Репортаж от Wedoany，Компания Intrinsic, занимающаяся разработкой ИИ-роботов и входящая в состав Google, представила на выставке Automate 2026 модульный роботизированный рабочий модуль Intrinsic Intelligence Cell. В основе этого модуля лежит программное обеспечение, а не аппаратное обеспечение. Он предназначен для предоставления адаптируемой эталонной архитектуры для производителей, машиностроителей и системных интеграторов. Система работает на базе IntrinsicOS и объединяет ИИ, промышленных роботов и модульную автоматизацию в одном производственном модуле, который можно перенастраивать для различных производственных задач без необходимости в масштабном инжиниринге или программировании роботов.
Традиционная модель промышленной автоматизации сталкивается с вызовами. Производителям необходимо выпускать больше видов продукции, быстрее переключаться между производственными партиями, решать проблему нехватки рабочей силы и интегрировать искусственный интеллект. Подход Intrinsic заключается не в том, чтобы использовать ИИ как дополнительный компонент к существующей автоматизации, а в том, чтобы позиционировать интеллект как основной операционный уровень будущих производственных систем. На выставке Automate 2026 система использовала промышленного робота Fanuc для выполнения задач по электронной сборке, демонстрируя совместную работу ИИ-ассистированного восприятия, планирования движений и управления в единой программной среде.
Intrinsic понимает «физический ИИ» как ИИ, способный понимать, рассуждать и взаимодействовать с физическим миром в промышленной среде. Это требует от системы интерпретации данных с датчиков, понимания трехмерной геометрии, планирования движений робота, адаптации к изменяющимся условиям и безопасного выполнения задач в реальном времени. Intrinsic Intelligence Cell объединяет эти возможности в модульной архитектуре, поддерживая различные марки роботов, инструменты и производственные процессы. При изменении продукта производители могут перенастроить рабочий модуль с помощью программного обеспечения, навыков ИИ и модульного оборудования, не перестраивая линию автоматизации. Для часто переключаемых производственных партий в условиях высокодиверсифицированного производства такой подход позволяет значительно сократить затраты на инжиниринг и время развертывания.
Intrinsic заявляет, что ее подход может принести пользу предприятиям любого размера. В приложениях по загрузке/выгрузке станков операторы могут развертывать возможности на базе ИИ, такие как автоматизированное восприятие, планирование движений робота и интеллектуальный захват, с помощью упрощенного программного интерфейса, без необходимости в специалистах по программированию роботов. Компания уже сотрудничает со специалистами по автоматизации ЧПУ, такими как Trinity Automation и MartinSystems, чтобы интегрировать эти возможности в продукцию для механических цехов следующего поколения. Цель состоит в том, чтобы позволить небольшим производителям внедрять робототехнику без необходимости в обширных внутренних знаниях в этой области.
Подход Intrinsic получил подтверждение со стороны производственного сектора. Компания сообщает, что кастомизированная версия Intrinsic Intelligence Cell будет пилотироваться на производственных мощностях Foxconn позднее в этом году для применения в электронной сборке. Этот пилотный проект продемонстрирует, может ли модульный рабочий модуль на базе ИИ выйти на крупносерийное промышленное производство.
Стратегия Intrinsic делает акцент на интероперабельности, а не на создании вертикально интегрированной экосистемы роботов. В демонстрации на Automate использовался робот Fanuc, что отражает продолжающееся сотрудничество двух компаний. Рабочий модуль предназначен для размещения различных аппаратных и программных компонентов, позволяя при этом возможностям ИИ последовательно работать в разных производственных средах. Такая интероперабельность имеет решающее значение для производителей, которые уже вложили значительные средства в существующее оборудование для автоматизации.
Intrinsic также стремится расширить сообщество разработчиков промышленного ИИ. В партнерстве с Open Robotics она запустила «AI for Industry Challenge», посвященный ловкому манипулированию кабелями и электрическими разъемами. Зарегистрировались 1600 команд из 115 стран, более 5000 участников. Среди участников 93% владеют Python, 73% имеют опыт работы с ROS, но только 14% непосредственно работают в области робототехники. Эти данные свидетельствуют о растущем интересе разработчиков программного обеспечения к этой области. Участники разрабатывают решения с использованием сред симуляции с открытым исходным кодом, таких как Gazebo, MuJoCo от Google DeepMind и NVIDIA Isaac Sim, и проверяют их через программную платформу Intrinsic и промышленные модели компьютерного зрения. Финалисты в конечном итоге удаленно развернут свои алгоритмы на физическом промышленном рабочем модуле в штаб-квартире Intrinsic в Калифорнии.
В области промышленных роботов конкурентное преимущество смещается от чисто механических параметров (таких как грузоподъемность, повторяемость, скорость) к программному обеспечению. Модели восприятия, навыки роботов, планирование движений, оркестровочное программное обеспечение и среда разработки могут стать столь же важными, как и сами роботы. Intrinsic не конкурирует напрямую с производителями роботов, а предоставляет интеллектуальную платформу, позволяющую различным аппаратным платформам выполнять более адаптивные производственные задачи.
В основе этого видения лежит идея о том, что заводы все больше будут определяться программным обеспечением. Производственные модули можно будет перенастраивать с помощью обновлений программного обеспечения, а не механического перепроектирования, возможности роботов можно будет расширять за счет загружаемых навыков ИИ, а небольшие производители, возможно, смогут получить возможности автоматизации, которые раньше были доступны только крупным предприятиям. Реальная производительность промышленного ИИ за пределами контролируемых демонстраций определит скорость реализации этого видения, но его направление становится все более ясным. Будущий завод, возможно, будет определяться не новыми роботами, а интеллектуальной программной архитектурой, которая делает существующих роботов более адаптивными.
