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

Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
V
V2EX
C
Check Point Blog
GbyAI
GbyAI
D
Docker
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
B
Blog RSS Feed
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
N
Netflix TechBlog - Medium
T
Troy Hunt's Blog
博客园 - Franky
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
S
SegmentFault 最新的问题
Latest news
Latest news
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
I
InfoQ
博客园 - 【当耐特】
NISL@THU
NISL@THU
A
About on SuperTechFans
T
Tailwind CSS Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
The Hacker News
The Hacker News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Scott Helme
Scott Helme
雷峰网
雷峰网
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Security Latest
Security Latest
V
Vulnerabilities – Threatpost
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
A
Arctic Wolf
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
N
News and Events Feed by Topic
IT之家
IT之家
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
T
Threat Research - Cisco Blogs
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
SecWiki News
SecWiki News
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
S
Security Affairs
The Register - Security
The Register - Security
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
L
LINUX DO - 热门话题
T
Tor Project blog

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
Игра на разведку. Как игроки Pokémon Go научили дроны видеть
DimaIgrotech · 2026-04-23 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели1.5K

Обзор

Pokémon Go – одна из самых популярных и прибыльных мобильных игр в истории.

  • Больше 1 млрд скачиваний

  • 230 млн активных пользователей в пике

  • 6 млрд $ выручки

  • И 30 млрд отсканированных объектов по всему миру

Только все это хоть и яркая, но ширма. Прикрытие основной деятельности, которой занималась компания Niantic в своих недрах.

И результаты этой скрытой деятельности впечатляют. Сегодня разработчики Pokémon Go уже не развлекают детишек ловлей покемонов. Они учат боевых дронов ориентироваться на местности в условиях радиоэлектронной борьбы, глушилок и спуфинга. Без участия оператора.

И все это было бы невозможно без применения геймификации для создания одного из крупнейших краудсорсингов данных в истории.

Какой путь прошел главный герой-основатель Джон Ханке. И какую роль в этом сыграло ЦРУ и Google – далее в материале.

Содержание статьи:

  1. Этап 1: Keyhole – от войны в Ираке до Google Earth.

  2. Этап 2: Поглощение Google и главный технический вызов 3D карт

  3. Этап 3: Крупнейший игровой краудсорсинг для обучения ИИ

  4. Этап 4: Niantic Spatial – геопространственный AI-стартап или “Бывших разведчиков не бывает”

  5. Итог: два слоя геймификации для решения бизнес-задач

Этап 1: Keyhole – от войны в Ираке до Google Earth.

Еще в далеком 1999 году Джон Ханке основал стартап Keyhole. Компания занималась визуализацией геопространственных данных. Проще говоря – из спутниковых снимков собирала 3D карту земли.

И это сейчас вам очевидна перспективность этой идеи. А вот в начале нулевых, когда термина “смартфон” еще не существовало, а интернет оставался диковинкой – компания едва сводила концы с концами.

Помощь пришла откуда не ждали. В 2002 компанией Keyhole заинтересовался инвест-фонд под названием In-Q-Tel.

За странным названием из шести букв и двух дефисов скрывалось дочернее подразделение ЦРУ. Оно выискивает по всему миру перспективные технологии. С одной простой целью – применить их в интересах государства. А именно армии и разведки.

Таким образом первыми клиентами молодого стартапа стали ЦРУ и NGA (Национальное агентство геопространственной разведки США). А первый опыт применения – война в Ираке. Разработанные Keyhole 3D карты использовались для координации войск.

Примерно так выглядел продукт Keyhole в 2002 году.

Примерно так выглядел продукт Keyhole в 2002 году.

Вообще фишка In-Q-Tel – это находить технологии двойного назначения. То есть и гражданского, и военного. Так 3D карты от Keyhole попали и в телевизор. Их использовали СМИ (CNN, ABC, CBS) для освещения войны – красочно показывали результаты бомбежек Багдада американской публике.
Вкусная фактура для журналистов. И бесплатная реклама для Keyhole.

Сколько ЦРУ вложила в Keyhole – неизвестно, да и не важно. Действительно важно тут следующее: с Keyhole началась “теплая дружба” Джона Ханке с американской разведкой.

И в следующих главах жизни нашего героя вам может показаться, что их пути разошлись. Но не дайте себя обмануть. Дело, начатое в 2002, даст свои плоды еще только через 23 года.

Этап 2: Поглощение Google и главный технический вызов 3D карт

В 2004 году более 25% поисковых запросов Google носили геопространственный характер (поиск адресов, точек, маршрутов). И приобретение сервиса 3D карт было отличным решением для развития опыта пользователей.

27 октября 2004 Google приобрел Keyhole за $35 млн. Джон Ханке стал вице-президентом в Google Geo-division (геоподразделение). Под его началом Keyhole превратилась в известные нам Google Earth и Google Maps.

Так выглядел Google Earth в 2005-ом

Так выглядел Google Earth в 2005-ом

Сейчас В Google Earth есть прекрасная функция – можно рассматривать карту в 3D. Находишь нужную тебе точку и видишь ее с любого ракурса.

А так Google Earth выглядит сегодня

А так Google Earth выглядит сегодня

Создание такой карты в 00-ых было, мягко говоря, нетривиальной задачей.

У человека есть пространственное восприятие. Если нам показать спутниковый снимок, например, церкви – мы легко дорисуем в голове, как она выглядит в жизни. Мы умеем дополнять недостающие детали.

— А как научить машину превращать 2D спутниковые снимки в 3D карты?

У машины такой возможности нет. И для ее обучения нужны данные. То есть миллионы сканов и фотографий реальных объектов с привязкой к локации.

Этим долгим, сложным и дорогим процессом занялся наш герой. С 2007 года Google запускает Street View. Сотни машин с камерами на 360 градусов и LiDAR начинают сканировать города. Параллельно с этим ведут аэрофотосъемку и скупают данные у геодезистов, правительства и операторов спутников.

Отдав 3 года этой задаче Джон, видимо, понял: самый дорогой компонент картографии — это человеко-часы на местности. Машины Street View могут снять улицу, но не могут зайти в парк, обойти памятник с четырёх сторон, снять подъезд жилого дома.

И результатом этого озарения стало основание им в 2010 году Niantic Labs – внутренний стартап Google. Тогда же он покинул пост в Geo-division.

Niantic Labs “на бумаге” – исследовательская лаборатория. В действительности – разработчик мобильных игр.

— Зачем человек, который уже 10 лет стоит на острие цифровой картографии закладывать такой вираж в своей карьере?

Этап 3: Крупнейший игровой краудсорсинг для обучения ИИ

Niantic – разработчик не просто игр. Это разработчик AR-игр.

Последовательность выхода игр Niantic

Последовательность выхода игр Niantic

Все их продукты имели одну суть: игроки бегают по реальному миру и направляют камеру на объекты, которые нужны игре. Геймификация процесса уже начала решать часть проблем картографии.

В 2012 и 2013 году они выпускают две игры: Field Trip и Ingress. Вторая даже была популярна – 12 миллионов скачиваний.

В октябре 2015 Niantic выходит из Google и становится независимой. Их следующий проект (Pokémon Go) родился из первоапрельской шутки 2014 года. Покемонов разместили прямо на Google Maps. Скорее всего это был тест-драйв эксперимент – прощупать интерес аудитории к будущему продукту.

Сделка с Nintendo и The Pokémon Company прошла быстро. И разработка Pokémon Go началась.

Что было дальше – вы знаете и без меня.

Миллионы школьников бегали по всей планете и ловили покемонов. Больше миллиарда скачиваний, миллиардные доходы. Капитализация Niantic выросла с 150 млн $ до 9 млрд $.

Тепловая карта сканов локаций Pokemon Go

Тепловая карта сканов локаций Pokemon Go

Вместе с успехом они пожинали и другие, куда более перспективные плоды.

Все игры Niantic имели еще одно сходство – они собирали данные. Фото, видео и локацию.

Эти данные Niantic использовала для создания VPS (Visual Positioning System).

Говоря простым языком – VPS это система-аналог GPS. Она позволяет определить местоположение по одному взгляду камеры на объект. С точностью до 1 сантиметра (в отличии от 1-10 метров для GPS). Без связи со спутником.

Этап 4: Niantic Spatial – геопространственный AI-стартап или “Бывших разведчиков не бывает”

Для создания VPS Niantic обучила более 50 миллионов нейросетей с более чем 150 триллионами параметров используя данные с миллионов локаций. И большая часть этих данных была собрана пользователями Pokémon Go.

Главное достижение Pokémon Go – это не коммерческий успех. С помощью игры компания заставила миллионы людей бесплатно работать на себя и безвозмездно передавать им данные для обучения своих моделей.

Хотя почему безвозмездно? Игроки ведь были увлечены игрой. И получали удовольствие.

Уже в 2025 Niantic продает весь свой игровой бизнес за 3.5 млрд $. И меняет название на Niantic Spatial.

Основной продукт Niantic Spatial – та самая VPS. Компания предлагает использовать VPS в складской логистике, управлении роботами-доставщиками еды, нефтегазовой отрасли и так далее. В отличии от GPS – ей не нужна связь со спутником. И точность определения местоположения на порядок выше. Подключенный к VPS аппарат буквально видит и понимает, где он находится.

И тут самое время вспомнить старых друзей Джона Ханке из ЦРУ и In-Q-Tel. И их добрую традицию находить технологиям двойное применение.

Партнеры и заказчики Niantic Spatial

Партнеры и заказчики Niantic Spatial

В декабре 2025 года Niantic Spatial объявляет о партнерстве с компанией Vantor — оборонным подрядчиком, который напрямую работает с Агентством геопространственной разведки США. Совместный продукт — система навигации для дронов и наземных бойцов в условиях, когда GPS заглушен или недоступен. Теперь VPS помогает беспилотнику ориентироваться в зоне радиоэлектронной борьбы.

А на самом сайте Niantic Spatial среди партнеров гордо красуется U.S. Air Force и U.S. Coast Guard.

Вот так дружба с разведкой, начавшаяся в 2002 году, всплыла в году 2025.

Итог: два слоя геймификации для решения бизнес-задач

Организовать такой масштабный краудсорсинг данных без геймификации было бы невозможно. Машины Street View не могли попасть туда, куда мог зайти человек с телефоном. И именно игра создавала мотивацию для людей совершать эти действия.

Миллионы людей играли в игру и не задумывались, что на самом деле играют ими.

На этом примере мы понимаем, что геймификация может иметь несколько слоев:

Первый слой – очевиден и известен многим. Когда игровые сценарии и элементы интегрируются прямо в продукт и работают на повышение бизнес-метрик. Прогресс-бары, лидерборды, баллы – таких примеров вокруг вас десятки.

Второй слой – более сложная сущность. Это игра со скрытым предназначением. Такая система геймификации подразумевает, что человек думает будто он “просто играет”. Когда на самом деле решат иные, скрытые от него, бизнес-задачи.

И Pokemon Go – это самый громкий случай такого геймифицированного краудсорсинга, но не единственный. Есть еще более масштабная, но тихая история. В ней приняли участия все мы без исключения. И вы, и я, и все наши знакомые.

О ней поговорим в следующей статье.

Делайте бизнес играючи!

P.S. Не все свои статьи о геймификации я считаю уместным публиковать на Хабре. Поэтому те, кому эта тема интересна и полезна — могут найти больше статей и информации у меня в ТГ канале.

Другие мои статьи о геймификации: