Robototexnika musobaqasi kitob muallifi Zak Dichtwald diqqatini tortdi. Videoigʻroda qahramon tanlash oʻrniga, universitet talabalari robotlarni mustaqil loyihalashtirib, bir-biriga qarshi musobaqa qiladilar.
Turli xitoy universitetlaridan tashkil topgan jamoalar butun yil davomida tayyorgarlik koʻrganidan soʻng, hayajonli turnirni oʻtkazish uchun Shenzhen shahriga yigʻildi. Bu tadbir shaharning innovatsiyalarga intilishi va muhandislik mutaxassislari yangi avlodining uchrashuvi boʻldi.
Antropomorfik robotlar va robot-itlar Xitoydagi Taishan togʻida oʻtkazilgan birinchi robotik chiqish musobaqasiga ishtirok etdi. Belgilangan yoʻnalish 3,9 kilometr uzunlikka, taxminan 600 metr balandlikka va 3 100 dan ortiq tosh pogʻonaga ega edi. Ushbu tanlov mashinalarning notekis sirtlarga moslashish qobiliyatini, shuningdek, ularning navigatsiya va muvozanat tizimlarini baholashga qaratilgan edi.
Musobaqa yuk tashish, ekzoskeletlardan foydalanish va hududlarni aniqlash kabi boshqa sinovlarni oʻz ichiga oldi. Taxminan 90 ta jamoa oʻz texnologiyalarini sinovdan oʻtkazish uchun Taishan togʻining pogʻonalariga keldi.
Robotlar, ayniqsa it modellariga ega boʻlganlari, yoʻllarni qayta hisoblash, pogʻonalar chiqayotganda buyumlarni tashish va yoʻnalishni keskin oʻzgartirish kabi turli operatsion sinovlarga uchratildi. Ushbu mashqlar maʼinaligi, qaror qabul qilish qobiliyati va mashinalarning operatsion ravonligini oʻlchash maqsadida oʻtkazildi.
Beijing Lingyi Technology kompaniyasining toʻrt oyoqli uskuna turi asosiy sinovda gʻolib deb eʼlon qilindi va 3 mingdan ortiq pogʻonali yoʻnalishni 43 daqiqa 41 soniyada yakunladi. Avvalgi sinovlarda raqobatchi UNIUBI AI ning modeli bu yoʻnalishni 35 daqiqa 47 soniyada yakunlagan edi, ammo rasmiy sinovda shu vaqtni takrorlay olmadi.
Beijing Lingyi Technology gʻalabasi Unitree bilan aloqaga ega. Shuni taʼkidlash lozimki, shu yoʻnalish insonlar tomonidan bajarilganda oʻrtacha yarim soatni oladi.
UNIUBI AI jamoasining roboti masʼul muhandisi Chen Lin Global Timesga shunday dedi-ki, eng katta toʻsiq Taishan togʻining maxsus sharoitlariga moslashish boʻlgan. U pogʻonalar asrlardan beri qurilgan va yuqori va past, keng va tor pogʻonalar, shuningdek, toshlar bilan qoplangan qismlar kabi sezilarli farqlar mavjudligini batafsil tushuntirdi.
Pekin Ilmiy Davlat sanoat instituti prezidenti Xiang Ligang tadbirni texnologik taraqqiyot va uni takomillashtirish uchun muhim bosqich deb baholadi. Ligangning soʻzlariga koʻra, bir nechta robot bir xil sahna sharoitlarida raqobatlashganda, ularning zaif tomonlari tezda fosh boʻladi, bu esa samarali yondashuvlarni kuzatish, baholash va raqobatchilardan oʻzlashtirish imkonini beradi. Shu tariqa, musobaqa mahsulotlarni takomillashtirishni tezlashtiradigan amaliy sinov maydoni vazifasini bajaradi.
Taishan togʻining Xalqaro togʻerish chempionati, Tai togʻi sifatida ham maʼlum, qadimgi anʼana hisoblanadi. 1987-yildan beri minglab togʻerishchilar robotlarning yoʻnalishidan yanada uzoqroq, taxminan 8 kilometr atrofida 7 ming pogʻonadan iborat yoʻnalish boʻylab sayohat qilishmoqda. Ushbu chempionatning 40-chi nashri sentyabr oyida boʻlib oʻtdi va dunyoning turli burchaklaridan 13 mingdan ortiq ishtirokchini jalb qildi.
9-chi Xitoy xalqaro import va eksport koʻrgazmasi (CIIE)da ikkita toʻliq hajmdagi gumanoid robotning stol tennisida raqobatlashgani namoyish etildi. Muhim jihati shundaki, boshqaruv butunlay avtonom tarzda, inson aralashuvi yoki masofaviy boshqaruv paneli ishlatilmagan holda amalga oshirildi.
Bu robotlar oʻyinni mustaqil ravishda qabul qilishdi, har bir zarbaning yoʻnalishini bashorat qilishdi va sunʼiy intellekt asosidagi qaror qabul qilish tizimlari yordamida unga javob berishdi. Ushbu namoyish fizika sunʼiy intellektiga yoʻnaltirilgan global ochiq platforma boʻlgan Hitch Open platformasining bir qismidir.
Avval bu robotlar ketma-ket 17 ta zarba urib, jahon rekordini qayd etishgan edi. CIIEda ular oʻz imkoniyatlarini kengaytirishga va yangi rekord qoʻyishga harakat qilishmoqda.
ATES Iqtisodiy yetakchilarining uchrashuvi sanʼatinga tayyorgarlik sifatida 2026-yil 18-19-noyabr kunlari Shinjanjeda boʻlib oʻtadi. Bu uchrashuvda RoboCup Yaponosiyo mintaqasi Konfederatsiyasi (RCAP) prezidenti va RoboCup Federatsiyasining vitse-prezidenti Chu Changjyu oʻz qarashlarini baham koʻrdi. U gumanoid robotlar futbol Ligi RoboCupining bir qator asoschilaridan biri sifatida, oʻzining koʻp yillik musobaqa asosidagi tadqiqot tajribasiga tayanib, Yaponosiyo mintaqasida AI sohasida keng qamrovli chegaralararo hamkorlikni amalga oshirish imkoniyatlari, amaliy cheklovlar va mavjud yoʻllarini tahlil qildi, bu esa Chanshada boʻlib oʻtadigan RCAP turniridan oldin sodir boʻldi.
Sunʼiy intellekt (AI) butun dunyo boʻylab texnologiyalar va sanoatni transformatsiya qilayotganligi sababli, asosiy savol shundaki, iqtisodiyotlar oʻz texnologik imkoniyatlari va ishlab chiqarish ustunliklarini qanday birlashtirishi mumkin, toki koʻproq odamlar ushbu innovatsiyalarga ishtirok etishi va ulardan foyda olishi mumkin. AI raqamli dunyodan tashqariga chiqib, jismoniy dunyoga kirib bormoqda. Jismoniy AIning bir qismi boʻlgan gumanoid robototexnika laboratoriyalardan va musobaqa maydonlaridan zavodlarga va kundalik hayotga oʻtmoqda.
Biroq, texnologik yutuqlarni amaliy qoʻllashga va individual innovatsiyalarni xalqaro sanoat hamkorligiga aylantirish murakkab vazifa boʻlib qolmoqda. RoboCup 1997-yilda birinchi musobaqadan beri xalqaro musobaqalar orqali AI va robototexnika sohasidagi tadqiqotlarni deyarli uch oʻn yillik davomida rivojlantirib kelmoqda.
Gumanoid robotlar futboli bunday hamkorlik uchun foydali oynani taqdim etadi. Oʻyin davomida toʻliq avtonom robotlar atrof-muhitni idrok etishi, harakatlarini boshqara olishi, qarorlar qabul qilishi va masofaviy boshqaruv yoki inson nazorati boʻlmagan holda birgalikda ishlashi kerak. Beshga besh va oʻn birga oʻn bir formatdagi oʻyinlar vazifani individual intellektdan kollektiv intellekt va bir nechta robotlarni koordinatsiya qilishga kengaytiradi.
2026-yil avgust oyida Pekinda ikkinchi Jahon gumanoid robototexnika chempionati doirasida RCAP Beijing Masters turnirida 16 ta mamlakat va mintaqadan 24 ta xalqaro RoboCup jamoasi ishtirok etdi. Jamoalar oʻz AI algoritmlarini va tizimli integratsiya imkoniyatlarini umumiy musobaqa qoidalari doirasida sinovdan oʻtkazish uchun xitoy kompaniyalari tomonidan taqdim etilgan gumanoid robot platformalaridan foydalanishdi.
Bu voqea ahamiyati faqat oʻyinlardan tashqari keng tarqaldi. Xitoy kompaniyalari robototexnika uskunalari va muhandislik qoʻllab-quvvatlashni taʼminlagan, shu bilan birga xalqaro tadqiqot guruhlari AI algoritmlari, dasturiy taʼminot va tizimli integratsiya ekspertizasi bilan hissa qoʻshdilar. Mashgʻulotlar, sinovlar va musobaqalar ikki tomonning texnik muammolarni aniqlashiga, apparat va dasturiy taʼminot integratsiyasini yaxshilashga va ishlab chiqishni tezlashtirishga yordam berdi.
RCAP endi bu modelni musobaqa maydonidan sanoat qoʻllanilishiga kengaytiryapti. Hunan provinsiyasidagi Chansha shahrida 2026-yil 18-20-dekabr kunlari rejalashtirilgan RCAP Asia-Pacific Changsha Invitational turniri Xitoy, Portugaliya, Braziliya, Tayland, Malayziya va Singapur jamoalarini yigʻib oladi. Turnirda tashkilot joyida joylashgan yirik xitoy ogʻir sanoat ishlab chiqaruvchisi tomonidan ishlab chiqilgan gumanoid robotlar ishtirok etadi, uning asosiy yoʻnalishlari qurilish va qishloq xoʻjaligi texnikasini oʻz ichiga oladi.
Bu kompaniyaning gumanoid robototexnika sohasiga kengayishi, anʼanaviy ishlab chiqaruvchilar qanday qilib muhandislik tajribasidan, ishlab chiqarish quvvatlaridan va haqiqiy sanoat sharoitlaridan foydalanib, jismoniy AIni rivojlantirishini namoyish etadi. Ishtirokchilar bu robotlardan oʻrganish, birgalikdagi tadqiqotlar va xalqaro musobaqalar uchun foydalana oladilar, shu bilan birga sanoat ishlab chiqarish va uy-roʻzgʻorlardagi potentsial qoʻllash sohalarini oʻrganadilar. Tadbir robotlar platformalarini va Xitoydagi qoʻllash muhitlarini RoboCup ishlab chiquvchilari va yetakchi sanoat korxonalari global hamjamiyati bilan bogʻlashga qaratilgan.
Musobaqalar, birgalikdagi tadqiqotlar va haqiqiy sinovlarni birlashtirish orqali tadbir texnik eksperimentdan amaliy qoʻllanishgacha aniqroq yoʻl yaratishga intiladi. Sanoat sinovi ham qimmatli operatsion maʼlumotlarni yaratishi mumkin. Koʻp marta sinovlar yoritish, obʼektlar joylashuvi yoki ish jarayonidagi oʻzgarishlar robot samaradorligiga qanday taʼsir qilishini koʻrsatib, tadqiqotchilarga zaif nuqtalarni aniqlashga va tizimlarini takomillashtirishga yordam beradi.
Bu afzalliklarning chegaralarga tarqalishi uchun hamkorlarga maʼlumotlarga kirish va ularni qayta ishlatish boʻyicha aniq shartnomalar, xavfsizlik, maxfiylik va intellektual mulk himoya choralari bilan mustahkamlangan shartnomalar kerak. Bunday kelishuvlar sanoat muhitlariga kirishni tadqiqotlar va innovatsiyalar uchun umumiy imkoniyatlarga aylantirishga yordam berishi mumkin. Xitoy robototexnika ishlab chiqarishining keng ekotizimi, samarali taʼminot zanjirlari, tezkor muhandis iteratsiyasi va aqlli ishlab chiqarish va xizmatlardagi turli xil qoʻllanishlar xalqaro tadqiqotchilarga ishlab chiqish va sinovdan oʻtkazish uchun qimmatli imkoniyatlar beradi.
Oʻz navbatida, xitoy ishlab chiqaruvchilari oʻz mahsulotlari va dasturiy taʼminot ekotizimlarini yaxshilash uchun global ishlab chiquvchilarning turli xil AI algoritmlaridan, dasturiy yechimlardan va texnik fikr-mulohazalardan foydalanishlari mumkin. Ushbu ikki tomonlama almashinuv robototexnika qiymat zanjiridagi apparat, dasturiy taʼminot, AI algoritmlari va qoʻllash ssenariylari qanday qilib bir-birini toʻldirib, birgalikdagi innovatsiyalar uchun koʻproq imkoniyatlar yaratishini namoyish etadi.
AI va robototexnika sohasidagi tezkor taraqqiyotga qaramay, texnologiyani laboratoriyadan kundalik foydalanishga oʻtkazish hali ham qiyin. Toʻsiqlar koʻpincha robotning oʻz intellektida emas, balki infratuzilma, qurilmalar interfeyslari, texnik standartlar va tizimlar mosligi kabi jihatlarda yotadi.
Oddiy vazifani koʻrib chiqaylik: xizmat roboti liftni qanday chaqiradi? Koʻplab robotlar allaqachon avtonom ravishda harakatlana oladi, atrof-muhitini tanib olishi va toʻsiqlardan qochishi mumkin. Biroq, Singapur va boshqa joylardagi baʼzi tijorat bino tizimlarida lift boshqaruv tizimlari uchinchi tomon robotlari uchun qulay kommunikatsiya interfeysini taqdim etmaydi. Robot liftni raqamli tarzda chaqira olmasligi yoki qavatni tanlay olmasligi mumkin va buning oʻrniga unga tugmalarni jismonan bosish uchun qoʻshimcha mexanik qoʻl kerak boʻlishi mumkin.
Kontrast hayratlanarli: murakkab avtonom qarorlar qabul qila oladigan robot lift interfeysi kabi juda oddiy narsaga cheklanishi mumkin. Albatta, liftlar xavfsizlik uchun juda muhim tizimlardir. Ularning boshqaruviga kirish jismoniy xavfsizlik, kiberxavfsizlik va bino boshqaruvi talablariga javob berishi kerak. Xavfsiz integratsiya standartlashtirilgan interfeyslar, tegishli sertifikatlash va aniq kirish qoidalari talab qiladi.
Robotlar, liftlar va avtomatik eshiklar oʻrtasida maʼlumot almashinuvi boʻyicha Singapurning milliy standarti bu yoʻnalishdagi qadam boʻlsa-da, mavjud binolarni modernizatsiya qilish vaqt oladi. Sanoat avtomatizatsiyasida ham shunga oʻxshash muammolar yuzaga keladi. Turli ishlab chiqaruvchilarning robotlari koʻpincha turli aloqa protokollari, dasturiy taʼminot arxitekturasi va boshqaruv tizimlaridan foydalanadi. Bir platformada yaxshi ishlaydigan AI algoritmi boshqa platformada ishlashi uchun sezilarli darajada dasturiy taʼminotni moslashtirish, parametrlarni sozlash va sinovdan oʻtkazishni talab qilishi mumkin.
Ishlab chiqish vositalaridagi, operatsion muhitlardagi, maʼlumotlardan foydalanish talablari va intellektual mulk kelishuvlaridagi farqlar xalqaro birgalikdagi tadqiqotlar va natijalarni qayta ishlatishni yanada murakkablashtirishi mumkin. Texnik moslik muammoning faqat bir qismi. Sinovlar davomida yaxshi ishlaydigan robot boshqa iqtisodiyotda joylashtirilishdan oldin qoʻshimcha baholash yoki tasdiqlashni talab qilishi mumkin. Sertifikatlash talablari, xarid qilish tartiblari va bozorga kirishdagi farqlar birgalikdagi loyihalarga vaqt va xarajatlarni qoʻshishi mumkin. Shu sababli, hamkorlik nafaqat mos keladigan apparat va dasturiy taʼminotdan koʻproq narsani talab qiladi. U texnologiya yetkazib beruvchilar, tartibga soluvchilar va foydalanuvchilar oʻrtasidagi shaffof talablar va koordinatsiyaga ham bogʻliq.
Bu misollar kengroq darsga ishora qiladi: texnologik murakkablik avtomatik ravishda amaliy qoʻllanishga, hatto keng tarqalgan foydalarga ham tarjima boʻlmaydi. Bir komponentdagi yutuq butun tizimning yetukligini belgilamaydi, laboratoriyadagi muvaffaqiyat real dunyoda ishonchli ishlashni kafolatlamaydi. Shuning uchun kengroq joriy etilish nafaqat kuchliroq AI algoritmlariga, balki interoperabilitetga, standartlashtirilgan interfeyslarga, tizim xavfsizligiga va real ish sharoitlarida ishonchli ishlashga ham bogʻliq.
Xalqaro hamkorlik ishlab chiqish toʻsiqlarini qanday kamaytirishi va koʻproq mamlakatlar, kompaniyalar va tadqiqotchilarni AI innovatsiyalariga ishtirok etishga yordam bera oladi? RoboCupning deyarli uch oʻn yillik tajribasi amaliy darslarni taqdim etadi. Hatto turli mamlakatlardagi jamoalar bitta vazifa ustida ishlayotgan va bir xil uskunalardan foydalanayotganida ham, ular koʻpincha juda farqli texnik yondashuvlarni tanlaydilar. Baʼzilari harakatni boshqarishga, boshqalar kompyuter koʻrish va avtonom qaror qabul qilishga, uchinchilari esa dasturiy taʼminot arxitekturasi yoki bir nechta robotlarni koordinatsiya qilishga ixtisoslashgan.
Umumiy qoidalar, umumiy sinov muhitlari va texnik almashinuv jamoalarga bu yondashuvlarni taqqoslashga, tekshirishga va yaxshilashga imkon beradi. Xalqaro musobaqalarda men koʻpincha jamoalarning maydonda qattiq raqobatlashayotganini, keyin esa yakuniy pufakdan soʻng AI algoritmlarini almashayotganini, tajriba baham koʻrayotganini va baʼzan uzoq muddatli tadqiqot hamkorliklarini boshlayotganini koʻrdim. Umumiy texnik maqsadlar turli ishlab chiqish yoʻllari uchun joy qoldiradi. Bunday yondashuv ATESning ixtiyoriy hamkorlik va konsensus tamoyillariga mos keladi. Iqtisodiyotlar oʻz ehtiyojlari, resurslari va rivojlanish bosqichlariga mos keladigan texnologiyalarni tanlash va tajriba almashish imkoniyatiga ega boʻlishi kerak, yagona belgilangan modelni bajarmaslik kerak.
Birgalikdagi tadqiqotlar va isteʼdodlarni almashish bu tanlovni qoʻllab-quvvatlash, barqaror sinov va moslashuv orqali salohiyatni oshirish mumkin. Uchta amaliy ustuvorlik ajralib turadi. Birinchidan, ishlab chiqish uchun ochiq va mos keladigan platformalarni yaratish. Mavjud dasturiy taʼminot toʻplamlari, modellashtirish vositalari, standartlashtirilgan interfeyslar va texnik hujjatlar integratsiya xarajatlarini kamaytirishi va algoritm va dasturiy modulni qayta ishlatishni ragʻbatlantirishi mumkin. Bu ishlab chiquvchilarga rutin integratsiya ishlari uchun kamroq va asosiy texnik muammolar uchun koʻproq vaqt sarflash imkonini beradi.
Ikkinchidan, birgalikdagi R&D ni haqiqiy ilovalarga yoʻnaltirish. Turli mamlakatlardagi universitetlar, ilmiy-tadqiqot institutlari va kompaniyalar aqlli ishlab chiqarish, logistika, davlat xizmatlari va uy-roʻzgʻorlar uchun yechimlarni ishlab chiqish va sinovdan oʻtkazish uchun umumiy platformalarda ishlay oladi. Xitoy robototexnika taʼminot zanjirlari va qoʻllash ssenariylari butun dunyo boʻylab ishlab chiquvchilarning AI algoritmlarini va ekspert bilimlarini toʻldirib, tadqiqotdan joriy etishgacha oʻtishni tezlashtiradi.
Uchinchidan, Yaponosiyo mintaqasida tadqiqot hamkorliklarini va isteʼdodlarni almashishni mustahkamlash. Birgalikdagi laboratoriyalar universitet jamoalarini sanoat hamkorlari bilan umumiy vazifalarda robotlarni sinovdan oʻtkazish uchun birlashtirishi mumkin, shu bilan birga tadqiqotchilar almashinuvi joriy etish va xizmat koʻrsatish boʻyicha amaliy tayyorgarlikni taʼminlashi mumkin. Ishtirokchilar sinovdan oʻtgan usullar va muhandislik tajribasini oʻz muassasalarga olib borib, ularni mahalliy ehtiyojlarga moslashtirishi mumkin. Xalqaro musobaqalar bu munosabatlarni boshlashga va hamkorlarni umumiy texnik maqsadlar ustida ishlashda qoʻllab-quvvatlashga yordam berishi mumkin.
Kengroq ilgʻor mahsulotlarga kirish, shuningdek, uning asosini tashkil etuvchi texnologiyani ishlab chiqish va moslashtirish qobiliyati muhimdir. Innovatsiyalar uchun toʻsiqlarni kamaytirish turli mamlakatlardagi tadqiqot guruhlariga oʻz kuchli tomonlariga muvofiq hissa qoʻshish va uzoq muddatli tadqiqot va amaliy imkoniyatlar yaratish imkonini beradi. Bunday salohiyatni oshirish asta-sekin, uzoq muddatli jarayon, bir martalik uzatish emas.
