Поиск

Проблема автономного транспорта: ИИ не может победить парня с майкой "СТОП"

Все началось с 2009 года, когда Google запустил первые автономные автомобили. Но почему-то мы сегодня не ездим на роботакси, по городу не курсируют автономные автобусы, а товары не привозят автономные грузовики. Григорий Форостовский из Navio на конференции AI Journey рассказал, что сейчас происходит в сфере автономного транспорта и обрисовал перспективы развития отрасли.

Проблема длинного хвоста
В 2012 и 2013 годах автономные машины начали ездить по трассам, по городу. 10 следующих лет крупные игроки активно инвестировали в разработки, писали коды, собирали алгоритмы: как машине поступить, если произойдет что-то на дороге. Вроде, прописали все, что можно, но тут на дорогу в Сан-Франциско вышел парень с майкой, на которой был нарисован знак "Стоп". Машина приняла футболку за реальный дорожный знак и сразу остановилась. В том же Сан-Франциско женщина села в роботакси, чтобы доехать до аэропорта, но машина потеряла точку и начала наматывать круги по стоянке. В обоих случаях человеку пришлось садится за руль и решать проблему ручным управлением.

"Невозможно написать код, чтобы решить все проблемы нашего мира. То есть вы приедете с Китая в Сан-Франциско, с Сан-Франциско - в Москву и так далее. Появится новая культура, новые дороги, новые знаки. Наверное, написать код, который бы учел все-все невозможно", - отметил Григорий Форостовский.

С 2024 года Тесла начала доставлять автомобили автономно. Человек покупает машину онлайн, нажимает на кнопку, оплачивает, а машина выезжает с завода и приезжает к покупателю домой. Тесла также запустила сервис такси в Техасе, инвестировав 5-6 млрд долларов в конце прошлого года. Но проблемы остались.
Вскоре все начали переходить на модели генеративного искусственного интеллекта. Начали интегрировать трансформеры. С трансформером начали обучать ИИ на поведение человека.

"Он начал справляться с такими сложными ситуациями, как аварии, какие-то нештатные ситуации, но мы все же не можем победить парня с майкой со знаком "Стоп", - подчеркнул представитель Navio.

Почему так? Потому что для решения этой проблемы автомобилю нужно понимать наш внешний мир. Разработчики предложили натренировать блок персепшен, чтобы он воспринимал вот этого парня. Если кто-то идёт с майкой со знаком "Стоп", машина не будет останавливаться. И если бы попробовали это сделать, то увидели бы, например, как около реального знака "Стоп" стоит человек и пьет воду. Блок персепшен видит знак и человека и по алгоритму говорит - не останавливайся.

Ставка на новую технологию
Чтобы решить подобного рода проблемы необходимо изобрести технологию, которая понимает наш внешний мир. Многие компании сегодня делают ставку на технологию, которая называется vla - vision language action модель.
Компания Navio работает со Сбером в этом направлении. Также собирает данные со всего мира: текст, видео поездов, разметки, животных на дороге, запаковывает это все в большой датасет для обучения и обучает, дообучает модели.

"Мы недавно анонсировали фотореалистичный симулятор, который нам помогает не только тестировать и валидировать наши модели, но также мы обучаем модели на синтетических данных, то есть сложные данные из нашего мира. Допустим, в Москве вы на дорогах общего пользования, наверное, никогда не видели слона. В Таиланде он может встретиться, но мы не хотим ехать в Таиланд и искать слона, который бегает по дорогам. У нас для этого есть симулятор. Мы можем воссоздать эту сцену и использовать для обучения нашей модели", - объяснил Григорий Форостовский.

Ранее я рассказывала, что Правительство России продлило до 2028 года и расширило эксперимент по движению беспилотных грузовиков по обычным дорогам. В том числе стоит вопрос кибербезопасности автономного транспорта: как уберечь его не только от аварий, но и от взлома ПО.

Кстати, активисты против беспилотников на дорогах того же Сан-Франциско ставят на капот беспилотных машин дорожный конус, что парализует машину. Роботакси не может продолжить движение и не едет на новые заказы, пока кто-то не уберет конус. Техники пока не могут решить эту проблему.
#ии #автоматизация

Проблема автономного транспорта: ИИ не может победить парня с майкой "СТОП"

Агентный ИИ - главный будущий помощник инвестора

Эволюция технологий и в банковском секторе начинается с роботизированной автоматизации, когда были оптимизированы бэкофисные функции. Теперь мы говорим о локальных ИИ-агентах, как о настоящем. Агентный ИИ, который будет контролировать ИИ-агентов - это ближайшее будущее. Об этом рассказал на конференции AI Journey Хассим Хаджи из Общества искусственного интеллекта, Центра исследований и разработок в области искусственного интеллекта имени Его Высочества шейха Насера.

У банка есть ИИ-агент для клиентов, который занимается их потребностями, и ему даны полномочия собирать любые данные о клиентах из pdf или откуда-то ещё. Ещё один ИИ-агент смотрит на вопросы безопасности: риски, вероятность фрода.

НО клиент больше не хочет, чтобы ему просто говорили, какой у него остаток, и что можно с ним сделать. Клиент хочет понимать какой-то вывод на основе совокупной информации: какие сегодня есть тенденции, как имеет смысл тратить деньги в будущем, во что лучше инвестировать. И получить эту информацию он хочет в одном месте, не гуляя по сотням ссылок в интернете. Например, у клиента есть три агента в разных банках. И ему не нужен отдельный анализ счетов по каждому банку. Клиенту нужен один анализ по всем трем.

Поэтому должен быть некий оркестратор, автономный сотрудник - нужен агентный ИИ. У каждого агента есть своя собственная среда, собственные решения, и он приносит эти решения на окончательное утверждение или не утверждение к агентскому ИИ. Он смотрит на работу всех агентов и автономно принимает решения без привлечения банковского служащего.

Персонификация ИИ-агентов
Представьте себе, у вас есть некая инвестиция или у вас, скажем, инвестфирма. Постоянно актуализируется информация от каждого агента о рынке: рынок открылся, рынок закрылся, биржа в США. Вам нужно управлять инвестицией. У банкиров здесь многолетний опыт, они его не могут Вам передать, но его можно передать агенту. Тому самому агентному ИИ, который будет все собирать, аккумулировать и представлять персонализированные выводы.

"Вам не нужен виртуальный ассистент, который вас будет приветствовать и спрашивать о проблеме. Не так это должно работать. Виртуальный ассистент должен провести вас по всей траектории и решить вашу проблему, он должен принять решение, он должен выдать вам кредит, проконсультировать вас, закрыть вам счёт. Нужен агент, который понимает вашу инвестицию, ваши привычки, ваш профиль риска, ваш аппетит к риску", - сказал Хассим Хаджи.

Кибербез
"Сегодня кибербезопасность - уже не вопрос хакера, потому что уже искусственный интеллект делает кибератаки. Кто будет защищать ваши сети? Это уже люди. Нет, забудьте о людях, они слишком медленные, и интеллекта не хватает. Искусственный интеллект должен защищаться", - уверен Хаджи.

Эксперт также отметил, что сегодня государства не успевают писать нормативно правовую базу, к тому же много вопросов касательно этики при работе с нейронками.



#ии
#инвестиции

Агентный ИИ - главный будущий помощник инвестора

Десятки триллионов рублей прибыли ждут, пока компании освоят рынок H2M

Сегодня смело можно говорить, что эпоха О2O (offline-to-online) в своем расцвете. Новые технологии выводят рынок на новый вровень, и одним из ключевых локомотивов развития стала H2M-трансформация (human-to-machine).
Взаимодействие человека и машины на базе искусственного интеллекта за последние три года сильно рвануло вперед. Умная роботизация и автоматизация - многообещающий тренд будущего, по мнению аналитиков из отчета "Эйлер Аналитические Технологии", который показали в Яндексе.

Многие компании в отчетах за девять месяцев 2025 года показали активное инвестирование в данный сегмент, а также результаты внедрения первых разработанных систем по автоматизации и роботизации. Расскажу про свой ТОП-5 по ожиданиям к росту: Яндекс, X5, Сбер, Магнит, Т-технологии.

За счет чего идет рост
Сегодня в России низкая безработица, большинство фирм столкнулись с дефицитом работников. Существующие на рынке вакансии с низкой оплатой труда не привлекают квалифицированные кадры. Многие рабочие места, которые раньше занимали выпускники вузов, практиканты и сотрудники, имеющие мало опыта, простаивают. Сотрудники на этих местах выполняли не сложные, но времязатратные операции с массивами данных, вычиткой первичных документов, сортировкой и пр. Сегодня эти задачи способен выполнять простой ИИ-агент. Причем выполнять намного быстрее. Например, ЦБ внедрил ИИ, который анализирует договоры банков с клиентами за 3-4 минуты, а у юриста на это уходит неделя.

Так, внедрение ИИ для автоматизации увеличит капитализацию компании, ведь упразднив низшие операционные должности, высвободится часть фонда заработной платы. А обслуживание ИИ-агентов намного дешевле, чем держать штат младшего персонала. И как человеческую работу, их также нужно контролировать и проверять. К тому же линейная работа будет выполняться быстрее, что позволит обрабатывать больше информации и, вероятно, увеличить число клиентов.
Сюда относятся как простые ИИ-агенты, так и сложные технологичные роботы, беспилотные системы и перспективные технологии, которые появятся в будущем.

Если к 2034 году Н2М-переход затронет, например, 25% целевого рынка, то рынок умной роботизации и автоматизации может достичь 29 трлн руб., говорят аналитики.

Яндекс

Сегодня у Яндекса 90 интернет-сервисов. Компания активно инвестировала последние годы в ИИ-проекты.

В октябре Яндекс представил Алису AI — универсальную нейронку, которая помогает решать разные задачи. Очевидно, этого ИИ-помощника компания будет развивать и дальше.На Яндекс Маркете компания автоматизирует процессы, в т.ч. внедряя ИИ-ассистента для шопинга.

В третьем квартале 2025 года Yandex Cloud запустила сервис работы с ИИ, платформу Yandex AI Studio, которая позволяет пользователю самому за часы создать ИИ-агента и встроить его в свой продукт. Число клиентов Yandex Cloud23 выросло на 31% за год и достигло почти 46к.Автономная логистика. В октябре 2025 года автономный автомобиль Яндекса проехал 400 км по маршруту Москва — Тула — Москва. Человек был в кресле, но ни разу не вмешивался в управление. Автономные машины планируют внедрить и в Яндекс Такси.

Компания активно расширяет флотилию роботов-доставщиков— до конца 2027 года планирует произвести 20к роботов, запустить их в новых локациях, увеличить частоту рободоставок и снизить их стоимость. Яндекс также развивает альтернативные модели монетизации, включая размещение рекламы на корпусах роботов-доставщиков. Яндекс Роботикс - интегратор, объединивший рынок складской автоматизации в экосистему: сотни G2P-роботов и новейшая технологией VLA для отбора штучных товаров.

В третьем квартале 2025 года Яндекс Роботикс совершила первую партнерскую продажу RMS и запустила проект по масштабной роботизации распределительного центра крупной торговой сети, задействовав более 100 роботов.Яндексу решения на основе ИИ могут принести дополнительно 1,4 трлн рублей капитализации, говорят аналитики Эйлер, что сопоставимо с текущей рыночной оценкой компании (~1,5 трлн).


Сбер
В сентябре 2025 года открыли всем доступ к обновленной модели для создания векторных представлений текста - Giga-Embeddings и модели для генерации видео Kandinsky Video Lite. Нейронки Сбера быстро развиваются.

Умное кольцо с ИИ отслеживает жизненные показатели круглосуточно, интегрировано со СберЗдоровьемдля записи к врачу.

Развитие систем умного дома, в т.ч. управление голосом, интеграции нейронок, управление устройствами и запуск сценариев.

Сбер активно развивает линейку ИИ-ассистентов, в т.ч. таких как помощники для планирования путешествий и создания презентаций.

Магнит
Масштабирует новый сервис "Касса в телефоне", когда в магазине не надо оплачивать товары на кассе. Собираешь продукты сразу в пакет, а затем оплачиваешь в приложении.

На производственных площадках ритейлера в ближайшие 1,5 года планируется реализовать 25 проектов по автоматизации и замене оборудования. Общие инвестиции в программу автоматизации составят свыше 800 млн руб.

В июне "Магнит" начал внедрять собственную систему прогнозирования спроса и планирования пополнения запасов F&R (Forecasting & Replenishment). Полностью планируют запустить к 2027 году, горизонт прогнозирования запасов по всей цепочке снабжения составит 90 дней.

До конца 2026 года "Магнит" инвестирует в роботизацию логистики на территории Московской области более 5 млрд руб. (в том числе конвейеры, складские роботы-сортировщики, 3D-шаттловые системы, краны-штабелеры).

"Магнит" участвует в федпроекте "Беспилотные логистические коридоры". В 2025 он увеличил автономные грузоперевозоки на трассе М-11 до 112 регулярных рейсов между Москвой и Петербургом на автономных тягачах.

Х5
В августе 2025 года объявила о создании отдельного направления Х5 Robotics - внедрение роботизированных решений в операционные и производственные процессы, формирование центра экспертизы по передовым знаниям и наработкам в сфере автоматизации и роботизации от разработки и пилотирования до промышленного внедрения автоматизированных решений во все бизнесы X5.

Компания за год внедрила и уже пилотирует FMR-роботов (автономные вилочные погрузчики) и автономных мобильных AMR-роботов на распределительных центрах, роверов-доставщиков и роботов-уборщиков. В организации прогнозируют, что автоматизация и роботизация частично заменит до 30% операций в магазинах, дарксторах, распределительных центрах и сервисах доставки к 2028 году.

Т-технологии
Компания предлагает экосистему ИИ-ассистентов полного цикла разработки ПО для бизнеса, включая анализ, разработку, тестирование, внедрение и дальнейшее сопровождение продукта. Решение сокращает время на повторяющиеся задачи: вывод продукта на рынок стал быстрее на 20-40%, экономия ресурсов на реализацию - не менее 20%.

В открытый доступ выпустили голосовую модель T-one. Она подходит как база (которую можно адаптировать под себя) для компаний, создающих голосовых роботов и ассистентов, автоматизирующих колл-центры. Преимущество - речевая аналитика в режиме онлайн (в остальных моделях, представленных сегодня на рынке это происходит постфактум. То есть разговор с клиентом записывают, потом анализируют, находят ошибки и выдают обратную связь, хотя клиента это уже не вернет, он уже получил услугу и, вероятно, больше не вернется, если качество услуги его не устроило). Расходы на разработку составили порядка 10 млн рублей.
Всего Т-технологии развивают сегодня шесть ИИ-ассистентов под разные задачи (от покупки билетов до консультаций по ценным бумагам).

Роботизация работы тестировщика на пяти типах банкоматов. Роборуку научили вставлять и вынимать карты, нажимать кнопки на пинпаде и тачскрине, класть и забирать купюры из приемника. По факту, роборука повторяет все действия реального тестировщика. Это позволяет экономить 110 человекочасов в месяц.

#инвестиции #акции #автоматизация #ии #роботизация #развитие

Десятки триллионов рублей прибыли ждут, пока компании освоят рынок H2M

Стоит ли доверить ИИ свой инвестиционный портфель? Как инвесторы используют ии

Почти треть частных инвесторов в России уже формируют свои портфели, опираясь на советы нейросетей.За год популярность этого подхода выросла почти на 15%, выяснили аналитики «Выберу.ру» и IT Smart Finance. Эти данные приводит Коммерсантъ.
Как применяют ИИ инвесторы33% респондентов применяют искусственный интеллект для сбора данных об активах, а каждый пятый и вовсе делегирует ему подбор ценных бумаг. Однако большинство все же рассматривает ИИ как вспомогательный инструмент, оставляя финальные решения за собой.
Аналогичную тактику начинают применять и профессиональные участники рынка. Управляющий директор «Риком-Траст» Дмитрий Целищев в беседе с «Ъ FM» отметил, что его компания экспериментирует с ИИ при построении стратегий. По его словам, искусственный интеллект уже хорошо справляется с техническим анализом и стал серьезным помощником для управляющих. Однако полностью перейти на стратегии, основанные только на ИИ, без участия профессионалов, пока невозможно.
Эксперименты показали, что нейросетям не хватает человеческих качеств — эмпатии и глубокого понимания психологии рынка. Пока ИИ может быть лишь помощником, но не полноценной заменой, резюмирует Целищев.
Основы формирования инвестпортфеляСогласно исследованию, чаще всего (в 75% случаев) россияне при формировании портфеля ориентируются на мнение незарегистрированных экспертов, в том числе зарубежных.К услугам лицензированных финансовых советников обращаюися лишь 14% опрошенных. А вот доля тех, кто полагается на собственный анализ, сократилась за год с 23% до 18%.
В 2025 году спрос россиян на прямые инвестиции вырос почти вдвое, 14% опрошенных готовы добавить в портфель цифровые финансовые активы, а популярность краудлендинговых платформ достигла 36%.
#инвестиции #искусственныйинтеллект #ии #нейросети #нейросеть #бизнес

Стоит ли доверить ИИ свой инвестиционный портфель? Как инвесторы используют ии

3 главных ИТ тренда на 2026 год: российский бизнес на пути к цифре

В отечественной ИТ-сфере формируется ряд ключевых направлений. Понимание этих тенденций важно как руководству, так и сотрудникам компаний, поскольку именно эти технологии в ближайшем будущем зададут новые стандарты требований на рынке труда, согласно исследованию Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, опубликованному в Ведомостях.
Конкурентоспособность российских компаний будет напрямую зависеть от наличия квалифицированных кадров, готовых работать с широким спектром развивающихся цифровых решений. Ну, об этом мы говорим уже не первый год. Перейдем к трендам.
Эксперты выделили их аж 10 штук, но мы рассмотрим три основных, где респонденты показали наибольшую заинтересованность и готовность внедрения.
АвтоматизацияЕсли почитать отчеты крупнейших российских компаний за третий квартал, то можно отметить общую тенденцию - активное развитие автоматизации и закладывание планов по наращиванию этого направления в следующем году. Это происходит на фоне кадрового голода.
Согласно исследованию, 59% компаний находятся в поиске вариантов для внедрения ИИ-агентов.Такие системы автоматизируют задачи, неподвластные классическим алгоритмам. Они создают точечные решения, способные интерпретировать пользовательский запрос на естественном языке и автономно выполнять его с минимальным контролем человека. К примеру, аналитический агент по запросу может провести анализ месячных продаж, обнаружить закономерности и отклонения, сформулировать выводы и предложить способы для наглядной визуализации.
Полная автоматизация процессов — это не футуристический сценарий, а ближайшая перспектива для компаний, научившихся комбинировать ИИ-агентов. Так, бизнес может поручить им полный цикл продаж и клиентского сервиса: один агент будет консультировать в чате, второй — совершать продажи и фиксировать данные в CRM, а третий — обновлять товарные карточки на маркетплейсах. Это поможет в решении и кадрового вопроса. Управлять и проверять намного легче, чем самому выполнять огромный объем работы.
Интеграция ИИ-агентов с low-code/no-code платформамиЭто позволит сотруднику из бухгалтерии, отдела кадров или бэк-офиса с минимальными знаниями и навыками программирования самому создать нужного агента для решения собственных задач.Помните, сначала нейронкам надо было задавать сложный промт с конкретными значками на английском, а теперь можно писать обычными понятными всем нам словами на родном языке (вайбкодинг - слово года не просто так). Так вот теперь можно будет сотруднику самому создавать ИИ-агента под себя.Вангую: повысится потребность в тех, кто сможет этому обучать персонал.
Интеграция и обогащение данныхОт способности компании эффективно собирать, хранить и обрабатывать информацию зависит успех внедрения любых ИТ-решений, особенно на базе ИИ. Согласно опросу, 61% организаций уже используют такие инструменты, 26% планируют их внедрить, и лишь 13% не рассматривают такую возможность.
Современные предприятия оперируют данными из множества источников: разрозненных информационных систем, облачных хранилищ, соцсетей, госреестров, систем партнеров. Эти данные сильно различаются по формату, качеству и актуальности.
Чем больше у организации разнородных данных, тем острее потребность в их интеграции. Соответствующие инструменты позволяют комбинировать внутреннюю информацию с открытыми источниками.
Параллельно растет важность цифровой гигиены: компании все чаще сталкиваются с недостоверными внешними данными (включая сгенерированные ИИ), а также с риском использования информации, добытой незаконным или неэтичным путем.
В общем, тренды понятные, прогнозируемые. Однако вопрос, господа - как много времени уйдет у компаний на их внедрение в рабочие процессы? Видимо, кто станет первым, тот и соберет сливки по отрасли.
#исследования #бизнес #it #ит #развитиебизнеса #нейросети #искусственныйинтеллект #ии #управлениебизнесом #автоматизация

3 главных ИТ тренда на 2026 год: российский бизнес на пути к цифре