Image

Конференция Yandex Physical AI: роботы, такси и грузовики без водителей

konferentsiya-yandex-physical-ai

На конференции Yandex Physical AI Conf компания Яндекс представила масштабный ряд инноваций, направленных на автоматизацию доставки, транспорта и робототехники. Среди ключевых анонсов — новое поколение автономных роботов-доставщиков, беспилотные автомобильные и грузовые системы, а также унифицированная платформа управления роботами для бизнеса.

Четвёртое поколение роботов-доставщиков выходит в серийное производство: новинка получила усиленную подвеску, высокоточный лидар, мощный вычислительный модуль и съёмную батарею, что позволяет преодолевать до 70 км за один заряд и работать круглосуточно. Одно устройство теперь способно транспортировать два заказа одновременно. Производительность достигнет до 1 300 роботов в месяц, а к концу 2027 года их количество превысит 20 000 единиц и будет расширено на новые города, включая Санкт-Петербург и Казань.

konferentsiya-yandex-physical-ai-5 konferentsiya-yandex-physical-ai-2 konferentsiya-yandex-physical-ai-3 konferentsiya-yandex-physical-ai-7 konferentsiya-yandex-physical-ai-6

Автономные легковые автомобили Яндекса впервые в России преодолели почти 400 км по маршруту «Москва — Тула — Москва» без вмешательства человека. За управление отвечала нейросеть, обученная по действиям опытных водителей. Роботакси уже протестированы в Ясенево, где совершили более 1 700 поездок, а в 2026 году сервис начнёт работу в других районах столицы. Одновременно компания развивает беспилотные грузовики, которые уже выполняют коммерческие рейсы для сети магазинов «Магнит» и перевезли свыше 4 000 тонн товаров. В ближайшие два года парк таких машин увеличат до тысячи единиц.

konferentsiya-yandex-physical-ai-4 konferentsiya-yandex-physical-ai-1

Команда Яндекс Роботикс также показала интеллектуальную систему RMS (Robot Management System), объединяющую разных роботов в единую сеть управления, и продемонстрировала работу новой модели VLA (Vision-Language-Action), способной распознавать голосовые и текстовые команды, анализировать изображение и выполнять действия на их основе. Это приближает поведение роботов к человеческому и упрощает их интеграцию в бизнес-процессы.

Все представленные решения доступны через экосистему Яндекса: сервисы доставки, логистики и транспорта будут постепенно подключать новые модели роботов и автомобилей. Уже в 2025 году первые аппараты новой линейки войдут в эксплуатацию.

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Под базельским концертным залом нашли жертв последней швейцарской чумы. Большинство из них умерли в юном возрасте
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
Биофизический мир внутри переполненной клетки
Появились новые доказательства того, как одиночество влияет на память в пожилом возрасте.
Image Not Found
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Мы объявляем о выпуске JAX-Privacy 1.0, библиотеки для машинного обучения с дифференциальной приватностью, использующей высокопроизводительную вычислительную библиотеку JAX. Быстрые ссылки GitHub Делиться Скопировать ссылку × От персонализированных рекомендаций до научных достижений, модели ИИ помогают улучшать жизнь и…

Апр 21, 2026
dummy-img

Следующий этап развития Agents SDK | OpenAI

Обновленный SDK для агентов помогает разработчикам создавать агентов, которые могут проверять файлы, выполнять команды, редактировать код и работать над долгосрочными задачами в контролируемых изолированных средах. Мы представляем новые возможности в Agents SDK (открывается в новом окне) ,…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых