 |
Проект «Робот KIKI» получил награду на Safety Leaders Award 2016.
Июнь 2016 года, Москва. Компания «АльфаЛЭД», являющаяся владельцем торговой марки AlfaRobotics, стала победителем в премии Safety Leaders Award в номинации «Лучшая инновация года» в категории «Безопасность труда и производства: создание рабочих мест для маломобильных групп граждан». Награда была вручена за проект «Робот KIKI». Национальная премия проходила в рамках Форума Safety Leaders, посвященного вопросам безопасности человека и общества. KIKI – интерактивный мобильный робот-промоутер с расширенным функционалом вербального и невербального общения, аналога которому на сегодняшний день на российском рынке нет. KIKI внешне очень схожа с человеком, способна свободна перемещаться в любом помещении и общаться на различные темы, а не только воспроизводить однотипную звуковую запись. KIKI может выполнять работу не только промоутера, но и консультанта, помощника ведущего, гида и т.д. Её возможности огромны. Она проста в управлении и может работать как автономно, так и под управлением оператора. Выполнять работу дистанционного оператора сможет любой человек, который владеет компьютером на уровне продвинутого пользователя, поэтому совершенно спокойно можно привлекать на данную должность людей с ограниченными возможностями. При этом робот совершенно безопасен для людей. Национальная премия Safety Leaders Award вручается представителям бизнеса и частным лицам за лучшие достижения в области безопасности человека и общества. Победителей в восьми номинациях в ходе закрытого голосования выбирают независимые члены экспертного жюри из представителей отраслевых и общественных ассоциаций. Награждение прошло 3 июня 2016 года в кампусе Московской школы управления СКОЛКОВО. О компании: AlfaRobotics (зарегистрированная торговая марка) – направление российской компании «АльфаЛЭД», специализирующееся на производстве, продаже и сдачи в аренду коммерческой робототехники. Основной продукт – интерактивный мобильный робот-промоутер KIKI. Сайт www.alfarobotics.ru
Контактное лицо: Гвоздева Ирина
Компания: AlfaRobotics
Добавлен: 20:26, 08.06.2016
Количество просмотров: 881
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия614 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия605 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия684 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |