Новий розділ у світі робототехніки! Texas Instruments(TXN.US) разом з NVIDIA(NVDA.US) поєднують AI та сенсори, запалюючи революцію «фізичного AI»

Згідно з даними додатку Цзитон Ціньцзя, гігант мікросхем, що спеціалізується на моделях мікросхем та рішеннях для вбудованих систем — довгий час отримавши прізвисько «барометр попиту на мікросхеми у світі» — Texas Instruments (TXN.US), повністю об’єднав свій асортимент продуктів для реального часу, сенсорів та джерел живлення з передовими компонентами для робототехніки, розробленими компанією NVIDIA (NVDA.US), включаючи високотехнологічні компоненти для роботів, сенсори на основі архітектури Ethernet та ексклюзивні технології емуляції, щоб надати значну технічну підтримку розробникам, допомагаючи їм масштабно створювати, розгортати та масово виробляти гуманоїдних роботів та інші кінцеві пристрої, що отримали назву «фізичний штучний інтелект» (фізичний AI).

Згідно з сучасними медійними повідомленнями, співпраця між лідером у галузі аналогових мікросхем Texas Instruments і NVIDIA має потенціал просунути системи штучного інтелекту для гуманоїдних роботів на новий рівень, а не обмежуватися простим «спільним створенням роботів». Їхня остання співпраця більше схожа на побудову більш досконалої, безпечнішої та легшої для масштабного розгортання інфраструктури штучного інтелекту для роботів на базовому рівні технологічного стеку, що суттєво сприятиме просуванню комерціалізації гуманоїдних роботів у галузі.

Зі зростанням очікувань ринку щодо обробки величезних обсягів AI-обчислень та інтеграції фізичних дій, співпраця NVIDIA і Texas Instruments є не лише додаванням чіпів і сенсорних рівнів, а й спільною розробкою системного рівня — від AI-обробки та реального часу сприйняття до базових систем керування, що є важливою основою для реалізації застосувань гуманоїдних роботів у реальному світі.

Генеральний директор відділу автоматизації та робототехніки Texas Instruments Giovanni Campanella заявив: «Повний асортимент продукції Texas Instruments зменшує розрив між потужною обчислювальною здатністю AI NVIDIA і практичним застосуванням, дозволяючи розробникам раніше перевіряти повну операційну систему, схожу на людську.» У своїй заяві він також додав: «Такий інтегрований підхід прискорить еволюцію від прототипів і початкових моделей до комерційних гуманоїдних роботів, забезпечуючи їх безпечну роботу поруч із людьми.»

Нещодавно NVIDIA активно просуває передові технології штучного інтелекту у ширше коло застосувань — наприклад, у робототехніку та автономні транспортні засоби, що також належать до кінцевих пристроїв «фізичного AI», щоб підтримати зростання попиту і знайти нові джерела зростання поза межами дата-центрів. За словами генерального директора NVIDIA Jensen Huang, «фізичний AI» підкреслює здатність роботів і автономних систем сприймати, аналізувати та виконувати цілі дії у реальному світі, і настає ера, коли «фізичний AI» допоможе людській цивілізації еволюціонувати. «Фізичний AI» зосереджений на тому, щоб робити системи сприйняття, аналізу та дії у реальному світі, і саме ці три здатності є ключовими інструментами для переходу моделей із «лише діалогових» до «можливих працювати у фізичному світі».

Texas Instruments і NVIDIA об’єднали зусилля для координації трьох найскладніших рівнів системи — базового сприйняття, керування та AI-обробки у робототехніці

У рамках цієї співпраці Texas Instruments розробила рішення для сенсорної інтеграції, поєднавши свою технологію міліметрових хвильових радарів із технологією роботів NVIDIA Jetson Thor, використовуючи ексклюзивний сенсорний міст Holoscan для забезпечення низької затримки 3D-сприйняття та безпеки, що підтримує розвиток технологій гуманоїдних роботів. Це нове рішення буде продемонстровано на престижній конференції NVIDIA GTC, яка відбудеться з 16 по 19 березня у Сан-Хосе, Каліфорнія.

Віце-президент NVIDIA з робототехніки та Edge AI Deepu Talla зазначив: «Безпечна робота гуманоїдних роботів у непередбачуваних умовах вимагає надзвичайно потужних обчислювальних і обробних можливостей для одночасної роботи з дуже складними моделями AI, реальними сенсорними даними та системами керування моторами.»

Об’єднаний підхід Texas Instruments і NVIDIA, що поєднує високоякісні камери та радарні дані, покращує технології виявлення, локалізації та відстеження об’єктів, одночасно зменшуючи кількість хибних спрацьовувань і системних помилок, підвищуючи здатність гуманоїдних роботів до швидкого прийняття рішень у реальному часі.

Галузеві експерти вважають, що на даний момент ще кілька років потрібно для створення справді універсальних автономних гуманоїдних роботів, але системний прогрес у сферах сприйняття, аналізу та координації рухів є необхідною передумовою для комерційного впровадження. Співпраця Texas Instruments і NVIDIA є ключовим кроком у переході галузі від «алгоритмічних імітаційних перевірок» до «безпечної роботи у реальному світі», що суттєво підвищить ефективність розробки, підвищить стійкість систем і скоротить шлях до масового виробництва.

У розробці робототехніки однією з найбільших проблем є розрив між моделлю і реальністю (Sim-to-Real) — навіть якщо алгоритми AI добре працюють у симуляції, у складних реальних умовах вони можуть давати збій. Платформа NVIDIA Jetson Thor, яка забезпечує високопродуктивну обробку, вже використовується багатьма компаніями для робототехніки, тоді як модулі керування і сенсори Texas Instruments додають цій платформі здатність безпосередньо взаємодіяти з фізичним світом. Поєднання цих технологій дозволить розробникам раніше і точніше перевіряти системи сприйняття, дії та безпеки, ефективно скорочуючи цикли прототипування і знижуючи витрати на ітерації.

Texas Instruments інтегрувала свої контролери реального часу, сенсори (наприклад, радар mmWave) і технології управління живленням із високопродуктивною платформою для роботів NVIDIA Jetson Thor і сенсорним мостом Holoscan, створюючи повний ланцюг від сенсорики і керування до обробки AI. У порівнянні з традиційною архітектурою, що базується лише на камерах і GPU, ця система з сенсорною інтеграцією забезпечує низьку затримку 3D-сприйняття і безпеку, підвищуючи здатність роботів швидко і точно розуміти навколишнє середовище — ключовий крок до створення систем, готових до реального застосування.

При виконанні завдань гуманоїдні роботи повинні не лише складно обробляти AI-обчислення, а й у реальному часі інтегрувати сенсорне злиття, керування багатосуглобовими рухами та безпекові рішення. Технології радарів mmWave і Ethernet Bridge від Texas Instruments допомагають роботам надійніше виявляти і відстежувати об’єкти у складних умовах (наприклад, через скляні двері, сильне або слабке освітлення, дим і пил), що закладає міцну основу для їхньої практичної роботи.

Гігантська хвиля гуманоїдних роботів

Багато американських технологічних компаній активно працюють над створенням високорозвинених AI-інтелектуальних гуманоїдних роботів. Наприклад, під керівництвом Ілона Маска компанія Tesla (TSLA.US), яка є лідером у галузі електромобілів, AI і робототехніки, розробляє гуманоїдного робота під назвою Optimus, який планується використовувати у промислових і споживчих сферах.

Компанія Figure AI за підтримки Microsoft (MSFT.US) і OpenAI намагається створити універсального гуманоїдного робота, здатного виконувати різноманітні завдання. Представники компанії заявляють: «Ці роботи зможуть усунути небезпечну і неприємну роботу, що дозволить людству жити щасливішим і більш змістовним життям.» Boston Dynamics прагне, щоб їхній робот Atlas «радикально змінив промислове середовище».

На глобальному рівні, від Tesla Optimus і Figure AI Helix до інших технологічних компаній, що досліджують цю сферу, спостерігається активне інвестування і стратегічне розгортання. Поточні дані свідчать про значний прогрес у створенні прототипів гуманоїдних роботів за функціональністю, сприйняттям і керуванням рухами, такими як баланс на двох ногах, навігація у середовищі та мультимодальні рішення для прийняття рішень. Водночас зростає конкуренція між різними технічними підходами, що сприяє перехідові від концептуальних досліджень до пілотних проектів у реальних умовах. Це свідчить про перехід галузі від «популярних хайпів» до справжніх технологічних накопичень і масштабних розгортань. За прогнозами аналітичних агентств, у найближчі десять років ринок гуманоїдних роботів значно зросте, зокрема, проект Tesla Optimus має на меті досягти високої надійності та безпеки і планує перейти до масового виробництва у найближчі роки.

Основним рушієм сучасних досліджень у цій галузі є глибока інтеграція AI-сприйняття, прийняття рішень і керування рухами, що включає використання великих моделей для розуміння мовлення і зорової інформації, підсилене навчання для пріоритетних рішень і сенсорне злиття (зокрема, візуальних, радарних і тактильних даних). Такі системи здатні не лише пересуватися у контрольованих умовах, а й виконувати більш складні завдання, наприклад, транспортування вантажів, технічне обслуговування або співпрацю з людьми. За оцінками Morgan Stanley та інших аналітичних агентств, цей комплексний технологічний прорив є ключем до комерційної реалізації. Очікується, що ринок гуманоїдних роботів у майбутньому перевищить обсяг традиційної автомобільної промисловості: до 2050 року глобальний річний дохід від продажу таких роботів може перевищити 5 трильйонів доларів, а кількість гуманоїдних роботів — понад 1 мільярд.

Однак професор Каліфорнійського університету у Берклі і експерт з робототехніки Кен Ґолдберг у своїй нещодавній статті зазначив, що інженерам ще довго доведеться працювати, щоб створити гуманоїдних роботів із реальними навичками.

Ґолдберг підкреслив: «Ми всі добре знаємо ChatGPT і вражаючу роботу у сфері зору та мовлення, але більшість дослідників дуже насторожено ставляться до таких порівнянь: мовляв, ми вже вирішили всі ці проблеми, і вже наступного року зможемо подолати головні питання, пов’язані з гуманоїдними роботами. Я не кажу, що це не станеться, але це не станеться за два, п’ять або навіть десять років. Ми просто хочемо переосмислити очікування, щоб уникнути створення бульбашки, яка в кінцевому підсумку спричинить великий резонанс.»