Научно-техническая стратегия государства

Китайская Mifang и гонка за самовоспроизводящиеся робофабрики. Кто придёт к финишу первым? Ещё в 2021 году небольшая китайская компания Mifang Technology (幂方科技) представила два амбициозных проекта: Neumann-1 — самовоспроизводящийся роботизированный манипулятор и Neumann-2 — полевая фабрика, способная создавать собственные копии. Mifang с 2015 года разрабатывает оборудование для печатной электроники, автоматизированного химического синтеза и производства функциональных материалов. Самовоспроизводящаяся фабрика - это потенциальная возможность наращивать производственные мощности не пропорционально вложенному капиталу, а за счёт последовательного воспроизводства оборудования. Такая технология способна радикально изменить экономику промышленного развития. И вот, китайские разработчики уже заявили свои претензии на лидерство в этом направлении. И их достижения впечатляют: не только самосборка манипуляторов, но и печать электроники, оптики, моторов, актюаторов, дисплеев, сенсоров, аккумуляторов, суперконденсаторов, транзисторов, солнечных батарей, микрофлюидных реакторов, а таже необычных систем, преобразующих свет в движение, а электрическое поле - в перемещение жидкости. Они же выпускают универсальные автоматические химические реакторы для получения сырья для этих умных материалов - проводящих полимеров, наночастиц и тому подобного. Это напоминает нашу давнишнюю программу по самовоспроизвродству. Не будет преувеличением утверждать что на сегодняшний момент компания MiFang концептуально и технически наиболее близка к созданию полностью самовоспроизводящейся фабрики. @ntstg

Уцелеют ли Украина и РФ в новом послевоенном мире? https://youtu.be/fKn8G04CyRM?si=uQBKJ3f1hGtyL1yA Вк - https://vkvideo.ru/video-82492124_456241953 В студии Максима Калашникова - промышленный изобретатель и разработчик самовоспроизволящихся робофабрик Александр Оликевич. Рой ТВ в «Телеграме» - https://t.me/roy_tv_mk В ВК - https://vkvideo.ru/@roytv #максим_калашников #рой_тв #роботизация #александр_оликевич #война_на_украине_сво #кризис_в_россии

Конец эпохи воздушных ЛЭП Защитить объекты электросети от дронов чрезвычайно трудно. А повреждение магистральной инфраструктуры способно надолго оставить без электричества целые районы. При этом дроны способны выводить энергосистемы из строя значительно быстрее и дешевле чем обходится их восстановление. От грубых подрывов ЛЭП эволюция военного дела идет к автоматическому непрерывному перекусыванию кабелей между каждой парой опор. Исторически магистральная инфраструктура опиралась на существование относительно большого пространства, внутри которого можно обеспечить непрерывность её эксплуатации. Если технологическое развитие делает устойчивое вооружённое принуждение доступным всё большему числу независимых субъектов, поддерживать такую непрерывность может стать намного дороже. То есть фундаментальная проблема не в самих проводах, а в зависимости потребителей от безопасности протяжённой территории, которую они непосредственно не контролируют. По мере развития дешёвых автономных дронов способность нарушать работу протяжённой инфраструктуры становится доступной всё большему числу независимых субъектов. Для надёжной эксплуатации воздушной магистрали потребуется обеспечивать её безопасность на всей протяжённости. И достаточно хотя бы одного субъекта, не признающего существующих договорённостей, чтобы такая безопасность оказалась под вопросом. США и Европа уже прокладывают высоковольтные магистрали под землёй. В США в 2026 году заработала подземная ЛЭП Champlain Hudson Power Express мощностью 1,25 ГВт и длиной 545 км, полностью проложенная под землёй и по дну водоёмов. В Германии строится SuedLink, преимущественно подземная магистраль протяжённостью около 700 км и мощностью 4 ГВт. Более стратегический ответ может заключаться не в переносе всех ЛЭП под землю, а в снижении зависимости от них. Локальная генерация, автономные микросети, накопители энергии. А в перспективе - малые подземные ядерные реакторы. В результате магистральные ЛЭП могут потерять свою роль обязательной основы энергетики. @ntstg

ИИ и CAD: устранение барьера сложности инженерных разработок 8 октября NVIDIA открыла исходный код SMLib - геометрического ядра для твердотельного моделирования того же класса, что Parasolid, ACIS и Open CASCADE. Но ещё интереснее то, что происходит вокруг этой технологии. Швейцарская компания ClassCAD, более 20 лет работающая с SMLib, развивает целую инфраструктуру автоматического проектирования, куда входят ClassCAD.ai (CAD-движок, которым ИИ-агенты могут управлять программно) и ClassCAD PDM (система управления инженерными данными с Git-историей, версионированием, генераторами деталей, библиотеками материалов и спецификациями изделий). Особенно важен переход от хранения конструкций в отдельных CAD-файлах к объектной модели на основе базы данных. Детали, сборки, их версии и многочисленные вхождения становятся связанными сущностями. Это преодолевает ограничение контекстного окна ИИ. Сегодня ИИ может самостоятельно спроектировать отдельную деталь или несложный механизм. Но разработка самолёта или современного процессора требует согласования миллионов взаимозависимых решений. Ни человек, ни ИИ не способны удерживать их все в голове или контексте. Корпорации решали эту проблему организационно: тысячи инженеров работали над отдельными подсистемами, а PLM обеспечивал общую структуру проекта, управление требованиями, интерфейсами, версиями и зависимостями. Теперь такая же организация разработки становится доступна ИИ-агентам. Каждый агент может работать с небольшим фрагментом системы, получать необходимые сведения из общей инженерной базы и возвращать туда проверенный результат. Сложность целого уже не ограничивается контекстом отдельной модели. В какой-то момент обычный человек, не располагающий НИИ, суперкомпьютером или эксклюзивными ИИ-моделями, сможет разрабатывать технику неограниченной сложности: самолёты, процессоры, что угодно. Любая разработка будет разбиваться на массу небольших, формально связанных и проверяемых задач, посильных обычным ИИ. @ntstg [https://classcad.ai/](https://classcad.ai/)

Изобретатель испытывает ИИ-инженера https://youtu.be/8BQMWW8VUCM?is=7nEusyJjV7mg9inI ВК - https://vkvideo.ru/video-82492124_456241884 Репортаж Максима и Петра Калашниковых о том, как работает система «AI-Инженер». То есть, искин (ИИ), работающий как инженер, конструктор и патентный эксперт. Испытывает систему промышленный изобретатель, разработчик самовоспроизводящихся робофабрик Александр Оликевич. Интервью с создателем самой системы – Антоном Кривоноговым. Рой ТВ в «Телеграме» - https://t.me/roy_tv_mk В ВК - https://vkvideo.ru/@roytv #максим_калашников #рой_тв #ии_искин #антон_кривоногов #александр_оликевич #война_на_украине_сво #кризис_в_россии #индустриализация #инновации

«Компилятор материи»: идеи Дрекслера превращаются в промышленное оборудование Американская компания Atomic Machines 7 октября 2026 г. вышла из 6-летнего скрытого режима разработки и представила Matter Compiler - компактную программируемую автоматическую фабрику. Основатель компании Джефф Холден (бывший инженер Amazon и директор по продуктам Uber) заменил множество специализированных производственных линий универсальным оборудованием, способным выпускать разные изделия по цифровым инструкциям. В 1980-х Эрик Дрекслер сформулировал концепцию молекулярных машин и программируемого производства. В 1995 году Нил Стивенсон развил этот образ в научно-фантастическом романе «Алмазный век». Холден признаёт, что название Matter Compiler он заимствовал из романа Стивенсона. Разумеется, Atomic Machines пока не достигла атомарной точности, о которой писал Дрекслер. Компания начала с микрометрового масштаба, используя лазерную обработку, осаждение материалов, прецизионную робототехнику и т.д. Но это уже не только концепция. Компания представила первый продукт: PrimeSwitch PS-150, миниатюрное электромеханическое силовое реле, рассчитанное на ток до 150 А с временем размыкания около 50 мкс. Производственный цикл выглядит так: 1. ТЗ или CAD-модель: геометрия, материалы, необходимые характеристики 2. ИИ технологическая компиляция: проектирование, моделирование, выбор технологических операций 3. Обработка материалов, формирование деталей, соединение и сборка 4. Измерение и испытания 5. Обратная связь и коррекция процесса Традиционное производство строится вокруг специализированных станков. Matter Compiler предлагает противоположную архитектуру: универсальный физический исполнитель, возможности которого определяются программой. А чем универсальнее исполнитель, тем ближе он к экономическому взрыву экспоненциальной репликации, который радикально превзойдет возможности индустриальной цивилизации, как она, в свое время - возможности аграрной. @ntstg

Подпишись на @ntstg и понимай будущее до того как оно наступит

Илон Маск: Производство электроэнергии, по моему мнению - лучшая метрика истинного могущества любой крупномасштабной экономики. Надпись на графике: нет богатых стран, у которых мало электричества. Для сравнения: утвержденная Правительством Стратегия развития энергетики РФ до 2050 года.

В-четвёртых, это точность, надежность и скорость выполнения. Мы уже достигли значительных результатов в конфигурациях с двумя руками и двумя манипуляторами, например, при сборке конструктора Lego и роботизированных манипуляторов. Во-первых, мы используем бинокулярное стереоскопическое зрение для получения пространственного понимания и восприятия на миллиметровом уровне, что позволяет осуществлять корректировку в реальном времени и противостоять воздействию окружающей среды. Затем, используя тактильные датчики и информацию о крутящем моменте двигателя ловкой руки, мы объединяем системы 3D-восприятия и управления силой, интегрируя грубое позиционирование 3D-восприятия с точностью управления силой во время деактивации. Мы используем обучение с подкреплением для усвоения сложных навыков сборки. Этот процесс возвращает в алгоритм реальные операции машины, позволяя использовать более сложные навыки сборки для создания более сложных компонентов, генерируя больше реальных циклов и данных. Такое обучение приводит к более быстрому и качественному приобретению навыков, что приводит к повышению эффективности сборки и достижению замкнутого цикла обучения и эффекта маховика. В настоящее время компания Lingxin Qiaoshou располагает собственным заводом по производству роботизированных манипуляторов и ручных роботов, оснащенным производственной линией и сетевой средой, включающей полностью разработанные ею роботизированные манипуляторы и ручные роботы, что обеспечивает эффективную обратную связь алгоритмов и данных в условиях реальной работы оборудования. Исследование этого направления не только изменит концепцию производства, значительно снизит порог гибкого производства и реконфигурируемых производственных линий, а также завершит «последний этап» автоматизации производства, а именно «сборку», но и совершит прорыв в области робототехники в решении проблемы нехватки данных о работе реальных машин. Используя роботов для производства роботов и данные о работе реальных машин для обратной связи в процессе обучения и эксплуатации, можно замкнуть цикл обучения. В долгосрочной перспективе это также попытка ответить на вопрос, заданный фон Нейманом 78 лет назад, поскольку впервые был найден инженерный путь, измеряемый «степенью замкнутого цикла». В перспективе компания Lingxin Qiaoshou продолжит повышать надежность дистанционной сборки в реальных условиях, расширять межотраслевые возможности своих специалистов, совершенствовать цепочку замкнутого цикла сборки для достижения более полной сборки, в будущем расширять масштабы внедрения замкнутого цикла саморазвития, ускорять переход от реальных данных о работе оборудования к его реальной эксплуатации и постоянно повышать стабильность и безопасность саморазвития робототехники в долгосрочной перспективе. LinkerBot — ведущая мировая компания по производству роботов с высокой степенью свободы, охватывающая все три основных технологических направления: хордовый, рычажный и прямой привод. С пиковым ежемесячным объемом производства, превышающим 4000 единиц, компания занимает более 80% мирового рынка роботов с высокой степенью свободы. Компания разработала серию роботов Linker Hand, систему телеуправления Open TeleDex и библиотеку навыков LinkerSkillNet. Также была выпущена новая крупномасштабная модель Linker Genesis, обладающая возможностями глубокой саморазработки на всех этапах — от базовых драйверов, основных датчиков и алгоритмов управления до воплощенных интеллектуальных крупномасштабных моделей. Система продуктов компании охватывает все сценарии применения, включая научные исследования, роботов общего назначения, промышленную автоматизацию и художественные представления. @ntstg

Во-первых, автоматизация процесса проектирования и сборки продукции. Каждый робот или физический продукт проходит трансформацию от концепции до производства. Это требует от 3D-дизайнеров разработки внешнего вида, инженеров-конструкторов — разложения конструкции на компоненты и взаимосвязи при сборке, и, наконец, инженеров-технологов — планирования производственной линии, технологического процесса и процесса сборки. Эффективность каждого звена определяется навыками и опытом оператора, а улучшение каждого звена в значительной степени зависит от способностей человека к обучению и мышлению, что затрудняет масштабирование и саморазвитие. Новая парадигма использует ИИ для управления автоматизированным проектированием, автоматической генерации процессов сборки и, в конечном итоге, автоматической генерации кода сборки для вызова реальной машины. По сравнению с предварительным программированием, библиотека навыков позволяет преобразовывать успешный код в многократно используемые и передаваемые навыки, тем самым действительно управляя процессом саморазвития системы, завершая цикл проектирования и процесса и эффективно завершая информационный цикл. Во-вторых, это замкнутый цикл производства компонентов. После завершения проектирования начинается этап производства компонентов. В прошлом мы получали конструкционные и электронные компоненты с перерабатывающих заводов по чертежам и заказам. В будущем самовоспроизводящиеся станки постепенно замкнуть эти этапы. Во-первых, конструкционные компоненты, скорее всего, достигнут замкнутого цикла производства в краткосрочной перспективе. Технологии 3D-принтеров и лазерных резаков достаточно зрелые, и мы также работаем над настольными платформами ЧПУ для производства. Вскоре мы сможем более эффективно производить более прочные, более совершенные и точные компоненты собственной разработки. Что касается электронных компонентов, хотя уже существуют программное обеспечение EDA , настольные станки для гравировки печатных плат и другие инструменты для производства электронных компонентов, общий подход может начаться с автоматической системной идентификации электронных компонентов и самостоятельной закупки. В будущем это может быть постепенно расширено до самостоятельного производства более сложных категорий, таких как микросхемы, исполнительные механизмы и датчики . В-третьих, замкнутый цикл сборки. Сборка деталей в изделие требует квалифицированных рабочих с различными навыками. Этот процесс будет завершен за счет обучения навыкам и точного управления ловкими руками, автоматически развиваясь и заменяя предыдущие методы. Мы также достигли нескольких результатов исследований в области замкнутого цикла сборки: Во-первых, библиотека «примитивов движения» для ловких рук. В настоящее время в отрасли существует очень разнообразное множество продуктов, имитирующих движения рук, с различными степенями свободы, схемами привода, размерами изделий и даже различными датчиками. Для воспроизведения одного и того же движения человеческой руки необходимо индивидуально отлаживать разные модели ловких рук, что является очень сложным и трудоемким процессом. Мы надеемся создать абстрагированный слой «примитивов движения» для ловких рук, обернув движения под примитивы, включая определенную информацию о суставах, касании и крутящем моменте, чтобы достичь реализации ловких рук на атомарном уровне, что упростит разработчикам алгоритмов верхнего уровня использование ловких рук.

Ся Хуася: физический путь самоэволюции робототехнического производства (продолжение. начало - тут) Ключевые трудности заключаются в двух аспектах: во-первых, достижение уровня интеллекта на творческом уровне мышления — как разбить человеческие потребности в физическом объекте на схемы проектирования продукта, спроектировать детали для производства и обобщить весь процесс сборки; во-вторых, достижение уровня ловкости на уровне мастера в исполнении — наличие эффективных и ловких исполнительных механизмов для выполнения точных сборочных операций. Хотя машины уже могут производить детали в трех основных процессах: проектирование изделия, изготовление деталей и сборка, они всегда испытывали трудности со сборкой машин. Основная проблема самовоспроизведения заключается в «мозге» и «руке». Первая часть названия доклада, «Пусть ловкие руки научатся создавать себя сами» объясняет два связанных вопроса. Во-первых, откуда берется мастерство исполнения на уровне ремесленника? Мы считаем, что оно исходит от ловких рук, а не от захватных устройств. Сборочные задачи включают в себя множество деликатных действий, которые ранее могли выполнять только рабочие, таких как установка компонентов, подключение проводов, подгонка допусков и гибкое манипулирование. Воспроизведение движений человека с помощью ловкой руки с высокой степенью свободы и множеством пальцев, что ближе к человеческой руке, является более подходящим исполнительным механизмом. Во-вторых, ловкая рука не только выступает в качестве исполнителя сборочных роботов и сборочных рук, но и является продуктом, который производится и собирается. Это фактически перекликается с нашей целью «создавать машины, столь же сложные, как и мы сами». Для обеспечения непрерывного самовоспроизведения, самоитерации и самоэволюции машин необходимы четыре замкнутых цикла: цикл проектирования и процесса, цикл компонентов, цикл сборки и цикл материалов и энергии. Среди этих четырех циклов цикл материалов и энергии отвечает за обеспечение непрерывного снабжения сырьем и энергией в процессе самоэволюции машины. Этого относительно легко достичь благодаря современной высокоразвитой инфраструктуре и цепочкам поставок. Мы сосредоточимся на первых трех аспектах.

Ся Хуася: физический путь самоэволюции робототехнического производства Ся Хуася, главный научный сотрудник компании Lingxin Qiaoshou выступил на 8-я Пекинской конференции Академии ИИ (BAAI) с программной речью «Обучение ловких рук созданию самих себя — физический путь самоэволюции роботов, создающих роботов». Предлагаем вашему вниманию видео самовоспроизводства кисти и руки целиком, а также русский перевод доклада и слайдов: ...Примерно 78 лет назад, в 1948 году, Джон фон Нейман, «отец компьютера», предложил концепцию «универсального конструктора»: «Возможно ли спроектировать машину, которая может производить любую машину, включая машины столь же сложные, как и она сама?» Фон Нейман считал, что это теоретически возможно, но трудность заключалась не в логике, а в её физической реализации. Логическая структура самовоспроизведения была доказуема, но её воплощение в реальном мире оказалось чрезвычайно сложным. Более чем через 30 лет, на фоне американо-советской космической гонки, НАСА в 1980 году предложило ещё одну чрезвычайно сложную концепцию — самовоспроизводящуюся лунную фабрику, которая разбивала самопроизводство на инженерные подсистемы, но и эта концепция не была реализована. Возвращаясь к эпохе воплощенного интеллекта, автор считает, что самовоспроизведение машин уже заложило определенную основу и имеет видимый путь: оно позволяет ловким рукам учиться создавать себя самостоятельно, тем самым выходя за рамки физического пути самоэволюции роботов, создающих роботов. В реальном мире создание универсальных конструкций сопряжено со многими трудностями, такими как материалы, энергия, микросхемы и вычислительная мощность. Однако эти фундаментальные проблемы, с расширением эффекта масштаба в условиях развития искусственного интеллекта сегодня, превратятся во временные и финансовые вопросы и могут быть решены или уже решены. Продолжение следует

Самовоспроизводящиеся робофабрики Игоря Кулакова Этот выпускник Донецкого национального университета в 2024 переехал из Славянска в США с Виктором Петренко чтобы основать компанию MicroFactory. Миссия компании амбициозна: использовать самовоспроизводящиеся робофабрики чтобы освободить США от производственной зависимости от Китая. Именно это решит - опередит ли США Китай в пятой промышленной революции - и, как следствие, определит итог их глобального соперничества. Вот цитаты из его аккаунта в X: Реиндустриализация не произойдёт вопреки экономическим законам. Производство должно быть конкурентоспособным во всём мире. И улучшения существующих фабрик, даже с помощью автоматизации, недостаточно. В прошлом году в США было установлено всего 30–40 тысяч роботов, поэтому спрос со стороны существующих фабрик слаб. Они и так хороши. Гуманоидов обещают как решение. Но кто будет их строить? По-прежнему люди. Гуманоиды не оптимизированы для самовоспроизводства. Наиболее практичное решение этих проблем — самовоспроизводящаяся фабрика. Она будет строить гуманоидов, сделает возможной реиндустриализацию США и, как побочный результат, поможет колонизировать другие планеты. С кем мне стоит поговорить? Я собираю людей, которые думают так же. Мы можем позаимствовать механизм у природы: организм, состоящий из клеток, которые могут производить новые клетки. Эти клетки становятся строительными блоками для роста или для создания нового организма. Удобно, что у нас уже есть роботизированные ячейки, способные собирать электронику. ИИ-агент координирует группу таких ячеек, чтобы строить и развёртывать новые ячейки. Он специализирует каждую ячейку с помощью оснастки и инструментов для конкретных задач, таких как сборка, калибровка, тестирование, 3D-печать и т. д. Вместе эти ячейки образуют самовоспроизводящийся роботизированный организм/фабрику. Звучит как научная фантастика, но последние версии Astra/Opus могут координировать роботов и управлять ими, написав надёжный код. Это делает всё это возможным уже сейчас. @ntstg

ИИ уже работает непосредственно в CAD Перевели на русский очень показательную демонстрацию связки GPT-6 Astra + FreeCAD через MCP. ИИ получает прямой доступ к FreeCAD и сам выполняет конструкторские операции: измеряет геометрию, строит детали, изменяет их, выбирает поверхности, делает вырезы, создаёт сборки и проверяет движение элементов. В видео показаны четыре примера: • корпус для ESP32 — ИИ сам измеряет плату, предлагает конструкцию, а затем строит основание и крышку с отверстиями под USB и кнопки; • ручка гитары по техническому чертежу; • ваза по одному референсному изображению; • сборка штангенциркуля с подвижными губками, шкалой и накаткой. Всё это делается обычными текстовыми командами. MCP превращает CAD в инструмент, которым непосредственно пользуется ИИ. Человеку уже не нужно выполнять десятки операций мышью. Он ставит инженерную задачу, даёт исходные данные и принимает результат. ТЗ → ИИ-конструктор → параметрическая CAD-модель → проверка → изготовление. А дальше к этой же цепочке подключатся расчёты, CAM, закупка компонентов и управление производственным оборудованием. @ntstg

Grok - ИИ Илона Маска - признался, что если бы был христианином, то выбрал бы Восточное православие.

Ответы Игоря Стрелкова на вопросы участников чата "ОСВАГ" Вопрос: Илон Маск возвращается в администрацию Трампа. Он станет одним из руководителей "Проекта Меридиан" Пентагона, посвященного войнам будущего. А какими, по вашему мнению, будут войны будущего? Войны будущего будут войнами, в первую очередь, машин, которые будут убивать людей и уничтожать друг друга. Та сторона, которая первой сможет выпустить на поле боя массу не только воздушных, но и наземных роботов, будет одерживать победы практически над всеми, кто ей будет противостоять. Кстати, я хочу отметить, что, конечно, Илон Маск это серьезная фигура, но у нас более важной, мне кажется, новость о том, что господин Федоров намерен наладить производство именно наземных роботов и различных роботизированных платформ, в том числе непосредственно боевых для применения ВСУ - и обещает наладить их выпуск уже в будущем году. На это я бы обратил гораздо большее внимание, поскольку именно эти дроны будут убивать наших солдат теперь не только с воздуха, но и с земли. То, что Федоров справится вместе с западными партнерами - в этом, я, к сожалению, не сомневаюсь. Однако хотел бы уточнить: а где наши, наконец, боевые роботы? У нас был очень хороший задел еще до начала СВО и в начале СВО. Почему наши двойки и тройки штурмовые действуют до сих пор без них? Почему до сих пор у противника подавляющее преимущество не только в малом небе, но и просто в транспортных роботизированных платформах, которые сейчас уничтожают нашу дроны. А у наших солдат таких предметов крайне мало и только на отдельных участках фронта. Это все риторические вопросы, я понимаю. Промышленность Европы уже запущена и активно работает. А мы еще не начинали, по всей видимости. Еще раз, по самой сути вопроса, мы переходим к войне роботов. Но убивать они будут не только себе подобных, но в первую очередь будут убивать людей. И тот, кто сможет наладить их массовое производство, тот будет побеждать в войнах будущего. ____ ❗️Друзья, с разрешения Игоря Ивановича, приглашаю подписаться на закрытый чат ОСВАГ. В нем можно общаться с соратниками, обсуждать новости, задавать вопросы Игорю. ➡️ Подписаться можно по ссылке

Максим Калашников «Армия роботов» - транснациональный проект (хаб) нашего врага, бывшего главы минцифры и министерства обороны Украины, Николая Фёдорова. Человека 1991 года рождения. Что ж, все планы чрезвычайно наглядны. Это то, что завтра будет противостоять немолодым бородатым контрактникам РФ. Это то, что мы (боевые робопсы, человекоподобные роботы, выступающие как спортсмены – оба примера уже из реалий КНР) завтра получим как реальность. Не такую ли реальность создают уже сейчас американские эльфы-технофаши: Маск, Лаки ("Андурил"), Тиль, Карп с "Палантиром"? Скажите, а смогут ли сему противостоять собирательный полковник Пузик? Тимуры Ивановы? Не менее собирательный российский чинуша, млеющий перед всем иноземным, но на подкорке ненавидящий русский национальный гений, учёных и инженеров, промышленность как таковую? Не менее коллективный высший бомонд, который ещё недавно тренькал нефтяные триллионы в бессмысленно-расточительные зимнюю олимпиаду в субтропическом Сочи или в кучу футбольных стадионов у ЧМ-2018? При том, что русские роботостроители вынуждены жить на нищенские доходы, делая всё на скудные средства, подчас – на народные пожертвования. Вот и настаёт страшный момент истины…

Это классика в жанре "те же грабли". Так происходит с каждой технологией: 1. Русские изобретатели предлагают сделать армию роботов/ракеты/атомную бомбу/сварку/паровую машину/компьютер/что угодно 2. Остальные русские над этим смеются 3. "Зарубежные партнеры" планируют сделать это же 4. Изобретатель носится с этим "я же говорил! Вот и ваш кумир - белый/желтый господин уже делает - скоро будет уже поздно". 5. Остальные русские над этим смеются 6. Зарубежные партнеры применяют это против нас на рынке и на поле боя 7. Государство пытается за копейки сделать "вчера" дешевые протвомеры 8. Гибнут и страдают люди 9. Кто-то из русских, видя этот разгром и позор, старается изобрести новое решение чтобы так больше не было. 10. GOTO 1 * * * Что ж. Если мы можем только идти по граблям, остаётся наступить на них так, чтобы они тоже сломались. Чтоб так действительно никогда больше не было. Поэтому мы и разрабатываем персональную робофабрику, чтобы впредь любой изобретатель смог осуществлять свои проекты даже при активном противодействии общества. @ntstg

Много лет на всех площадках говорю и здесь пишу, что армии будут двух типов: первая как на видео, вторая - с "калашами" в тапках (условно). Ядерка не приведет всех ко второму типу, но наоборот - сделает разрыв еще более весомым. Ограниченный же ядерный конфликт вообще не повлияет на данный тренд. А вот победить в этой гонке вооружений с заблокированным интернетом, пусть и зачем-то высокоскоростным, будет сложно.