Füüsiline tehisintellekt: Kuna masinad õpivad maailma puudutama, seisab tootmine silmitsi oma suurima muutumisega pärast aurumasinat.

Tööstusšokk või kord sajandis avanev võimalus? Robotkolleegid massiliste koondamiste asemel? Üllatav tõde füüsilise tehisintellekti kohta töökohal

Samal ajal kui maailm imetleb endiselt ChatGPT tekste, valmistub tööstusharu palju radikaalsemaks muutuseks: füüsiline tehisintellekt võtab tehisintellekti arvutikorpusest välja ja annab sellele füüsilise vormi. Bittide ja aatomite ühinemise analüüs.

Viimastel aastatel on pealkirjades domineerinud generatiivsed tehisintellekti mudelid nagu ChatGPT ja Gemini, muutes seda, kuidas me kirjutame, pilte genereerime ja programmeerime. Kuid samal ajal kui need süsteemid toimivad puhtalt digitaalses valdkonnas, toimub taustal vaikne, kuid tohutu revolutsioon, mille mõju raputab meie majanduse füüsilist reaalsust põhjalikult rohkem kui ükski enne seda loodud puhtalt tarkvarapõhine lahendus. Oleme "füüsilise tehisintellekti" – füüsilise tehisintellekti – ajastu alguses.

Füüsiline tehisintellekt tähistab ajaloolist hetke, mil masinõpe lahkub teoreetilisest valdkonnast ja hakkab sõna otseses mõttes maailma puudutama. See on täiustatud robootika, ülitundlike andurite ja uute alusmudelite sümbioos, mis võimaldab masinatel enam mitte lihtsalt pimesi juhiseid täita, vaid näha, tunda, mõista ja autonoomselt tegutseda. Alates BMW tehasepõrandatest Spartanburgis kuni Amazoni futuristlike logistikakeskusteni on digitaalse intelligentsuse ja mehaanilise töö vaheline piir hääbumas.

Selliste tööstusriikide jaoks nagu Saksamaa, mille õitseng põhineb traditsiooniliselt suurepärasel masinaehitusel ja täppistootmisel, on see areng palju enamat kui lihtsalt tehnoloogiline trend. See on robootika "iPhone'i hetk" – faas, kus riist- ja tarkvara ühinevad, et luua uus jõudlustase. Maailma Majandusfoorum näeb selles tulevase tööstusliku konkurentsivõime võtit. Aga millised võimalused peituvad siis, kui humanoidrobotid nagu Tesla Optimus või Figures 02 töötavad inimeste kõrval? Milliseid riske kujutavad endast masinad, mis tõlgendavad oma keskkonda iseseisvalt?

See artikkel heidab valgust selle tehnoloogilise murrangu anatoomiale. Analüüsime teed esimestest jäikadest tööstusrobotitest NVIDIA visionäärse GR00T projektini, uurime andurite ja maailmamudelite keerukat infrastruktuuri ning heidame kriitilise pilgu väljakutsetele – alates ohutusest kuni nende süsteemide energiatarbimiseni. Saage teada, miks füüsiline tehisintellekt on vaieldamatult suurim revolutsioon tootmises pärast aurumasinat ja miks on just praegu otsustav hetk tegutseda.

Sobib selleks:

• Globaalne võidujooks tehnoloogilise ülemvõimu nimel robootikas – USA, Aasia, Hiina, Euroopa ja Saksamaa võrdlus

Intellekti ja mateeria ühinemine: miks robootika ja füüsiline tehisintellekt kõike muudavad

Tööstusmaailm on pöördepunktis, mille tähtsus on võrreldav esimese tööstusrevolutsiooniga. Kuigi generatiivsed tehisintellekti süsteemid nagu ChatGPT või Gemini on viimastel aastatel avalikkuse tähelepanu domineerinud, toimub taustal palju põhjalikum muutus: füüsiline tehisintellekt, mida ingliskeelses maailmas tuntakse kui Physical AI-d, ühendab esimest korda otse algoritmide digitaalse maailma tehaste, ladude ja tarneahelate füüsilise reaalsusega.

Füüsiline tehisintellekt kirjeldab füüsilistesse kehadesse integreeritud tehisintellekti süsteeme, mis saavad reaalse maailmaga suhelda. Erinevalt traditsioonilisest tarkvarapõhisest tehisintellektist, mis töötab ainult digitaalses valdkonnas, ühendavad need süsteemid taju, otsuste tegemise ja füüsilise tegevuse suletud juhtimisahelas. Masinad näevad kaamerate ja LiDAR-andurite kaudu, tunnevad puuteandurite kaudu, mõtlevad alusmudelite kaudu ning tegutsevad ajamite ja manipulaatorite kaudu. See integratsioon avab täiesti uusi võimalusi tootmiseks ja logistikaks, mis ulatuvad kaugemale traditsiooniliste tööstusrobotite võimekusest.

Selle arengu strateegilist tähtsust on raske üle hinnata. Maailma Majandusfoorum peab füüsilist tehisintellekti tööstusliku vastupanuvõime ja konkurentsivõime peamiseks edendajaks ning ennustab, et ettevõtted, kes tegutsevad kohe ja integreerivad robootika strateegilise varana, juhivad tööstusliku konkurentsivõime järgmist etappi. Saksamaa jaoks, mis on juhtiv tööstusriik, millel on tugev alus masinaehituses, mehhatroonikas ja täppistootmises, pakub see ajaloolist võimalust, aga ka märkimisväärset riski, kui see jääb plaanist maha.

See artikkel analüüsib põhjalikult, mis on füüsiline tehisintellekt, vajalikud komponendid ja infrastruktuur ning kuidas see tehnoloogia tootmist ja logistikat põhjalikult muudab. Analüüs on struktureeritud ajalooliseks arenguks, tehnilisteks alusteks, rakendamise praeguseks seisuks, konkreetseteks praktilisteks näideteks, kriitilisteks väljakutseteks ja põhjendatud väljavaateks tulevastele arengutele.

Unimate'ist GR00T-ni: pikk tee masinpõhise kehaintellekti juurde

Füüsilise tehisintellekti juured ulatuvad 1960. aastate algusesse, kui General Motorsi konveieril võeti kasutusele esimene tööstusrobot nimega Unimate. See lihtne robotkäsi tähistas tööstusautomaatika algust, kuid selle võimed piirdusid rangelt ettemääratud korduvate liigutustega. Masinate varustamise tõelise intelligentsuse ja kohanemisvõimega visioon jäi akadeemiliseks uurimisteemaks aastakümneteks.

Oluliseks verstapostiks oli Shakey väljatöötamine Stanfordi uurimisinstituudis 1969. aastal – see oli esimene mobiilne robot, mis suutis oma tegevust analüüsida. Shakey ühendas robootika, arvutinägemise ja loomuliku keele töötlemise, tehes sellest esimese projekti, mis sidus loogilise mõtlemise füüsilise tegevusega. Sellest hoolimata jäid praktilised rakendused piiratuks ning 1970. ja 1990. aastate tehisintellekti talved aeglustasid edusamme märkimisväärselt.

Tõeline läbimurre saabus süvaõppe buumiga, mis algas 2012. aastal, kui AlexNet võitis ImageNet Challenge'i, mis juhatas sisse uue masinõppe ajastu. Need pilditöötluse ja mustrituvastuse edusammud panid aluse tänapäeva füüsilisele tehisintellektile, võimaldades masinatel esmakordselt oma keskkonda visuaalselt mõista. Generatiivsete võistlevate võrkude (GAN) arendamine alates 2014. aastast ja hiljem Transformeri arhitektuuride arendamine kiirendasid seda arengut veelgi.

Aastad 2023 ja 2024 tähistavad lõpuks tõelise füüsilise tehisintellekti ajastu algust. 2024. aasta märtsis avalikustas NVIDIA GTC konverentsil projekti GR00T, mis on humanoidrobotite alusmudel, mis on loodud inimtegevuse jälgimise kaudu loomuliku keele mõistmiseks ja liigutuste jäljendamiseks. NVIDIA tegevjuht Jensen Huang ütles: „Generalistliku robootika ajastu on saabunud. NVIDIA Isaac GR00T N1 ja uute andmete genereerimise ja robotite õppimise raamistikega avavad robootikaarendajad kogu maailmas tehisintellekti ajastul järgmise piiri.“

Sellest ajast alates on arendus dramaatiliselt kiirenenud. 2025. aasta mais esitleti Isaac GR00T N1.5, millele järgnes 2025. aasta septembris N1.6, mis võimaldas humanoidrobotidel esmakordselt objekte samaaegselt liigutada ja manipuleerida. Hugging Face'i avatud füüsilise tehisintellekti andmestikku on juba alla laaditud üle 4,8 miljoni korra ning see sisaldab tuhandeid sünteetilisi ja reaalse maailma liikumistrajektoore. See kiire areng rõhutab, kui kiiresti valdkond areneb ja kui kiiresti tehniliselt teostatava piire nihutatakse.

Füüsilise intelligentsuse anatoomia: riistvara, tarkvara ja infrastruktuur

Füüsiliste tehisintellekti süsteemide tehnilise arhitektuuri saab jagada mitmeks omavahel ühendatud kihiks, mis koos võimaldavad keskkonda tajuda, töödelda ja sellega füüsiliselt suhelda.

Sensoorne süsteem moodustab tajutasandi ja hõlmab erinevaid anduritüüpe, mis töötavad koos, et luua keskkonnast terviklik pilt. Kaamerasüsteemid, sealhulgas RGB-kaamerad, sügavuskaamerad ja lennuajaandurid, pakuvad visuaalset teavet arvutinägemise ülesannete jaoks, nagu objektide tuvastamine, jälgimine ja semantiline segmenteerimine. LiDAR ja radar genereerivad täpseid 3D-kaarte keskkonnast ning on olulised navigeerimiseks ja takistuste tuvastamiseks. Inertsiaalsed mõõteseadmed (IMU-d) kiirendusmõõturite ja güroskoopidega tuvastavad liikumist, orientatsiooni ja kiirendust, aidates kaasa füüsiliste süsteemide stabiliseerimisele. Taktiilsed ja jõu-pöördemomendi andurid võimaldavad tundlikku manipuleerimist ja ohutut inimese ja roboti koostööd, registreerides puudutust ja survet.

Mehaaniline riistvara kujutab endast füüsilist substraati, mille kaudu tehisintellekti süsteemid oma keskkonnaga suhtlevad. Šassii ja raamstruktuurid pakuvad struktuurilist alust erinevat tüüpi robotisüsteemidele: humanoidrobotid, robotkäed, autonoomsed mobiilrobotid (AMR-id), droonid või hübriidsüsteemid. Täiturmehhanismid muudavad elektrilised signaalid mehaaniliseks liikumiseks ning hõlmavad elektrimootoreid, pneumaatilisi ja hüdraulilisi süsteeme, aga ka uudseid pehmeid robootikakomponente, mis jäljendavad bioloogilisi lihaseid. Täiustatud efektormehhanismid, näiteks jõu tagasisidega adaptiivsed haaratsid, võimaldavad manipuleerida väga erinevate objektidega, alates jäikadest metallosadest kuni õrnade toiduaineteni.

Tarkvara ja tehisintellekti kiht esindab füüsiliste tehisintellekti süsteemide kognitiivset tuuma. Tuuma moodustavad alusmudelid, näiteks NVIDIA GR00T, mis integreerivad multimodaalsete sisendite mõistmiseks nägemiskeele mudeleid (VLM) tegevusdekoodritega, mis tõlgivad need esitused roboti teostatavateks liigutusteks. Need mudelid võimaldavad null-shot õppimist, kus robotid saavad uusi ülesandeid täita ilma selgesõnalise väljaõppeta, lihtsalt tõlgendades loomuliku keele juhiseid. Tugevdusõpet ja imitatsioonõpet kasutatakse robustsete käitumisstrateegiate treenimiseks simuleeritud ja reaalsetes keskkondades.

Simulatsioonitaristu mängib füüsiliste tehisintellekti süsteemide arendamisel ja valideerimisel keskset rolli. NVIDIA Isaac Sim võimaldab tehisintellektiga juhitavate robotite disaini, simulatsiooni ja testimist füüsiliselt täpsetes virtuaalsetes keskkondades. PhysX mootor simuleerib realistlikku füüsikat, sealhulgas liigeste hõõrdumist, jäiga keha dünaamikat ja kontaktmehaanikat. Digitaalsed kaksikud ehk reaalsete rajatiste virtuaalsed koopiad võimaldavad roboteid treenida tuhandetes stsenaariumides ilma füüsilist infrastruktuuri kahjustamata. Andurite fusioonitehnoloogia turg ulatus 2023. aastal 8 miljardi dollarini ja prognooside kohaselt kasvab see 2035. aastaks 34,9 miljardi dollarini, mis rõhutab nende tehnoloogiate kasvavat tähtsust.

Arvutitaristu tagab vajaliku töötlemisvõimsuse. Äärearvutusplatvormid, näiteks NVIDIA Jetson Thor koos Blackwelli graafikaprotsessoritega, võimaldavad keerukate tehisintellekti mudelite käivitamist otse robotil alla 20 millisekundi latentsusega. Pilvesüsteemid toetavad suurte robotiparkide treenimist ja orkestreerimist. NVIDIA OSMO koordineerib keerukaid robootika töövooge hajutatud arvutusressursside vahel. 5G-võrgud, mille latentsusaeg on alla millisekundi, võimaldavad reaalajas töötlemist isegi ribalaiust nõudvate rakenduste puhul.

Lõpuks vajavad füüsilised tehisintellekti süsteemid treenimiseks ja toimimiseks andmeinfrastruktuuri. World Foundation Models, näiteks NVIDIA Cosmos, simuleerivad reaalse maailma dünaamikat ja genereerivad sünteetilisi treeningandmeid. GR00T Dreamsi plaan suudab genereerida suures koguses sünteetilisi liikumisandmeid uute käitumismallide treenimiseks. Avatud lähtekoodiga andmekogumid, näiteks Hugging Face'i füüsilise tehisintellekti NuRec andmestik, pakuvad teadlastele ja arendajatele robootika treeningandmeid.

Vaikne transformatsioon: füüsiline tehisintellekt tehastes ja ladudes

Füüsilise tehisintellekti rakendamise praegune seis annab aimu kiirenevast kasutuselevõtust ja kasvavast tööstuslikust küpsusest. 2023. aastaks oli kogu maailmas paigaldatud üle 4 miljoni tööstusroboti. Prognooside kohaselt suureneb iga-aastane paigalduste arv 2025. aastaks veel 6 protsenti ja ületab 2028. aastaks 700 000 ühikut. Logistikasisese automatiseerimise turu maht peaks 2025. aastaks ulatuma 69 miljardi dollarini, samas kui tarneahela tehisintellekti turu maht peaks 2028. aastaks kasvama üle 21 miljardi dollari.

Töötlevas tööstuses avaldub füüsiline tehisintellekt mitmes rakendusvaldkonnas. Adaptiivne tootmine võimaldab robotitel reageerida reaalajas komponentide materjalide, positsioonide ja orientatsioonide muutustele. Kui traditsioonilisi tööstusroboteid tuli iga muudatuse jaoks hoolikalt ümber programmeerida, siis füüsilised tehisintellekti süsteemid suudavad mõista ja täita juhiseid loomulikus keeles. See paindlikkus sobib ideaalselt tänapäevaste tootmistrendidega, nagu laia seguga tootmine, väikesemahuline tootmine ja kohandatud tootmine.

Ennustav hooldus kasutab tehisintellekti süsteeme ja andurite andmeid rikete ennustamiseks, vähendades seeläbi planeerimata seisakuid ja kulusid. Arvutinägemissüsteemid suudavad kontrollida tuhandeid tooteid minutis ja tuvastada inimsilmale nähtamatuid defekte. Füüsilise tehisintellekti integreerimine kvaliteedikontrolli viib oluliselt väiksemate veamäärade ja kõrgema tootekvaliteedini.

Logistikas muudavad autonoomsed mobiilrobotid (AMR-id) ladusid ja jaotuskeskusi. Mobiilrobotite turu maht peaks 2025. aastaks ulatuma 29,86 miljardi dollarini. AMR-id erinevad vanematest automaatselt juhitavatest sõidukitest (AGV-dest) põhimõtteliselt oma võime poolest autonoomselt navigeerida, tehisintellekti abil marsruute optimeerida ja dünaamiliselt muutuvate keskkondadega kohaneda. Samal ajal kui AGV-d järgivad põrandamärgistusel fikseeritud marsruute, kasutavad AMR-id paindliku navigeerimise jaoks SLAM-tehnoloogiat (samaaegne lokaliseerimine ja kaardistamine) ja tehisintellekti algoritme.

Laohaldussüsteemide (WMS) kasutuselevõtt ületab nüüd 90 protsenti ja tehisintellektil põhinev varude haldamine suudab laoseisu optimeerida 35 protsenti. Arvutinägemise ja täiustatud haaratsitega komplekteerimis- ja pakkimisrobotid automatiseerivad üha enam ülesandeid, mida varem peeti masinate jaoks liiga keeruliseks. Varude loendamiseks kasutatakse droone ja need võivad säästa üle 250 000 dollari aastas.

Tööjõu ümberkujundamine näitab, et füüsiline tehisintellekt mitte ainult ei asenda töökohti, vaid loob ka uusi rolle. Inimeste ja robotite meeskonnad on tõendatavalt 85 protsenti produktiivsemad kui täielikult inimestest või täielikult robotitest koosnevad meeskonnad. Tekkivad uued ametiprofiilid, näiteks robotijuhendaja, tehisintellekti koolitaja, laevastiku koordinaator ja tehisintellekti abil abistatav inspektor. Amazon teatab oskustööliste arvu 30-protsendilisest kasvust pärast täiustatud robootika kasutuselevõttu oma täitmiskeskustes.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Kehaintellekti pioneerid: BMW, Amazon ja Tesla näitavad teed

Füüsilise tehisintellekti praktilist rakendamist saab illustreerida mitme teedrajava ettevõttega, mis on juba saavutanud märkimisväärset edu.

BMW tehas Spartanburgis Lõuna-Carolinas on üks kõige arenenumaid humanoidrobotite kasutusjuhtumeid autotööstuses. Figure AI testis oma Figure 02 robotit seal 11 kuud. Tulemused on tähelepanuväärsed: robot töötas igal tootmispäeval kümme tundi päevas, laadis üle 90 000 detaili, registreeris üle 1250 töötunni ja aitas kaasa enam kui 30 000 X3 sõiduki tootmisele. Selle ülesanne oli lehtmetallist detailide laadimine, mis nõudis nii täpsust kui ka kiirust. Detailid tuli 5-millimeetrise tolerantsiga positsioneerida vaid 2 sekundiga.

Võrreldes eelkäijaga saavutas Figure 02 neli korda suurema töökiiruse ja seitse korda parema töökindluse. Need tulemused viisid selle järeltulija, Figure 03, väljatöötamiseni, mille disainis võeti arvesse saadud teadmisi. Eelkõige kujundati täielikult ümber käsivarre alamsüsteem, kuna see oli osutunud riistvara rikke kõige sagedasemaks kohaks.

Amazon haldab maailma suurimat robotiparki, millel on üle miljoni roboti 300 täitmiskeskuses. Ettevõte on kasutusele võtnud uue generatiivse tehisintellektil põhineva alusmudeli nimega DeepFleet, mis optimeerib kogu robotipargi koordineerimist ja parandab sõidutõhusust 10 protsenti. Süsteemi selgroo moodustavad kolm põhitehnoloogiat: Sequoia, automatiseeritud ladustamis- ja väljastussüsteem; Sparrow, tehisintellektil töötav manipulaator, mis suudab käsitseda umbes 60 protsenti kõigist tootevaliku toodetest; ja Proteus, koostööl põhinev autonoomne mobiilrobot.

Uus Blue Jay süsteem koordineerib mitut robotkätt, et need saaksid samaaegselt erinevaid käsitsemisülesandeid täita, vähendades töötajate korduvat tõstmist. Tähelepanuväärne on see, et selle arendusaeg kiirenes: kui varasemate robotsüsteemide, näiteks Robini, Cardinali ja Sparrow', arendus kestis üle kolme aasta, siis Blue Jay jõudis tänu tehisintellekti toele ja digitaalsetele kaksikutele kontseptsioonist tootmiseni veidi rohkem kui aastaga. Amazoni kõige arenenum tehas Shreveportis Louisianas saavutab 25 protsenti kiiremad tarned ja 25 protsenti suurema efektiivsuse, luues samal ajal 30 protsenti rohkem kvalifitseeritud töökohti.

Oma Optimuse projektiga viib Tesla ellu üht ambitsioonikamat visiooni humanoidrobotite valdkonnas. Kuigi algne plaan oli 2025. aastaks 5000–10 000 ühikut, on tegelik tootmine seni ulatunud vaid mõnesajani. Sellest hoolimata jääb Elon Musk oma pikaajalisele visioonile kindlaks: 2025. aasta Tesla aastakoosolekul teatas ta kõigi aegade kiireimast keerukate toodete tootmise suurendamisest, alustades Fremontis asuvast liinist, mis on võimeline tootma miljon ühikut aastas. Pikaajaline visioon hõlmab 10 miljonit ühikut aastas Giga Texases ja pikas perspektiivis kuni miljardit Optimuse robotit aastas.

Tesla Optimus G2 eeldatav hind 25 000–30 000 dollarit teeks sellest ettevõtetele suhteliselt taskukohase valiku. Võrdluseks, Unitree H1 maksab alla 90 000 dollari, samas kui Figure 01 hinnanguline hind on 30 000–150 000 dollarit.

Sobib selleks:

• „Füüsiline tehisintellekt“ ja tööstus 5.0 ning robootika – Saksamaal on parimad võimalused ja eeldused füüsilise tehisintellekti valdkonnas

Revolutsiooni varjukülg: riskid ja lahendamata küsimused

Vaatamata muljetavaldavale edusammule seisab füüsilise tehisintellekti tööstus silmitsi oluliste väljakutsetega, mis vajavad kriitilist uurimist.

Füüsiliste tehisintellekti süsteemide turvalisus nõuab täiesti uusi raamistikke ja lähenemisviise. Füüsiliste tehisintellekti süsteemide turvahaavatavused sarnanevad tööstusautomaatika kontrollerite omadega, erinevusega, et need sisaldavad sageli miljoneid koodiridu, pakkudes seega tohutut rünnakupinda. Erinevalt traditsioonilistest automatiseerimiskeskkondadest, kus energiata olek vastab sageli ohutule olekule, ei piisa füüsilise tehisintellekti jaoks lihtsast väljalülitusfunktsioonist. Inimesed suhtlevad nende süsteemidega ettearvamatult, mistõttu on vajalikud mitmed väljalülitusmehhanismid.

Tehisintellekti hallutsinatsioonide probleem on üks suurimaid väljakutseid. Kui tehisintellekti süsteemid tuvastavad hallutsinatsioonide tõttu objekte valesti või hindavad olukordi valesti, võivad tagajärjed füüsilises keskkonnas olla ohtlikud. Viiruslikes videotes on juba näidatud, kuidas robot astus lapse jalale, ilmselt seetõttu, et süsteem ei suutnud inimese kohalolekut õigesti tuvastada või sellele asjakohaselt reageerida. Need juhtumid rõhutavad tundlike andurite tuvastamise ja adaptiivsete ohutusprotokollide kriitilist tähtsust.

Oskuste puudus ja oskuste lõhe on veel üks peamine väljakutse. Maailma Majandusfoorumi 2025. aasta töökohtade tuleviku aruanne tuvastab oskuste puudujäägi kui suurima takistuse ettevõtete ümberkujundamisel, kusjuures 63 protsenti tööandjatest nimetab seda peamiseks takistuseks. EY 2025 töö ümberkujundamise uuring näitab olulist lahknevust: kuigi 37 protsenti töötajatest kardab, et liigne tehisintellektile tuginemine võib nende oskusi õõnestada, saab vaid 12 protsenti piisavat tehisintellekti koolitust. Töötajad, kes saavad aastas üle 81 tunni tehisintellekti koolitust, teatavad keskmisest tootlikkuse kasvust 14 tundi nädalas, kuid neil on ka 55 protsenti suurem tõenäosus ettevõttest lahkuda, kuna tehisintellekti talentide järele on suur nõudlus.

Füüsiliste tehisintellekti süsteemide ja nendega seotud infrastruktuuri energiatarbimine kasvab dramaatiliselt. GPT-4 treenimine tarbis hinnanguliselt 50 gigavatt-tundi elektrit, mis on umbes 40 korda rohkem kui GPT-3. Rahvusvaheline Energiaagentuur hoiatab, et andmekeskuste elektrienergiavajadus kahekordistub 2030. aastaks, ulatudes potentsiaalselt 1050 teravatt-tunnini, ületades Jaapani praegust koguenergiatarbimist. Üks tehisintellekti andmekeskus võib tarbida sama palju energiat kui 100 000 leibkonda.

Tööturu mõju uurimine nõuab nüansirikast vaatenurka. MIT uuring näitas, et tehisintellekt võiks juba asendada 11,7 protsenti USA töökohtadest, kusjuures riskirühma kuuluvad ametid on levinud kõigis 50 osariigis, sealhulgas maapiirkondades, mis on tehisintellekti aruteludest tavaliselt välja jäetud. Amazoni sisedokumendid näitavad, et ettevõtte robootikastrateegia võiks kahe aastaga kaotada vajaduse palgata 160 000 töötajat. Ettevõtte robootikameeskonna eesmärk on automatiseerida 75 protsenti oma tegevustest.

Regulatsioon jääb tehnoloogilisest arengust maha. ELi tehisintellekti seadus on maailma esimene terviklik tehisintellekti õigusraamistik, kuid olemasolevad töötervishoiu ja tööohutuse eeskirjad, näiteks töötervishoiu ja tööohutuse seadus või tööstusohutuse määrus, jõuavad oma piirini dünaamiliselt õppivate tehisintellekti süsteemidega tegelemisel. Masinate direktiiv, mis asendab masinadirektiivi 2027. aastal, käsitleb isearenenud käitumisega süsteeme, kuid ei sisalda lõplikke nõudeid vastavushindamiste läbiviimiseks süsteemimuudatuste korral.

Järgmine kümnend: maailmamudelid, humanoidid ja autonoomne tehas

Füüsilise tehisintellekti tulevikku iseloomustavad mitmed koonduvad trendid, mis kujundavad järgmist kümnendit.

World Foundationi mudelid on muutumas füüsilise tehisintellekti kriitiliseks võimaldajaks. Need täiustatud tehisintellekti süsteemid on loodud reaalsete keskkondade ja nende dünaamika simuleerimiseks ja ennustamiseks. Nad mõistavad füüsikalisi põhiprintsiipe, nagu liikumine, jõud, põhjuslik seos ja ruumilised seosed, võimaldades neil simuleerida objektide ja üksuste suhtlemist keskkonnas. Meta V-JEPA 2, millel on 1,2 miljardit parameetrit, treeniti enam kui miljoni tunni video põhjal ja see seab uusi standardeid füüsikalises arutluskäigus ja null-shot-robotite planeerimises. Google'i Genie 3 ja World Labsi Marble esindavad teisi olulisi arenguid selles valdkonnas.

Sünteetiliste andmete genereerimine lahendab füüsilise tehisintellekti treenimise kriitilise kitsaskoha. GR00T Dreamsi projekt võimaldab genereerida ühest sisendpildist suures koguses sünteetilisi liikumisandmeid. Selle tehnoloogia abil suutis NVIDIA Research arendada GR00T N1.5 vaid 36 tunniga, võrreldes peaaegu kolme kuu pikkuse käsitsi andmete kogumisega. See kiirendus lühendab oluliselt füüsiliste tehisintellekti süsteemide arendustsükleid.

Humanoidrobotid on masstootmise lävel. Goldman Sachs prognoosib, et 2026. aastal tarnitakse üle maailma 50 000–100 000 humanoidühikut, kusjuures tootmiskulud langevad 15 000–20 000 dollarini ühiku kohta. Tööstusprognooside kohaselt võiks 2035. aastaks olla kogu maailmas kasutusel 1,3 miljardit tehisintellektiga töötavat robotit. Humanoidrobotite ülemaailmne turg ulatub 2030. aastaks 6 miljardi dollarini ja kasvab 2035. aastaks 51 miljardi dollarini. Robootikasse ja kehastunud tehisintellekti tehtavad investeeringud peaksid aastatel 2026–2030 ulatuma kokku 400–700 miljardi dollarini.

Füüsilise tehisintellekti lähenemine ruumilisele andmetöötlusele ja laiendatud reaalsusele avab uusi dimensioone. Meta tehisintellekti juhtivteadlane Yann LeCun rõhutab, et õigusteaduse kraadid ei ole tee inimese sarnase tehisintellekti juurde ning nihutab fookuse füüsilisele tehisintellektile, mis ühendab taju, arutluskäigu ja kontrolli kolmemõõtmelises ruumis. Fei-Fei Li uus ettevõte World Labs identifitseerib end ruumilise intelligentsuse ettevõttena, mis keskendub mudelitele, mis suudavad tajuda, genereerida ja suhelda kolmemõõtmelise keskkonnaga.

Äärisarvutus ja 5G integratsioon laiendavad oluliselt füüsiliste tehisintellekti süsteemide reaalajas võimalusi. 5G võrgud vähendavad reageerimisaega 100 millisekundilt vähem kui ühe millisekundini, võimaldades tõelist reaalajas kontrolli. Privaatsed 5G võrgud annavad organisatsioonidele otsese kontrolli oma ääresarvutuskeskkondade üle täpsete latentsusaja ja ribalaiuse nõuetega. Võrgu viilutamine võimaldab kriitiliste servarakenduste jaoks eraldatud ribalaiust.

Automatiseerimismaastik jätkab eristumist. Kolme tüüpi robotisüsteeme eksisteerivad koos ja moodustavad kihilise automatiseerimisstrateegia: reeglipõhine robootika struktureeritud ja korduvate ülesannete jaoks, millel on ületamatu täpsus; treeningpõhine robootika muutuvate ülesannete jaoks, mis kasutavad tugevdusõpet; ja kontekstipõhine robootika null-shot-õppega ettearvamatute protsesside ja uute keskkondade jaoks.

Simulatsioonist nutikaks masinaks: kuidas füüsiline tehisintellekt kiirendab tööstust 4.0

Füüsilise tehisintellekti analüüs paljastab enneolematu kiirusega toimuva tehnoloogilise revolutsiooni, mis muudab põhjalikult tootmist ja logistikat. Tehisintellekti algoritmide, täiustatud andurite, võimsa arvutustaristu ja uuendusliku robootika riistvara lähenemine on jõudnud punkti, kus masinad suudavad esmakordselt füüsilist maailma tajuda ja sellega suhelda intelligentsuse ja kohanemisvõimega, mis varem oli reserveeritud inimestele.

Tehnoloogilised alused on paigas. Alusmudelid nagu GR00T võimaldavad nullist õppimist ja loomuliku keele õpetamist. Simulatsioonikeskkonnad nagu Isaac Sim vähendavad drastiliselt arendusaega ja -kulusid. Sünteetiliste andmete genereerimine lahendab kriitilise koolitusprobleemi. Täiustatud andurid ja ajamid annavad masinatele taju ja osavuse. Servaarvutus ja 5G pakuvad vajalikku reaalajas võimekust.

Praktiline valideerimine on juba käimas tööstuslikus mastaabis. BMW, Amazon, Foxconn ja paljud teised ettevõtted demonstreerivad füüsilise tehisintellekti teostatavust ja eeliseid reaalsetes tootmis- ja logistikakeskkondades. Tulemused on veenvad: kiirenenud tsükliajad, parem kvaliteet, suurem paindlikkus, väiksemad kulud ja uued, kvalifitseeritumad töökohad.

Samal ajal nõuavad need väljakutsed tõsist tähelepanu. Ennetavalt tuleb tegeleda turvalisuse, energiatarbimise, oskuste puudujäägi, regulatiivse ebaselguse ja võimalike tööturu häiretega. Füüsilist tehisintellekti rakendavad ettevõtted vajavad lisaks tehnoloogilisele oskusteabele ka selget strateegiat tööjõu ümberkujundamiseks ja sotsiaalseks vastutuseks.

See pakub Saksamaale ja Euroopale ajaloolise võimaluse. Füüsiline tehisintellekt nõuab lisaks digitaalsele intelligentsile ka suurepärast mehatroonikat, täppistehnikat ja sügavat valdkonnaalast oskusteavet. Need tugevused on Saksamaa tööstuses sügavalt juurdunud. Tehisintellekti integreerimine füüsilistesse süsteemidesse saab tugineda väljakujunenud tööstuslikule vundamendile ja muuta seda intelligentse automatiseerimise ajastuks.

Strateegilise tegutsemise aeg on käes. Ettevõtted, kes juba täna füüsilise tehisintellekti strateegilise varana kasutusele võtavad, juhivad tööstusliku konkurentsivõime järgmist etappi. Revolutsioon pole enam teoreetiline; see juba toimub ja selle tempo kiireneb. Küsimus ei ole enam selles, kas füüsiline tehisintellekt muudab tööstust, vaid selles, kes seda ümberkujundamist juhib ja keda see edestab.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus