнее, тем вероятнее ошибки — те самые разбитые тарелки или наезды на кота. Робот должен уметь ориентироваться в меняющейся среде и подстраиваться, постоянно обучаться и корректировать свое поведение. Он не может уронить и разбить вдребезги тарелки, проехаться по коту или сбить с ног ребенка. Этого ему не простят. Если робот-пылесос иногда чудит, этому могут не придать значения, но у многофункционального гуманоида последствия, цена ошибки выше. 

В результате требуются гораздо более сложные модели и железо, больше денег и времени на тестирование, что удерживает его стоимость на недосягаемом для домашнего сегмента уровне. Модели от Sunday и 1X демонстрируют одно и то же: ранние домашние гуманоиды стоят около 20 тыс. долларов или около того. Это точно не массовая цена для широкого сегмента. 

Поэтому пока что постепенная эволюция мелких роботов выглядит очевиднее резкого распространения гуманоидных моделей. Сначала у них появятся единичные дополнительные функции, затем появится новый класс моделей с более широким набором бытовых сценариев и возможностью удаленного контроля. И только после этого домашние гуманоиды смогут претендовать на более широкий рынок домашних устройств.