Начало статьи ⬆️ — 18 июля 2026 г. в 05:00:05.700
Начало статьи ⬆️ На сайте компании указано, что она рассчитывает на заказы от производителей и эксплуатантов БПЛА, предлагая им за счет своих решений сократить расходы на разработку, расширить функционал применения продукции и унифицировать управляющий интерфейс, что позволит снизить затраты на подготовку операторов на 90%. «Данная ОС — вполне востребованное решение. Если говорить про гражданское использование, то она помогает беспилотникам выполнять различные миссии, когда GPS недоступен или ненадежен. Например, в плотной городской застройке, в помещениях, в зонах с помехами или полным глушением сигнала. Нейросеть на борту позволяет дрону не просто "знать", куда лететь в моменте, а "понимать", где именно он находится, строить карты местности, распознавать различные объекты, принимать решения на основе визуального потока», — рассказал CNews эксперт НТИ «Аэронет» Николай Ивашов, официальный представитель компании «Флай Дрон». «Это дефицитная компетенция. Массовое глушение и спуфинг спутниковых сигналов сделали GPS-независимость обязательным требованием не только для обороны, но и для гражданских сценариев: помещения, тоннели, шахты, промышленные объекты с помехами», — считает Роман Тиняев, партнер практики «Промышленность и технологии» Strategy Partners. По словам Ивашова, это может быть актуально при мониторинговых полетах, инспекциях объектов с воздуха, а также для городской аэрологистики. Кроме того, эта ОС может применяться для обучения эксплуатантов БПЛА работе с ИИ. Эксперт Роман Тиняев перечислил подобные иностранные решения: Skydio (США), Autherion Skynode от Autherion (США), VNav от Palantir (США), Hivemind от Shield AI (США), европейские проекты типа SE3 Labs, Spleenlab (Германия) или Robotto (Дания). В настоящее время появились и российские решения, но нельзя сказать, что рынок заполнен, констатировал Тиняев. Российские вузы и компании системно работают над этим. Похожие разработки также есть у МАИ, НИУ «МЭИ», ИТМО, Фонда перспективных исследований (ФПИ), пояснил Николай Ивашов. Но решение «Дронкам», вероятно, отличается в первую очередь тем, что разработка заточена под конкретную аппаратную платформу (Orange Pi) с фокусом на запуск LLM прямо на борту и автономную работу, говорит эксперт. По словам Ивашова, использование Orange Pi позволяет получить баланс цены и возможностей, хорошее соотношение в плане «функционал — энергопотребление — стоимость». Ведь для инженерных и образовательных задач не всегда нужна сверхмощная платформа. Кроме того, Orange Pi поддерживает ARM-архитектуру, что важно для автономных систем. «ARM-чипы энергоэффективны, это позволяет дрону лететь дольше. Еще один плюс — наличие NPU. В некоторых моделях имеются встроенные блоки для ускорения нейросетевых вычислений — это позволяет LLM работать прямо на борту без связи с облаком. На такую платформу можно поставить разные ОС и легко настраивать стек под конкретную задачу», — указал специалист. При этом выбор именно китайского решения Ивашов объяснил неполной готовностью российской базы: «В России есть собственные решения — платы на отечественных процессорах. Однако на текущем этапе у многих из них может быть меньше готовой экосистемы: проверенных драйверов, библиотек для ИИ-задач, сообществ разработчиков и т.д. Orange Pi предоставляет широкий доступ к готовым инструментам. Технологическая независимость безусловно нужна, но в том, чтобы сначала отладить решение на проверенной платформе, а затем, когда российские аналоги нарастят поддержку и производительность, перейти на них, есть определенная логика», — заключил эксперт. Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2026-07-17_studencheskaya_os_dlya_bpla