🦿 Робот впервые побил рекорд человека в полумарафоне, пробежав дистанцию на 6 минут быстрее. При этом в прошлом году на том же Пекинском забеге роботы отставали от человека по скорости в несколько раз, а многие даже не смогли добежать до финиша. Спросили у руководителя отдела автономных роботов-гуманоидов в Яндексе Алексея Лещанкина, почему роботы так быстро прогрессируют в скорости бега и почему это важно. Откуда такой прогресс — три причины Раньше движения робота программировали вручную — инженеры сами подбирали параметры ходьбы. Теперь робот «учится» бегать в симуляторе методом проб и ошибок, а потом навык переносят на железо. Полумарафон — отличный полигон для таких роботов: плоско, предсказуемо, одна фаза движения. Год назад почти все роботы на полумарафоне управлялись людьми, а в 2026-м ~40% были автономными: они используют лидары, самостоятельно удерживают траекторию, реагируют на помехи. Это прямой перенос технологий из автономных автомобилей в роботов. Железо роботов стали затачивать именно под бег. У робота-рекордсмена от Honor рост 169 см, длинные ноги, жидкостное охлаждение, почти без рук и головы. Производитель перенёс сюда наработки из смартфонов: батареи, охлаждение, механическую надёжность. Помогает и масштаб конкуренции в Китае: в этом году было 112 команд и более 300 роботов против 21 годом ранее. При такой плотности гонки темп улучшений резко растёт. Соревнование алгоритмов, а не железа Важная деталь: подиум заняли три одинаковых робота, но три разные команды. Перед нами эксперимент: одинаковое железо, разный софт. В итоге — разница больше двух минут на дистанции. Как так получается? 🟢 Политика обучения определяет, насколько робот может держать высокую скорость, не падая. Есть компромисс: при более быстрой походке робот чаще падает. 🟢 Перенос из симуляции в реальность. Чем точнее модель в симуляторе, тем меньше политика «ломается» на реальном железе. 🟢 Адаптация походки под конкретный режим. Походка на длинной дистанции — и ресурс батареи, и нагрев приводов, и риск падения. 🟢 Навигация и управление. Робот, занявший второе место, врезался в ограждение у финиша — это как раз про навигацию, а не про скорость. 🟢 Энергоменеджмент. Политика, которая умеет держать тепло и заряд в безопасных границах, не уходя в троттлинг, выигрывает минуты на дистанции. Главный вывод: железо задаёт потолок возможностей, а софт определяет, насколько близко к этому потолку робот подошёл. Две минуты разницы на одинаковом шасси — и есть цена алгоритмов. В чём польза таких соревнований 🟢 Отвод тепла и ресурс приводов релевантны для длительной работы роботов. 🟢 Политики обучения локомоции — база для контроля всего тела робота. 🟢 Автономная навигация полезна в складских и уличных задачах. Но есть и то, что плохо переносится на другие области. Например, навык работы с предметами в беге не используется вообще, а это 80% бытовых и офисных задач. Для полезной работы нужен не бегун, а универсальная платформа — другая инженерная задача. Итог: полумарафон — честный тест на выносливость, автономность и умение бегать. Но путь от «робот обогнал человека на 21 км» до «робот приносит кофе и ничего не ломает по дороге» идёт через другие вещи — безопасность, работу с предметами и восприятие, а не через скорость. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex