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

D
DataBreaches.Net
IT之家
IT之家
The Cloudflare Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
WordPress大学
WordPress大学
N
Netflix TechBlog - Medium
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
P
Proofpoint News Feed
L
LangChain Blog
博客园 - Franky
美团技术团队
J
Java Code Geeks
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - 叶小钗
小众软件
小众软件
Y
Y Combinator Blog
B
Blog RSS Feed
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
D
Docker
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Jina AI
Jina AI
罗磊的独立博客
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Vercel News
Vercel News

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
Целесообразность использования человекоподобных роботов в...
Алекс · 2026-06-22 · via Все публикации подряд на Хабре
Обработка поверхности перед окраской.

Обработка поверхности перед окраской.

Всё больше появляется сообщений о проектах с применением человекоподобных роботов на производстве. Основная гипотеза: человекоподобный робот, может работать вместо человека, так как всё на производстве уже сделано для человека и человек работает.
Ниже разберём гипотезу о целесообразности использования человекоподобных роботов в производственных процессах обработки поверхностей (шлифовка, полировка, пескоструйка, покраска и т.д.) в актуальном периоде.

Основной вывод: человекоподобные роботы вряд ли станут оптимальным решением для производства, где точность, производительность и скорость являются основными критериями выбора.

Аргументы

Ноги - неэффективный способ передвижения по заводу

Ноги неэффективны на ровных поверхностях. Двуногая ходьба требует сложных систем балансировки (особенно с учётом работающего инструмента), потребляет много энергии и не даёт преимуществ перед колёсными платформами или рельсами. К тому же, роботу всё равно будет нужно использовать инструмент, который «привязан» кабелем питания или шлангом подачи воздуха для работы инструмента.

Президент Teradyne Robotics Уджвал Кумар отмечает, что «зачем заставлять робота стоять на двух ногах, если колёса могут перемещать его по цеху быстрее и с большей стабильностью?». Richtech Robotics при разработке промышленного гуманоида Dex сознательно отказалась от ног в пользу колёсной платформы, заявив: «Разработка устойчивой двуногой походки не даёт практических преимуществ в промышленных условиях». Ноги также серьёзно ограничивают время автономной работы - до 15-30 минут у некоторых моделей. UBS в своём анализе добавляет: колёса «гораздо эффективнее в определённых средах».

Многопальцевые кисти (захваты) - дорого и ненадёжно

Кисти с несколькими пальцами с учётом необходимой сенсорики и усилий, соответствующих человеческим дороги, существующие не обеспечивают надёжный захват инструмента на высоких скоростях/усилиях и усложняют систему. Эффективнее напрямую присоединить инструмент к манипулятору, возможно использовать сменные инструменты.

Родни Брукс (сооснователь iRobot, профессор MIT) указывает, что в человеческой руке содержится около 17 000 специализированных тактильных рецепторов - у гуманоидных роботов их «фактически ноль». Инфраструктура для сбора тактильных данных, аналогичная ImageNet для зрения, просто не существует. Стоимость одной «ловкой кисти» от Shadow Robotics достигает $74 000. UBS прямо пишет: «Набор подключаемых "конечных эффекторов" – отвёрток, захватов и присосок - может быть более подходящим, чем кисти рук».

Голова с камерами - неэффективное размещение сенсоров

Голова мала, камеры расположены слишком близко друг к другу. Для хорошего обзора датчики нужно размещать по всей рабочей ячейке - на манипуляторе рядом с инструментом и над деталью. Человек может значительно изменять положение головы для изменения угла обзора и даже при всей гибкости не всё хорошо видно. А роботу, кроме собственно камер, следящих за процессом, нужно ещё следить за положением деталей, и самого себя в пространстве, при помощи дополнительных датчиков.

В общем это инженерный здравый смысл. В промышленных решениях с роботами, используется распределённая сенсорика: камеры, силомоментные датчики и ИИ-алгоритмы работают в связке для адаптивного контроля процесса. Специализированные 6D-силомоментные датчики, встроенные непосредственно в инструмент или рядом с ним, обеспечивают замкнутый контур управления в реальном времени.

Двойные манипуляторы (две руки) - нужны, но не в гуманоидной конфигурации

Две руки полезны для обработки крупных деталей, но их нужно располагать на достаточном расстоянии друг от друга, чтобы избежать столкновений и максимизировать рабочее пространство. Однако, это не та конфигурация, которая используется в гуманоидных роботах. За скобками оставим, режимы синхронизации, распределения усилий и т.п.

Подготовка поверхности с помощью промышленных роботов.

Подготовка поверхности с помощью промышленных роботов.

Если рассмотреть, примеры, промышленных производственных ячеек с двумя промышленными манипуляторами на рельсах - это более оптимальное решение. Teradyne Robotics также подтверждает: «Большая часть работы на заводском цехе не требует перемещения за пределы ячейки. Шестиосевой робот может оставаться на одном месте или перемещаться по рельсу или с помощью подъёмной колонны».

Здесь нужно отметить, что правильная конфигурация важнее антропоморфности. Хотя с эстетической точки зрения, антропоморфный робот с одной рукой, это не то, что мы ожидаем.

Экономия на масштабе - не аргумент в пользу гуманоидов

Сторонники гуманоидов говорят об экономии на масштабе. Но промышленные роботы, рельсы, камеры и силомоментные датчики - всё это уже производится в больших объёмах и выигрывает от эффекта масштаба без гуманоидной формы.

Цифры красноречивы. По данным DIGITIMES, сегодняшние гуманоидные роботы стоят $50 000 – 400 000, тогда как промышленные роботы аналогичного размера и функциональности – в пределах $30 000. UBS оценивает текущую стоимость Tesla Optimus в $50–60 тыс., Figure AI - $30–100 тыс., а Atlas 2 от Boston Dynamics - более $500 тыс. При этом гуманоиды «дороги, сложны и относительно хрупки по сравнению с более простыми специализированными системами автоматизации». Forbes добавляет: «Крупные производители гуманоидных роботов избегают обсуждения стоимости, но отраслевые оценки помещают стоимость единицы в $120 000 – 200 000». Здесь также есть вопрос необходимой инфраструктуры, необходимой для поддержки роботов.

В 2025 году, по данным Counterpoint Research, в мире было установлено всего 16000 гуманоидных роботов, и в основном для сбора данных и исследований. Для сравнения: ежегодные поставки промышленных роботов исчисляются сотнями тысяч.

Гуманоиды, на текущий момент, проигрывают в цене при сопоставимой функциональности

Главный контраргумент: производительность

Необходимо отметить, что промышленные роботы работают в 4–5 раз быстрее человека при заметно больших усилиях. Однако, по данным UBTech (третьего по величине производителя гуманоидных роботов в мире), гуманоиды достигают лишь 50% производительности человека в ограниченных заводских задачах. Это достаточно большой разрыв.

Нюансы:

Но есть и исключения: существуют компании, разрабатывающие гуманоидных роботов специально для полировки - например, Stial Technologies с моделью Steven. Однако даже они используют колёсную платформу (а не ноги) и делают упор на работу в стеснённых пространствах и со сложными деталями - там, где гибкость руки имеет большое значение.

Steven jn Stial Technologies.

Steven jn Stial Technologies.

И здесь стоит обратить внимание, что это скорее исключение, подтверждающее правило. Так как речь идёт о массовых производственных процессах, где критерии - скорость, точность и производительность.

Итоговый вывод

Гуманоидные роботы не являются оптимальным решением для производственных задач обработки поверхностей.

Они:

- Дороже промышленных аналогов в 2–10 раз

- Медленнее (50% производительности человека против 400–500% у промышленных роботов)

- Сложнее и менее надёжны (тысячи деталей против десятков)

- Имеют низкую энергоэффективность (ходьба требует огромных затрат энергии)

- Не дают реальных преимуществ на ровном заводском полу

Как отмечает Уджвал Кумар из Teradyne Robotics: «На заводе в цеху практичность важнее внешнего вида - модульные, ориентированные на задачу роботы превосходят человекоподобные конструкции».

Для производства в процессах обработки поверхностей, где точность, производительность и скорость являются главными критериями, ответ однозначен: промышленные роботы в правильной конфигурации - это "выигрышное решение". Гуманоиды пока остаются скорее маркетинговым и исследовательским феноменом, чем практическим инструментом для реального производства.

Использованы материалы: GrayMatter Robotics, Teradyne Robotics,iRobot