«Физический ИИ», Индустрия 5.0 и робототехника — Германия имеет лучшие возможности и предпосылки в области физического ИИ

От сгенерированного слова к исполнению дела: судьбоносный час Германии в эпоху физического ИИ

Пока мир всё ещё восхищается возможностями генеративных языковых моделей, на заднем плане уже происходит следующий, гораздо более глубокий тектонический сдвиг в технологическом ландшафте. Эпоха чисто цифровых алгоритмов уступает место эпохе «физического ИИ» — воплощённого искусственного интеллекта, который уже не просто пишет тексты, но воспринимает, понимает и активно взаимодействует с физическим миром. То, что поначалу звучит как научная фантастика, сегодня превращается в решающее поле битвы мировой промышленности, а прогнозируемый рост рынка к 2034 году достигнет почти 68 миллиардов долларов США.

Для Германии как промышленного центра это событие знаменует собой исторический поворотный момент: если раньше мы были бессильны в чисто программной гонке против Кремниевой долины, то теперь карты меняются. Физический ИИ требует не только цифрового интеллекта, но и превосходной мехатроники, точного машиностроения и глубоких познаний в данной области — именно тех качеств, которые составляют основу немецкой экономики.

Но международная конкуренция никогда не спит. В условиях инновационно-ориентированных США и Китая, специализирующегося на массовом производстве, для Германии открывается критически важное окно возможностей, охватывающее всего около 24 месяцев. За этот короткий период трансформация должна быть успешной: от жёстких промышленных роботов к адаптивным человекоподобным системам, поддерживаемым независимыми вычислительными инфраструктурами, такими как новое «Облако промышленного ИИ» от Telekom и NVIDIA.

Этот анализ проливает свет на то, почему Германия имеет структурное «несправедливое преимущество» в области физического ИИ, как дальновидные игроки из Мюнхена и Метцингена хотят бороться с нехваткой квалифицированных рабочих с помощью гуманоидной робототехники и почему годы с 2024 по 2026 определят, опустимся ли мы до уровня простого поставщика оборудования или станем ведущим рынком следующей промышленной революции.

Подходит для:

• Умная фабрика с промышленным ИИ: в дополнение к робототехнике умных датчиков на полностью автоматическую фабрику

Тот, кто контролирует физический мир, контролирует индустриальное будущее.

Конвергенция искусственного интеллекта и роботизированного исполнения знаменует собой тектонический сдвиг в мировом технологическом ландшафте. Если предыдущее десятилетие определялось доминированием цифровых платформ и генеративных языковых моделей, то следующее десятилетие будет характеризоваться физическим ИИ – воплощенным искусственным интеллектом, который больше не просто генерирует текст, но воспринимает, понимает и действует в реальном мире. Мировой рынок физического ИИ, который в 2024 году составлял скромные 3,78 млрд долларов США, по прогнозам, вырастет до 67,91 млрд долларов США к 2034 году, что представляет собой восемнадцатикратное увеличение. Это развитие происходит на фоне острой геополитической конкуренции между США, Китаем и Европой, при этом Германия потенциально может играть ключевую роль благодаря своей уникальной промышленной базе и опыту в области мехатроники – роли, которую она никогда не играла в области чисто программного ИИ.

Центральный тезис данного анализа заключается в том, что Германия обладает структурным преимуществом в области физического ИИ, которого она лишена в области генеративного ИИ. В то время как Кремниевая долина доминирует в области алгоритмов и больших языковых моделей, а Китай довел до совершенства массовое производство потребительского оборудования, Германия обладает десятилетиями накопленного опыта в области прецизионной мехатроники, машиностроения и промышленного производства, а также доступом к самым ценным в мире промышленным данным. Будет ли эта возможность реализована, решится в критическое окно возможностей между 2024 и 2026 годами, которое в настоящее время открывается и вскоре снова закроется.

Подходит для:

• Физический ИИ встречает традицию: почему эта сделка может изменить немецкую промышленность

Тектонический сдвиг от обучающихся алгоритмов к действующим машинам

Самый фундаментальный сдвиг в области физического ИИ происходит на уровне базовых моделей роботов. Традиционные промышленные роботы следовали жёстким, запрограммированным последовательностям, логике «если-то», которую приходилось кропотливо реализовывать специализированным инженерам для каждой новой задачи. Эта эпоха подходит к концу. Им на смену приходят модели «зрение-язык-действие» (Vision-Language-Action), или сокращённо модели VLA. Они представляют собой новый класс мультимодальных базовых моделей, объединяющих визуальное восприятие, понимание языка и физические действия в единой системе. Такая модель захватывает изображение с камеры робота, обрабатывает текстовую инструкцию и напрямую выдаёт низкопороговые действия, которые робот может выполнить для выполнения задачи. Это происходит без явного программирования отдельных последовательностей движений.

Техническая архитектура этих систем обычно состоит из двух компонентов: предобученной модели зрительного восприятия и языка, которая служит ядром восприятия и рассуждений и кодирует изображения с камеры вместе с речевыми инструкциями в единое латентное представление, и декодера действий, который преобразует это представление в непрерывные движения, которые может выполнять робот. Модели обучаются на наборах данных, содержащих роботизированные демонстрации в виде пар «визуальное наблюдение, текстовая инструкция и траектория движения». Эти демонстрации могут быть созданы реальными роботами, посредством телеуправления человеком или искусственно в условиях моделирования.

Последствия этого развития далеко идущие. Роботов больше не нужно программировать индивидуально для каждой задачи, их можно перевести на выполнение новых задач с помощью нескольких демонстраций или инструкций на естественном языке. Система Helix, разработанная для гуманоидных роботов, демонстрирует масштабируемость этого подхода и прошла обучение в течение примерно 500 часов телеуправления роботом с использованием автоматически генерируемых текстовых описаний. Разделенная архитектура, разделяющая стратегическое мышление и планирование задач в модуле System 2 от быстрого реагирования и точности мелкой моторики в модуле System 1, обеспечивает как широкое обобщение, так и быстрое управление с низким порогом.

Это открывает стратегическую возможность для Германии. Высокоточное аппаратное обеспечение, необходимое для работы этих базовых моделей, идеально соответствует сильным сторонам немецкой инженерии. Такие компании, как NEURA Robotics из Метцингена и Agile Robots из Мюнхена, разрабатывают системы, которые больше не оптимизированы для выполнения одного действия, а способны решать задачи в целом. Стартап GEN-0 представил новый класс встроенных базовых моделей, обученных на основе 270 000 часов реальных траекторий манипуляции и способных функционировать в различных вариантах робототехники: от шести- и семиосных систем до полугуманоидных систем с более чем 16 степенями свободы.

Архитектура суверенной вычислительной инфраструктуры как промышленная основа

Вопрос технологического суверенитета превратился из абстрактной политической концепции в конкретную промышленную необходимость. 5 ноября 2025 года Deutsche Telekom и NVIDIA представили в Берлине первое в мире промышленное облако искусственного интеллекта (Industrial AI Cloud) – суверенную, готовую к использованию в корпоративном секторе платформу, запуск которой запланирован на начало 2026 года. Это партнерство объединяет проверенную инфраструктуру и операционную деятельность Deutsche Telekom с платформами искусственного интеллекта и цифровых двойников NVIDIA Omniverse и представляет собой инвестиции в размере одного миллиарда евро, полностью финансируемые частным сектором.

Техническая сторона этой инициативы впечатляет. В обновлённом дата-центре в Мюнхене в настоящее время устанавливается более тысячи систем NVIDIA DGX B200 и серверов RTX PRO, вмещающих до 10 000 графических процессоров NVIDIA Blackwell. Эта вычислительная мощность увеличивает вычислительную мощность ИИ, доступную в Германии, примерно на 50%. Платформа использует самые современные программные стеки, включая NVIDIA AI Enterprise и NVIDIA Omniverse, которые полностью интегрированы в облачную и сетевую экосистему Deutsche Telekom.

Стратегическое значение заключается в сочетании вычислительной мощности и суверенитета данных. Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор NVIDIA, лаконично сформулировал это видение: в будущем каждая производственная компания будет владеть двумя фабриками: одной для физического продукта и одной для ИИ, обеспечивающего этот продукт. Industrial AI Cloud предоставляет ведущим компаниям в сфере производства, автомобилестроения, робототехники, здравоохранения, энергетики и фармацевтики вычислительную мощность, необходимую для обучения, моделирования и масштабного развертывания ИИ.

Ключевым элементом является так называемый «Germany Stack» – безопасная, суверенная цифровая инфраструктура, совместно разработанная Deutsche Telekom и SAP. Telekom предоставляет физическую инфраструктуру, а SAP – платформу бизнес-технологий и приложения на базе искусственного интеллекта. Такое сочетание гарантирует высочайшие стандарты защиты данных, безопасности и надежности в соответствии с европейскими нормами. Это имеет жизненно важное значение для немецких малых и средних предприятий, хранящих ценные технологические секреты, поскольку конфиденциальные данные о конструкции и производственных параметрах не нужно загружать на зарубежные серверы.

Уже объявлены первые клиенты и партнёры этой новой фабрики искусственного интеллекта. Помимо SAP и Deutsche Telekom, в их число входят Mercedes-Benz и BMW Group, которые смогут проводить сложнейшее моделирование с использованием цифровых двойников на базе искусственного интеллекта и значительно ускорить процессы разработки новых автомобилей. В качестве партнёров также названы такие компании, как Agile Robots и Wandelbots, а также поисковая система на базе искусственного интеллекта Perplexity и производитель дронов Quantum Systems.

Возвращение человека-машиниста в производственный цех

Человекоподобный робот, долгое время являвшийся предметом научно-фантастических фантазий, становится промышленной реальностью. Прогнозируется, что мировой рынок человекоподобных роботов к 2030 году достигнет 15 миллиардов долларов с годовым ростом 39,2%, а к 2035 году — 51 миллиард долларов с ожидаемым годовым ростом 55%. Goldman Sachs прогнозирует поставки от 50 000 до 100 000 гуманоидов по всему миру в 2026 году, при этом себестоимость производства снизится до 15 000–20 000 долларов за единицу благодаря экономии за счет масштаба. К 2035 году ежегодные поставки могут составить миллионы.

Германия позиционирует себя на этом растущем рынке, представив двух перспективных игроков. Компания NEURA Robotics, основанная в 2019 году Дэвидом Регером в Метцингене недалеко от Штутгарта, зарекомендовала себя как единственная в мире компания, полностью самостоятельно разрабатывающая и производящая интеллектуальных когнитивных роботов. В январе 2025 года компания получила финансирование в размере 120 миллионов евро в рамках серии B для ускорения разработки когнитивных гуманоидных роботов в Европе для различных отраслей. 4NE1, гуманоидный робот ростом 1,80 метра, весом 80 килограммов и грузоподъемностью 15 килограммов, призван стать первым в Европе серийно выпускаемым гуманоидным роботом.

Вторым крупным немецким игроком является компания Agile Robots, основанная в 2018 году доктором Чжаопэном Ченом и другими экспертами Немецкого центра аэрокосмической техники (DLR). Компания представила своего первого человекоподобного робота Agile One в ноябре 2025 года и планирует начать серийное производство в начале 2026 года на новом заводе в Фюрстенфельдбруке. В 2024 году объём продаж компании составил около 200 миллионов евро, а штат насчитывает более 2500 сотрудников в Германии, Китае и Индии. Agile One специально разработан для использования в промышленных условиях, где он будет безопасно и эффективно работать бок о бок с людьми и другими роботизированными системами.

Уникальные технологические особенности Agile One включают высокоточную роботизированную руку, которая, по заявлению компании, является самой точной в мире, с пятью подвижными пальцами, датчиками на кончиках пальцев и датчиками момента силы в суставах. Искусственный интеллект робота был обучен с использованием одного из крупнейших в Европе промышленных наборов данных, а также данных, собранных человеком. Архитектура основана на многоуровневой структуре искусственного интеллекта, где каждый уровень специализируется на определённом уровне когнитивных функций и управления: от стратегического мышления и планирования задач до быстрой реакции и мелкой моторики.

Стратегическим контекстом этих изменений является дефицит квалифицированной рабочей силы в Германии. В условиях дефицита около 387 000 квалифицированных работников в 2025 году и прогнозируемого сокращения численности трудоспособного населения на 3,9 миллиона человек к 2030 году немецкая промышленность сталкивается с демографической проблемой экзистенциальных масштабов. Федеральное агентство занятости населения выделяет 163 профессии, в которых наблюдается дефицит квалифицированной рабочей силы, что затрагивает примерно каждую восьмую профессию. Особенно страдают сестринское дело и здравоохранение, строительная отрасль и квалифицированные рабочие, а также водители и работники детских садов. Институт ifo оценивает потерю производственных мощностей, вызванную дефицитом квалифицированной рабочей силы, в 49 миллиардов евро в год.

Виртуализация завода как учебный полигон для машинного интеллекта

Осознание того, что физические системы ИИ требуют миллионов часов обучения, накопление которых в реальном мире было бы неэкономичным, привело к возрождению концепции цифровых двойников. Прежде чем физический ИИ сможет работать в реальном мире, он должен пройти обучение в виртуальном мире, в частности, в фотореалистичных симуляциях, где действуют законы физики. NVIDIA Omniverse зарекомендовала себя как ведущая платформа для этой стратегии, ориентированной на моделирование, позволяя создавать высокодетализированные цифровые двойники, с помощью которых роботы могут за часы обучаться с помощью обучения с подкреплением, на что в реальности ушли бы годы.

Технической основой является NVIDIA Isaac Sim, эталонная платформа для приложений, созданная на базе NVIDIA Omniverse, которая позволяет разработчикам проектировать, обучать, тестировать и проверять роботов с искусственным интеллектом. Платформа поддерживает датчики LiDAR, RGB-камеры, датчики глубины и маски сегментации, а также генерирует синтетические данные для обучения систем зрения и автономной навигации роботов. Распараллеливание с использованием графических процессоров позволяет одновременно запускать тысячи симуляций роботов, что обеспечивает до ста раз более быстрое обучение по сравнению с подходами на базе центральных процессоров.

NVIDIA Omniverse Blueprint предоставляет масштабируемый эталонный рабочий процесс для моделирования многороботных парков в промышленных цифровых двойниках. Это позволяет компаниям тестировать и обучать разнородные парки роботов, включая мобильные роботы, человекоподобных помощников, интеллектуальные камеры и ИИ-агентов, на заводах и складах. Этот подход, основанный на моделировании, позволяет проверить способность парков роботов действовать скоординированно и адаптивно в динамических средах до их физического развертывания.

Германия обладает структурным преимуществом в этой области. Компания Siemens, считающаяся мировым лидером в области технологий цифровых двойников, представила на выставке CES 2025 революционные инновации в области промышленного ИИ и цифровых двойников. Siemens Industrial Copilot for Operations выводит промышленный ИИ непосредственно на уровень производства, позволяя операторам и инженерам по техническому обслуживанию быстро принимать решения в режиме реального времени. В сотрудничестве с NVIDIA был представлен Teamcenter Digital Reality Viewer, который позволяет реализовать масштабную визуализацию на основе физических законов непосредственно в системе управления жизненным циклом изделия.

Практическое применение этих технологий в немецких компаниях растёт. Компания Schaeffler объявила о технологическом партнёрстве с NVIDIA для разработки цифровых двойников для более чем 100 заводов. Используя решения на базе искусственного интеллекта, сотрудники могут моделировать и быстрее оптимизировать физические свойства материалов, процессов и производственных процессов. Платформа также обеспечивает гибкую интеграцию будущих технологий, таких как человекоподобные роботы, в производственные среды. T-Systems и Drees & Sommer сотрудничают в области интеграции NVIDIA Omniverse для цифрового производства следующего поколения, и первые успешные проекты уже реализованы в автомобильной отрасли.

Подходит для:

• Семь рычагов восстановления промышленной мощи: систематический анализ

Демократизация робототехники посредством когнитивного сотрудничества

Превращение роботов из простых инструментов в когнитивных партнёров достигается за счёт интеграции возможностей восприятия, коммуникации и безопасного взаимодействия с людьми. Когнитивные коллаборативные роботы, известные как коботы, способны видеть, слышать, чувствовать и безопасно реагировать на людей. Прогнозируется, что объём мирового рынка коботов к 2025 году достигнет 10,32 млрд долларов США, при этом в Германии ожидается ежегодный рост примерно на 15% в течение следующих пяти лет. Прогнозируется, что к 2025 году только в Германии будет продано более 71 000 коботов.

Концепция Neuraverse, робототехнической платформы на базе искусственного интеллекта, разработанной компанией NEURA Robotics, представляет собой смену парадигмы в том, как роботы учатся и передают навыки. Платформа объединяет все робототехнические системы, от синхронизации в реальном времени до масштабной оптимизации. Все роботы надежно подключены к цифровому двойнику в реальном времени и масштабируются посредством индивидуального мониторинга, аналитики и отслеживания производительности. Ключевая инновация заключается в коллективном обучении: знания, полученные одним роботом, мгновенно становятся доступны всем другим роботам того же типа по всему миру.

Компания NEURA Robotics создаёт собственные центры физической подготовки искусственного интеллекта (NEURA Gyms), где генерируются данные, полученные в ходе реальных сценариев применения. В сочетании с синтетическими данными из Neuraverse это создаёт сложную модель, пригодную для переноса. После успешного обучения навыка его можно применять ко всем остальным роботам. Многоуровневая архитектура искусственного интеллекта объединяет данные с датчиков в реальном времени, локальный вывод и уточнение данных на устройстве, распределённые многоагентные вычисления, библиотеку моделей для моделей Foundation и облачную инфраструктуру обучения.

Модульная и безопасная структура Neuraverse позволяет компаниям, разработчикам и партнёрам по приложениям совместно создавать инновации, не подвергая риску свою интеллектуальную собственность. Партнеры могут разрабатывать приложения или навыки для платформы, например, для уборки пылесосом, разгрузки посудомоечных машин, уборки помещений или для медицинских приложений. Эти навыки можно продавать заинтересованным пользователям из разных отраслей, создавая демократичный двигатель инноваций в области робототехники.

Эта разработка напрямую решает ключевую проблему немецких малых и средних предприятий: производство с высокой номенклатурой и малыми объемами. Немецкие компании, как правило, производят широкий ассортимент продукции в относительно небольших количествах, что требует высокой гибкости, точности и маневренности. Традиционная автоматизация, оптимизированная для крупных, повторяющихся серий стандартизированных изделий, часто оказывается нерентабельной для данной производственной философии. Согласно определению Fraunhofer IPA, автоматизация автоматизации использует программные решения и методы машинного обучения для автоматизации программирования и перенастройки различных компонентов, а также для обеспечения экономичности использования роботов даже при небольших партиях.

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

Преодоление барьера сложности для промышленных МСП

Демократизация физического ИИ раскроет весь свой потенциал только тогда, когда эти системы станут такими же простыми в использовании, как смартфон. Платформы для программирования роботов без программирования и с минимальным написанием кода позволяют квалифицированным работникам без навыков программирования настраивать роботизированные системы для таких задач, как сбор контейнеров, захват и размещение предметов и распознавание 3D-объектов, без написания ни единой строки кода. По данным Gartner, к 2025 году 70% всех новых приложений, разрабатываемых организациями, будут использовать технологии с минимальным написанием кода или без него, по сравнению с менее чем 25% в 2020 году.

Управление машинами на естественном языке представляет собой следующий этап эволюции. Модели «зрение-язык-действие» позволяют роботу давать задание на естественном языке, которое затем напрямую транслируется в исполняемые действия. Квалифицированный рабочий может сказать или показать роботу, какую задачу нужно выполнить, например, взять определённую деталь и аккуратно положить её в коробку, не разбираясь в базовой программе. Эта разработка имеет ключевое значение для широкого внедрения в немецких малых и средних предприятиях, которые обладают глубокими знаниями процессов, но не имеют специализированного ИТ-персонала.

Уровень внедрения ИИ в немецких малых и средних предприятиях (МСП) демонстрирует неоднозначную картину. Хотя 91% немецких компаний считают генеративный ИИ важным для своей бизнес-модели и создания будущей стоимости (рост на 36 процентных пунктов по сравнению с предыдущим годом), фактический уровень его использования значительно отстаёт. Лишь около 19% малых и средних предприятий в Германии используют методы ИИ, что выше среднего показателя по ЕС, но значительно ниже показателей для сопоставимых компаний в Дании (26%), Швеции (24%) или Бельгии (23%). Разрыв между МСП и крупными компаниями увеличивается: в то время как в Германии искусственный интеллект использует лишь примерно каждое пятое МСП, его использует почти каждая вторая крупная компания.

Препятствия к внедрению ИИ в малых и средних предприятиях (МСП) многочисленны. Дефицит квалифицированных рабочих сам по себе является одним из самых серьёзных барьеров, поскольку квалифицированный персонал для цифровизации и проектов в области ИИ отсутствует. Технологическая сложность решений на основе ИИ отпугивает многие МСП, причём 29% опрошенных компаний считают её ключевым препятствием. Интеграция новых систем ИИ в существующие ИТ-ландшафты представляет собой ещё одну проблему, как и качество и доступность данных, которые часто неструктурированы, распределены или имеют несовместимые форматы. Неопределённость в нормативно-правовой базе, особенно в отношении новых законов, таких как Закон ЕС об ИИ, приводит к нежеланию инвестировать, а страх потерять контроль над конфиденциальными данными компании, особенно при использовании иностранных облачных сервисов или ИИ-решений, широко распространён.

Промышленное облако ИИ от Deutsche Telekom напрямую устраняет несколько из этих барьеров. Будучи независимой инфраструктурой, работающей в соответствии с европейскими стандартами защиты данных, оно снижает опасения по поводу безопасности данных. Его масштабируемость позволяет даже небольшим компаниям получать доступ к вычислительным мощностям, которые они иначе не могли бы себе позволить. Интеграция с системами SAP, которые уже внедрены во многих немецких компаниях, снижает барьеры интеграции. Тем не менее, проблема заключается в том, что готовность инвестировать превышает фактическую реализацию: 82% компаний планируют увеличить свои бюджеты на ИИ в течение следующих двенадцати месяцев, более половины — как минимум на 40%, однако повсеместное внедрение зачастую остаётся фрагментарным.

Глобальная гонка за физический интеллект

Гонка за лидерство в области физического ИИ разворачивается в треугольнике между США, Китаем и Европой, где каждый регион привносит свои сильные стороны и стратегии. США доминируют в разработке базовых моделей и финансировании стартапов. Компания Figure AI, основанная в 2022 году, находится в раунде финансирования на сумму 1,5 миллиарда долларов при оценке в 39,5 миллиарда долларов. Apptronik закрыла раунд финансирования серии A на сумму 350 миллионов долларов в феврале 2025 года при участии Google, чье подразделение DeepMind сотрудничает с Apptronik в разработке поведенческих моделей для двуногих роботов. Tesla планирует производить 5000 устройств Optimus к 2025 году и стремится к долгосрочной годовой мощности в один миллион роботов, при этом Илон Маск утверждает, что Optimus может принести 10 триллионов долларов.

Китай реализует координируемую государством стратегию развития отрасли гуманоидных роботов. Министерство промышленности и информационных технологий опубликовало дорожную карту создания полноценной экосистемы гуманоидных роботов к 2025 году. В ноябре 2025 года был создан комитет по стандартизации гуманоидных роботов из 65 человек, включая руководителей Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE и XPeng, а также исследователей из Университета Цинхуа и Шанхайского университета Цзяотун. На Китай приходится более половины всех компаний, производящих гуманоидных роботов в мире, чему способствуют государственная политика и местные стимулы. Прогнозируется, что продажи гуманоидных роботов в Китае превысят 10 000 единиц к 2025 году, что на 125% больше, чем годом ранее.

Структура затрат китайских производителей представляет собой сложную конкурентную проблему. Компания Unitree Robotics предлагает G1, гуманоидного робота начального уровня, по цене около 6000 долларов, что значительно ниже цен западных конкурентов. Хотя недорогой робот Unitree менее сложен, чем Tesla Optimus, его ранний выход на рынок по доступной цене демонстрирует преимущество Китая в плане комплектующих, производственных мощностей и рабочей силы, что крайне важно для быстрого и экономичного вывода продукции на рынок. По данным TrendForce, Tesla Optimus последнего поколения значительно превосходит продукцию ведущих китайских производителей по универсальности корпуса и руки, грузоподъемности и времени автономной работы, однако ценовое преимущество остается решающим фактором для массового внедрения.

В октябре 2025 года Европейский союз представил свою стратегию «Применение ИИ» – комплексный план по ускорению внедрения ИИ в одиннадцати секторах с соблюдением стратегической автономии. В стратегии подчёркивается, что обеспечение того, чтобы европейские модели с передовыми возможностями укрепляли суверенитет и конкурентоспособность, обеспечивая надёжность и ориентацию на человека, является приоритетом для ЕС. Комиссия выявила уязвимости в стеке ИИ, где государственные и негосударственные субъекты могут использовать внешние зависимости в качестве оружия, включая инфраструктуру облачных вычислений, полупроводниковые микросхемы и программные фреймворки.

Исследование Accenture, проведенное в ноябре 2025 года, показывает, что 62% европейских организаций ищут суверенные решения в связи с текущей геополитической неопределенностью, причём этот показатель особенно высок среди немецких организаций — 72%. Тем не менее, 65% признают, что не смогут оставаться конкурентоспособными без неевропейских поставщиков технологий. В среднем только 36% инициатив и данных в области ИИ в европейских организациях требуют суверенного подхода из-за нормативных требований или конфиденциальности данных.

Подходит для:

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

Структурные проблемы, с которыми сталкивается Германия как промышленное направление

Анализ стратегического положения Германии в области физического ИИ должен учитывать текущую структурную слабость немецкой промышленности. Федерация немецкой промышленности (BDI) ожидает снижения промышленного производства на 0,5% в 2025 году, что станет четвёртым годом спада подряд после падения на 4,8% в 2024 году и негативной динамики в два предыдущих года. По сравнению с другими странами ЕС, с 2019 года показатели немецкой промышленности значительно ухудшились.

По данным Института ifo, в июле 2025 года примерно каждая четвёртая промышленная компания Германии сообщила о снижении своей конкурентоспособности по сравнению со странами за пределами ЕС. В последнее время конкурентоспособность ни в одном секторе промышленности не повысилась. Особенно сильно пострадал машиностроительный сектор: доля компаний, столкнувшихся со снижением конкурентоспособности, выросла с 22,2% до 31,9%, что является самым высоким показателем за всю историю наблюдений. К структурным недостаткам относятся цены на энергоносители, регулирование и условия инвестирования.

Автомобильная промышленность, традиционно являющаяся опорой немецкой экономики, продолжает терять конкурентоспособность на мировом рынке. Некогда доминирующие игроки, такие как Volkswagen, BMW и Mercedes-Benz, неуклонно уступают долю рынка американским и китайским производителям. По данным Goldman Sachs, Китай превратился из важнейшего экспортного рынка Германии в её главного конкурента, особенно в таких секторах, как электромобили, где немецкие автопроизводители отстают.

Ассоциация робототехники и автоматизации VDMA прогнозирует снижение совокупной выручки немецкой отрасли робототехники и автоматизации на 9% до 13,8 млрд евро в 2025 году. Эти структурные недостатки проявились уже в 2024 году, когда внутренний спрос снизился на 16% по сравнению с 2023 годом. Импульсы роста из-за рубежа также снизились на 2%. Единственным позитивным моментом стал экспорт в еврозону, где заказы в 2024 году выросли на впечатляющие 44%.

Тем не менее, Германия остаётся ведущим рынком робототехники в Европе и занимает третье место в мире по плотности робототехники: на 10 000 сотрудников приходится 415 промышленных роботов, уступая только Южной Корее и Сингапуру. Количество действующих промышленных роботов достигло нового рекордного уровня в 269 427 единиц в 2023 году. В период с 2019 по 2024 год в Германии было реализовано более 450 проектов с прямыми иностранными инвестициями в области автоматизации и робототехники, что ставит страну на первое место в Европе и на второе место в мире после США.

Исследовательский ландшафт как основа промышленной трансформации

Исследовательский ландшафт Германии в области робототехники на основе ИИ отличается удивительной насыщенностью. За последние пять лет опубликовано более 1200 научных работ, реализовано более 70 крупных проектов, финансируемых Немецким исследовательским фондом (DFG), а девять немецких университетов входят в первую сотню мирового рейтинга компьютерных наук в области робототехники. Исследование тенденций, проведённое консалтинговой компанией Capgemini, показывает, что робототехника на основе ИИ и генеративный ИИ входят в пятёрку ведущих мировых технологических трендов 2025 года. Почти половина опрошенных компаний по всему миру в настоящее время разрабатывают сценарии применения, а 89% инвесторов убеждены, что робототехника на основе ИИ войдет в тройку ведущих технологических направлений в 2025 году.

Немецкий центр авиации и космонавтики (DLR), и в частности его Институт робототехники и мехатроники, играет ключевую роль в качестве исследовательского партнёра. Институт запустил масштабное партнёрство в области исследований и разработок с компанией Siemens для совместной разработки инновационных технологий для производства будущего. Целью этого сотрудничества является изучение новаторских решений в области интеллектуального производства на основе искусственного интеллекта, с акцентом на робототехнику, взаимодействие человека с роботом и гуманоидную робототехнику.

Гуманоидный шагающий робот TORO, разрабатываемый в Немецком центре авиации и космонавтики (DLR) с 2013 года, превратился из двуногого шагающего робота в универсального гуманоидного робота ростом 1,74 метра. Его суставы гибкие, что позволяет ему безопасно взаимодействовать с людьми, уверенно ходить и подниматься по лестницам. Теперь TORO также может видеть, чувствовать и понимать окружающую среду благодаря новому методу, разработанному в институте. Этот метод позволяет TORO интеллектуально интерпретировать визуальные данные с камер и реагировать соответствующим образом.

Первая Немецкая конференция по робототехнике, организованная Немецким институтом робототехники, прошла в Нюрнберге с 13 по 15 марта 2025 года. На ней были продемонстрированы достижения немецкой робототехники и искусственного интеллекта. Более 200 исследователей представили новейшие тенденции в области робототехники на основе искусственного интеллекта, включая разработку роботов и алгоритмы обучения для восприятия и взаимодействия с ними. Институт робототехники и мехатроники Немецкой лаборатории робототехники (DLR), выступая в качестве партнера, отвечает за трансфер технологий и стремится к быстрому внедрению результатов исследований в инновационные промышленные приложения.

Критическое временное окно и стратегические последствия

Лидеры отрасли пришли к единому мнению: момент ChatGPT для гуманоидных роботов настал, и 2025 год знаменует начало их массового производства. Этот термин относится к культурному поворотному моменту конца 2022 года, когда ChatGPT от OpenAI спровоцировал широкое признание крупномасштабных языковых моделей и признание их потенциала. Ван Синсин, основатель Unitree Robotics, прогнозирует, что момент ChatGPT в робототехнической отрасли наступит в течение одного-пяти лет, когда гуманоидные роботы смогут аккуратно подать человеку бутылку с водой в толпе в незнакомой обстановке по команде владельца.

Технологические предпосылки для этого прорыва становятся всё более очевидными. Улучшение мелкой моторики рук и кистей гуманоидных роботов, повышение их маневренности, улучшение моделей мира для сред обучения на основе синтетических данных, увеличение финансирования робототехники и оборонных приложений, а также появление быстро обучающихся роботов благодаря достижениям в области физического искусственного интеллекта – всё это приводит к бурному развитию инноваций. Китайская компания Galbot уже внедрила почти 1000 роботов в различные компании, что является важной вехой, свидетельствующей о переходе технологии от стадии прототипов к реальному применению.

Инвестиционная активность следует этой динамике. Стоимость сделок в сфере гуманоидной и ИИ-роботехники выросла до 7,3 млрд долларов США в первой половине 2025 года, что свидетельствует об уверенности инвесторов. Уровень инфляции в 2025 и 2026 годах определит, какие компании и страны займут лидирующие позиции на рынке на следующем этапе развития промышленности.

Германия обладает структурным преимуществом в этой конкуренции, которое часто называют несправедливым. В то время как США лидируют в области алгоритмов, а Китай доминирует в масштабировании потребительского оборудования, Германия обладает экспертными знаниями в области мехатроники и доступом к реальным промышленным данным. Лидерство Siemens на мировом рынке в области технологий цифровых двойников, налаженные партнерские отношения с NVIDIA в области промышленного ИИ-облака, развивающиеся национальные лидеры, такие как NEURA Robotics и Agile Robots, а также развитый исследовательский ландшафт с Немецким центром аэрокосмической техники (DLR) и Институтами Фраунгофера формируют уникальную экосистему.

Однако существует риск, что этот потенциал не будет реализован. Немецкие малые и средние предприятия отстают от сопоставимых стран по внедрению искусственного интеллекта. Структурные конкурентные недостатки, связанные с ценами на энергоносители, регулированием и условиями инвестирования, обременяют промышленность. Демографические тенденции постоянно усугубляют нехватку квалифицированных кадров. Нежелание компаний инвестировать, предпочитающих осторожность в условиях неопределенности, может закрыть окно возможностей для завоевания лидирующих позиций.

Стратегический вывод очевиден: те, кто инвестирует в киберфизические системы сейчас, обеспечат себе лидерство на рынке в следующем десятилетии. Те, кто колеблется, рискуют стать лишь поставщиками оборудования для американских моделей ИИ или рынками сбыта для китайской массовой продукции. Промышленное облако ИИ Deutsche Telekom, гуманоидные роботы NEURA и Agile Robots, опыт Siemens в области цифровых двойников и передовой исследовательский потенциал немецкого научного сообщества формируют основу для лидирующей позиции Германии в глобальной гонке за физический ИИ. Будет ли эта структура объединена в единое целое, решится в ближайшие 18–24 месяца.

☑️ 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.

LTW предлагает своим клиентам не отдельные компоненты, а комплексные решения. Консультации, планирование, механические и электротехнические компоненты, технологии управления и автоматизации, а также программное обеспечение и сервис — всё это объединено в сеть и точно координируется.

Собственное производство ключевых компонентов особенно выгодно. Это позволяет оптимально контролировать качество, цепочки поставок и взаимодействие.

LTW — это надежность, прозрачность и партнерство, основанное на сотрудничестве. Лояльность и честность прочно заложены в философию компании — рукопожатие здесь по-прежнему имеет значение.

Подходит для:

• Решения LTW

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