К новостям
Только 3 из 12 команд победили в финале пожарных игр гуманоидных роботов
ОбычнаяНовостьAI

Только 3 из 12 команд победили в финале пожарных игр гуманоидных роботов

На финальном этапе WHRG в Пекине 12 команд с гуманоидными роботами сразились с реальным пожаром. За 30 минут выжили лишь три команды, успешно потушив огонь.

18 августа 2026 г.Habr ML

Финал WHRG в Пекине: роботы против реального огня

16 августа 2026 г. в одной из пекинских пожарных частей прошёл финал аварийно‑спасательной дисциплины вторых World Humanoid Robot Games (WHRG). В отличие от первого сезона, где роботам предлагали танцевать и играть в футбол, в этом году они столкнулись с настоящей угрозой – открытым пламенем, дымом и даже дождём, имитирующим сложные погодные условия.

Формат испытания

Команды получили 30 минут на то, чтобы обнаружить очаг возгорания, подойти к нему, оценить ситуацию и потушить огонь, используя встроенные системы пожаротушения. На площадке присутствовали профессиональные пожарные, которые контролировали безопасность участников и при необходимости вмешивались.

Участники и результаты

Из двенадцати стартовавших команд только три смогли довести задание до конца:

  1. Team Phoenix (Китай) – использовал комбинированный датчик тепла и LIDAR для быстрой локализации очага.
  2. FireBots (Япония) – продемонстрировал адаптивный алгоритм планирования маршрута в условиях меняющегося дыма.
  3. RedGuard (США) – полагался на нейросетевой модуль распознавания огня, обученный на реальных видеоданных.

Оставшиеся девять команд столкнулись с проблемами: сбои в сенсорах, неправильная оценка температуры и неэффективные стратегии движения.

Что дальше?

Организаторы объявили о планах расширить конкурс в 2027 г., включив в него более сложные сценарии, такие как спасение людей из обрушившихся зданий. Подробнее о событии – статья на Habr ML.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для разработчиков AI‑систем это яркое подтверждение, что только лабораторные тесты недостаточны – нужны реальные условия эксплуатации. Интеграция датчиков, надёжные модели восприятия и адаптивные планировщики становятся критически важными. Успехи команд из Китая, Японии и США показывают, какие подходы работают в полевых задачах.

Похожие новости