От кода к материи: ИИ выходит в реальный мир и меняет производство

За последние десятилетия технологический прогресс изменил экономику и бизнес. Алгоритмы управляют логистикой, искусственный интеллект анализирует документы и генерирует код, а данные передаются через API — интерфейсы, позволяющие программам взаимодействовать друг с другом. Один из примеров — LLM API (Large Language Model API), который позволяет каждому из нас подключаться к большим языковым моделям, к примеру ChatGPT, и использовать их для создания текста, обработки информации и принятия решений.

Но в то время как цифровой мир стал гибким и доступным, физический мир — мир атомов, а не битов — всё ещё зависит от ручного труда. Мы по-прежнему готовим еду, делаем уборку дома и собираем оборудование во многом так же, как столетия назад. Даже на высокотехнологичных заводах автоматизация и роботизация узко специализирована и требует сложного программирования.

Следующий шаг в интеграции цифровых инструментов и промышленности — физический API.

Что такое физический API?

Представьте, что ваш программный код может не только пересылать данные или управлять цифровыми процессами, но и взаимодействовать с физическим миром. Физический API — это интерфейс, через который программное обеспечение получает доступ к физическим действиям: перемещению предметов, сборке деталей, приготовлению еды, уборке, уходу за людьми.

Если интернет стал мостом между людьми и данными, то физический API — это мост между программами и реальными действиями в мире. Мы живём во время индустриальной революции, аналогичной созданию WWW в 90-x, — но теперь программный код может напрямую управлять материальными объектами. Это переход от цифрового ИИ к физическому искусственному интеллекту (physical AI) и к физическому API, интерфейсу программирования действий в физическом мире. Если вчера программное обеспечение управляло потоками информации, то сегодня оно всё чаще и больше управляет потоками материи — перемещением, сборкой, сортировкой, упаковкой и приготовлением.

Эта парадигма меняет всё: как мы строим заводы, как проектируем услуги и как конкурируем на глобальном рынке.

Как это изменит производство?

На протяжении 5000 лет производство осуществлялось по одной и той же схеме: сырьё → ручной труд → продукт. И лишь последние 50 лет начал смещаться центр тяжести: человек в ручном труде уступает место машинам. Но современные роботы — это узкоспециализированные и дорогие решения, сложные в интеграции. Для получения бизнес-эффектов от робототехники сложно изменять бизнес-процессы, культурный код компаний. Физический API позволит радикально изменить правила игры: такой интерфейс позволяет программировать действия в физическом мире так же просто, как мы сегодня программируем поведение сайтов и приложений.

На основе этих изменений активно развивается экономика навыков, при которой ценность — не в машинах, а в действиях, которые они могут выполнять. Ключевые компоненты экономики знаний мы будем все чаще встречать в ближайшее время:

• Магазины физических навыков (physical app store, physical skills store) — библиотеки действий и умений (варить кофе, паять, сортировать грузы), которые можно применять на любом оборудовании
• Навыки как актив. Вы покупаете не робота, а навык — сварка, сортировка, контроль качества.
• Гибкость и масштабируемость. Один навык, полученный однажды в процессе обучения, может тиражироваться на миллионы устройств и роботов по всему миру.
• Производство как услуга — вместо покупки оборудования вы можете «подписаться» на выполнение нужных задач на оборудовании, обладающем конкретными навыками.
• Производство как платформа. Завод — это больше не «цех». Это система навыков, управляемая ИИ и гармонично работающими в этой системе машинами в гибком человеко-машинном взаимодействии.
• Физическое программирование — специалист обучает робота навыку один раз, а затем этот навык масштабируется по всей компании или передаётся другим пользователям.

Например, шеф-повар может один раз научить робота готовить блюдо — и это блюдо будет доступно в тысячах ресторанов без его физического участия. Или наладчик обучит робота сборке узла, и навык будет доступен сразу на всех производственных линиях по всему миру.

MR-SOP: модульный подход к обучению производственным навыкам

Чтобы компании могли получать бизнес-эффекты от эффективной работы физического ИИ в промышленной среде, нужны унифицированные, масштабируемые схемы обучения навыкам. Один из подходов, который сейчас получает всё большее распространение, — это MR-SOP (Modular and Reusable Standard Operating Procedures), или модульные операционные инструкции нового поколения, модульные стандартные операционные процедуры (СОП).

MR-SOP позволяют «упаковать» конкретный навык (например проверку качества детали или сборку узла) в цифровую инструкцию, пригодную для использования ИИ-системами и роботами. Такие стандарты предприятия легко адаптируются под разное оборудование, обновляются централизованно и могут быть переданы как от одного человека к другому, так и от одного робота к другому, как программы. Это делает знания и опыт масштабируемыми так же, как сегодня масштабируется программное обеспечение.

MR-SOP становятся связующим звеном между инженерной логикой человека и исполнительной логикой машины — и основой экономики навыков, в которой производство становится гибким, распределённым и управляемым данными.

СОП могут быть динамическими — ИИ будет адаптировать последовательность операций в реальном времени, в зависимости от данных с датчиков, доступных сотрудников, погрешностей и т. д. Описание процедур станет контекстно-зависимым: один и тот же процесс будет описан по-разному для разных условий (температура, смена, производственный заказ). Процедуры будут включать точки принятия решений (decision points), переданные ИИ:

- if sensor.temperature > 80:
      AI_decision: reduce_speed(30%)

СОК — стандартная операционная карта, более структурированный, визуальный и технологичный документ, описывающий этапы работы в привязке ко времени, ресурсам, материалам и операциям. В новой реальности СОК представляет собой программный код. Пример машиночитаемой СОК (MR-SOC, Machine-Readable Standard Operating Card):

operation_id: OP-2315
title: Установка алюминиевого корпуса в сборочный стенд
skills_required:
  - grasping_control
  - safety_validation
  - robotic_interface_use
participants:
  - human_operator
  - robotic_arm
  - AI_supervisor
steps:
  - step: 1
    description: Проверить комплектность детали
    performer: human_operator
    instructions: Визуально осмотрите корпус и проверьте бирку на RFID-метке.
    tools: none
 - step: 2
    description: Захват корпуса роботом
    performer: robotic_arm
    action: robot_arm.pick(location="rack_A12", part_id="ALU-CORP-77")

Что в коде MR-SOC?

participants — указывает, кто участвует: оператор, робот, ИИ.

performer — исполнитель, может быть человеком, роботом, ИИ алгоритмом.

decision_point — точка, в которой ИИ принимает решение на основе данных.

AI_decision — это структурированный блок, который описывает пороги, условия или алгоритмы, по которым искусственный интеллект принимает решение во время выполнения производственной операции.

skills_required — список навыков, которые необходимы для выполнения всей операции (или её частей). В экономике навыков и гибридном производстве это поле помогает назначить подходящего человека или робота, понять, какие компетенции нужны для выполнения задачи, автоматически сопоставить цифровой профиль исполнителя с требованиями операции.

Такой формат СОК может быть загружен в цифровую систему исполнения производственных заказов (MES) или систему управления робототехническими комплексами.

Актуальность физического API и MR-SOK: автономность роботов

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг: «В будущем всё, что движется, станет автономным». То есть любая физическая активность — будь то доставка груза, сварка трубы или уборка помещения — со временем будет выполняться машинами без участия человека.

Пример: сегодня автопогрузчик на складе требует водителя. Завтра он будет управляться программой, реагировать на заказы в ERP-системе, перемещать товары без ошибок и задержек, обмениваться данными с другими машинами и роботами. То же самое ждёт линии упаковки, мойки, сортировки, доставки, сервиса и даже ухода за пожилыми людьми.

Эволюция и архитектура новой индустриальной модели

К чему готовиться?

Мы стоим на пороге глубокой трансформации производственной экономики. Что нас ждёт:

• Навыки как актив — компаниям нужно будет не только владеть машинами и роботами, но и формировать портфель навыков, которыми эти машины и роботы обладают.
• Фоновый машинный интеллект — роботы станут незаметной частью пространства, выполняя задачи без вмешательства человека.
• Физический тест Тьюринга — момент, когда вы не сможете отличить, человек или робот обслужил вас, просто потому что это не будет иметь значения.

Почему это важно для бизнеса?

1. Новая производственная модель. Заводы будущего — это не конвейеры, а оркестры роботов, координируемые ИИ. Производство будет гибким, адаптивным и полностью управляемым цифровыми командами. Дженсен Хуанг, основатель и CEO NVIDIA: «В будущем завод будет представлять собой одного гигантского робота, управляющего целым рядом роботов внутри, работающих с людьми над созданием роботизированных продуктов. Так что у вас есть роботы, создающие роботов, создающих роботов, и этот многослойный пласт технологий уже во многом доступен, так что в этом случае для применения в промышленности на заводах и фабриках и во всей этой области нужен новый ИИ, называемый физическим ИИ. Если мы сможем решить эту задачу, то речь пойдет о триллионах и триллионах долларов в промышленности».
2. Экономика навыков, а не машин. Будущее — за теми, кто обладает набором навыков, которыми можно обучать или программировать машины. Навык = актив. Навык = экспортный продукт. Навык = сервис.
3. Снижение барьера входа в технологии. «Вы можете не знать C++, но уже умеете "программировать" ИИ, — говорит Хуанг. — Достаточно просто попросить: "Научи меня" — и он научит». Это разрушает технологический барьер между элитой и всеми остальными.

Что стоит делать уже сейчас?

Создавайте машиночитаемые стандартные операционные карты (MR-SOС в форматах XML, JSON или YAML): они позволяют алгоритмам, роботам и системам физического ИИ «понимать», что и как нужно делать в реальном мире — от сборки и упаковки до обслуживания и ремонта. Без чётких, формализованных инструкций машины не могут эффективно действовать вне лаборатории. Машиночитаемые стандарты устраняют разночтения в исполнении операций. Это особенно важно при масштабировании производств, где даже небольшие отклонения могут привести к браку или снижению эффективности. Кроме того, формализованные операционные карты — это обучающая среда для ИИ, которая позволяет системе накапливать опыт, корректировать действия и улучшать эффективность без вмешательства человека.

Следите за развитием физического ИИ: Figure, 1X, Sanctuary AI и другие уже активно меняют рынок и работу производственных предприятий. Подписывайтесь на наши каналы: Digital Manufacturing (t.me/skmfg) и HR = Humanoid Robotics (t.me/riseofHR).

Инвестируйте в навыки, а не только в железо: те, кто создаёт универсальные физические и интеллектуальные навыки и обучает им, станут поставщиками новой индустриальной ценности. Оцените, какие навыки в вашей компании можно оцифровать и постепенно передать ИИ или роботам.

Переосмысливайте процессы: автоматизируйте не операции, а знания — как только компания научится учить машину, она может масштабировать свой бизнес в разы быстрее.

Инвестируйте в команду, способную работать на стыке производства, ИИ и системной интеграции.

Развитие физического API — это капитализация следующего уровня цифровой трансформации. И тот, кто войдёт в экономику навыков первым, получит не просто конкурентное преимущество, а возможность стать платформой нового производственного мира.

ИИ больше не ограничивается экранами и серверами. Он выходит в физический мир, меняя саму природу труда и производственной экономики. Тот, кто первым освоится в экономике навыков, а не просто в автоматизации, получит решающее преимущество.

«Однажды вы вернётесь домой — и даже не заметите, что всё (в доме наведён порядок, приготовлен ужин) сделано роботом. Это просто будет ещё один вторник». Похоже, такой вторник наступит в ближайшие годы. Когда это произойдёт с цехом?

Источники

1. The Physical Turing Test: Jim Fan on Nvidia's Roadmap for Embodied AI https://youtu.be/_2NijXqBESI?si=q2ot7AxcaFDjUc_g
2. A Conversation with Nvidia CEO Jensen Huang | Global Conference 2025 https://youtu.be/HT8-KPAjpiA?si=L6Ed8if7M2WWV9VR
3. How Robots Learn to Be Robots: Training, Simulation, and Real-World Deployment https://youtu.be/S4tvirlG8sQ?si=zkR37fL2ad1RdGrT