Промышленная навигация: Искусственный интеллект осваивает сложные пространства

от

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк IndustryNav демонстрирует, как хорошо агенты с искусственным интеллектом ориентируются и действуют в динамичных промышленных условиях.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Исследование IndustryNav демонстрирует, что навигация в динамических средах остаётся сложной задачей для визуальных языковых моделей, причём закрытые модели показывают лучшие результаты, а Nemotron приближается к их производительности, несмотря на трудности в пространственном рассуждении и обходе препятствий.
Исследование IndustryNav демонстрирует, что навигация в динамических средах остаётся сложной задачей для визуальных языковых моделей, причём закрытые модели показывают лучшие результаты, а Nemotron приближается к их производительности, несмотря на трудности в пространственном рассуждении и обходе препятствий.

Исследование показывает, что современные модели визуально-языкового анализа испытывают трудности с пространственным мышлением в индустриальных средах, при этом закрытые модели пока превосходят открытые альтернативы.

Несмотря на успехи визуальных языковых моделей в качестве воплощенных агентов, их способность к пространственному мышлению в динамичных условиях остается серьезной проблемой. В данной работе представлена новая платформа ‘IndustryNav: Exploring Spatial Reasoning of Embodied Agents in Dynamic Industrial Navigation’ — первый эталон для навигации в динамичных промышленных средах, включающий реалистичные сценарии складов с движущимися объектами и людьми. Исследование девяти передовых моделей, включая GPT-5-mini, Claude-4.5 и Gemini-2.5, показало, что закрытые модели демонстрируют преимущество, однако все они испытывают трудности с планированием маршрута, предотвращением столкновений и активным исследованием среды. Необходимы ли новые подходы к обучению воплощенных агентов для достижения надежной и безопасной навигации в сложных, реальных условиях?

Взлом Пространства: Проблемы Ориентации в Индустриальных Средах

Традиционные роботизированные системы испытывают значительные трудности при работе в реальных промышленных условиях из-за их динамичности и непредсказуемости. В отличие от контролируемой лабораторной среды, заводы и склады характеризуются постоянным изменением обстановки — перемещением объектов, появлением новых препятствий и непредсказуемым поведением персонала. Это требует от роботов не просто выполнения заранее запрограммированных действий, но и способности к надежному пространственному мышлению — пониманию трехмерного окружения, прогнозированию изменений и адаптации к новым ситуациям. Успешная навигация и выполнение задач в таких условиях требует от робота способности к построению и обновлению внутренней карты окружения, идентификации объектов и их взаимосвязей, а также планированию оптимальных траекторий движения с учетом потенциальных препятствий и изменений в обстановке. Разработка роботов, способных к такому сложному пространственному анализу, является ключевой задачей для повышения эффективности и безопасности промышленных процессов.

Существующие оценочные тесты для роботов-агентов, работающих в реальных промышленных условиях, часто оказываются недостаточно реалистичными для адекватной проверки их возможностей. В ходе проведенной оценки все протестированные большие языковые модели (VLLM), управляющие роботами, продемонстрировали низкий процент успешного выполнения задач — менее 20%. Это указывает на значительный разрыв между результатами, полученными в лабораторных условиях, и способностью агентов эффективно функционировать в сложных, динамичных промышленных пространствах, где необходимо учитывать множество непредсказуемых факторов и постоянно адаптироваться к меняющейся обстановке. Полученные данные подчеркивают острую необходимость в разработке более реалистичных и требовательных бенчмарков для оценки и совершенствования систем искусственного интеллекта, предназначенных для работы в реальном мире.

Сравнение девяти VLLM (пять закрытых и четыре открытых) на бенчмарке IndustryNav показало, что все модели демонстрируют низкую эффективность в навигации, при этом закрытые модели стабильно превосходят открытые в пространственном мышлении и безопасности навигации в динамичных промышленных условиях.
Сравнение девяти VLLM (пять закрытых и четыре открытых) на бенчмарке IndustryNav показало, что все модели демонстрируют низкую эффективность в навигации, при этом закрытые модели стабильно превосходят открытые в пространственном мышлении и безопасности навигации в динамичных промышленных условиях.

IndustryNav: Создание Реальности для Проверки Интеллекта

IndustryNav — это новый эталонный набор данных, разработанный на движке Unity, который обеспечивает высокоточную симуляцию сложных промышленных сред. Он включает в себя детально смоделированные фабрики, склады и другие производственные объекты, представляющие реалистичные сценарии для тестирования и оценки алгоритмов автономной навигации. Использование Unity позволяет генерировать разнообразные и контролируемые среды, а также обеспечивает возможность рендеринга фотореалистичных изображений, что необходимо для разработки и валидации систем компьютерного зрения и робототехники. Данный подход позволяет проводить обширные эксперименты в виртуальной среде перед развертыванием решений в реальных промышленных условиях, снижая риски и затраты.

Бенчмарк IndustryNav предназначен для оценки способности агента к навигации по заданной точке назначения, что требует развитого пространственного понимания и адаптации к изменяющимся условиям. Оценка проводится в сложных промышленных средах, где агент должен самостоятельно планировать маршрут и преодолевать препятствия для достижения цели. Эффективное решение задачи навигации подразумевает не только определение кратчайшего пути, но и способность агента корректировать свой маршрут в реальном времени, учитывая динамические изменения в окружении и потенциальные помехи. Успешная навигация в IndustryNav требует от агента способности к построению и обновлению внутренней карты окружения, а также к прогнозированию возможных изменений в окружающей среде.

В качестве входных данных IndustryNav использует изображения от первого лица (эгоцентричные изображения) и глобальную одометрию, что соответствует сенсорным возможностям реальных роботов. Эгоцентричные изображения обеспечивают визуальную информацию о непосредственном окружении агента, в то время как глобальная одометрия предоставляет данные о его абсолютной позиции и ориентации в пространстве. Такое сочетание модальностей позволяет агенту формировать полное представление об окружающей среде и планировать траекторию движения, подобно тому, как это делают роботы, оснащенные камерами и датчиками положения. Использование именно этих типов данных позволяет проводить более реалистичную оценку производительности алгоритмов навигации в условиях, приближенных к реальным.

IndustryNav - это эталонный комплекс для тестирования навигации, состоящий из 12 динамических складских сред в Unity, который оценивает успешность, эффективность и безопасность навигации агента на основе визуальных данных и одометрии.
IndustryNav — это эталонный комплекс для тестирования навигации, состоящий из 12 динамических складских сред в Unity, который оценивает успешность, эффективность и безопасность навигации агента на основе визуальных данных и одометрии.

Проверка на Прочность: VLLM в Действии и Метрики Эффективности

Оценка возможностей больших языковых моделей (VLLM) в пространственном рассуждении проводилась на платформе IndustryNav с использованием задачи PointGoal Navigation. В рамках исследования были протестированы как модели с открытым исходным кодом, так и проприетарные решения. PointGoal Navigation предполагает навигацию агента в динамической среде по заданной точке назначения, что позволяет оценить способность VLLM к планированию траектории и ориентации в пространстве. Данный метод оценки позволил выявить сильные и слабые стороны различных VLLM в контексте решения задач навигации и пространственного понимания.

Для количественной оценки производительности агентов при навигации в динамических средах используются следующие ключевые метрики: Коэффициент успеха (Success Ratio), определяющий долю успешно завершенных эпизодов; Коэффициент пройденного расстояния (Distance Ratio), измеряющий эффективность маршрута; Среднее количество шагов (Average Steps), отражающее длину траектории; Коэффициент столкновений (Collision Ratio), фиксирующий частоту столкновений с препятствиями; и Коэффициент предупреждений (Warning Ratio), указывающий на частоту активации системы предупреждений о потенциальных опасностях. Эти показатели позволяют объективно сравнивать различные модели VLLM и оценивать их способность к безопасной и эффективной навигации в сложных условиях.

Анализ результатов тестирования больших языковых моделей (VLLM) в задачах навигации по динамическим средам показал, что, несмотря на перспективность, они сталкиваются со значительными трудностями в поддержании эффективных и безопасных траекторий. Все протестированные VLLM, как с открытым, так и с закрытым исходным кодом, продемонстрировали низкий коэффициент успешности (Success Ratio, SR) — менее 20%. Данный показатель свидетельствует о низкой способности агентов успешно достигать поставленных целей в сложных и непредсказуемых условиях, характерных для плотных сред. Низкий SR указывает на необходимость дальнейшей оптимизации алгоритмов принятия решений и улучшения способности VLLM к планированию траекторий.

В ходе оценки больших языковых моделей (ВЯМ) закрытого типа демонстрируют более низкие показатели столкновений (CR) и предупреждений (WR) по сравнению с моделями с открытым исходным кодом, что свидетельствует о повышенном уровне безопасности при навигации. Кроме того, закрытые модели показали улучшение в эффективности траектории, что подтверждается меньшим средним количеством шагов, необходимых для достижения цели. Это указывает на то, что закрытые ВЯМ лучше справляются с планированием безопасных и оптимальных маршрутов в динамических средах, по сравнению с аналогами с открытым исходным кодом.

Включение истории действий и состояний (Action-State History) значительно улучшает производительность VLLM при навигации. Предоставление модели временного контекста, включающего предыдущие действия и соответствующие состояния среды, позволяет ей более эффективно планировать траекторию и избегать столкновений. Анализ показывает, что использование данной информации способствует принятию более обоснованных решений, особенно в динамичных и непредсказуемых условиях, что критически важно для успешной навигации в сложных средах. Данный подход позволяет модели учитывать последствия предыдущих действий и адаптироваться к изменяющейся обстановке, что приводит к повышению показателей успешности и безопасности.

Агент IndustryNav использует как перспективную камеру от первого лица для восприятия окружающей среды, так и камеру сверху для отслеживания своего местоположения и анализа траектории в реальном времени, что позволяет осуществлять навигацию и мониторинг.
Агент IndustryNav использует как перспективную камеру от первого лица для восприятия окружающей среды, так и камеру сверху для отслеживания своего местоположения и анализа траектории в реальном времени, что позволяет осуществлять навигацию и мониторинг.

Взгляд в Будущее: Влияние и Перспективы Развития

Платформа IndustryNav представляет собой стандартизированную и реалистичную среду, предназначенную для всесторонней оценки и сопоставления различных алгоритмов искусственного интеллекта, отвечающих за навигацию. В отличие от существующих синтетических сред, IndustryNav воспроизводит сложные промышленные условия, включая реалистичную геометрию, динамические препятствия и сенсорные шумы, что позволяет более точно оценить производительность алгоритмов в реальных сценариях. Возможность сравнивать алгоритмы на единой, объективной платформе способствует прогрессу в области робототехники и автономных систем, позволяя разработчикам выявлять сильные и слабые стороны различных подходов и ускорять создание надежных и эффективных решений для автоматизации промышленных процессов. Данная стандартизация открывает путь к более эффективному обмену знаниями и результатами исследований в сообществе разработчиков ИИ.

В основе оценки эффективности агентов, представленной в данном исследовании, лежит комплексная система метрик, охватывающая не только скорость и оптимальность прокладки маршрута, но и, что критически важно, безопасность навигации. Используемые показатели позволяют детально анализировать способность агента избегать столкновений с динамическими препятствиями, учитывать риски и адаптироваться к меняющимся условиям среды. В отличие от традиционных подходов, фокусирующихся исключительно на времени прохождения пути или пройденном расстоянии, данная методология позволяет получить всестороннюю картину производительности, выявляя слабые места в алгоритмах и стимулируя разработку более надежных и безопасных систем автономной навигации. Это особенно важно для применения в реальных условиях, где даже незначительная ошибка может привести к серьезным последствиям.

Способность IndustryNav моделировать динамические окружения с перемещающимися препятствиями имеет решающее значение для разработки устойчивых и адаптируемых систем искусственного интеллекта. В отличие от статических сред, где алгоритмы могут полагаться на заранее заданные маршруты, динамические сценарии требуют от агентов постоянного восприятия, прогнозирования и реакции на изменяющиеся условия. Такая симуляция позволяет оценить, насколько эффективно алгоритм навигации справляется с неожиданными помехами, избегает столкновений и сохраняет оптимальную траекторию движения в реальном времени. Именно эта способность к адаптации в условиях неопределенности является ключевым фактором, определяющим пригодность алгоритма для применения в реальных задачах, таких как автономные транспортные средства, робототехника и навигация в сложных городских пространствах. Использование динамических сред в процессе обучения и тестирования позволяет создавать более надежные и безопасные системы, способные эффективно функционировать в постоянно меняющемся мире.

Дальнейшие исследования сосредоточены на расширении возможностей IndustryNav за счет включения более сложных сценариев взаимодействия, в частности, на моделировании совместной работы роботов и людей. Внедрение алгоритмов, способных к долгосрочному планированию, позволит агентам не только эффективно перемещаться в текущей обстановке, но и предвидеть будущие изменения и адаптироваться к ним. Это требует разработки новых метрик оценки, учитывающих не только краткосрочную эффективность, но и способность к адаптации и сотрудничеству, что, в свою очередь, станет значительным шагом на пути к созданию действительно автономных и интеллектуальных систем воплощенного искусственного интеллекта, способных к надежному функционированию в реальных условиях.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает сложность пространственного рассуждения для воплощенных агентов в динамичных промышленных средах. Авторы справедливо отмечают, что современные визуально-языковые модели испытывают трудности при навигации в таких условиях, что особенно заметно на новом бенчмарке IndustryNav. В этой связи, высказывание Винтона Серфа: «Всё сводится к протоколам», приобретает особую актуальность. Ведь успешная навигация требует четкого соблюдения и понимания неявных «протоколов» взаимодействия с окружением, а также способности адаптироваться к постоянно меняющимся условиям. Недостаточное понимание этих протоколов приводит к ошибкам в пространственном рассуждении и, как следствие, к столкновениям и неэффективности.

Куда дальше?

Представленный анализ динамической навигации в индустриальных условиях выявляет закономерную сложность для современных визуально-языковых моделей. Успех закрытых систем, безусловно, указывает на потенциал, но, скорее, демонстрирует, что “ум” можно купить, а не создать. Каждый патч, каждая оптимизация — философское признание несовершенства алгоритмов, попытка замаскировать отсутствие истинного понимания пространства.

Очевидно, что акцент смещается от простого преодоления препятствий к предвидению динамики среды. Необходимо выйти за рамки реактивного избегания столкновений и перейти к проактивному планированию траектории, учитывающему поведение других агентов и изменение обстановки. Проблема не в скорости вычислений, а в способности моделировать причинно-следственные связи.

Истинным вызовом остаётся не создание более “умного” агента, а понимание того, как вообще возможно построить систему, способную к подлинному пространственному мышлению. Правила существуют, чтобы их проверять, и в конечном итоге, лучший хак — это осознанность того, как всё работает. А пока, можно лишь констатировать: индустриальная среда — идеальная лаборатория для разоблачения иллюзий искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17384.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 22:47