Генеративный физический искусственный интеллект и базовые модели для роботов: трансформация робототехники посредством систем обучения

Конец программирования: когда машины учатся, просто наблюдая – когда машины учатся думать, а не жестко подчиняться.

В настоящее время робототехника переживает фундаментальный сдвиг парадигмы, который кардинально меняет принципы функционирования автономных систем. Хотя промышленные роботы используются в производстве уже несколько десятилетий, до сих пор они были ограничены жёсткими, предопределёнными процессами. Эти машины следовали точным инструкциям «если-то» и могли выполнять только те задачи, для которых они были явно запрограммированы. Каждое новое требование, каждое изменение производственной линии требовало сложного перепрограммирования, выполняемого специализированным персоналом. Традиционная робототехника основывалась на детерминированных алгоритмах, в которых каждая последовательность движений, каждое положение захвата и каждая реакция на сигналы датчиков должны были определяться вручную.

Прорыв, который сейчас происходит, основан на переносе принципов, известных из генеративного искусственного интеллекта, в физический мир. Подобно тому, как большие языковые модели развивают статистическое понимание языка, обучаясь на огромных объёмах текста, сейчас создаются базовые модели для роботов, которые приобретают понимание трёхмерного мира и физических взаимосвязей посредством наблюдения и моделирования. Эти модели больше не программируются на каждое отдельное действие, а осваивают общие навыки, которые они могут применять в новых ситуациях.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг называет этот момент «моментом ChatGPT в робототехнике», проводя аналогию, которая подчёркивает революционный масштаб этого развития. Подобно тому, как ChatGPT продемонстрировал широкой публике в ноябре 2022 года возможности современных языковых моделей, Foundation Models могут стать аналогичным порогом для роботов. Эта параллель не просто метафорична. Базовые технологии основаны на общих основных архитектурных принципах. Модели-трансформеры, изначально разработанные для обработки языка, теперь адаптируются для обработки сенсорных данных, траекторий движения и физических взаимодействий.

Это развитие имеет далеко идущие экономические последствия. Робототехническая отрасль готова к бурному росту, который может затмить предыдущие достижения. В настоящее время во всем мире используется около четырех миллионов промышленных роботов, но маркетологи прогнозируют, что к 2030 году число только гуманоидных роботов может достичь двадцати миллионов. Согласно самым амбициозным прогнозам ARK Invest, максимальный объем рынка гуманоидных роботов составит двадцать четыре триллиона долларов США. Эти цифры могут показаться преувеличенными, но они отражают преобразующую силу, которую эксперты приписывают этой технологии.

Подходит для:

• ИИ-индустрия 5.0: как проект Джеффа Безоса (Amazon) стоимостью 6,2 млрд долларов «Прометей» внедряет ИИ на фабриках

От жестких алгоритмов к адаптивным системам

Технологическая эволюция от программируемых к обучающимся роботам происходит на нескольких уровнях. В основе её лежит переход от систем, основанных на правилах, к подходам, управляемым данными. Традиционное программирование роботов основывалось на чётких инструкциях для каждого конкретного случая. Робот на сборочной линии должен был точно знать, где будет находиться компонент, его ориентацию, а также силу и скорость, с которыми он должен его захватить. Такая точность требовала структурированной среды, минимизирующей вариативность.

Фундаментальные модели роботов разрушают эту парадигму, извлекая статистические закономерности из больших наборов данных. Вместо реализации явных правил эти модели обучаются неявным представлениям задач, объектов и стратегий манипуляции. Процесс обучения аналогичен обучению человека посредством наблюдения и имитации. Модель получает тысячи или миллионы демонстраций, демонстрирующих выполнение конкретных задач. Из этих данных нейронная сеть извлекает закономерности и стратегии, которые затем может применять в новых, схожих ситуациях.

Данные для этих базовых моделей поступают из различных источников. Компания Physical Intelligence собрала около 10 000 часов данных о реальных роботах для обучения своей первой базовой модели. Стартап GEN-0 сообщает о ещё большем наборе данных из 270 000 часов данных о реальных манипуляциях в домах, на складах и в офисах по всему миру. Эти наборы данных огромны, но они значительно меньше триллионов токенов, используемых для обучения крупных языковых моделей. Расхождение объясняется природой данных. Данные о роботах собирать сложнее, поскольку они требуют физического взаимодействия в реальном мире. Нельзя просто скачать миллионы видео из интернета и надеяться, что этого достаточно. Данные о роботах часто необходимо активно генерировать, используя телеуправление, человеческие демонстрации или автоматизированные системы сбора данных.

Именно здесь в игру вступает моделирование, играющее ключевую роль в современных исследованиях в области робототехники. Физические симуляторы позволяют генерировать практически неограниченное количество синтетических данных для обучения. Компания Nvidia создала такие платформы, как Omniverse и Isaac Sim, которые предоставляют высокореалистичные виртуальные среды для обучения роботов. Модели World Foundation, которые Nvidia разрабатывает под названием Cosmos, генерируют фотореалистичные видеопоследовательности на основе простых входных данных, соответствующих физическим законам, и на которых роботы могут обучаться виртуально.

Идея привлекательна. Вместо того, чтобы записывать миллионы часов взаимодействия с реальным миром, роботов можно обучать в симуляциях, где время сжато, а тысячи экземпляров роботов обучаются параллельно. Задача заключается в преодолении так называемого разрыва между симуляцией и реальностью, то есть несоответствия между поведением в симуляции и в реальном мире. Робот, идеально работающий в симуляции, может потерпеть неудачу в реальном мире, если физические свойства, такие как трение, упругость или неточности датчиков, были смоделированы неправильно.

Роль немецких игроков в мировой робототехнике

Германия имеет развитую робототехническую отрасль и считается одной из ведущих стран в области промышленной автоматизации. Плотность роботизации в немецком производстве – одна из самых высоких в мире: на десять тысяч сотрудников приходится около трёхсот роботов. Этот потенциал в области традиционной робототехники создаёт прочную основу, но остаётся вопрос, сможет ли Германия успешно осуществить переход к когнитивным роботам с искусственным интеллектом.

Несколько немецких и европейских компаний позиционируют себя на этом развивающемся рынке. Компания Agile Robots со штаб-квартирой в Мюнхене стала одним из самых амбициозных игроков. В ноябре 2025 года компания анонсировала своего первого гуманоидного робота Agile One, специально разработанного для промышленных условий и планируемого к производству на новом заводе в Баварии к началу 2026 года. Agile Robots подчёркивает, что обучение её базовой модели робота проходит преимущественно в Мюнхене и основано на реальных производственных данных. Партнёрство с Deutsche Telekom и Nvidia позволяет проводить обучение в новом облаке промышленного ИИ, размещённом в немецких центрах обработки данных и соответствующем европейским стандартам защиты данных.

Этот подход имеет стратегическое значение. В то время как многие конкуренты полагаются на синтетические или обобщенные данные, Agile Robots, благодаря собственному производству и клиентам в автомобильной и электронной промышленности, обладает одним из крупнейших в Европе наборов промышленных данных. Данные — это жизненная сила искусственного интеллекта, а доступ к высококачественным реальным данным обеспечивает существенное конкурентное преимущество. Компания уже эксплуатирует более 20 000 роботизированных решений и постоянно собирает новые данные из реальных приложений.

Компания NEURA Robotics, базирующаяся в Метцингене (Германия), придерживается аналогичного амбициозного подхода. Компания позиционирует себя в области когнитивной робототехники и тесно сотрудничает с Nvidia в разработке базовых моделей для своих робототехнических систем. NEURA делает акцент на сочетании данных реального мира с передовым моделированием и разработала многоуровневую архитектуру искусственного интеллекта, сочетающую обработку данных с датчиков в реальном времени, локальный вывод данных о роботе и распределенное многоагентное обучение. В октябре 2025 года NEURA объявила о расширении своего присутствия в Ханчжоу (Китай) с уставным капиталом в 45 миллионов евро, что подчеркивает глобальную направленность компании.

Немецкий центр авиации и космонавтики (DLR) также инвестирует в базовые модели, но с более широким акцентом на применение в авиации, космосе и транспорте. Проект DLR по адаптации базовых моделей направлен на то, чтобы сделать крупные модели ИИ пригодными для использования в конкретных приложениях и разработать лёгкие специализированные модели. Хотя DLR не занимается непосредственно разработкой коммерческих гуманоидных роботов, его исследования вносят вклад в базу знаний, на основе которой промышленные компании могут создавать свои разработки.

Однако положение немецких компаний не лишено сложностей. Глобальная конкуренция очень высока, и США, и Китай активно инвестируют в робототехнику и искусственный интеллект. В первой половине 2025 года Китай инвестировал в робототехнику с использованием ИИ в шесть раз, а США в четыре раза больше, чем Европейский союз. Этот разрыв в инвестициях вызывает беспокойство. В то время как Европа инвестировала более двадцати миллиардов евро в компании, занимающиеся ИИ, США ежегодно выделяют сто двадцать миллиардов долларов, а Китай за последнее десятилетие инвестировал в искусственный интеллект и связанные с ним технологии девятьсот двенадцать миллиардов долларов.

Регулятивная среда в Европе способствует этому расхождению. Хотя Закон об искусственном интеллекте (ИИ) и GDPR преследуют важную цель — содействовать ответственной разработке ИИ и обеспечивать конфиденциальность данных, они одновременно ограничивают доступ к данным для обучения и увеличивают расходы на соблюдение требований, непропорционально обременяя небольшие компании. В то время как Европа осуществляет регулирование, американские и китайские компании экспериментируют со значительно меньшим количеством ограничений.

Экономическое измерение технологической трансформации

Внедрение базовых моделей в робототехнику имеет далеко идущие экономические последствия, выходящие за рамки самой робототехнической отрасли. По сути, оно отвечает на вопрос о том, как автоматизация может повысить производительность, сократить дефицит квалифицированных рабочих и обеспечить конкурентоспособность таких высокоразвитых промышленных экономик, как Германия.

Расходы на обучение базовых моделей значительны и постоянно растут. В то время как стоимость оригинальной модели Transformer в 2017 году составляла около девятисот долларов, предполагаемые затраты на обучение GPT-4 от OpenAI составляли семьдесят восемь миллионов долларов, а для Gemini Ultra от Google — сто девяносто один миллион долларов. Эти суммы значительно превышают бюджеты, доступные академическим учреждениям или небольшим компаниям. Таким образом, разработка конкурентоспособных базовых моделей требует капиталовложений, которые могут быть привлечены только хорошо финансируемыми компаниями или за счёт государственного финансирования.

Для базовых моделей, ориентированных на робототехнику, точные затраты оценить сложнее, но, вероятно, они будут примерно такого же порядка, если не выше. Необходимость сбора больших объёмов данных о реальных роботах требует обширной аппаратной инфраструктуры и эксплуатационных расходов. Компания Physical Intelligence сообщает, что её система генерации данных еженедельно предоставляет более десяти тысяч часов новых данных о роботах. Эксплуатация такой системы с тысячами устройств сбора данных и роботов по всему миру требует больших затрат.

Окупаемость инвестиций в эти проекты зависит от того, действительно ли разработанные базовые модели обеспечивают обещанные преимущества. Экономическое обоснование гуманоидных роботов основано на их способности заменить или дополнить человеческий труд в определённых областях. Исследование компании Nexery прогнозирует, что гуманоидные роботы могут автоматизировать до 40% задач, выполняемых в настоящее время вручную, уделяя особое внимание сборке, логистике и обслуживанию. Ожидаемый срок окупаемости составляет менее 56 сотых года, что делает гуманоидных роботов привлекательным объектом инвестиций.

Эти расчёты основаны на предположении о снижении затрат на приобретение гуманоидных роботов. В 2025 году средняя стоимость первых моделей составит 80 тысяч долларов США, а к 2030 году ожидается рост цены до 20–30 тысяч долларов. Снижение затрат будет обусловлено экономией за счёт масштаба, технологическим прогрессом и конкуренцией. Для сравнения, в Германии средний промышленный рабочий обходится работодателю примерно в 50–70 тысяч евро в год, включая взносы в социальное обеспечение и пособия. При таких условиях робот, способный работать круглосуточно, без перерывов и не болеющий, может окупиться за несколько лет.

Экономические последствия неоднозначны. С одной стороны, автоматизация с помощью когнитивных роботов может помочь смягчить острую нехватку квалифицированных рабочих во многих секторах. Германия и другие высокоразвитые индустриальные страны сталкиваются с демографическими изменениями, которые сокращают количество доступных рабочих. Роботы могут заполнить нехватку рабочей силы и поддержать производительность. С другой стороны, существуют опасения, что автоматизация приведёт к сокращению рабочих мест, особенно в секторах, связанных с монотонными физическими задачами.

Однако исторический опыт показывает, что в долгосрочной перспективе технологический прогресс приводит не к массовой безработице, а к структурным изменениям на рынке труда. Появляются новые профессиональные области, требующие обслуживания, программирования и мониторинга автоматизированных систем. Квалификационные требования смещаются от чисто физического труда к техническим и когнитивным навыкам. Задача образовательной политики — подготовить рабочую силу к этой трансформации и предложить программы переподготовки.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Конкуренция за технологическое лидерство

Глобальная конкурентная среда в робототехнике характеризуется треугольником между США, Китаем и Европой, где каждый регион обладает своими сильными и слабыми сторонами. США доминируют в разработке базовых моделей искусственного интеллекта. OpenAI, Anthropic, Google и Meta разработали самые мощные языковые модели и обладают огромным опытом в масштабировании нейронных сетей. Теперь они переносят эти компетенции на робототехнику. Такие компании, как Figure AI, 1X Technologies и Physical Intelligence, активно работают над человекоподобными роботами, управляемыми базовыми моделями.

Китай стал крупнейшим в мире рынком промышленных роботов. В 2024 году 54% всех новых установленных промышленных роботов пришлось на Китай, по сравнению с 17% в Европейском союзе. Правительство Китая определило робототехнику как стратегический приоритет и активно продвигает эту отрасль посредством таких программ, как «Сделано в Китае 2025». Китай намерен производить около 40 миллионов роботов к 2030 году, что подтверждает амбициозность правительства. Китай также лидирует по количеству патентов в области ИИ, владея более чем 70% мировых патентов на генеративный ИИ, по сравнению с 21% в США и всего 2% в Европе.

В Европе, включая Германию, есть такие признанные лидеры в области робототехники, как KUKA, ABB и Stäubli, а также мощная индустрия поставщиков. Сильная сторона Европы — это точное машиностроение, качество оборудования и глубокое понимание промышленных процессов. Эти преимущества ценны, но их недостаточно для доминирования в области когнитивной робототехники. Задача заключается в сочетании передового оборудования с экспертными знаниями в области искусственного интеллекта.

Приобретения и инвестиции последних лет иллюстрируют изменения в отрасли. Поглощение KUKA китайским конгломератом Midea в 2016 году стало тревожным сигналом для Европы. Недавнее объявление SoftBank о приобретении робототехнического подразделения ABB за 5 миллиардов долларов демонстрирует, что азиатские инвесторы активно инвестируют в европейский опыт в области робототехники. Эти приобретения приносят капитал и доступ к рынку, но также несут в себе риск потери стратегических знаний и опыта.

Европейские компании, такие как NEURA Robotics, расширяют своё присутствие в Китае, чтобы получить доступ к этому обширному рынку и местным ресурсам. Хотя эта стратегия понятна с точки зрения бизнеса, она также поднимает вопросы о технологическом суверенитете. Если европейские робототехнические компании будут всё чаще переносить свои научно-исследовательские и опытно-конструкторские мощности в Китай, как это сделала Stihl, переместившая туда разработку своих роботизированных газонокосилок, существует риск долгосрочной потери опыта.

Для решения этих задач необходима стратегическая европейская политика в области робототехники и искусственного интеллекта. Благодаря регулированию ИИ ЕС создал систему регулирования, основанную на оценке рисков, которая может служить глобальной моделью. Однако само по себе регулирование не способствует развитию инноваций. Необходимы значительные инвестиции в исследования, инфраструктуру и подготовку квалифицированных специалистов. Объявленное партнерство в рамках инициативы EU AI Champions с объемом инвестиций в ИИ более миллиарда евро — это шаг в правильном направлении, но эти суммы остаются скромными по сравнению с США и Китаем.

Подходит для:

• Потенциал для управляемой МСП-АИ-контролируется робототехнику для компаний среднего размера: трансформация мира труда и новые конкурентные преимущества

Фундаментальные модели как универсальные решения проблем

Ключевая инновация моделей Foundation Models заключается в их способности к обобщению. Традиционные робототехнические системы были ориентированы на выполнение одной конкретной задачи. Сварочный робот мог сваривать, робот-захват мог захватывать, а переключение на новую задачу требовало сложного перепрограммирования. Модели Foundation Models стремятся к универсальности задач, то есть к способности решать широкий спектр задач с помощью одной и той же модели.

Этот подход также известен как обучение с нулевым уровнем сложности (zero-shot learning) или обучение с малым уровнем сложности (fall-shot learning). Обучение с нулевым уровнем сложности (zero-shot learning) означает, что модель может решить новую задачу без специальной подготовки, полагаясь на свои общие знания. Обучение с малым уровнем сложности (mal-shot learning) означает, что для адаптации модели к новой задаче требуется всего несколько демонстраций. Эти возможности имеют преобразующее значение для робототехники, поскольку значительно повышают гибкость.

На выставке CES 2025 компания Nvidia продемонстрировала на примере своей базовой модели Isaac GR00T N1, как робот может адаптироваться к новым задачам с минимальным постобучением. Модель имеет двойную архитектуру, вдохновлённую принципами человеческого познания. «Система 1» — это модель быстрого мышления, обеспечивающая рефлекторные реакции. «Система 2» — это модель медленного мышления, обеспечивающая осознанное принятие решений и планирование. Такая архитектура позволяет роботу как быстро реагировать на события, так и выполнять сложные многоэтапные задачи.

Компания 1X Technologies продемонстрировала гуманоидного робота, который самостоятельно выполнял задачи по уборке дома после оснащения его моделью политики на основе GR00T N1. Автономность системы основывалась на её способности интерпретировать визуальную информацию, понимать контекст задачи и выполнять соответствующие действия, не требуя явного программирования каждого движения.

Немецкая робототехническая компания Franka Emika также интегрировала видеокарту Nvidia GR00T в свою систему Franka Research 3 и продемонстрировала на выставке Automatica 2025 систему с двумя руками, которая автономно выполняла сложные манипуляционные задачи. Система могла определять цели на основе данных с камеры и выполнять соответствующие действия в режиме реального времени, без ручной интеграции или разработки задач.

Эти примеры демонстрируют, что базовые модели способны демократизировать робототехнику. Хотя ранее программирование роботов требовало специальных знаний, в будущем даже небольшие компании и пользователи без глубоких технических знаний смогут использовать роботов в своих целях. Развитие моделей «робот как услуга» может усилить эту тенденцию, ещё больше снизив барьеры для входа.

Важность данных и моделирования

Качество базовой модели критически зависит от данных, на которых она обучается. При обработке естественного языка триллионы слов легко доступны в интернете, но для робототехники такие огромные объёмы данных труднодоступны. Пробел в данных о роботах — фундаментальная проблема. Гипотетическая роботизированная GPT, если её обучить на том же объёме данных, что и крупную языковую модель, потребовала бы сотни тысяч лет сбора данных, даже если бы тысячи роботов непрерывно генерировали данные.

Симуляции предлагают выход из этой дилеммы. Физические симуляторы могут генерировать практически неограниченное количество синтетических данных. Задача заключается в обеспечении возможности переноса изученных в симуляции моделей поведения в реальный мир. Для преодоления разрыва между симуляцией и реальностью используются различные методы. Рандомизация доменов систематически изменяет физические параметры в симуляции, делая модель более устойчивой к изменениям в реальном мире. Обучение с подкреплением и обратной связью от человека позволяет обучать модели, используя сигналы вознаграждения, получаемые как в симуляциях, так и во время взаимодействия с реальным миром.

Nvidia Cosmos, разработанная как модель World Foundation, генерирует фотореалистичные видеопоследовательности на основе простых входных данных, служащих тренировочной средой для роботов. Идея заключается в том, что роботы могут обучаться в этих сгенерированных мирах, избегая затрат и рисков, связанных с экспериментами в реальной жизни. Модель учитывает физические свойства и пространственные соотношения, что гарантирует реалистичность создаваемых сценариев.

Другим перспективным подходом является использование видеоданных, полученных от людей. Ежедневно люди выполняют миллионы манипуляций, которые записываются на видео. Если из этих видео станет возможным извлекать из них информацию, необходимую для обучения роботов, база данных может быть значительно расширена. Модели зрительно-языкового восприятия, такие как CLIP, показали, что визуальные концепции могут быть получены из естественного языка, и в настоящее время аналогичные подходы изучаются в робототехнике.

Немецкие и европейские исследовательские институты вносят свой вклад в эти разработки. Институт материальных потоков и логистики Фраунгофера работает над моделированием робототехники и системами машинного обучения. Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта (DFKI) разрабатывает методы ИИ для обучения роботов. Эти исследования имеют основополагающее значение для конкурентоспособности европейских компаний, но они должны быть подкреплены достаточным финансированием и внедрением знаний в промышленность.

Проблемы и открытые вопросы

Несмотря на огромный прогресс, остаётся множество проблем. Надёжность базовых моделей — ключевой вопрос. Модель, хорошо работающая в тестовой среде, может дать сбой в реальных условиях при столкновении с непредвиденными ситуациями. Обобщаемость, преподносимая как важное преимущество, должна быть подтверждена в широком спектре сценариев.

Безопасность автономных систем — ещё один критически важный аспект. Поскольку роботы всё чаще работают автономно и принимают решения на основе базовых моделей, как можно гарантировать их безопасное поведение и отсутствие опасности для человека? Традиционная робототехника опиралась на жёстко запрограммированные механизмы безопасности. В системах обучения такие строгие ограничения реализовать сложнее.

Этические и социальные последствия когнитивной робототехники являются предметом бурных дискуссий. Вопрос ответственности переосмысливается. Если робот принимает решение, которое приводит к причинению вреда, кто несёт ответственность? Производитель робота, разработчик базовой модели, оператор или сам робот? Эти вопросы нетривиальны и требуют правового и нормативного прояснения.

Влияние на рынок труда является предметом многочисленных дискуссий. Некоторые эксперты утверждают, что роботы смягчат дефицит квалифицированных кадров и создадут новые рабочие места, в то время как другие опасаются, что низкоквалифицированные работники, в частности, могут быть вытеснены. Согласно одному исследованию, гуманоидные роботы могут автоматизировать до 40% ручных операций. Задача общества заключается в том, чтобы организовать переход таким образом, чтобы обеспечить справедливое распределение преимуществ автоматизации и минимизировать социальные потрясения.

Стратегическое значение для Германии и Европы

Развитие когнитивной робототехники — это не только технологический, но и геополитический вопрос. Способность разрабатывать и производить интеллектуальных роботов всё чаще рассматривается как стратегический фактор. Робототехника находит применение не только в гражданских секторах, но и в обороне, где автономные системы приобретают всё большую значимость.

Германия имеет потенциал занять лидирующие позиции в области когнитивной робототехники при условии создания правильной структуры. Её сильные стороны – точная механика, разработка программного обеспечения и глубокое понимание промышленных процессов. Автомобильная промышленность, исторически являющаяся ключевым драйвером развития робототехники, может вновь сыграть центральную роль. Её налаженные сети поставщиков и обширный банк данных о миллионах реальных производственных процессов являются ценными активами.

Однако этот потенциал необходимо активно использовать. Стратегия развития робототехники для Германии и Европы должна включать несколько элементов. Во-первых, необходимы значительные инвестиции в исследования и разработки, чтобы не отставать от США и Китая. Во-вторых, нормативно-правовая база должна быть разработана таким образом, чтобы способствовать инновациям, а не препятствовать им, без ущерба для безопасности и этических стандартов. В-третьих, необходимо активизировать сотрудничество между промышленностью, исследовательскими институтами и стартапами для ускорения переноса знаний в рыночную продукцию.

Развитие предпринимательства и создание привлекательной среды для стартапов в области робототехники имеют решающее значение. Многие из самых инновационных разработок создаются гибкими и готовыми к риску стартапами. Германия и Европа должны обеспечить таким компаниям доступ к капиталу, талантам и рынкам.

Подготовка квалифицированных рабочих — ещё один критически важный фактор. Спрос на специалистов в области искусственного интеллекта, робототехники и смежных областях значительно превышает предложение. Университеты и профессионально-технические училища должны адаптировать свои учебные программы и расширить подготовку в этих областях. В то же время следует предлагать программы переподготовки для уже работающих сотрудников, чтобы они могли справиться с переходом на автоматизированную рабочую силу.

От жестких машин к обучающимся партнерам — путь Европы в эру робототехники

Переход от программируемых к обучающимся роботам представляет собой один из важнейших технологических сдвигов ближайших десятилетий. Базовые модели роботов способны значительно расширить гибкость и возможности применения автономных систем. Роботы больше не будут жёсткими машинами, выполняющими только предопределённые задачи, а станут адаптивными системами, способными учиться на опыте и адаптироваться к новым ситуациям.

Экономические последствия весьма обширны. Автоматизация с помощью когнитивных роботов может повысить производительность во многих отраслях, компенсировать дефицит квалифицированных кадров и усилить конкурентоспособность стран с развитой промышленностью. Рыночные прогнозы указывают на экспоненциальный рост с потенциалом создания триллионов долларов добавленной стоимости.

Перед Германией и Европой стоит задача объединить свои традиционные преимущества в робототехнике с новыми требованиями когнитивных систем. Высокое качество оборудования немецких и европейских компаний обеспечивает прочную основу, но оно должно быть дополнено экспертизой в области искусственного интеллекта. Такие компании, как Agile Robots и NEURA Robotics, демонстрируют, что европейские игроки действительно способны конкурировать в этой области. Однако глобальная конкуренция очень высока, и как США, так и Китай вкладывают значительные средства в эту перспективную технологию.

Это развитие требует системного подхода, включающего исследования, промышленность, политику и общество. Технологические инновации должны сопровождаться разумным регулированием, обеспечивающим безопасность и соблюдение этических стандартов, не подавляя инновации. Общественная дискуссия о влиянии автоматизации должна вестись конструктивно, чтобы развеять опасения и подчеркнуть её преимущества.

Переход от программируемых к обучающимся роботам — это больше, чем просто технологический прогресс. Он знаменует начало новой эры, в которой машины — уже не просто инструменты, а партнёры, работающие бок о бок с людьми над решением сложных задач. То, как общества сформируют этот переход, определит, получат ли широкое распространение преимущества этой технологии и сможет ли Европа играть ведущую роль в этом новом мире. Возможности огромны, но ими необходимо воспользоваться. Время действовать — сейчас.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц