Sztuczna inteligencja fizyczna: W miarę jak maszyny uczą się komunikować ze światem, produkcja staje w obliczu największej transformacji od czasów maszyny parowej.

Szok branżowy czy niepowtarzalna okazja? Robotyczni współpracownicy zamiast masowych zwolnień? Zaskakująca prawda o fizycznej sztucznej inteligencji w miejscu pracy

Podczas gdy świat wciąż zachwyca się tekstami ChatGPT, branża przygotowuje się na znacznie bardziej radykalną transformację: Physical AI wyprowadza sztuczną inteligencję z obudowy komputera i nadaje jej fizyczną formę. Analiza łączenia się bitów i atomów.

W ostatnich latach generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT i Gemini, zdominowały nagłówki gazet, zmieniając sposób, w jaki piszemy, generujemy obrazy i programujemy. Podczas gdy systemy te działają w sferze czysto cyfrowej, w tle dokonuje się cicha, lecz potężna rewolucja, której wpływ fundamentalnie wstrząśnie fizyczną rzeczywistością naszej gospodarki bardziej niż jakiekolwiek wcześniejsze rozwiązanie oparte wyłącznie na oprogramowaniu. Znajdujemy się u progu ery „fizycznej AI” – fizycznej sztucznej inteligencji.

Fizyczna sztuczna inteligencja wyznacza historyczny moment, w którym uczenie maszynowe opuszcza sferę teoretyczną i zaczyna dosłownie dotykać świata. To symbioza zaawansowanej robotyki, niezwykle czułych czujników i nowych modeli fundamentów, która pozwala maszynom nie tylko wykonywać polecenia na ślepo, ale widzieć, czuć, rozumieć i działać autonomicznie. Od hal fabrycznych BMW w Spartanburgu po futurystyczne centra logistyczne Amazona, granica między inteligencją cyfrową a pracą mechaniczną zaciera się.

Dla krajów uprzemysłowionych, takich jak Niemcy, których dobrobyt tradycyjnie opiera się na doskonałej inżynierii mechanicznej i precyzyjnej produkcji, ten rozwój to coś więcej niż tylko trend technologiczny. To „moment iPhone'a” robotyki – faza, w której sprzęt i oprogramowanie łączą się, tworząc nowy poziom wydajności. Światowe Forum Ekonomiczne postrzega to jako klucz do przyszłej konkurencyjności przemysłu. Ale jakie możliwości otwierają się, gdy humanoidalne roboty, takie jak Optimus Tesli czy Figures 02, pracują ramię w ramię z ludźmi? Jakie zagrożenia stwarzają maszyny, które samodzielnie interpretują swoje otoczenie?

Niniejszy artykuł wyjaśnia anatomię tego przełomu technologicznego. Analizujemy drogę od pierwszych sztywnych robotów przemysłowych do wizjonerskiego projektu GR00T firmy NVIDIA, badamy złożoną infrastrukturę czujników i modeli świata oraz krytycznie przyglądamy się wyzwaniom – od bezpieczeństwa po zużycie energii przez te systemy. Dowiedz się, dlaczego fizyczna sztuczna inteligencja jest prawdopodobnie największą rewolucją w produkcji od czasów silnika parowego i dlaczego teraz jest kluczowy moment na działanie.

Połączenie inteligencji i materii: dlaczego robotyka i fizyczna sztuczna inteligencja zmieniają wszystko

Świat przemysłowy znajduje się w punkcie zwrotnym, porównywalnym w swoim znaczeniu do pierwszej rewolucji przemysłowej. Podczas gdy generatywne systemy sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT czy Gemini, zdominowały w ostatnich latach uwagę opinii publicznej, w tle zachodzi o wiele bardziej fundamentalna transformacja: fizyczna sztuczna inteligencja, znana w anglojęzycznym świecie jako Physical AI, po raz pierwszy bezpośrednio łączy cyfrowy świat algorytmów z fizyczną rzeczywistością fabryk, magazynów i łańcuchów dostaw.

Termin „fizyczna sztuczna inteligencja” odnosi się do systemów sztucznej inteligencji wbudowanych w ciała fizyczne, które mogą wchodzić w interakcje ze światem rzeczywistym. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji opartej na oprogramowaniu, działającej wyłącznie w sferze cyfrowej, systemy te łączą percepcję, podejmowanie decyzji i działania fizyczne w zamkniętej pętli sterowania. Maszyny widzą za pomocą kamer i czujników LiDAR, czują za pomocą czujników dotykowych, myślą za pomocą modeli fundamentów i działają za pomocą siłowników i manipulatorów. Ta integracja otwiera zupełnie nowe możliwości w produkcji i logistyce, wykraczające daleko poza możliwości tradycyjnych robotów przemysłowych.

Strategicznego znaczenia tego rozwoju nie sposób przecenić. Światowe Forum Ekonomiczne identyfikuje fizyczną sztuczną inteligencję jako kluczowy czynnik odporności i konkurencyjności przemysłu i przewiduje, że firmy, które podejmą działania już teraz i zintegrują robotykę jako strategiczny atut, będą liderami kolejnej fazy konkurencyjności przemysłowej. Dla Niemiec, jako wiodącego kraju przemysłowego z silnymi fundamentami w inżynierii mechanicznej, mechatronice i produkcji precyzyjnej, stanowi to historyczną szansę, ale także poważne ryzyko, jeśli nie uda im się wykorzystać swojej szansy.

Niniejszy artykuł kompleksowo analizuje, co stanowi fizyczną sztuczną inteligencję, niezbędne komponenty i infrastrukturę oraz jak ta technologia fundamentalnie transformuje produkcję i logistykę. Analiza została podzielona na historyczne aspekty rozwoju, podstawy techniczne, obecny stan wdrożenia, konkretne przykłady praktyczne, kluczowe wyzwania oraz ugruntowaną perspektywę przyszłego rozwoju.

Od Unimate do GR00T: Długa droga do inteligencji ciała opartej na maszynach

Korzenie fizycznej sztucznej inteligencji sięgają początku lat 60. XX wieku, kiedy to na linii montażowej w General Motors pojawił się pierwszy robot przemysłowy o nazwie Unimate. To proste ramię robotyczne zapoczątkowało automatyzację przemysłową, ale jego możliwości ograniczały się wyłącznie do predefiniowanych, powtarzalnych ruchów. Wizja wyposażenia maszyn w prawdziwą inteligencję i zdolność adaptacji pozostawała przedmiotem badań akademickich przez dziesięciolecia.

Istotnym kamieniem milowym było opracowanie Shakeya w Instytucie Badawczym Stanforda w 1969 roku – pierwszego mobilnego robota zdolnego do refleksji nad własnymi działaniami. Shakey łączył robotykę, widzenie komputerowe i przetwarzanie języka naturalnego, stając się pierwszym projektem łączącym logiczne rozumowanie z działaniem fizycznym. Niemniej jednak, praktyczne zastosowania pozostały ograniczone, a zimy sztucznej inteligencji w latach 70. i 90. XX wieku znacząco spowolniły postęp.

Prawdziwy przełom nastąpił wraz z boomem głębokiego uczenia, który rozpoczął się w 2012 roku, kiedy AlexNet wygrał konkurs ImageNet Challenge, zapoczątkowując nową erę uczenia maszynowego. Te postępy w przetwarzaniu obrazu i rozpoznawaniu wzorców położyły podwaliny pod dzisiejszą fizyczną sztuczną inteligencję, umożliwiając maszynom po raz pierwszy wizualne zrozumienie swojego otoczenia. Rozwój generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN) od 2014 roku, a później architektury Transformer, dodatkowo przyspieszył ten rozwój.

Lata 2023 i 2024 ostatecznie oznaczają początek prawdziwej ery fizycznej sztucznej inteligencji (SI). W marcu 2024 roku NVIDIA zaprezentowała na konferencji GTC projekt GR00T – fundamentalny model robotów humanoidalnych, zaprojektowanych z myślą o rozumieniu języka naturalnego i naśladowaniu ruchów poprzez obserwację ludzkich działań. Jensen Huang, dyrektor generalny NVIDIA, stwierdził: „Nadeszła era robotyki ogólnej. Dzięki NVIDIA Isaac GR00T N1 oraz nowym platformom do generowania danych i uczenia się robotów, twórcy robotyki na całym świecie przekroczą kolejne granice ery SI”.

Od tego czasu rozwój gwałtownie przyspieszył. W maju 2025 roku zaprezentowano Isaac GR00T N1.5, a we wrześniu 2025 roku N1.6, który po raz pierwszy umożliwił robotom humanoidalnym jednoczesne poruszanie się i manipulowanie obiektami. Otwarty zbiór danych o fizycznej sztucznej inteligencji (Open Physical AI Dataset) dotyczący Hugging Face został już pobrany ponad 4,8 miliona razy i zawiera tysiące syntetycznych i rzeczywistych trajektorii ruchu. Ten szybki rozwój podkreśla, jak szybko rozwija się ta dziedzina i jak szybko przekraczane są ustalone granice technicznej wykonalności.

Anatomia inteligencji fizycznej: sprzęt, oprogramowanie i infrastruktura

Architekturę techniczną fizycznych systemów sztucznej inteligencji można podzielić na kilka powiązanych ze sobą warstw, które razem umożliwiają postrzeganie, przetwarzanie i fizyczną interakcję ze środowiskiem.

System sensoryczny tworzy poziom percepcyjny i obejmuje różne typy czujników, które współpracują ze sobą, tworząc kompleksowy obraz otoczenia. Systemy kamer, w tym kamery RGB, kamery głębi i czujniki czasu przelotu (TSF), dostarczają danych wizualnych do zadań wizji komputerowej, takich jak wykrywanie obiektów, śledzenie ich i segmentacja semantyczna. LiDAR i radar generują precyzyjne, trójwymiarowe mapy otoczenia i są niezbędne do nawigacji i wykrywania przeszkód. Inercyjne jednostki pomiarowe (IMU) z akcelerometrami i żyroskopami wykrywają ruch, orientację i przyspieszenie, przyczyniając się do stabilizacji systemów fizycznych. Czujniki dotykowe i czujniki siły i momentu obrotowego umożliwiają czułą manipulację i bezpieczną współpracę człowieka z robotem poprzez rejestrowanie dotyku i nacisku.

Sprzęt mechaniczny stanowi fizyczne podłoże, za pośrednictwem którego systemy sztucznej inteligencji (AI) wchodzą w interakcje z otoczeniem. Podwozia i ramy stanowią podstawę strukturalną dla systemów robotycznych o różnych formach: robotów humanoidalnych, ramion robotycznych, autonomicznych robotów mobilnych (AMR), dronów czy systemów hybrydowych. Siłowniki przekształcają sygnały elektryczne w ruch mechaniczny i obejmują silniki elektryczne, układy pneumatyczne i hydrauliczne, a także nowatorskie, miękkie komponenty robotyczne, które naśladują mięśnie biologiczne. Zaawansowane efektory końcowe, takie jak adaptacyjne chwytaki ze sprzężeniem zwrotnym siły, umożliwiają manipulowanie szeroką gamą obiektów, od sztywnych części metalowych po delikatne produkty spożywcze.

Warstwa oprogramowania i sztucznej inteligencji (AI) stanowi poznawczy rdzeń fizycznych systemów AI. Modele podstawowe, takie jak GR00T firmy NVIDIA, stanowią rdzeń i integrują modele języka wizyjnego (VLM) do rozumienia multimodalnych sygnałów wejściowych z dekoderami akcji, które tłumaczą te reprezentacje na wykonywalne ruchy robota. Modele te umożliwiają uczenie się bezstratne, w którym roboty mogą wykonywać nowe zadania bez specjalnego szkolenia, po prostu interpretując instrukcje języka naturalnego. Uczenie przez wzmacnianie i uczenie przez imitację służą do trenowania skutecznych strategii behawioralnych w symulowanych i rzeczywistych środowiskach.

Infrastruktura symulacyjna odgrywa kluczową rolę w rozwoju i walidacji fizycznych systemów AI. NVIDIA Isaac Sim umożliwia projektowanie, symulację i testowanie robotów sterowanych przez AI w fizycznie dokładnych środowiskach wirtualnych. Silnik PhysX symuluje realistyczną fizykę, w tym tarcie stawów, dynamikę brył sztywnych i mechanikę kontaktu. Cyfrowe bliźniaki, czyli wirtualne repliki rzeczywistych obiektów, umożliwiają szkolenie robotów w tysiącach scenariuszy bez narażania infrastruktury fizycznej. Rynek technologii fuzji czujników osiągnął wartość 8 miliardów dolarów w 2023 roku i według prognoz wzrośnie do 34,9 miliarda dolarów do 2035 roku, co podkreśla rosnące znaczenie tych technologii.

Infrastruktura obliczeniowa zapewnia niezbędną moc obliczeniową. Platformy przetwarzania brzegowego, takie jak NVIDIA Jetson Thor z procesorami graficznymi Blackwell, umożliwiają wykonywanie złożonych modeli AI bezpośrednio na robocie z opóźnieniami poniżej 20 milisekund. Systemy chmurowe wspierają szkolenie i koordynację dużych flot robotów. NVIDIA OSMO koordynuje złożone procesy robotyczne w rozproszonych zasobach obliczeniowych. Sieci 5G z opóźnieniami poniżej milisekundy umożliwiają przetwarzanie w czasie rzeczywistym nawet w przypadku aplikacji wymagających dużej przepustowości.

Wreszcie, fizyczne systemy sztucznej inteligencji wymagają infrastruktury danych do szkolenia i działania. Modele World Foundation, takie jak NVIDIA Cosmos, symulują dynamikę świata rzeczywistego i generują syntetyczne dane treningowe. Projekt GR00T Dreams może generować duże ilości syntetycznych danych ruchu do trenowania nowych zachowań. Zestawy danych o otwartym kodzie źródłowym, takie jak zestaw danych Physical AI NuRec Dataset w Hugging Face, dostarczają badaczom i programistom danych do treningu robotyki.

Cicha transformacja: fizyczna sztuczna inteligencja w fabrykach i magazynach

Obecny stan fizycznego wdrożenia sztucznej inteligencji (AI) wskazuje na przyspieszoną adopcję i rosnącą dojrzałość przemysłową. Do 2023 roku na całym świecie zainstalowano ponad 4 miliony robotów przemysłowych. Przewiduje się, że roczna liczba instalacji wzrośnie o kolejne 6% do 2025 roku i przekroczy 700 000 sztuk do 2028 roku. Przewiduje się, że rynek automatyzacji intralogistyki osiągnie wartość 69 miliardów dolarów do 2025 roku, a rynek sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw wzrośnie do ponad 21 miliardów dolarów do 2028 roku.

W przemyśle wytwórczym fizyczna sztuczna inteligencja (AI) przejawia się w wielu obszarach zastosowań. Produkcja adaptacyjna umożliwia robotom reagowanie w czasie rzeczywistym na zmiany materiałów, pozycji i orientacji komponentów. Podczas gdy tradycyjne roboty przemysłowe musiały być żmudnie przeprogramowywane przy każdej zmianie, systemy fizycznej AI potrafią rozumieć i wykonywać instrukcje w języku naturalnym. Ta elastyczność doskonale wpisuje się w nowoczesne trendy produkcyjne, takie jak produkcja niskoseryjna i wysoko zróżnicowana oraz produkcja na zamówienie.

Konserwacja predykcyjna wykorzystuje systemy sztucznej inteligencji i dane z czujników do prognozowania awarii, redukując w ten sposób nieplanowane przestoje i koszty. Systemy wizyjne potrafią kontrolować tysiące produktów na minutę i wykrywać wady niewidoczne dla ludzkiego oka. Integracja fizycznej sztucznej inteligencji z kontrolą jakości prowadzi do znacznego obniżenia liczby błędów i wyższej jakości produktów.

W logistyce autonomiczne roboty mobilne (AMR) transformują magazyny i centra dystrybucji. Przewiduje się, że do 2025 roku rynek robotów mobilnych osiągnie wartość 29,86 miliarda dolarów. AMR różnią się zasadniczo od starszych pojazdów sterowanych automatycznie (AGV) zdolnością do autonomicznej nawigacji, optymalizacji tras z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz dynamicznego dostosowywania się do zmieniających się warunków otoczenia. Podczas gdy AGV podążają stałymi trasami wzdłuż oznaczeń podłogowych, AMR wykorzystują technologię SLAM (jednoczesnej lokalizacji i mapowania) oraz algorytmy AI do elastycznej nawigacji.

Wdrożenie systemów zarządzania magazynem (WMS) przekracza obecnie 90%, a zarządzanie zapasami oparte na sztucznej inteligencji pozwala zoptymalizować poziom zapasów o 35%. Roboty pick-and-pack z komputerowym systemem wizyjnym i zaawansowanymi chwytakami coraz częściej automatyzują zadania, które wcześniej uważano za zbyt skomplikowane dla maszyn. Drony są wykorzystywane do inwentaryzacji zapasów i mogą generować oszczędności przekraczające 250 000 dolarów rocznie.

Transformacja siły roboczej pokazuje, że sztuczna inteligencja nie tylko zastępuje miejsca pracy, ale także tworzy nowe role. Zespoły złożone z ludzi i robotów są o 85% bardziej produktywne niż zespoły złożone wyłącznie z ludzi lub robotów. Pojawiają się nowe profile zawodowe, takie jak nadzorca robotów, trener AI, koordynator floty i inspektor wspomagany przez AI. Amazon odnotowuje 30-procentowy wzrost liczby stanowisk wymagających wysokich kwalifikacji po wprowadzeniu zaawansowanej robotyki w swoich centrach realizacji zamówień.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

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

Pionierzy inteligencji ciała: BMW, Amazon i Tesla wskazują drogę

Praktyczne zastosowanie fizycznej sztucznej inteligencji można zilustrować przykładem kilku pionierskich firm, które już odniosły znaczący sukces.

Zakład BMW w Spartanburgu w Karolinie Południowej stanowi jeden z najbardziej zaawansowanych przypadków wykorzystania robotów humanoidalnych w produkcji motoryzacyjnej. Firma Figure AI testowała tam swojego robota Figure 02 przez 11 miesięcy. Rezultaty są imponujące: robot pracował przez dziesięć godzin dziennie każdego dnia produkcyjnego, załadował ponad 90 000 części, przepracował ponad 1250 godzin i przyczynił się do produkcji ponad 30 000 pojazdów X3. Jego zadanie polegało na załadunku elementów z blachy, co wymagało zarówno precyzji, jak i szybkości. Elementy musiały być pozycjonowane z tolerancją 5 milimetrów w zaledwie 2 sekundy.

W porównaniu ze swoim poprzednikiem, Figure 02 osiągnął czterokrotnie większą prędkość działania i siedmiokrotnie wyższą niezawodność. Wyniki te doprowadziły do ​​opracowania jego następcy, Figure 03, którego konstrukcja uwzględniała zdobyte doświadczenia. W szczególności podsystem przedramienia został całkowicie przeprojektowany, ponieważ okazał się on najczęstszym punktem awarii sprzętu.

Amazon zarządza największą na świecie flotą robotów, liczącą ponad milion robotów w 300 centrach logistycznych. Firma wprowadziła nowy, generatywny, oparty na sztucznej inteligencji model bazowy o nazwie DeepFleet, który optymalizuje koordynację całej floty robotów i poprawia efektywność jazdy o 10%. Podstawą systemu są trzy kluczowe technologie: Sequoia, zautomatyzowany system magazynowania i pobierania; Sparrow, manipulator oparty na sztucznej inteligencji, zdolny do obsługi około 60% wszystkich produktów w asortymencie; oraz Proteus, współpracujący, autonomiczny robot mobilny.

Nowy system Blue Jay koordynuje pracę wielu ramion robotycznych, aby wykonywać różne zadania związane z podnoszeniem ładunków jednocześnie, redukując powtarzalność podnoszenia przez pracowników. Co godne uwagi, przyspieszył on proces rozwoju: podczas gdy poprzednie systemy robotyczne, takie jak Robin, Cardinal i Sparrow, wymagały ponad trzech lat rozwoju, Blue Jay, dzięki wsparciu sztucznej inteligencji i cyfrowym bliźniakom, przeszedł od koncepcji do produkcji w nieco ponad rok. Najbardziej zaawansowany zakład Amazon w Shreveport w Luizjanie osiąga o 25% szybsze dostawy i o 25% większą wydajność, jednocześnie tworząc o 30% więcej miejsc pracy dla wykwalifikowanych pracowników.

Dzięki projektowi Optimus, Tesla realizuje jedną z najbardziej ambitnych wizji w dziedzinie robotów humanoidalnych. Chociaż pierwotny plan zakładał produkcję od 5000 do 10 000 sztuk do 2025 roku, rzeczywista produkcja osiągnęła jak dotąd zaledwie kilkaset. Niemniej jednak Elon Musk pozostaje wierny swojej długoterminowej wizji: na dorocznym spotkaniu Tesli w 2025 roku ogłosił najszybszy wzrost produkcji w historii złożonego produktu, począwszy od linii produkcyjnej zdolnej do produkcji miliona sztuk rocznie w zakładach we Fremont. Długoterminowa wizja obejmuje 10 milionów sztuk rocznie w Giga Texas, a w dłuższej perspektywie nawet miliard robotów Optimus rocznie.

Przewidywana cena Tesli Optimus G2, wynosząca od 25 000 do 30 000 dolarów, uczyniłaby ją stosunkowo przystępną cenowo opcją dla firm. Dla porównania, Unitree H1 kosztuje poniżej 90 000 dolarów, a Figure 01 – od 30 000 do 150 000 dolarów.

Ciemna strona rewolucji: ryzyko i nierozwiązane pytania

Pomimo imponującego postępu, branża sztucznej inteligencji stoi przed poważnymi wyzwaniami, które wymagają krytycznej analizy.

Bezpieczeństwo fizycznych systemów AI wymaga zupełnie nowych ram i podejść. Fizyczne systemy AI wykazują luki w zabezpieczeniach podobne do luk w sterownikach automatyki przemysłowej, z tą różnicą, że często zawierają miliony linii kodu, co stwarza ogromną powierzchnię ataku. W przeciwieństwie do tradycyjnych środowisk automatyki, gdzie stan beznapięciowy często odpowiada stanowi bezpiecznemu, prosta funkcja wyłączania jest niewystarczająca w przypadku fizycznej AI. Ludzie wchodzą w interakcje z tymi systemami w nieprzewidywalny sposób, dlatego niezbędne są liczne mechanizmy wyłączania.

Problem halucynacji AI stanowi jedno z największych wyzwań. Jeśli systemy AI błędnie identyfikują obiekty lub źle oceniają sytuacje z powodu halucynacji, konsekwencje w środowisku fizycznym mogą być niebezpieczne. W sieci pojawiły się już filmy, na których robot nadepnął na stopę dziecka, prawdopodobnie dlatego, że system nie wykrył prawidłowo obecności człowieka lub nie zareagował na nią odpowiednio. Te incydenty podkreślają kluczowe znaczenie czułych czujników detekcji i adaptacyjnych protokołów bezpieczeństwa.

Niedobór umiejętności i luka kompetencyjna stanowią kolejne kluczowe wyzwanie. Raport Światowego Forum Ekonomicznego „Future of Jobs Report 2025” wskazuje luki kompetencyjne jako największą barierę dla transformacji biznesowej, a 63% pracodawców wskazuje je jako główną przeszkodę. Badanie EY 2025 „Work Reimagined” ujawnia istotną rozbieżność: podczas gdy 37% pracowników obawia się, że nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji może obniżyć ich kwalifikacje, tylko 12% otrzymuje wystarczające szkolenia w zakresie AI. Pracownicy, którzy uczestniczą w ponad 81 godzinach rocznych szkoleń z zakresu AI, deklarują średni wzrost produktywności o 14 godzin tygodniowo, ale jednocześnie są o 55% bardziej narażeni na odejście z firmy ze względu na wysokie zapotrzebowanie na specjalistów z zakresu AI.

Zużycie energii przez fizyczne systemy sztucznej inteligencji (AI) i powiązaną z nimi infrastrukturę gwałtownie rośnie. Szacuje się, że szkolenie GPT-4 pochłonęło 50 gigawatogodzin energii elektrycznej, czyli około 40 razy więcej niż GPT-3. Międzynarodowa Agencja Energetyczna ostrzega, że ​​zapotrzebowanie na energię elektryczną w centrach danych wzrośnie ponad dwukrotnie do 2030 roku, potencjalnie osiągając 1050 terawatogodzin, przekraczając całkowite obecne zużycie energii w Japonii. Pojedyncze centrum danych AI może zużywać tyle energii, co 100 000 gospodarstw domowych.

Wpływ na rynek pracy wymaga zniuansowanej perspektywy. Badanie MIT wykazało, że sztuczna inteligencja mogłaby już zastąpić 11,7% miejsc pracy w USA, a zawody zagrożone rozprzestrzeniły się we wszystkich 50 stanach, w tym na obszarach wiejskich, które zazwyczaj są pomijane w dyskusjach na temat sztucznej inteligencji. Wewnętrzne dokumenty Amazona sugerują, że strategia robotyki mogłaby wyeliminować potrzebę zatrudniania 160 000 pracowników w ciągu zaledwie dwóch lat. Zespół ds. robotyki firmy dąży do zautomatyzowania 75% swoich operacji.

Przepisy nie nadążają za rozwojem technologicznym. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) stanowi pierwsze na świecie kompleksowe ramy prawne dotyczące AI, ale istniejące przepisy dotyczące bezpieczeństwa i higieny pracy, takie jak ustawa o bezpieczeństwie i higienie pracy (OHS) czy rozporządzenie w sprawie bezpieczeństwa przemysłowego (PBH), osiągają swoje granice w przypadku dynamicznie uczących się systemów AI. Dyrektywa maszynowa, która zastąpi dyrektywę maszynową w 2027 r., dotyczy systemów o samoczynnie ewoluującym zachowaniu, ale nie zawiera jednoznacznych wymogów dotyczących bieżącej oceny zgodności w przypadku zmian w systemie.

Następna dekada: modele świata, humanoidy i autonomiczna fabryka

Przyszłość fizycznej sztucznej inteligencji charakteryzuje się kilkoma zbieżnymi trendami, które ukształtują kolejną dekadę.

Modele World Foundation stają się kluczowym czynnikiem rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji. Te zaawansowane systemy sztucznej inteligencji (AI) zostały zaprojektowane do symulacji i przewidywania rzeczywistych środowisk oraz ich dynamiki. Rozumieją fundamentalne zasady fizyki, takie jak ruch, siła, przyczynowość i relacje przestrzenne, co pozwala im symulować interakcje obiektów i bytów w środowisku. System V-JEPA 2 firmy Meta, z 1,2 miliarda parametrów, został wyszkolony na ponad milionie godzin nagrań wideo i wyznacza nowe standardy w rozumowaniu fizycznym i planowaniu robotów bez użycia strzałów. Genie 3 firmy Google i Marble firmy World Labs reprezentują inne istotne osiągnięcia w tej dziedzinie.

Generowanie danych syntetycznych rozwiązuje krytyczny problem wąskiego gardła w procesie szkolenia fizycznej sztucznej inteligencji. Projekt GR00T Dreams umożliwia generowanie dużych ilości syntetycznych danych ruchu z pojedynczego obrazu wejściowego. Dzięki tej technologii, NVIDIA Research była w stanie opracować GR00T N1.5 w zaledwie 36 godzin, w porównaniu z prawie trzema miesiącami ręcznego gromadzenia danych. To przyspieszenie radykalnie skróci cykle rozwoju fizycznych systemów sztucznej inteligencji.

Roboty humanoidalne są na progu masowej produkcji. Goldman Sachs prognozuje, że do 2026 roku na całym świecie sprzedanych zostanie od 50 000 do 100 000 sztuk humanoidalnych, a koszty produkcji spadną do 15 000-20 000 dolarów za sztukę. Prognozy branżowe przewidują, że do 2035 roku na świecie będzie używanych 1,3 miliarda robotów z SI. Globalny rynek robotów humanoidalnych osiągnie wartość 6 miliardów dolarów do 2030 roku i wzrośnie do 51 miliardów dolarów do 2035 roku. Inwestycje w robotykę i ucieleśnioną SI mają osiągnąć łączną wartość od 400 do 700 miliardów dolarów w latach 2026-2030.

Połączenie fizycznej sztucznej inteligencji z obliczeniami przestrzennymi i rozszerzoną rzeczywistością otwiera nowe wymiary. Yann LeCun, główny naukowiec ds. sztucznej inteligencji w Meta, podkreśla, że ​​studia LLM nie są drogą do sztucznej inteligencji podobnej do ludzkiej i skupia się na fizycznej sztucznej inteligencji, która łączy percepcję, rozumowanie i kontrolę w przestrzeniach trójwymiarowych. Nowa firma Fei-Fei Li, World Labs, identyfikuje się jako firma zajmująca się inteligencją przestrzenną, koncentrująca się na modelach, które potrafią postrzegać, generować i oddziaływać na środowiska trójwymiarowe.

Edge computing i integracja 5G radykalnie rozszerzą możliwości fizycznych systemów AI w zakresie przetwarzania w czasie rzeczywistym. Sieci 5G skracają czas reakcji ze 100 milisekund do mniej niż jednej milisekundy, umożliwiając prawdziwą kontrolę w czasie rzeczywistym. Prywatne sieci 5G dają organizacjom bezpośrednią kontrolę nad środowiskami edge computing, precyzyjnie określając wymagania dotyczące opóźnień i przepustowości. Segmentacja sieci zapewnia dedykowaną przepustowość dla krytycznych aplikacji brzegowych.

Krajobraz automatyzacji będzie się nadal różnicował. Trzy typy systemów robotycznych będą współistnieć, tworząc wielowarstwową strategię automatyzacji: robotyka oparta na regułach, przeznaczona do ustrukturyzowanych, powtarzalnych zadań z niezrównaną precyzją; robotyka oparta na szkoleniu, przeznaczona do zadań zmiennych z wykorzystaniem uczenia się przez wzmacnianie; oraz robotyka oparta na kontekście, z uczeniem się bez ryzyka, przeznaczona do nieprzewidywalnych procesów i nowych środowisk.

Od symulacji do inteligentnej maszyny: jak fizyczna sztuczna inteligencja przyspiesza Przemysł 4.0

Analiza fizycznej sztucznej inteligencji ujawnia rewolucję technologiczną, która rozwija się w niespotykanym dotąd tempie, fundamentalnie transformując produkcję i logistykę. Konwergencja algorytmów sztucznej inteligencji, zaawansowanych czujników, potężnej infrastruktury obliczeniowej i innowacyjnego sprzętu robotycznego osiągnęła punkt, w którym po raz pierwszy maszyny potrafią postrzegać świat fizyczny i wchodzić z nim w interakcje z poziomem inteligencji i adaptacji zarezerwowanym dotąd dla ludzi.

Fundamenty technologiczne są już gotowe. Modele bazowe, takie jak GR00T, umożliwiają uczenie się bezstratne i nauczanie języka naturalnego. Środowiska symulacyjne, takie jak Isaac Sim, radykalnie skracają czas i koszty rozwoju. Generowanie syntetycznych danych rozwiązuje krytyczny problem z wąskim gardłem w szkoleniu. Zaawansowane czujniki i siłowniki zapewniają maszynom percepcję i zręczność. Przetwarzanie brzegowe i sieć 5G zapewniają niezbędne możliwości w czasie rzeczywistym.

Praktyczna walidacja na skalę przemysłową już trwa. BMW, Amazon, Foxconn i wiele innych firm demonstrują wykonalność i korzyści płynące z fizycznej sztucznej inteligencji w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych i logistycznych. Rezultaty są przekonujące: skrócenie cykli, poprawa jakości, większa elastyczność, obniżenie kosztów i nowe, wymagające większych kwalifikacji miejsca pracy.

Jednocześnie wyzwania te wymagają poważnej uwagi. Bezpieczeństwo, zużycie energii, luki w kwalifikacjach, niejasności regulacyjne i potencjalne zakłócenia na rynku pracy muszą być rozwiązywane proaktywnie. Firmy wdrażające fizyczną sztuczną inteligencję potrzebują nie tylko wiedzy technologicznej, ale także jasnej strategii transformacji kadrowej i społecznej odpowiedzialności.

To historyczna szansa dla Niemiec i Europy. Fizyczna sztuczna inteligencja wymaga nie tylko inteligencji cyfrowej, ale także doskonałej mechatroniki, precyzyjnej inżynierii i dogłębnej wiedzy specjalistycznej. Te mocne strony są głęboko zakorzenione w niemieckim przemyśle. Integracja sztucznej inteligencji z systemami fizycznymi może opierać się na ugruntowanych fundamentach przemysłowych i przekształcić je w erę inteligentnej automatyzacji.

Czas na działania strategiczne nadszedł. Firmy, które już dziś wdrożą fizyczną sztuczną inteligencję jako atut strategiczny, będą przewodzić kolejnej fazie konkurencyjności przemysłowej. Rewolucja nie jest już teorią; już się dzieje, a jej tempo przyspiesza. Pytanie nie brzmi już, czy fizyczna sztuczna inteligencja przekształci przemysł, ale kto stanie na czele tej transformacji, a kto zostanie przez nią wyprzedzony.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

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

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

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