„Sztuczna inteligencja fizyczna” i Przemysł 5.0 oraz robotyka – Niemcy mają najlepsze możliwości i warunki w zakresie sztucznej inteligencji fizycznej

Od wygenerowanego słowa do wykonanego czynu: przełomowa chwila Niemiec w erze fizycznej sztucznej inteligencji

Podczas gdy świat wciąż zachwyca się możliwościami generatywnych modeli językowych, kolejna, znacznie głębsza, tektoniczna zmiana w krajobrazie technologicznym dokonuje się już w tle. Era czysto cyfrowych algorytmów ustępuje miejsca erze „fizycznej sztucznej inteligencji” – ucieleśnionej sztucznej inteligencji, która nie tylko tworzy teksty, ale także postrzega, rozumie i aktywnie wchodzi w interakcje ze światem fizycznym. To, co początkowo brzmi jak science fiction, obecnie staje się decydującym polem bitwy globalnego przemysłu, a prognozowany wzrost rynku do 2034 roku osiągnie prawie 68 miliardów dolarów.

Dla Niemiec jako ośrodka przemysłowego ten rozwój stanowi historyczny punkt zwrotny: o ile wcześniej byliśmy bezsilni w wyścigu oprogramowania z Doliną Krzemową, karty się teraz zmieniają. Fizyczna sztuczna inteligencja wymaga nie tylko inteligencji cyfrowej, ale także doskonałej mechatroniki, precyzyjnej inżynierii mechanicznej i dogłębnej wiedzy specjalistycznej – a to właśnie te cechy stanowią fundament niemieckiej gospodarki.

Ale międzynarodowa konkurencja nigdy nie śpi. Między napędzanymi innowacjami Stanami Zjednoczonymi a Chinami, które specjalizują się w produkcji masowej, przed Niemcami otwiera się krytyczne okno możliwości, trwające zaledwie około 24 miesięcy. W tym krótkim okresie transformacja musi się powieść: od sztywnych robotów przemysłowych do adaptacyjnych, humanoidalnych systemów, wspieranych przez suwerenne infrastruktury obliczeniowe, takie jak nowa „Industrial AI Cloud” od Telekom i NVIDIA.

Analiza ta rzuca światło na to, dlaczego Niemcy mają strukturalną „nieuczciwą przewagę” w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji, w jaki sposób wizjonerscy gracze z Monachium i Metzingen chcą walczyć z niedoborem wykwalifikowanych pracowników za pomocą robotów humanoidalnych oraz dlaczego lata 2024–2026 zadecydują, czy staniemy się jedynie dostawcą sprzętu, czy też staniemy się wiodącym rynkiem kolejnej rewolucji przemysłowej.

Nadaje się do:

• Sprytna fabryka z AI przemysłową: oprócz robotyki sprytnych czujników do w pełni automatycznej fabryki

Kto kontroluje świat fizyczny, kontroluje przemysłową przyszłość

Konwergencja sztucznej inteligencji i robotyki oznacza tektoniczną zmianę w globalnym krajobrazie technologicznym. Podczas gdy miniona dekada upłynęła pod znakiem dominacji platform cyfrowych i generatywnych modeli językowych, nadchodząca dekada będzie naznaczona sztuczną inteligencją fizyczną (Physical AI), czyli ucieleśnioną sztuczną inteligencją, która nie tylko generuje tekst, ale także postrzega, rozumie i działa w realnym świecie. Globalny rynek sztucznej inteligencji fizycznej, który w 2024 roku był wart zaledwie 3,78 miliarda dolarów, ma według prognoz wzrosnąć do szacowanych 67,91 miliarda dolarów do 2034 roku, co oznacza osiemnastokrotny wzrost. Rozwój ten ma miejsce w kontekście intensywnej rywalizacji geopolitycznej między Stanami Zjednoczonymi, Chinami i Europą, przy czym Niemcy mogą odgrywać kluczową rolę ze względu na swoją unikalną bazę przemysłową i wiedzę mechatroniczną – rolę, której nigdy nie miały w dziedzinie czystej sztucznej inteligencji programowej.

Główną tezą tej analizy jest to, że Niemcy posiadają strukturalną przewagę w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji, której brakuje im w dziedzinie sztucznej inteligencji generatywnej. Podczas gdy Dolina Krzemowa dominuje w dziedzinie algorytmów i dużych modeli językowych, a Chiny doprowadziły do ​​perfekcji masową produkcję sprzętu konsumenckiego, Niemcy dysponują dziesięcioleciami doświadczenia w dziedzinie precyzyjnej mechatroniki, inżynierii mechanicznej i produkcji przemysłowej, a także dostępem do najcenniejszych danych przemysłowych na świecie. Czy ta szansa zostanie wykorzystana, rozstrzygnie się w krytycznym oknie możliwości między 2024 a 2026 rokiem, które obecnie się otwiera i wkrótce zamknie.

Nadaje się do:

• Fizyczna sztuczna inteligencja spotyka się z tradycją: dlaczego ta umowa może zmienić niemiecki przemysł

Tektoniczna zmiana od algorytmów uczących się do działających maszyn

Najbardziej fundamentalna zmiana w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji (AI) zachodzi na poziomie modeli fundamentalnych robotów. Tradycyjne roboty przemysłowe działały według sztywnych, zaprogramowanych sekwencji, logiki „jeśli-to”, która musiała być pieczołowicie wdrażana przez wyspecjalizowanych inżynierów dla każdego nowego zadania. Ta era dobiega końca. Ich miejsce zajęły modele „Wizja-Język-Działanie”, w skrócie modele VLA. Reprezentują one nową klasę multimodalnych modeli fundamentalnych, które łączą percepcję wzrokową, rozumienie języka i działania fizyczne w jednym systemie. Taki model rejestruje obraz otoczenia robota za pomocą kamery, przetwarza instrukcję tekstową i bezpośrednio generuje niskoprogowe działania robota, które mogą zostać wykonane w celu wykonania zadania. Dzieje się to bez wyraźnego programowania poszczególnych sekwencji ruchów.

Architektura techniczna tych systemów zazwyczaj składa się z dwóch komponentów: wstępnie wytrenowanego modelu wizyjno-językowego, który pełni funkcję rdzenia percepcji i rozumowania i koduje obrazy z kamery wraz z instrukcjami głosowymi do wspólnej, ukrytej reprezentacji, oraz dekodera akcji, który tłumaczy tę reprezentację na ciągłe ruchy, które robot może wykonywać. Modele są trenowane na zbiorach danych zawierających demonstracje robotów w postaci par obserwacji wizualnej, instrukcji tekstowych i trajektorii ruchu. Demonstracje te mogą być generowane przez rzeczywiste roboty, za pośrednictwem teleoperacji człowieka lub syntetycznie w środowiskach symulacyjnych.

Konsekwencje tego rozwoju są dalekosiężne. Robotów nie trzeba już programować indywidualnie do każdego zadania, lecz można je przenieść do nowych zadań poprzez kilka demonstracji lub instrukcji w języku naturalnym. System Helix, opracowany dla robotów humanoidalnych, demonstruje skalowalność tego podejścia i został przeszkolony przez około 500 godzin w zakresie teleoperacji robotów z wykorzystaniem automatycznie generowanych opisów tekstowych. Oddzielona architektura, która oddziela strategiczne myślenie i planowanie zadań w module Systemu 2 od szybkiej reakcji i precyzyjnej motoryki w module Systemu 1, umożliwia zarówno szeroką generalizację, jak i szybką, niskoprogową kontrolę.

Stanowi to strategiczną szansę dla Niemiec. Precyzyjny sprzęt niezbędny do perfekcyjnego działania tych modeli fundamentowych jest zgodny z mocnymi stronami niemieckiej inżynierii. Firmy takie jak NEURA Robotics z Metzingen i Agile Robots z Monachium opracowują systemy, które nie są już zoptymalizowane pod kątem pojedynczej czynności, lecz mogą rozwiązywać zadania w sposób generyczny. Startup GEN-0 wprowadził nową klasę ucieleśnionych modeli fundamentowych, wytrenowanych na korpusie 270 000 godzin rzeczywistych trajektorii manipulacji i zdolnych do funkcjonowania w różnych wcieleniach robotów, od systemów sześcio- i siedmioosiowych po systemy półhumanoidalne z ponad 16 stopniami swobody.

Architektura suwerennej infrastruktury obliczeniowej jako fundament przemysłowy

Kwestia suwerenności technologicznej przekształciła się z abstrakcyjnej koncepcji politycznej w konkretną konieczność przemysłową. 5 listopada 2025 roku Deutsche Telekom i NVIDIA zaprezentowały w Berlinie pierwszą na świecie przemysłową chmurę AI – suwerenną platformę gotową do wdrożenia w przedsiębiorstwach, której uruchomienie planowane jest na początek 2026 roku. Partnerstwo to łączy sprawdzoną infrastrukturę i rozwiązania operacyjne Deutsche Telekom z platformami AI i cyfrowymi bliźniakami Omniverse firmy NVIDIA i stanowi inwestycję o wartości miliarda euro, w całości finansowaną przez sektor prywatny.

Techniczna istota tej inicjatywy jest niezwykła. W odnowionym centrum danych w Monachium instalowanych jest obecnie ponad tysiąc systemów NVIDIA DGX B200 i serwerów RTX PRO, mieszczących do 10 000 procesorów graficznych NVIDIA Blackwell. Ta moc obliczeniowa zwiększa dostępną w Niemczech moc obliczeniową AI o około 50 procent. Platforma wykorzystuje najnowocześniejsze stosy oprogramowania, w tym NVIDIA AI Enterprise i NVIDIA Omniverse, które są w pełni zintegrowane z ekosystemem chmurowym i sieciowym Deutsche Telekom.

Strategiczne znaczenie leży w połączeniu mocy obliczeniowej i suwerenności danych. Jensen Huang, założyciel i dyrektor generalny firmy NVIDIA, zwięźle sformułował wizję: Każda firma produkcyjna będzie w przyszłości posiadać dwie fabryki: jedną przeznaczoną do produkcji produktu fizycznego i jedną przeznaczoną do produkcji sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia jego produkcję. Chmura Przemysłowej Sztucznej Inteligencji (Industrial AI Cloud) zapewnia wiodącym firmom z branży produkcyjnej, motoryzacyjnej, robotyki, opieki zdrowotnej, energetycznej i farmaceutycznej moc obliczeniową niezbędną do szkolenia, symulacji i wdrażania sztucznej inteligencji na dużą skalę.

Kluczowym elementem jest tzw. Germany Stack, bezpieczna i suwerenna infrastruktura cyfrowa opracowana wspólnie przez Deutsche Telekom i SAP. Telekom zapewnia infrastrukturę fizyczną, a SAP dostarcza platformę Business Technology Platform oraz aplikacje oparte na sztucznej inteligencji. To połączenie gwarantuje najwyższe standardy ochrony danych, bezpieczeństwa i niezawodności zgodnie z przepisami europejskimi. Ma to kluczowe znaczenie dla niemieckich MŚP, które posiadają cenne tajemnice procesowe, ponieważ wrażliwe dane projektowe i parametry produkcyjne nie muszą być przesyłane na zagraniczne serwery.

Ogłoszono już pierwszych klientów i partnerów tej nowej fabryki AI. Oprócz SAP i samego Deutsche Telekom, wśród nich znalazły się Mercedes-Benz i BMW Group, które będą mogły przeprowadzać wysoce złożone symulacje z wykorzystaniem cyfrowych bliźniaków wspieranych przez AI i znacząco przyspieszyć procesy rozwoju nowych pojazdów. Wśród partnerów znalazły się również firmy robotyczne, takie jak Agile Robots i Wandelbots, a także wyszukiwarka AI Perplexity oraz producent dronów Quantum Systems.

Powrót człowieka-maszyny do hali produkcyjnej

Robot humanoidalny, od dawna będący tematem fantastyki naukowej, wkracza do przemysłowej rzeczywistości. Przewiduje się, że globalny rynek robotów humanoidalnych osiągnie wartość 15 miliardów dolarów do 2030 roku, z roczną stopą wzrostu na poziomie 39,2%, oraz 51 miliardów dolarów do 2035 roku, z przewidywaną roczną stopą wzrostu na poziomie 55%. Goldman Sachs prognozuje, że do 2026 roku na całym świecie zostanie sprzedanych od 50 000 do 100 000 humanoidalnych robotów, a koszty produkcji spadną do 15 000-20 000 dolarów za sztukę dzięki efektowi skali. Do 2035 roku roczne dostawy mogą sięgnąć milionów.

Niemcy pozycjonują się na tym rozwijającym się rynku z dwoma obiecującymi graczami. Firma NEURA Robotics, założona w 2019 roku przez Davida Regera w Metzingen koło Stuttgartu, ugruntowała swoją pozycję jako jedyna na świecie firma, która w całości samodzielnie opracowuje i produkuje inteligentne roboty kognitywne. W styczniu 2025 roku firma pozyskała 120 milionów euro w ramach finansowania serii B, aby przyspieszyć rozwój kognitywnych robotów humanoidalnych w Europie dla różnych branż. 4NE1, humanoidalny robot o wysokości 1,80 metra i wadze 80 kilogramów oraz udźwigu 15 kilogramów, ma być pierwszym masowo produkowanym robotem humanoidalnym w Europie.

Drugim znaczącym niemieckim graczem na rynku jest Agile Robots, firma założona w 2018 roku przez dr. Zhaopenga Chena i innych ekspertów z Niemieckiego Centrum Lotnictwa i Kosmonautyki (DLR). Firma zaprezentowała swojego pierwszego robota humanoidalnego, Agile One, w listopadzie 2025 roku i planuje rozpocząć produkcję seryjną na początku 2026 roku w nowej fabryce w Fürstenfeldbruck. W 2024 roku firma osiągnęła sprzedaż na poziomie około 200 milionów euro i zatrudnia ponad 2500 osób w Niemczech, Chinach i Indiach. Agile One został zaprojektowany specjalnie do użytku w środowisku przemysłowym, gdzie będzie bezpiecznie i wydajnie współpracował z ludźmi, a także innymi systemami robotycznymi.

Unikalne cechy technologiczne Agile One obejmują wysoce precyzyjną robotyczną dłoń, którą firma twierdzi, że jest najdokładniejszą na świecie, z pięcioma ruchomymi palcami, czujnikami na opuszkach palców oraz czujnikami siły i momentu obrotowego w stawach. Sztuczna inteligencja robota została wyszkolona z wykorzystaniem jednego z największych w Europie przemysłowych zbiorów danych, a także danych zebranych przez ludzi. Architektura opiera się na wielowarstwowej strukturze sztucznej inteligencji, przy czym każda warstwa specjalizuje się w określonym poziomie poznawczym i kontroli, od myślenia strategicznego i planowania zadań po szybką reakcję i precyzję precyzyjnej motoryki.

Strategiczny kontekst tych zmian leży w niedoborze wykwalifikowanej siły roboczej w Niemczech. Z deficytem około 387 000 wykwalifikowanych pracowników w 2025 r. i prognozowanym spadkiem liczby ludności w wieku produkcyjnym o 3,9 miliona do 2030 r., niemiecki przemysł stoi w obliczu wyzwań demograficznych o egzystencjalnym znaczeniu. Federalna Agencja Pracy (Federal Employment Agency) zidentyfikowała 163 zawody, w których występuje niedobór wykwalifikowanej siły roboczej, co dotyczy mniej więcej co ósmego zawodu wymagającego kwalifikacji. Szczególnie dotknięte są pielęgniarstwo i opieka zdrowotna, budownictwo i rzemiosło, a także kierowcy i opiekunowie dzieci. Instytut IFO szacuje straty mocy produkcyjnych spowodowane niedoborem wykwalifikowanej siły roboczej na 49 miliardów euro rocznie.

Wirtualizacja fabryki jako poligon doświadczalny dla inteligencji maszynowej

Uświadomienie sobie, że fizyczne systemy sztucznej inteligencji wymagają milionów godzin szkoleniowych, których gromadzenie w świecie rzeczywistym byłoby nieekonomiczne, doprowadziło do renesansu koncepcji cyfrowego bliźniaka. Zanim fizyczna sztuczna inteligencja będzie mogła działać w świecie rzeczywistym, musi przejść szkolenie w świecie wirtualnym, a konkretnie w fotorealistycznych symulacjach, w których obowiązują prawa fizyki. NVIDIA Omniverse ugruntowała swoją pozycję jako wiodąca platforma dla tej strategii opartej na symulacji, umożliwiając tworzenie wysoce szczegółowych cyfrowych bliźniaków, w których roboty mogą uczyć się w ciągu godzin, wykorzystując uczenie wzmacniające, co w rzeczywistości zajęłoby lata.

Podstawą techniczną jest NVIDIA Isaac Sim, referencyjny framework aplikacji oparty na NVIDIA Omniverse, który umożliwia programistom projektowanie, trenowanie, testowanie i walidację robotów opartych na sztucznej inteligencji. Platforma obsługuje czujniki LiDAR, kamery RGB, czujniki głębokości i maski segmentacyjne oraz generuje syntetyczne dane do trenowania wizji robota i autonomicznej nawigacji. Paralelizacja akcelerowana przez GPU umożliwia jednoczesne uruchamianie tysięcy symulacji robotów, co przekłada się na nawet sto razy szybsze szkolenie w porównaniu z metodami opartymi na procesorach CPU.

Projekt NVIDIA Omniverse Blueprint zapewnia skalowalny, referencyjny tok pracy do symulacji flot wielu robotów w przemysłowych cyfrowych bliźniakach. Umożliwia to firmom testowanie i szkolenie heterogenicznych flot robotów, w tym robotów mobilnych, asystentów humanoidalnych, inteligentnych kamer i agentów AI, w fabrykach i magazynach. To podejście oparte na symulacji pozwala na sprawdzenie, czy floty robotów potrafią działać w sposób skoordynowany i adaptacyjny w dynamicznych środowiskach, zanim zostaną fizycznie wdrożone.

Niemcy mają w tym obszarze strukturalną przewagę. Siemens jest uważany za światowego lidera w dziedzinie technologii cyfrowych bliźniaków i zaprezentował przełomowe innowacje w dziedzinie przemysłowej sztucznej inteligencji (AI) i cyfrowych bliźniaków na targach CES 2025. Siemens Industrial Copilot for Operations wprowadza przemysłową sztuczną inteligencję bezpośrednio na poziom produkcji, umożliwiając operatorom i inżynierom utrzymania ruchu szybkie podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. We współpracy z firmą NVIDIA zaprezentowano Teamcenter Digital Reality Viewer, który wprowadza wielkoskalową, opartą na fizyce wizualizację bezpośrednio do systemu zarządzania cyklem życia produktu.

Praktyczne zastosowanie tych technologii w niemieckich firmach postępuje. Firma Schaeffler ogłosiła partnerstwo technologiczne z firmą NVIDIA w celu opracowania cyfrowych bliźniaków dla ponad 100 zakładów. Dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji (AI), pracownicy mogą symulować i szybciej optymalizować właściwości fizyczne materiałów, procesów i przepływów pracy. Platforma umożliwia również elastyczną integrację technologii przyszłości, takich jak roboty humanoidalne, ze środowiskami produkcyjnymi. Firmy T-Systems i Drees & Sommer współpracują nad integracją NVIDIA Omniverse w kolejnej generacji cyfrowych zakładów produkcyjnych, a pierwsze, udane projekty zostały już wdrożone w sektorze motoryzacyjnym.

Nadaje się do:

• Siedem dźwigni odzyskiwania siły przemysłowej: analiza systematyczna

Demokratyzacja robotyki poprzez współpracę poznawczą

Transformacja robotów z narzędzi w partnerów poznawczych jest realizowana poprzez integrację możliwości percepcji, komunikacji i bezpiecznej interakcji z ludźmi. Roboty kognitywne, znane jako coboty, potrafią widzieć, słyszeć, czuć i bezpiecznie reagować na potrzeby ludzi. Przewiduje się, że globalny rynek cobotów osiągnie wartość 10,32 mld USD do 2025 roku, a Niemcy spodziewają się rocznego wzrostu na poziomie około 15% w ciągu najbliższych pięciu lat. Prognozuje się, że sprzedaż ponad 71 000 cobotów w samych Niemczech do 2025 roku.

Koncepcja Neuraverse, platformy robotycznej opartej na sztucznej inteligencji, opracowanej przez NEURA Robotics, stanowi zmianę paradygmatu w sposobie uczenia się i dzielenia się umiejętnościami przez roboty. Platforma łączy wszystkie systemy robotyczne, od synchronizacji w czasie rzeczywistym po optymalizację na dużą skalę. Wszystkie roboty są bezpiecznie połączone z cyfrowym bliźniakiem w czasie rzeczywistym i są optymalizowane na dużą skalę dzięki zindywidualizowanemu monitorowaniu, analityce i śledzeniu wydajności. Kluczowa innowacja tkwi w zbiorowym uczeniu się: to, czego uczy się jeden robot, jest natychmiast dostępne dla wszystkich innych robotów tego samego typu na całym świecie.

Firma NEURA Robotics buduje własne fizyczne centra treningowe AI, zwane NEURA Gyms, w których generowane są dane z rzeczywistych scenariuszy zastosowań. W połączeniu z syntetycznymi danymi z Neuraverse, tworzy to wysoce złożony, transferowalny model. Po pomyślnym wytrenowaniu danej umiejętności, można ją zastosować do wszystkich innych robotów. Warstwowa architektura AI integruje wnioskowanie z czujników w czasie rzeczywistym, wnioskowanie lokalne i udoskonalanie na urządzeniu, rozproszone przetwarzanie wieloagentowe, bibliotekę modeli dla modeli Foundation oraz chmurową infrastrukturę szkoleniową.

Modułowa, bezpieczna struktura Neuraverse umożliwia firmom, deweloperom i partnerom aplikacyjnym wspólne tworzenie innowacji bez narażania na szwank ich własności intelektualnej. Partnerzy mogą opracowywać aplikacje lub umiejętności dla platformy, takie jak odkurzanie, opróżnianie zmywarek, sprzątanie pomieszczeń, a także dla zastosowań w opiece zdrowotnej. Umiejętności te mogą być sprzedawane zainteresowanym użytkownikom z różnych branż, tworząc demokratyczny silnik innowacji dla robotyki.

To rozwiązanie bezpośrednio rozwiązuje główny problem niemieckich MŚP: produkcję o wysokim zróżnicowaniu i niskich wolumenach. Niemieckie firmy zazwyczaj wytwarzają szeroką gamę wariantów produktów w stosunkowo niewielkich ilościach, co wymaga dużej elastyczności, precyzji i zwinności. Tradycyjna automatyzacja, zoptymalizowana pod kątem dużych, powtarzalnych serii standaryzowanych produktów, często była nieekonomiczna w kontekście tej filozofii produkcji. Automatyzacja automatyzacji, jak opisuje ją Instytut Fraunhofera IPA, wykorzystuje rozwiązania programistyczne i metody uczenia maszynowego do automatyzacji programowania i rekonfiguracji wariantów komponentów oraz do ekonomicznego wykorzystania robotów nawet w przypadku małych partii.

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Pokonywanie bariery złożoności dla MŚP przemysłowych

Demokratyzacja fizycznej sztucznej inteligencji osiągnie swój pełny potencjał dopiero wtedy, gdy systemy te staną się tak łatwe w obsłudze, jak smartfon. Platformy programowania robotów bez kodu (no-code) i z niskim kodem (low-code) umożliwiają wykwalifikowanym pracownikom bez znajomości programowania konfigurowanie systemów robotycznych do zadań takich jak pobieranie pojemników, podnoszenie i umieszczanie (pick-and-place) oraz rozpoznawanie obiektów 3D bez konieczności pisania ani jednej linijki kodu. Według Gartnera, do 2025 roku 70% wszystkich nowych aplikacji tworzonych przez organizacje będzie wykorzystywać technologie low-code lub no-code, w porównaniu z mniej niż 25% w 2020 roku.

Sterowanie maszynami za pomocą języka naturalnego stanowi kolejny etap ewolucji. Modele wizyjno-językowe-działania pozwalają robotowi na otrzymanie zadania w języku naturalnym, które następnie jest bezpośrednio tłumaczone na wykonalne działania. Wykwalifikowany pracownik może wskazać lub pokazać robotowi, jakie zadanie ma wykonać, na przykład podnieść określoną część i ostrożnie umieścić ją w pudełku, bez konieczności rozumienia kodu źródłowego. Ten rozwój jest kluczowy dla powszechnego wdrożenia w niemieckich MŚP, które posiadają dogłębną wiedzę procesową, ale dysponują niewielką liczbą wyspecjalizowanego personelu IT.

Wskaźnik adopcji sztucznej inteligencji (AI) w niemieckich MŚP przedstawia zróżnicowany obraz. Podczas gdy 91% niemieckich firm uważa generatywną AI za istotną dla swojego modelu biznesowego i przyszłego tworzenia wartości – co stanowi wzrost o 36 punktów procentowych w porównaniu z rokiem poprzednim – rzeczywisty wskaźnik wykorzystania pozostaje znacznie niższy. Tylko około 19% małych i średnich przedsiębiorstw w Niemczech korzysta z metod AI, co jest wynikiem powyżej średniej UE, ale znacznie niższym niż porównywalne firmy w Danii (26%), Szwecji (24%) i Belgii (23%). Różnica między MŚP a dużymi firmami pogłębia się: podczas gdy tylko około co piąte MŚP w Niemczech korzysta ze sztucznej inteligencji, robi to prawie co druga duża firma.

Przeszkody utrudniające wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) w małych i średnich przedsiębiorstwach (MŚP) są liczne. Niedobór wykwalifikowanych pracowników sam w sobie stanowi jedną z największych barier, ponieważ brakuje wykwalifikowanego personelu do projektów cyfryzacji i AI. Złożoność technologiczna rozwiązań AI odstrasza wiele MŚP, a 29% ankietowanych firm postrzega tę złożoność jako kluczową przeszkodę. Integracja nowych systemów AI z istniejącymi infrastrukturami IT stanowi kolejne wyzwanie, podobnie jak jakość i dostępność danych, które często są nieustrukturyzowane, rozproszone lub w niekompatybilnych formatach. Niepewność regulacyjna, szczególnie w odniesieniu do nowych przepisów, takich jak unijna ustawa o AI, powoduje niechęć do inwestycji, a strach przed utratą kontroli nad poufnymi danymi firmowymi, zwłaszcza w przypadku korzystania z usług zagranicznych dostawców chmury obliczeniowej lub AI, jest powszechny.

Chmura Przemysłowej Sztucznej Inteligencji Deutsche Telekom bezpośrednio rozwiązuje kilka z tych barier. Jako suwerenna infrastruktura działająca zgodnie z europejskimi standardami ochrony danych, zmniejsza obawy dotyczące bezpieczeństwa danych. Jej skalowalność umożliwia nawet mniejszym firmom dostęp do mocy obliczeniowej, na którą w innym przypadku nie mogłyby sobie pozwolić. Integracja z systemami SAP, które są już wdrożone w wielu niemieckich firmach, obniża barierę integracji. Niemniej jednak wyzwaniem pozostaje fakt, że gotowość do inwestowania przewyższa faktyczne wdrożenie: 82% firm planuje zwiększyć swoje budżety na sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy, ponad połowa o co najmniej 40%, a mimo to powszechna adopcja często pozostaje fragmentaryczna.

Globalny wyścig inteligencji fizycznej

Rywalizacja o pozycję lidera w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji (SI) rozgrywa się w trójkącie między Stanami Zjednoczonymi, Chinami i Europą, gdzie każdy region wnosi do gry odmienne mocne strony i strategie. Stany Zjednoczone dominują w rozwijaniu modeli fundamentowych i finansowaniu startupów. Figure AI, założona w 2022 roku, jest w trakcie rundy finansowania o wartości 1,5 miliarda dolarów, przy wycenie 39,5 miliarda dolarów. Apptronik zakończył rundę finansowania serii A o wartości 350 milionów dolarów w lutym 2025 roku, z udziałem Google, którego oddział DeepMind współpracuje z Apptronik nad rozwojem modeli behawioralnych dla robotów dwunożnych. Tesla planuje wyprodukować 5000 sztuk Optimus do 2025 roku i dąży do długoterminowej rocznej produkcji miliona robotów, a Elon Musk twierdzi, że Optimus może wygenerować wartość 10 bilionów dolarów.

Chiny realizują skoordynowaną przez państwo strategię rozwoju przemysłu robotyki humanoidalnej. Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnych opublikowało plan działania mający na celu stworzenie kompletnego ekosystemu robotów humanoidalnych do 2025 roku. W listopadzie 2025 roku powołano 65-osobowy komitet ds. standaryzacji robotów humanoidalnych, w którego skład weszli dyrektorzy Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE i XPeng, a także naukowcy z Uniwersytetu Tsinghua i Uniwersytetu Jiao Tong w Szanghaju. Chiny szczycą się ponad połową wszystkich globalnie aktywnych firm produkujących roboty humanoidalne, wspieranych przez politykę rządową i lokalne zachęty. Przewiduje się, że sprzedaż robotów humanoidalnych w Chinach przekroczy 10 000 sztuk w 2025 roku, co oznacza wzrost o 125% rok do roku.

Struktura kosztów chińskich dostawców stanowi wyzwanie konkurencyjne. Unitree Robotics oferuje G1, humanoidalnego robota klasy podstawowej, za około 6000 dolarów, znacznie poniżej cen zachodnich konkurentów. Chociaż niedrogi robot Unitree jest mniej zaawansowany niż Tesla Optimus, jego wczesne wejście na rynek w przystępnej cenie dowodzi przewagi Chin w zakresie części, zakładów produkcyjnych i siły roboczej, które są niezbędne do szybkiego i ekonomicznego wprowadzenia produktu na rynek. Według TrendForce, najnowsza generacja Tesli Optimus znacznie przewyższa produkty wiodących chińskich producentów pod względem wszechstronności ciała i dłoni, ładowności i żywotności baterii, ale przewaga cenowa pozostaje kluczowym czynnikiem mającym wpływ na masową adopcję.

W październiku 2025 r. Unia Europejska przedstawiła strategię „Apply AI” (Zastosuj Sztuczną Inteligencję), kompleksowy plan przyspieszenia wdrażania sztucznej inteligencji w jedenastu sektorach, przy jednoczesnym poszanowaniu strategicznej autonomii. Strategia podkreśla, że ​​priorytetem UE jest zapewnienie, aby europejskie modele o najnowocześniejszych możliwościach wzmacniały suwerenność i konkurencyjność w sposób godny zaufania i zorientowany na człowieka. Komisja zidentyfikowała luki w stosie sztucznej inteligencji, w których podmioty państwowe i niepaństwowe mogłyby wykorzystać zewnętrzne zależności, w tym infrastrukturę chmury obliczeniowej, układy scalone i ramy programowe.

Badanie Accenture z listopada 2025 roku pokazuje, że 62% europejskich organizacji poszukuje suwerennych rozwiązań ze względu na obecną niepewność geopolityczną, przy czym odsetek ten jest szczególnie wysoki wśród organizacji niemieckich i wynosi 72%. Niemniej jednak 65% przyznaje, że nie może utrzymać konkurencyjności bez dostawców technologii spoza Europy. Średnio tylko 36% inicjatyw i danych z zakresu sztucznej inteligencji w organizacjach europejskich wymaga suwerennego podejścia ze względu na wymogi regulacyjne lub wrażliwość danych.

Nadaje się do:

• Przemysł AI 5.0: Jak projekt Prometheus Jeffa Bezosa (Amazon) o wartości 6,2 miliarda dolarów wprowadza sztuczną inteligencję do hal produkcyjnych

Wyzwania strukturalne stojące przed Niemcami jako miejscem przemysłowym

Analiza strategicznej pozycji Niemiec w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji musi uwzględniać obecne słabości strukturalne niemieckiego przemysłu. Federalny Związek Przemysłu Niemieckiego (BDI) przewiduje spadek produkcji przemysłowej o 0,5% w 2025 roku, co oznacza czwarty z rzędu rok spadku po spadku o 4,8% w 2024 roku i negatywnych tendencjach w dwóch poprzednich latach. W porównaniu z innymi krajami UE, niemiecki przemysł radzi sobie znacznie gorzej od 2019 roku.

Instytut Ifo podaje, że w lipcu 2025 roku mniej więcej co czwarta firma przemysłowa w Niemczech odnotowała spadek konkurencyjności w porównaniu z krajami spoza UE. Konkurencyjność nie poprawiła się ostatnio w żadnym sektorze przemysłu. Sektor budowy maszyn został szczególnie dotknięty, a odsetek firm doświadczających spadku konkurencyjności wzrósł z 22,2% do 31,9%, co stanowi najwyższy odnotowany poziom. Do negatywnych czynników strukturalnych należą ceny energii, regulacje prawne i warunki inwestycyjne.

Przemysł motoryzacyjny, tradycyjnie filar niemieckiej gospodarki, nadal traci globalną konkurencyjność. Niegdyś dominujący gracze, tacy jak Volkswagen, BMW i Mercedes-Benz, systematycznie tracą udziały w rynku na rzecz producentów z USA i Chin. Według Goldman Sachs, Chiny przekształciły się z najważniejszego rynku eksportowego Niemiec w głównego konkurenta, szczególnie w sektorach takich jak pojazdy elektryczne, w których niemieccy producenci samochodów pozostają w tyle.

Stowarzyszenie VDMA Robotics + Automation prognozuje dziewięcioprocentowy spadek całkowitych przychodów niemieckiego sektora robotyki i automatyki do 13,8 mld euro w 2025 roku. Te strukturalne słabości były już widoczne w 2024 roku, kiedy popyt krajowy spadł o 16% w porównaniu z 2023 rokiem. Impulsy wzrostu z zagranicy również osłabły, o dwa procent. Jedynym pozytywnym punktem był eksport do strefy euro, z imponującym wzrostem zamówień o 44% w 2024 roku.

Mimo to Niemcy pozostają liderem rynku robotyki w Europie i zajmują trzecie miejsce na świecie pod względem gęstości robotyzacji, z 415 robotami przemysłowymi na 10 000 pracowników, ustępując jedynie Korei Południowej i Singapurowi. Liczba działających robotów przemysłowych osiągnęła nowy rekordowy poziom 269 427 sztuk w 2023 roku. W latach 2019-2024 w Niemczech zrealizowano ponad 450 zagranicznych inwestycji bezpośrednich w dziedzinie automatyki i robotyki, co plasuje ten kraj na pierwszym miejscu w Europie i drugim na świecie po Stanach Zjednoczonych.

Krajobraz badawczy jako fundament transformacji przemysłowej

Niemiecki krajobraz badawczy w dziedzinie robotyki opartej na sztucznej inteligencji (AI) jest niezwykle bogaty. Z ponad 1200 publikacjami naukowymi w ciągu ostatnich pięciu lat, ponad 70 dużymi projektami finansowanymi przez Niemiecką Fundację Badań Naukowych (DFG) oraz dziewięcioma niemieckimi uniwersytetami w pierwszej setce światowego rankingu informatyki w dziedzinie robotyki, kraj ten zajmuje dobrą pozycję. Badanie trendów przeprowadzone przez firmę konsultingową Capgemini pokazuje, że robotyka oparta na AI i AI generatywna należą do pięciu najważniejszych światowych trendów technologicznych w 2025 roku. Prawie połowa ankietowanych firm na całym świecie opracowuje obecnie scenariusze zastosowań, a 89% inwestorów jest przekonanych, że robotyka oparta na AI znajdzie się w pierwszej trójce najważniejszych tematów technologicznych w 2025 roku.

Niemieckie Centrum Lotnictwa i Kosmonautyki (DLR), a w szczególności jego Instytut Robotyki i Mechatroniki, odgrywa kluczową rolę jako partner badawczy. Instytut nawiązał szeroko zakrojoną współpracę badawczo-rozwojową z firmą Siemens, aby wspólnie opracowywać innowacyjne technologie dla produkcji przyszłości. Celem tej współpracy jest poszukiwanie pionierskich rozwiązań w dziedzinie inteligentnej produkcji opartej na sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem wspomagania robotów, interakcji człowiek-robot oraz robotyki humanoidalnej.

Humanoidalny robot kroczący TORO, rozwijany w Niemieckim Centrum Lotnictwa i Kosmonautyki (DLR) od 2013 roku, ewoluował z dwunożnego robota kroczącego w wszechstronnego robota humanoidalnego o wysokości 1,74 metra. Jego elastyczne stawy umożliwiają mu bezpieczną interakcję z ludźmi, stabilne chodzenie i wchodzenie po schodach. Teraz TORO może również widzieć, czuć i rozumieć swoje otoczenie dzięki nowatorskiej metodzie opracowanej w instytucie. Metoda ta pozwala TORO inteligentnie interpretować dane wizualne z oczu kamery i odpowiednio reagować.

Pierwsza Niemiecka Konferencja Robotyki, zorganizowana przez Niemiecki Instytut Robotyki, odbyła się w Norymberdze w dniach 13-15 marca 2025 roku, prezentując potencjał robotyki i sztucznej inteligencji (AI) opracowanych w Niemczech. Ponad 200 badaczy zaprezentowało najnowsze trendy w robotyce opartej na AI, w tym projektowanie robotów oraz algorytmy uczenia się percepcji i interakcji robotów. Instytut Robotyki i Mechatroniki DLR, jako partner, odpowiada za transfer technologii i dąży do szybkiego przełożenia wyników badań na innowacyjne zastosowania przemysłowe.

Krytyczne okno czasowe i strategiczne implikacje

Liderzy branży osiągnęli konsensus: nadszedł moment ChatGPT dla robotów humanoidalnych, a rok 2025 oznacza początek masowej produkcji. Termin ten odnosi się do kulturowego przełomu, który nastąpił pod koniec 2022 roku, kiedy ChatGPT firmy OpenAI zapoczątkował powszechną akceptację modeli językowych na dużą skalę i uznanie ich potencjału. Wang Xingxing, założyciel Unitree Robotics, przewiduje, że moment ChatGPT w branży robotyki nastąpi w ciągu jednego do pięciu lat, kiedy roboty humanoidalne będą mogły delikatnie podać człowiekowi butelkę wody w tłumie, w nieznanym otoczeniu, na polecenie właściciela.

Coraz więcej jest technologicznych przesłanek do tego przełomu. Udoskonalenia w zakresie precyzyjnej motoryki rąk i ramion robotów humanoidalnych, postęp w zakresie zwinności, lepsze modele świata dla środowisk szkoleniowych z wykorzystaniem danych syntetycznych, zwiększone finansowanie robotyki i zastosowań obronnych oraz pojawienie się szybko uczących się robotów dzięki postępowi w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji (SI) zbiegają się w idealną burzę innowacji. Chińska firma Galbot wdrożyła już prawie 1000 robotów w różnych firmach, co stanowi istotny kamień milowy sugerujący, że technologia ta przechodzi od prototypów do zastosowań w świecie rzeczywistym.

Aktywność inwestycyjna podąża za tą dynamiką. Wartość transakcji w dziedzinie robotyki humanoidalnej i opartej na sztucznej inteligencji wzrosła do 7,3 mld USD w pierwszej połowie 2025 roku, co świadczy o zaufaniu inwestorów. Wskaźniki inflacji w latach 2025 i 2026 zadecydują o tym, które firmy i kraje przejmą pozycję lidera na rynku w kolejnym etapie ewolucji przemysłowej.

Niemcy posiadają strukturalną przewagę w tej konkurencji, często określaną jako nieuczciwa przewaga. Podczas gdy Stany Zjednoczone przodują w dziedzinie algorytmów, a Chiny dominują w skalowaniu sprzętu konsumenckiego, Niemcy dysponują specjalistyczną wiedzą w dziedzinie mechatroniki i dostępem do rzeczywistych danych przemysłowych. Globalna pozycja lidera Siemensa na rynku technologii cyfrowych bliźniaków, ugruntowane partnerstwa z firmą NVIDIA w dziedzinie chmury obliczeniowej dla przemysłowej sztucznej inteligencji, wschodzący liderzy krajowi, tacy jak NEURA Robotics i Agile Robots, a także solidne zaplecze badawcze Niemieckiego Centrum Lotnictwa i Kosmonautyki (DLR) i Instytutów Fraunhofera tworzą unikalny ekosystem.

Istnieje jednak ryzyko, że ten potencjał nie zostanie wykorzystany. Niemieckie MŚP pozostają w tyle za porównywalnymi krajami pod względem wdrażania sztucznej inteligencji. Strukturalne bariery konkurencyjne dotyczące cen energii, regulacji i warunków inwestycyjnych obciążają przemysł. Trendy demograficzne stale pogłębiają niedobór wykwalifikowanych pracowników. Niechęć firm do inwestowania, które w obliczu niepewnych warunków wybierają ostrożność, może zamknąć okno możliwości zdobycia pozycji lidera.

Strategiczna implikacja jest oczywista: ci, którzy inwestują teraz w systemy cyberfizyczne, zapewnią sobie pozycję lidera rynku w nadchodzącej dekadzie. Ci, którzy się wahają, ryzykują, że staną się jedynie dostawcami sprzętu dla amerykańskich modeli sztucznej inteligencji lub rynkami zbytu dla chińskiej produkcji masowej. Chmura przemysłowa AI firmy Deutsche Telekom, roboty humanoidalne firm NEURA i Agile Robots, doświadczenie Siemensa w zakresie cyfrowych bliźniaków oraz doskonałość badawcza niemieckiego środowiska naukowego stanowią fundamenty niemieckiej pozycji lidera w globalnym wyścigu o fizyczną sztuczną inteligencję. To, czy te elementy połączą się w spójną całość, okaże się w ciągu najbliższych 18–24 miesięcy.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

 

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

LTW oferuje swoim klientom nie pojedyncze komponenty, lecz zintegrowane, kompletne rozwiązania. Doradztwo, planowanie, komponenty mechaniczne i elektrotechniczne, technologia sterowania i automatyki, a także oprogramowanie i serwis – wszystko jest połączone w sieć i precyzyjnie skoordynowane.

Własna produkcja kluczowych komponentów jest szczególnie korzystna. Pozwala to na optymalną kontrolę jakości, łańcuchów dostaw i interfejsów.

LTW to synonim niezawodności, przejrzystości i partnerskiej współpracy. Lojalność i uczciwość są głęboko zakorzenione w filozofii firmy – uścisk dłoni wciąż ma tu znaczenie.

Nadaje się do:

• Rozwiązania LTW

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc