Generativní fyzikální umělá inteligence a základní modely pro roboty: Transformace robotiky prostřednictvím učících se systémů

Konec programování: Když se stroje učí pouhým pozorováním – Když se stroje naučí myslet místo striktního poslušnictví.

Robotika v současné době prochází zásadním paradigmatickým posunem, který zásadně mění fungování autonomních systémů. Průmysloví roboti se sice ve výrobě používají již po celá desetiletí, ale dosud byli omezeni na rigidní, předem definované procesy. Tyto stroje se řídily přesně naprogramovanými instrukcemi typu „když/pak“ a mohly vykonávat pouze ty úkoly, pro které byly explicitně naprogramovány. Každý nový požadavek, každá upravená výrobní linka, vyžadovala složité přeprogramování specializovaným personálem. Tato tradiční robotika byla založena na deterministických algoritmech, ve kterých musela být každá sekvence pohybu, každá poloha úchopu a každá reakce na signály ze senzorů definována ručně.

Průlom, který nyní probíhá, je založen na přenosu principů známých z generativní umělé inteligence do fyzického světa. Stejně jako rozsáhlé jazykové modely rozvíjejí statistické chápání jazyka prostřednictvím trénování na obrovském množství textu, nyní se vytvářejí základní modely pro roboty, které získávají porozumění trojrozměrnému světu a fyzikálním vztahům prostřednictvím pozorování a simulace. Tyto modely již nejsou programovány pro každou jednotlivou akci, ale učí se obecným dovednostem, které mohou aplikovat v nových situacích.

Generální ředitel společnosti Nvidia Jensen Huang nazývá tento okamžik momentem ChatGPT robotiky, což je analogie, která podtrhuje revoluční rozměr tohoto vývoje. Stejně jako ChatGPT v listopadu 2022 široké veřejnosti ukázal, čeho jsou moderní jazykové modely schopny, mohly by Foundation Models představovat podobný práh pro roboty. Tato paralela není pouze metaforická. Základní technologie sdílejí základní architektonické principy. Transformační modely, původně vyvinuté pro zpracování jazyka, jsou nyní adaptovány pro zpracování senzorických dat, trajektorií pohybu a fyzických interakcí.

Tento vývoj má dalekosáhlé ekonomické důsledky. Robotický průmysl čeká prudký růst, který by mohl zastínit předchozí vývoj. Zatímco se v současnosti po celém světě používají přibližně čtyři miliony průmyslových robotů, výzkumníci trhu předpovídají, že do roku 2030 by se počet humanoidních robotů mohl dostat na dvacet milionů kusů. Nejambicióznější prognózy společnosti ARK Invest předpokládají maximální objem trhu s humanoidními roboty ve výši dvaceti čtyř bilionů amerických dolarů. Tato čísla se mohou zdát přehnaná, ale odrážejí transformační sílu, kterou odborníci této technologii připisují.

Vhodné pro:

• Průmysl umělé inteligence 5.0: Jak Jeff Bezos (Amazon) s projektem Prometheus v hodnotě 6,2 miliardy dolarů přináší umělou inteligenci do továren

Od rigidních algoritmů k adaptivním systémům

Technologický vývoj od programovaných k učícím se robotům probíhá na několika úrovních. V jádru zahrnuje posun od systémů založených na pravidlech k přístupům řízeným daty. Tradiční programování robotů se spoléhalo na explicitní instrukce pro každou eventualitu. Robot na montážní lince musel přesně vědět, kde bude součást umístěna, její orientaci a sílu a rychlost, s jakou ji má uchopit. Tato přesnost vyžadovala strukturovaná prostředí, která minimalizovala variabilitu.

Základní modely pro roboty se s tímto paradigmatem rozcházejí tím, že z velkých datových sad extrahují statistické vzory. Místo implementace explicitních pravidel se tyto modely učí implicitní reprezentace úkolů, objektů a manipulačních strategií. Proces učení je podobný lidskému učení prostřednictvím pozorování a imitace. Modelu jsou předkládány tisíce nebo miliony demonstrací ukazujících, jak se provádějí konkrétní úkoly. Z těchto dat neuronová síť extrahuje vzory a strategie, které pak může aplikovat na nové, podobné situace.

Data pro tyto základní modely pocházejí z různých zdrojů. Společnost Physical Intelligence shromáždila přibližně 10 000 hodin reálných dat o robotech pro trénování svého prvního základního modelu. Startup GEN-0 uvádí ještě větší datovou sadu 270 000 hodin reálných manipulačních dat z domácností, skladů a pracovišť po celém světě. Tyto datové sady jsou obrovské, ale zdaleka nedosahují bilionů tokenů používaných k trénování velkých jazykových modelů. Tento rozpor je vysvětlen povahou dat. Sběr dat o robotech je obtížnější, protože vyžaduje fyzické interakce v reálném světě. Nemůžete si jen stáhnout miliony videí z internetu a doufat, že to bude stačit. Data o robotech je často nutné aktivně generovat, ať už prostřednictvím teleoperace, lidských demonstrací nebo automatizovaných systémů sběru dat.

A právě zde přichází na řadu simulace, která hraje klíčovou roli v moderním výzkumu robotiky. Simulátory založené na fyzice umožňují generovat prakticky neomezené množství syntetických tréninkových dat. Nvidia vytvořila platformy jako Omniverse a Isaac Sim, které poskytují vysoce realistická virtuální prostředí, ve kterých lze roboty trénovat. World Foundation Models, které Nvidia vyvíjí pod názvem Cosmos, generují fotorealistické videosekvence z jednoduchých vstupů, které respektují fyzikální zákony a na kterých se roboti mohou virtuálně učit.

Myšlenka je přesvědčivá. Místo zaznamenávání milionů hodin interakcí v reálném světě lze roboty trénovat v simulacích, kde je čas stlačen a tisíce instancí robotů se učí paralelně. Výzvou je překlenout tzv. propast mezi simulací a reálným chováním, tedy rozdíl mezi simulovaným a reálným chováním. Robot, který v simulaci funguje perfektně, může v reálném světě selhat, pokud nebyly správně modelovány fyzikální vlastnosti, jako je tření, elasticita nebo nepřesnosti senzorů.

Role německých aktérů v globální robotické krajině

Německo má dlouhodobě zavedený robotický průmysl a je považováno za jednu z předních zemí v oblasti průmyslové automatizace. Hustota robotů v německém průmyslu patří k nejvyšším na světě, s přibližně třemi sty roboty na deset tisíc zaměstnanců. Tato silná stránka tradiční robotiky poskytuje solidní základ, ale zůstává otázkou, zda Německo dokáže úspěšně zvládnout přechod na kognitivní roboty řízené umělou inteligencí.

Několik německých a evropských společností se etablovalo na tomto rozvíjejícím se trhu. Agile Robots se sídlem v Mnichově se stala jedním z nejambicióznějších hráčů. V listopadu 2025 společnost oznámila svého prvního humanoidního robota Agile One, speciálně navrženého pro průmyslové prostředí a jehož výroba v nové továrně v Bavorsku je plánována na začátek roku 2026. Agile Robots zdůrazňuje, že školení jejího modelu Robot Foundation Model probíhá primárně v Mnichově a je založeno na reálných výrobních datech. Partnerství se společnostmi Deutsche Telekom a Nvidia umožňuje školení v novém cloudu s umělou inteligencí Industrial AI, který je hostován v německých datových centrech a je v souladu s evropskými standardy ochrany osobních údajů.

Tento přístup je strategicky významný. Zatímco mnoho konkurentů se spoléhá na syntetická nebo generická data, společnost Agile Robots prostřednictvím své vlastní výroby a svých zákazníků v automobilovém a elektronickém průmyslu disponuje jednou z největších průmyslových datových sad v Evropě. Data jsou životodárnou silou umělé inteligence a přístup ke kvalitním reálným datům poskytuje značnou konkurenční výhodu. Společnost již provozuje přes 20 000 robotických řešení a neustále shromažďuje nová data z reálných aplikací.

Společnost NEURA Robotics se sídlem v německém Metzingenu sleduje podobně ambiciózní přístup. Společnost se etabluje v oblasti kognitivní robotiky a úzce spolupracuje se společností Nvidia na vývoji základních modelů pro své robotické systémy. NEURA klade důraz na kombinaci reálných dat s pokročilými simulacemi a vyvinula vícevrstvou architekturu umělé inteligence, která kombinuje zpracování dat ze senzorů v reálném čase, lokální inferenci na robota a distribuované multiagentní učení. V říjnu 2025 společnost NEURA oznámila expanzi do čínského Chang-čou se základním kapitálem 45 milionů eur, což podtrhuje globální zaměření společnosti.

Německé letecké a kosmické centrum (DLR) také investuje do základních modelů, ale s širším zaměřením na aplikace v letectví, vesmíru a dopravě. Projekt DLR s názvem Foundation Models Adaptation si klade za cíl zpřístupnit velké modely umělé inteligence použitelné pro specifické aplikace a vyvíjet lehké, specializované modely. Ačkoli DLR přímo nevyvíjí komerční humanoidní roboty, jeho výzkum přispívá k znalostní základně, na které mohou průmysloví hráči stavět.

Postavení německých firem však není bez výzev. Globální konkurence je intenzivní a USA i Čína investují značné prostředky do robotiky a umělé inteligence. V první polovině roku 2025 investovala Čína šestkrát a USA čtyřikrát více kapitálu do robotiky s využitím umělé inteligence než Evropská unie. Tato investiční mezera je znepokojivá. Zatímco Evropa investovala do společností zabývajících se umělou inteligencí přes dvacet miliard eur, USA ročně vyčleňují sto dvacet miliard dolarů a Čína investovala v posledním desetiletí do umělé inteligence a souvisejících technologií devět set dvanáct miliard dolarů.

Regulační prostředí v Evropě k tomuto rozporu přispívá. Zatímco zákon o umělé inteligenci a GDPR sledují důležitý cíl podpory odpovědného vývoje umělé inteligence a zajištění ochrany osobních údajů, současně omezují přístup k školicím datům a zvyšují náklady na dodržování předpisů, čímž neúměrně zatěžují menší společnosti. Zatímco Evropa reguluje, americké a čínské společnosti experimentují s výrazně menším počtem omezení.

Ekonomický rozměr technologické transformace

Zavedení základních modelů v robotice má dalekosáhlé ekonomické důsledky, které přesahují samotný robotický průmysl. V jádru se zabývá otázkou, jak může automatizace zvýšit produktivitu, zmírnit nedostatek kvalifikovaných pracovníků a zajistit konkurenceschopnost vysoce industrializovaných ekonomik, jako je Německo.

Náklady na školení pro nadace jsou značné a neustále rostou. Zatímco původní model Transformer stál v roce 2017 přibližně devět set dolarů, odhadované náklady na školení pro GPT-4 od OpenAI činily sedmdesát osm milionů dolarů a pro Gemini Ultra od Googlu sto devadesát jedna milionů dolarů. Tyto částky daleko převyšují rozpočty dostupné akademickým institucím nebo menším společnostem. Vývoj konkurenceschopných nadací proto vyžaduje kapitálovou investici, kterou mohou získat pouze dobře financované společnosti nebo prostřednictvím vládního financování.

U modelů základů zaměřených na robotiku je přesné náklady obtížnější kvantifikovat, ale pravděpodobně budou podobného řádu, ne-li vyšší. Potřeba shromažďovat velké množství reálných dat o robotech vyžaduje rozsáhlou hardwarovou infrastrukturu a provozní náklady. Společnost Physical Intelligence uvádí, že její systém generování dat poskytuje přes deset tisíc nových hodin dat o robotech týdně. Provoz takového systému s tisíci zařízeními pro sběr dat a roboty po celém světě je nákladný.

Návratnost investic do těchto projektů závisí na tom, zda vyvinuté základní modely skutečně přinesou slibované výhody. Ekonomické opodstatnění humanoidních robotů je založeno na jejich schopnosti nahradit nebo doplnit lidskou práci v určitých oblastech. Studie společnosti Nexery předpovídá, že humanoidní roboti by mohli automatizovat až 40 procent úkolů, které se v současnosti provádějí ručně, se zaměřením na montáž, logistiku a údržbu. Očekávaná doba návratnosti je kratší než 56 setin roku, což z humanoidních robotů činí atraktivní investici.

Tyto výpočty vycházejí z předpokladu, že pořizovací náklady na humanoidní roboty klesnou. Zatímco první modely budou v roce 2025 stát průměrně osmdesát tisíc amerických dolarů, do roku 2030 se očekává cena kolem dvaceti až třiceti tisíc dolarů. Toto snížení nákladů by bylo poháněno úsporami z rozsahu, technologickým vylepšením a konkurencí. Pro srovnání, průměrný průmyslový pracovník v Německu stojí zaměstnavatele přibližně padesát až sedmdesát tisíc eur ročně, včetně odvodů na sociální zabezpečení a dávek. Robot, který může pracovat nepřetržitě, nevyžaduje žádné přestávky a neonemocní, by se za těchto podmínek mohl zaplatit během několika let.

Ekonomický dopad je ambivalentní. Na jedné straně by automatizace prostřednictvím kognitivních robotů mohla pomoci zmírnit akutní nedostatek kvalifikovaných pracovníků v mnoha odvětvích. Německo a další vysoce industrializované země čelí demografickým změnám, které snižují počet dostupných pracovníků. Roboti by mohli zaplnit mezery a udržet produktivitu. Na druhou stranu existují obavy, že automatizace povede ke ztrátě pracovních míst, zejména v odvětvích zahrnujících opakující se fyzické úkoly.

Historické zkušenosti však ukazují, že technologický pokrok dlouhodobě nevede k masové nezaměstnanosti, ale spíše ke strukturálním posunům na trhu práce. Vznikají nová povolání, která vyžadují údržbu, programování a monitorování automatizovaných systémů. Kvalifikační požadavky se přesouvají od čistě fyzické práce k technickým a kognitivním dovednostem. Výzvou pro vzdělávací politiku je připravit pracovní sílu na tuto transformaci a nabídnout rekvalifikační programy.

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a v oblasti podnikání - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru

Soutěž o technologické vedení

Globální konkurenční prostředí v robotice se vyznačuje trojúhelníkem mezi USA, Čínou a Evropou, přičemž každý region vykazuje specifické silné a slabé stránky. USA dominují v oblasti základních modelů pro umělou inteligenci. OpenAI, Anthropic, Google a Meta vyvinuly nejvýkonnější jazykové modely a disponují obrovskými zkušenostmi se škálováním neuronových sítí. Nyní tyto kompetence přenášejí do robotiky. Společnosti jako Figure AI, 1X Technologies a Physical Intelligence intenzivně pracují na humanoidních robotech řízených základními modely.

Čína se stala největším světovým trhem pro průmyslové roboty. V roce 2024 se 54 procent všech nově instalovaných průmyslových robotů nacházelo v Číně, oproti 17 procentům v Evropské unii. Čínská vláda definovala robotiku jako strategickou prioritu a masivně propaguje toto odvětví prostřednictvím programů, jako je Made in China 2025. Čína si klade za cíl do roku 2030 vyrobit přibližně 40 milionů robotů, což je číslo, které podtrhuje ambice vlády. Čína také vede v oblasti patentů na umělou inteligenci, drží více než 70 procent globálních patentů na generativní umělou inteligenci, oproti 21 procentům v USA a pouhým 2 procentům v Evropě.

Evropa, včetně Německa, se pyšní dlouholetými šampiony v robotice, jako jsou KUKA, ABB a Stäubli, a také silným dodavatelským průmyslem. Silnou stránkou Evropy je přesné inženýrství, kvalita hardwaru a hluboké porozumění průmyslovým procesům. Tyto silné stránky jsou cenné, ale nestačí k ovládnutí oblasti kognitivní robotiky. Výzvou je kombinace hardwarové excelence s odbornými znalostmi v oblasti umělé inteligence.

Akvizice a investice posledních let ilustrují posuny v tomto odvětví. Převzetí společnosti KUKA čínským konglomerátem Midea v roce 2016 bylo pro Evropu varovným signálem. Nedávné oznámení SoftBank o akvizici robotické divize ABB v hodnotě 5 miliard dolarů ukazuje, že asijští investoři agresivně investují do evropských odborných znalostí v oblasti robotiky. Tyto akvizice přinášejí kapitál a přístup na trh, ale zároveň nesou riziko ztráty strategického know-how.

Evropské společnosti jako NEURA Robotics expandují do Číny, aby získaly přístup k tomuto obrovskému trhu a místním zdrojům. Tato strategie je sice z obchodního hlediska pochopitelná, ale zároveň vyvolává otázky ohledně technologické suverenity. Pokud evropské robotické společnosti budou stále více přesouvat své výzkumné a vývojové kapacity do Číny, jako v případě společnosti Stihl, která tam přesunula vývoj svých robotických sekaček, hrozí jim dlouhodobá ztráta odborných znalostí.

Řešení těchto výzev vyžaduje strategickou evropskou politiku v oblasti robotiky a umělé inteligence. Svým nařízením o umělé inteligenci vytvořila EU regulační rámec založený na riziku, který by mohl sloužit jako globální model. Samotná regulace však inovace nevytváří. Nezbytné jsou významné investice do výzkumu, infrastruktury a vzdělávání kvalifikovaných odborníků. Oznámená partnerství v rámci iniciativy EU AI Champions s investicemi do umělé inteligence přesahujícími jednu miliardu eur jsou krokem správným směrem, ale tyto částky zůstávají ve srovnání s USA a Čínou skromné.

Vhodné pro:

• Potenciál pro robotiku ovládané malými a středními podniky pro střední společnosti: transformace světa práce a nové konkurenční výhody

Základní modely jako univerzální řešitelé problémů

Klíčová inovace Foundation Modelů spočívá v jejich schopnosti zobecňovat. Tradiční robotické systémy byly specifické pro daný úkol, což znamená, že byly přizpůsobeny jedinému úkolu. Svářecí robot mohl svařovat, uchopovací robot mohl uchopovat a přechod na nový úkol vyžadoval složité přeprogramování. Foundation Modely usilují o obecnost úkolů, schopnost zvládat širokou škálu úkolů se stejným modelem.

Tento přístup je také známý jako zero-shot nebo few-shot learning. Zero-shot learning znamená, že model dokáže vyřešit nový úkol bez specifického tréninku pro daný úkol, a to spoléháním se na své obecné znalosti. Few-shot learning znamená, že k přizpůsobení modelu novému úkolu je potřeba pouze několik demonstrací. Tyto schopnosti jsou pro robotiku transformační, protože dramaticky zvyšují flexibilitu.

Na veletrhu CES 2025 společnost Nvidia se svým základním modelem Isaac GR00T N1 předvedla, jak lze robota přizpůsobit novým úkolům pomocí minimálního následného tréninku. Model se vyznačuje duální architekturou inspirovanou principy lidského poznávání. Systém 1 je model rychlého myšlení, který umožňuje reflexivní reakce. Systém 2 je model pomalého myšlení pro záměrné rozhodování a plánování. Tato architektura umožňuje robotovi rychle reagovat na události a zároveň zvládat složité, vícestupňové úkoly.

Společnost 1X Technologies předvedla humanoidního robota, který autonomně prováděl úklidové práce v domácnosti poté, co byl vybaven modelem zásad založeným na GR00T N1. Autonomie systému byla založena na jeho schopnosti interpretovat vizuální vstupy, rozumět kontextu úkolu a provádět příslušné akce, aniž by bylo nutné každý pohyb explicitně naprogramovat.

Německá robotická společnost Franka Emika také integrovala Nvidia GR00T do svého systému Franka Research 3 a na veletrhu Automatica 2025 předvedla systém se dvěma rameny, který autonomně prováděl složité manipulační úkoly. Systém byl schopen odvodit cíle na základě vstupu z kamery a provést příslušné akce v reálném čase, bez nutnosti ruční integrace nebo inženýrství úloh.

Tyto příklady ukazují, že základní modely mají potenciál demokratizovat robotiku. Zatímco programování robotů dříve vyžadovalo specializované znalosti, v budoucnu by je mohly pro své účely využívat i menší firmy a uživatelé bez hlubokých technických znalostí. Vývoj modelů robot-as-a-service by mohl tento trend posílit dalším snížením vstupních bariér.

Důležitost dat a simulací

Kvalita základního modelu kriticky závisí na datech, na kterých je trénován. Ve zpracování přirozeného jazyka byly na internetu snadno dostupné biliony slov, ale takové obrovské množství dat není pro robotiku snadno dostupné. Mezera v datech o robotech je zásadním problémem. Hypotetický robotický GPT, pokud by byl trénován na stejném množství dat jako rozsáhlý jazykový model, by vyžadoval stovky tisíc let sběru dat, i kdyby tisíce robotů nepřetržitě generovaly data.

Simulace nabízejí cestu z tohoto dilematu. Simulátory založené na fyzice mohou generovat prakticky neomezené množství syntetických dat. Výzvou je zajistit, aby chování naučené v simulaci bylo přenositelné do reálného světa. K překlenutí propasti mezi simulací a reálným světem se používají různé techniky. Randomizace domén systematicky mění fyzikální parametry v simulaci, čímž se model stává odolnějším vůči variacím v reálném světě. Zesilovací učení s lidskou zpětnou vazbou umožňuje trénovat modely pomocí signálů odměn odvozených jak ze simulací, tak z interakcí v reálném světě.

Nvidia Cosmos, navržený jako World Foundation Model, generuje fotorealistické videosekvence z jednoduchých vstupů, které slouží jako tréninkové prostředí pro roboty. Myšlenka je, že se roboti mohou v těchto generovaných světech učit bez nákladů a rizik spojených s experimenty v reálném světě. Model rozumí fyzikálním vlastnostem a prostorovým vztahům, což zajišťuje realističnost generovaných scénářů.

Dalším slibným přístupem je využití dat z lidských videí. Lidé denně provádějí miliony manipulačních úkonů, které jsou zaznamenávány na video. Pokud by bylo možné z těchto videí extrahovat relevantní informace pro učení robotů, databáze by se mohla výrazně rozšířit. Modely vizuálního jazyka, jako je CLIP, ukázaly, že vizuální koncepty se lze učit z přirozeného jazyka, a podobné přístupy se nyní zkoumají i pro robotiku.

K tomuto vývoji přispívají německé a evropské výzkumné instituce. Fraunhoferův institut pro materiálové toky a logistiku pracuje na robotických simulacích a systémech strojového učení. Německé výzkumné centrum pro umělou inteligenci (DFKI) vyvíjí metody umělé inteligence pro robotické učení. Tento výzkum je zásadní pro konkurenceschopnost evropských společností, ale musí být podpořen dostatečným financováním a přenosem znalostí do průmyslových aplikací.

Výzvy a otevřené otázky

Navzdory obrovskému pokroku přetrvává řada výzev. Klíčovou otázkou je robustnost základních modelů. Model, který funguje dobře v testovacím prostředí, může v reálném světě selhat, když se setká s neočekávanými situacemi. Zobecnitelnost, uváděná jako hlavní výhoda, se musí prokázat v široké škále scénářů.

Bezpečnost autonomních systémů je dalším kritickým rozměrem. Vzhledem k tomu, že roboti stále častěji pracují autonomně a rozhodují se na základě základních modelů, jak lze zaručit, že se budou chovat bezpečně a neohrožovat lidi? Tradiční robotika se spoléhala na pevně zakódované bezpečnostní mechanismy. U učících se systémů je obtížnější implementovat takové přísné hranice.

Etické a společenské důsledky kognitivní robotiky jsou předmětem intenzivních diskusí. Otázka odpovědnosti je nově definována. Pokud robot učiní rozhodnutí, které má za následek újmu, kdo nese odpovědnost? Výrobce robota, vývojář základního modelu, operátor nebo samotný robot? Tyto otázky nejsou triviální a vyžadují právní a regulační objasnění.

Dopad na trh práce je předmětem mnoha debat. Zatímco někteří odborníci tvrdí, že roboti zmírní nedostatek kvalifikovaných pracovníků a vytvoří nová pracovní místa, jiní se obávají, že by mohli být vytlačeni zejména nízkokvalifikovaní pracovníci. Jedna studie odhaduje, že humanoidní roboti by mohli automatizovat až 40 procent manuálních úkolů. Společenská výzva spočívá v řízení přechodu způsobem, který zajistí spravedlivé rozložení výhod automatizace a minimalizaci sociálních narušení.

Strategický význam pro Německo a Evropu

Rozvoj kognitivní robotiky není jen technologickým, ale i geopolitickým problémem. Schopnost vyvíjet a vyrábět inteligentní roboty je stále více vnímána jako strategický faktor. Robotika nachází uplatnění nejen v civilním sektoru, ale i v obraně, kde na významu nabývají autonomní systémy.

Německo má potenciál převzít vedoucí roli v kognitivní robotice, pokud bude vytvořen správný rámec. Jeho silné stránky spočívají v přesné mechanice, vývoji softwaru a hlubokém porozumění průmyslovým procesům. Automobilový průmysl, historicky klíčový motor robotiky, by mohl opět hrát ústřední roli. Jeho zavedené dodavatelské sítě a rozsáhlý datový fond z milionů reálných výrobních procesů jsou cennými aktivy.

Tento potenciál je však nutné aktivně využít. Strategie robotiky pro Německo a Evropu by měla zahrnovat několik prvků. Zaprvé, aby bylo možné udržet krok s USA a Čínou, jsou zapotřebí značné investice do výzkumu a vývoje. Zadruhé, regulační rámec musí být navržen tak, aby podporoval inovace, nikoli je brzdil, aniž by to ohrozilo bezpečnostní a etické standardy. Zatřetí, měla by se zintenzivnit spolupráce mezi průmyslem, výzkumnými institucemi a startupy, aby se urychlil přenos znalostí do tržně dostupných produktů.

Podpora podnikání a vytváření atraktivního prostředí pro robotické startupy jsou klíčové. Mnoho z nejinovativnějších vývojů pochází od agilních a riziku tolerantních startupů. Německo a Evropa musí zajistit, aby takové společnosti měly přístup ke kapitálu, talentům a trhům.

Dalším kritickým faktorem je vzdělávání kvalifikovaných pracovníků. Poptávka po expertech v oblasti umělé inteligence, robotiky a souvisejících oborů daleko převyšuje nabídku. Univerzity a odborné školy musí přizpůsobit své učební osnovy a zvýšit vzdělávání v těchto oblastech. Zároveň by měly být stávajícím pracovníkům nabízeny rekvalifikační programy, aby zvládli přechod na automatizovanou pracovní sílu.

Od pevných strojů k vzdělávacím partnerům – cesta Evropy do éry robotiky

Transformace od programovaných k učícím se robotům představuje jeden z nejvýznamnějších technologických posunů nadcházejících desetiletí. Základní modely robotů mají potenciál dramaticky rozšířit flexibilitu a aplikační možnosti autonomních systémů. Roboti již nebudou rigidními stroji, které vykonávají pouze předem definované úkoly, ale adaptivními systémy, které se dokáží učit ze zkušeností a přizpůsobovat se novým situacím.

Ekonomické důsledky jsou dalekosáhlé. Automatizace prostřednictvím kognitivních robotů by mohla zvýšit produktivitu v řadě odvětví, vyrovnat nedostatek kvalifikovaných pracovníků a posílit konkurenceschopnost vysoce industrializovaných ekonomik. Tržní prognózy ukazují na exponenciální růst s potenciálem pro biliony dolarů přidané hodnoty.

Německo a Evropa čelí výzvě, jak spojit své tradiční silné stránky v robotice s novými požadavky kognitivních systémů. Hardwarová excelence německých a evropských společností poskytuje solidní základ, ale musí být doplněna odbornými znalostmi v oblasti umělé inteligence. Společnosti jako Agile Robots a NEURA Robotics dokazují, že evropští hráči jsou v této oblasti skutečně schopni konkurovat. Globální konkurence je však intenzivní a USA i Čína do této technologie budoucnosti silně investují.

Tento vývoj vyžaduje systémový přístup, který zahrnuje výzkum, průmysl, politiku a společnost. Technologické inovace musí být doprovázeny inteligentní regulací, která zajistí bezpečnost a etické standardy, aniž by potlačovala inovace. Společenská debata o dopadu automatizace musí být vedena konstruktivně, aby se zmírnily obavy a zdůraznily její výhody.

Přechod od programovaných k učícím se robotům je více než jen technologický pokrok. Znamená začátek nové éry, v níž stroje již nejsou pouhými nástroji, ale partnery, kteří spolupracují s lidmi na řešení složitých úkolů. To, jak společnosti utvářejí tento přechod, určí, zda budou výhody této technologie široce sdíleny a zda Evropa může v tomto novém světě hrát vedoucí roli. Příležitosti jsou obrovské, ale je třeba je využít. Čas jednat je nyní.

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně