Bài thử nghiệm đưa robot hình người từ chế độ trình diễn sang công việc vận chuyển hành khách thực tế. Nó đảm nhận các nhiệm vụ thường nhật, để lại quyền quyết định cho người điều khiển phương tiện.
1. Các nhiệm vụ đã được robot đảm nhiệm
Robot soát vé Volodya đã hoàn thành thử nghiệm trên tàu cao tốc Sapsan và được cho là sẵn sàng triển khai trên các chuyến tàu thường xuyên.
Theo bài viết, đây là lần đầu tiên trên thế giới một robot hình người đảm nhiệm vai trò soát vé trên tàu cao tốc.
Trong chuyến thử nghiệm trên tàu 768A, Volodya thực hiện các nhiệm vụ:
Đón hành khách tại sân ga;
Kiểm tra giấy tờ và vé;
Hỗ trợ hành khách tìm chỗ ngồi;
Làm việc tại toa nhà hàng, tham gia hoạt động nếm thử;
Giao tiếp với hành khách.
Robot còn trò chuyện, chia sẻ thông tin và chụp ảnh cùng hành khách, nên được sử dụng như một trợ lý dịch vụ hành khách, không chỉ như thiết bị kiểm vé.
2. Khía cạnh kỹ thuật
Volodya có hình dạng robot hình người, với tỷ lệ được nhận xét là khá giống nền tảng Unitree G1.
Các thông số được bài viết nêu theo dạng so sánh với Unitree G1:
Cao khoảng 127–130 cm;
Nặng khoảng 35 kg;
Có khoảng 23–43 bậc tự do, tùy cấu hình.
Đường sắt Nga chưa chính thức xác nhận Volodya sử dụng nền tảng Unitree G1; đây mới là nhận định dựa trên hình dáng và đặc điểm bên ngoài.
Trong thử nghiệm, robot mặc áo vest đỏ mang nhận diện RZD.
Tàu Sapsan được chọn vì là một trong những tuyến đường sắt cao tốc đông khách và có mức độ ứng dụng công nghệ cao của Nga, thuận lợi cho việc:
Thử nghiệm với hành khách thật;
Thu thập dữ liệu;
Đánh giá khả năng triển khai rộng hơn.
3. Con người vẫn nắm quyền kiểm soát
Volodya không nhằm thay thế hoàn toàn nhân viên soát vé.
Robot chủ yếu đảm nhiệm các công việc lặp lại và thường nhật.
Những tình huống cần:
Đánh giá hoàn cảnh;
Xử lý ngoại lệ;
Ra quyết định;
vẫn do nhân viên con người phụ trách.
Mục tiêu là giúp nhân viên có nhiều thời gian hơn cho hỗ trợ và giao tiếp trực tiếp với hành khách.
4. Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Thử nghiệm trên Sapsan được coi là giai đoạn đầu của quá trình triển khai.
Đường sắt Nga dự kiến mở rộng việc sử dụng các robot trợ lý trên tàu và sau đó có thể đưa chúng sang các tuyến khác.
Tuyến Moscow – St. Petersburg nhiều khả năng vẫn là nơi ưu tiên thử nghiệm các giải pháp mới trước khi triển khai rộng hơn, do vai trò đặc biệt của Sapsan trên mạng lưới đường sắt Nga.
5. Kết luận
Thử nghiệm Volodya cho thấy RZD đang hướng tới việc đưa robot hình người vào trực tiếp hoạt động phục vụ hành khách trên tàu cao tốc.
Vai trò hiện tại của robot là hỗ trợ nhân viên, đặc biệt ở các tác vụ kiểm vé, hướng dẫn, giao tiếp và dịch vụ.
Nếu được triển khai rộng, mô hình này có thể trở thành một phần của xu hướng tự động hóa dịch vụ hành khách trên đường sắt, nhưng các quyết định và tình huống phức tạp vẫn do con người kiểm soát.
Cách tiếp cận mới cho phép bạn uốn cong các bộ phận từ nhôm và titan thành các hình dạng phức tạp và với bán kính uốn cong tối thiểu
STAN Holding thuộc Rostec đã cải tiến phương pháp uốn ép/chật chội trong nước dành cho các vật liệu ít dẻo, khó biến dạng, đặc biệt là nhôm và titan dùng trong hàng không và ô tô.
Công nghệ mới cho phép:
Uốn các chi tiết thành hình dạng phức tạp;
Đạt bán kính uốn rất nhỏ;
Gia công các profile thành mỏng kích thước lớn.
Giải pháp do các chuyên gia của Viện Nghiên cứu Khoa học Ulyanovsk về Công nghệ và Tổ chức Sản xuất Hàng không – UlNIAT phát triển.
Các khách hàng tiềm năng thuộc:
Chế tạo máy;
Hàng không;
Ô tô.
Trong ngành hàng không, công nghệ có thể dùng để chế tạo các kết cấu thân máy bay từ những profile uốn cong.
Theo nhà phát triển, phương pháp này có thể:
Giảm khối lượng thân máy bay;
Đồng thời tăng tuổi thọ/nguồn lực khai thác của kết cấu.
UlNIAT cho biết phương pháp uốn này là công nghệ 100% của Nga, được bảo hộ bằng các bằng sáng chế liên quan.
Một máy CNC chuyên dụng đang được phát triển để thực hiện công nghệ:
Dùng cho các profile kim loại lớn, thành mỏng;
Tự động sản xuất profile với nhiều thông số khác nhau;
Giảm tối đa sự tham gia trực tiếp của con người.
UlNIAT dự kiến hoàn thành máy vào năm 2027.
Hiện trên thị trường đã có máy tương tự của nước ngoài, nhưng UlNIAT cho biết thiết bị của họ dự kiến:
Đến hòn đảo, chiếc thuyền đi qua dọc theo hồ Ladoga 45 km
Tàu không người lái (BEC) của Rostec, với UAV Superkam làm trạm tiếp sóng, đã lần đầu vận chuyển phiếu bầu và tài liệu bầu cử tới đảo Valaam.
Tàu đi khoảng 45 km trên hồ Ladoga, từ Sortavala đến Valaam.
Trước chuyến đi, BEC đã được thử nghiệm trên tuyến từ vịnh Niemelyansalmi đến cảng trung tâm của Tu viện Valaam.
Trên đảo có hơn 140 cử tri đăng ký.
Trong chuyến đầu tiên:
BEC hoạt động bình thường;
UAV Superkam duy trì kết nối thời gian thực ổn định giữa tàu và người điều khiển trên bờ;
Tàu đã chứng minh khả năng vận hành trong điều kiện sóng cấp 3.Rostec cho biết loại BEC này đang được thử nghiệm tại một số khu vực của Nga, với kế hoạch mở rộng tới những nơi khó tiếp cận.
Thông số chính của tàu:
Dài khoảng 7 m;
Tầm hoạt động tới 1.000 km;
Chở hàng tới 1 tấn;
Tốc độ hành trình tới 40 hải lý/giờ.
Cuộc vận chuyển phục vụ kỳ bầu cử diễn ra trong bối cảnh ngày bỏ phiếu thống nhất năm 2026 kéo dài từ 18 đến 20/9.
EVRAZ NTMK đã đưa xe tải rô-bốt không người lái vào hoạt động 31 tháng 1 năm 2025
EVRAZ NTMK đã đưa xe tải điện tự hành Evocargo vào hoạt động để vận chuyển các mẫu kim loại và khuôn mẫu phôi thép quanh khu vực nhà máy. Hai xe di chuyển không có người lái theo các tuyến đường được chỉ định với tổng chiều dài 4 km. Đại diện của công ty "EvoCargo" đã báo cáo với CNews về điều này.
Xe tải rô-bốt do công ty EvoCargo của Nga sản xuất. Các xe được trang bị hệ thống nhận thức và định vị đa thành phần. Vai trò của "mắt" được thực hiện bởi lidar, sonar và camera, và dựa trên nhiều dữ liệu cảm biến và định vị, đơn vị tính toán, "bộ não" của xe tải, điều phối chuyển động của xe và phản ứng ngay lập tức với những thay đổi trên đường. Chế độ hoạt động có thể diễn ra suốt ngày đêm, ngoại trừ thời gian nghỉ để sạc lại, trong thời gian đó diễn ra quá trình xếp hoặc dỡ sản phẩm.
Spoiler
Chi tiết
Xe tải thân thiện với môi trường và chỉ chạy bằng điện. Đối với EVRAZ NTMK, đây là một bước nữa trong việc thực hiện các nguyên tắc phát triển bền vững. EVRAZ đã làm việc nhiều năm để giảm gánh nặng cho môi trường, tích cực thực hiện các biện pháp hiện đại hóa thiết bị và giảm tác động tiêu cực đến bầu khí quyển trong khuôn khổ dự án quốc gia "Không khí sạch".
EVRAZ NTMK đã đưa xe tải rô-bốt không người lái vào hoạt động
"EVRAZ NTMK đang tích cực triển khai các dự án chuyển đổi số. Trong vài năm qua, hơn một trăm giải pháp số đã được triển khai. Chúng tôi đang tiến tới tự động hóa và tự động hóa một cách có hệ thống, sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện quy trình sản xuất. Mục tiêu chính của chúng tôi là làm cho công việc của nhân viên an toàn hơn, giảm lượng lao động nặng nhọc và đơn điệu. Đó là lý do tại sao chúng tôi đang giới thiệu thiết bị tự động, điều khiển từ xa các đơn vị và một số dự án tự động hóa khác", Denis Novozhenov, Phó chủ tịch EVRAZ, Trưởng phòng Urals cho biết.
"Xe tải trọng tải thấp cho phép chúng tôi tăng hiệu quả sử dụng phương tiện vận tải, mức độ an toàn trên đường (xe tải phản ứng ngay lập tức với mọi chướng ngại vật), giảm chi phí cho đội xe và nhân viên, đồng thời thu thập dữ liệu số mở rộng về vận chuyển hàng hóa. Bằng cách tối ưu hóa hậu cần và triển khai các công nghệ tiên tiến, EVRAZ củng cố lợi thế cạnh tranh không thể phủ nhận của mình", Vasily Zhukov, Phó Tổng giám đốc kiêm Giám đốc thương mại của EvoCargo cho biết.
Hiện tại, EVRAZ NTMK đang cân nhắc khả năng mở rộng đội xe tải tự hành của mình, có kế hoạch triển khai thêm một tuyến đường. Chiều dài của tuyến đường sẽ dài hơn 13 km.
Hãng luyện kim uy tín của Nga đang thử nghiệm xe tải robot không người lái để vận chuyển hàng. Đó là tương lai của hãng. Đây cũng là xe tải không người lái thế hệ thứ 5
Severstal-Metiz thử nghiệm xe tải rô-bốt tại nhà máy ở Cherepovets 10 tháng 12 năm 2024
Tập đoàn Severstal-Metiz thông báo đã hoàn thành đợt chạy thử nghiệm vận chuyển hàng hóa tự động tại nhà máy ở Cherepovets. Tổng cộng 4 tuyến đường nội bộ trên lãnh thổ nhà máy với tổng chiều dài 8 km đã được tự động hóa. Dự án được triển khai chung với nhà sản xuất và nhà cung cấp dịch vụ hậu cần tự động EvoCargo.
Xe tải tự động thế hệ thứ năm Evocargo N1 được sản xuất mà không có cabin lái, vô lăng và bàn đạp. Hoạt động của nền tảng rô-bốt được cung cấp bởi hệ thống nhận thức đa giác quan phức tạp được xây dựng trên cơ sở các thuật toán học máy hiện đại. Các công nghệ trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và nhiều cảm biến tạo ra chế độ xem 360°, cho phép nền tảng rô-bốt phản ứng với chướng ngại vật nhanh hơn người lái gấp 3 lần.
Bưu điện Nga và công ty EvoCargo vừa khởi động một dự án chung nhằm giới thiệu các phương tiện tự động hóa cao (VATS). Chiếc xe tải điện Evocargo N1 đầu tiên bắt đầu hoạt động tại trung tâm hậu cần Vnukovo-2 Post. Việc kiểm tra sẽ diễn ra trong vòng một tháng.
Bưu điện Nga" đã bắt đầu sử dụng xe tải điện không người lái Evocargo N1 của Nga tại trung tâm hậu cần Vnukovo-2. Chúng sẽ được sử dụng để vận chuyển các bưu phẩm tự động qua trung tâm.
Việc sử dụng xe tự hành giúp loại bỏ yếu tố con người khi thực hiện các công việc thường ngày, từ đó đảm bảo hoạt động trơn tru của công ty. Điều quan trọng là Bưu điện Nga phải cung cấp dịch vụ chất lượng cao cho khách hàng ở Nga và nước ngoài. Điều này không thể đạt được nếu không sử dụng công nghệ trong vận tải và logistics nói chung
Evocargo N1 được trang bị hệ thống lái tự động thế hệ thứ 5 hoạt động với sự trợ giúp của hệ thống nhận thức đa giác quan phức tạp được xây dựng trên nền tảng thuật toán học máy. Nói tóm lại, hệ thống lái tự động xác định chính xác vị trí của nó trong không gian và lên kế hoạch trước tốc độ an toàn nhất có thể, dự đoán chuyển động có tính đến yếu tố môi trường.
Một nguyên mẫu mới của xe tải tự lái của Nga được chụp gần Moscow
Phóng viên Droma đã quay một nguyên mẫu mới của xe tải không người lái Evocargo Evo.1 trên đường cao tốc Novoryazanskoye ở khu vực Moscow - chiếc xe được vận chuyển trên một chiếc xe kéo.
Spoiler
Chi tiết
Nền tảng chở hàng này với hệ thống điều khiển hoàn toàn tự động đang được phát triển bởi NVI Solutions. Về nguyên tắc, các điều khiển truyền thống không được cung cấp ở đây - chế độ lái tự động dựa trên các cảm biến, máy quay video, camera âm thanh nổi ba chiều, cảm biến đỗ xe, hệ thống định vị vệ tinh và các thiết bị khác. Hệ thống thông tin địa lý owl.GIS được sử dụng để định hướng. Nhận thông tin từ các camera quan sát, máy thu GPS và các cảm biến được lắp đặt tại hiện trường, hệ thống sẽ xây dựng bản đồ 3D về khu vực mà “máy bay không người lái” hoạt động theo thời gian thực. Tất cả điều này cho phép nền tảng điều hướng trong không gian. Autopilot nhận dạng và diễn giải các biển báo, vạch kẻ đường, lề đường và các đối tượng khác.
Evocargo Evo.1 đã được phát triển trong vài năm, với những nguyên mẫu đầu tiên xuất hiện vào năm 2019. Những chiếc xe sau này, được lắp ráp từ năm 2022, có ngoại hình khác - chúng có bảng điều khiển phía trước khác và đèn pha lớn hơn. Những hình ảnh dưới đây cho thấy một mẫu vật mới được lắp ráp.
Khả năng chuyên chở của Evo.1 lên tới 2 tấn, chạy bằng động cơ điện, khả năng dự trữ năng lượng cho một lần sạc đầy pin lên tới 200 km và tốc độ tối đa là 25 km/h. Cho đến nay, chiếc xe chỉ được coi là phương tiện vận chuyển cho các khu vực khép kín (trung tâm hậu cần, bến cảng, nhà máy, sân bay, bãi rác, v.v.). Vào tháng 12 năm 2022 đến tháng 2 năm 2023, các nguyên mẫu Evo.1 đã được thử nghiệm tại UAE trên lãnh thổ của các trung tâm giao thông Nam Dubai.
Hồi tháng 11, Nhà luyện kim uy tín Severstal cũng thử nghiệm một con robot với thiết bị Lidar nội địa
Severstal đã thử nghiệm một robot có thiết bị lidar trong nước 18 tháng 11 năm 2024
Severstal đã thử nghiệm một robot trên khung gầm có bánh xích tại lãnh thổ của Cherepovets Iron and Steel Works (CherMK, tài sản chính của công ty) và Severstal-Metiz. Robot AgileX Bunker Mini vận chuyển hàng hóa bên trong các xưởng và trên phố, đồng thời quét không gian và xây dựng bản đồ dẫn đường của khu công nghiệp để di chuyển tự động. Các thử nghiệm được thực hiện bởi các chuyên gia của Severstal-Infocom cùng với Robort, nhà cung cấp chính thức về robot di động tại Nga và Dephan, một nhà sản xuất lidar (LiDAR) của Nga.
Spoiler
Chi tiết
AgileX Bunker Mini đạt tốc độ lên tới 5,4 km/h, có thể vận chuyển tải trọng lên tới 25 kg và được chuẩn bị để lắp đặt các bộ phận điều khiển để tải các vật thể, cũng như máy ảnh nhiệt, camera, cảm biến và máy phân tích. Tại địa điểm Severstal, robot được trang bị lidar trong nước do Dephan phát triển. Các thiết bị như vậy được sử dụng rộng rãi trong điều hướng tự động, lập hồ sơ các vật thể khác nhau và có thể được sử dụng trong các hệ thống an ninh. Severstal là công ty đầu tiên thử nghiệm thành công thiết bị này để tạo bản đồ không gian 2D trong điều kiện sản xuất thực tế của một nhà máy luyện kim.
Tại xưởng hiệu chuẩn của Severstal-Metiz, rô-bốt đã tái tạo các tuyến đường thử nghiệm để vận chuyển mẫu, vượt qua đường ray xe lửa, lề đường tối thiểu và bề mặt không bằng phẳng, cũng như sàn dầu và các đặc điểm địa hình khác đặc trưng của điều kiện công nghiệp. Ngoài ra, rô-bốt đã vượt qua bài kiểm tra độ nhạy của lidar với ánh sáng từ các rào cản an toàn công nghiệp.
Video Robot with domestic lidar tested at Severstal enterprises Робота с отечественным лидаром протестировали на предприятиях «Северстали»
Tại xưởng luyện cốc và lò cao của CherMK, rô-bốt đã di chuyển dọc theo các tuyến đường kiểm tra chính trong khu vực bãi đúc và dọc theo các tuyến đường dành cho người đi bộ của xưởng sản xuất sắt. Tại đây, nó đã chứng minh được khả năng cơ động cao và xác nhận khả năng vận chuyển các tải trọng nhỏ, tiến hành kiểm tra hình ảnh nhiệt và phân tích khí, cũng như phát hiện nhiều vật thể khác nhau bằng công nghệ thị giác máy tính.
"Chúng tôi tiếp tục thử nghiệm nhiều loại robot di động khác nhau tại các địa điểm ở Severstal, lần này chúng tôi nghiên cứu khả năng của các mô hình theo dõi. Do tính nhỏ gọn và khả năng cơ động của chúng, chúng rất tiện lợi khi sử dụng trong điều kiện sản xuất. Ngoài ra, lần này chúng tôi đã thử nghiệm thành công lidar do Nga sản xuất, điều này rất quan trọng trong bối cảnh thay thế nhập khẩu. Theo ước tính của chúng tôi, nó có thể được sử dụng như một trong những thành phần chính của hệ thống dẫn đường tự động trong các giải pháp AGV/AMR. Nhóm R&D của chúng tôi đã tham gia lập trình robot để tích hợp với lidar: chúng tôi đang phát triển các năng lực này để robot hóa sản xuất hiệu quả hơn", Denis Kolupaev, người đứng đầu bộ phận R&D của Severstal-Infocom cho biết.
"Việc lựa chọn một robot để sử dụng trong các doanh nghiệp công nghiệp không chấp nhận sự thỏa hiệp. Quá nhiều điều kiện quan trọng phải được đáp ứng để nền tảng hoạt động đáng tin cậy trong thực tế ở nhiệt độ cao, không khí ô nhiễm và trong trường hợp có thể mất liên lạc. Theo quan điểm này, lựa chọn robot AgileX Bunker Mini của Severstal là tối ưu. Dựa trên đó, nhóm R&D của công ty luyện kim có thể tạo ra một giải pháp hoàn chỉnh và sử dụng nó trong các quy trình liên quan đến kiểm tra", Ilya Kainov, người đứng đầu dự án Robort cho biết.
CherMK ra mắt công cụ kỹ thuật số riêng cho các nhà máy đúc thép liên tục 15 tháng 12 năm 2024 Cherepovets Iron and Steel Works (CherMK, một tài sản quan trọng của Severstal) đã triển khai một hệ thống tự động thay đổi tốc độ đúc trong sản xuất thép của mình tùy thuộc vào các phép đo liên tục nhiệt độ kim loại trong thùng trung gian.
Spoiler
Chi tiết
Những người phát triển giải pháp này là nhân viên của Severstal-Infocom cùng với trung tâm phát triển công nghệ sản xuất luyện kim và các nhà công nghệ của CherMK. Hiện nay, hệ thống tự động lựa chọn tốc độ đúc tùy thuộc vào các phép đo liên tục nhiệt độ kim loại trong thùng trung gian đã được đưa vào vận hành công nghiệp.
"Ngày nay, một hệ thống công cụ kỹ thuật số lớn đã được tạo ra trong sản xuất thép của CherMK, cho phép chúng tôi quản lý và kiểm soát các quy trình sản xuất với sự tham gia tối thiểu của con người. Chúng tôi đang triển khai các mô hình kỹ thuật số, thị giác máy tính và máy tính ở từng giai đoạn. Hệ thống mới là một ví dụ", Evgeny Vinogradov, Tổng giám đốc Bộ phận Tài sản Tài nguyên và Thép của Severstal, nhận xét. "Trước đây, người vận hành nhà máy đúc thép liên tục tự lựa chọn tốc độ đúc theo sơ đồ vận hành. Bây giờ, việc này được thực hiện trực tiếp bằng thiết bị, dựa vào trợ lý kỹ thuật số. Hệ thống mới cho phép chúng tôi giảm thời gian đúc một mẻ từ 5-10 phút và do đó tăng năng suất của thiết bị. Ngoài ra, sự phát triển này giúp tăng tính ổn định của công nghệ và đảm bảo chất lượng sản phẩm cao bằng cách loại bỏ yếu tố con người."
Như đã đưa tin trước đây, Nga đã chạy thử nghiệm xe tải không người lái chở hàng thực sự trên đại lộ M-11. Đây là những chuyến chở hàng không người lái thực sự. Nga dự định mở rộng phạm vi hoạt động của xe tải không người lái này sang xa lộ M-12 và đường vành đai trung tâm. Các bác ở Nga @evoque2012@nuocnga173018@toidihong@gzelka@phosaigon chắc biết các con đường M-11, M-12, đường vành đai trung tâm nhỉ?
Xe tải không người lái đã được ra mắt dọc theo toàn bộ đường cao tốc M-11 Neva. Theo quy định, xe tải đã chạy ở chế độ không người lái kể từ mùa hè năm 2022, nhưng cho đến thời điểm đó, tài xế vẫn phải ngồi sau tay lái để giám sát tại các điểm vào thành phố. Bây giờ, giai đoạn thử nghiệm tiếp theo, tài xế giám sát có thể di chuyển sang ghế hành khách sau khi đã di chuyển hơn 3 triệu km mà không gặp tai nạn. Đến cuối năm 2024, đội xe sẽ tăng lên 43 xe tải. Vào năm 2025, đội xe tải không cần tài xế sẽ đạt 93 xe.
Bộ trưởng Giao thông Nga Starovoit lưu ý về thành công của việc đưa xe tải không người lái vào sử dụng trên đường cao tốc M-11 Vào năm 2025, dự án di chuyển xe tải hoàn toàn không người lái sẽ được mở rộng đến Đường vành đai trung tâm (CRR) A-113 và vào năm 2026 - đến đường cao tốc M-12. Điều này đã được người đứng đầu Bộ Giao thông Nga Roman Starovoit công bố.
Quay lại vụ xe không người lái của KAMAZ chạy ở Nga đã được nói không ít từ vol này. Bắt đầu vận chuyển, chở hàng thật
"Magnit" bắt đầu vận chuyển hàng hóa bằng xe tải KAMAZ không người lái từ Moscow đến St. Petersburg
Magnit, hợp tác với PJSC KAMAZ, đã triển khai vận chuyển hàng hóa bằng phương tiện không người lái dọc theo đường cao tốc M-11 Neva bằng cách sử dụng bộ đôi kỹ thuật số của đường cao tốc. Chế độ lái tự động sẽ vẫn nằm dưới sự kiểm soát của người lái và người điều khiển trong thời điểm hiện tại.
Nga lại đảm nhận và triển khai một dự án công nghệ cao mà tất cả các nước khác đều ngại đảm nhận
Bạn có thể đã nghe nói rằng xe tải không người lái KAMAZ đã đi vào đường cao tốc M-11 Neva từ St. Petersburg đến Moscow. Giờ đây, những chiếc xe tải chạy dọc theo tuyến đường ở chế độ thử nghiệm dưới sự điều khiển của các kỹ sư. Sự ra đời của xe KAMAZ không cần người lái không chỉ là một sự mới lạ về công nghệ mà còn là một cuộc cách mạng thực sự trong công nghệ. Tuy nhiên, không giống như các quốc gia khác, Nga không chỉ tạo ra những chiếc xe tải không người lái mà còn tạo ra một hệ thống vận chuyển tự động hoàn toàn.
Spoiler
Chi tiết
Đã làm điều mà ai cũng ngại
Gần đây, người ta đã nói rất nhiều về việc ra mắt máy bay không người lái KAMAZ với hàng hóa thương mại giữa Moscow và St. Petersburg. Tuy nhiên, thực tế không một lời nào hoặc rất khô khan nói rằng tuyến đường cụ thể này không được chọn một cách tình cờ: đây không phải là những chiếc máy bay không người lái đơn lẻ trên một con đường riêng biệt, mà là một ý tưởng độc đáo để phát triển phương tiện không người lái mà những người chơi khác không dám thực hiện.
Có 2 khái niệm cho sự phát triển của xe không người lái. Đầu tiên là việc tạo ra những chiếc máy bay không người lái linh hoạt nhất có thể hoạt động trên đường công cộng. Thứ hai là sự phát triển của cơ sở hạ tầng đường bộ đặc biệt sẽ giúp họ điều hướng trong không gian và vượt qua các chướng ngại vật trong thời gian thực. Trong trường hợp thứ hai, ý tưởng về một làn đường dành riêng, và thậm chí hơn thế nữa - một con đường dành cho máy bay không người lái, ngay lập tức bị gạt sang một bên, vì không thể nói về bất kỳ triển vọng kinh tế nào ở đây.
Bây giờ hầu như tất cả các dự án vận chuyển không người lái trên thế giới chỉ là hiện thân của khái niệm đầu tiên. Và những gì đã được thực hiện trên đường cao tốc M-11 với xe tải KAMAZ được thực hiện theo khái niệm thứ hai.
Đường với hệ thống điều khiển tự động và đôi kỹ thuật số
M-11 "Neva" là đường cao tốc công nghệ cao với nhiều hệ thống và cảm biến khác nhau mà xe tải xây dựng tuyến đường. Trên thực tế, đây là một con đường "thông minh", chính nó kiểm soát luồng giao thông. M-11 hoạt động trên cơ sở hệ thống “Kulon” bao gồm giải pháp điều khiển giám sát trạm biến áp và giải pháp điều khiển từ xa, điều khiển chiếu sáng.
Việc xây dựng đường cao tốc M-11 sẽ được hoàn thành vào giữa năm 2024.
Hiện tại, 3 chiếc xe tải không người lái đã được ra mắt ở chế độ thử nghiệm và dự kiến sẽ bổ sung thêm 3 chiếc nữa vào đầu tháng 7. Giờ đây, những chiếc xe tải không người lái này đang chạy trên đường dưới sự theo dõi của các kỹ sư giám sát hoạt động của thiết bị điện tử. Trong vài năm tới, nó được lên kế hoạch loại bỏ hoàn toàn sự tham gia của con người.
“Trong khu vực 2025-2026, chúng tôi sẽ bắt đầu thử nghiệm cấp độ tự chủ thứ năm, với [ô tô] hoàn toàn không người lái,” (không có cả người ngồi giám sát) Phó Thủ tướng thứ nhất Andrei Belousov cho biết tại SPIEF 2023, Fontanka.ru viết.
Dmitry Bakanov, Thứ trưởng Bộ Giao thông vận tải Liên bang Nga, nói với TASS rằng một con đường song sinh kỹ thuật số đang được phát triển, việc tạo ra nó sẽ đơn giản hóa sự tương tác của ô tô với thiết bị công nghệ của đường cao tốc:
“... cặp song sinh kỹ thuật số đầu tiên của con đường ở Nga đang được tạo ra, sẽ cung cấp sự tương tác cần thiết của ô tô với cơ sở hạ tầng đường thông minh - con đường “thông minh”.
Theo ước tính của công ty hậu cần PEK, với sự ra đời của máy bay không người lái, tốc độ vận chuyển hàng hóa sẽ tăng 12% và chi phí vận chuyển sẽ giảm 10% do xe tải không cần tài xế sẽ có thể hoạt động quanh khu vực. đồng hồ và quanh năm.
KAMAZ sẽ ra mắt xe không người lái thương mại - Phát triển vận chuyển hàng hóa không người lái trên đường cao tốc M-11 Neva
Vận chuyển hàng hóa không người lái đang được thử nghiệm như một phần của Chương trình Chế độ Quyền Thử nghiệm (EPR) trên đường cao tốc M-11 Neva. Bộ Giao thông vận tải Nga chịu trách nhiệm thực hiện dự án.
Vào ngày 14 tháng 6, những chiếc xe tải không người lái đầu tiên của Nga KAMAZ sẽ chở hàng dọc theo đường cao tốc liên bang M-11 Neva. Sự ra mắt của phong trào máy kéo chính không người lái - giai đoạn đầu tiên của dự án Hành lang hậu cần không người lái - sẽ diễn ra như một phần của Diễn đàn kinh tế quốc tế St.Peterbourg
Đội xe tải không người lái được sử dụng để vận chuyển trên đường cao tốc M-11 Neva đã tăng lên 67 xe. Thử nghiệm đưa xe tải không người lái vào hoạt động bắt đầu vào năm 2023, khi ba xe tải như vậy được đưa vào hoạt động trên đường cao tốc M-11. Kể từ khi bắt đầu dự án, các phương tiện xe tải rô-bốt tự động hóa cao đã đi được hơn 5,8 triệu km giữa Moscow và St. Petersburg, hiện đang hướng đến Đường vành đai trung tâm, và vận chuyển hơn 640 nghìn mét khối hàng hóa.
"Thử nghiệm bắt đầu với ba xe tải, đã góp phần hình thành nên một ngành công nghiệp mới trong vòng chưa đầy hai năm. Nó đã liên quan đến một đội xe vững chắc và các doanh nghiệp lớn của Nga. Chúng tôi hy vọng rằng việc mở rộng phạm vi địa lý của thử nghiệm sẽ có tác động tích cực đến việc phổ biến công nghệ. Vận tải hàng hóa tự động trên Đường vành đai trung tâm dự kiến sẽ bắt đầu trong tương lai gần; hiện đang tiến hành thử nghiệm bản sao kỹ thuật số của tuyến đường này", Thứ trưởng Bộ Giao thông vận tải Andrei Nikitin cho biết.
Quay lại EvoCargo, một player khác tham gia vào thị trường xe vận tải chở hàng không người lái của Nga, đã được nói không ít từ vol trước đến vol này
Logistics không người lái trở thành hiện thực: giao thông không người lái được triển khai trên Đường vành đai trung tâm
EvoCargo, một trong những công ty đầu tiên trên thế giới triển khai thành công dịch vụ logistics tự động, đã chứng minh khả năng di chuyển của xe tải tự hành trong quá trình triển khai chế độ pháp lý thử nghiệm trên Đường vành đai trung tâm. Công ty sản xuất dịch vụ vận tải tự hành dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo và cung cấp dịch vụ logistics tự hành mới, tiết kiệm chi phí bằng mô hình kinh doanh Robots-as-a-Service sử dụng phương tiện vận tải sáng tạo. Đại diện của EvoCargo đã chia sẻ với CNews về điều này.
Spoiler
Chi tiết
"Các công ty lớn hiện đang tích cực sử dụng công nghệ này, hiểu được tiềm năng tối ưu hóa chi phí và đẩy nhanh tiến độ giao hàng. Đến cuối năm 2025, chúng tôi kỳ vọng đội xe không người lái sẽ đạt mức kỷ lục: hơn 10 triệu km và vận chuyển khoảng 1,5 triệu mét khối hàng hóa", Bộ trưởng Giao thông Roman Starovoit cho biết.
"Chúng tôi đang tích cực nghiên cứu các giải pháp cho phép xe tải không người lái vận chuyển hàng hóa trên "dặm giữa", tức là đi trên đường công cộng. Trong bối cảnh này, chúng tôi hoan nghênh việc triển khai EPR trên các đoạn đường mới, vì đây là cách chúng tôi có thể thử nghiệm phương tiện vận chuyển không người lái hiệu quả và an toàn nhất trong điều kiện thực tế. Đổi lại, điều này sẽ đẩy nhanh quá trình thương mại hóa và điều chỉnh luật pháp cho phù hợp với công nghệ hiện đại", Vasily Zhukov, Phó Tổng giám đốc điều hành kiêm Giám đốc thương mại của EvoCargo cho biết.
Logistics không người lái trở thành hiện thực: giao thông không người lái được triển khai trên Đường vành đai trung tâm
Hiện nay, hàng trăm xe tải EvoCargo tự hành đang hoạt động trên khắp nước Nga. Khách hàng của công ty bao gồm các doanh nghiệp từ nhiều lĩnh vực kinh doanh và công nghiệp khác nhau: Wildberries, Sibur, Russian Post, SPAR và nhiều công ty khác. Vào năm 2025, EvoCargo có kế hoạch tăng đội xe của mình lên 300 xe tải điện tự hành do nhu cầu kinh doanh cao đối với công nghệ này. Công ty tiếp tục mở rộng phạm vi triển khai trên khắp nước Nga.
Quay lại EvoCargo, một player khác tham gia vào thị trường xe vận tải chở hàng không người lái của Nga, đã được nói không ít từ vol trước đến vol này, trong các đoạn trích trên
Việc triển khai xe tải tự lái sản xuất trong nước tại Nga đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Trong khi các xe tải lớn chỉ mới được phát triển để hoạt động không người lái trên đường công cộng, thì việc vận hành hoàn toàn không người lái đối với các phương tiện có tải trọng lên đến 2 tấn không còn là điều hiếm gặp tại các kho hàng và trung tâm hậu cần . Số lượng xe tải điện tự lái loại này do thương hiệu EvoCargo của Nga sản xuất, model N1, dự kiến đến năm 2025 đã gần đạt con số 200 chiếc.
Thống kê cho thấy, chỉ riêng xe EvoCargo đã vận chuyển hơn 120.000 tấn hàng hóa tại các doanh nghiệp Nga trong năm 2024, so với con số khiêm tốn hơn nhiều là dưới 24.000 tấn vào năm trước đó. Chúng tôi kỳ vọng sẽ có sự tăng trưởng hơn nữa trong năm 2025, khi ngày càng nhiều công ty tham gia vào thị trường xe tải tự hành. Ví dụ, mùa thu năm nay, chuỗi cửa hàng Detsky Mir đã gia nhập nhóm này, với các xe tải tự hành EvoCargo N1 bắt đầu hoạt động tại khu phức hợp kho hàng của họ gần Moscow. Theo các nhà phát triển, tùy thuộc vào các thông số của cơ sở, hiệu quả lớn nhất từ việc sử dụng các phương tiện này đạt được khi triển khai từ năm chiếc trở lên.
Spoiler
Chi tiết
Xe tải robot của Nga đảm bảo vận chuyển hàng hóa an toàn và chính xác nhờ hệ thống thị giác máy tính độc quyền do trong nước phát triển . Các phương tiện này nhìn và "cảm nhận" thế giới nhờ hệ thống nhận thức toàn diện bao gồm camera, lidar và các cảm biến khác. Trong cabin lái truyền thống, một bộ xử lý mạnh mẽ được đặt, nơi các thuật toán trí tuệ nhân tạo xử lý tất cả dữ liệu cảm biến, cho phép xe tải dự đoán chuyển động của các vật thể xung quanh và lập kế hoạch di chuyển an toàn cho chính nó. Công nghệ trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và vô số cảm biến tạo ra trường nhìn 360 độ, cho phép nền tảng robot phản ứng với chướng ngại vật nhanh hơn gấp ba lần so với người lái .
Việc sử dụng pin và không cần người lái cho phép xe hoạt động bất cứ lúc nào trong ngày hoặc đêm. Phạm vi hoạt động của pin đủ cho quãng đường 200 km, trong các khu vực vận chuyển hạn chế, điều này cho phép thực hiện mười chuyến trở lên mỗi ngày. Khi triển khai xe tải tự lái của EvoCargo, một mô hình vận hành được tính toán cho việc sử dụng chúng tại địa điểm của khách hàng, và các tuyến đường thử nghiệm được chạy để xác định các mô hình tuyến đường tiết kiệm chi phí nhất . Theo ước tính của nhà phát triển, việc sử dụng kết hợp xe tải tự lái giúp giảm chi phí hậu cần lên đến 30%.
EvoCargo, một nhà phát triển xe tự lái và hệ thống lái tự động thế hệ thứ năm của Nga, đã giới thiệu chế độ định vị tự động mới được tích hợp vào hệ thống lái tự động của mình. Bản cập nhật này cho phép các xe tải tự lái của công ty tiếp tục hoạt động tự động, chính xác và an toàn trong điều kiện mà định vị bằng lidar tiêu chuẩn gặp khó khăn.
Spoiler
Chi tiết
Định vị là một trong những công nghệ then chốt trong xe tự hành, chịu trách nhiệm xác định vị trí của xe trong môi trường và vạch ra lộ trình an toàn. Thông tin chính xác và đáng tin cậy nhất cho việc định vị xe được tạo ra bởi lidar – các cảm biến sử dụng xung laser để tạo ra hình ảnh ba chiều của môi trường. Hệ thống so sánh những gì lidar "nhìn thấy" trong thời gian thực với bản đồ được xây dựng sẵn của khu vực xung quanh. Thông qua sự so sánh này, các thuật toán liên tục tính toán vị trí của xe, tương tự như cách một người định hướng bằng cách sử dụng các vật thể quen thuộc trong không gian. Hầu hết các lidar được lắp đặt trên xe tải tự hành EvoCargo hoạt động ở tần số 10 Hz, cho phép chúng quét môi trường 10 lần mỗi giây.
Ngoài lidar, "hình ảnh thế giới" của chiếc xe tải còn dựa trên dữ liệu từ các cảm biến khác, bao gồm các thiết bị đo (gia tốc kế và con quay hồi chuyển), cảm biến khoảng cách và tốc độ, và bộ thu vệ tinh GNSS. Tuy nhiên, trong một số điều kiện, lidar thiếu các vật thể đủ lớn để thu được kết quả đáng tin cậy—ví dụ, ở những cánh đồng trống, khu vực rừng rậm, đường hầm hoặc dọc theo hàng rào đồng nhất.
Một cải tiến công nghệ do EvoCargo phát triển giúp mở rộng khả năng của hệ thống lái tự động ở chế độ tự hành trong các khu vực không có định vị lidar liên tục. Các bản cập nhật thuật toán cho phép xe tự định vị một cách đáng tin cậy và tiếp tục hành trình chỉ bằng dữ liệu GNSS (nếu có) và các cảm biến khác. Trong số các nhà phát triển xe tự hành, EvoCargo là một trong số ít đã triển khai giải pháp công nghệ độc đáo này.
Hệ thống được cập nhật đã được triển khai trên hàng trăm xe tải tự lái Evocargo được sử dụng bởi các khách hàng là các tập đoàn như Wildberries, SPAR, EVRAZ, Detsky Mir, Azbuka Vkusa, Sportmaster, Rockwool, Elinar-Broiler, Santekhkomplekt, AvtoAlliance và nhiều khách hàng khác.
Acron PJSC, nhà sản xuất phân bón khoáng lớn của Nga, đã triển khai hệ thống hậu cần không người lái tại nhà máy ở Veliky Novgorod. Trang chính thức của Acron xác nhận đây là cơ sở sản xuất phân bón khoáng và hóa chất công nghiệp chủ lực của tập đoàn tại Veliky Novgorod.
Dự án do EvoCargo, nhà phát triển vận tải tự hành của Nga, thực hiện.
Đội xe hiện gồm 8 xe tải điện tự lái.
Nhiệm vụ chính của hệ thống là tự động hóa việc vận chuyển:
phụ tùng;
vật liệu;
hàng hóa nội bộ trong khuôn viên nhà máy.
Quy mô triển khai:
khuôn viên nhà máy rộng khoảng 500 ha;
mạng lưới vận chuyển có hơn 50 điểm bốc dỡ hàng.
Hiệu quả vận hành:
bảo đảm hoạt động hậu cần liên tục;
tăng khả năng dự đoán thời gian giao hàng;
giảm chi phí vận chuyển lên tới 35%.
Dự án được triển khai theo mô hình Robot-as-a-Service (RaaS):
EvoCargo không chỉ cung cấp xe tự lái;
mà còn triển khai trọn gói dịch vụ hậu cần tự động;
bao gồm cập nhật phần mềm, bảo trì, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa logistics.
EvoCargo cũng giới thiệu mình là đơn vị cung cấp dịch vụ vận tải hàng hóa tự động dựa trên xe điện tự hành và đã có hơn 50 dự án triển khai trong nhiều ngành khác nhau.
Theo ông Denis Guzanov, Giám đốc điều hành Acron Digital:
logistics tự động không chỉ là một dự án vận tải riêng lẻ;
mà là bước tiếp theo trong quá trình số hóa môi trường sản xuất;
vận tải tự động trở thành một phần của hệ sinh thái kỹ thuật số thống nhất;
giúp tăng tính bền vững, an toàn và khả năng quản lý vận tải nội bộ.
Theo ông Vasily Zhukov, Phó Giám đốc điều hành kiêm Giám đốc Thương mại của EvoCargo:
với các doanh nghiệp công nghiệp lớn, yếu tố quan trọng là khả năng vận hành ở quy mô lớn;
hệ thống phải phối hợp được với các quy trình sản xuất khác;
tại Acron, vận tải tự động đã được tích hợp vào chu trình sản xuất liên tục, nơi độ chính xác và khả năng dự đoán của giao hàng có vai trò then chốt.
Xe tải điện tự lái của EvoCargo sử dụng:
hệ thống cảm nhận đa giác quan;
thuật toán trí tuệ nhân tạo;
phân tích điều kiện đường xá theo thời gian thực;
tự đưa ra quyết định mà không cần con người can thiệp.
Các mô tả kỹ thuật công khai của EvoCargo cũng cho biết xe tự hành của hãng sử dụng cảm biến, thuật toán AI và phần mềm riêng để nhận biết chướng ngại vật, xử lý dữ liệu và tối ưu hóa logistics.
Công ty Nga EvoCargo, chuyên phát triển xe tải tự lái, đã công bố phiên bản mới của mạng nơ-ron dành cho xe tự hành.
Bản cập nhật nhằm nâng cao độ ổn định của xe tự hành khi hoạt động trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt như:
tuyết;
sương mù;
mưa lớn;
bụi;
hơi nước;
bão cát.
Công nghệ mới giúp mở rộng các kịch bản vận hành của xe tự hành và hiện đã được sử dụng trong các dự án thương mại.
Hệ thống nhận thức của chế độ lái tự động được cải thiện, đặc biệt trong điều kiện:
nhiễu cao;
tầm nhìn hạn chế;
mưa lớn;
môi trường công nghiệp phức tạp.
Mô hình AI mới tập trung vào xử lý dữ liệu từ lidar, giúp xe phân biệt chính xác hơn giữa:
vật thể thực;
nhiễu khí quyển như tuyết, mưa, bụi, hơi nước hoặc khí thải.
Mạng nơ-ron được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn do EvoCargo tự thu thập tại các khu công nghiệp và logistics thực tế.
Dữ liệu huấn luyện bao gồm nhiều tình huống khó, từ:
đám mây khí thải dày đặc;
mưa lớn;
bão cát;
các điều kiện thời tiết và môi trường gây nhiễu khác.
Theo CEO EvoCargo Marsel Nigmetzyanov, phần lớn giải pháp hiện nay tập trung vào các kịch bản vận hành chung, trong khi các mô hình nơ-ron chuyên dụng vẫn còn hiếm.
EvoCargo cho biết họ đã phát triển một kiến trúc AI riêng, dựa trên dữ liệu từ các triển khai công nghiệp thực tế của chính công ty.
Công nghệ này giúp:
tăng độ chính xác khi diễn giải dữ liệu lidar;
nâng cao độ ổn định của xe tự hành;
cải thiện khả năng vận hành trong thời tiết xấu;
tăng độ tin cậy trong môi trường công nghiệp và logistics.
Giải pháp đã được triển khai trên các phương tiện không người lái của EvoCargo tại các khách hàng lớn như:
Quá trình thử nghiệm kéo dài 3 tháng đối với xe tải tự lái tại Sân bay Zhukovsky đã hoàn tất.
Mục tiêu của dự án là tự động hóa hoạt động hậu cần mặt đất trong sân bay, đặc biệt là vận chuyển hàng hóa giữa máy bay và nhà ga.
Dự án được thực hiện bởi:
Sân bay Zhukovsky;
công ty phát triển vận tải tự hành Nga EvoCargo;
với hỗ trợ tư vấn từ Aerodinamika Airport Holding.
Các thử nghiệm xác nhận nền tảng không người lái có thể hoạt động phù hợp trong cơ sở hạ tầng sân bay hiện có.
Nền tảng sử dụng các công nghệ:
trí tuệ nhân tạo;
thị giác máy tính;
hệ thống nhận thức đa giác quan.
Nhờ các công nghệ này, xe có thể:
tự điều hướng trong môi trường sản xuất;
nhận diện chướng ngại vật;
thực hiện nhiệm vụ hậu cần mà không cần người lái can thiệp.
Trong quá trình thử nghiệm, khả năng vận hành ổn định được kiểm tra trong các điều kiện sân bay điển hình như:
hoạt động liên tục 24/7;
tải trọng cao điểm;
lưu lượng phương tiện dày đặc trên sân đỗ;
thời tiết mùa đông khắc nghiệt.
Kết quả thử nghiệm cho thấy nền tảng không người lái có thể thực hiện nhiệm vụ hiệu quả và an toàn trong môi trường sân bay.
Các thông số thử nghiệm chính:
hoạt động 368 giờ;
hoàn thành 150 tuyến đường thử nghiệm;
di chuyển 225 km trong hạ tầng sân đỗ;
vận hành trong dải nhiệt độ từ -26°C đến +31°C.
Dự án có ý nghĩa thực tiễn đối với phát triển logistics tự động trong ngành sân bay.
Việc triển khai các giải pháp như vậy có thể giúp:
tăng độ ổn định của quy trình mặt đất;
nâng cao tính dự đoán trong vận hành;
bảo đảm hoạt động liên tục khi lưu lượng hàng hóa cao;
giảm chi phí vận hành vận chuyển hàng hóa khoảng 20–35%.
Sau thử nghiệm, các chuyên gia đã đưa ra thêm một số đề xuất nhằm cải thiện nền tảng trước khi mở rộng quy mô.
Theo ông Vladimir Skibin của Sân bay Zhukovsky, dự án không chỉ là thử nghiệm công nghệ mà còn là bước tiến thực tế hướng tới mô hình hậu cần mặt đất mới.
Ông nhấn mạnh khu vực sân đỗ là môi trường phức tạp, đòi hỏi cao về:
an toàn;
độ chính xác;
tính liên tục của quy trình.
Theo ông Vasily Zhukov của EvoCargo, thử nghiệm tại Zhukovsky xác nhận công nghệ của công ty đã sẵn sàng cho các hạ tầng giao thông trọng yếu có yêu cầu cao về độ tin cậy và an toàn.
EvoCargo cho biết hệ thống logistics tự động được hỗ trợ toàn diện, bao gồm:
cung cấp nền tảng không người lái;
bảo trì;
cập nhật phần mềm.
Trước đó, EvoCargo đã hoàn thành hơn 50 dự án thương mại triển khai xe tự hành tại:
EvoCargo của Nga đã phát triển một hệ thống giúp trực quan hóa cách AI trên xe tải tự lái nhận biết môi trường và đưa ra quyết định, nhằm làm cho hoạt động của hệ thống lái tự động dễ quan sát và dễ phân tích hơn.
Hệ thống kết hợp:
Hình ảnh từ camera;
Dữ liệu phân tích của hệ thống lái tự động;
Các đối tượng mà AI đã nhận diện;
Cách AI phân loại đối tượng;
Dự đoán hướng và quỹ đạo di chuyển của chúng.
Kiểu hiển thị này được các kỹ sư sử dụng để phân tích hiệu suất và hành vi của xe tự hành trong những tình huống giao thông phức tạp.
Hệ thống được phát triển dựa trên dữ liệu thực tế từ quá trình vận hành thương mại của xe tải điện tự lái Evocargo N1 tại:
Khu công nghiệp;
Trung tâm phân phối;
Sân bay.
Nhờ dữ liệu thực tế này, mạng nơ-ron có thể nhận diện tốt hơn những đối tượng ít xuất hiện trong các bộ dữ liệu công khai, như:
Xe tải hạng nặng;
Thiết bị bốc xếp hàng hóa;
Máy bay trên sân đỗ.
Điều này giúp cải thiện khả năng dự đoán quỹ đạo của vật thể và hỗ trợ hệ thống đưa ra quyết định an toàn hơn.
Theo EvoCargo, khi phát triển xe tự hành, AI không chỉ cần tự lái được mà còn cần có khả năng quan sát và giải thích được.
Các công cụ trực quan hóa vì vậy trở thành một phần quan trọng của hạ tầng kỹ thuật, bên cạnh:
Thuật toán;
Mạng nơ-ron;
Hệ thống cảm biến.
Việc trực quan hóa hoạt động của autopilot giúp:
Phân tích nhanh hơn các tình huống lái xe phức tạp;
Phát hiện đặc điểm hoặc bất thường trong hành vi thuật toán;
Đẩy nhanh quá trình phát triển và tinh chỉnh hệ thống.
EvoCargo ước tính khả năng quan sát và giải thích tốt hơn có thể giảm thời gian đánh giá kỹ thuật khoảng 25–35%.
Công ty cho rằng điều này cũng giúp tăng mức độ tin cậy đối với công nghệ tự hành và hỗ trợ đẩy nhanh triển khai thương mại.
Giải pháp hiện đã được triển khai trên hơn 300 xe tải tự lái của EvoCargo và được sử dụng tại tất cả các địa điểm vận hành của công ty.
Bước phát triển tiếp theo là tích hợp thêm dữ liệu lidar:
Camera cung cấp hình ảnh trực quan;
Lidar bổ sung thông tin không gian và khoảng cách;
Kết hợp hai nguồn dữ liệu sẽ giúp hệ thống hiểu đầy đủ hơn về môi trường xung quanh.
Evocargo N1 vốn sử dụng hệ thống cảm biến đa thành phần để quan sát môi trường và điều hướng; các triển khai thực tế của công ty đã sử dụng camera cùng các loại cảm biến khác để vận hành tự động trong khu công nghiệp và logistics.
Logistics tự động đang tạo ra tác động trực tiếp đến các chỉ số vận hành của doanh nghiệp, không chỉ giúp giảm chi phí vận chuyển mà còn nâng cao năng suất, độ ổn định và độ tin cậy của chuỗi logistics. EvoCargo đã trình bày các kết quả này tại CeMAT RUSSIA.
Tại AvtoAlliance, một trong những nhà phân phối phụ tùng ô tô lớn của Nga:
Xe tải tự lái được triển khai từ năm 2025;
Tỷ lệ giao hàng đúng giờ tăng 27%;
Đồng thời có thể loại khỏi lịch vận chuyển 3 xe truyền thống với tải trọng khác nhau.
Tại ROCKWOOL, nhà sản xuất giải pháp len đá:
Có 9 xe tải tự lái hoạt động tại nhà máy trong Khu kinh tế đặc biệt Alabuga từ năm 2025;
Đã thực hiện gần 90.000 chuyến;
Theo tính toán của doanh nghiệp, năng suất lao động tăng 25%.
Các kết quả này cho thấy logistics tự động có thể hỗ trợ doanh nghiệp chuyển từ mô hình tăng trưởng mở rộng sang thâm canh, tức tăng hiệu quả nhờ:
Ứng dụng công nghệ;
Tối ưu tổ chức vận tải;
Sử dụng hiệu quả hơn phương tiện và hạ tầng;
Nâng cao độ ổn định của lịch trình và giao hàng.
Theo Vasily Zhukov, Phó Tổng giám đốc kiêm Giám đốc thương mại EvoCargo:
Logistics tự động đang bước sang giai đoạn phát triển trưởng thành hơn;
Trọng tâm không còn chỉ là “xe có thể tự chạy hay không”;
Doanh nghiệp hiện quan tâm tới hiệu quả kinh tế cụ thể, như năng suất, chất lượng logistics và hiệu quả sử dụng nguồn lực.
Việc tăng năng suất và phát triển robot cũng phù hợp với các mục tiêu quốc gia của Nga:
Đến 2030, năng suất lao động dự kiến tăng hơn 20%;
Nga đặt mục tiêu lọt vào top 25 quốc gia về mật độ robot.
Theo cách tiếp cận này, tăng trưởng không nhất thiết đến từ việc tăng thêm xe, nhân lực hay cơ sở hạ tầng, mà từ khai thác hiệu quả hơn các nguồn lực hiện có bằng tự động hóa.
Xe tải tự lái cho phép:
Tổ chức luồng hàng hóa theo chế độ tự động liên tục;
Giảm phụ thuộc vào nguồn lực vận tải truyền thống;
Tăng năng suất trên toàn hệ thống logistics của doanh nghiệp.
Quay lại dòng máy siêu âm y tế Ruscan mà Nga sản xuất để thay thế nhập khẩu, đã được nói không ít lần từ những vol trước. Bây giờ tích hợp vào năng lực trí tuệ nhân tạo (AI)
Máy siêu âm Ruscan 80 tích hợp trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu được sản xuất hàng loạt tại Khu kinh tế đặc biệt Technopolis Moscow.
Hiện có 11 thiết bị đang được sử dụng tại các cơ sở y tế ở:
St. Petersburg;
Moscow;
Kursk;
Ryazan;
Sverdlovsk;
Rostov;
Vùng Altai;
Vùng Stavropol.
Ruscan 80 được trang bị:
Màn hình rộng 23,8 inch;
Bảng điều khiển cảm ứng 14 inch;
Các công nghệ hỗ trợ AI để giúp bác sĩ khám và phân tích dữ liệu nhanh hơn.
Trong sản khoa và phụ khoa:
Sử dụng đầu dò tinh thể đơn mật độ cao;
Hỗ trợ hình ảnh thể tích;
Cho phép theo dõi các giai đoạn phát triển của thai nhi.
Trong tim mạch:
Hỗ trợ đánh giá khả năng co bóp của cơ tim;
Có chức năng siêu âm gắng sức;
Giúp phát hiện sớm các bệnh lý tim mạch.
Trong ung bướu:
Có chế độ siêu âm đàn hồi (elastography);
Đánh giá đặc tính mô qua siêu âm;
Hỗ trợ phát hiện và xác định các khối u.
Nhà phát triển và sản xuất là NPO “Scanner”, doanh nghiệp cư trú tại Technopolis Moscow từ năm 2022.
Trước đó, công ty đã tham gia dự án liên bang về nâng cao năng suất lao động:
Chọn mẫu Ruscan 65 làm quy trình thí điểm;
Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất hệ thống siêu âm.
Danh mục chính thức của Technopolis Moscow cũng cho thấy dòng Ruscan 65 đã sử dụng các công nghệ xử lý hình ảnh, AI và 3D/4D cho chẩn đoán siêu âm, cho thấy Ruscan 80 tiếp tục hướng phát triển này ở phân khúc thiết bị mới hơn.
Địa điểm mới này đưa việc phát triển và sản xuất robot kho bãi vào phạm vi công nghiệp của Tập đoàn Kalashnikov. Các hệ thống hậu cần tự động để lưu trữ và xử lý hàng hóa sẽ được tạo ra ở đây.
Tập đoàn Kalashnikov đã mở một cơ sở sản xuất mới tại Khu công nghiệp quốc doanh Titan, vùng Moscow, chuyên về robot logistics và hệ thống kho tự động; dự án do công ty Semargl thuộc tập đoàn triển khai.
Nhiệm vụ chính của nhà máy gồm:
Phát triển và lắp ráp robot logistics;
Sản xuất hệ thống lưu trữ/kho tự động;
Tích hợp các hệ thống robot vào nhà máy và kho hiện có;
Cung cấp dịch vụ bảo trì, hỗ trợ vận hành;
Hiện đại hóa và trang bị các cơ sở logistics mới.
Kalashnikov cho biết nhu cầu đối với các giải pháp tự động hóa kho và logistics đang tăng ổn định trong:
Công nghiệp;
Bán lẻ;
Logistics và trung tâm phân phối.
Theo Tổng giám đốc Kalashnikov Alan Lushnikov, vùng Moscow có tiềm năng thị trường lớn vì tập trung nhiều trung tâm logistics đa ngành, tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai robot và hệ thống kho tự động.
Việc phát triển các:
Nền tảng vận tải di động;
Hệ thống kho tự động;
Cụm sản xuất linh hoạt nhằm nâng cao hiệu quả vận hành của các doanh nghiệp logistics và chế tạo máy.
Tự động hóa còn hướng tới cải thiện an toàn lao động, bằng cách giảm số lượng nhân viên phải trực tiếp làm việc tại những khu vực kho bãi có nguy cơ cao.
Cơ sở này nằm trong chiến lược mở rộng hoạt động của Semargl trong lĩnh vực robot công nghiệp và intralogistics, bên cạnh nhà máy robot mà công ty đã đưa vào hoạt động tại St. Petersburg trong năm 2026.
Trung tâm Công nghệ Sản xuất Bổ sung (CAT) thuộc UEC/Rostec đang thử nghiệm 2 hợp kim chịu nhiệt mới để in 3D các chi tiết động cơ máy bay bằng công nghệ nung chảy laser chọn lọc.
Hai vật liệu mới là hợp kim đúc chịu nhiệt, chống ăn mòn, có nhiệt độ bắt đầu nóng chảy cao, được thiết kế để làm việc ở nhiệt độ tới 1.000°C.
Các chi tiết thử nghiệm đầu tiên đã được chế tạo, gồm nguyên mẫu bánh xe tuabin động cơ máy bay.
Những mẫu này hiện đang được thử nghiệm trong điều kiện gần với vận hành thực tế để đánh giá khả năng làm việc ở nhiệt độ và tải cao.
Các chuyên gia CAT đã phải điều chỉnh các hợp kim vốn phát triển cho công nghệ đúc để phù hợp với in 3D bằng nung chảy laser chọn lọc.
Theo CAT, các hợp kim cho thấy khả năng chịu tải kéo dài ở nhiệt độ cao, một yếu tố quan trọng đối với tuổi thọ chi tiết động cơ hàng không.
Các vật liệu mới được xem xét như phương án thay thế cho một số hợp kim gốc niken và coban hiện sử dụng trong các chi tiết chịu nhiệt.
CAT tiếp tục:
Hoàn thiện chế độ in;
Thử nghiệm độ bền lâu dài;
Tối ưu các thông số công nghệ.
Một hướng quan trọng là cải thiện chất lượng bề mặt ngay sau khi in 3D:
Tối ưu liên kết ở các vùng bề mặt;
Giảm độ nhám;
Giảm lượng gia công cơ khí sau in.
Bề mặt càng nhẵn thì càng cần ít công đoạn hoàn thiện, từ đó rút ngắn thời gian sản xuất và giảm chi phí.
Kết quả dự án được Roman Malinin, lãnh đạo phòng thí nghiệm đo lường của CAT, trình bày tại Diễn đàn Technoprom lần thứ XIII ở Novosibirsk, diễn ra từ 26–28/8/2026.
UEC kỳ vọng các hợp kim mới sẽ giúp nâng cao đặc tính của cả động cơ hàng không đang sản xuất hàng loạt lẫn các động cơ thế hệ tương lai.
Sau khi cập nhật hai dòng sợi FormaX và UltraX thành CF Max và Dronamid, REC tiếp tục giới thiệu 4 vật liệu composite mới cho in 3D FDM, dựa trên hai nền polymer:
PETG;
PPS (polyphenylene sulfide).
1. REC XPET CF
Vật liệu nền PETG, chứa 5% sợi carbon theo khối lượng.
Ưu điểm:
Giá tương đối dễ tiếp cận;
Độ co ngót thấp nên không bắt buộc máy in có buồng gia nhiệt;
Sợi carbon tăng độ cứng và khả năng chống mài mòn;
Hàm lượng sợi thấp giúp giảm nguy cơ tắc đầu phun.
Tuy nhiên vẫn cần đầu phun chống mài mòn như thép tôi cứng, cacbua vonfram hoặc vật liệu đá tổng hợp.
Thông số chính:
Đầu phun: 270°C;
Bàn in: 75°C;
Quạt: 20–40%;
Độ bền uốn dọc lớp: 107,1 MPa;
Độ bền uốn giữa lớp: 80,18 MPa;
Độ bền kéo dọc lớp: 66,2 MPa;
Độ bền kéo giữa lớp: 46,55 MPa;
Độ giãn dài khi đứt: 21,7% / 14,75%;
Bán kính uốn tối thiểu: 60 mm;
Màu: RAL 9011 – đen than chì.
2. REC XPET CF ESD
Cũng dùng nền PETG, nhưng có tới 30% sợi carbon.
Có đặc tính chống tĩnh điện/tiêu tán điện tích nhờ sợi carbon dẫn điện.
Ứng dụng chính:
Giá đỡ bảng mạch;
Đồ gá cho dây chuyền lắp ráp robot;
Thiết bị liên quan đến điện tử nhạy cảm;
Các chi tiết chịu lực nói chung.
Thông số chính:
Đầu phun: 270°C;
Bàn in: 70°C;
Quạt: 20–40%;
Độ bền uốn dọc lớp: 116,32 MPa;
Độ bền uốn giữa lớp: 38,68 MPa;
Độ bền kéo dọc lớp: 69,77 MPa;
Độ bền kéo giữa lớp: 20,7 MPa;
Độ giãn dài khi đứt: 12,97% / 6,23%;
Bán kính uốn tối thiểu: 80 mm;
Điện trở bề mặt: 10⁷ Ω;
Màu: RAL 9004 – đen tín hiệu.
3. REC PPS GF
Dùng nền PPS, loại nhựa nhiệt dẻo kỹ thuật:
Có nhiệt độ nóng chảy cao;
Kháng hóa chất tốt.
Được gia cường bằng sợi thủy tinh, giúp tăng độ bền và độ cứng.
Phù hợp với chi tiết chịu tải cao, làm việc trong môi trường:
Nhiệt độ cao;
Hóa chất ăn mòn.
Thông số chính:
Đầu phun: 360°C;
Bàn in: 100°C;
Buồng in: 60°C;
Quạt: 5% khi in phần nhô;
Flow: 0,99;
Độ bền uốn dọc lớp: 120,16 MPa;
Độ bền uốn giữa lớp: 26,44 MPa;
Độ bền kéo dọc lớp: 62,58 MPa;
Độ bền kéo giữa lớp: 13,73 MPa;
Độ giãn dài khi đứt: 9,45% / 5,02%;
Bán kính uốn tối thiểu: 60 mm;
Màu: RAL 1015 – trắng ngà nhạt.
4. REC PPS CF
Dùng nền PPS, gia cường 10% sợi carbon.
Đặc điểm:
Độ bền cao;
Kháng hóa chất;
Có thể làm việc lâu dài ở nhiệt độ tới 200°C.
So với PPS GF:
Độ bền dọc lớp thấp hơn một chút;
Nhưng liên kết giữa các lớp tốt hơn, nên chịu tải theo phương giữa các lớp cao hơn.
Thông số chính:
Đầu phun: 360°C;
Bàn in: 100°C;
Buồng in: 90°C;
Quạt: 20% khi in phần nhô;
Flow: 1;
Độ bền uốn dọc lớp: 113,3 MPa;
Độ bền uốn giữa lớp: 39,4 MPa;
Độ bền kéo dọc lớp: 54,33 MPa;
Độ bền kéo giữa lớp: 19,03 MPa;
Độ giãn dài khi đứt: 9,08% / 6,14%;
Bán kính uốn tối thiểu: 60 mm;
Màu tự nhiên, gần RAL 7037 – xám.
Tình trạng thương mại hóa:
XPET CF và PPS GF: đã được bán ra thị trường;
XPET CF ESD và PPS CF: đang được mở rộng sản xuất và dự kiến sớm bán ra.
Các nhà khoa học ở Nizhny Novgorod đã tạo ra thép không gỉ siêu bền cải tiến bằng công nghệ in 3D 20.08.2026
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Kỹ thuật Quốc gia Nizhny Novgorod mang tên R.E. Alekseev đã được cấp bằng sáng chế cho một phương pháp sản xuất thép không gỉ nhiều lớp có tính cơ học cải thiện. Tên của bằng sáng chế do Rospatent cấp cho phát minh này tên là "Thép không gỉ biến tính lớp thu được bằng phương pháp tăng trưởng bồi đắp".
Công nghệ dựa trên sản xuất bồi đắp, tức tạo chi tiết bằng cách lắng đọng kim loại từng lớp theo mô hình 3D kỹ thuật số. Mục tiêu là tạo ra các cấu trúc thép không gỉ in 3D có đặc tính cơ học cao hơn.
Vật liệu được phát triển là thép không gỉ austenit nhiều lớp, trong đó:
Một lớp là thép không gỉ thông thường;
Lớp kế tiếp được biến tính bằng hạt nano titan và titan cacbua; Xen kẽ các lớp trung gian được biến tính bằng hạt nano titan và titan cacbua.
Kích thước hạt nano khoảng 50–100 nm.
Hàm lượng chỉ khoảng 0,1–0,4% khối lượng, nhưng cấu trúc xen kẽ này đủ để tăng đáng kể:
Độ bền kéo;
Độ dẻo dai của vật liệu. Độ giãn dài tương đối/độ dẻo.
Kiến trúc nhiều lớp cho phép điều khiển cấu trúc của chi tiết theo mục tiêu, nhằm đạt sự cân bằng tốt giữa:
Độ cứng;
Độ dẻo.
Việc kiểm soát cấu trúc theo từng vùng của chi tiết được thực hiện ngay trong quá trình sản xuất bồi đắp, nhờ đó mở rộng khả năng của in 3D kim loại truyền thống.
Công nghệ được đánh giá có tiềm năng trong các ngành:
Cơ khí chế tạo;
Năng lượng;
Đóng tàu;
Hàng không vũ trụ;
Công nghiệp hóa chất và dầu khí;
Các lĩnh vực cần chi tiết có độ bền và khả năng chống ăn mòn cao.
Đây đều là những lĩnh vực cần vật liệu kết cấu có khả năng chịu tải trọng lớn và môi trường khắc nghiệt.
Việc sử dụng loại thép mới có thể:
Tăng tuổi thọ thiết bị;
Giảm nguy cơ hỏng hóc;
Kéo dài thời gian sử dụng của các chi tiết quan trọng.
Ý nghĩa thực tế của phát minh:
Cho phép in 3D các chi tiết thép không gỉ kích thước lớn;
Kết hợp độ bền cao với độ dẻo tốt hơn;
Tăng tuổi thọ các bộ phận quan trọng;
Nâng cao độ tin cậy của thiết bị.
Hệ thống này cho phép:
Thay đổi thành phần vật liệu ngay khi đang in;
Không cần dừng máy hoặc can thiệp thủ công;
Tạo vật liệu phân cấp chức năng, tức các vùng khác nhau của cùng một chi tiết có thể được thiết kế với các đặc tính cơ-lý khác nhau.
Công nghệ đã được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và theo nhóm phát triển là sẵn sàng cho giai đoạn triển khai thực tế.
Đại học R.E. Alekseev trước đó cũng đã có nhiều nghiên cứu về in 3D kim loại, thép và vật liệu nhiều lớp, cho thấy đây là một hướng nghiên cứu liên tục của trường.
Trước đó, vào tháng 4/2026, nhóm NSTU cũng đã được cấp bằng sáng chế cho một hệ thống bán tự động cấp, định lượng và trộn bột nano ngay trong quá trình in 3D.
