Роботы Brain Corp в 2026 году достигли рекордной автономности

Роботы Brain Corp увеличили автономную работу на 68% в первой половине 2026 года

Компания Brain Corp из Сан-Диего сообщила о значительном росте использования своих автономных роботов в мире. За первые шесть месяцев 2026 года количество часов непрерывной автономной работы роботов, управляемых платформой BrainOS®, превысило 5,3 миллиона, что на 68% больше по сравнению с предыдущим периодом.

Масштабы работы и охват территории

Роботы Brain Corp обслужили площадь около 344 миллионов квадратных метров — это примерно равно площади 64 тысяч полей для американского футбола. Годовой рост автономных часов составил 24%, что эквивалентно более 600 годам непрерывной работы. При этом зона автономного покрытия расширилась на 37 миллионов квадратных метров.

Новые партнерства и технологические инновации

За последний год Brain Corp заключила партнерство с ShelfOptix и расширила стратегическое сотрудничество с Tennant Company. Компания активно инвестирует в технологии семантического картирования, которые позволяют роботам не только перемещаться, но и лучше понимать окружающую среду, что открывает возможности для выполнения более сложных задач.

Комментарий руководства

Генеральный директор Brain Corp Дэвид Пинн отметил: «Искусственный интеллект переходит на новый уровень. Сегодня компании ищут не просто эксперименты с роботами, а масштабируемые автономные системы, которые улучшают операции, поддерживают команды и создают устойчивую ценность в реальном мире. За первые шесть месяцев 2026 года роботы на базе BrainOS® отработали более 600 лет непрерывной автономной работы. Это демонстрирует, как ИИ работает в масштабах реального мира».

Взгляд в будущее

На сегодняшний день по всему миру эксплуатируется более 50 тысяч роботов с платформой BrainOS®. Компания сертифицирована по стандарту SOC 2 Тип II, что подтверждает высокий уровень безопасности данных и надежность инфраструктуры. Опираясь на эти достижения, Brain Corp продолжает развивать технологии для повышения эффективности автономных роботов в более сложных и динамичных условиях.