15 мая 2025

Вайб-кодинг, коботы и виртуальные среды: как роботизация меняет промышленность и компетенции инженеров

Изображение создано
с помощью нейросети

Изображение создано с помощью нейросети

314

15 мая 2025

Четыре миллиона промышленных роботов уже трудятся на производствах по всему миру, и этот показатель растет на 12% ежегодно. Роботизация затронула самые разные индустрии — от создания микроэлектроники до упаковки конфет — но меняет не только их: модернизации подвергаются инженерные профессии. Эксперт по робототехническим системам Артём Якимчук занимается интеллектуальным управлением роботами в Сколтехе и обучает этому студентов. «Истовому инженеру» он рассказал, как передовая техника и машины с ИИ влияют на промышленность, почему вайб-кодинг не заменит фундаментальных знаний и какие навыки понадобятся инженерам будущего для развития в сфере робототехники.

Из интервью вы узнаете

какие страны лидируют в гонке роботизации промышленности
как в создании промышленной робототехники сочетается диверсификация и унификация
зачем роборуке чувства и зрение
как получить грант на миллион на собственный робототехнический стартап

— Артём, чем ты сейчас занимаешься в Сколтехе?

Наш центр специализируется на композитных материалах, 3D-печати и газотермическом напылении. Это процесс, похожий на покраску, только металлами и керамикой — на больших скоростях и при высоких температурах. При использовании плазмы температура может достигать 20 тысяч градусов Цельсия. Через нее пропускается порошок в газе и наносится на деталь. Из-за опасности для человека в таких операциях задействуются роботы, для управления которыми я разрабатываю программное обеспечение.

— Насколько это уникальное ПО?

Это исследовательская работа, где нет готовых сценариев. Для хорошего качества покрытия необходима тонкая настройка всей системы. Приходится анализировать множество входных параметров: давление в системе, температуру напыления, свойства материалов, скорость частиц и десятки других факторов. Все эти данные я обрабатываю методами машинного обучения для корректировки траектории напыления. Помимо исследовательской деятельности, я также веду курсы по промышленной робототехнике. Сколтех направил меня в Германию, в Технический университет Мюнхена, где я перенял современные подходы к образованию студентов. Теперь применяю их в России.

— Обучение, безусловно, нужно студентам, но зачем оно твоему роботу? Разве недостаточно просто зашить в него один или несколько алгоритмов, чтобы он в точности повторял то или иное действие, как это делает роборука на автопроизводстве?

Все зависит от конкретных целей, ведь сам по себе робот — просто инструмент. И промышленный робот в этом плане не исключение. Это своего рода трактор в мире робототехники. Его устанавливают, программируют на определенную задачу, и он выполняет ее круглосуточно на одном месте.

И если нужно напылять одну и ту же деталь десять тысяч раз, не покидая этого места, робот справится без проблем. Но когда требуется работать с разными деталями разными способами или робот становится мобильным, задача существенно усложняется.

В автопроме или иных производствах, для которых характерны повторяемые задачи в жестко детерминированном пространстве, программирование роботов происходит по «точкам» — из точки, А в точку В и так далее. Часто применяются САМ/CAD-системы: на компьютере создается 3D-модель производственной ячейки. Она моделируется, и готовая траектория робота отправляется на его контроллер без возможности ее корректировки. Но для решения нестандартных задач, приходится делать «трактор» умнее: добавлять средства очувствления и интеллектуального управления. Без машинного обучения здесь уже не обойтись.

Далее взаимодействие с роботом происходит более высокоуровнево: используется С++, Python, фреймворки, такие как Robotic Operation System и Unity. Это позволяет создавать более гибкие сценарии реагирования и исполнения задач. Например, ставить роботу условие «если твоя система компьютерного зрения распознала нужную деталь, делай напыление таким-то способом». Или «если задан режим напыления меди, а не алюминия, используй такую-то скорость и такое-то расстояние до детали».

— Как ты стал специалистом в этом вопросе? С чего начались твои инженерные отношения с робототехникой?

Интерес зародился еще в школе, и с тех пор только расширялся. Сейчас у меня за плечами фундаментальное образование: бакалавриат и магистратура по робототехнике и мехатронике в Бауманке, опыт работы разработчиком в робототехнических стартапах и на производствах, а также Сколтех, где я работаю над исследованиями в области современных производственных технологий. Но все могло сложиться иначе, потому что моя семья занимается строительством, и в какой-то момент я думал поступать в строительный вуз.

Если бы не отец, возможно, сейчас ходил бы в каске по строительной площадке и инспектировал новый объект. Но он тогда мне сказал: «Иди лучше в робототехнику. Если с роботами разберешься, то со стройкой проблем не будет».

— Сейчас не сожалеешь, что прислушался к отцовскому совету?

Совсем не жалею, ведь это очень интересная и многогранная сфера. В последние десять лет мир стремительно меняется в сторону роботизации и развития генеративных моделей. Сейчас по всему миру уже задействовано более четырех млн промышленных роботов, и это число быстро растет. Я ориентируюсь на цифры из аналитического отчета 2024 года от Международной федерации робототехники. Их аналитика считается наиболее авторитетной. Это одна из немногих организаций, которая ежегодно публикует глобальную статистику по роботам.

По данным Международной федерации робототехники, с 2018 года глобальный парк промышленных роботов увеличивался в среднем на 12% в год. Быстрее всех рос Китай: в среднем на 22% ежегодно. В 2023-м в Китае применяли 1,76 млн роботов — 41% от мирового объема. В Японии — 435 тыс. (10%), в Европе — 778 тыс., а в Америке — 521 тыс.

Одна из самых показательных цифр в их отчете — плотность роботизации. Лидер по этому показателю — Южная Корея, где сейчас на 10 тысяч работников приходится 1012 роботов. Для сравнения — в России эта цифра менее десяти. Так что работы еще много, и нам, безусловно, есть к чему стремиться.

Диаграмма, показывающая уровень роботизации в мире. Статистика роботизации в мире.

Плотность роботизации в разных странах на 2023 год — последний подотчетный. Источник

— Тысяча роботов на десять тысяч сотрудников — это уже достаточно или все равно еще мало? Насколько мировая промышленность готова дальше развиваться в этом направлении и на каком мы этапе этой революции?

Если смотреть на усредненное общемировое состояние промышленности и сравнить динамику перемен с первой промышленной революцией XVIII века, я бы сказал, что мы находимся где-то между началом и серединой пути. Сейчас выходит множество научных публикаций, появляется генеративный искусственный интеллект, внедряются виртуальное обучение роботов, открытые решения — open source.

Обычно от научной идеи до масштабного внедрения проходит 10−15 лет, но мы уже наблюдаем серьезные прорывы в виртуальном обучении.

Хотя эти процессы могли бы протекать еще стремительней, если бы инвесторы охотней вкладывали средства в эту область. Увы, здесь цена ошибки высока: оборудование дорогое, а на разработки требуется время. Инвесторы предпочитают более быстрый возврат инвестиций. Показательный пример — знаменитый производитель роботов Boston Dynamics. Компания долго переходила из рук в руки и только сейчас, после значительных вложений, начала демонстрировать ощутимые результаты.

— Сейчас многие следят за тенденциями в разработках гуманоидных роботов. Как полагаешь, какие у гуманоидов шансы изменить не только нашу повседневность, но и промышленность?

Это сейчас одно из самых интригующих направлений. Посмотрите на Figure — стартап, создающий человекоподобных роботов и изначально связанный с OpenAI. Они привлекли $ 675 млн от Microsoft, Nvidia и OpenAI. Уже заключили контракт с BMW — их роботы обучаются работать в кузовном цехе, на складе, на линиях листового металла, взаимодействуя при этом друг с другом, единой командой. Их полноценное внедрение планируется в ближайшие год-два.

Гуманоидный, человекоподобный робот. Робот Figure.

Источник

Если говорить о тенденциях, то в кинематике робота и его аппаратной части сейчас прослеживается движение к унификации. Это индустрии выгодно, так как снижает стоимость оборудования. Но в плане применений и задач, напротив, наблюдается диверсификация.

Если раньше робота программировали делать только то, что требуется на конкретном заводе, то теперь перед ним ставят универсальные задачи и учат действовать в изменяющихся условиях так, как это делает человек: анализировать, адаптироваться, быть многофункциональным.

— Разве в промышленности потребность в этой универсальности такая же, как и в нашем с вами бытовом мире — дома или на улице?

Промышленные роботы с самого начала стали широко востребованы во многом благодаря своей универсальности. Шесть степеней подвижности позволяют расположить рабочий инструмент в любом положении в пространстве. X, Y, Z — три оси, и повороты вокруг каждой из них. Такой шестистепенной робот закрывает большинство промышленных задач, что позволило наладить массовое производство и снизить цены.

Будет активно развиваться и направление сервисной робототехники, где под каждую задачу создают отдельного робота. Но это дорого. Скажем, роботы для МЧС, которые тушат пожары, или военные роботы для разминирования — это единичные экземпляры, которые вряд ли станут массовыми из-за специфического и узкого применения. Они не востребованы широко.

— Каковы шансы у гуманоидных роботов стать массовым продуктом для промышленности в обозримом будущем?

Поскольку мы строили мир под человека, развитие гуманоидных роботов выглядит логично. Шансы велики, ведь в этом случае не нужно перестраивать окружающую среду. Главное здесь — усовершенствовать технологии машинного обучения, чтобы гуманоид корректно, без сбоев, копировал поведение человека. Идея не нова. Когда я учился в Бауманке, нам показывали гуманоидных роботов на гидравлике, разработанных еще в 70−80-е годы.

— Какие ключевые преимущества есть у современных разработчиков по сравнению с теми, кто подступался к созданию гуманоидов в 80-х?

У нас есть два ключевых преимущества. Первое — появились фундаментальные модели управления, такие как Groot от Nvidia, разработки OpenAI, Google DeepMind. Независимо от сложности кинематики робота, с помощью этих моделей их управление становится проще.

Развитие генеративного ИИ позволяет контролировать роботов с любой кинематикой — будь то мобильный робот, стационарный, с шестью или двадцатью степенями подвижности.

Вторая опорная точка — возможности симуляции. Людям понадобилось очень много времени для эволюции, но роботам нет надобности тратить тысячелетия на похожий процесс, так как сейчас у нас есть инструменты виртуальной реальности для их ускоренного и массового обучения. Это позволяет вместо физического робота, который будет пытаться взять яблоко разными способами, обучить его цифрового двойника. Это очень важно, потому что традиционный подход обучения на физических прототипах слишком дорог. Намного проще запустить одновременно в виртуальной среде сто тысяч симуляций, чем собрать и поставить десять физических роботов, которые бы экспериментировали с захватом предметов в реальном мире.

Конечно, и в этом случае наши ресурсы ограничены. Мы упираемся в ограничения вычислительных мощностей, то есть то, насколько быстро симуляция может обрабатывать действия робота. Но преимущество по скорости развития по сравнению с биологической эволюцией огромно. Например, компания Waymo, работающие с беспилотным транспортом, обучают свои системы на 1,6 млн километров пробега в реальных условиях и на восьми миллиардах — в виртуальных симуляциях. Разница в масштабе очевидна.

— В каких отраслях промышленные роботы сегодня наиболее востребованы и где ожидается их максимальный прирост в ближайшей перспективе?

Основные потребители роботов сегодня — автомобильная промышленность, электрика, электроника, химическая промышленность и обработка металлов. Но если говорить о перспективных направлениях с потенциалом максимального роста, то это, без сомнения, сервисная робототехника и гуманоидные роботы.

Диаграмма с уровнем роботизации промышленности. Статистика роботизации промышленности.

Роботизация различных отраслей промышленности. Источник

Интересный в этом плане пример — компания Covariant AI, которую в августе 2024 года купил Amazon. Они создают роботов-сортировщиков с системами компьютерного зрения. Робот распознает товары, коробки или пакеты и понимает, как правильно их взять. Если с первой попытки не получается, он может взять предмет иначе или подойти под другим углом.

По виду это классические роборуки с захватами, которые работают на сортировочных центрах, куда привозят фуры с посылками. Но передовое ПО делает из них уникальные устройства для повышения эффективности логистики.

Роботизированный манипулятор, созданный стартапом Covariant.

Самообучающиеся манипуляторы Covariant. Источник

Boston Dynamics и их роботы Spot тоже находят новое применение. Недавно их начали использовать в нефтегазовых операциях: устанавливают датчики для мониторинга окружающей среды.

Робот-собака, созданный компанией Boston Dynamics.

Робот Spot. Источник

Активно также развивается сфера роботов для общественного питания. Например, стартап Spyce в 2021 году закупал роботов для кухни, а в 2023-м, став частью компании Sweetgreen, открыл первый ресторан с собственными кухонными роботами. По их данным, за счет такой роботизации сократилось время приготовления блюд вдвое. При этом средний чек удалось повысить на 10%.

Роботизированный ресторан Spyce. Еду готовят роботы.

Ресторан с кухонными роботами. Источник

Космическая отрасль была и остается одним из главных локомотивов умной роботизации. Скажем, NASA развивает робототехнику для строительства. Они создали роботов, которые за сто часов построили убежище. В испытаниях участвовали три робота — два строителя и один крепежник. Им предоставили планы здания, и они с помощью программного обеспечения и цифрового моделирования определили оптимальный подход к строительству.

— Какую роль в развитии роботизации играет дефицит рабочей силы?

Это лишь один из факторов. Мы внедряем роботов прежде всего в процессы, которые для человека наиболее сложны или рутинны. Человек не может с высокой повторяемостью выполнять одну операцию долгое время — он устает. А робот — может. Но главный драйвер — все же экономическая составляющая. Даже не столько нехватка кадров, сколько удорожание квалифицированных специалистов. Хотя во многом эти факторы взаимосвязаны: нехватка специалистов создает рынок соискателей, что в свою очередь приводит к росту зарплат. Сталкиваясь с этим, компании начинают искать альтернативы и находят их в роботизации и автоматизации.

— Как обстоят дела с промышленной робототехникой в России?

Я вижу положительную тенденцию: у нас есть компании вроде Сбера и Яндекса, вкладывающие частный капитал в развитие передовых направлений роботостроения. На улицах Москвы уже сейчас можно встретить роботов-доставщиков, на дорогах тестируются беспилотные автомобили. В московском Сколково или в Иннополисе в Татарстане занимаются как аппаратной частью беспилотников, так и их интеллектуальным управлением, созданием программного обеспечения.

Если говорить о центрах разработки, то помимо Сколтеха, который является одним из передовых, сравнимым уровнем обладает Бауманка. Также исследовательская работа ведется в Иннополисе, ИТМО, НИУ ВШЭ. Недавно «Яндекс Робототехника» и Сколтех совместно запустили магистратуру по робототехнике.

— Это все относится к программным разработкам, а какая ситуация с «железом»?

Тут крайне сложно выбиться вперед, но и в этой области могу вспомнить интересный кейс — Rozum Robotics из Беларуси, в которых недавно «Ростех» инвестировал около 400 млн рублей. Они создают коботов. Команда изначально хотела делать коллаборативных роботов, но столкнулись с трудностями при внедрении существующих движков с силомоментными датчиками. Тогда они сами начали производство этих движков, а затем перешли к созданию коботов. Сейчас успешно развиваются, и их продукция конкурентоспособна.

Есть другой успешный пример — Promobot из Перми, один из мировых лидеров по внедрению сервисных роботов, роботов-помощников и консультантов. Их машины работают по всему миру.

Сервисный робот для бизнеса Promobot V.4

Источник

— Что бы ты посоветовал молодым ребятам, которые мечтают стать инженерами и сделать карьеру в робототехнике?

Рекомендую начинать изучать языки программирования как можно раньше. Сейчас много говорят о том, что это лишнее и большие языковые модели все закодят за вас. Уверяю, что это не так. Чтобы эффективно использовать ИИ-инструменты, нужно самому уметь программировать. Я сам применяю генеративные модели в работе, но они допускают много ошибок. Необходимо понимать, что они пишут, и уметь это исправлять. Сейчас есть такое понятие — «вайб-кодинг», когда задаешь направление, а ИИ сам генерирует код. Это действительно работает, но только если вайб-кодингом занимается программист.

Без понимания основ программирования оценить качество и откорректировать результат невозможно. Так что первое, что советую помнить: искусственный интеллект значительно ускоряет процесс, но фундаментальные знания необходимы.

Второе. Базовые навыки программирования при поступлении в университет помогают лучше усваивать фундаментальные знания: математический анализ, инженерные дисциплины. В инженерных вузах курсовые и проекты часто основаны на материалах 70−80-х годов, где нужно вручную рассчитывать механизмы. Это полезно для понимания фундаментальных принципов, но если вы умеете программировать и знаете современные технологии, то получаете более глубокие, востребованные в индустрии знания.

— Где лучше получать эти базовые навыки сегодня?

При выборе вуза я бы ориентировался на научные публикации в международных журналах. Как аспирант Сколтеха, я должен публиковаться в журналах категорий не ниже Q1, Q2. Если вас интересует робототехника, изучите, какие научные журналы и публикации есть в этой сфере, какие ученые работают в России и в каких университетах они преподают. Я бы поступал именно туда.

И наконец, третье — запускайте собственные проекты. Не просто учитесь на отлично, а присоединяйтесь к людям, создающим стартапы, выполняйте под научным руководством заказы для промышленности. Ищите подработку или реализуйте собственные идеи в интересующей вас области. Современные реалии таковы, что «отсидеться» в университете ради диплома уже не получится. Нужно искать применение своим знаниям, решая конкретные задачи.

Это предпринимательский подход. Работайте на фрилансе, обращайтесь к научным руководителям или запустите свой стартап. Например, на грант от Фонда содействия инновациям, где инвестируют в университетские проекты по миллиону рублей. Сколково возмещает 50% частных инвестиций.

И еще один важный момент: не зацикливайтесь только на работе. Учитесь правильно распределять время, отдыхать и развиваться в проектной деятельности. Современное образование дает уникальный инструментарий для профессиональной и творческой самореализации. Если промышленная роботизация будет расти такими темпами, то роботы возьмут на себя рутинную работу, а у человека появится больше возможностей развивать свои увлечения. Из настоящих увлечений в конечном итоге прорастают профессиональные прорывы и вызревают новые промышленные революции.