Az NVIDIA Cosmos platformja a fizikai robot mesterséges intelligencia számára: küszöbön áll a ChatGPT áttörés az általános robotikában

Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója a 2025-ös CES Las Vegasban tartott vitaindító beszédében bemutatta a robotika jövőjével kapcsolatos úttörő víziót. Kijelentette, hogy „hamarosan elérkezett a ChatGPT pillanata az általános robotika számára”. Ez a kijelentés alátámasztja Huang azon meggyőződését, hogy a robotika olyan áttörésre készül, mint a mesterséges intelligencia a ChatGPT-vel.

Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója a 2025-ös CES Las Vegasban tartott vitaindító beszédében bemutatta a robotika jövőjével kapcsolatos úttörő víziót. Kijelentette, hogy „hamarosan elérkezett a ChatGPT pillanata az általános robotika számára”. Ez a kijelentés alátámasztja Huang azon meggyőződését, hogy a robotika olyan áttörésre készül, mint a mesterséges intelligencia a ChatGPT-vel.

Az Nvidia újításai a robotikában

Ennek az elképzelésnek a megvalósítása érdekében az Nvidia számos fontos újítást vezetett be:

1. Cosmos Platform: Ennek az új platformnak az a célja, hogy forradalmasítsa a fizikai mesterséges intelligencia fejlesztését robotok és autonóm járművek számára. A Cosmos a World Foundation Models (WFM) segítségével valósághű szimulációkat készít, és felgyorsítja az AI-rendszerek fejlesztését.
2. Project DIGITS: Kompakt mesterséges intelligencia-szuperszámítógép fejlesztőknek, amely az Nvidia Grace Blackwell technológiájának erejét az asztali számítógépre viszi.
3. Partnerségek: Az Nvidia bejelentette együttműködését olyan cégekkel, mint a Toyota, a Hyundai és az Aurora az autonóm járművek fejlesztésének előmozdítása érdekében.

Alkalmas:

• Humanoid robotika: Az NVIDIA felgyorsítja a humanoid robotok fejlesztését kiterjesztett valósággal, mesterséges intelligenciával és mindenütt (Metaverse)

Hatás a különböző iparágakra

Huang széles körű alkalmazásokat lát ezeknek a technológiáknak:

• Autonomous Vehicles: „A világon minden autógyártó cégnek lesz két gyára, az egyik az autók építésére, a másik pedig a mesterséges intelligencia frissítésére.”
• Ipari robotika: Az Nvidia olyan cégekkel dolgozik együtt, mint a Kion és az Accenture, hogy optimalizálják az AI-vezérelt robotokat és a digitális ikreket az ellátási láncokban.
• Humanoid Robots: Huang azt jósolja, hogy „az emberi robotok mindenkit meg fognak lepni hihetetlen képességeikkel”.

Alkalmas:

• Humanoid robotika és ipari robotok: A Hyundai elkötelezettsége a robotika mellett az ipari hatékonyság javítása érdekében

Jövőbeli kilátások

Huang hangsúlyozta, hogy ezek a fejlesztések jelentős áttörésekhez vezetnek a robotikában a következő néhány évben. Úgy látja, hogy a jövőben „egymilliárd humanoid robot, 10 millió automatizált gyár és 1,5 milliárd autonóm autó és teherautó” rejlik.

Ezekkel a bejelentésekkel az Nvidia a mesterséges intelligencia és a robotika forradalmának élére helyezi magát, és azt ígéri, hogy alapvetően megváltoztatja élet- és munkamódszerünket.

A fizikai mesterséges intelligencia csak a 2030-as években lesz kész

Bár az NVIDIA és más vállalatok már intenzíven dolgoznak a fizikai mesterséges intelligencia fejlesztésén, bizonyítékok vannak arra, hogy ennek a technológiának a széles körű elterjedése és érettsége valójában csak a 2030-as években várható:

Aktuális fejlemények

Az NVIDIA a CES 2025-ön bemutatta a fizikai mesterséges intelligencia jövőképét, beleértve a robotok és autonóm járművek fejlesztésére szolgáló Cosmos platformot. Jensen Huang vezérigazgató óriási lehetőségeket lát ebben, és azt jósolja, hogy „a ChatGPT pillanata az általános robotika számára a sarkon van”.

Kihívások az érettség felé vezető úton

Az optimista előrejelzések ellenére még mindig van néhány leküzdendő akadály:

1. Valós komplexitás: A fizikai AI-nak képesnek kell lennie kezelni a fizikai környezet kiszámíthatatlanságát és sokszínűségét, ami lényegesen nagyobb igénybevételt jelent, mint a tisztán digitális alkalmazások.
2. Technológiai érettség: A fejlett mesterséges intelligencia robusztus, megbízható robotrendszerekbe történő integrálása még jelentős előrelépést igényel.
3. Etikai és szabályozási kérdések: Az autonóm rendszerek valós világban való használata összetett etikai és jogi kérdéseket vet fel, amelyekkel foglalkozni kell.
4. Infrastruktúra és energiaigény: A fizikai mesterséges intelligencia rendszerek nagyszabású megvalósítása jelentős infrastrukturális beruházást és megoldást igényel a növekvő energiaigényre.

Kilátások a 2030-as évekre

Szakértők és tanulmányok azt sugallják, hogy a 2030-as évek lehet a reálisabb időkeret a fizikai mesterséges intelligencia széles körű elterjedésére:

• A McKinsey tanulmánya szerint 2030-ra a jelenlegi munkaórák akár 30%-a is helyettesíthető mesterséges intelligenciával és automatizálással, ami a fizikai mesterséges intelligencia növekvő integrációját jelzi.
• Az előrejelzések szerint 2030-ra a fejlett robotrendszereket széles körben használják majd olyan területeken, mint az egészségügy, a gyártás és a logisztika.
• A 2030-as években várhatóan jelentős előrelépés lesz a humanoid robotok fejlesztése, amelyek sokoldalú fizikai mesterséges intelligencia platformként szolgálhatnak.

Míg a fizikai mesterséges intelligencia alapjait már lefektetik, a technológia valószínűleg csak a 2030-as években éri el a teljes érettséget és széles körben elterjedt. Ez időt ad a vállalkozásoknak, a társadalomnak és a szabályozóknak, hogy felkészüljenek a technológia átalakító hatására.

Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

„Robotics 2.0: Az Nvidia vezérigazgatója a technológia új korszakát vázolja fel – A következő nagy lépés

Az éves Las Vegas-i Consumer Electronics Show (CES) hagyományosan a legújabb technológiai újítások bemutatója. Ez alól a CES 2025 sem volt kivétel, különösen az NVIDIA bemutatásával, amelyet Jensen Huang vezérigazgató vezet. Víziója messze túlmutat a tisztán szórakoztató elektronikán, és egy olyan jövőt vázol fel, amelyben a mesterséges intelligencia (AI) alapjaiban alakítja át a robotika világát. Huang legfontosabb üzenete, miszerint az általános robotika „ChatGPT pillanata” küszöbön áll, egy közelgő forradalomra utal, amely alapvetően megváltoztathatja életünket, munkánkat és interakcióinkat. Ez a bejelentés, amely kiemeli a hasonlóságot a generatív mesterséges intelligencia terén elért áttöréssel, rávilágít arra, hogy a robotika hasonló exponenciális ugrásra készen áll, mint az AI az olyan modelleken keresztül, mint a ChatGPT.

Az NVIDIA megközelítése ennek a víziónak a megvalósítására többrétegű és átfogó. Innovatív hardver- és szoftvermegoldásokat egyaránt tartalmaz, és a vezető ipari vállalatokkal kötött stratégiai partnerségek erősítik.

Alkalmas:

• Inference-as-a-Service (IaaS) ipari mesterséges intelligencia-megoldásokhoz (Industry 4.0) – Az NVIDIA támogatja a Hugging Face új következtetési szolgáltatását

A Cosmos Platform: Kvantumugrás a fizikai mesterséges intelligencia felé

Az NVIDIA robotikai víziójának középpontjában a Cosmos platform áll, egy úttörő rendszer, amelynek célja, hogy forradalmasítsa a robotok és autonóm járművek fizikai mesterséges intelligenciájának fejlesztését. A Cosmos túlmutat a hagyományos szoftverfejlesztésen, és a World Foundation Models-et (WFM) használja. Ezek a WFM-ek rendkívül valósághű szimulációk létrehozását teszik lehetővé, amelyek lehetővé teszik a robotok számára, hogy virtuális környezetben tanuljanak és edzenek. Ez lehetővé teszi, hogy a robotok AI-rendszerei különféle forgatókönyvekre készüljenek fel anélkül, hogy a való világban kockázatos vagy költséges kísérleteket kellene végezniük. Ezek a szimulációk annyira valósághűek, hogy pontosan lemásolják a valós világ kiszámíthatatlan és összetett körülményeit. Ez lehetővé teszi a robotok számára, hogy mélyebben megértsék környezetüket, és ezáltal hatékonyabban és biztonságosabban cselekedjenek. A Cosmos platform azon képessége, hogy részletes és többrétegű szimulált világokat hozzon létre, kritikus lépés az intelligens robotok következő generációjának lehetővé tételében.

Alkalmas:

• Ipari Metaverse Digital Twins: A Siemens Xcelerator és az NVIDIA az Omniverse digitális ikertestvérét építi – vállalati megoldások
• Ipari metaverzum és digitális iker gyártásban: a Mercedes-Benz virtuális gyárakat épít az NVIDIA Omniverse segítségével

Projekt DIGITS: AI szuperszámítógép fejlesztőknek

Az NVIDIA stratégiájának másik kulcsfontosságú eleme a Project DIGITS, egy kompakt mesterségesintelligencia-szuperszámítógép, amely az NVIDIA Grace Blackwell technológiájának hatalmas számítási teljesítményét hozza a fejlesztők asztalára. A múlt nagy és drága szuperszámítógépeitől eltérően a DIGITS kicsi, hozzáférhető, és lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy AI modelleket képezzenek és teszteljenek anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokhoz lennének kötve. Azáltal, hogy a nagy teljesítményű számítástechnikát a kutatók és fejlesztők szélesebb köréhez juttatja el, a Project DIGITS jelentősen felgyorsítja a robotika innovációs ciklusát. A mesterséges intelligencia hozzáférésének demokratizálódása kritikus fontosságú a fizikai AI teljes potenciáljának kiaknázásához és az új robotizált megoldások fejlesztésének előmozdításához.

Stratégiai partnerségek: Az innováció hajtóereje

A technológiai fejlesztések mellett az NVIDIA stratégiai partnerségeket is kialakított különböző iparágak vezető vállalataival. Ezen együttműködések célja az autonóm járművek fejlesztésének felgyorsítása és az AI-alapú robotikai megoldások integrálása az ipari termelésbe. Az olyan autógyártókkal, mint a Toyota és a Hyundai, valamint az olyan autonóm vezetési rendszerekre szakosodott vállalatokkal, mint az Aurora kötött partnerségek bizonyítják az együttműködés fontosságát az új technológiák bevezetésében. Ezek a cégek az NVIDIA-val együttműködve saját járműveiket és robotrendszereiket a legújabb mesterséges intelligencia fejlesztésekkel látják el, lehetővé téve a mindennapi életbe való gyorsabb és hatékonyabb integrációt.

Alkalmazási területek: Betekintés a jövőbe

Az NVIDIA által kifejlesztett technológiák lehetséges alkalmazásai sokrétűek és nagy horderejűek. Huang felvázolja a jövőt, amelyben az AI-alapú robotok az élet szinte minden területén jelen lesznek:

Autonóm járművek: Huang forradalmat jósol az autóiparban. Úgy látja, hogy minden autóipari vállalat két gyár jövőbeli üzemeltetője: egy fizikai autókat épít, a másik pedig folyamatosan frissíti az AI-rendszereket. Ez jól mutatja a szoftverek és a mesterséges intelligencia növekvő jelentőségét az autóiparban. A jövőben az autók nem csupán közlekedési eszközök, hanem intelligens, folyamatosan fejlődő rendszerek, amelyek képesek optimalizálni saját teljesítményüket és biztonságukat. A Toyotával, a Hyundaival és az Aurorával kötött partnerségek alátámasztják ezt a jövőképet, és azt sugallják, hogy az önvezető autók egyre inkább valósággá válnak az elkövetkező években.

Ipari robotika: Az ipari robotika területén az NVIDIA olyan cégekkel működik együtt, mint a Kion és az Accenture. Céljuk az ellátási láncok optimalizálása mesterséges intelligencia által vezérelt robotok és digitális ikrek használatával. Az együttműködés célja a hatékonyság növelése, a költségek csökkentése és a termelési folyamatok javítása az iparágban. A digitális ikrek, a fizikai rendszerek virtuális másolatai lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy szimulálják és optimalizálják folyamataikat, mielőtt azokat a valós világban megvalósítanák. Ez minimalizálja a kockázatokat és maximalizálja a robotizált megoldások hatékonyságát.

Humanoid robotok: Egyre közelebb kerül a sokféle feladat elvégzésére képes humanoid robotok elképzelése. Huang azt jósolja, hogy „a humanoid robotok mindenkit meg fognak lepni hihetetlen képességeikkel”. Az összetett feladatok elvégzésére alkalmas sokoldalú robotok számos alkalmazásra használhatók, a gyári munkától kezdve az emberek mindennapi életében való segítéséig. Veszélyes környezetben is használhatók, ahol az emberi beavatkozás kockázatos lenne. Az ilyen robotok fejlesztéséhez jelentős előrelépésre van szükség a mesterséges intelligencia, a robotika és az anyagtudomány terén, és az NVIDIA technológiái várhatóan lehetővé teszik az áttörést.

A jövő előrejelzése: A világ tele van robotokkal

Huang víziója messze túlmutat a jelenlegi fejleményeken. Olyan jövőt jósol, amelyben a robotika mindenütt jelen lesz. Egymilliárd humanoid robotot, 10 millió automatizált gyárat és 1,5 milliárd autonóm autót és teherautót lát a világban. Ez az elképzelés futurisztikusnak tűnhet, de jól szemlélteti a fizikai mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségét. Az elmúlt évek fejleményei azt mutatták, hogy a technológia gyorsan fejlődik, és Huang jóslatai a következő néhány évtizedben valósággá válhatnak.

Az NVIDIA szerepe ebben a forradalomban

Ezekkel a bejelentésekkel az NVIDIA az AI és a robotika forradalmának élére helyezi magát. A cég grafikus chip-gyártóból az AI-technológiák fejlesztésének vezetőjévé fejlődött. Az NVIDIA víziója és stratégiai megközelítése világossá teszi, hogy a fizikai mesterséges intelligencia fejlesztése a robotika jövője, és hogy a vállalat fontos szerepet játszik ebben a fejlesztésben.

Út a valósághoz: kihívások és lehetőségek

Az NVIDIA optimista jövőképe ellenére fontos megérteni, hogy a fizikai mesterséges intelligencia teljes megvalósítása bizonyos kihívásokkal jár, különösen az idővonalat illetően. Noha az NVIDIA már jelentős előrehaladást ért el, ennek a technológiának az általános érettsége és széles körű elterjedése valószínűleg nem lesz reális a 2030-as évekig.

Kihívások a MI fizikai érettségéhez vezető úton

Való világ összetettsége: A fizikai világ kaotikus és kiszámíthatatlan. A robotoknak képesnek kell lenniük arra, hogy bonyolult környezetben mozogjanak, reagáljanak a váratlan helyzetekre és megbirkózzanak a változó körülményekkel. A tisztán digitális alkalmazásokhoz képest, ahol a paraméterek egyértelműen meghatározottak, a való világgal való interakció jelentős kihívást jelent a fizikai mesterséges intelligencia számára. .

Technológiai érettség: A fejlett mesterséges intelligencia robusztus és megbízható robotrendszerekbe való integrálása összetett folyamat, amely számos technológiai területen jelentős előrelépést igényel. Ez nemcsak magukra az AI algoritmusokra vonatkozik, hanem a robotok hardverére, érzékelőire és működtetőire is. Fontos lépés az olyan rendszerek fejlesztése, amelyek tartós, megbízható teljesítményt nyújtanak igényes környezetben. Az AI-alapú robotrendszerek megbízhatósága és robusztussága elengedhetetlen a széles körű használathoz.

Etikai és szabályozási kérdések: Az autonóm rendszerek valós világba való bevezetése számos összetett etikai és jogi kérdést vet fel. Ki a felelős, ha egy robot hibázik? Hogyan védjük meg az emberek magánéletét és biztonságát, miközben kihasználjuk a robotika előnyeit? Az egyértelmű etikai iránymutatások és szabályozási keretek kidolgozása kritikus fontosságú ahhoz, hogy elnyerjük a nyilvánosság bizalmát ezekben a technológiákban és felelősségteljesen használjuk őket. E kérdések megvitatása az elkövetkező években még intenzívebbé válik.

Infrastrukturális és energiaigény: A fizikai mesterséges intelligencia rendszerek széles körű megvalósítása jelentős infrastrukturális beruházásokat igényel. Ide tartoznak többek között a nagy sebességű kommunikációs hálózatok, a fejlett adatközpontok és a szükséges tápegység. Az AI-rendszerek sok energiát igényelnek, ami megnövekedett kereslethez vezet. Az energiaellátás és az erőforrások hatékony felhasználása fontos kihívás, amelyet figyelembe kell venni a fizikai mesterséges intelligencia széles körű megvalósítása során.

Kilátások a 2030-as évekre: A jövő most kezdődik

E kihívások ellenére egyre nagyobb az egyetértés abban, hogy a 2030-as évek döntő évtized lesz a fizikai mesterséges intelligencia fejlesztése és alkalmazása szempontjából. Tanulmányok és előrejelzések olyan változásra utalnak, amely alapvetően megváltoztatja társadalmunkat és gazdaságunkat:

Automatizálás és munkaerőpiac: A McKinsey tanulmánya szerint 2030-ra a jelenlegi munkaidő akár 30%-át is felválthatja mesterséges intelligencia és automatizálás. Ez a szám azt szemlélteti, hogy a fizikai mesterséges intelligencia milyen nagy potenciállal képes megváltoztatni a munka világát. Várhatóan sok rutinfeladatot, amelyet jelenleg emberek végeznek, egyre inkább robotok hajtanak végre. Ez kihívások elé állítja a munkaerőpiacot, de új lehetőségeket is teremt. A dolgozók átképzése és továbbképzése fontos szempont lesz az AI-alapú technológiák bevezetésében.

Fejlett robotrendszerek: Az előrejelzések szerint a fejlett robotrendszereket 2030-ra széles körben használják majd számos területen, beleértve az egészségügyet, a gyártást és a logisztikát. Ezek a rendszerek nemcsak automatizálják a feladatokat, hanem innovatív megoldásokat is kínálnak a meglévő problémákra. Az egészségügyben például a robotok segíthetnek a műveletekben, gondoskodhatnak az idősekről, vagy hatékonyabban szállíthatnak árukat a logisztikában. Az ilyen rendszerek elterjedése tartósan megváltoztatja gazdaságunkat és életünket.

Humanoid robotok: A sokoldalú fizikai mesterséges intelligencia platformként szolgáló humanoid robotok fejlesztése várhatóan jelentős előrelépést fog elérni a 2030-as években. Ezek a robotok sokféle feladatot el tudnak látni, és sokféle helyzetben dolgozhatnak együtt az emberekkel. Ezeknek a robotoknak az a képessége, hogy megtanuljanak és összetett feladatokat hajtsanak végre, új lehetőségeket nyit meg az automatizálásban és az ember-robot interakcióban.

Transzformatív technológia komoly kihívásokkal

A fizikai mesterséges intelligencia fejlesztése kétségtelenül korunk egyik legfontosabb technológiai fejlesztése. Míg az alapokat már lefektették, és az olyan cégek, mint az NVIDIA hajtják a fejlesztést, ennek a technológiának a teljes érettsége és széles körű alkalmazása valószínűleg csak a 2030-as években lesz elérhető. Ez mindannyiunknak, a vállalkozásoknak, a társadalomnak és a szabályozóknak időt ad arra, hogy felkészüljünk az átalakuló hatásra. Fontos figyelembe venni ennek a technológiának az etikai, társadalmi és gazdasági vonatkozásait annak biztosítására, hogy az emberiség javára használják fel. A fizikai mesterséges intelligencia fejlődése az innováció és a haladás új korszakát ígéri, amely alaposan megváltoztatja életünket. Az oda vezető út még mindig tele van kihívásokkal, de a lehetőségek óriásiak.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus