Roboter-KI und Physical AI: Die neue Ära der intelligenten Automatisierung

Automatisierung: Warum Physical AI die Fabrik der Zukunft steuert – und Ihre Branche transformiert

Die künstliche Intelligenz steht an einem fundamentalen Wendepunkt. Nach Jahrzehnten, in denen KI-Systeme primär in digitalen Umgebungen wie der Datenanalyse oder der Content-Generierung operierten, verlässt die Technologie nun ihren virtuellen Käfig und manifestiert sich zunehmend in der physischen Realität. Dieser Übergang zur sogenannten Physical AI – der verkörperten Intelligenz – markiert nicht nur einen Technologiesprung, sondern läutet potenziell die nächste industrielle Revolution ein, indem abstrakte Algorithmen zu handelnden Systemen werden, die direkt in unsere dreidimensionale Welt eingreifen.

Die wirtschaftliche Dimension dieser Transformation ist atemberaubend: Der globale Markt für Physical AI wird von geschätzten 5,41 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf voraussichtlich 61,19 Milliarden US-Dollar bis 2034 anwachsen. Parallel dazu expandiert die gesamte KI-Landschaft mit ähnlicher Dynamik, was die tiefgreifende strukturelle Verschiebung in der Art und Weise signalisiert, wie Unternehmen, Industrien und Gesellschaften zukünftig mit Automatisierung und Intelligenz umgehen werden.

Doch Physical AI ist mehr als nur die Implementierung von Algorithmen in Robotern. Während klassische Roboter-KI oft auf starre, für spezifische Aufgaben programmierte Systeme setzt, repräsentiert Physical AI einen ganzheitlichen Ansatz. Sie basiert auf generalisierbaren Foundation Models, die ein fundamentales Weltwissen entwickeln und ein umfassendes Verständnis der Umgebung ermöglichen – eine Entwicklung, die von der zentralisierten Cloud-Architektur hin zu einer dezentralisierten, lokal kontrollierten Edge-KI führt.

Diese neue Generation von Systemen, oft als Autonomous Physical AI oder Embodied AI (verkörperte KI) bezeichnet, überwindet die Grenzen der digitalen KI, indem sie mittels ausgefeilter Sensornetzwerke, Echtzeitverarbeitung und autonomen Entscheidungsfähigkeiten die digital-physische Kluft überbrückt. Im Kern geht es darum, Maschinen zu entwickeln, die nicht nur Befehle ausführen, sondern die reale Welt verstehen und flexibel auf unvorhergesehene Herausforderungen reagieren können – von der autonomen Steuerung humanoider Roboter in der Fabrik bis hin zur präzisen Agrartechnik auf dem Acker. Diese Entwicklung wird maßgeblich durch Vision-Language-Action Models (VLA) und physikbasierte Simulationen in digitalen Zwillingen vorangetrieben, die eine risikofreie und skalierbare Datengenerierung für das Training der Robotersysteme ermöglichen.

Wenn Maschinen denken lernen und die Welt berühren – warum die Verschmelzung von Digitalem und Physischem die nächste industrielle Revolution einläutet

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz hat einen entscheidenden Wendepunkt erreicht. Nach Jahrzehnten, in denen KI-Systeme ausschließlich in digitalen Sphären operierten und sich auf die Verarbeitung von Daten und die Generierung von Text, Bildern oder Analysen beschränkten, vollzieht sich gegenwärtig eine fundamentale Transformation. Die Künstliche Intelligenz verlässt ihren virtuellen Käfig und manifestiert sich zunehmend in der physischen Realität. Diese Entwicklung markiert den Übergang von der rein digitalen zur verkörperten Intelligenz, von abstrakten Algorithmen zu handelnden Systemen, die unmittelbar in unsere dreidimensionale Welt eingreifen können.

Marktprognosen und wirtschaftliche Dimension

Der globale Markt für Physical AI demonstriert eindrucksvoll das Ausmaß dieser Transformation. Von einem Wert von 5,41 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wird erwartet, dass dieser Markt bis 2034 auf 61,19 Milliarden US-Dollar anwächst, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 31,26 Prozent entspricht. Andere Analysten prognostizieren sogar noch dynamischere Entwicklungen, mit Schätzungen die von 3,78 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 67,91 Milliarden US-Dollar bis 2034 reichen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 33,49 Prozent entspräche. Diese beeindruckenden Zahlen spiegeln nicht lediglich einen Technologietrend wider, sondern signalisieren eine strukturelle Verschiebung in der Art und Weise, wie Unternehmen, Industrien und Gesellschaften mit Automatisierung und Intelligenz umgehen.

Parallel dazu expandiert der Markt für autonome KI-Systeme mit ähnlicher Dynamik. Die globale autonome KI-Landschaft soll von 2025 bis 2029 um 18,4 Milliarden US-Dollar wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 32,4 Prozent. Die Prognosen für den Gesamtmarkt künstlicher Intelligenz zeichnen ein noch größeres Bild: von 294,16 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 1.771,62 Milliarden US-Dollar bis 2033. Diese Zahlen verdeutlichen, dass KI nicht mehr nur ein Werkzeug zur Optimierung bestehender Prozesse darstellt, sondern zum fundamentalen Treiber wirtschaftlicher Transformation avanciert.

Von der Cloud zur Edge: Ein Paradigmenwechsel

Die Unterscheidung zwischen Physical AI und klassischer Roboter-KI erscheint auf den ersten Blick subtil, entpuppt sich bei genauerer Betrachtung jedoch als paradigmatisch für das Verständnis der gegenwärtigen technologischen Revolution. Beide Konzepte operieren an der Schnittstelle von digitaler Intelligenz und physischer Manifestation, doch ihre Herangehensweisen, Fähigkeiten und Potenziale unterscheiden sich fundamental. Während traditionelle Roboter-KI auf spezialisierte, für konkrete Aufgaben programmierte Systeme setzt, repräsentiert Physical AI einen ganzheitlichen Ansatz, der auf generalisierbaren Foundation Models basiert und eine fundamentale Weltwahrnehmung in physischen Kontexten ermöglicht.

Die Konvergenz dieser beiden Entwicklungsstränge führt zu einer neuen Generation von Systemen, die als Autonomous Physical AI bezeichnet werden. Diese Systeme kombinieren die Demokratisierung von Hochleistungs-KI durch Open-Source-Modelle mit der Integration künstlicher Intelligenz in physische Systeme, die autonom, dezentral und unabhängig von zentralisierten Cloud-Infrastrukturen operieren können. Diese Entwicklung markiert eine strukturelle Verschiebung weg von der zentralisierten Cloud-Architektur hin zu einer dezentralisierten, lokal kontrollierten KI-Infrastrstruktur.

Begriffliche Abgrenzungen und konzeptionelle Grundlagen

Die Unterscheidung zwischen Physical AI, Roboter-KI und verwandten Konzepten erfordert eine präzise begriffliche Klärung, da in der aktuellen Diskussion häufig Vermischungen auftreten, die das Verständnis der jeweiligen Spezifika erschweren. Die konzeptionellen Grundlagen dieser Technologien wurzeln in unterschiedlichen wissenschaftlichen Traditionen und verfolgen teilweise divergierende Zielsetzungen.

Roboter-KI bezeichnet im klassischen Verständnis die Implementierung künstlicher Intelligenz in physische Maschinen, die programmiert sind, bestimmte Aufgaben automatisiert auszuführen. Ein Roboter repräsentiert dabei die Hardware, also die physische Maschine mit ihren Sensoren, Aktuatoren und mechanischen Komponenten. Die KI fungiert als Software, die auf Algorithmen und maschinellem Lernen basiert und autonome Entscheidungsfindung sowie Datenverarbeitung ermöglicht. Im Gegensatz zu Robotern besitzt KI an sich keine physische Präsenz, sondern existiert ausschließlich in Form von Software. Der entscheidende Punkt liegt darin, dass KI in Robotern implementiert werden kann, um deren Fähigkeiten zu erweitern, aber nicht zwingend muss.

Grenzen klassischer Industrierobotik

Konventionelle Industrieroboter arbeiten vielfach völlig ohne KI, indem sie sich wiederholende Prozesse durch starre Punkt-zu-Punkt-Programmierung ausführen. Diese Systeme sind Maschinen, die von einem zum anderen Punkt fahren und dabei vordefinierten Befehlen gehorchen müssen, ohne eigene Interpretationen vornehmen zu können. Die Prozesse bleiben dadurch starr und unflexibel. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht es Robotern erst, Augen in Form von 3D-Kameras zu verwenden, Dinge zu sehen und lokale Intelligenz zu nutzen, um eigene Bewegungspläne zu erstellen und Objekte ohne exakte Punkt-zu-Punkt-Programmierung zu handhaben.

Physical AI: Mehr als nur Programmierung

Physical AI geht konzeptionell deutlich über diese Definition hinaus. Der Begriff beschreibt die Integration von KI in Systeme wie Autos, Drohnen oder Roboter, die es der KI ermöglicht, mit der realen physischen Welt zu interagieren. Physical AI verschiebt den Fokus von der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben hin zu einer höheren Autonomie von Systemen. Dadurch eröffnen sich neue Aufgaben- und Einsatzgebiete sowie erweiterte Marktpotenziale. Physical AI bezeichnet KI-Systeme, die die reale Welt verstehen und mit ihr interagieren, indem sie motorische Fähigkeiten nutzen, die oft in autonomen Maschinen wie Robotern, selbstfahrenden Fahrzeugen und intelligenten Räumen untergebracht sind.

Anders als traditionelle KI, die nur in digitalen Domänen operiert, überbrückt Physical AI die digital-physische Kluft durch ausgefeilte Sensornetzwerke, Echtzeitverarbeitung und autonome Entscheidungsfähigkeiten. Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, Umgebungen durch Sensoren zu beobachten, diese Informationen mithilfe von KI zu verarbeiten und physische Aktionen durch Aktuatoren auszuführen. Die fundamentale Differenz besteht darin, dass Physical AI kontinuierlich Daten aus physischen Umgebungen durch mehrere Sensoren gleichzeitig sammelt und dadurch ein umfassendes Verständnis der Umgebung entwickelt.

Embodied AI: Intelligenz durch Interaktion

Embodied AI oder verkörperte künstliche Intelligenz bezeichnet eine jüngere Strömung in der KI-Forschung, die der Theorie des Embodiment folgt. Diese geht davon aus, dass Intelligenz im Kontext physischer Agenten begriffen werden muss, die sich in einer realen physischen und sozialen Welt verhalten. Im Gegensatz zum klassischen maschinellen Lernen in der Robotik umfasst verkörperte KI alle Aspekte der Interaktion und des Lernens in einer Umgebung: von der Wahrnehmung über das Verstehen, Denken und Planen bis hin zur Ausführung beziehungsweise Steuerung.

Die frühe KI-Forschung konzeptualisierte Denkvorgänge als abstrakte Symbolmanipulation beziehungsweise Rechenoperationen. Im Zentrum standen Algorithmen und Computerprogramme, wobei die zugrundeliegende Hardware als weitgehend irrelevant erachtet wurde. Rodney Brooks, ein australischer Informatiker und Kognitionswissenschaftler, war einer der ersten, der diese Perspektive grundlegend in Frage stellte. In seiner einflussreichen Vorlesung kritisierte er die zu diesem Zeitpunkt gängige Praxis, sich bei der Entwicklung von KI-Systemen einem Top-down-Ansatz folgend auf die Emulation menschlicher Fähigkeiten zur Problemlösung und Schlussfolgerung zu konzentrieren.

Brooks argumentierte, dass im Rahmen der traditionellen KI-Forschung entwickelte Intelligenzmodelle, die sich stark an der Funktionsweise der zum jeweiligen Zeitpunkt verfügbaren Computer orientierten, nahezu keinerlei Ähnlichkeit mit dem Modus Operandi intelligenter biologischer Systeme aufwiesen. Dies werde deutlich aus dem Umstand, dass es sich bei dem Großteil der Aktivitäten, denen Menschen in ihrem Alltag nachgehen, weder um Problemlösung noch Planung handelt, sondern um Routineverhalten in einer relativ benignen, aber in hohem Maße dynamischen Umwelt. So wie menschliches Lernen auf Erkundung und Interaktion mit der Umwelt beruht, müssen verkörperte Agenten ihr Verhalten durch Erfahrung verbessern.

Die verkörperte KI überwindet die Grenzen der digitalen KI, indem sie mittels physischer KI-Systeme mit der realen Welt interagiert. Sie zielt darauf ab, die Lücke zwischen digitaler KI und Anwendungen in der realen Welt zu schließen. Für einen verkörperten intelligenten Agenten spielen seine physische Struktur und Eigenschaften, seine Sensorausstattung und Aktionsmöglichkeiten eine entscheidende Rolle. Intelligenz sollte nicht isoliert existieren, sondern sich durch eine vielfältige, multimodale Interaktion mit der Umwelt manifestieren.

Generative Modelle und die Simulation der Realität

Generative physische KI erweitert bestehende generative KI-Modelle um die Fähigkeit, räumliche Beziehungen und physische Vorgänge in unserer dreidimensionalen Welt zu verstehen. Diese Erweiterung wird durch die Integration zusätzlicher Daten in den Trainingsprozess der KI ermöglicht, die Informationen über räumliche Strukturen und physikalische Gesetze der realen Welt enthalten. Generative KI-Modelle wie Sprachmodelle werden mit großen Mengen an Text- und Bilddaten trainiert und beeindrucken durch ihre Fähigkeit, menschliche Sprache zu erzeugen und abstrakte Konzepte zu entwickeln. Ihr Verständnis der physischen Welt und ihrer Regeln ist jedoch begrenzt, es fehlt der räumliche Kontext.

Die physikbasierte Datengenerierung beginnt mit der Erstellung eines digitalen Zwillings, beispielsweise einer Fabrik. In diesem virtuellen Raum werden Sensoren und autonome Maschinen wie Roboter integriert. Anschließend werden reale Szenarien auf Basis von physikbasierten Simulationen durchgeführt, bei denen die Sensoren verschiedene Interaktionen erfassen, wie die Dynamik von starren Körpern etwa Bewegungen und Kollisionen oder die Interaktion von Licht mit seiner Umgebung. Durch diese Technologie werden Physical AI-Modelle für die erfolgreiche Ausführung von Aufgaben in der Simulation belohnt, wodurch sie sich kontinuierlich anpassen und verbessern.

Durch wiederholtes Training lernen autonome Maschinen, sich an neue Situationen und unvorhergesehene Herausforderungen anzupassen, die sie für den Einsatz in der realen Welt vorbereiten. Mit der Zeit entwickeln sie ausgefeilte feinmotorische Fähigkeiten für praktische Anwendungen wie das präzise Verpacken von Kisten, die Unterstützung von Produktionsschritten oder die autonome Navigation in komplexen Umgebungen. Bislang konnten autonome Maschinen ihre Umgebung nicht umfassend wahrnehmen und interpretieren. Generative Physical AI ermöglicht es nun, Roboter zu entwickeln und zu trainieren, die nahtlos mit der realen Welt interagieren und sich flexibel an wechselnde Bedingungen anpassen können.

Technologische Architektur und Funktionsweise

Die technologische Grundlage von Physical AI und fortgeschrittenen Roboter-KI-Systemen basiert auf dem Zusammenspiel mehrerer Schlüsseltechnologien, die erst in ihrer Kombination die beeindruckenden Fähigkeiten moderner autonomer Systeme ermöglichen. Diese Architektur unterscheidet sich fundamental von traditionellen Automatisierungslösungen durch ihre Fähigkeit zur Generalisierung, zum kontinuierlichen Lernen und zur Anpassung an unstrukturierte Umgebungen.

Im Zentrum der technologischen Revolution stehen Foundation Models, große vortrainierte KI-Systeme, die seit 2021 als Überbegriff für die heutigen gängigen großen KI-Systeme dienen. Diese Modelle werden zunächst aufwendig mit enormen Datenmengen trainiert und lassen sich danach durch verhältnismäßig geringes Spezialisierungstraining, sogenanntes Fine-Tuning, an vielfältige Aufgabenstellungen anpassen. Durch dieses Vortraining verstehen Foundation Models nicht nur Sprache, sondern entwickeln vor allem auch ein großes Weltwissen und können bis zu einem gewissen Grad logisch denken beziehungsweise schlussfolgern, abstrahieren und planen.

Diese Eigenschaften machen Foundation Models besonders geeignet für die Steuerung von Robotern, was seit etwa drei Jahren intensiv erforscht wird und momentan zu einer Revolution in der Robotik führt. Mit den genannten Eigenschaften sind solche Modelle herkömmlicher, spezialisierter Robotik-KI weit überlegen. Die Nutzung geeigneter Foundation Models als Roboter-Gehirne stellt aus diesen Gründen einen Durchbruch dar und öffnet erstmals einen Weg zur Entwicklung wirklich intelligenter, praktisch nützlicher und damit universell einsetzbarer Roboter.

Vision-Language-Action Models (VLA): Das Gehirn des Roboters

Im Gegensatz zu normalen Foundation Models, die nicht für die Robotik mit ihren speziellen Anforderungen entwickelt beziehungsweise optimiert worden sind, werden Robotik-Foundation-Modelle zusätzlich auch auf Robotik-Datensätzen trainiert und weisen spezielle Anpassungen ihrer Architektur auf. Bei solchen Modellen handelt es sich meist um sogenannte Vision-Language-Action Models, die Sprache sowie Bilder- und Videodaten von Kameras in der Eingabe verarbeiten und so trainiert worden sind, dass sie direkt Aktionen, also Bewegungsbefehle für die Gelenke und Aktuatoren des Roboters, ausgeben.

Ein wichtiger Meilenstein dieser Entwicklung war RT-2 von Google DeepMind aus Mitte 2023, welches das erste VLA im engeren Sinne darstellt. Aktuelle Modelle umfassen das Open-Source-Modell OpenVLA aus 2024 sowie weitere fortgeschrittene Systeme. Die Architektur dieser Modelle ist hochkomplex und umfasst typischerweise einen visuellen Encoder, der Kamerabilder in numerische Repräsentationen umwandelt, ein großes Sprachmodell als Kern für Reasoning und Planung sowie spezialisierte Action-Decoder, die kontinuierliche Roboterbefehle generieren.

Embodied Reasoning: Verstehen und Handeln

Ein zentraler Aspekt moderner Physical AI-Systeme liegt in der Fähigkeit zur Embodied Reasoning, der Fähigkeit von Modellen, die physische Welt zu verstehen und wie man mit ihr interagiert. Embodied Reasoning umfasst das Set von Weltwissen, das die fundamentalen Konzepte umfasst, die kritisch für das Operieren und Handeln in einer inhärent physisch verkörperten Welt sind. Dies ist eine Fähigkeit von Vision Language Models und nicht notwendigerweise an Robotik gebunden. Das Testen von Embodied Reasoning beinhaltet einfach das Prompting von VLMs über Bilder.

Klassische Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Multi-View-Korrespondenz fallen unter Embodied Reasoning. Diese Aufgaben werden alle als Sprachprompts ausgedrückt. Embodied Reasoning kann auch durch Visual Question Answering getestet werden. Diese Fragen testen das Verständnis, das erforderlich ist, um mit der Umgebung zu interagieren. Zusätzlich zum allgemeinen physikalischen Reasoning können Systeme Weltwissen nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise könnte ein Roboter aufgefordert werden, einen gesunden Snack in der Küche zu holen, wobei das Weltwissen im VLM genutzt würde, um herauszufinden, wie dieser mehrdeutige Befehl auszuführen ist.

Für Robotik-Anwendungen ist es entscheidend, dieses Verständnis zu nutzen, um bedeutungsvolle Aktionen in der realen Welt zu ermöglichen. Dies bedeutet, hochrangiges Verständnis in präzise Kontrollbefehle durch die Hardware-APIs des Roboters zu übersetzen. Jeder Roboter hat eine unterschiedliche Schnittstelle, und das Wissen darüber, wie der Roboter gesteuert wird, ist nicht in den VLMs vorhanden. Die Herausforderung besteht darin, die großen vortrainierten Modelle so zu erweitern, dass sie kontinuierliche Aktionen für spezifische Roboterverkörperungen ausgeben können, während gleichzeitig die wertvollen Fähigkeiten des VLMs erhalten bleiben.

Eine innovative Lösung für diese Herausforderung stellt die Architektur des Action Expert dar, ein Transformer-Modell mit der gleichen Anzahl von Schichten, aber kleineren Einbettungsdimensionen und MLP-Breiten. Die Attention-Heads und die Pro-Head-Einbettungsdimension müssen mit dem Hauptmodell übereinstimmen, um Präfix-Token im Aufmerksamkeitsmechanismus zu ermöglichen. Bei der Verarbeitung durchlaufen Suffix-Token den Action-Expert-Transformer, während sie die KV-Einbettungen aus dem Präfix einbeziehen, die einmal berechnet und dann gecacht werden.

Schlüsseltechnologien: Simulation, Edge-AI und Transfer Learning

Die Realisierung von Physical AI basiert auf dem Zusammenspiel dreier Schlüsseltechnologien. Erstens ermöglichen realistische Simulationen in Form digitaler Zwillinge die exakte Abbildung von Prozessen, Materialflüssen und Wechselwirkungen, was entscheidend für autonomes Robot Learning ist. Zweitens sorgt Edge-AI-Hardware dafür, dass KI-Systeme lokal auf dem Roboter laufen, etwa über GPU-basierte Kompaktsysteme. Drittens ermöglicht Advanced Computer Vision, dass visuelle Erkennungssysteme unterschiedliche Objekte, Formen und Variationen identifizieren können.

Das Robot Learning erfolgt dadurch, dass KI-Modelle in Simulationen trainieren und ihr Wissen auf physische Roboter übertragen. Transfer Learning beschleunigt die Anpassung an neue Aufgaben erheblich. Echtzeitdatenanalyse mit Plattformen wie Microsoft Fabric ermöglicht die Analyse von Prozessdaten, die Erkennung von Engpässen und das Ableiten von Optimierungen. Die Realität und die Maschine werden virtuell mit all ihren Naturgesetzen und Spezifikationen nachgebaut. Dieser digitale Zwilling lernt nun beispielsweise durch Reinforcement Learning wie genau er sich bewegen kann ohne zu kollidieren, wie er gewünschte Bewegungen ausführt und wie er auf verschiedene simulierte Szenarien reagieren kann.

Die KI kann unzählige Situationen risikofrei erproben, ohne dabei den physischen Roboter zu beschädigen. Die entstandenen Daten werden dann, sobald der digitale Zwilling genug gelernt hat, auf den realen Roboter übertragen. Roboter, die mit entsprechenden KI-Systemen ausgestattet sind, spielen nicht nur starre Programme ab, sondern sind entscheidungs- und anpassungsfähig. Physical AI wird eingesetzt, um Robotern Kontext- und Situationsverständnis zu geben. Dies bedeutet in der Praxis, dass Roboter mit physischer KI Prozesse meistern können, die variabel sind und Anpassungsfähigkeit erfordern.

Daten als Treibstoff: Herausforderungen und Lösungen

Ein weiterer entscheidender Aspekt liegt in der Datengenerierung für das Training dieser Systeme. Während VLMs auf Billionen von Token an internetbasierten Daten trainiert werden, ist es möglich, bei Robotik-Daten eine vergleichbare Token-Anzahl zu erreichen. Open X-Embodiment enthält 2,4 Millionen Episoden. Bei angenommenen 30 Sekunden pro Episode, 30 Hz Frame-Sampling und etwa 512 Vision-Token pro Frame können über eine Billion Token erreicht werden. Dieser kollektive Aufwand von 21 akademischen und industriellen Institutionen amalgamiert 72 verschiedene Datensätze von 27 verschiedenen Robotern und deckt 527 Fähigkeiten über 160.266 Aufgaben ab.

Die Standardisierung von Daten aus diversen Robotertypen mit variierenden Sensoren und Aktionsräumen in ein einheitliches Format stellt eine enorme technische Herausforderung dar, ist jedoch entscheidend für die Entwicklung generalisierbarer Modelle. World Foundation Models werden genutzt, um skalierbar Trainingsdaten für Robotik-Foundation-Modelle zu erzeugen oder zu vervielfältigen, denn der relative Mangel an robotik-relevanten Trainingsdaten ist gegenwärtig der größte Flaschenhals bei ihrer Entwicklung.

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Branchenspezifische Anwendungsfelder und Marktpotenziale

Die praktische Implementierung von Physical AI und fortgeschrittenen Roboter-KI-Systemen entfaltet sich über ein breites Spektrum von Branchen und Anwendungsfällen, wobei jeder Sektor spezifische Anforderungen, Herausforderungen und Potenziale aufweist. Die Analyse der verschiedenen Märkte zeigt deutlich, dass nicht ein einheitlicher Ansatz für alle Branchen optimal ist, sondern dass die jeweiligen Charakteristika der Branche bestimmen, welche Form der intelligenten Automatisierung den größten Nutzen stiftet.

In der industriellen Fertigung und Produktion manifestiert sich der Einsatz von Physical AI besonders eindrucksvoll. Der Automobilbau steht dabei an vorderster Front der Transformation. BMW testet als erster Autohersteller überhaupt humanoide Roboter in der Produktion, konkret den Figure 02 im US-Werk Spartanburg. Im Gegensatz zu Teslas Optimus, der bisher weitgehend in der Konzeptphase verharrt, nimmt der von künstlicher Intelligenz gesteuerte Figure 02 bereits Blechteile aus einem Regal und legt sie in eine Maschine ein, eine Tätigkeit, die in Autofabriken bisher noch von Menschen erledigt wird.

BMW und Figure AI wollen gemeinsam Technologiethemen wie künstliche Intelligenz, Robotersteuerung, Fertigungsvirtualisierung und Roboterintegration erforschen. Die Automobilindustrie und damit auch die Produktion von Fahrzeugen entwickeln sich rasant weiter. Der Einsatz von Universalrobotern hat das Potenzial, die Produktivität effizienter zu gestalten, die wachsenden Anforderungen der Kunden zu erfüllen und es den Teams zu ermöglichen, sich auf den vor ihnen liegenden Wandel zu konzentrieren. Langfristiges Ziel ist es, die Arbeiter in der Fabrik bei ergonomisch ungünstigen sowie ermüdenden Aufgaben zu entlasten.

Die industrielle Automatisierung profitiert von Physical AI durch die Verbindung von digitalen Zwillingen, Edge-KI und Robotik, was Automatisierung neu definiert. In der Produktion eröffnen sogenannte Live Twins, digitale Modelle die nicht nur abbilden sondern auch aktiv steuern, neue Handlungsspielräume. Diese ermöglichen die Identifikation von Engpässen bevor sie kritisch werden, die Erprobung neuer Abläufe und Bewertung von Varianten sowie risikofreies Training autonomer Systeme. Gerade in den Bereichen Logistik 4.0 und Smart Warehousing verbessern Live Twins Planungssicherheit, Ausfallschutz und Reaktionsgeschwindigkeit.

Logistik 4.0: Digitale Zwillinge im Praxistest

Das Beispiel der KION Group zeigt konkret, wie Physical AI reale Lagerlogistik unterstützen kann. KION, Accenture und NVIDIA entwickeln gemeinsam eine Lösung, bei der intelligente Roboter vollständig in einem digitalen Zwilling des Lagers trainiert werden. Die Roboter lernen dort Prozesse wie das Be- und Entladen, Kommissionieren und Umpacken, bevor sie im realen Lager zum Einsatz kommen. Das System basiert auf der Simulationsplattform NVIDIA Omniverse. Ergänzend kommt NVIDIA Mega zum Einsatz, ein speziell für industrielle Zwecke entwickeltes Framework innerhalb von Omniverse, das die parallele Simulation ganzer Systeme und Roboterflotten unterstützt.

Die Vorteile manifestieren sich in mehrfacher Hinsicht. Die Simulation typischer Lagerprozesse reduziert Fehler im Realbetrieb erheblich. Das Training erfolgt risikofrei, beschleunigt und ohne reale Ressourcen zu verbrauchen. Nach erfolgreichem Training übernehmen die Roboter reale Aufgaben, echtzeitgesteuert durch KI, die direkt auf dem Roboter läuft. Darüber hinaus ermöglichen digitale Zwillinge eine vorausschauende strategische Planung, bei der Unternehmen verschiedene Layouts, Automatisierungsgrade und Personalkonstellationen im Voraus virtuell testen und optimieren können, ohne den laufenden Betrieb zu stören.

Die Logistik- und Transportbranche erlebt durch künstliche Intelligenz eine umfassende Transformation. Künstliche Intelligenz in der Logistik findet in verschiedenen Bereichen Anwendung. Bei der Bedarfsprognose und Absatzplanung setzen 62 Prozent der Unternehmen auf KI-Unterstützung, während 51 Prozent KI zur Produktionsoptimierung und 50 Prozent zur Transportoptimierung nutzen. Die Anwendungen reichen vom Erkennen unterschiedlicher Gefahrgut-Labels über die Unterscheidung von Objekten ohne Seriennummer oder Etikett bis zur Auswertung von Sensordaten über Aktivitäten und Bewegungen.

KI-Systeme können Transportankunftszeiten mit Daten aus vielen Quellen vorhersagen und Absatzprognosen mit multivariaten Daten aus Lieferketten und öffentlichen Quellen treffen. Sie planen Pausen für Mitarbeiter unter Verwendung von Vital-, Bewegungs- und Maschinenbetriebsdaten, ermöglichen automatisierte Ladungsplanung mit Convolutional Neural Networks und überwachen die Transportmittelwahl, um schrittweise bessere Lösungen zu ermitteln. Mensch-Maschine-Interaktion wird durch trainierte Sprachroboter verbessert, während Transportroboter optische Muster nutzen, um sich selbst zu positionieren und zu orientieren.

Gesundheitswesen: Präzision und Assistenz

Das Gesundheitswesen stellt ein besonders sensibles und gleichzeitig vielversprechendes Anwendungsfeld dar. Über 40 Prozent der medizinischen Fachkräfte in Deutschland nutzen KI-gestützte Technologien in ihrer Einrichtung beziehungsweise Praxis. Im medizinischen Alltag bedeutet dies, dass radiologische Einrichtungen Bildaufnahmen durch KI auswerten lassen oder KI-gestützte Symptomchecker-Apps für eine Vordiagnose herangezogen werden. Ein zentraler Anknüpfungspunkt für KI liegt in der automatisierten Auswertung von Unterlagen. KI kann Ärzte bei Diagnosen unterstützen, da sie sich auf eine Vielzahl vorhandener Daten stützt und diese auswertet, also auf deutlich mehr als ein Arzt oder eine Ärztin im gesamten Berufsleben an Erfahrung sammeln kann.

Im deutschen Gesundheitswesen werden drei Robotertypen genutzt: Therapie-, Pflege- und OP-Roboter. Therapieroboter können Übungen eigenständig anleiten, während Pflegeroboter das Fachpersonal unterstützen. OP-Roboter können eigenständig Schnitte setzen und menschlichen Ärzten assistieren. Erst durch ihren Einsatz können manche Operationen minimalinvasiv durchgeführt werden. Der Da Vinci Roboter von Intuitive Surgical unterstützt in der Chirurgie bei der Durchführung präziser, minimalinvasiver Eingriffe durch eine Kombination aus der Steuerung durch einen menschlichen Chirurgen und Embodied AI, die menschliche Intuition und robotische Genauigkeit vereint.

Der Physical AI-Markt im Gesundheitsbereich wird dominiert von chirurgischen Robotern, insbesondere roboter-assistierten Chirurgiesystemen, die im Jahr 2024 den Markt anführten. Innerhalb der Robotik wird erwartet, dass neurochirurgische und orthopädische Segmente die höchsten Wachstumsraten während des Prognosezeitraums verzeichnen werden. Neben Radiologie und Pathologie spielen KI-Anwendungen in allen Fachgebieten in der Diagnostik und bei Interventionen eine immer größere Rolle. Im Bereich der personalisierten Medizin unterstützt die KI die Analyse von Biomarkern.

Smart Farming: KI auf dem Acker

Die Landwirtschaft entwickelt sich zu einem überraschend dynamischen Feld für Physical AI-Anwendungen. Fast jeder zweite Agrarbetrieb beschäftigt sich mittlerweile mit KI. Das größte Potenzial wird in Klima- und Wettervorhersagen gesehen, aber auch für die Ernte- und Produktionsplanung sowie für Ertragsprognosen. Als mögliche Hilfe interessant sind Lösungen auch für die tägliche Büroarbeit. Die Landwirtschaft gehört zu den Vorreitern der künstlichen Intelligenz. Der Einsatz ist wegen Belastungen der Betriebsleiter zunehmend eine Notwendigkeit.

Physical AI spielt in der Landwirtschaft und Lebensmittelverarbeitung in den kommenden Jahren eine immer wichtigere Rolle. Bisher waren viele Prozesse in der Natur schwer erfassbar, doch nun sind die technologischen Möglichkeiten so weit fortgeschritten, dass Systeme individuell auf ihre Umgebung reagieren können. Sie passen sich an die bestehende Welt an, statt dass die Welt für sie umgebaut werden muss. Moderne Landwirte arbeiten zunehmend hybrid, sowohl am Computer als auch direkt auf dem Feld. Auf den Feldern und in den Ställen kommen verschiedene Technologien zum Einsatz, um Daten zu messen und Prozesse zu optimieren.

Der Klimawandel und das stetige Bevölkerungswachstum stellen die moderne Landwirtschaft vor enorme Herausforderungen. Um diesen globalen Problemen effektiv zu begegnen, kann der gezielte Einsatz von Physical AI in landwirtschaftlichen Betrieben jeder Größe einen entscheidenden Beitrag leisten. Entgegen der weit verbreiteten Annahme, dass solche Technologien nur für große Betriebe geeignet sind, können auch und gerade kleinere Unternehmen stark von den Vorteilen profitieren. Der Einsatz kompakter Maschinen wie intelligenter Mähroboter oder automatisierter Unkrautjäter ermöglicht es ihnen, Effizienzsteigerungen zu erzielen und Arbeiten zu erledigen, für die sich auf dem heutigen Arbeitsmarkt ohnehin keine Arbeitskräfte mehr finden.

Bilderkennungstechnologien und Sensoren können dabei helfen, Pflanzenschutzmittel sehr viel gezielter einzusetzen und gegebenenfalls sogar ganz einzusparen. Das bringt nicht nur ökonomische, sondern auch ökologische Vorteile. Im vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Projekt Agri-Gaia entsteht eine offene Infrastruktur für den Austausch von KI-Algorithmen in der Landwirtschaft. Projektpartner aus Verbänden, Forschung, Politik und Industrie entwickeln unter der Leitung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz ein digitales Ökosystem für die mittelstandsgeprägte Agrar- und Ernährungswirtschaft, das auf der europäischen Cloud-Initiative Gaia-X basiert.

Einzelhandel: Das Ende der Warteschlange

Der Einzelhandel erlebt durch Physical AI und KI-basierte Systeme eine fundamentale Transformation des Kundenerlebnisses und der operativen Effizienz. Einzelhändler können mithilfe von KI die Nachfrage nach bestimmten Artikeln in verschiedenen Regionen besser vorhersagen, indem sie Daten über andere Artikel, Daten von Filialen mit ähnlichen demografischen Merkmalen und Daten von Dritten wie Wetter und Einkommensniveau heranziehen und analysieren. Eine landesweite Apotheke nutzte kürzlich KI, um die Nachfrage nach einem bestimmten Impfstoff zu verfolgen und vorherzusagen, dabei stützte sie sich auf nationale Trends, die der Bundesregierung gemeldet wurden.

Einzelhändler koppeln KI mit Video- und Sensordaten, um Kassenbereiche zu eliminieren, sodass die Kunden Artikel aus den Regalen nehmen, sie in ihre Einkaufskörbe legen und den Laden verlassen können, ohne an der Kasse anzustehen. Durch den Wegfall von Kassenschlangen und Kassensystemen kann mehr Fläche für die Auslage von Waren genutzt werden. Eine nationale Supermarktkette setzt KI ein, um Produkte mit einem unleserlichen Barcode visuell zu scannen und zu berechnen. Dank KI in Kombination mit Videokameras und Sensoren in den Regalen können Einzelhändler die Kundenfrequenz in ihren Geschäften besser verstehen und den Umsatz pro Quadratmeter steigern.

Die Technologie erkennt Produkte, bei denen die Kunden nie verweilen, und empfiehlt dem Einzelhändler, sie durch attraktivere Waren zu ersetzen. Außerdem kann KI gezielte Werbeaktionen für bestimmte Artikel auf den Mobilgeräten der Kunden generieren, wenn diese sich in der richtigen Filiale befinden. Durch diese Technologie sind Einzelhändler auch in der Lage, ihre Waren besser zu bündeln. Marken wie Zara nutzen AR-Displays in ihren Geschäften, damit Kunden Kleidung virtuell anprobieren können. Lebensmittelhändler wie Amazon Fresh setzen auf kontaktloses Bezahlen und digitale Einkaufslisten, die mit physischen Regalen verknüpft sind.

Bauwesen: Effizienz durch digitale Planung

Das Bauwesen stellt ein traditionell wenig digitalisiertes Feld dar, das jedoch zunehmend von KI-Anwendungen profitiert. KI ermöglicht gemeinsam mit anderen Ansätzen der Digitalisierung wie dem Building Information Modeling, dem Internet of Things und der Robotik, die Effizienz in der gesamten Wertschöpfungskette zu steigern, von der Produktion von Baumaterialien über die Entwurfs-, Planungs- und Bauphase bis hin zum Betrieb und zur Instandhaltung. Ein generatives geometrisches Entwurfssystem erstellt und bewertet sehr viele Designoptionen, die auf messbaren Zielen basieren wie Behaglichkeit, Energieeffizienz und Arbeitsplatzgestaltung.

Mit KI-Verfahren lassen sich viel schneller und deutlich mehr Parameter und Varianten berücksichtigen und bewerten. KI-basierte Textanalysen können Regelwerke automatisiert auswerten. Dabei kommen regelbasierte Systeme in Kombination mit KI-basierten Textanalysen zum Einsatz. Gebäudeinformationen wie Abmessungen, Materialien oder technische Anlagen werden extrahiert, analysiert und automatisch mit textbasierten Regelwerken abgeglichen. Die Nutzung von KI-basierten Prognosemodellen in frühen Entwurfsphasen ermöglicht schnell genaue Abschätzungen zum Energiebedarf.

KI-Anwendungen während der Bauausführung sind recht weit entwickelt und teilweise schon im Einsatz. Maschinelle Lernverfahren können bei der Planung der Bauausführung helfen, die Aktualisierung von Bauabläufen vornehmen und verschiedene Aufgaben unterstützen. Roboter können neben dem Transport von Objekten auch Wände streichen, vermessen oder schweißen. Kameras und andere Sensoren erkennen Hindernisse. Manuell oder mittels autonomer Systeme erfasste Bilder und Punktwolken dienen auch zur Qualitätssicherung während der Bauausführung. Neuronale Netze werden trainiert, um die Oberflächenbeschaffenheit zu prüfen, Schäden oder auch Verfärbungen zu erkennen.

Branchenschwerpunkte: B2B, Digitalisierung (von KI bis XR), Maschinenbau, Logistik, Erneuerbare Energien und Industrie

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Herausforderungen, Risiken und regulatorische Rahmenbedingungen

Die rasante Entwicklung von Physical AI und fortgeschrittenen Roboter-KI-Systemen geht mit einer Vielzahl technischer, ethischer, rechtlicher und gesellschaftlicher Herausforderungen einher, die für eine verantwortungsvolle und nachhaltige Implementierung adressiert werden müssen. Diese Herausforderungen reichen von grundlegenden technischen Limitationen über Datenschutz- und Sicherheitsaspekte bis hin zu komplexen ethischen Fragestellungen, die das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine fundamental berühren.

Die technischen Limitationen bilden nach wie vor eine substanzielle Hürde für die flächendeckende Einführung von Physical AI. Obwohl bereits enorme Fortschritte erzielt wurden, bleiben physische Limitationen wie Mobilität, Energiemanagement und Feinmotorik zentrale Herausforderungen. Jüngste Experimente mit Saugrobotern, die mit fortschrittlichen Sprachmodellen ausgestattet wurden, werfen ein Schlaglicht auf die Komplexität und die Grenzen dieser Technologie in realen Anwendungsszenarien. Ein Forschungsteam führte ein Experiment durch, bei dem Saugroboter mit verschiedenen LLMs ausgestattet wurden. Die primäre Aufgabe für diese Roboter bestand darin, ein Stück Butter in einem anderen Raum zu finden und es zu einer menschlichen Person zu bringen, die ihren Standort ändern konnte.

Diese scheinbar einfache Aufgabe stellte die KI-gesteuerten Roboter vor erhebliche Probleme. Die Roboter waren in der Lage, sich zu bewegen, an Ladestationen anzudocken und über eine Slack-Anbindung zu kommunizieren sowie Fotos zu erstellen. Trotz dieser Fähigkeiten erreichte keines der getesteten LLMs eine Erfolgsquote von über 40 Prozent bei der Butterlieferung. Die Hauptursachen für das Scheitern lagen in Schwierigkeiten beim räumlichen Denken und einem mangelnden Bewusstsein für die eigenen physischen Beschränkungen. Eines der Modelle diagnostizierte sich selbst ein Trauma aufgrund der Drehbewegungen und eine binäre Identitätskrise.

Diese Reaktionen, obwohl von einem nicht-lebenden System generiert, verdeutlichen die potenziellen Herausforderungen bei der Entwicklung von KI, die in komplexen realen Umgebungen agieren soll. Es ist entscheidend, dass leistungsfähige KI-Modelle auch unter Druck ruhig bleiben, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dies wirft die Frage auf, wie solche Stressreaktionen in zukünftigen KI-Systemen vermieden oder gemanagt werden können, um eine zuverlässige und sichere Interaktion zu gewährleisten. Während analytische Intelligenz in LLMs beeindruckende Fortschritte macht, hinkt die praktische Intelligenz, insbesondere in Bezug auf räumliches Verständnis und Emotionsmanagement, noch hinterher.

Datenschutz, Cybersicherheit und rechtliche Rahmenbedingungen

Datenschutz und Cybersicherheit stellen fundamentale Herausforderungen dar. Gesetze zum Datenschutz und zum Schutz der Privatsphäre sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass personenbezogene Daten ethisch korrekt und sicher behandelt werden. Einer der wichtigsten rechtlichen Rahmen ist die Datenschutz-Grundverordnung, die 2018 von der Europäischen Union erlassen wurde. Die DSGVO legt strenge Richtlinien für die Erhebung, Verarbeitung, Speicherung und Weitergabe personenbezogener Daten fest.

Die Kernprinzipien der DSGVO umfassen Rechtmäßigkeit, Fairness und Transparenz, wonach klar dargelegt werden muss, welche Daten erhoben werden und warum, um eine faire Nutzung der Daten ohne Benachteiligung einer Gruppe zu gewährleisten. Die Zweckbindung verlangt, Daten für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke zu sammeln und sie nicht weiter auf eine mit diesen Zwecken unvereinbare Weise zu verarbeiten. Die Datenminimierung fordert, nur die Daten zu sammeln und zu verarbeiten, die für den beabsichtigten Zweck notwendig sind. Richtigkeit verlangt, personenbezogene Daten genau und auf dem neuesten Stand zu halten, während Speicherbegrenzung vorschreibt, Daten nur so lange zu speichern, wie es für den beabsichtigten Zweck notwendig ist.

Integrität und Vertraulichkeit fordern, Daten auf sichere Weise zu verarbeiten, um sie vor unbefugter oder unrechtmäßiger Verarbeitung und versehentlichem Verlust zu schützen. Die Rechenschaftspflicht verlangt von Organisationen, die Einhaltung dieser Datenschutzgrundsätze nachweisen zu können. Das kürzlich erlassene EU-KI-Gesetz baut auf der DSGVO auf und klassifiziert KI-Systeme auf der Grundlage ihrer Risikostufen. Zu den verbotenen KI-Systemen gehören solche, die Personen auf der Grundlage biometrischer Daten kategorisieren, um bestimmte Arten sensibler Daten abzuleiten.

Sicherheitsforscher haben Schwachstellen in den Systemen von Robotern aufgedeckt, die es ermöglichen könnten, die Geräte zu manipulieren oder auf sensible Daten zuzugreifen. Dies betrifft Aspekte wie ungesicherte Firmware-Updates, unverschlüsselte Benutzerdaten auf den Geräten und Mängel bei der PIN-Sicherheit für den Fernzugriff auf Kameras. Solche Mängel untergraben das Vertrauen in die Zertifizierungen der Hersteller und unterstreichen die Notwendigkeit robuster Sicherheitsmaßnahmen. Forscher schlagen vor, die Bilderkennung für Maschinen so zu gestalten, dass sie für Menschen unkenntlich bleibt, aber für die Roboter ausreichend Informationen zur Navigation bietet, um den Missbrauch privater Daten zu verhindern.

Der EU AI Act und harmonisierte Normen

Die regulatorische Landschaft für KI und Robotik entwickelt sich rasant. Das EU-KI-Gesetz ist der weltweit erste umfassende Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz und basiert auf einem risikobasierten Ansatz. Je höher das Risiko, desto mehr und desto stringentere Anforderungen müssen erfüllt werden. KI-Systeme können aufgrund ihrer Safety-Relevanz als Hochrisiko-KI-Systeme eingestuft werden. Für Hochrisiko-KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, darunter ausführliche Dokumentation mit allen erforderlichen Informationen über das System und seinen Zweck für die Behörden zur Bewertung seiner Konformität, klare und angemessene Informationen für den Betreiber, angemessene Maßnahmen der menschlichen Aufsicht sowie hohe Robustheit, Cybersicherheit und Genauigkeit.

Die Maschinenverordnung legt Sicherheitsanforderungen für Maschinen fest, inklusive autonomer und vernetzter Systeme. Sie definiert selbst entwickelndes Verhalten und autonome mobile Maschinen, vermeidet aber den Begriff KI-System. Ein Produkt wie ein OP-Roboter kann im Schnittpunkt von mehreren Regulierungen wie Medizinprodukteverordnung, Maschinenverordnung und KI-Verordnung liegen, alle mit Implikationen für die funktionale Sicherheit. Die zentrale Frage lautet: Was ist das optimale Bündel an risikoreduzierenden Maßnahmen im Hinblick auf Markteinführung, Haftung und Rufschädigung?

Harmonisierte Normen konkretisieren die grundlegenden Gesundheits- und Sicherheitsanforderungen aus den Rechtsakten. Sie beschreiben, mit welchen technischen Regeln und Risikomanagementmaßnahmen die grundlegenden Anforderungen erfüllt werden können. Bei Konformität zu diesen Normen kann davon ausgegangen werden, dass die Forderungen der Gesetze und Verordnungen erfüllt sind. Zentrale Bedeutung kommt dem Risikomanagement-System zu, das sich an der ISO IEC 42001 orientiert. Diese Norm für KI-Managementsysteme bietet einen strukturierten Rahmen für die Identifikation, Bewertung und Behandlung von Risiken.

Ethik, Bias und Nachhaltigkeit

Ethische Fragen durchziehen alle Aspekte der Physical AI-Entwicklung und -Implementierung. Ein Mangel an sorgfältiger Datenaufbereitung kann zu unerwünschten Ergebnissen führen. Bias in Datensätzen führt zu Fairness-Problemen, zur Aufrechterhaltung gesellschaftlicher Ungleichheiten und zur Diskriminierung von Minderheiten. Schlimmer noch, es besteht die Gefahr, dass private und vertrauliche Informationen durch Modellausgaben offengelegt werden und in die falschen Hände geraten. Vor dem Training sollte geprüft werden, wie stark ein System das Leben der davon Betroffenen beeinflussen wird. Es muss bestimmt werden, ob es ethisch vertretbar ist, ein KI-System für die jeweilige Aufgabe Entscheidungen treffen zu lassen, und sichergestellt werden, dass genügend und repräsentative Daten für alle betroffenen Gruppen vorhanden sind.

Die Herausforderungen erstrecken sich auch auf die Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Humanoide Roboter und Physical AI-Systeme benötigen erhebliche Energiemengen sowohl für den Betrieb als auch für das Training der zugrundeliegenden Modelle. Die Batterietechnologie, manuelle Geschicklichkeit, Kosteneffizienz, Skalierbarkeit und ethische Governance stellen weiterhin signifikante Herausforderungen dar. Die Konvergenz von sinkenden Hardwarekosten, sich verbessernder KI und zunehmendem Arbeitskräftemangel schafft jedoch eine Art perfekten Sturm, der die beschleunigte Einführung begünstigt.

Zukunftsperspektiven und strategische Implikationen

Die Entwicklungstrajektorie von Physical AI und fortgeschrittenen Roboter-KI-Systemen deutet auf eine fundamentale Neugestaltung der industriellen und gesellschaftlichen Landschaft in den kommenden Jahren hin. Die Konvergenz technologischer Durchbrüche, wirtschaftlicher Notwendigkeiten und regulatorischer Rahmenbedingungen schafft ein Umfeld, in dem die Transformation von experimentellen Pilotprojekten zur breiten kommerziellen Adoption beschleunigt wird.

Die Foundation-Models-Revolution in der Robotik stellt einen der bedeutendsten Wendepunkte dar. Aktuell gibt es einen Boom bei der Entwicklung humanoider Roboter, die von Robotik-Foundation-Modellen gesteuert werden. Neben der autonomen Ende-zu-Ende-Steuerung von Robotern mit solchen Modellen werden sogenannte World-Foundation-Models genutzt, um skalierbar Trainingsdaten für Robotik-Foundation-Modelle zu erzeugen oder zu vervielfältigen. Für einzelne noch begrenzte Anwendungen, wie einfache, repetitive und ermüdende manuelle Tätigkeiten in der Produktion und Logistik, oder gegebenenfalls auch schon in Form von Haushaltsrobotern, könnten mit Foundation-Modellen gesteuerte Roboter schon in den nächsten etwa fünf Jahren verfügbar werden. Weitere, komplexere und anspruchsvolle Aufgaben werden dann mittel- bis langfristig folgen.

Generalisierung und Flottenmanagement

Die Entwicklung universeller KI-Modelle für die Optimierung von Roboterflotten stellt einen vielversprechenden Weg dar, die Fragmentierung zu überwinden. Foundation Models sind darauf ausgelegt, ein breites Spektrum an Aufgaben über verschiedene Robotertypen hinweg zu verstehen und auszuführen. Sie lernen allgemeine Konzepte und Verhaltensweisen, anstatt für jede spezifische Aufgabe neu trainiert zu werden. DeepFleet von Amazon und NavFoM von Galbot ermöglichen die Steuerung heterogener Roboterflotten mit einem einzigen KI-Modell. NavFoM wird als das weltweit erste Cross-Embodiment, Cross-Task Navigation Foundation AI-Modell beschrieben. Es zielt darauf ab, einem einzigen KI-Modell das allgemeine Konzept der Bewegung beizubringen, sodass dasselbe Kernmodell auf verschiedensten Robotertypen von Radrobotern über humanoide Roboter bis hin zu Drohnen eingesetzt werden kann.

Die Fortschritte in der räumlichen Intelligenz durch multimodale Modelle eröffnen neue Dimensionen. Die SenseNova-SI-Serie basiert auf etablierten multimodalen Fundamentmodellen und entwickelt robuste und leistungsstarke räumliche Intelligenz. Diese Modelle zeigen emergente Generalisierungsfähigkeiten, wobei das Fine-Tuning auf bestimmten 3D-Ansichtstransformations-QA-Subsets zu unerwarteten Transfergewinnen auf verwandte, aber ungesehene Aufgaben wie Labyrinth-Pfadfindung führte. Die verbesserten räumlichen Intelligenzfähigkeiten eröffnen vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere im Bereich der verkörperten Manipulation, wo signifikante Verbesserungen der Erfolgsraten festgestellt werden konnten, selbst ohne weiteres Fine-Tuning.

Synthetische Daten und der ChatGPT-Moment der Robotik

Nvidias Cosmos World Foundation Models stellen einen potentiellen ChatGPT-Moment für die Robotik dar. Diese physischen KI-Modelle sind wichtig, damit Roboter in der 3D-Simulation vorab möglichst realitätsnah das Agieren in der echten Welt üben können. Solche physischen KI-Modelle sind kostspielig in der Entwicklung und erfordern große Mengen an realen Daten und Tests. Die Cosmos World Foundation Models bieten Entwicklern eine einfache Möglichkeit, enorme Mengen an fotorealistischen, physikbasierten synthetischen Daten zu generieren, um ihre bestehenden Modelle zu trainieren und zu evaluieren.

Der Investitionszyklus für Physical AI bis 2030 deutet auf substanzielle Kapitalflüsse hin. Marktprognosen indizieren starkes Wachstum bis 2030, wobei die Ausgaben für 2026 wahrscheinlich zwischen 60 und 90 Milliarden US-Dollar liegen werden, mit Gesamtausgaben über fünf Jahre zwischen 0,4 Billionen und 0,7 Billionen US-Dollar. Die Fertigung führt den Weg an, gefolgt von Logistik, während sich Dienstleistungen mit zunehmender Reife der Werkzeuge ausweiten. ABI Research schätzt einen globalen Robotikmarkt von 50 Milliarden US-Dollar in 2025 und prognostiziert etwa 111 Milliarden US-Dollar bis 2030 mit einer mittleren jährlichen Wachstumsrate im mittleren Zehnerbereich.

Physical AI transformiert die Fertigung mit einem projizierten Wachstum von 23 Prozent bis 2030. Der globale industrielle KI-Markt erreichte 43,6 Milliarden US-Dollar in 2024 und ist für 23 Prozent jährliches Wachstum bis 2030 positioniert, angetrieben durch Physical AI-Anwendungen in der Fertigung. Diese Entwicklung markiert einen Abschied von traditioneller Automatisierung, die auf starren, vorprogrammierten Robotern beruhte. Heutige Physical AI integriert Visionssysteme, taktile Sensoren und adaptive Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, unvorhersehbare Aufgaben zu handhaben.

Der Druck für Physical AI kommt zu einem kritischen Zeitpunkt, wo geopolitische Spannungen und Lieferketten-Disruptionen den Bedarf für flexible Fertigung verstärken. Fortschritte in der industriellen Robotik definieren Automatisierung neu und fördern Resilienz und Wachstum in Sektoren, die von Arbeitskräftelücken geplagt sind. In Automobilwerken füllen KI-getriebene Roboter mit Echtzeit-Lernfähigkeiten Rollen, die einst als zu nuanciert für Maschinen galten, wie adaptives Schweißen oder Qualitätskontrolle unter variablen Bedingungen. Diese Verschiebung wird prognostiziert, Kosten um bis zu 20 Prozent in Hochvolumen-Settings zu senken.

Wirtschaftliche Chancen für Deutschland und Europa

Die strategischen Implikationen für deutsche und europäische Unternehmen sind beträchtlich. Der Fachkräftemangel trifft besonders Industrie und Logistik, gleichzeitig steigen die Anforderungen. Die deutsche Industrie ist unter Druck, der Fachkräftemangel bremst das Wachstum, zunehmende Komplexität erfordert schnelle Anpassungsfähigkeit, Investitionen in Effizienz und Resilienz sind unumgänglich, und Produktivitätssteigerung ist der Schlüssel zur Wettbewerbsfähigkeit. Physical AI stellt für Deutschland eine Chance auf die Rückkehr an die Industriespitze dar. Die Transformation der deutschen Industrie ist keine Option, sondern eine Notwendigkeit.

Die Entwicklung bewegt sich in Richtung eines neuen physikalischen Basis-Modells, das von der Embodied Intelligence angetrieben wird und möglicherweise die multimodale Richtung dominieren wird. In der realen Welt ist alles voller Details wie Kontakt, Reibung und Kollision, die schwerlich mit Worten oder Bildern beschrieben werden können. Wenn das Modell diese grundlegenden physikalischen Prozesse nicht verstehen kann, kann es keine zuverlässige Vorhersage über die Welt treffen. Dies wird ein anderer Entwicklungspfad als der der großen Sprachmodelle sein.

Die multimodale KI-Entwicklung geht über Text hinaus. Multimodale Modelle kombinieren verschiedene neuronale Architekturen wie Vision Transformers für visuelle Eingaben, Sprachcodierer für Audioeingaben und große Sprachmodelle für logisches Denken und Textgenerierung in einem einzigen System. Die Gesundheitsversorgung wird auf sensorische Eingaben umgestellt, wobei multimodale KI den Stimmklang, das Gesicht und medizinische Scans eines Patienten scannen kann, um frühe Anzeichen einer Krankheit zu erkennen. Sie ersetzt keine Ärzte, sondern verleiht ihnen übermenschliche Sehkraft.

Die Vision von Physical AI, die nahtlos in unserer Umwelt agiert, erfordert weitere Forschung und Entwicklung, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit dieser Systeme zu gewährleisten. Die Zukunft könnte eine stärkere Integration von Open-Source-Robotik-Software wie ROS und lokalen Steuerungsansätzen sehen, die die Abhängigkeit von Cloud-Diensten reduzieren und den Nutzern mehr Kontrolle über ihre Geräte geben. Gleichzeitig müssen Hersteller und Gesetzgeber die Sicherheits- und Datenschutzstandards kontinuierlich verbessern, um das Vertrauen der Nutzer zu erhalten und das Potenzial der Robotik verantwortungsvoll zu entfalten.

Die kommenden Jahre werden entscheidend dafür sein, ob die heutigen Pilotprojekte zu tragfähigen Geschäftsmodellen heranwachsen. Sicher ist jedoch, dass die Kombination aus physischer und digitaler Autonomie die kommenden Jahre prägen wird. KI verlässt ihre isolierte Rolle und wird zu einem Bestandteil realer Abläufe und Entscheidungen. Damit beginnt eine Phase, in der ihr unmittelbarer Einfluss spürbarer wird als je zuvor. Die Entwicklung von Physical AI und Roboter-KI steht nicht am Ende, sondern am Anfang einer fundamentalen Transformation, deren volle Auswirkungen erst in den kommenden Jahrzehnten sichtbar werden.

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