В России запущена экспериментальная производственная площадка для проектирования и сборки электронных устройств, которая обеспечивает полный цикл работ — от технологического аудита до серийного выпуска радиоэлектронной продукции по контракту. В числе возможных клиентов — научно-исследовательские отделы, технологические стартапы, конструкторские бюро и промышленные предприятия.
В июне 2026 года на базе Московского политехнического университета была открыта экспериментальная производственная линия для разработки и сборки электронных компонентов для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), сообщает ТАСС. Площадка охватывает полный цикл: от технологического аудита до контрактной сборки серийных радиоэлектронных изделий, включая автоматический оптический контроль и внутрисхемное тестирование.
«В инженерной школе уже создаются сложные устройства, например, центральные компьютеры для беспилотных автомобилей. Сегодня индустрии требуются не просто печатные платы, а гарантированное качество, техническая документация и полный цикл проверок. Мы создаем эту площадку как надежного партнера для промышленности — с прозрачной технологией, документацией и серийным качеством», — отметил заместитель директора дирекции по научно-технологическому развитию Георгий Акимов.
Площадка 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. Новая площадка позволит перевести эту деятельность на серийный уровень и открыть доступ для внешних заказчиков.
Контроль качества включает проверку компонентов на входе, автоматический оптический контроль, внутрисхемное и функциональное тестирование. Среди потенциальных заказчиков — R&D-подразделения, технологические стартапы, конструкторские бюро и промышленные компании, которым требуются опытные образцы или подготовка продукции к массовому выпуску. Университет видит приоритетную нишу в энергетике. 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 единое воздушное пространство вместе 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 и 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 изготовления и применения беспилотников до обработки информации и подключения услуг к инфраструктуре региона.
«Мы создаем завтрашний день, полагаясь на проверенных партнеров. Взаимодействие с Zala и „Авророй“ служит подтверждением того, что новейшие технологии будут приносить пользу жителям Дальнего Востока. Уже в мае 2026 г. беспилотные аппараты содействуют решению задач в области транспорта, наблюдения и охраны», — заявил CNews министр цифрового и технологического развития Сахалинской области Александр Снегирев.
Беспилотники, некогда обычные аппараты с дистанционным управлением, сегодня функционируют на базе передовых систем с использованием искусственного интеллекта (ИИ), проинформировал CNews. Эти технологии дают им возможность самостоятельно справляться со сложными задачами и обладают рядом ключевых элементов.
Автономная навигация и прокладка маршрута: Вообразите дрон, который доставляет посылки. Ему необходимо передвигаться в оживленной городской среде без участия человека. Именно здесь и востребована автономная навигация. Применяя алгоритмы ИИ, дрон создает карту своего окружения и находит оптимальный путь к цели. Он обходит преграды, такие как строения, линии электропередач или даже другие беспилотники. К примеру, дрон, пролетающий над пустыней, может с помощью ИИ скорректировать свой курс при столкновении с песчаной бурей. Прокладка маршрута гарантирует, что аппарат выполнит задачу эффективно и безопасно, даже в непредсказуемых обстоятельствах.
В ситуациях, где задействовано множество дронов, например при наблюдении за крупными военными объектами, решающее значение приобретает роевой интеллект. Благодаря технологиям ИИ беспилотники могут обмениваться данными и взаимодействовать для выполнения масштабной задачи. Вдохновленный принципами работы муравьев или пчел, роевой интеллект позволяет дронам распределять задачи, избегать столкновений и улучшать зону охвата.
Для анализа и осмысления окружающего пространства беспилотники применяют камеры, лидары (LiDAR) и прочие сенсоры, собирая данные. Однако использование лишь одного датчика зачастую оказывается недостаточным. В таких случаях на помощь приходят технологии искусственного интеллекта — они объединяют информацию от нескольких сенсоров, по сути, «сшивая» их показания. Благодаря этому встроенная в дрон вычислительная система формирует для себя гораздо более точное представление об окружающем мире. К примеру, разведывательный ИИ-дрон над военной базой может ночью задействовать тепловизор для выявления потенциальных противников, а лидар — для оценки скорости перемещения объекта (например, вооруженной охраны) и дистанции до него. Имея такие сведения, система управления беспилотника-камикадзе способна за считанные секунды определить на местности цели для поражения и немедленно приступить к выполнению боевого задания, либо предложить оператору-человеку несколько возможных сценариев развития ситуации на выбор.
Беспилотникам необходимо оперативно обрабатывать информацию, особенно в ходе ответственных миссий. Технологии периферийных вычислений дают им возможность анализировать данные локально, не полагаясь на удалённые серверы. Это обеспечивает обработку в реальном времени, что критически важно для военных задач — будь то объезд неожиданно возникшего препятствия или сопровождение движущейся цели.
Компьютерное зрение и распознавание объектов: БПЛА зачастую требуется выявлять объекты в окружающей среде. Компьютерное зрение позволяет им трактовать визуальную информацию, а системы обнаружения объектов помогают распознавать конкретные предметы, например, транспортные средства или людей.
Технологии ИИ в дронах позволяют принимать автономные решения. Основываясь на собранных данных, беспилотник способен самостоятельно выбрать следующее действие: изменить курс, скорректировать высоту или вернуться на базу. Это реализуется с помощью систем управления, обеспечивающих бесперебойную работу. Например, если при доставке груза дрон обнаруживает впереди неблагоприятные погодные условия, он может решить изменить маршрут или отложить доставку, чтобы избежать рисков.
В основе технологий ИИ лежит машинное обучение (ML): дроны обучаются на больших массивах данных, чтобы со временем улучшать свои показатели. Так, наблюдательный дрон может научиться различать разные типы транспортных средств или выявлять подозрительную активность, анализируя архивные видеозаписи. Далеко не каждый человек-оператор способен отличить серию тяжёлых военно-транспортных грузовиков Navistar 7000 (линейка военных машин армии США). По мере развития ИИ-технологий дроны будут всё активнее участвовать в создании более интеллектуальных методов ведения боевых действий.
