В России запущена экспериментальная производственная площадка для создания и сборки электронных устройств, которая охватывает все этапы — от технологического аудита до серийного выпуска радиоэлектронной продукции по контракту. В числе возможных заказчиков — научно-исследовательские отделы, технологические стартапы, конструкторские бюро и промышленные предприятия.
В июне 2026 года на базе Московского политехнического университета была открыта опытная производственная линия по разработке и монтажу электроники для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), сообщает ТАСС. Эта линия включает полный производственный цикл: от технологического аудита до контрактной сборки серийных радиоэлектронных изделий, а также автоматический оптический контроль и внутрисхемное тестирование.
«В инженерной школе уже создаются сложные устройства, например, центральные компьютеры для беспилотных автомобилей. Сегодня промышленности требуются не просто платы, а гарантированное качество, полная техническая документация и всесторонний контроль. Мы создаем эту площадку как надежного партнера для производства — с прозрачной технологией, документацией и стабильным серийным качеством», — отметил заместитель директора дирекции по научно-технологическому развитию Георгий Акимов.
Новая линия станет производственной основой Передовой инженерной школы технологического лидерства Московского Политеха, которая занимается разработкой электротранспорта, беспилотных систем и реинжинирингом автомобильных компонентов. Электроника для этих проектов уже изготавливается в школе, но пока в единичных экземплярах. Запуск новой линии переводит эту деятельность на серийный уровень и открывает доступ для сторонних заказчиков.
Контроль качества включает проверку поступающих компонентов, автоматический оптический осмотр, внутрисхемное и функциональное тестирование. Среди потенциальных клиентов — подразделения исследований и разработок (R&D), технологические стартапы, конструкторские бюро и промышленные компании, которым требуются опытные образцы или подготовка продукции к массовому выпуску. Университет видит энергетику в качестве приоритетной ниши. Параллельно центр будет готовить кадры для отрасли: операторов, технологов и инженеров по качеству.
В рамках нового этапа внедрения передовых беспилотных технологий в Сахалинской области планируется интеграция БПЛА в общее воздушное пространство с пилотируемой авиацией, а также дальнейшее развитие беспилотных решений на Дальнем Востоке. Об этом в мае 2026 года CNews сообщили в министерстве цифрового и технологического развития Сахалинской области.
Ключевыми партнерами проекта выступают российский производитель беспилотных авиационных систем — компания Zala, а также единая дальневосточная авиакомпания «Аврора», которая будет выполнять функции оператора.
Консорциум «Аврора — Zala» уже воплощает в жизнь проекты на Камчатке и в Сахалинской области, а в скором времени приступит к деятельности в Амурской области. Слияние опыта разработчика и оператора дает возможность внедрять целостные решения — от выпуска и использования беспилотников до обработки информации и включения услуг в инфраструктуру региона.
«Мы создаем завтрашний день, полагаясь на проверенных партнеров. Взаимодействие с Zala и «Авророй» служит подтверждением того, что передовые технологии будут приносить пользу жителям Дальнего Востока. Уже в мае 2026 года беспилотники помогают справляться с задачами в области транспорта, слежения и защиты», — заявил CNews министр цифрового и технологического развития Сахалинской области Александр Снегирев.
Беспилотные аппараты, некогда обычные устройства с удаленным управлением, сегодня функционируют на базе прогрессивных систем с применением искусственного интеллекта (ИИ), сообщил CNews. Эти технологии дают им возможность самостоятельно выполнять сложные миссии и обладают рядом важнейших составляющих.
Автономное управление движением и прокладка маршрута: Вообразите дрон, который доставляет посылки. Ему необходимо передвигаться по оживленным городским территориям без участия человека. Именно здесь необходима автономная навигация. С помощью алгоритмов ИИ дрон создает карту окружающей обстановки и выбирает оптимальный путь к цели. Он обходит преграды, такие как здания, линии электропередачи или даже другие дроны. К примеру, дрон, летящий над пустыней, может применять ИИ для изменения своего курса, если столкнется с песчаной бурей. Планирование пути гарантирует, что аппарат выполнит свою задачу результативно и безопасно, даже в непредсказуемых обстоятельствах.
В случаях, когда задействовано множество дронов, например, при наблюдении за крупными военными базами, коллективный интеллект играет решающую роль. Благодаря технологиям ИИ дроны способны взаимодействовать и сотрудничать для достижения общей цели. Вдохновленный принципами работы муравьев или пчел, роевой интеллект помогает аппаратам распределять задачи, избегать столкновений и улучшать зону охвата.
Для анализа и понимания окружающего пространства дроны применяют камеры, системы лазерного обнаружения и измерения дальности (LiDAR), а также другие сенсоры, собирающие информацию. Однако использование лишь одного датчика зачастую оказывается недостаточным. Именно здесь на помощь приходят технологии искусственного интеллекта: они объединяют данные с различных сенсоров, то есть интегрируют информацию, получаемую от нескольких устройств. Благодаря этому информационная система беспилотника формирует для себя более точное представление об окружающем мире. К примеру, ИИ-беспилотник, находящийся над военным объектом, может ночью применять тепловизионную камеру для выявления потенциальных противников, а также использовать LiDAR для определения скорости передвижения объекта (например, военизированной охраны) и расстояния до него. Обработав эти данные, информационная система дрона-камикадзе способна за считанные секунды определить возможные цели на местности для их нейтрализации и немедленно приступить к выполнению боевой задачи либо предложить оператору-человеку несколько сценариев развития событий на выбор.
Беспилотники обязаны оперативно обрабатывать информацию, особенно в ходе критически важных миссий. Технологии периферийных вычислений позволяют им анализировать данные локально, не прибегая к удалённым серверам. Это обеспечивает обработку в реальном времени, что крайне важно для выполнения военных задач, таких как обход внезапного препятствия или сопровождение движущейся цели.
Компьютерное зрение и распознавание объектов: дронам часто требуется идентифицировать объекты в окружающей среде. Компьютерное зрение даёт им возможность интерпретировать визуальные данные, а распознавание объектов помогает выявлять конкретные предметы, например транспортные средства или людей.
Технологии искусственного интеллекта в дронах обеспечивают автономное принятие решений. На основе собранных данных беспилотник может самостоятельно определить следующее действие: изменить направление, скорректировать высоту или вернуться на базу. Это реализуется с помощью систем управления, которые гарантируют бесперебойную работу. Например, если при доставке груза дрон обнаруживает впереди неблагоприятные погодные условия, он может принять решение об изменении маршрута или задержке доставки, чтобы минимизировать риски.
В основе технологий ИИ лежит машинное обучение (ML): дроны обучаются на больших наборах данных, чтобы со временем улучшать свои показатели. Например, дрон-наблюдатель может научиться различать разные типы транспортных средств или выявлять необычные действия, анализируя архивные записи. Не каждый оператор-человек способен отличить серию тяжёлых военно-транспортных грузовиков Navistar 7000 (линейка военных машин армии США). По мере развития технологий ИИ дроны будут продолжать играть ключевую роль в формировании более интеллектуального ведения боевых действий.
