Если попросить человека вспомнить самую известную робототехническую компанию мира, очень многие назовут Boston Dynamics.
Даже если никогда не слышали это название.
Потому что её роботов видели почти все.
Четвероногий BigDog, которого пинают ногой, а он каким-то чудом удерживает равновесие. Atlas, прыгающий по коробкам, делающий сальто и занимающийся паркуром. Spot, похожий на жёлтую механическую собаку. Роботы танцуют, бегают, открывают двери, таскают предметы — и раз за разом интернет объявляет:
Ну всё. Вот теперь роботы точно пришли.
Проблема только в том, что первый знаменитый BigDog появился двадцать лет назад.
А настоящая массовая роботизация от Boston Dynamics всё ещё только начинается.
И это отличный пример того, насколько огромна дистанция между:
«мы построили невероятного робота»
и
«мы построили хороший товар».
Boston Dynamics вообще родилась не как обычный стартап
Компания появилась в 1992 году как спин-офф Массачусетского технологического института.
Её основатель Марк Райберт много лет занимался динамическим движением роботов — тем, как машина может бегать, прыгать, удерживать баланс и взаимодействовать с физическим миром не по жёстко заданной траектории.
Сегодня всё это звучит почти привычно.
Но робототехника 1990-х выглядела иначе.
Промышленный робот обычно стоял на одном месте.
Был прикручен к полу.
Вокруг него ставили ограждение, чтобы человек случайно не познакомился с манипулятором слишком близко.
Робот великолепно повторял одну операцию.
Но если пол неожиданно оказался на сантиметр выше, инженерный день мог стать интереснее.
Райберта занимала противоположная идея.
Машина должна уметь жить в нестабильном физическом мире.
Именно из этой идеи появился BigDog
В середине 2000-х Boston Dynamics вместе с DARPA начала создавать четвероногого робота для американских военных.
Идея выглядела вполне практично.
Солдатам приходится таскать огромный вес.
По пересечённой местности не всегда проедет обычная машина.
А что если сделать механического вьючного животного?
Четыре ноги.
Грузы на спине.
Идёт рядом с подразделением.
Так появился BigDog.
И он выглядел совершенно безумно.
Особенно знаменитым стал один очень простой эксперимент
Инженер подходит к роботу.
И сильно пинает его сбоку.
BigDog начинает падать.
Ноги моментально переставляются.
Машина несколько раз пошатывается — и восстанавливает равновесие.
Сегодня подобные ролики уже мало кого удивляют.
В 2000-х это выглядело почти как нарушение физики.
До этого робот воспринимался как устройство, которому нужно заранее описать:
поставь ногу сюда.
BigDog показывал другое.
Машина способна реагировать на неизвестное возмущение в реальном времени.
Пнули.
Никто заранее не знает точную силу и направление.
Робот сам спасает себя от падения.
Вот это и было настоящей технологической революцией.
Только хороший военный робот должен не просто красиво держать пинок
Ему нужно выполнять задачу.
Долго.
Надёжно.
Тихо.
Дёшево.
Под дождём.
В грязи.
В жару.
В холод.
Далеко от инженеров Boston Dynamics.
И вот здесь BigDog столкнулся с настоящим миром.
Одной из проблем стал двигатель внутреннего сгорания и гидравлическая система.
Робот получился шумным.
Причём не:
слегка гудит.
А:
рядом с вами идёт механическое животное, которое довольно сложно не заметить.
Для военного применения это несколько портит идею скрытности.
Робот может быть технологически великолепным и одновременно бесполезным продуктом
Это вообще главный урок Boston Dynamics.
Посмотрите на BigDog как инженер.
Фантастика.
Посмотрите как командир подразделения.
Сколько весит?
Сколько топлива?
Как ремонтировать?
Как перевозить?
Сколько стоит?
Что делать, если он сломался в двадцати километрах от базы?
И зачем мне эта штука вместо обычной техники?
Вот на этих вопросах заканчивается огромное количество робототехнических проектов.
Не потому, что робот плох.
А потому, что существующий способ решить задачу оказывается проще.
Потом Boston Dynamics сделала ещё более впечатляющего робота
Atlas.
Первоначальная версия появилась в 2013 году в рамках программы DARPA Robotics Challenge.
Это уже был настоящий гуманоид.
Две ноги.
Две руки.
Голова с сенсорами.
Рост примерно человеческий.
Робот должен был работать в среде, построенной под людей: ходить, пользоваться инструментами, преодолевать препятствия, открывать двери.
Именно тогда идея универсального гуманоида впервые стала выглядеть не совсем фантастической.
Правда, ранний Atlas ещё мало напоминал сегодняшние ролики.
Первые Atlas были огромными, тяжёлыми и привязанными к инфраструктуре
Гидравлика.
Кабели.
Внешнее питание на некоторых этапах.
Медленное движение.
Постоянные эксперименты.
Это был исследовательский стенд.
Не продукт.
Потом год за годом Boston Dynamics улучшала управление движением.
Atlas научился ходить по неровной поверхности.
Бегать.
Прыгать.
Делать backflip.
Паркур.
Манипулировать объектами.
Ролики становились всё невероятнее.
А продукта всё ещё не было.
И интернет регулярно задавал один вопрос
Ну если Atlas уже делает сальто, почему он до сих пор не работает у меня на складе?
Потому что сальто и работа на складе — очень разные задачи.
Сальто длится пару секунд.
Траекторию можно тщательно подготовить.
Среда контролируется.
Инженеры знают, что сейчас будет происходить.
Робот может повторить упражнение много раз.
А склад говорит:
Работай восемь часов.
Каждый день.
Три года.
Почти без ошибок.
Если упал — это не смешной blooper для YouTube.
Это простой производства.
Красивые демонстрации оптимизируются под возможность
Production оптимизируется под надёжность.
Допустим, Atlas выполняет сложную операцию успешно в 99% случаев.
В ролике это великолепно.
Из ста попыток выбрали несколько удачных.
На заводе миллион операций дают десять тысяч ошибок.
Уже не так весело.
Для реального производства часто нужен уровень надёжности, при котором робот становится откровенно скучным.
Поставил деталь.
Ещё одну.
Ещё одну.
Ещё 14 000.
Никто не хлопает.
Вот это и есть коммерческий успех.
Поэтому Spot оказался первым настоящим массовым продуктом Boston Dynamics
Не гуманоид.
Собака.
Причём даже она появилась как продукт далеко не сразу.
Разработка четвероногих платформ шла много лет: BigDog, LittleDog, LS3, Spot Classic и другие эксперименты.
Постепенно инженеры убрали шумный двигатель.
Перешли на электрическую платформу.
Сделали машину компактнее.
Проще.
Надёжнее.
В 2020 году Spot наконец начали продавать коммерческим клиентам.
Цена была около 75 тысяч долларов за базовую платформу.
Немало.
Но у робота уже появилась понятная работа.
Spot не пытается заменить человека целиком
Именно это, думаю, стало ключом.
Он не говорит:
Я универсальный рабочий будущего.
У него более скромное предложение.
Я могу ходить туда, куда неудобно или опасно посылать человека, и таскать там датчики.
Обход промышленного объекта.
Тепловизионная инспекция.
Считывание показаний приборов.
Поиск утечек газа.
Контроль оборудования.
Строительная площадка.
Шахта.
Электростанция.
Очень конкретные задачи.
Именно поэтому сегодня Spot действительно работает у большого количества компаний.
Его форма тоже идеально соответствует задаче
Мы только что писали про кентавров, колёса и четыре ноги.
Spot — почти идеальный пример.
Зачем инспекционному роботу человеческие руки?
Не нужны.
Лицо?
Нет.
Две ноги?
Четыре устойчивее.
Главное:
добраться.
Поставили сверху тепловизор, камеру или газовый датчик.
Поехали.
Точнее, пошли.
И suddenly робот, который выглядит значительно менее человекоподобно Atlas, оказался значительно ближе к нормальному бизнесу.
Потом появился Stretch — и Boston Dynamics снова отказалась от красоты
Stretch — складской робот.
Он выглядит примерно так, будто инженер вообще запретил дизайнеру смотреть фантастику.
Мобильная база.
Большая роботическая рука.
Вакуумный захват.
Мачта с камерами.
Никаких ног.
Никакого лица.
Никакого:
привет, человек.
Задача одна — разгружать коробки из грузовиков и контейнеров.
И это очень важный этап истории компании.
Boston Dynamics наконец начала проектировать не:
какого невероятного робота мы способны построить?
А:
какой робот лучше всего решит конкретную дорогую проблему?
Разгрузка грузовика — неожиданно хорошая задача для робота
Человек заходит внутрь трейлера.
Там жарко.
Или холодно.
Коробки тяжёлые.
Работа монотонная.
Высокая физическая нагрузка.
Большая текучесть персонала.
При этом окружающая среда достаточно структурированная.
Есть коробки.
Их нужно взять.
Перенести.
Положить на конвейер.
Не надо понимать чувства коробки.
😁
Для роботизации почти идеальный кандидат.
Именно такие задачи превращают робототехнику из презентации в экономику.
Поэтому Stretch оказался совершенно другим продуктом, чем Atlas
Atlas пытался быть универсальным.
Stretch специализирован.
Atlas должен понимать огромное количество ситуаций.
Stretch великолепно делает небольшой набор операций.
Atlas требует очень сложной динамики всего тела.
Stretch стоит на устойчивой мобильной базе.
С инженерной точки зрения Stretch значительно менее романтичен.
С точки зрения бухгалтера — намного интереснее.
Потому что можно нормально посчитать:
сколько коробок в час?
сколько смен?
сколько людей заменяет?
сколько стоит владение?
Вот с этого места появляется коммерческий робот.
Boston Dynamics вообще пришлось научиться бизнесу почти заново
Компания десятилетиями была прежде всего исследовательской организацией.
Она могла создавать вещи, которых никто другой в мире не умел делать.
Но это не означает автоматически умение:
производить тысячи экземпляров;
организовывать сервис;
держать цену;
создавать supply chain;
строить продажи;
обучать клиентов;
обеспечивать ремонт.
Исследовательская робототехника и промышленная компания — разные профессии.
И история владельцев Boston Dynamics это прекрасно показывает.
Компанию несколько раз продавали
В 2013 году Boston Dynamics купила Google.
Точнее — подразделение, которое позже стало частью Alphabet.
В тот период Google активно скупала робототехнические стартапы и явно мечтала построить большое направление.
Потом энтузиазм уменьшился.
В 2017 году Boston Dynamics продали японской SoftBank.
Ещё через несколько лет главным владельцем стала Hyundai Motor Group.
И вот именно Hyundai выглядит, пожалуй, самым логичным хозяином из всех предыдущих.
Потому что Hyundai умеет то, чего исследовательской лаборатории не хватает
Производить физические машины миллионами.
Управлять цепочкой поставщиков.
Проектировать фабрики.
Делать моторы.
Батареи.
Электронику.
Системы безопасности.
Обслуживать продукцию десятилетиями.
И самое важное — Hyundai имеет собственные заводы, где роботов можно использовать.
Это почти идеальная ситуация.
Не нужно сначала убедить чужого клиента:
купите экспериментальную машину за огромные деньги.
Можно сказать:
давайте попробуем вот на этом участке нашего собственного производства.
Завод становится лабораторией.
А лаборатория постепенно превращается в заводской продукт.
Именно при Hyundai история Atlas резко изменилась
В 2024 году Boston Dynamics показала нового электрического Atlas.
Старый гидравлический Atlas отправили на пенсию.
И это был очень символичный момент.
Гидравлическая машина десятилетие показывала миру, что вообще возможно.
Электрический Atlas должен показать:
что из этого можно превратить в промышленный продукт.
Новый робот уже проектируется не как демонстрационная платформа DARPA.
Он создаётся для реальной работы.
Это совершенно другой набор требований.
И его даже специально не заставляют копировать человека полностью
Современный Atlas может вращать суставы на углы, которые человеческому телу недоступны.
Например, развернуться почти целиком в талии или необычным образом менять положение конечностей.
Раньше робототехника часто пыталась повторить:
как это сделал бы человек?
Теперь вопрос другой:
как роботу удобнее решить задачу его собственным телом?
Если можно повернуть корпус на 180 градусов вместо переступания ногами — почему нет?
У робота нет позвоночника, который потом будет жаловаться врачу.
😁
Это уже зрелый инженерный подход.
В 2026 году Atlas наконец объявили именно как продукт
Вот здесь история становится особенно интересной.
После десятилетий исследовательских роликов Boston Dynamics представила производственную версию электрического Atlas.
Первые реальные внедрения начинаются у Hyundai, а Google DeepMind участвует в развитии интеллектуальной части системы.
То есть знаменитый робот наконец проходит границу:
исследовательская платформа
→
промышленная машина.
Почти через тринадцать лет после появления первого Atlas.
И примерно через два десятилетия после BigDog.
Вот сколько иногда длится «скоро».
Почему понадобилось столько времени?
Потому что для коммерческого гуманоида одновременно должны созреть несколько технологий.
Механика.
Приводы.
Батареи.
Силовая электроника.
Сенсоры.
Компьютерное зрение.
Планирование движения.
AI.
Обучение в симуляции.
Массовое производство.
И главное — цена всего этого.
Можно собрать невероятного робота из очень дорогих компонентов.
Прекрасно.
Но если он стоит миллион долларов и выполняет работу человека с зарплатой 50 тысяч, бухгалтер почему-то начинает задавать неприятные вопросы.
Причём железо долго было только половиной проблемы
Boston Dynamics великолепно научилась двигать тело.
Но робот ещё должен понимать:
что делать?
Ранний Atlas мог совершать невероятные движения, потому что вокруг каждой демонстрации существовала огромная инженерная работа.
Современная робототехника хочет другого.
Покажи роботу объект.
Скажи:
перенеси туда.
Он сам должен понять сцену.
Рассчитать захват.
Спланировать движения.
Отреагировать, если предмет оказался немного не там.
Вот здесь нынешняя революция foundation models и Physical AI может оказаться тем недостающим кусочком, которого Boston Dynamics ждала много лет.
Google DeepMind в этой истории появился совсем не случайно
Boston Dynamics умеет строить тело.
Google DeepMind — модели.
Если большую мультимодальную модель действительно удастся научить хорошо понимать физическую среду и управлять действиями, Atlas получит совсем другую степень универсальности.
Не программируем:
деталь A лежит координаты X=35, Y=12.
А показываем процесс.
Объясняем задачу.
Робот учится.
Именно эта схема сейчас является мечтой почти всей индустрии гуманоидов.
Tesla.
Figure.
Apptronik.
1X.
Agility Robotics.
Китайские компании.
Все хотят сделать для физического труда примерно то, что ChatGPT сделал для языка:
уйти от программирования каждой ситуации вручную.
Boston Dynamics при этом оказалась в странной позиции
С одной стороны — у неё двадцать лет опыта, которого нет почти ни у кого.
Управление динамическим движением.
Надёжная механика.
Баланс.
Физическое взаимодействие.
С другой — молодые компании начали сразу строить гуманоидов вокруг современных AI-моделей и массового производства.
Figure существует всего несколько лет.
Tesla пришла из автомобилестроения.
Unitree умеет чрезвычайно быстро удешевлять железо.
И теперь старейшему мастеру динамической робототехники приходится участвовать в гонке, которую он сам во многом и начал.
Забавная историческая ситуация.
Причём эффектные трюки Atlas теперь становятся даже немного опасными для бренда
Потому что аудитория привыкла:
Boston Dynamics = робот делает что-то невероятное.
Выходит коммерческий Atlas.
Берёт автомобильную деталь.
Перекладывает.
Делает это ещё раз.
Комментарии:
И это всё? Раньше он сальто делал!
😁
Но для компании как раз это и есть прогресс.
Сальто демонстрировало возможности управления телом.
Тысячи одинаковых деталей ежедневно демонстрируют пригодность к производству.
Робот стал визуально скучнее.
Экономически — значительно интереснее.
Такая судьба вообще ждёт всю робототехнику
Первое поколение продукта продаёт чудо.
Второе продаёт функцию.
Третье становится инфраструктурой.
Первые автомобили собирали толпы зрителей.
Сегодня никто не выходит во двор посмотреть:
сосед завёл Toyota.
Если гуманоиды действительно станут массовыми, через двадцать лет видео Atlas, который несёт коробку, никому не понадобится.
Просто робот на работе.
Как погрузчик.
Вот тогда Boston Dynamics окончательно победит.
Кстати, Spot уже движется именно туда
Когда он появился, люди обсуждали:
жуткая робособака!
Сейчас на промышленном объекте сотрудник может воспринимать его примерно так:
инспекционный робот пошёл на маршрут.
Тепловизор проверил оборудование.
Камера считала показания.
Система вернулась на зарядку.
Всё.
Никакой фантастики.
И именно это намного важнее миллиона просмотров.
Но почему тогда гуманоид вообще нужен, если специализированные роботы лучше?
Мы уже задавали этот вопрос в предыдущих статьях.
Ответ — универсальность.
Stretch прекрасно разгружает коробки.
Но не пойдёт завтра работать рядом со станком, который спроектирован для человека.
Spot прекрасно инспектирует площадку.
Но не возьмёт обычную человеческую дрель двумя руками.
Atlas потенциально способен выполнять разные человеческие задачи в одной и той же инфраструктуре.
И если стоимость обучения новому навыку станет достаточно низкой, экономика может измениться.
Сегодня робот дорогой.
Но делает сто видов работы.
Тогда стоимость корпуса распределяется уже не на одну операцию.
Вот где находится ставка гуманоидной индустрии.
Сначала универсальный робот почти всегда проигрывает специализированному
Это нормально.
Первый персональный компьютер был хуже калькулятора в вычислениях за свои деньги.
Хуже печатной машинки как устройство для печати.
Хуже игровой приставки в отдельных играх.
Но он умел всё понемногу.
А потом софт сделал универсальность главным преимуществом.
Гуманоиды пытаются повторить похожий путь в физическом мире.
Роботическое тело становится платформой.
Навык — программой.
Установили новый software capability.
Робот научился новой работе.
Если это действительно получится, нынешняя высокая цена гуманоидов перестанет быть столь пугающей.
Но слово если здесь всё ещё большое.
Потому что физический мир намного менее терпелив к багам, чем компьютер
Приложение упало.
Перезапустили.
Робот уронил автомобильную дверь стоимостью несколько тысяч долларов.
Уже интереснее.
AI ошибся в тексте.
Удалили предложение.
80-килограммовая машина ошиблась в траектории возле человека.
Тут хочется немного более серьёзный QA.
Поэтому внедрение физического AI неизбежно будет идти медленнее чисто цифрового.
Даже если интеллект развивается с бешеной скоростью.
Тело должно быть безопасным.
И здесь опыт Boston Dynamics может внезапно оказаться огромным преимуществом
За двадцать лет компания успела заставить роботов:
падать;
скользить;
бегать;
прыгать;
врезаться;
восстанавливать баланс;
работать на неровной поверхности.
Большая часть этих экспериментов выглядела как эффектные ролики.
На самом деле внутри накопилась огромная инженерная культура.
Как контролировать силу.
Как планировать движение.
Как переживать удар.
Как не разрушить собственную механику.
Какие данные нужны контроллеру.
Это именно те скучные знания, которые невозможно мгновенно купить вместе с API новой нейросети.
Молодой AI-стартап может сделать великолепный мозг
А потом прикрутить его к телу.
И обнаружить:
оказывается, ступня — сложная штука.
Boston Dynamics двадцать лет занимается именно ступнёй.
Условно, конечно.
И тазом.
И приводом.
И всем остальным механическим счастьем.
Поэтому сегодняшняя гонка чрезвычайно интересна.
Кто победит?
Компания с лучшей робототехникой, которая научится AI?
Или AI-компания, которая научится робототехнике?
Hyundai + Boston Dynamics + DeepMind фактически собирают первый вариант.
Tesla собирает второй немного иначе
У Tesla сильная массовая производственная культура.
Компьютерное зрение.
AI-инфраструктура.
Огромные объёмы данных.
Optimus появился значительно позже Atlas, зато компания сразу проектирует его вокруг идеи массового производства.
Не исследовательский робот за миллион.
А будущий продукт, который нужно производить большими сериями.
Именно поэтому сравнивать Boston Dynamics и Tesla только по роликам бессмысленно.
Они пришли к одной задаче совершенно разными дорогами.
Эту историю мы ещё отдельно разберём, потому что Optimus давно заслуживает нормального разбора без религии Маска и без религии «Маск всё врёт».
А Boston Dynamics даёт нам почти идеальный исторический эталон
2005 год.
BigDog.
Робот устойчиво идёт по сложной поверхности.
Люди поражены.
2013 год.
Atlas.
Гуманоид существует.
2017–2020-е.
Atlas делает вещи, которые ещё недавно считались невозможными.
2020 год.
Spot становится коммерческим.
Затем Stretch.
И только в 2026 году компания выходит к производственной версии электрического Atlas.
То есть технология могла выглядеть готовой зрителю за десять лет до того, как стала готовой клиенту.
Вот эту разницу особенно полезно помнить сегодня.
Потому что сейчас нас снова заваливают демонстрациями
Робот складывает рубашку.
Робот готовит кофе.
Робот собирает вещи.
Робот разговаривает.
Робот работает на заводе.
Каждый ролик можно подписать:
будущее уже здесь.
Да.
В определённом смысле.
Но Boston Dynamics учит задавать следующий вопрос:
Сколько таких роботов работает завтра утром без инженера рядом?
Вот после него начинается настоящий анализ.
Есть пять стадий робототехнического «готово»
Первая:
один раз получилось в лаборатории.
Вторая:
получается регулярно в лаборатории.
Третья:
работает в реальной среде под присмотром.
Четвёртая:
клиент использует без постоянной команды разработчиков.
Пятая:
экономика настолько хорошая, что клиент покупает ещё сто штук.
Между первой и пятой может пройти двадцать лет.
BigDog это прекрасно показал.
Самая сложная стадия — последняя
Потому что технически работающий робот ещё должен выиграть у альтернативы.
Есть человек.
Есть конвейер.
Есть специализированный манипулятор.
Есть тележка.
Есть реорганизация процесса.
Есть вообще возможность ничего не менять.
Роботу недостаточно сказать:
Я умею.
Он должен сказать:
Я делаю это дешевле или настолько лучше, что за меня стоит платить.
Вот эту фразу робототехника учится произносить гораздо дольше, чем:
Hello, world.
Поэтому двадцать лет Boston Dynamics не были потрачены впустую
Можно посмотреть:
столько лет, а гуманоиды только сейчас идут на завод?
На самом деле именно так выглядят многие фундаментальные технологии.
Исследование создаёт возможность.
Инженерия создаёт надёжность.
Производство снижает цену.
Софт добавляет универсальность.
Рынок находит применение.
Все эти процессы редко созревают одновременно.
Boston Dynamics несколько десятилетий толкала прежде всего первые два.
С приходом Hyundai появились производство и рынок.
С современным AI появилась надежда резко улучшить универсальность.
И только теперь все кусочки начали сходиться.
Возможно, поэтому ближайшие пять лет будут важнее предыдущих двадцати
Не потому, что роботы внезапно научились ходить.
Ходить они умеют давно.
Не потому, что появились красивые моторы.
Они тоже давно существуют.
А потому что одновременно стали достаточно зрелыми:
железо;
батареи;
серийное производство;
computer vision;
foundation models;
симуляции;
обучение на данных;
инвестиции.
Технологии иногда десятилетиями лежат рядом, прежде чем соединятся в продукт.
Гуманоиды вполне могут находиться именно в такой точке.
Но Boston Dynamics уже один раз показала, почему не надо торопиться с прогнозами
В 2005 году BigDog выглядел как робот будущей армии.
Не стал.
Atlas долго выглядел как будущий универсальный спасатель.
Пока не стал.
Spot начинался как странный эксперимент с ногами.
А именно он стал реальным коммерческим продуктом.
То есть рынок вообще не обязан выбрать самого эффектного робота.
Он выбирает того, чья экономика сошлась первой.
Это, пожалуй, один из главных уроков всей истории компании.
И поэтому сегодняшний Atlas интересен мне совсем не своими трюками
Если завтра Boston Dynamics покажет ещё одно сальто, я посмотрю.
Конечно.
Я нормальный человек.
😁
Но куда интереснее мне будет увидеть скучное видео:
50 Atlas отработали месяц на заводе Hyundai.
Самостоятельно выполнили столько-то операций.
Средняя доступность такая-то.
Столько-то вмешательств человека.
Экономика такая-то.
Вот тогда случится настоящий исторический момент.
Потому что сальто Atlas научился делать давно.
Зарабатывать деньги ему только предстоит.
И, возможно, именно Hyundai наконец дала Boston Dynamics правильный вопрос
Не:
Что ещё невероятного способен сделать робот?
А:
Где на нашем заводе он окупится?
Вопрос значительно скучнее.
И значительно полезнее.
Именно после него знаменитая лаборатория начинает превращаться в промышленную компанию.
Spot уже прошёл этот путь.
Stretch проходит.
Теперь очередь Atlas.
Если получится — Boston Dynamics может оказаться в довольно забавной ситуации
Компания, которую двадцать лет знали по вирусным роликам, наконец станет массовой именно тогда, когда её роботы перестанут быть вирусными.
Atlas работает.
Spot работает.
Stretch работает.
Никто не смотрит ролики.
Просто очередная часть промышленной инфраструктуры.
Как CNC.
Как конвейер.
Как погрузчик.
Для YouTube трагедия.
Для Boston Dynamics — возможно, лучший возможный финал.
Потому что настоящий робот будущего должен однажды перестать выглядеть будущим
Он должен стать настолько обычным, что человек проходит мимо и даже не достаёт телефон.
Ещё один Atlas возле линии.
Ещё один Spot пошёл проверять оборудование.
Stretch разгружает машину.
Ничего интересного.
И тогда можно будет сказать, что тридцать с лишним лет исследований Марка Райберта действительно дошли до массового мира.
Не потому, что робот научился прыгать выше.
А потому, что его наконец перестали спрашивать:
«А кроме сальто ты вообще что-нибудь полезное умеешь?»
И, похоже, впервые за всю историю Atlas на этот вопрос начинает появляться нормальный коммерческий ответ.
