За последние десятилетия технологический прогресс изменил экономику и бизнес. Алгоритмы управляют логистикой, искусственный интеллект анализирует документы и генерирует код, а данные передаются через API — интерфейсы, позволяющие программам взаимодействовать друг с другом. Один из примеров — LLM API (Large Language Model API), который позволяет каждому из нас подключаться к большим языковым моделям, к примеру, ChatGPT и использовать их для создания текста, обработки информации и принятия решений.

Но в то время как цифровой мир стал гибким и доступным, физический мир — мир атомов, а не битов — всё ещё зависит от ручного труда. Мы по-прежнему готовим еду, делаем уборку дома и собираем оборудование во многом так же, как столетия назад. Даже на высокотехнологичных заводах автоматизация и роботизация узко специализирована и требует сложного программирования.

Следующий шаг в интеграции цифровых инструментов и промышленности — Physical API, физический API.

Что такое физический API?

Представьте, что ваш программный код может не только пересылать данные или управлять цифровыми процессами, но и взаимодействовать с физическим миром.
Физический API — это интерфейс, через который программное обеспечение получает доступ к физическим действиям: перемещению предметов, сборке деталей, приготовлению еды, уборке, уходу за людьми.

Если интернет стал мостом между людьми и данными, то физический API — это мост между софтом и реальными действиями в мире. Мы живём во время индустриальной революции, аналогичной созданию WWW в 90-x — но теперь программный код может напрямую управлять материальными объектами. Это переход от цифрового ИИ к физическому искусственному интеллекту (physical AI) и к физическому API, интерфейсу программирования действий в физическом мире. Если вчера программное обеспечение управляло потоками информации, то сегодня оно всё чаще и больше управляет потоками материи — перемещением, сборкой, сортировкой, упаковкой и приготовлением.

Эта парадигма меняет всё: как мы строим заводы, как проектируем услуги и как конкурируем на глобальном рынке.

Как это изменит производство?

На протяжении 5000 лет производство выстраивалось по одной и той же последовательности: сырьё → ручной труд → продукт. И лишь последние 50 лет начался смещаться центр тяжести: человек в ручном труде уступает место машинам. Но современные роботы — это узкоспециализированные и дорогие решения, сложные в интеграции. Для получения бизнес-эффектов от робототехники сложно изменять бизнес-процессы, культурный код компаний.  Физический API позволит радикально изменить правила игры: такой интерфейс позволяет программировать действия в физическом мире так же просто, как мы сегодня программируем поведение сайтов и приложений.

На основе этих изменений активно развивается экономика навыков, при которой ценность — не в машинах, а в действиях, которые они могут выполнять. Ключевые компоненты экономики знаний мы будем все чаще встречать в ближайшее время:

Магазины физических навыков (physical app store, physical skills store) — библиотеки действий и умений (варить кофе, паять, сортировать грузы), которые можно применять на любом оборудовании.

Навыки как актив. Вы покупаете не робота, а навык — сварка, сортировка, контроль качества.

Гибкость и масштабируемость. Один навык, полученный однажды в процессе обучения, может тиражироваться на миллионы устройств  и роботов по всему миру.

Производство как услуга — вместо покупки оборудования вы можете «подписаться» на выполнение нужных задач на оборудовании, обладающем конкретными навыками. 

Производство как платформа. Завод — это больше не «цех и станки». Это система навыков, управляемая ИИ и гармонично работающими в этой системе машинами в гибком человеко-машинном взаимодействии.

Физическое программирование — специалист обучает робота навыку один раз, а затем этот навык масштабируется по всей компании или передаётся другим пользователям. Например, шеф-повар может один раз научить робота готовить блюдо — и это блюдо будет доступно в тысячах ресторанов без его физического участия. Или наладчик обучит робота сборке узла, и навык будет доступен сразу на всех производственных линиях по всему миру.

MR-SOP: модульный подход к обучению навыкам

Чтобы компании могли получать бизнес-эффекты от эффективной работы физического ИИ в промышленной среде, нужны унифицированные, масштабируемые схемы обучения навыкам. Один из подходов, который сейчас получает всё большее распространение, — это MR-SOP (Modular and Reusable Standard Operating Procedures), или модульные операционные инструкции нового поколения, модульные стандартные операционные процедуры (СОП).

MR-SOP позволяют «упаковать» конкретный навык (например, проверку качества детали или сборку узла) в цифровую инструкцию, пригодную для использования ИИ-системами и роботами. Такие стандарты предприятия легко адаптируются под разное оборудование, обновляются централизованно и могут быть переданы как от одного человека к другому, так и от одного робота к другому, как программы. Это делает знания и опыт масштабируемыми так же, как сегодня масштабируется программное обеспечение.

MR-SOP становятся связующим звеном между инженерной логикой человека и исполнительной логикой машины — и основой экономики навыков, в которой производство становится гибким, распределённым и управляемым данными.

СОП могут быть динамическими — ИИ будет адаптировать последовательность операций в реальном времени, в зависимости от данных с датчиков, доступных сотрудников, погрешностей и т. д. Описание процедур станет контекстно-зависимым: один и тот же процесс будет описан по-разному для разных условий (температура, смена, производственный заказ). Процедуры будут включать точки принятия решений (decision points), переданные ИИ:

- if sensor.temperature > 80:

      AI_decision: reduce_speed(30%)

СОК — стандартная операционная карта, более структурированный, визуальный и технологичный документ, описывающий этапы работы в привязке ко времени, ресурсам, материалам и операциям. В новой реальности СОК представляет собой программный код. Пример машиночитаемой СОК (MR‑SOC, Machine‑Readable Standard Operating Card):

operation_id: OP-2315

title: Установка алюминиевого корпуса в сборочный стенд

skills_required:

  - grasping_control

  - safety_validation

  - robotic_interface_use

participants:

  - human_operator

  - robotic_arm

  - AI_supervisor

steps:

  - step: 1

    description: Проверить комплектность детали

    performer: human_operator

    instructions: Визуально осмотрите корпус и проверьте бирку на RFID-метке.

    tools: none

 - step: 2

    description: Захват корпуса роботом

    performer: robotic_arm

    action: robot_arm.pick(location="rack_A12", part_id="ALU-CORP-77")

  - step: 3

    description: Проверка веса и ориентации детали

    performer: AI_supervisor

    sensors: [weight_sensor_3, vision_module_2]

    decision_point:

      if_weight > 5.5:

        action: notify_operator(reason="Overweight part")

      else:

        action: proceed

- step: 4

    description: Установка корпуса в стенд

    performer: robotic_arm

    action: robot_arm.place(location="assembly_stand_04")

   - step: 5

    description: Финальная проверка установки

    performer: human_operator

    tools: laser_level, alignment_jig

    validation: visual_inspection AND alignment_tolerance < 0.3 mm

   - step: 6

    description: Подтверждение завершения операции

    performer: AI_supervisor

    action: log_operation(operator_id, timestamp)

    outcome: success OR requires_rework

Что в коде MR-SOC?

participants указывают, кто участвует: оператор, робот, ИИ.

decision_point — точка, в которой ИИ принимает решение на основе данных.

Performer — исполнитель, может быть человеком, роботом, ИИ алгоритмом.

AI_decision — это структурированный блок, который описывает пороги, условия или алгоритмы, по которым искусственный интеллект принимает решение во время выполнения производственной операции._decision — это структурированный блок, который описывает пороги, условия или алгоритмы, по которым искусственный интеллект принимает решение во время выполнения производственной операции.

skills_required - список навыков, которые необходимы для выполнения всей операции (или её частей). В экономике навыков и гибридном производстве это поле помогает: назначить подходящего человека или робота, понять, какие компетенции нужны для выполнения задачи, автоматически сопоставить цифровой профиль исполнителя с требованиями операции.

Такой формат СОК может быть загружен в цифровую систему исполнения производственных заказов (MES) или систему управления робототехническими комплексами.

Какими становятся СОП и СОК?

Примеры навыков

 skills_required:

  - grasping_control

  - safety_validation

  - robotic_interface_use

Подробнее:

grasping_control

Навык захвата и удержания объекта с нужной силой и точностью.
Применим для человека или робота, способного точно управлять захватом.
Кто может обладать: оператор с навыками ручной сборки или робот с программируемым захватом. Пример: поднятие алюминиевого корпуса без деформации.

safety_validation

 Навык проверки соблюдения норм безопасности до и после выполнения операции.
Включает визуальный контроль, знание стандартов охраны труда, реакцию на отклонения.
Кто может обладать: техник-оператор, ИИ-система, анализирующая данные с датчиков, робот или человек, использующий интерфейс дополненной реальности (AR) с чеклистом. Пример: проверка, закрыты ли защитные экраны перед запуском робота.

robotic_interface_use

Навык взаимодействия с интерфейсами роботов (панели, ПО, API).
Умение запускать задачи, настраивать параметры, читать логи.
Кто может обладать: оператор с обучением по работе с конкретным типом робота или ИИ-агент, подключённый к API робота. Пример: задать точку захвата и скорость перемещения через панель управления универсальным роботом.

Актуальность физического API и MR-SOK: развитие рынка HR

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг: «В будущем всё, что движется, станет автономным» — и тенденции последнего десятилетия подтверждают этот прогноз. Если раньше автоматизация касалась лишь отдельных процессов, то теперь речь идёт о комплексном замещении человеческого труда в физической деятельности — от сварки и погрузки до ухода за людьми. Пример с автопогрузчиком иллюстрирует эту трансформацию: ещё в 2015 году даже простейшие складские задачи требовали операторов, а к 2025 году гуманоидные и негуманоидные роботы уже начали интегрироваться в ERP- и WMS-системы, демонстрируя первые признаки автономности.

Однако путь к массовой автономии оказался сложнее, чем ожидалось. В 2015–2020 годах гуманоидные роботы, такие как Atlas от Boston Dynamics, оставались скорее технологическими демонстраторами, чем практическими инструментами. Их коммерческое применение тормозилось высокой стоимостью и узкой специализацией — рынок в $3 млрд (2020 г.) был каплей в море по сравнению с традиционной промышленной робототехникой. Но к середине 2020-х ситуация начала меняться: Amazon тестировал Digit на складах, Mercedes-Benz экспериментировал с Apollo, а Tesla анонсировала Optimus для повторяющихся задач. Эти примеры показывают, что автономизация по модели Хуанга развивается не скачком, а через постепенную интеграцию роботов в существующие цифровые экосистемы — шаг за шагом.

Таким образом, если прогноз NVIDIA описывает конечную цель — «мир без операторов», то последнее десятилетие стало фазой подготовки: роботы научились взаимодействовать с инфраструктурой, а промышленность — доверять им локальные задачи. Следующее десятилетие определит, смогут ли они перейти от вспомогательных функций к полной автономии.

Согласно исследованию InsightAce Analytic (декабрь 2024 года), рынок гуманоидных роботов (HR) оценивается в 1,53 млрд долларов США в 2023 году, и ожидается, что он достигнет 24,4 млрд долларов США к 2031 году, с среднегодовым темпом роста 41,5% в прогнозируемый период 2024-2031 годов. При этом использование гуманоидных роботов в логистике и производстве стало более заметным, хотя и не массовым. Основными сферами применения оставались вспомогательные задачи, такие как доставка материалов на складах и помощь в сборке. Однако их доля в общем числе промышленных роботов (которых в 2025 году насчитывалось более 4 млн) оставалась небольшой.

То есть за 10 лет гуманоидные роботы прошли путь от лабораторных прототипов до ограниченного промышленного применения, но их массовое внедрение все еще находится на ранней стадии.

Сегодня для устойчивого развития гуманоидной робототехники как метатехнологии необходима многоуровневая стандартизация:

1. Глобальные стандарты – унификация интерфейсов, протоколов взаимодействия и критериев безопасности для обеспечения совместимости решений разных производителей (например, аналог ISO для роботов-гуманоидов).

2. Государственные нормативы – регулирование внедрения роботов в промышленность, включая сертификацию, требования к кибербезопасности и этические аспекты их использования.

3. Локальные стандарты на уровне предприятий – адаптация технологий под конкретные производственные и логистические процессы, включая интеграцию с существующими системами автоматизации (MES, WMS) и обучение персонала.

Без такой системы стандартов масштабирование гуманоидных роботов будет затруднено В этом контексте особенно важным становится продолжение разработки Physical API и системы MR-SOС.

К чему готовиться?

Мы в эпицентре глубокой трансформации производственной экономики. Что нас ждёт:

●      Навыки как актив — компаниям нужно будет не только владеть машинами и роботами, но и формировать портфель навыков, которыми эти машины и роботы обладают.

●      Фоновый машинный интеллект — роботы станут незаметной частью пространства, выполняя задачи без вмешательства человека.
●      Физический тест Тьюринга — момент, когда вы не сможете отличить, человек или робот обслужил вас, просто потому что это не будет иметь значения.

Почему это важно для бизнеса?

1.      Эволюция производственной модели. Заводы будущего — это не конвейеры, а оркестры роботов, координируемые ИИ. Производство будет гибким, адаптивным и полностью управляемым цифровыми командами. Дженсон Хуанг, основатель и CEO NVidia: “В будущем завод будет представлять собой одного гигантского робота, управляющего целым рядом роботов внутри, работающих с людьми над созданием роботизированных продуктов. Так что у вас есть роботы, создающие роботов, создающих роботов, и этот многослойный пласт технологий уже во многом доступен, так что в этом случае для применения в промышленности на заводах и фабриках и во всей этой области нужен новый ИИ, называемый физическим ИИ. Если мы сможем решить эту задачу, то речь пойдет о триллионах и триллионах долларов в промышленности”.

2.      Экономика навыков, а не машин. Будущее — за теми, кто обладает набором навыков, которыми можно обучать или программировать машины. Навык = актив. Навык = экспортный продукт. Навык = сервис.

3.      Снижение барьера входа в технологии. «Вы можете не знать C++, но уже умеете "программировать" ИИ, — говорит Хуанг. — Достаточно просто спросить: "Научи меня" — и он научит». Это разрушает технологический барьер между элитой и всеми остальными.

Что стоит делать уже сейчас?

Создавайте машиночитаемые стандартные операционные карты (MR-SOС в форматах XML, JSON или YAML): они позволяют алгоритмам, роботам и системам физического ИИ "понимать", что и как нужно делать в реальном мире — от сборки и упаковки до обслуживания и ремонта. Без чётких, формализованных инструкций машины не могут эффективно действовать вне лаборатории. Машиночитаемые стандарты устраняют разночтения в исполнении операций. Это особенно важно при масштабировании производств, где даже небольшие отклонения могут привести к браку или снижению эффективности. Кроме того, формализованные операционные карты — это обучающая среда для ИИ, которая позволяет системе накапливать опыт, корректировать действия и улучшать эффективность без вмешательства человека.

Следите за развитием физического ИИ: Figure, 1X, Sanctuary AI и другие уже активно меняют рынок и работу производственных предприятий. Подписывайтесь на наши каналы: Digital Manufacturing (t.me/skmfg) и HR = Humanoid Robotics (t.me/riseofHR)

Инвестируйте в навыки, а не только в железо: те, кто создаёт универсальные физические и интеллектуальные навыки и обучает им, станут поставщиками новой индустриальной ценности. Оцените, какие навыки в вашей компании можно оцифровать и постепенно передать ИИ или роботам.

Переосмысливайте процессы: автоматизируйте не операции, а знания — как только компания научится учить машину, она может масштабировать свой бизнес в разы быстрее.

Инвестируйте в команду, способную работать на стыке производства, ИИ и системной интеграции.

---

Развитие физического API — это капитализация следующего уровня цифровой трансформации. И тот, кто войдёт в экономику навыков первым, получит не просто конкурентное преимущество, а возможность стать платформой нового производственного мира.

ИИ больше не ограничивается экранами и серверами. Он выходит в физический мир, меняя саму природу труда и производственной экономики. Тот, кто первым освоится в экономике навыков, а не просто в автоматизации, получит решающее преимущество.

«Однажды вы вернётесь домой — и даже не заметите, что все (в доме наведён порядок, приготовлен ужин) сделано роботом. Это просто будет ещё один вторник». Похоже, такой вторник наступит в ближайшие годы. Когда это произойдёт с цехом?