Мы занимаемся разработкой электроники для легкого электротранспорта и на днях обсуждали с нашими hardware‑инженерами, сможет ли ИИ их заменить. С программистами уже всё понятно, их будущее выглядит печально. Причём последние программисты сейчас как раз дописывают код, который позволит ИИ окончательно обойтись без программистов. Символично.
Инженеры пока держатся увереннее. Чтобы ИИ полноценно ворвался в hardware, ему нужен доступ к огромной базе принципиальных схем, чертежей, разводок плат, результатов испытаний, чужих ошибок и опыта. А всё это закрытая коммерческая информация, которую никто добровольно не отдаст. Разве что локальной модели, которая точно никуда ничего не передаст. Наверное. На этом месте инженеры немного расслабились.
Но потом мы вспомнили, что у ИИ уже есть даташиты, схемы, стандарты, каталоги компонентов, BOM, симуляторы и довольно хорошее понимание законов физики. А готовые чужие чертежи ему, возможно, вообще не нужны. Человек тоже не рождается с полной базой схем в голове: он открывает документацию, считает, проектирует, собирает прототип и выясняет, где ошибся. Думаю, что ИИ сможет делать то же самое. Только одновременно в тысяче вариантов, круглосуточно и без совещаний. Он может перебрать компоненты, рассчитать режимы, промоделировать схему и отбраковать сотни неудачных вариантов ещё до заказа первой платы. Конечно, ИИ ошибается и галлюцинирует. Но, будем честны, именно этим инженеры обычно и занимаются до третьей ревизии платы. Просто у инженера это называется «итеративная разработка» и «блин, как я мог забыть провести дорожку на плате».
В итоге можно провести эксперимент и попробовать спроектировать с помощью ИИ какое‑нибудь несложное устройство. Например:
Запрос в Claude Fable 5 разработать человекоподобного робота. Через 2 часа и 1,4 млн токенов получаем вот это:
Основа любого робота — актуаторы. QDD‑актуаторы (Quasi‑Direct Drive, квазипрямой привод) стали стандартом в современной динамической робототехнике, где важна маневренность, прыгучесть и адаптация к неровным поверхностям. Просим Claude Fable 5 разработать актуатор QDD. Он также анимировал коробку передач и проверял столкновения в рамках цикла валидации. 30 минут и 400 тыс. токенов.
На днях OpenAI выкатил Astra, которая теперь умеет создавать подробные CAD‑модели для инженерных задач и 3D‑печати. Достаточно описать нужную деталь — ИИ‑агент сам построит модель. Её можно открыть в браузере, подобрать готовые винты, подшипники и моторы, а также проверить толщину стенок перед печатью. Готовые модели экспортируются в STEP, STL и другие форматы. На видео созданная ИИ модель турбовентиляторного двигателя, он же двухконтурный турбореактивный двигатель (ТРДД).
Поговорил на эту тему с приятелем‑инженером. Он мне рассказал, как пару недель назад «он» сделал крепеж для стыковки 3D сканера и кобота Fairino FR10.
Выглядело это так:
ChatGPT, найди в интернете чертежи кобота Fairino FR10 и 3D сканера EINSCAN‑PRO 2Х.
Спроектируй крепление сканера к роборуке и покажи полученную 3D модель с возможностью вращения и разреза.
Отправь печать на 3D принтер, подключенный удаленно в мастерской через интернет.
«Инженер» под названием ИИ все сделал за какие‑то минуты. Показал модель, приятель ее покрутил прямо на телефоне, пару раз голосом поправил по мелочи и вуаля. Параллельно ИИ сказал ему какой длины и ширины нужны болты, гайки, шайбы. Но ему было в лом это искать, поэтому он сказал ИИ найти все на Ozon и заказать в ближайший к нему пункт с оплатой при получении. Весь инструмент, что потребовался для этого — это iPhone с интернетом и его надиктовкой в микрофон. Результат:
Он мне сказал в конце разговора: «Я честно все еще не верю, что это реальность. Хоть убей, сон какой‑то, не иначе». В общем, я начинаю переживать за hardware‑инженеров…
А поделитесь вашими историями успешного взаимодействия с ИИ, когда результат превзошел все ваши ожидания?
Ну и конечно, буду рад подписке на мой TG‑канал: https://t.me/bogdanchikov_news
Комментарии (19)
Filipppppp
17.09.2026 15:53"Инженеры пока держатся увереннее". Через пару абзацев они уже не держатся, а вспоминают, что человек тоже не рождается с базой схем. Классическая пятистадийная эволюция статьи.
Coder007
17.09.2026 15:53Инженеров заменить то можно, но главный вопрос - кем и как. Можно поставить Васю Пупкина, дизайнера и фантазера и дать ему нейросеть. Нейросеть может спроектировать узел, систему, но ей это нужно все объяснить. Кто будет объяснять, Вася фантазер? Человек у которого в голове кроме красивой картинки и пары моментов ничего больше нет? А простой запрос спроектируй мне электросамокат - даст простой ответ. И самокат будет как обычный, фотографии которых есть в интернете. Ну может пару фишек этот псевдоинженер и попросит сделать, но не более. А потом новые девайсы будут похожи на старые девайсы, если их будут придумывать дилетанты или дизайнеры.
А обслуживать потом эти изделия кто будет, а отк проходить, а улучшать, а бороться с проблемами и искать ошибки в схемах, платах, компоновке. Нейросеть этого не сделает, нужен человек, глаза, голова и мозги. Сложно будет продавать неконкурентное изделие. Инженер всегда придумает особенность, которая будет выделяться на фоне аналогичных устройств или изделий и будет тем приятным бонусом, который понравится покупателю.
Думаю инженеры могут в этом отношении расслабиться, в вот взять нейросеть себе в помощники - это тема.
LuciusWill
17.09.2026 15:53Да. Это известная мысль. "Работника заменит не нейронка. Работника заменит другой работник, который умеет эффективно использовать нейронки."
Нейронки не заменяют программистов и инженеров вцелом. А скорее усиливают существующих специалистов.
Но и опускают порог входа и для любителей. Сейчас и "домохозяйка" может сделать себе приложение на смартфон, без знания программирования. Просто объяснив что ей надо Клод Коду или Codex. Несколько итераций правок. И вуаля. Конечно, свой "фейсбук" она сделать не сможет. Но всё равно, агенты открывают ей большие возможности.
AleksDemon
17.09.2026 15:53Смешно, учитывая, что как раз у инженеров и программистов с внешним видом всегда беда, потому и держат целые штаты дизайнеров, чтобы их поделки продать не паре гиков, а окупить. Написать целую операционную систему и не удосужиться сделать для неё интерфейс заявив "и с консоли сойдёт" звучит знакомо, неправда ли? Так что очнись, дизайнер сам нарисует макет, а вот как раз содержимое в нём будет стандартное, если не натупит с формой. К тому, же пока что работа с графикой даёться ИИ плоховато, тк они не живут в мире форм, а именно, что являются "языковыми моделями" программирование-это слова, дизайн - форма, инженерия нечто посередине. Как только ИИ освоит крайности, середина падёт сама. Какова типовая инженерия сегодня? Устройства в которых отличия только в колличестве камер и количеству оперативки (тоже звучит знакомо) или нет проблемы с оперативной, так что отличия только в дизайне и колличестве камер... ИИ идёт по стандартному пути уничтожения специалистов среднего звена. Пока что кожаный дешевле робота, пока что 1% кожаных умнее ИИ (и это не те люди, что сидят здесь и занимаются самоуспокоением на тему "ИИ не имеет разума" самое смешное, что большинство таких постов настолько бессвязны, путанны и немотивированны, что сразу заметно, что их писал не ИИ или очень слабый ИИ позапрошлого поколения.) Что же касается сути статьи. Патентные ведомства имеют исчерпывающий перечень рабочих решений известных на данный момент, а ошибок ИИ может и без человека наделать и протестировать. Нужны всего несколько инженеров высшей квалификации, остальным светит переквалификация в механиков, тестировщика, постановщиков задач. При этом механики будут наиболее востребованы ибо кожаные пока, что дешевле роботов.
red_cell
17.09.2026 15:53Вы оцениваете работу инженера и программиста с точки зрения текущего опыта и его повторной интерпретации. Ровно как и работает ИИ, который не изобретает ничего нового, а просто переизобретает велосипед с новыми характеристиками.
При этом уникализируете работу дизайнера. Видимо потому, что сами являетесь им или работаете в этой среде.
Почему-то никто не совмещает работу ИИ с проверкой на плагиат. Потому что все знают, там будет 0% уникальности, 100% плагиата.
На мой взгляд. Если ИИ дать задачу проектирования чего-то уникального, чего еще не успели изобрести, то последует неудача.
Например, серийное устройство передвижения на воздушной подушке. Который потребует инженерии, программирования и дизайна.
A1x_Deb0
17.09.2026 15:53Пока все что наблюдается, так это то, что ИИ собирает из готовых "кубиков". Не важно - код из готовых библиотек, или "физику" из готовых деталек. Придумал ли он что-то новое ? генетические алгоритмы тоже "придумывали новое" постоянно, но результаты задавал человек.
Если ему не поставить задачу - то какие стимулы ?
Вопрос - какой "сервис" предоставлял инженер потребителям ? Генеративный - новые идеи и решения ? Контрольный - проверка готовых решений и соблюдение норм ?В разработке ПО - эта проблема есть.LuciusWill
17.09.2026 15:53Да, модель работает с элементами, извлечёнными из данных. Но эти элементы — не готовые куски кода, скопированные из интернета (это старый и довольно живучий миф), и не библиотеки. Модель усваивает сам синтаксис языка, базовые конструкции, семантику и статистические закономерности, извлечённые из огромного корпуса кода и текстов. Готовые библиотеки она использует по той же причине, по которой их использует любой компетентный разработчик: это эффективнее, чем каждый раз писать велосипед. Утверждать, что «собирает из кубиков» равно «не способна к новому», — значит игнорировать разницу между использованием строительных блоков и способностью комбинировать их в решения, которые заранее не были явно представлены в обучающих данных.
Наблюдаемая сегодня картина действительно включает комбинирование известного. Однако механизм глубже простого копирования. Модель оперирует в пространстве возможностей, размер которого существенно превышает то, что человек способен перебрать вручную. Результат нередко оказывается новым именно в комбинаторном смысле: конструкции, оптимизации, гипотезы, которые не сводятся к прямому заимствованию одного источника. Аналогичным образом работали генетические алгоритмы — они тоже «только комбинировали», но находили решения, которые человек заранее не формулировал. Современные системы делают это на более высоком уровне абстракции и в значительно более широких доменах.
Вопрос о стимулах при отсутствии внешней задачи также не является принципиальным ограничением. Человек без целей, среды и обратной связи тоже не производит продуктивных идей. Агентные системы уже включают внутренние циклы планирования, самооценки, поиска информации и постановки подзадач. Эти механизмы пока ограничены, но направление развития ясно: всё больше этапов цикла замыкается внутри системы, а не требует постоянного внешнего вмешательства на каждом шаге.
Утверждение, будто нейросети лишь копируют готовые фрагменты, собирают лишь из готовых "кубиков" — это устаревшее упрощение, которое не соответствует тому, как модели реально работают.
AleksDemon
17.09.2026 15:53А человек не тоже самое делает? Вот конкретно ты, сколько неизвестных законов физики открыл? Может изобретения неизвестные в той или иной форме изобрёл? Или смог из готовых "кирпичиков" новое лекарство синтезировать? Может лично знаешь кого, то кто это смог сделать? Нет? Так в чём тогда разница между работой ИИ с достаточной мощностью и 99.9% кожаных? А я отвечу: Разница в более высокой и прогнозируемой производительности. Если ИИ что то не может, то это становиться ясно уже после первой симуляции. ИИ либо вообще не суёт пальцы в розетку, либо делает это убедившись в отсутствии напряжения, либо суёт их не взирая ни на что. Кожаный же менее предсказуем и даже обладая допуском для индивидуальной работы с сетями высокого напряжения может сунуть пальцы под напряжение из лени, забывчивости, с похмелья или по тупости. А уж "Я думал..., а ..." Чем это не галлюцинация? Правда в том, что человек точно так, же как ИИ не "думает", а лишь предсказывает события на основе получаемых данных. Просто матрица у человеческого мозга во много раз больше и обученность более длительная. Ты в курсе что у коммерческих общедоступных ИИ вообще нет средне временной и долговременной памяти? Они буквально каждый раз прогоняют историю чата через себя повторно. Это буквально не сам ИИ, а его МОДЕЛЬ которая застыла во времени. Ты буквально никогда в жизни не сталкивался с реальным мощным ИИ в процессе обучения. Который жрёт гигаваты электроэнергии и почитав историю твоих чатов, личное дело и пообщавшись с тобой пару десятков страниц в принципе может напечатать то, что ты ответишь на тот или иной пост, с 99% точностью предсказав даже орфографические и синтаксические ошибки.
Pavlitko
17.09.2026 15:53Весь инструмент, что потребовался для этого — это iPhone с интернетом и его надиктовкой в микрофон
Фантазии
LuciusWill
17.09.2026 15:53Я тоже недавно размышлял о разработке электронных схем силами нейронок. Очевидно что это лишь вопрос времени. Главная проблема в том что электронные компоненты не идеальны. Можно сделать расчёты и на бумаге всё чисто. Но на практике вылезают всякие детали физических процессов реального железа. Шумы и всякое прочее.
Поэтому, задача должна решаться в несколько этапов.
1 — Сначала обучаем нейронку на любых данных какие можем достать.
2 — Затем запускаем итеративную разработку, где нейронка генерирует схему. Схема моделируется в симуляции, где делаются расчёты её работы. По резулытатам расчётов, нейронка итеративно дорабатывает схему. Пока не будет получен хороший результат. Так генерируем множество вариантов схем.
3 — Затем автоматически собираем эти схемы. Уже есть такое оборудование. Даже для единичных и мало-тиражных объёмов. Проводим замеры реальных схем, со всеми их реальными особенностями. Собранные данные реальных физических схем добавляем в обучающие данные. Многократно повторяем процесс с реальными схемами.
4 — В итоге, таким образом накапливаем данные о реальных физических электрических элементах и схемах, для обучения и улучшения модели в этом направлении. Итерация за итерацией, "опыт" модели будет расти, модель будет знать всё больше и всё лучше будет проектировать реальные, физические системы.
+ как с книгами, можно брать реальные платы, изучать их и делать их цифровые схемы. И обучать модели на этих цифровых схемах.
Таким образом, постепенно, итеративно развиваем знания и навыки разработки схем у моделей. Это вполне решаемая техническая задача.
У остальных сфер инженерии подобная ситуация. Возможно, там даже проще. На пример, в разработке механики можно больше данных полечать из численных симуляций.
То что происходит с программированием, это ждёт и большинство инженерных областей. Инженеры всё меньше будут делать всё вручную. И больше будут скорее операторами/руководителями нейро-агентов. В эту сторону идёт развитие. И надо не жаловаться на него. А учиться жить и эффективно работать в эту новую технологическую эпоху.
LuciusWill
17.09.2026 15:53Странно что у статьи так много минусов. Поднятая тема важная и актуальная. Автор недостатоцно глубоко копнул? Окей. Сами копните глубже. И покажите нам.
mashan16
17.09.2026 15:53Автор сделал вывод о программистах ничего не понимая в программировании, классическое клише что ИИ заменит прогеров,
Я тоже после этого заявления не стал читать статью, не стоит утверждать то в чем ты не разбираешься.
Coder007
17.09.2026 15:53А разве нужно быть программистом, что бы иметь понимание о том, что тебя может заменить нейросеть? Сейчас новости о том, что все чаще увольняют программистов из каждого утюга льются, поэтому автор и оставил этот момент сказав, что с программистами все понятно. И статью акцентировал на инженеров.
И ведь да, все понятно с программистами. Их в таком количестве, не требуется (и как программист добавлю, что и не требовалось никогда), поэтому нейросеть спокойно заменит порядка 60-70%. Всех не заменит, однозначно. Должен же кто-то формировать правильные и корректные задачи нейросети для получения результата.
red_cell
17.09.2026 15:53На ситуацию надо смотреть через время, а не здесь и сейчас.
С теми же программистами. Сейчас задачи джунов пытаются решать с помощью ИИ. А кто-нибудь подумал откуда возьмутся через пять-десять лет сеньоры, если сейчас вымывают джунов?
А если ИИ не сможет решать задачи сеньоров, то кто будет кодить? Новых то не будет. А если задача будет абсолютно новой, к не интерпретация опыта существующего, то кто будет писать новый уникальный код без "галлюцинаций"?
У меня тут недавно был опыт общения с ребятами, который науськивают свою модель, на создание cad моделей. После того как показал, что одну и туже модель можно построить множеством разных способов, первый вопрос: -А нельзя заставить инженеров строить модели по одному алгоритму?
Нет, нельзя. Разные опорные базы, разные материалы, разное оборудование...
A1x_Deb0
17.09.2026 15:53А кто-нибудь подумал откуда возьмутся через пять-десять лет сеньоры, если сейчас вымывают джунов?
Тактическое мышление преобладает. Логика бизнеса построена на KPI "одного менеджера" за отчетный период - сэкономил денег или заработал денег его Unit ? Но технических скилов им не выдали и риски они не могут идентифицировать. Прецедентов нет, Business Impact - не понятен, экспертная оценка - нет экспертов, мозговой штурм - ну такое себе. Здесь и сейчас - эффект сопоставим, как от "хорошей кодогенерации" при применения готового шаблона проекта\класса. Прайсы на AI были "субсидируемые". Здесь и сейчас - все в отлично, на протяжении пары месяцев - тоже вроде как нормально. Казалось бы "А в чем проблема ?".
Кто-то общался из бизнеса с технарями ? Очень сильно сомневаюсь.
Практическая инженерия развивалась столетиями, если не тысячелетиями. AI - от силы пару лет, да и то модели меняются так, что "икается" всем при их смене.
InsiderCrush
Что будет с инженерами? С инженерами все будет в порядке. Потому что инженеры это фундамент любого инфраструктурного, градостроительного, научно-технического прогрессов. Да и самому ИИ, для выполнения инженерных задач нужны те, кто задачу сначала оценит, правильно опишет и затем поставит ИИ, оценит финальный результат. Нарисовать то можно любого красивого робота. Только надо понимать какого, для какой среды, с какими параметрами, модулями и так далее. А если не из вакуума вопрос брать, а на реальность опираться, то это тот вид специалистов, где всегда вечный голод в любой стране мира.