Китайская компания Galbot открыла предзаказ на своего первого двуногого гуманоидного робота ET1. Машину представляют как универсальную платформу для задач физического ИИ и коммерческого применения. Робот должен уметь передвигаться по помещениям, рассчитанным на человека, распознавать объекты, манипулировать предметами и выполнять последовательности действий, что делает его потенциально полезным для торговли, обслуживания, логистики и других сфер, где сейчас работают люди. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что компания намерена разрабатывать собственные гуманоидные роботы. Об этом он рассказал в подкасте, запись которого пересказали китайские технологические издания. По словам Альтмана, OpenAI интересуют не только человекоподобные машины, но и специализированные роботы для дата-центров и других задач. Такое заявление подтверждает более ранние сообщения о том, что компания ищет специалистов по аппаратному обеспечению, системам, производству и машинному обучению для робототехнических проектов. Компания уже показывала интерес к робототехнике. В июне OpenAI начала искать специалистов по аппаратному обеспечению, системам, производству и машинному обучению для робототехнических проектов. Альтман связывает это направление с идеей ИИ, который способен помогать людям не только в цифровых интерфейсах, но и при выполнении работ в физическом мире. В краткосрочной перспективе речь идёт о машинах для технических специалистов, занятых строительством новой инфраструктуры. Это могут быть роботы для дата-центров, энергетических объектов и других сложных технических площадок, где важны точность, безопасность и возможность работать в опасных условиях. Заявление Альтмана не является презентацией готового робота. OpenAI пока не раскрыла характеристики, дату выхода или производственного партнёра для гуманоидной платформы. Компаниям, которые хотят создавать универсальных роботов, приходится решать сложные задачи зрения, манипуляции, автономности и безопасности. Поэтому реальный результат будет зависеть не только от языковых моделей OpenAI, но и от качества аппаратной части, датчиков, приводов и обучения в физической среде. Успех проекта будет определяться тем, насколько хорошо роботы смогут решать практические задачи и интегрироваться в существующие производственные процессы.