Fyzická umělá inteligence: Stroje se učí dotýkat světa a výroba čelí největší transformaci od parního stroje.

Šok v oboru, nebo příležitost, která se naskytne jednou za století? Robotičtí kolegové místo hromadného propouštění? Překvapivá pravda o fyzické umělé inteligenci na pracovišti

Zatímco svět stále žasne nad texty ChatGPT, průmysl se připravuje na mnohem radikálnější transformaci: Fyzická umělá inteligence vyjme umělou inteligenci z pouzdra počítače a dá jí fyzickou podobu. Analýza slučování bitů a atomů.

V posledních letech dominovaly titulkům novin generativní modely umělé inteligence, jako jsou ChatGPT a Gemini, které transformovaly způsob, jakým píšeme, generujeme obrázky a programujeme. Zatímco však tyto systémy fungují v čistě digitální sféře, v pozadí probíhá tichá, ale masivní revoluce, jejíž dopad zásadně otřese fyzickou realitou naší ekonomiky více než jakékoli čistě softwarové řešení před ní. Jsme na úsvitu věku „fyzické umělé inteligence“ – fyzické umělé inteligence.

Fyzická umělá inteligence představuje historický okamžik, kdy strojové učení opouští teoretickou sféru a začíná doslova pronikat do světa. Je to symbióza pokročilé robotiky, vysoce citlivých senzorů a nových základních modelů, která umožňuje strojům již ne jen slepě vykonávat instrukce, ale vidět, cítit, rozumět a jednat autonomně. Od továrních hal BMW ve Spartanburgu až po futuristická logistická centra Amazonu se hranice mezi digitální inteligencí a mechanickou prací stírá.

Pro industrializované země, jako je Německo, jejichž prosperita je tradičně založena na vynikajícím strojírenství a přesné výrobě, je tento vývoj mnohem víc než jen technologický trend. Je to „moment iPhonu“ v robotice – fáze, ve které se hardware a software spojují a vytvářejí novou úroveň výkonu. Světové ekonomické fórum to považuje za klíč k budoucí průmyslové konkurenceschopnosti. Jaké příležitosti se však naskýtají, když humanoidní roboti, jako je Tesla Optimus nebo Figures 02, budou pracovat bok po boku s lidmi? Jaká rizika představují stroje, které nezávisle interpretují své prostředí?

Tento článek osvětluje anatomii tohoto technologického zlomu. Analyzujeme cestu od prvních průmyslových robotů s pevnými konstrukcemi až po vizionářský projekt GR00T od společnosti NVIDIA, zkoumáme komplexní infrastrukturu senzorů a modelů světa a kriticky se podíváme na výzvy – od bezpečnosti až po spotřebu energie těchto systémů. Zjistěte, proč je fyzická umělá inteligence pravděpodobně největší revolucí ve výrobě od dob parního stroje a proč je právě teď klíčový okamžik k akci.

Vhodné pro:

• Globální závod o technologickou nadvládu v robotice – srovnání USA, Asie, Číny, Evropy a Německa

Spojení inteligence a hmoty: Proč robotika a fyzická umělá inteligence mění všechno

Průmyslový svět se nachází v bodě zlomu, který je svým významem srovnatelný s první průmyslovou revolucí. Zatímco generativní systémy umělé inteligence, jako je ChatGPT nebo Gemini, v posledních letech dominovaly pozornosti veřejnosti, v pozadí probíhá mnohem zásadnější transformace: Fyzická umělá inteligence, v anglicky mluvícím světě známá jako Physical AI, poprvé přímo propojuje digitální svět algoritmů s fyzickou realitou továren, skladů a dodavatelských řetězců.

Fyzická umělá inteligence (AI) popisuje systémy umělé inteligence zabudované do fyzických těl, které mohou interagovat s reálným světem. Na rozdíl od tradiční softwarové AI, která funguje výhradně v digitální sféře, tyto systémy kombinují vnímání, rozhodování a fyzické akce v uzavřené řídicí smyčce. Stroje vidí skrze kamery a senzory LiDAR, cítí skrze hmatové senzory, myslí skrze základní modely a jednají skrze aktuátory a manipulátory. Tato integrace otevírá zcela nové možnosti pro výrobu a logistiku, které daleko přesahují možnosti tradičních průmyslových robotů.

Strategický význam tohoto vývoje lze jen stěží přeceňovat. Světové ekonomické fórum označuje fyzickou umělou inteligenci za klíčový faktor pro odolnost a konkurenceschopnost průmyslu a předpovídá, že společnosti, které jednají nyní a integrují robotiku jako strategické aktivum, povedou další fázi průmyslové konkurenceschopnosti. Pro Německo, jakožto přední průmyslový národ se silným základem ve strojírenství, mechatronice a přesné výrobě, to představuje historickou příležitost, ale také značné riziko, pokud loď zmešká.

Tento článek komplexně analyzuje, co představuje fyzická umělá inteligence, jaké komponenty a infrastruktura jsou pro ni nezbytné a jak tato technologie zásadně transformuje výrobu a logistiku. Analýza je strukturována do historického vývoje, technických základů, současného stavu implementace, konkrétních praktických příkladů, kritických výzev a fundovaného výhledu na budoucí vývoj.

Od Unimate po GR00T: Dlouhá cesta k inteligenci těla založené na strojích

Kořeny fyzické umělé inteligence sahají až do počátku 60. let 20. století, kdy byl na montážní lince v General Motors nasazen první průmyslový robot s názvem Unimate. Toto jednoduché robotické rameno znamenalo začátek průmyslové automatizace, ale jeho schopnosti byly striktně omezeny na předdefinované, opakující se pohyby. Vize vybavení strojů skutečnou inteligencí a adaptabilitou zůstala po celá desetiletí tématem akademického výzkumu.

Významným milníkem byl vývoj Shakeyho ve Stanfordském výzkumném institutu v roce 1969, prvního mobilního robota schopného reflektovat své vlastní jednání. Shakey kombinoval robotiku, počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka, čímž se stal prvním projektem, který propojil logické uvažování s fyzickým jednáním. Praktické aplikace však zůstaly omezené a zimy 70. a 90. let 20. století, kdy umělá inteligence působila, pokrok výrazně zpomalily.

Skutečný průlom nastal s boomem hlubokého učení, který začal v roce 2012, kdy AlexNet vyhrál soutěž ImageNet Challenge a zahájil novou éru strojového učení. Tyto pokroky ve zpracování obrazu a rozpoznávání vzorů položily základy dnešní fyzické umělé inteligence tím, že umožnily strojům poprvé vizuálně porozumět svému prostředí. Vývoj generativních adversarialních sítí (GAN) od roku 2014 a později architektur Transformer tento vývoj dále urychlil.

Roky 2023 a 2024 konečně znamenají začátek skutečné éry fyzické umělé inteligence. V březnu 2024 společnost NVIDIA na konferenci GTC představila projekt GR00T, základní model pro humanoidní roboty navržené tak, aby rozuměly přirozenému jazyku a napodobovaly pohyby pozorováním lidských akcí. Jensen Huang, generální ředitel společnosti NVIDIA, prohlásil: „Nastal věk univerzální robotiky. S NVIDIA Isaac GR00T N1 a novými frameworky pro generování dat a učení robotů odemknou vývojáři robotiky po celém světě další hranici ve věku umělé inteligence.“

Od té doby se vývoj dramaticky zrychlil. V květnu 2025 byl představen Isaac GR00T N1.5, následovaný v září 2025 N1.6, který poprvé umožnil humanoidním robotům pohybovat a manipulovat s objekty současně. Open Physical AI Dataset on Hugging Face byl již stažen více než 4,8 milionkrát a obsahuje tisíce syntetických a reálných trajektorií pohybu. Tento rychlý vývoj podtrhuje, jak rychle se obor vyvíjí a jak rychle se posouvají stanovené hranice technicky proveditelného.

Anatomie fyzické inteligence: hardware, software a infrastruktura

Technickou architekturu fyzických systémů umělé inteligence lze rozdělit do několika vzájemně propojených vrstev, které společně umožňují vnímat, zpracovávat a fyzicky interagovat s prostředím.

Senzorický systém tvoří percepční úroveň a zahrnuje různé typy senzorů, které spolupracují na vytvoření komplexního obrazu prostředí. Kamerové systémy, včetně RGB kamer, hloubkových kamer a senzorů doby letu, poskytují vizuální data pro úlohy počítačového vidění, jako je detekce objektů, sledování a sémantická segmentace. LiDAR a radar generují přesné 3D mapy prostředí a jsou nezbytné pro navigaci a detekci překážek. Inerciální měřicí jednotky (IMU) s akcelerometry a gyroskopy detekují pohyb, orientaci a zrychlení, čímž přispívají ke stabilizaci fyzikálních systémů. Hmatové a silově-momentové senzory umožňují citlivou manipulaci a bezpečnou spolupráci člověka s robotem registrací dotyku a tlaku.

Mechanický hardware představuje fyzický substrát, jehož prostřednictvím systémy umělé inteligence interagují se svým prostředím. Podvozky a rámy poskytují strukturální základ pro robotické systémy různých forem: humanoidní roboty, robotická ramena, autonomní mobilní roboty (AMR), drony nebo hybridní systémy. Aktuátory převádějí elektrické signály na mechanický pohyb a zahrnují elektromotory, pneumatické a hydraulické systémy, stejně jako nové komponenty měkké robotiky, které napodobují biologické svaly. Pokročilé koncové efektory, jako jsou adaptivní chapadla se silovou zpětnou vazbou, umožňují manipulaci s širokou škálou objektů, od tuhých kovových součástí až po jemné potravinářské výrobky.

Softwarová a umělá inteligence (AI) vrstva představuje kognitivní jádro fyzických systémů AI. Základní modely, jako je GR00T od NVIDIA, tvoří jádro a integrují modely vizuální gramatiky (VLM) pro porozumění multimodálním vstupům s dekodéry akcí, které tyto reprezentace převádějí do spustitelných pohybů robota. Tyto modely umožňují učení s nulovým výkonem, kdy roboti mohou provádět nové úkoly bez explicitního tréninku, pouhou interpretací instrukcí v přirozeném jazyce. Učení s posilováním a imitační učení se používají k trénování robustních behaviorálních strategií v simulovaném i reálném prostředí.

Simulační infrastruktura hraje klíčovou roli ve vývoji a validaci fyzických systémů umělé inteligence. NVIDIA Isaac Sim umožňuje návrh, simulaci a testování robotů řízených umělou inteligencí ve fyzikálně přesných virtuálních prostředích. Engine PhysX simuluje realistickou fyziku, včetně tření v kloubech, dynamiky tuhých těles a kontaktní mechaniky. Digitální dvojčata neboli virtuální repliky reálných zařízení umožňují trénovat roboty v tisících scénářů bez kompromisů v oblasti fyzické infrastruktury. Trh s technologií fúze senzorů dosáhl v roce 2023 8 miliard dolarů a předpokládá se, že do roku 2035 vzroste na 34,9 miliard dolarů, což zdůrazňuje rostoucí význam těchto technologií.

Výpočetní infrastruktura poskytuje potřebnou výpočetní kapacitu. Platformy pro edge computing, jako je NVIDIA Jetson Thor s grafickými procesory Blackwell, umožňují spouštění komplexních modelů umělé inteligence přímo na robotu s latencí kratší než 20 milisekund. Cloudové systémy podporují školení a orchestraci velkých robotických flotil. NVIDIA OSMO koordinuje komplexní robotické pracovní postupy napříč distribuovanými výpočetními zdroji. Sítě 5G s latencí submilisekund umožňují zpracování v reálném čase i pro aplikace náročné na šířku pásma.

A konečně, fyzické systémy umělé inteligence vyžadují pro trénování a provoz datovou infrastrukturu. Modely World Foundation, jako je NVIDIA Cosmos, simulují dynamiku reálného světa a generují syntetická tréninková data. Plán GR00T Dreams dokáže generovat velké množství syntetických dat o pohybu pro trénování nových chování. Open-source datové sady, jako je datová sada Physical AI NuRec na Hugging Face, poskytují výzkumníkům a vývojářům data pro trénink robotiky.

Tichá transformace: Fyzická umělá inteligence v továrnách a skladech

Současný stav implementace fyzické umělé inteligence naznačuje zrychlené zavádění a rostoucí průmyslovou vyspělost. Do roku 2023 bylo po celém světě instalováno přes 4 miliony průmyslových robotů. Předpokládá se, že roční instalace se v roce 2025 zvýší o dalších 6 procent a do roku 2028 překročí 700 000 kusů. Očekává se, že trh s automatizací intralogistiky dosáhne v roce 2025 hodnoty 69 miliard dolarů, zatímco trh s umělou inteligencí v dodavatelském řetězci by měl do roku 2028 vzrůst na více než 21 miliard dolarů.

Ve výrobním průmyslu se fyzická umělá inteligence projevuje v několika aplikačních oblastech. Adaptivní výroba umožňuje robotům reagovat v reálném čase na změny v materiálech, polohách a orientacích součástí. Zatímco tradiční průmyslové roboty musely být pro každou změnu pečlivě přeprogramovávány, fyzické systémy umělé inteligence dokáží rozumět a provádět instrukce v přirozeném jazyce. Tato flexibilita dokonale odpovídá moderním výrobním trendům, jako je vysokosériová, nízkoobjemová výroba a zakázková výroba.

Prediktivní údržba využívá systémy umělé inteligence a data ze senzorů k předpovídání poruch, čímž snižuje neplánované prostoje a náklady. Systémy počítačového vidění dokáží kontrolovat tisíce produktů za minutu a detekovat vady neviditelné pro lidské oko. Integrace fyzické umělé inteligence do kontroly kvality vede k výraznému snížení chybovosti a vyšší kvalitě produktů.

V logistice transformují autonomní mobilní roboti (AMR) sklady a distribuční centra. Očekává se, že trh s mobilními roboty dosáhne do roku 2025 hodnoty 29,86 miliard dolarů. AMR se zásadně liší od starších automaticky naváděných vozidel (AGV) svou schopností autonomní navigace, optimalizace tras pomocí umělé inteligence a dynamické adaptace na měnící se prostředí. Zatímco AGV sledují pevné trasy podél podlahového značení, AMR využívají technologii SLAM (Simultánní lokalizace a mapování) a algoritmy umělé inteligence pro flexibilní navigaci.

Zavádění systémů pro správu skladů (WMS) nyní přesahuje 90 procent a správa zásob s využitím umělé inteligence dokáže optimalizovat stav zásob o 35 procent. Roboty pro vychystávání a balení s počítačovým viděním a pokročilými chapadly stále více automatizují úkoly, které byly dříve pro stroje považovány za příliš složité. Drony se používají k počítání zásob a mohou generovat úspory přesahující 250 000 dolarů ročně.

Transformace pracovní síly ukazuje, že fyzická umělá inteligence nejen nahrazuje pracovní místa, ale také vytváří nové role. Týmy složené z lidí a robotů jsou prokazatelně o 85 procent produktivnější než týmy složené výhradně z lidí nebo robotů. Objevují se nové pracovní profily, jako například supervizor robotů, školitel s využitím umělé inteligence, koordinátor vozového parku a inspektor s podporou umělé inteligence. Amazon hlásí 30% nárůst kvalifikovaných pozic po zavedení pokročilé robotiky ve svých distribučních centrech.

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

Průkopníci v oblasti tělesné inteligence: BMW, Amazon a Tesla ukazují cestu

Praktickou implementaci fyzické umělé inteligence lze ilustrovat na příkladu několika průkopnických společností, které již dosáhly významného úspěchu.

Závod BMW ve Spartanburgu v Jižní Karolíně představuje jeden z nejmodernějších případů využití humanoidních robotů v automobilové výrobě. Společnost Figure AI tam testovala svého robota Figure 02 po dobu 11 měsíců. Výsledky jsou pozoruhodné: Robot běžel každý výrobní den deset hodin denně, naložil přes 90 000 dílů, zaznamenal více než 1 250 provozních hodin a přispěl k výrobě více než 30 000 vozidel X3. Jeho úkolem bylo nakládat plechové díly, což vyžadovalo jak přesnost, tak rychlost. Díly musely být umístěny s tolerancí 5 milimetrů za pouhé 2 sekundy.

Ve srovnání se svým předchůdcem dosáhl model Figure 02 čtyřnásobné provozní rychlosti a sedmkrát vyšší spolehlivosti. Tyto výsledky vedly k vývoji jeho nástupce, modelu Figure 03, jehož konstrukce zohlednila získané poznatky. Zejména subsystém předloktí byl kompletně přepracován, protože se ukázal být nejčastějším místem hardwarového selhání.

Společnost Amazon provozuje největší robotickou flotilu na světě s více než milionem robotů ve 300 distribučních centrech. Společnost představila nový generativní model založený na umělé inteligenci s názvem DeepFleet, který optimalizuje koordinaci celé robotické flotily a zlepšuje efektivitu řízení o 10 procent. Páteř systému tvoří tři klíčové technologie: Sequoia, automatizovaný systém pro skladování a vyhledávání; Sparrow, manipulátor poháněný umělou inteligencí schopný manipulovat s přibližně 60 procenty všech položek v sortimentu; a Proteus, kolaborativní autonomní mobilní robot.

Nový systém Blue Jay koordinuje několik robotických ramen k provádění různých manipulačních úkonů současně, čímž se snižuje opakované zvedání pro zaměstnance. Pozoruhodné je, že se zrychlila doba jeho vývoje: zatímco předchozí robotické systémy jako Robin, Cardinal a Sparrow vyžadovaly více než tři roky vývoje, Blue Jay se díky podpoře umělé inteligence a digitálním dvojčatům dostal od konceptu k výrobě za něco málo přes rok. Nejmodernější závod společnosti Amazon v Shreveportu v Louisianě dosahuje o 25 procent rychlejšího dodání a o 25 procent vyšší efektivity a zároveň vytváří o 30 procent více kvalifikovaných pracovních míst.

Se svým projektem Optimus sleduje Tesla jednu z nejambicióznějších vizí v oblasti humanoidních robotů. Zatímco původní plán byl na 5 000 až 10 000 kusů do roku 2025, skutečná výroba dosáhla pouze několika stovek. Elon Musk je nicméně oddán své dlouhodobé vizi: Na výroční schůzi Tesly v roce 2025 oznámil nejrychlejší nárůst výroby jakéhokoli složitého vyráběného produktu, počínaje linkou schopnou produkovat jeden milion kusů ročně ve Fremontu. Dlouhodobá vize zahrnuje 10 milionů kusů ročně v Giga Texas a v dlouhodobém horizontu až jednu miliardu robotů Optimus ročně.

Předpokládaná cena Tesly Optimus G2 v rozmezí 25 000 až 30 000 dolarů by z ní učinila relativně dostupnou variantu pro firmy. Pro srovnání, Unitree H1 stojí méně než 90 000 dolarů, zatímco Figure 01 se odhaduje na 30 000 až 150 000 dolarů.

Vhodné pro:

• „Fyzická umělá inteligence“ a Průmysl 5.0 a robotika – Německo má nejlepší příležitosti a předpoklady ve fyzické umělé inteligenci

Temná stránka revoluce: rizika a nevyřešené otázky

Navzdory působivému pokroku čelí odvětví fyzické umělé inteligence značným výzvám, které vyžadují kritické zkoumání.

Bezpečnost fyzických systémů umělé inteligence vyžaduje zcela nové rámce a přístupy. Fyzické systémy umělé inteligence vykazují podobné bezpečnostní zranitelnosti jako systémy průmyslové automatizace, s tím rozdílem, že často obsahují miliony řádků kódu, a představují tak obrovské pole pro útok. Na rozdíl od tradičních automatizačních prostředí, kde stav bez napájení často odpovídá bezpečnému stavu, je pro fyzickou umělou inteligenci nedostatečná jednoduchá funkce vypnutí. Lidé s těmito systémy interagují nepředvídatelně, a proto je nezbytných více mechanismů vypnutí.

Problém halucinací způsobených umělou inteligencí představuje jednu z největších výzev. Pokud systémy umělé inteligence v důsledku halucinací špatně identifikují objekty nebo špatně odhadnou situace, mohou být následky ve fyzickém prostředí nebezpečné. Virální videa již ukazují robota, jak šlápne dítěti na nohu, zřejmě proto, že systém nedokázal správně detekovat nebo vhodně reagovat na lidskou přítomnost. Tyto incidenty podtrhují zásadní význam citlivé detekce senzory a adaptivních bezpečnostních protokolů.

Nedostatek a mezera v kvalifikovaných pracovních místech představují další klíčovou výzvu. Zpráva Světového ekonomického fóra o budoucnosti pracovních míst z roku 2025 označuje mezery v kvalifikovaných pracovních místech za největší překážku transformace podniků, přičemž 63 procent zaměstnavatelů to uvádí jako hlavní překážku. Průzkum EY 2025 Work Reimagined Survey odhaluje zásadní rozpor: Zatímco 37 procent zaměstnanců se obává, že nadměrná závislost na umělé inteligenci by mohla narušit jejich dovednosti, pouze 12 procent absolvuje dostatečné školení v oblasti umělé inteligence. Zaměstnanci, kteří absolvují více než 81 hodin ročního školení v oblasti umělé inteligence, uvádějí průměrné zvýšení produktivity o 14 hodin týdně, ale také o 55 procent častěji společnost opouštějí kvůli vysoké poptávce po talentech v oblasti umělé inteligence.

Spotřeba energie fyzických systémů umělé inteligence a s nimi spojené infrastruktury dramaticky roste. Trénink GPT-4 spotřeboval odhadem 50 gigawatthodin elektřiny, což je zhruba 40krát více než GPT-3. Mezinárodní energetická agentura varuje, že poptávka po elektřině v datových centrech se do roku 2030 více než zdvojnásobí a potenciálně dosáhne 1 050 terawatthodin, čímž překročí celkovou současnou spotřebu energie v Japonsku. Jediné datové centrum umělé inteligence může spotřebovat tolik energie, kolik potřebuje 100 000 domácností.

Dopad na trh práce vyžaduje nuance v pohledu. Studie MIT zjistila, že umělá inteligence by již nyní mohla nahradit 11,7 procenta pracovních míst v USA, přičemž riziková povolání jsou rozprostřena ve všech 50 státech, včetně venkovských oblastí, které jsou z diskusí o umělé inteligenci obvykle vyloučeny. Interní dokumenty společnosti Amazon naznačují, že její robotická strategie by mohla eliminovat potřebu najmout 160 000 pracovníků během pouhých dvou let. Tým společnosti pro robotiku si klade za cíl automatizovat 75 procent svých operací.

Regulace zaostává za technologickým vývojem. Zákon EU o umělé inteligenci představuje první komplexní právní rámec pro umělou inteligenci na světě, ale stávající předpisy o bezpečnosti a ochraně zdraví při práci, jako je zákon o bezpečnosti a ochraně zdraví při práci nebo nařízení o bezpečnosti průmyslu, dosahují svých limitů při řešení dynamicky se učících systémů umělé inteligence. Směrnice o strojních zařízeních, která v roce 2027 nahradí směrnici o strojních zařízeních, se zabývá systémy s proměnlivým chováním, ale neobsahuje konečné požadavky na průběžné posuzování shody v případě změn systému.

Příští desetiletí: Světové modely, humanoidi a autonomní továrna

Budoucnost fyzické umělé inteligence se vyznačuje několika sbíhajícími se trendy, které budou formovat příští desetiletí.

Modely World Foundation se stávají klíčovým nástrojem pro fyzickou umělou inteligenci. Tyto pokročilé systémy umělé inteligence jsou navrženy tak, aby simulovaly a předpovídaly reálná prostředí a jejich dynamiku. Chápou základní fyzikální principy, jako je pohyb, síla, kauzalita a prostorové vztahy, což jim umožňuje simulovat, jak objekty a entity interagují v prostředí. Meta V-JEPA 2 s 1,2 miliardami parametrů byl trénován na více než milionu hodin videa a nastavuje nové standardy ve fyzikálním uvažování a plánování robotů s nulovým potenciálem. Genie 3 od Googlu a Marble od World Labs představují další významné pokroky v této oblasti.

Generování syntetických dat řeší kritický problém s trénováním fyzické umělé inteligence. Plán GR00T Dreams umožňuje generování velkého množství syntetických pohybových dat z jednoho vstupního obrazu. Díky této technologii dokázala společnost NVIDIA Research vyvinout GR00T N1.5 za pouhých 36 hodin, oproti téměř třem měsícům ručního sběru dat. Toto zrychlení drasticky zkrátí vývojové cykly fyzických systémů umělé inteligence.

Humanoidní roboti jsou na pokraji masové výroby. Goldman Sachs předpovídá, že v roce 2026 bude po celém světě dodáno 50 000 až 100 000 humanoidních jednotek, přičemž výrobní náklady klesnou na 15 000 až 20 000 dolarů za jednotku. Do roku 2035 by podle prognóz průmyslu mohlo být celosvětově používáno 1,3 miliardy robotů poháněných umělou inteligencí. Globální trh s humanoidními roboty dosáhne do roku 2030 hodnoty 6 miliard dolarů a do roku 2035 vzroste na 51 miliard dolarů. Očekává se, že investice do robotiky a ztělesněné umělé inteligence dosáhnou v letech 2026 až 2030 kumulativních 400 až 700 miliard dolarů.

Konvergence fyzické umělé inteligence s prostorovými výpočty a rozšířenou realitou otevírá nové dimenze. Yann LeCun, hlavní vědec pro umělou inteligenci ve společnosti Meta, zdůrazňuje, že programy LLM (Master of Labs - matematické tituly) nejsou cestou k umělé inteligenci podobné lidské, a přesouvá pozornost k fyzické umělé inteligenci, která kombinuje vnímání, uvažování a řízení v trojrozměrných prostorech. Nová společnost World Labs, kterou založila společnost Fei-Fei Li, se identifikuje jako společnost zabývající se prostorovou inteligencí a zaměřená na modely, které dokáží vnímat, generovat a interagovat s trojrozměrným prostředím.

Edge computing a integrace 5G dramaticky rozšíří možnosti fyzických systémů umělé inteligence v reálném čase. Sítě 5G zkracují dobu odezvy ze 100 milisekund na méně než jednu milisekundu, což umožňuje skutečnou kontrolu v reálném čase. Privátní sítě 5G poskytují organizacím přímou kontrolu nad jejich prostředím edge computingu s přesnými požadavky na latenci a šířku pásma. Rozdělení sítě umožňuje vyhrazenou šířku pásma pro kritické edge aplikace.

Automatizační prostředí se bude i nadále diferencovat. Tři typy robotických systémů budou koexistovat a tvořit vrstvenou strategii automatizace: robotika založená na pravidlech pro strukturované, opakující se úkoly s nepřekonatelnou přesností; robotika založená na tréninku pro variabilní úkoly využívající posilovací učení; a kontextová robotika s učením s nulovým potenciálem pro nepředvídatelné procesy a nová prostředí.

Od simulace k chytrému stroji: Jak fyzická umělá inteligence urychluje Průmysl 4.0

Analýza fyzické umělé inteligence odhaluje technologickou revoluci, která se odehrává nebývalým tempem a zásadně transformuje výrobu a logistiku. Konvergence algoritmů umělé inteligence, pokročilých senzorů, výkonné výpočetní infrastruktury a inovativního robotického hardwaru dosáhla bodu, kdy stroje poprvé dokáží vnímat a interagovat s fyzickým světem s úrovní inteligence a přizpůsobivosti, která byla dříve vyhrazena pouze lidem.

Technologické základy jsou položeny. Základní modely jako GR00T umožňují učení s nulovým počtem pokusů a výuku přirozeného jazyka. Simulační prostředí jako Isaac Sim drasticky snižují dobu vývoje a náklady. Generování syntetických dat řeší kritické úzké místo v tréninku. Pokročilé senzory a aktuátory poskytují strojům vnímání a obratnost. Edge computing a 5G poskytují nezbytné funkce v reálném čase.

Praktické ověřování v průmyslovém měřítku již probíhá. BMW, Amazon, Foxconn a řada dalších společností demonstrují proveditelnost a výhody fyzické umělé inteligence v reálném výrobním a logistickém prostředí. Výsledky jsou přesvědčivé: zrychlené doby cyklů, zlepšená kvalita, zvýšená flexibilita, snížené náklady a nová, kvalifikovanější pracovní místa.

Zároveň tyto výzvy vyžadují vážnou pozornost. Bezpečnost, spotřeba energie, nedostatky v kvalifikované struktuře, nejasnosti v regulaci a potenciální narušení trhu práce musí být řešeny proaktivně. Společnosti implementující fyzickou umělou inteligenci potřebují nejen technologické znalosti, ale také jasnou strategii pro transformaci pracovní síly a společenskou odpovědnost.

To představuje historickou příležitost pro Německo a Evropu. Fyzická umělá inteligence vyžaduje nejen digitální inteligenci, ale také vynikající mechatroniku, přesné inženýrství a hluboké odborné znalosti v dané oblasti. Tyto silné stránky jsou v německém průmyslu hluboce zakořeněny. Integrace umělé inteligence do fyzických systémů může stavět na zavedených průmyslových základech a transformovat je pro věk inteligentní automatizace.

Nastal čas strategických akcí. Společnosti, které dnes zavedou fyzickou umělou inteligenci jako strategické aktivum, povedou další fázi průmyslové konkurenceschopnosti. Revoluce již není teoretická; již probíhá a její tempo se zrychluje. Otázkou již není, zda fyzická umělá inteligence transformuje průmysl, ale kdo tuto transformaci povede a koho ona předběhne.

☑️ 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