Вьетнам видит растущие преимущества в глобальной гонке по разработке универсальных гуманоидных роботов, машин, способных выполнять сложные физические задачи, естественно взаимодействовать с людьми и безопасно работать в реальных условиях.
Выступая на симпозиуме на тему «Интеллектуальная робототехника и автоматизация», организованном 4 декабря фондом VinFuture в рамках Недели науки и технологий VinFuture 2025, доктор Нгуен Чунг Куан из Университета Южной Калифорнии и VinMotion заявил, что Вьетнам демонстрирует сильные стороны во всех трех областях, имеющих решающее значение для развития гуманоидных роботов: производство высококачественного оборудования, мощные возможности в области программного обеспечения и искусственного интеллекта, а также безопасная и надежная среда развертывания. По его словам, благодаря этим условиям страна имеет основу для участия в глобальной конкуренции в области гуманоидной робототехники.
Мир становится свидетелем стремительного развития робототехники, автоматизации и искусственного интеллекта (ИИ), основанного на прорывах в области передовых сенсорных и интеллектуальных интерактивных систем. Эти технологии не только меняют промышленное производство, сферу услуг и здравоохранение, но и повышают производительность, улучшают качество жизни и способствуют более устойчивому развитию.
На симпозиуме международные и вьетнамские эксперты также обсудили последние тенденции в области робототехники, от социально интерактивных гуманоидов и коллаборативных сервисных роботов до медицинских и реабилитационных систем, а также рассмотрели основные проблемы, связанные с безопасностью и этикой ИИ, чтобы обеспечить ответственное, ориентированное на человека и устойчивое развитие робототехники.
Профессор Курт Кремер из Института полимерных исследований имени Макса Планка (Германия) рассказал о преобразующем потенциале мягких материалов, в том числе современных полимеров, для робототехники и электроники следующего поколения. Мягкие материалы доступны в большом количестве, легкие, гибкие, прочные и недорогие, их легко обрабатывать в различные формы или комбинировать с датчиками, пояснил он.
Их быстрая реакция, особенно в сочетании с гелями или коррозионными веществами, позволяет роботам достигать высокого уровня адаптивности и точности. Мягкие проводящие полимеры также являются многообещающими для будущей электроники, поскольку они дешевле кремния и не зависят от поставок редкоземельных элементов. Возможные области применения включают солнечные батареи, органические полупроводники, дисплеи и нейроморфные вычислительные системы, имитирующие человеческий мозг.
Однако он отметил, что для раскрытия их полного потенциала по-прежнему необходимо улучшить механическую прочность, перерабатываемость и биоразлагаемость.
Проблемы робототехники при манипулировании мягкими материалами
Обращаясь к трудностям управления роботами, профессор Хо-Ён Ким из Сеульского национального университета (Республика Корея) подчеркнул, что, хотя промышленные роботы превосходно справляются с жесткими объектами фиксированной формы, манипулирование мягкими предметами, такими как ткань, пластиковые пакеты или одежда, остается одной из самых сложных задач в автоматизации.
Задачи, которые кажутся простыми для человека, такие как поднятие футболки или складывание белья, требуют развитого восприятия и ловкости. Роботы должны понимать постоянно меняющиеся формы в режиме реального времени, избегать деформации мягких материалов или устранять нежелательные деформации. Для достижения успеха потребуются значительные усовершенствования аппаратного обеспечения (захватов) и программного обеспечения (алгоритмов управления, машинного обучения).
На пути к будущему с миллиардом роботов
Профессор Тан Яп Пенг, президент VinUni (Вьетнам), предсказал, что к 2050 году почти миллиард роботов смогут сосуществовать с людьми. Хотя миллионы роботов уже используются, например, на складах Amazon, большинство из них по-прежнему ограничены простыми, заранее запрограммированными задачами.
Он подчеркнул необходимость создания моделей робототехники с более широким спектром задач и гибким интеллектом. Новые базовые модели, такие как большие языковые модели (LLM), модели «зрение-язык» (VLM) и модели «зрение-язык-действие» (VLA), позволяют роботам понимать изображения, видео и естественный язык и преобразовывать это понимание в точные физические действия.
По мере совершенствования этих моделей роботы будут эволюционировать от одноцелевых к многоцелевым системам - более ловким, более автономным, более простым в обслуживании и способным беспрепятственно работать с людьми. Они будут более эффективно использовать энергию и безопасно работать в общих средах.
Гуманоидные роботы и рост «физического ИИ»
Доктор Куан описал «физический ИИ», слияние искусственного интеллекта с физическими робототехническими системами, как одну из самых быстрорастущих глобальных отраслей, объем которой, по прогнозам, в течение следующего десятилетия достигнет 10 триллионов долларов США. Однако для разработки гуманоидных роботов требуются огромные объемы высококачественных реальных данных. В то же время роботы не могут быть задействованы в широких масштабах для сбора данных, пока они не станут достаточно безопасными и способными, это парадокс, который отрасль должна преодолеть.
Он подчеркнул, что Вьетнам обладает редкой способностью решать эту проблему благодаря сочетанию преимуществ в области производства оборудования, разработки алгоритмов и безопасных операционных сред, которые в совокупности позволяют одновременно прогрессировать по всей цепочке создания стоимости в области робототехники./.
