Китайский стартап Symbiosis Robotics 17 августа представил демонстрационный проект, в котором двуногий человекоподобный робот, управляя картом, проехал по трассе и выполнил эффектный дрифт . Компания называет этот эксперимент тестом «полного интеллекта» и первым публичным шагом к созданию машин, способных согласованно использовать всё тело для выполнения сложных физических задач .
Техническая платформа: карт как тестовый полигон
Для демонстрации использовался робот Unitree G1 — коммерческая платформа ростом около 1,27 м и весом примерно 35 кг . В зависимости от конфигурации робот обладает от 23 до 43 степеней свободы, что позволяет ему выполнять разнообразные движения, включая сложную координацию конечностей .
Карт выбран не как прикладное направление, а как «компактный стресс-тест» для системы . Задача по управлению картом требует от робота последовательного выполнения нескольких взаимосвязанных действий в условиях ограниченного пространства кабины :
- Посадка и адаптация: робот должен правильно разместить тело в низкой кабине, принять устойчивую позу, разместить руки на руле, а ноги — на педалях.
- Восприятие среды: камеры на голове робота в реальном времени отслеживают траекторию дороги, крутизну поворотов и другие условия.
- Согласованное управление: руки управляют рулём, правая нога — акселератором, левая — тормозом. Управление не является независимыми действиями — требуется синхронизация.
Мозг системы: модель прямого восприятия и управления
Ключевой инновацией Symbiosis Robotics является модель Direct Perception Control (DPC) . В отличие от классического подхода, где ИИ сначала определяет цель (например, «повернуть налево»), затем траекторию, и только потом движения суставов, DPC пропускает промежуточные этапы .
Модель напрямую «переводит» визуальную информацию, языковую команду и состояние тела в конкретные углы поворота суставов . По словам разработчиков, такой подход позволяет точнее «подстраивать» восприятие под возможности тела и использовать ошибки исполнения для обучения . Например, в системе реализован механизм Symbiotic Attention, который связывает визуальное восприятие и управление, чтобы решение о повороте и само действие были скоординированы, а не существовали отдельно .
Обучение на данных и планы развития
Для обучения модели потребовалось 15 010 часов данных о движениях и восприятии , среди которых:
- 6 781 час — съёмка действий людей от первого лица.
- 4 024 часа — данные с роботизированных рук.
- 3 660 часов — с колёсных гуманоидов.
- 545 часов — записей непосредственно с двуногих роботов.
Авторы подчёркивают, что карт — лишь первая публичная демонстрация . В будущем стартап планирует показать разработки в области передвижения с одновременным манипулированием объектами, точной визуальной наводки и сложных многоэтапных задач .
Symbiosis Robotics была основана молодыми исследователями из университетов Чжэцзян и Сиху. Один из соучредителей, Дин Пэнсян, является автором работ по робототехнике, отмеченных наградами на ведущих конференциях по искусственному интеллекту . Компания позиционирует себя как разработчика базовых моделей «полного интеллекта» для двуногих роботов .