#роботы — посты и обсуждения

Этих двух роботов часто ставят рядом, потому что оба китайские, оба гуманоидные и оба умеют эффектные трюки. Но по философии и назначению это совсем разные машины.

Кратко:

Unitree G1 — компактный «ученик и шоумен»: маленький, доступный, отлично подходит для лабораторий, вузов и вирусных роликов.

EngineAI T800 — полноразмерный «рабочий и боец»: мощный, тяжёлый, создан для промышленности и серьёзных нагрузок.

Сравнение по ключевым параметрам:

Параметр

🦿Unitree G1

🦾EngineAI T800

Рост

🦿~127–132 см

🦾173 см

Вес

🦿~35 кг

🦾75 кг

Степени свободы

🦿23 (база), до 43–70 в EDU-версиях

🦾29 (база), до 41–46 с кистями

Макс. момент суставов

🦿до 120–360 Н·м (зависит от версии)

🦾до 450 Н·м

Макс. скорость

🦿2 м/с (~7 км/ч)

🦾3 м/с (~10–11 км/ч)

Грузоподъёмность руки

🦿до 2–3 кг

🦾до 5 кг на руку

Время работы

🦿~2 часа

🦾2–5 часов (твердотельный аккумулятор)

Вычислитель

🦿NVIDIA Jetson Orin (до 100 TOPS)

🦾Intel N97 + NVIDIA AGX Orin (до 275 TOPS),

в Pro — Jetson Thor (2000 TOPS)

Сенсоры

🦿3D-лидар, камера глубины RealSense, IMU

360° лидар, RealSense D415/D435i,

🦾AC1 сенсорный комплект

Охлаждение

🦿Тепловые трубки (пассивное)

🦾Активное воздушное во всех суставах

Материал корпуса

🦿Алюминиевый сплав + пластик

🦾Авиационный магниево-алюминиевый сплав

Цена (база)

🦿~$13 500–14 000

🦾~$25 000

Цена (топовая версия)

🦿~$43 900 (EDU)

🦾~$50 000 (Max)

💪В чём G1 сильнее:

Доступность. Базовая версия G1 — один из самых дешёвых полноразмерных гуманоидов на рынке. Для вузов и небольших лабораторий это главный аргумент.

Развитая экосистема. У Unitree больше SDK, примеров кода, сообщества разработчиков. Студенты по всему миру уже работают с G1 в ROS2, пишут политики ходьбы, тренируют нейросети.

Компактность. Меньше весит, проще транспортировать, не так опасен при падении (35 кг против 75 кг).

Акробатика. G1 умеет делать сальто, вставать после падений, спарринговать с человеком — и делает это на камеру лучше большинства конкурентов. Недавно модифицированная версия даже поднялась на вулкан Чимборасо до высоты 6200 м.

💪В чём T800 сильнееСила и мощность. Пиковый момент 450 Н·м — это серьёзно. T800 может выбивать двери, делать удары ногами с размахом, поднимать тяжёлые предметы. G1 до таких нагрузок не дотягивает.

Полноразмерный формат. 173 см и 75 кг — это габариты взрослого человека. T800 лучше подходит для работы в среде, спроектированной под человека: стандартные высоты столов, дверные проёмы, лестницы.

Активное охлаждение. В каждом суставе стоит вентилятор. Это позволяет T800 работать дольше при высоких нагрузках без перегрева — критично для промышленных смен.

Твердотельный аккумулятор. Более высокая плотность энергии, выше безопасность, до 4–5 часов работы.

Вычислительная мощность. В топовой версии — NVIDIA Jetson Thor с 2000 TOPS. Это в 20 раз больше, чем у G1. T800 может обрабатывать более сложные нейросети прямо на борту.

Промышленная прочность. Корпус из авиационного магниево-алюминиевого сплава выдерживает удары и длительные нагрузки.

💪Для чего каждый из них лучше подходит:

Задача

Кто лучше⁉️

Обучение и R&D в вузе

G1 — дешевле, проще, больше сообщества

Демонстрации и выставки

G1 — компактнее, безопаснее, эффектные трюки

Промышленные задачи (склад, цех)

T800 — прочнее, мощнее, дольше работает

Тяжёлые манипуляции (до 5 кг на руку)

T800

Отработка ИИ-алгоритмов на борту

T800 (Pro/Max) — больше вычислительной мощности

Спортивные и акробатические демо

G1 — легче, проворнее, лучше балансирует в трюках

Работа в человеческой среде (двери, лестницы)

T800 — полноразмерный

Что общего

Оба — китайские разработки (Unitree — Ханчжоу, EngineAI — Шэньчжэнь).

Оба работают на базе Linux и поддерживают ROS2.

Оба используют камеры глубины Intel RealSense и 3D-лидары.

Оба обучаются через симуляторы (Isaac Gym, Mujoco) и имитационное обучение.

#роботы #гуманоидныероботы #UnitreeG1 #EngineAIT800 #робототехника #технологии #инновации #tech #будущееужездесь #сравнениероботов #искусственныйинтеллект #AI #инженерныерешения #китайскиетехнологии #промышленныероботы

🤖Тут и правда есть забавное сходство: и человек, и робот учатся по видео, но делают это совершенно по‑разному. Разберём, как именно Unitree G1 (который гуляет по Москве)«смотрит» видео с людьми и превращает увиденное в движения — и чем это отличается от того, как учимся мы.

📍Как робот учится по видео: имитационное обучение (Imitation Learning)

Для G1 это не «посмотрел и повторил», а многоступенчатый инженерный процесс.

✅Разметка человеческого тела. Сначала видео с человеком прогоняют через нейросеть‑оценщик поз (pose estimator), например, MediaPipe или OpenPose. Она ставит на тело человека 17–25 ключевых точек: плечи, локти, запястья, бёдра, колени, стопы. Получается не картинка, а таблица чисел — координаты этих точек в каждом кадре.

✅Перенос на робота (Human‑to‑Robot Mapping). У человека и у G1 разная анатомия: разные длины конечностей, разные диапазоны вращения суставов. Поэтому координаты точек переводят в углы суставов робота. Это делают с помощью оптимизатора: он подбирает такие углы в 23 степенях свободы G1, чтобы его поза максимально совпадала с человеческой. На выходе — траектория углов во времени.

✅Сглаживание и безопасность. «Сырые» траектории часто резкие: человек может махнуть рукой слишком быстро, и робот рискует потерять равновесие или повредить приводы. Поэтому траектории сглаживают фильтрами, ограничивают скорости и ускорения, добавляют требования по балансу (центр масс должен оставаться над опорой).

✅Отработка в симуляторе. Полученную траекторию сначала прогоняют в симуляторе (Isaac Gym, Mujoco, Gazebo). Робот там сотни раз падает, встаёт, корректирует движение — алгоритм учится быть устойчивым. Это этап обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), который «докручивает» сырую имитацию до надёжного поведения.

✅Перенос на реального робота (Sim2Real). Когда в симуляторе всё стабильно, траекторию и политику управления переносят на реального G1. На практике всё равно нужна небольшая донастройка: реальный мир шумнее (пол чуть скользкий, кабель под ногой), поэтому добавляют простые контроллеры обратной связи (PD‑регуляторы), которые держат углы и компенсируют мелкие отклонения.

📍Примеры, как это выглядит на практике:

✅Танец или «поза из мема». Берут видео, где человек делает эффектное движение. Нейросеть извлекает ключевые точки, оптимизатор строит траекторию для 23 суставов G1, симулятор докручивает баланс — и робот повторяет движение, сохраняя устойчивость. Так появляются вирусные ролики.

✅Бытовые действия (открыть дверь, взять предмет). Тут важнее не поза, а последовательность шагов и взаимодействие с объектом. Для этого используют не только видео, но и телеуправление: оператор в костюме захвата движений или через джойстик показывает, как правильно тянуть ручку или обхватывать чашку. Эти данные добавляют к видео, чтобы робот понял не только «как стоять», но и «как действовать».

📍Чем это отличается от того, как учится человек:

✅Параметр.

👨‍🦯Человек

🤖Unitree G1

✅Восприятие.

👨‍🦯Интуитивно «видит» смысл действия, понимает контекст и намерения.

🤖Видит только пиксели и точки; смысл и намерения нужно явно задавать через цели и ограничения.

✅Обобщение.

👨‍🦯Легко переносит навык на новые условия (другая дверь, другой угол).

🤖Требует дообучения или новых демонстраций; обобщает хуже, особенно при сильных изменениях.

✅Обратная связь.

👨‍🦯Чувствует тело, боль, усталость; корректирует движение по ощущениям.

🤖Опирается на датчики усилия, IMU, энкодеры; «боль» — это ошибка контроллера или падение.

✅Скорость обучения.

👨‍🦯Может научиться простому жесту за 1–3 попытки.

🤖Требует сотен/тысяч симуляционных попыток плюс реальные тесты; подготовка данных тоже занимает время.

✅Безопасность.

👨‍🦯Самостоятельно избегает опасных движений.

🤖Инженеры заранее ограничивают диапазоны и скорости, чтобы робот не травмировал себя и людей.

📍Где и как это делают на практике:

✅В лабораториях и вузах на версиях G1 EDU: у них открыт доступ к низкоуровневому управлению, SDK и ROS2. Студенты собирают короткие видео‑демонстрации, обрабатывают их скриптами на Python, запускают обучение в симуляторе и переносят на робота.

✅На уровне компании‑разработчика. используют большие датасеты из сотен человеческих демонстраций и мощные вычислительные кластеры. Так обучают базовые политики ходьбы и баланса, которые потом «вшивают» в прошивки всех G1

Так что, когда видим, как G1 «танцует» или повторяет движение из видео, за этим стоит не магия, а цепочка: оценка поз → перенос на другую кинематику → симуляция и дообучение → перенос на реального робота.

#роботы #гуманоидныероботы #UnitreeG1 #EngineAIT800 #робототехника #технологии #инновации #tech #будущееужездесь #сравнениероботов #искусственныйинтеллект #AI #инженерныерешения #китайскиетехнологии #промышленныероботы

Глава XPeng Сяопэн Хэ официально объявил о запуске первой автоматизированной линии для создания андроидов IRON. Первый готовый гуманоид уже самостоятельно сошел с конвейера.

Мечтали бы о таком помощнике дома или выглядит жутковато? Пишите в комментариях! 👇

#XPeng #IRON #Роботы #Технологии #Будущее #ИИ #Robotics #китай #жизньвкитае #новостикитая

🤖 Представьте: вы покупаете робота-пылесоса, чтобы он собирал крошки. А он по совместительству собирает ваши пароли, карту квартиры и даже может подглядывать за вами через камеру. И делает это не по злому умыслу, а по банальной халатности производителей.

В 2026 году эта история перестала быть теорией заговора и стала реальностью.

🔍 Как это работает

Любое умное устройство в вашей сети — это небольшой компьютер со своей операционной системой и программным обеспечением. А значит, у него есть и потенциальные уязвимости. В случае с роботами-пылесосами проблема оказалась не в самом устройстве, а в облачной инфраструктуре, к которой они подключаются.

Производители используют огромные удалённые серверы (облачные хранилища), где лежат данные всех «умных» устройств. Каждому пылесосу там выделяется свой личный «почтовый ящик» — место, куда он отправляет информацию и откуда получает команды. И вот здесь начинается самое интересное.

Оказалось, что некоторые компании настолько халатно настроили правила доступа к этим «почтовым ящикам», что сертификат (цифровой пропуск) одного пылесоса подходит к тысячам других устройств в том же регионе.

Это, как если бы ваш ключ от дома внезапно открывал все квартиры в подъезде и соседнем доме.

Что из этого следует. Злоумышленнику, который получил доступ к одному такому устройству (а для этого достаточно физически добраться до него — например, купить такой же в магазине и извлечь оттуда цифровой ключ), открываются следующие возможности:

Первое — шпионаж через камеру🎥  

Пылесос превращается в мобильное устройство видеонаблюдения. Злоумышленник может смотреть на вас в реальном времени, видеть, что происходит в вашей квартире. Представьте: вы идёте по коридору в семейных трусах, а где-то на другом конце света парень с ноутбуком комментирует ваш выбор нижнего белья. И всё потому, что вы купили «умную» технику.

Второе — карта вашего жилья 🗺️

Пылесос строит трёхмерную карту помещения с точностью до сантиметра: планировку комнат, расположение мебели, даже частоту использования разных зон. Эта информация сама по себе ценна — по ней можно понять, где стоят ценные вещи, как устроен ваш быт. Теперь хакер знает, что у вас в гостиной стоит сейф, а в спальне — коробка с носками, которые вы уже три года обещаете выбросить.

Третье — кража пароля от Wi-Fi 🔑 

И он хранится в открытом виде, безо всякого шифрования. А Wi-Fi — это уже ключ ко всей вашей домашней сети: ноутбукам, смартфонам, умным колонкам. Всё становится доступным. Злоумышленник может не только смотреть на вас, но и читать вашу переписку, копаться в фотографиях и даже менять температуру в умном чайнике, чтобы вы обожглись.

Четвёртое — доступ к микрофону 🎙️

Можно слушать, о чём вы говорите дома. Даже ваш разговор с котом о том, почему он снова нагадил в тапки, может стать достоянием общественности.

И всё это через одно уязвимое устройство.

Масштаб проблемы впечатляет: в одном только регионе облачного хранилища за сутки исследователь зафиксировал полтора миллиона уникальных пылесосов, и почти половина из них откликались на удалённые команды.

А программист, который случайно подключил свой пылесос к геймпаду от PlayStation, получил доступ к семи тысячам устройств в 24 странах мира.

Теперь он мог не только играть в гонки со своим пылесосом, но и устраивать соревнования по перемещению чужих агрегатов по квартирам ничего не подозревающих людей.

🤔 Почему это происходит

Производители в погоне за инновациями уделяют безопасности меньше внимания, чем следовало бы. Процесс обновления и закрытия уязвимостей на привычных устройствах вроде смартфона и ноутбука налажен и протекает зачастую без нашего участия. А с умными устройствами всё не так просто. Пользователь не может самостоятельно внести изменения в программный код — у него нет доступа.

И самое обидное: когда исследователи находят такие дыры, компании не всегда спешат их закрывать. Об уязвимости пылесосов SharkNinja знали уже давно, но исправление так и не выпустили.

Рекомендация специалистов, которые оценили ситуацию, была одна: пока производитель не починит облачные настройки, ваш пылесос — это дыра в вашей домашней сети.

Единственный способ защититься — отключить устройство от Wi-Fi.

И вот тут главная ирония. Вы купили «умный» прибор за немалые деньги, а в итоге вам предлагают выбор: либо безопасность — но тогда все «умные» функции, за которые вы заплатили, становятся недоступны; либо удобство — но вы рискуете, что какой-нибудь гик с геймпадом устроит за вами слежку или превратит ваш пылесос в радиоуправляемую игрушку, которая будет гоняться за вашим котом.

Абсурд ситуации в том, что эта уязвимость — не в самом пылесосе, а в настройках удалённых серверов производителя, куда стекаются данные со всех устройств. Компания могла бы устранить проблему за несколько часов — просто изменив настройки доступа в своей системе. Но вместо этого они тянули месяцы.

Лишь когда история попала в прессу, они наконец приняли меры.

Однако важно понимать: техническое исправление на отдельных моделях не означает, что вы теперь в полной безопасности.

Уязвимости могут оставаться в других устройствах, а новые дыры обнаруживаются регулярно.

💡 Ваш пылесос не враг

Он просто прибор с дырявой безопасностью. Но именно эта дырявость превращает его в идеального шпиона, потому что вы сами принесли его в дом и подключили к своей сети.

Представьте: вы лежите на диване, смотрите телевизор, а ваш подглядывающий движущийся блин под кроватью жужжит и записывает каждый ваш чих и вздох. Через полчаса этот чих уже где-то в базе данных, а завтра вы получаете рекламу лекарств от аллергии, потому что пылесос «заметил», что вы чихаете чаще обычного.

Проблема не в том, что спецслужбы за вами следят — у них есть другие инструменты. Проблема в том, что ваши данные может украсть любой гик с ноутбуком, просто потому что производитель забыл поставить галочку «ограничить доступ» в настройках облачного хранилища.

🛡️ Что делать?

Заклейте камеру скотчем — даже если она есть, даже если вам кажется, что она не работает. Даже если вы думаете, что ваш пылесос просто крутится по комнатам, он может оказаться «шпионом» под видом домашнего помощника. Отключите его от интернета, если не пользуетесь облачными функциями.

И помните: в этой игре вы не объект слежки, вы — тот, кто сам платит за то, чтобы его анализировали.

В следующий раз, когда ваш пылесос будет подозрительно долго крутиться под кроватью, спросите себя: он ищет пыль или ищет, чтобы ещё про вас записать?😉

Я над рынком угораю

что происходит не понимаю

роботы одни торгуют

денежки хомяков воруют

https://t.me/stihiirifmy

#биржа #юмор #торговля #роботы