Ответ Almutabi в «Первый»14
Не надо пердеть на всю улицу, это невежливо. То ли дело в лесу)
Ах да, ни одно пианино при съёмках не пострадало 😀
Не надо пердеть на всю улицу, это невежливо. То ли дело в лесу)
Ах да, ни одно пианино при съёмках не пострадало 😀
Вы уж меня простите, но вы, цитируемыю юзер, да и большинство комментаторов похоже пишите, не включая мозг.
нейросети - это не только LLM.
Российская компания Cognitive Pilot, разработчик ИИ-системы Cognitive Agro Pilot для автономного управления тракторами и комбайнами, заняла второе место в международном рейтинге систем автоматического управления тракторами, составленном аналитическим агентством Market Research Intellect. Первое место получила китайская ComNav Technology; в пятёрку также вошли FieldBee, eSurvey GNSS и Case IH.
Это важно не столько из-за самого второго места, сколько из-за того, что речь идёт о работающем промышленном ИИ, а не о лабораторной демонстрации или чат-боте.
Практическая ценность для сельского хозяйства
Cognitive Agro Pilot управляет трактором или комбайном по изображению с камер: распознаёт край посевов, валки, ряды и препятствия. Система может работать без постоянной опоры на спутниковую навигацию и RTK-поправки. Это особенно ценно там, где сигнал нестабилен или дорого разворачивать дополнительную навигационную инфраструктуру.
При уборке урожая даже небольшая ошибка траектории означает:
необработанные полосы;
повторный проход по уже обработанной земле;
лишнее топливо и моточасы;
потери зерна;
снижение производительности ночью или при усталости механизатора.
Автопилот ведёт машину ровнее, а человек может сосредоточиться на настройке жатки, скорости уборки и качестве процесса. FAO отмечает, что автоматизация сельского хозяйства способна смягчать нехватку работников, повышать производительность, устойчивость производства и эффективность использования ресурсов.
Это уже не просто опытный образец
По данным самой Cognitive Pilot, опубликованным Agrotrend, в 2023 году оснащённые её системами тракторы обработали более 2,3 млн гектаров, а заявленная экономия хозяйств составила около 5 млрд рублей. Эти цифры нужно воспринимать как данные разработчика, а не как независимый аудит, но они показывают масштаб внедрения: речь идёт уже о серийном применении, а не об одном тестовом тракторе.
Технологически задача достаточно сложная.
Сельскохозяйственный автопилот должен принимать решения в реальном времени в пыли, темноте, при вибрации, изменяющемся освещении и отсутствии идеально размеченной дороги. Он объединяет компьютерное зрение, машинное обучение, управление машиной и системы безопасности.
Поэтому попадание российской компании рядом с крупными международными производителями показывает, что в стране существует компетенция не только в программном ИИ, но и в физической робототехнике, способной работать в реальном производстве.
Стратегическое значение:
Такая разработка потенциально снижает зависимость хозяйств от иностранных автопилотов, программного обеспечения и навигационных решений. Особенно важно, что систему можно адаптировать к сельхозтехнике разных производителей, а не только продавать вместе с одним определённым трактором. Это также создаёт экспортный продукт: программно-аппаратный комплекс обычно имеет большую добавленную стоимость, чем обычные комплектующие.