Новости: робототехника

Simate выпустила Simate-beta — быструю физическую ИИ-модель, лидирующую в RoboDojo. Оцените ее возможности в манипулировании роботами и адаптации задач. Узнайте о новой системе исследований на базе ИИ-агентов.

SemiDrive и Radxa выпустили RoboX D9M — контроллер движения робота 100 x 100 мм на чипе D9-Max уровня ASIL-B с 12 ядрами ЦП, NPU 8 TOPS, EtherCAT и CAN-FD, с предустановленным ROS 2.

Научите роботов новым навыкам с GLOW от Knowin! Обучение на одной демонстрации, повторное использование навыков. Результаты: 62,2% на RoboDojo, 86,7% на LIBERO-Pro. Узнайте о революционном фреймворке воплощенного ИИ.

28 сентября 2026 года Delta Intelligence представила Delta-0 — гуманоидную модель управления движениями. Демонстрация показала 32 спланированных шага и 9 бытовых задач за 210 секунд непрерывной работы. Оцените возможности комплексного управления!

Представлен первый в Китае гуманоидный робот с отечественной электронной архитектурой! Оцените управление движением класса микросекунд и промышленную интеграцию Kyland Intewell, AUTBUS и MaVIEW. Узнайте о безопасности и производительности нового поколения роботов.

Представляем Dex5-S от Unitree: антропоморфная роботизированная рука с 22 степенями свободы по цене от 39 900 юаней. Ориентирована на разработчиков для исследований в области манипуляций, а не на новые гуманоидные платформы.

Light Origins выпустила Light-O1-Preview — модель с 6 млрд параметров под лицензией Apache-2.0, преобразующую действия человека из видео в траектории движений робота. Отличается от навигационного стека LightNav-0.

Hygon запускает процессоры серии CPU1000 для периферийных вычислений! Откройте для себя новые решения для робототехники, машинного зрения и умного производства. Узнайте о переходе Hygon от ЦОД к физическому ИИ.

Шанхайский стартап EBKernel запустил Cog-WM 1.0 на Инновационном форуме в Пуцзяне — мировую модель в скрытом пространстве в стиле JEPA, которая повышает успешность ObjectNav без карт с 78,5% до 86,89% по сравнению с BSC-Nav и превосходит pi0.5 в манипуляционных бенчмарках до 16%.

Moore Threads заявляет: MTT S5000 обеспечивает обучение воплощенного ИИ, сравнимое с ведущими GPU (r=0,976). Интеграция RLinf CI и 92% успеха в реальных робототехнических задачах.