18 сентября 2025 20

Figure AI привлекла $1 млрд на создание роботов-гуманоидов. Компания намерена автоматизировать бытовые и промышленные задачи с помощью ИИ человеческого уровня

Figure AI разрабатывает роботов, способных выполнять сложные бытовые и промышленные задачи. Их гуманоиды уже демонстрируют умение складывать белье, аккуратно упаковывать продукты и манипулировать хрупкими предметами. В промышленной среде они тестируются для сборки компонентов, погрузочно-разгрузочных работ и инвентаризации.

  • Основатель Бретт Эдкок ставит амбициозную цель — создать роботов с интеллектом человеческого уровня. Краткосрочный фокус — отрасли с острой нехваткой кадров: логистика, производство и розничная торговля. Роботы Figure используют продвинутые алгоритмы компьютерного зрения для навигации в сложных пространствах и точного захвата объектов.
     
  • Инвестиции направят на расширение парка роботов и создание инфраструктуры для обучения ИИ. Ключевая задача — разработка систем сбора данных, которые позволят масштабировать операции. Компания делает акцент на безопасности и дополнении человеческого труда, а не замене людей.
     
  • На рынке доминируют несколько ключевых игроков. Agility Robotics с роботом Digit специализируется на складской автоматизации, уже сотрудничая с Amazon. Их роботы оптимизированы для перемещения коробок и работы в логистических центрах.
     
  • Boston Dynamics, известная роботом Atlas, демонстрирует впечатляющие двигательные возможности — бег, прыжки и сложные акробатические элементы. Однако коммерческий успех пока принес четвероногий Spot, используемый для промышленных инспекций.
     
  • Apptronik развивает модульного гуманоида Apollo для повторяющихся производственных задач. Их подход более прагматичен — роботы предназначены для быстрой интеграции в существующие рабочие процессы.
     
  • Figure AI отличает универсальность — их работы могут работать с широким спектром задач от домашних до промышленных. Это требует более сложного ИИ, но открывает большие рынки сбыта. Следующие два года станут решающими для перехода от прототипов к массовому внедрению.
Как вам статья?