В Кремниевой долине девиз «программное обеспечение поглощает мир» звучит уже двадцать лет. Мы привыкли к легкости SaaS и к тому, как код автоматически бежит по конвейеру CI/CD. Но за пределами прожекторов физический мир, построенный из стали и схем, на котором мы все зависим, долгое время застрял в «болоте» цифровой трансформации.Автор статьи, источник: GD Градиентный спуск
Недавно Sequoia Capital провела беседу с двумя основателями Nominal — Камероном и Джейсоном. Эта стартап-компания с опытом работы в SpaceX и Anduril пытается решить ситуацию, которая звучит невероятно: в 2026 году самые передовые инженеры в области обороны и аэрокосмической промышленности все еще используют PDF-файлы и скриншоты для отчетов о тестировании.
Физика обладает «высшей инстанцией»
В последние годы в сфере аппаратного инжиниринга распространена идея «симуляционного универсализма»: если мы можем смоделировать всё в программном обеспечении, разве нам всё ещё нужны дорогостоящие натурные испытания?
Основатель Nominal дал спокойный ответ: «Физика всегда имеет право голоса.»
Даже самая совершенная симуляционная среда не может полностью передать сложность реального мира. Когда дрон летит в сильный ветер или роботизированная рука захватывает неизвестный объект, «пики» программно определяемого оборудования должны столкнуться с реальностью.
Текущие отраслевые боли:
- Разработка программного обеспечения: коммиты кода, автоматическое тестирование, автоматическое развертывание (режим GitHub, уже замкнутый цикл).
- Разработка аппаратного обеспечения: сбор данных датчиков, сохранение на локальном устройстве, ручная загрузка инженером, запуск аналитической программы, скриншоты и отправка в PowerPoint.
Эта чрезвычайно неэффективная процедура — то самое оковы, которые Nominal намерен разрушить.
Создать GitHub для аппаратного обеспечения
Цель Nominal — стать системой записи (System of Record) для аппаратной инженерии. Создав единую платформу, она делает аппаратные данные не изолированными островами:
- Структурирование данных: автоматическая каталогизация сенсорных телеметрических данных в миллионы точек в секунду с созданием «семантического слоя».
- Повторное использование логики проверки: логика тестирования, написанная на этапе разработки, может быть напрямую и бесшовно использована на производственной линии и в условиях эксплуатации.
- Полный цикл отслеживания: обеспечение прозрачной прослеживаемости (Traceability) данных для каждого винта и каждого зажигания.
Как GitHub сделал совместную работу с кодом прозрачной, Nominal делает процесс «огибания металла» таким же итеративным, как написание кода.
Когда ИИ встречает оборону
Самой захватывающей частью интервью стало сотрудничество Nominal с DARPA (Агентство перспективных исследовательских проектов обороны США): проект CIPHER.
Традиционные тесты напоминают жесткую таблицу: запуск в условиях A, запись данных, внедрение, анализ, затем тестирование условий B. Это часто занимает годы. Nominal вводит AI-агентов, чтобы изменить правила игры:
Real-time recommendation for the next best test point.Используя технологию цифрового двойника, ИИ может предсказывать быстрее, чем в реальном времени: какая тестовая точка обеспечит наибольший прирост знаний? Тестирование больше не является пошаговой матрицей, а представляет собой динамически оптимизированную градиентную кривую. Такое «автономное тестирование» значительно сократит цикл разработки передового оборудования.
Физический ИИ — конкурентное преимущество
Все говорят об AGI, но уровень риска AGI в виртуальном и физическом мирах совершенно разный:
- Виртуальный AGI: он может написать игру для вашего ребенка, и даже если в ней есть ошибки, это просто сломанная игра.
- Физический AGI: Если он создает физическую игрушку, вы должны убедиться, что она не причиняет физического вреда.
Данные тестирования оборудования — единственное топливо для обучения физических ИИ. Nominal обнаружил, что многие попытки обучения ИИ терпят неудачу не из-за неэффективности алгоритмов, а из-за низкого качества данных (поврежденные или некалиброванные датчики). Автоматизированное обнаружение аномалий от Nominal выявляет настоящие «высокоточные» данные, обеспечивая настоящее топливо для роботов и моделей автономного вождения.
В конце интервью основатель раскрыл амбициозную точку зрения: аппаратное обеспечение — единственная настоящая защитная барьер.
По мере того как инструменты ИИ делают написание программного обеспечения все более дешевым, настоящими барьерами снова станут физические процессы. Nominal продает не просто программное обеспечение — он управляет «цепочкой поставок данных» в физическом мире.
Основатель даже намекнул в конце, что в будущем Nominal, скорее всего, сам займется созданием оборудования, поскольку только контролируя полный цикл — от датчиков до финального отчета — можно по-настоящему определить «физический ИИ».
«Все системы в норме» — когда-то это были самые приятные слова в космических запусках. Теперь они становятся лозунгом эффективности нового поколения инженеров-аппаратников.
Как наблюдатель за рынком ИИ, как вы считаете, в какой гражданской отрасли в первую очередь произойдет революция ИИ-приводимого оборудования?