В параграфе 4.1 мы разобрали, как устроен Physical AI в целом: мы находим проблемные навыки с помощью оценки модели, робот собирает данные, в облаке обучается модель, модель возвращается на робота — и цикл повторяется.

Теперь пора разобраться, из каких конкретных компонентов этот цикл состоит.

Карта ниже показывает, как устроена архитектура Physical AI через уровни и взаимосвязанные блоки. С одной стороны, это разделение на cloud- и edge-части, с другой — разделение на уровни: железо, системный слой, библиотеки и уровень самих Physical-AI-решений.

Такое представление позволяет увидеть, как конкретные технологии собираются в работающую систему: от сенсоров и вычислительных мощностей до моделей и прикладной логики.

Последующие параграфы этой главы — структурированный справочник. В каждом из них будет описан один из блоков карты.

В справочнике вы найдёте описание каждого компонента, его назначение, интересные факты, ссылки на документацию, курсы и материалы для углублённого изучения. Навигация по параграфам и уровням внутри них доступна в левой части экрана.

Если вы только знакомитесь с темой — изучите слои на карте и прочитайте карточки компонентов, чтобы составить общее впечатление. Не стремитесь запомнить все компоненты — важнее научиться видеть связи между ними. Возвращайтесь к карте по мере чтения следующих разделов и пробуйте соотносить отдельные технологии с общей архитектурой. Это поможет постепенно перейти от восприятия отдельных инструментов к пониманию системы целиком.

Кроме того, справочник в параграфах 4.3–4.6 устроен так, чтобы к нему было удобно возвращаться, когда захочется углубиться в конкретный компонент или освежить в памяти что-то нужное перед практической задачей.

Теперь, когда у вас есть общая карта и понимание, как устроена навигация по справочнику, можно переходить к следующим параграфам. В них мы последовательно разберём блоки этой архитектуры: облачную часть, edge-часть, инфраструктуру обмена данными и релизов моделей.