Rozwój techniczny i dojrzałość rynkowa systemów robotów humanoidalnych w USA

Przegląd rynku i znaczenie robotyki humanoidalnej

Amerykański rynek pracy stoi w obliczu paradoksu strukturalnego: podczas gdy popyt na pracę fizyczną w sektorach takich jak logistyka, produkcja i opieka rośnie, dostępna podaż siły roboczej w zawodach powtarzalnych i wymagających wysiłku fizycznego maleje. W obliczu tego napięcia makroekonomicznego, rozwój robotów humanoidalnych ewoluował z tematu zorientowanego wyłącznie na badania w kapitałochłonny wyścig o udział w rynku. Trafność porównania wiodących systemów amerykańskich – Tesli (Optimus), Figure AI, Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas), Apptronik (Apollo) i Sanctuary AI (Phoenix) – wynika nie tylko z ich odmiennych podejść technologicznych, ale także z ich potencjału w zakresie automatyzacji istniejących infrastruktur stworzonych dla ludzi bez kosztownych modyfikacji.

W przeciwieństwie do wyspecjalizowanych robotów przemysłowych, które działają w klatkach bezpieczeństwa, te humanoidalne systemy dążą do bezpośredniego współistnienia z ludźmi. Lata 2024 i 2025 były punktem zwrotnym: integracja modeli wizji-języka-działania (VLA) i zaawansowanych sieci neuronowych rozszerzyła sterowanie czysto motoryczne o wymiar semantyczny. Roboty nie są już przeznaczone do prostego podążania zaprogramowanymi ścieżkami, lecz do rozumienia instrukcji i reagowania na nieprzewidziane przeszkody. Analiza tych sześciu konkurentów pokazuje jednak, że droga do uniwersalnego „robota ogólnego przeznaczenia” wcale nie jest jednolita. Zamiast tego pojawiają się radykalnie odmienne koncepcje dotyczące siłowników, procesów poznawczych i strategii komercjalizacji.

Nadaje się do:

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

Konwergencja technologiczna i dążenie do uniwersalnej inteligencji

Pomimo odmiennego technologicznego DNA sześciu firm, można zidentyfikować fundamentalne cechy wspólne, które definiują obecnego ducha robotyki. Wszystkie badane systemy opierają się na założeniu dwunożnego poruszania się. Ten paradygmat projektowy nie został wybrany ze względów estetycznych, lecz z pragmatycznej konieczności poruszania się w pionowo zorganizowanych środowiskach – ze schodami, wąskimi przejściami i półkami.

Kolejnym zbieżnym elementem jest odejście od sztywnych zestawów reguł na rzecz metod uczenia się opartych na danych. Czy to poprzez teleoperację (zdalne sterowanie przez ludzi w celu zbierania danych szkoleniowych), czy poprzez symulację w środowiskach wirtualnych (takich jak NVIDIA Isaac Lab): wszyscy producenci starają się rozwiązać „paradoks Moraveca”, który głosi, że wysoce złożone zadania poznawcze są często łatwiejsze dla sztucznej inteligencji niż proste umiejętności motoryczne małego dziecka.

Co więcej, wszystkie systemy mają podobne ograniczenia energetyczne. Obecna technologia akumulatorów zazwyczaj ogranicza autonomię do czterech do pięciu godzin przy obciążeniu mieszanym, co sprawia, że ​​praca zmianowa w przemyśle stanowi wyzwanie logistyczne. Rozwiązanie tego problemu energetycznego poprzez szybkie ładowanie lub wymianę systemów jest kluczowym, wspólnym celem. Ostatecznie, nadrzędny cel jest taki sam: stworzenie systemu, którego koszty krańcowe zbiegają się z kosztami energii elektrycznej i który traktuje pracę jako „aplikację programową”, którą można w dowolnym momencie pobrać na sprzęt.

Ocena systematyczna: architektura, poznanie i fizyczność

Aby obiektywnie porównać sześć systemów, konieczny jest podział na kluczowe kryteria techniczne: siłowniki, manipulacja, architektura poznawcza i koncepcja energetyczna.

Jeśli chodzi o siłowniki, pojawia się wyraźny trend w kierunku elektryfikacji. Podczas gdy Boston Dynamics przez lata opierał się na hydraulice, nowy Atlas oznacza przejście na napędy całkowicie elektryczne, które są cichsze, czystsze i bardziej energooszczędne. Tesla, Apptronik, Figure i Agility również podążają tą drogą. Sanctuary AI stanowi wyjątek, kontynuując stosowanie zminiaturyzowanej hydrauliki w swoich manipulatorach (rękach), aby osiągnąć wyższą gęstość mocy i prędkość, których silniki elektryczne często nie są jeszcze w stanie zaoferować w tej przestrzeni instalacyjnej.

Jeśli chodzi o manipulację (ręce), istnieje wyraźne rozróżnienie między specjalistami ds. logistyki a specjalistami ds. ogólnych. Agility Robotics celowo unika pięciostawowych dłoni w swoim robocie Digit na rzecz podkładek chwytnych zoptymalizowanych pod kątem pudeł (torb). To zmniejsza złożoność i koszty. Z kolei Tesla, Figure i Sanctuary intensywnie inwestują w zręczne dłonie z nawet 22 stopniami swobody (DOF), aby naśladować ludzką motorykę precyzyjną.

Architektura kognitywna jest prawdopodobnie najsilniejszym czynnikiem różnicującym. Tesla opiera się na radykalnym, kompleksowym podejściu, w którym dane wideo są bezpośrednio tłumaczone na polecenia sterujące, trenowane za pomocą ogromnej floty pojazdów i teleoperacji. Figure AI i Boston Dynamics z kolei intensywnie współpracują z zewnętrznymi partnerami w dziedzinie sztucznej inteligencji (odpowiednio OpenAI i ich własny AI Institute oraz NVIDIA) w celu integracji rozumienia języka naturalnego i planowania. Sanctuary AI koncentruje się głównie na pozyskiwaniu danych za pomocą teleoperacji („Carbon AI”), aby uczyć robota złożonych zadań poprzez demonstrację z udziałem człowieka.

Analiza profilu: Tesla (Optimus)

Wzmacniać

Największą przewagą Tesli nie jest sama robotyka, ale jej integracja pionowa i głębokość produkcji. Dzięki dostępowi do technologii motoryzacyjnych – od ogniw akumulatorowych (4680) po układy wnioskowania (komputery FSD) – Tesla może agresywniej obniżać koszty niż jakikolwiek konkurent. Robot Optimus bezpośrednio korzysta z postępów w oprogramowaniu do „pełnej autonomicznej jazdy”, szczególnie w nawigacji wizualnej bez użycia LiDAR-u. Kolejnym unikatowym atutem Tesli jest ogromna liczba szkoleń: Tesla planuje wdrożyć tysiące jednostek we własnych fabrykach (Gigafactories), tworząc zamkniętą pętlę danych (koło zamachowe danych), której powielenie będzie trudne dla startupów. Najnowsza generacja (Gen 3) robota ręcznego, z 22 stopniami swobody, ma obsługiwać niemal każde narzędzie, którego używałby człowiek.

Osłabiać

Największą słabością jest rozbieżność między zapowiedziami a rzeczywistością. Terminy są regularnie pomijane, a publiczne demonstracje często odbywają się w kontrolowanych warunkach, które nie odzwierciedlają nieprzewidywalności rzeczywistego środowiska fabrycznego. Co więcej, system działa jak „ogród otoczony murem”: klienci są całkowicie zależni od ekosystemu oprogramowania Tesli. Krytycy wskazują również, że czysto wizualne podejście (bez czujników głębokości, takich jak LiDAR) może osiągnąć swoje fizyczne granice w środowiskach przemysłowych o niskim kontraście lub słabym oświetleniu, choć Tesla temu zaprzecza.

Analiza profilu: Rysunek AI (Rysunek 02)

Wzmacniać

Figure AI wyróżnia się niezwykle szybkim tempem iteracji i prestiżowymi partnerstwami. Współpraca z OpenAI umożliwia Figure 02 przetwarzanie mowy i rozumowanie, które obecnie uważa się za wiodące na rynku. Robot potrafi „mówić i słuchać” w czasie rzeczywistym, obniżając barierę interakcji. Konstrukcja sprzętowa jest niezwykle przejrzysta i zoptymalizowana pod kątem produkcji masowej, ze zintegrowanym okablowaniem i strukturą przypominającą egzoszkielet, która gwarantuje solidność. Co więcej, projekt pilotażowy w BMW w Spartanburgu dowodzi wczesnej walidacji w przemyśle motoryzacyjnym, jednym z najtrudniejszych poligonów testowych pod kątem dokładności.

Osłabiać

Jako młoda firma, Figure nie ma tak bogatego doświadczenia w mechatronice, jak konkurencja, taka jak Boston Dynamics. Długoterminowa trwałość sprzętu przy ciągłym obciążeniu pozostaje niesprawdzona. Co więcej, poleganie na zewnętrznych modelach sztucznej inteligencji (OpenAI) stwarza ryzyko strategiczne: zmiany w API, koszty lub dostępność modeli sztucznej inteligencji mogą bezpośrednio wpłynąć na funkcjonalność floty robotów. Równowaga między imponującą wydajnością demonstracyjną a surową rzeczywistością 99,9% niezawodności w pracy ciągłej nie została jeszcze ostatecznie osiągnięta.

Analiza profilu: Agility Robotics (Digit)

Wzmacniać

Firma Agility Robotics stosuje najbardziej pragmatyczne podejście w tej dziedzinie. Digit nie jest „potencjalnym człowiekiem”, lecz wyspecjalizowanym narzędziem do przepływu materiałów. Jego nogi, ustawione pod kątem do tyłu jak u ptaka, pozwalają mu się złożyć w razie potrzeby i sprawniej sięgać po półki. Dzięki partnerstwu z Amazon i utworzeniu „RoboFab”, firma Agility zyskała przewagę w komercjalizacji i skalowaniu. Skupienie się na podnoszeniu i transporcie standardowych pojemników (skrzynek) drastycznie zmniejsza złożoność techniczną, ponieważ nie wymaga skomplikowanych manipulacji. To sprawia, że ​​Digit jest prawdopodobnie najbardziej niezawodnym systemem dostępnym obecnie w zastosowaniach logistycznych.

Osłabiać

Ta specjalizacja jest jednocześnie jej największą słabością. Digit praktycznie nie nadaje się do wykonywania zadań poza logistyką, które wymagają zręczności, takich jak prace montażowe czy obsługa narzędzi. Jeśli rynek zwróci się w stronę uniwersalnych robotów, które mogą elastycznie przełączać się między magazynowaniem a montażem, projekt Agility może zabrnąć w ślepą uliczkę. Co więcej, ze względu na architekturę nóg, jego ruchy często wydają się ludziom mniej intuicyjne niż w przypadku systemów antropomorficznych, co może wpływać na akceptację społeczną w zespołach mieszanych.

Analiza profilu: Boston Dynamics (Atlas)

Wzmacniać

Dzięki przejściu z napędu hydraulicznego na elektryczny w nowym Atlasie, firma Boston Dynamics przekształciła swoją wieloletnią pozycję lidera w dziedzinie teorii sterowania w komercyjnie opłacalny format. Nowy Atlas oferuje stawy o zakresach ruchu wykraczających poza ludzką fizjologię (np. obrót tułowia i stawów o 360 stopni). Pozwala to na wykonywanie ruchów bardziej wydajnych niż w przypadku człowieka, ponieważ robot nie musi się „odwracać”, a jedynie zmieniać orientację. Integracja z Grupą Hyundai nie tylko zabezpiecza kapitał, ale także stanowi doskonałe pole do eksperymentów. Oprogramowanie do zarządzania flotą „Orbit” zostało już sprawdzone rynkowo dzięki robotom Spot.

Osłabiać

Pomimo technicznego geniuszu, Boston Dynamics od dawna zmaga się z przełożeniem projektów badawczych na rentowne produkty. Późne przejście na platformę elektryczną oznacza, że ​​firma nadal nie dysponuje długoterminowymi danymi ze świata rzeczywistego, którymi dysponuje w środowiskach klientów, w przeciwieństwie do Agility. Co więcej, firma musi szybko nadrobić zaległości w obszarze sztucznej inteligencji wysokiego poziomu (rozumienie semantyczne), ponieważ od dawna koncentruje się głównie na sterowaniu niskiego poziomu (równowaga, dynamika). Partnerstwa z Toyota Research Institute i NVIDIA mają na celu zniwelowanie tej luki, ale proces integracji jest złożony.

Analiza profilu: Apptronik (Apollo)

Wzmacniać

Apptronik pozycjonuje Apollo jako „moment iPhone'a” robotyki, kładąc duży nacisk na bezpieczeństwo i modułowość. Kluczowym, unikalnym atutem jest system wymiennych akumulatorów. Podczas gdy inne roboty wymagają godzin ładowania, Apollo teoretycznie może pracować 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu po ręcznej wymianie akumulatora. Konstrukcja ma sprawiać wrażenie przyjaznej i nieszkodliwej, zwiększając akceptację w interakcjach międzyludzkich. Co więcej, modułowość pozwala na montaż górnej części korpusu Apollo na stacjonarnej podstawie, dzięki czemu nadaje się on do zadań na linii montażowej, gdzie nogi nie są wymagane. Zmniejsza to koszty inwestycji dla klientów.

Osłabiać

W porównaniu z zasobami Tesli i wyceną Figure AI, Apptronik jest mniej agresywny finansowo. Na rynku, gdzie ekonomia skali determinuje cenę, może to być wadą. Ładowność około 25 kg jest solidna, ale ograniczona w porównaniu ze specjalistycznymi urządzeniami podnoszącymi. Pozycjonowanie się „pomiędzy” robotami logistycznymi a zaawansowanymi robotami AI niesie ze sobą ryzyko braku dominacji w żadnej niszy („utknięcia w środku”).

Analiza profilu: Sanctuary AI (Phoenix)

Wzmacniać

Sanctuary AI wyróżnia się bezkompromisowym skupieniem na ludzkiej dłoni. Podstawowym założeniem jest to, że inteligencja robota przejawia się przede wszystkim w jego zdolności do manipulowania światem. Wykorzystując hydraulikę w dłoniach, Phoenix osiąga zręczność i kontrolę siły, które często przewyższają ręce wyłącznie elektryczne. System sterowania „Carbon AI” został zaprojektowany z myślą o uczeniu się i stopniowej automatyzacji każdego możliwego zadania poprzez teleoperację. To sprawia, że ​​Phoenix jest potencjalnie najbardziej wszechstronnym robotem do złożonych zadań montażowych (np. sortowanie małych części, lutowanie, prace laboratoryjne), których jego mniej zręczni konkurenci nie są w stanie wykonać.

Osłabiać

Hydraulika, nawet w wersji zminiaturyzowanej, niesie ze sobą ryzyko wycieków i wymaga większej konserwacji. Czysta obsługa układu hydraulicznego w pomieszczeniach czystych lub biurach jest wyzwaniem technicznym. Co więcej, teleoperacja wymaga ogromnych ilości danych. Nie wiadomo, ile milionów godzin demonstracji jest potrzebnych do osiągnięcia pełnej autonomii. Dopóki człowiek jest niezbędny w procesie (pomoc pilota), model biznesowy jest mało opłacalny, ponieważ należy uwzględnić koszty wynagrodzenia pilota i koszty robota. Postawienie na pełną autonomię poprzez imitację jest ryzykowne i czasochłonne.

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

Scenariusze wdrożenia: specjalizacja kontra generalizacja

Wybór jednego z tych systemów zależy w dużej mierze od konkretnego „przypadku użycia”.

W przypadku intralogistyki i magazynowania, gdzie główny nacisk kładzie się na transport standardowych kontenerów z punktu A do punktu B, Agility Robotics (Digit) jest obecnie najefektywniejszym wyborem. Integracja z systemami planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) jest dobrze rozwinięta, a system jest specjalnie dostosowany do tego celu. Apptronik (Apollo) stanowi solidną alternatywę w przypadku pracy zmianowej wymagającej częstej wymiany akumulatorów lub gdy robot musi również wykonywać zadania stacjonarne na linii montażowej.

W produkcji samochodów i skomplikowanych procesach montażowych, gdzie konieczne jest mocowanie blachy, wkręcanie śrub lub układanie kabli, dominują Tesla (Optimus), Figure AI i Boston Dynamics (Atlas). Kluczowe są tu wymagania dotyczące mobilności całego nadwozia i integracji z cyfrową fabryką. Przewaga cenowa Tesli może ostatecznie okazać się decydująca, a Atlas może zyskać przewagę dzięki nadludzkiej zwinności w ograniczonej przestrzeni.

Sanctuary AI (Phoenix) idealnie nadaje się do precyzyjnej manipulacji i zadań laboratoryjnych, które wymagają sprzężenia zwrotnego i zręczności. Scenariusze obejmujące obsługę przedmiotów o różnej twardości, fakturze lub kruchości (np. sortowanie materiałów do recyklingu lub obróbka tekstyliów) korzystają z hydraulicznej precyzji dłoni.

Nadaje się do:

• Generatywna fizyczna sztuczna inteligencja i podstawowe modele robotów: transformacja robotyki poprzez systemy uczące się

Droga do skalowania

Analiza porównawcza pokazuje, że wizja uniwersalnego robota, który rano robi kawę, a po południu spawa samochody, wciąż jest kwestią przyszłości. Obecny rynek znajduje się w fazie dywergencji: producenci optymalizują swoje systemy pod kątem konkretnych rynków wertykalnych (logistyka kontra produkcja), aby jak najszybciej generować zwrot z inwestycji (ROI) dla swoich klientów.

Z technologicznego punktu widzenia, bitwa między siłownikami hydraulicznymi a elektrycznymi w dużej mierze rozstrzygnęła się na korzyść napędów elektrycznych, z wyjątkiem niszy, jaką stanowią wysokowydajne dłonie. Prawdziwym wąskim gardłem jest teraz przesunięcie się ze sprzętu (który jest coraz bardziej „wystarczająco dobry”) na jakość danych dla sztucznej inteligencji. W tym przypadku Tesla, poprzez swoją strategię flotową, oraz Figure/Sanctuary, poprzez swoje systemy symulacji i teleoperacji, postawiły na różne rozwiązania.

Dla decydentów oznacza to: Nie ma „najlepszego” robota. Istnieje jedynie system najbardziej odpowiedni dla określonego procesu. Ci, którzy inwestują dzisiaj, kupują mniej gotowego produktu, a więcej dostępu do szybko uczącej się platformy oprogramowania. W nadchodzących latach nastąpi konsolidacja, w której dostawcy, którzy przetrwają, prawdopodobnie będą tymi, którzy nie będą w stanie wykonywać najbardziej spektakularnych manewrów, ale będą w stanie obsłużyć najbardziej banalny transport pudeł w sposób najbardziej niezawodny i opłacalny.

☑️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

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