Физический ИИ: по мере того, как машины учатся соприкасаться с миром, производство переживает самую большую трансформацию со времен появления парового двигателя.

Отраслевой шок или уникальная возможность? Роботы-коллеги вместо массовых увольнений? Удивительная правда о физическом ИИ на рабочем месте.

Пока мир всё ещё восхищается текстами ChatGPT, индустрия готовится к гораздо более радикальной трансформации: физический ИИ выносит искусственный интеллект из корпуса компьютера и придаёт ему физическую форму. Анализ слияния битов и атомов.

В последние годы модели генеративного ИИ, такие как ChatGPT и Gemini, стали доминировать в заголовках новостей, преобразив то, как мы пишем, создаём изображения и программируем. Но пока эти системы работают в чисто цифровой сфере, в фоновом режиме происходит тихая, но масштабная революция, влияние которой фундаментально изменит физическую реальность нашей экономики сильнее, чем любое чисто программное решение до неё. Мы находимся на заре эпохи «физического ИИ» — физического искусственного интеллекта.

Физический ИИ знаменует собой исторический момент, когда машинное обучение выходит за рамки теории и начинает буквально соприкасаться с миром. Именно симбиоз передовой робототехники, высокочувствительных датчиков и новых фундаментальных моделей позволяет машинам не просто слепо выполнять инструкции, а видеть, чувствовать, понимать и действовать автономно. От заводских цехов BMW в Спартанберге до футуристических логистических центров Amazon граница между цифровым интеллектом и механическим трудом стирается.

Для промышленно развитых стран, таких как Германия, чьё процветание традиционно основано на превосходном машиностроении и точном производстве, это развитие — нечто большее, чем просто технологический тренд. Это «момент iPhone» в робототехнике — этап, когда аппаратное и программное обеспечение объединяются для достижения нового уровня производительности. Всемирный экономический форум рассматривает это как ключ к будущей промышленной конкурентоспособности. Но какие возможности открываются, когда человекоподобные роботы, такие как Tesla Optimus или Figures 02, работают бок о бок с людьми? Какие риски представляют машины, самостоятельно интерпретирующие окружающую среду?

В этой статье рассматривается анатомия этого технологического прорыва. Мы анализируем путь от первых жёстких промышленных роботов до амбициозного проекта NVIDIA GR00T, изучаем сложную инфраструктуру датчиков и моделей мира, а также критически оцениваем проблемы — от безопасности до энергопотребления этих систем. Узнайте, почему физический ИИ, пожалуй, является крупнейшей революцией в производстве со времён паровой машины, и почему сейчас самое время действовать.

Слияние интеллекта и материи: почему робототехника и физический ИИ меняют всё

Индустриальный мир переживает переломный момент, сравнимый по значимости с первой промышленной революцией. Хотя в последние годы системы генеративного ИИ, такие как ChatGPT или Gemini, доминируют в общественном мнении, на заднем плане происходит гораздо более фундаментальная трансформация: физический искусственный интеллект, известный в англоязычном мире как Physical AI, впервые напрямую связывает цифровой мир алгоритмов с физической реальностью заводов, складов и цепочек поставок.

Физический ИИ описывает системы ИИ, встроенные в физические тела и способные взаимодействовать с реальным миром. В отличие от традиционного программного ИИ, работающего исключительно в цифровой среде, эти системы объединяют восприятие, принятие решений и физические действия в замкнутом контуре управления. Машины видят посредством камер и лидаров, чувствуют посредством тактильных датчиков, мыслят посредством базовых моделей и действуют посредством исполнительных механизмов и манипуляторов. Такая интеграция открывает совершенно новые возможности для производства и логистики, выходящие далеко за рамки возможностей традиционных промышленных роботов.

Стратегическое значение этого развития трудно переоценить. Всемирный экономический форум определяет физический ИИ как ключевой фактор обеспечения устойчивости и конкурентоспособности промышленности и прогнозирует, что компании, действующие сегодня и интегрирующие робототехнику в качестве стратегического актива, возглавят следующий этап повышения конкурентоспособности промышленности. Для Германии, как ведущей промышленной державы с прочной базой в области машиностроения, мехатроники и прецизионного производства, это открывает исторические возможности, но также и влечет за собой существенный риск, если она упустит свой шанс.

В этой статье подробно анализируется, что представляет собой физический ИИ, необходимые для него компоненты и инфраструктура, а также то, как эта технология фундаментально преобразует производство и логистику. Анализ структурирован с учетом истории развития, технических основ, текущего состояния внедрения, конкретных практических примеров, критических проблем и обоснованного прогноза будущего развития.

От Unimate до GR00T: долгий путь к машинному телесному интеллекту

История физического ИИ берет свое начало в начале 1960-х годов, когда на сборочной линии General Motors был установлен первый промышленный робот Unimate. Этот простой робот-манипулятор ознаменовал начало промышленной автоматизации, но его возможности были строго ограничены заранее заданными повторяющимися движениями. Идея наделения машин настоящим интеллектом и адаптивностью оставалась темой научных исследований на протяжении десятилетий.

Значимой вехой стала разработка Shakey в Стэнфордском исследовательском институте в 1969 году – первого мобильного робота, способного размышлять о своих действиях. Shakey сочетал в себе робототехнику, компьютерное зрение и обработку естественного языка, став первым проектом, связавшим логическое мышление с физическими действиями. Тем не менее, практическое применение оставалось ограниченным, а периоды краха искусственного интеллекта в 1970-х и 1990-х годах значительно замедлили прогресс.

Настоящий прорыв произошёл с бумом глубокого обучения, начавшимся в 2012 году, когда AlexNet выиграла конкурс ImageNet Challenge, открыв новую эру машинного обучения. Эти достижения в обработке изображений и распознавании образов заложили основу современного физического ИИ, впервые позволив машинам визуально понимать окружающую среду. Развитие генеративно-состязательных сетей (GAN) с 2014 года, а затем и архитектур Transformer, ещё больше ускорило этот процесс.

2023 и 2024 годы наконец знаменуют начало настоящей эры физического ИИ. В марте 2024 года на конференции GTC компания NVIDIA представила проект GR00T – основополагающую модель гуманоидных роботов, способных понимать естественный язык и имитировать движения, наблюдая за действиями человека. Дженсен Хуанг, генеральный директор NVIDIA, заявил: «Наступила эра универсальной робототехники. С NVIDIA Isaac GR00T N1 и новыми фреймворками для генерации данных и обучения роботов разработчики робототехники по всему миру откроют новые горизонты в эпоху ИИ».

С тех пор разработка значительно ускорилась. В мае 2025 года был представлен Isaac GR00T N1.5, а в сентябре 2025 года — N1.6, который впервые позволил гуманоидным роботам одновременно перемещать и манипулировать объектами. Открытый набор данных физического ИИ по технологии Hugging Face уже скачан более 4,8 миллионов раз и содержит тысячи синтетических и реальных траекторий движения. Столь стремительное развитие подчёркивает, насколько быстро развивается эта область и как стремительно расширяются границы технической осуществимости.

Анатомия физического интеллекта: оборудование, программное обеспечение и инфраструктура

Техническую архитектуру физических систем ИИ можно разделить на несколько взаимосвязанных уровней, которые в совокупности обеспечивают возможность восприятия, обработки и физического взаимодействия с окружающей средой.

Сенсорная система формирует перцептивный уровень и включает в себя различные типы датчиков, которые совместно создают полную картину окружающей среды. Системы камер, включая RGB-камеры, камеры глубины и датчики времени пролёта, предоставляют визуальные данные для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, отслеживание и семантическая сегментация. Лидары и радары создают точные трёхмерные карты окружающей среды и играют ключевую роль в навигации и обнаружении препятствий. Инерциальные измерительные блоки (IMU) с акселерометрами и гироскопами определяют движение, ориентацию и ускорение, способствуя стабилизации физических систем. Тактильные и силомоментные датчики обеспечивают чувствительное манипулирование и безопасное взаимодействие человека и робота, регистрируя прикосновения и давление.

Механическое оборудование представляет собой физическую основу, посредством которой системы искусственного интеллекта взаимодействуют с окружающей средой. Шасси и каркасные конструкции обеспечивают структурную основу для робототехнических систем различных типов: гуманоидных роботов, роботизированных рук, автономных мобильных роботов (AMR), дронов и гибридных систем. Исполнительные механизмы преобразуют электрические сигналы в механическое движение и включают в себя электродвигатели, пневматические и гидравлические системы, а также новые мягкие робототехнические компоненты, имитирующие биологические мышцы. Усовершенствованные рабочие органы, такие как адаптивные захваты с силовой обратной связью, позволяют манипулировать широким спектром объектов, от жёстких металлических деталей до деликатных пищевых продуктов.

Уровень программного обеспечения и искусственного интеллекта представляет собой когнитивное ядро ​​физических систем искусственного интеллекта. Базовые модели, такие как NVIDIA GR00T, формируют ядро ​​и интегрируют модели языка машинного зрения (VLM) для понимания мультимодальных входных данных с декодерами действий, которые преобразуют эти представления в исполняемые движения робота. Эти модели обеспечивают обучение с нуля, при котором роботы могут выполнять новые задачи без специального обучения, просто интерпретируя инструкции естественного языка. Обучение с подкреплением и имитационное обучение используются для отработки устойчивых поведенческих стратегий в моделируемых и реальных условиях.

Инфраструктура моделирования играет центральную роль в разработке и валидации физических систем искусственного интеллекта. NVIDIA Isaac Sim позволяет проектировать, моделировать и тестировать роботов с искусственным интеллектом в физически точных виртуальных средах. Движок PhysX имитирует реалистичные физические процессы, включая трение в суставах, динамику твердого тела и механику контакта. Цифровые двойники, или виртуальные копии реальных объектов, позволяют обучать роботов тысячам сценариев без ущерба для физической инфраструктуры. Рынок технологий слияния датчиков достиг 8 миллиардов долларов в 2023 году и, по прогнозам, вырастет до 34,9 миллиарда долларов к 2035 году, что подчёркивает растущую важность этих технологий.

Вычислительная инфраструктура обеспечивает необходимую вычислительную мощность. Платформы периферийных вычислений, такие как NVIDIA Jetson Thor с графическими процессорами Blackwell, позволяют выполнять сложные модели искусственного интеллекта непосредственно на роботе с задержкой менее 20 миллисекунд. Облачные системы поддерживают обучение и координацию больших парков роботов. NVIDIA OSMO координирует сложные робототехнические процессы на распределенных вычислительных ресурсах. Сети 5G с задержкой менее миллисекунды обеспечивают обработку данных в режиме реального времени даже для приложений, требовательных к полосе пропускания.

Наконец, системам физического ИИ требуется инфраструктура данных для обучения и эксплуатации. Модели World Foundation, такие как NVIDIA Cosmos, имитируют динамику реального мира и генерируют синтетические данные для обучения. Схема GR00T Dreams может генерировать большие объёмы синтетических данных о движении для обучения новым моделям поведения. Наборы данных с открытым исходным кодом, такие как набор данных NuRec для физического ИИ по Hugging Face, предоставляют данные для обучения робототехнике исследователям и разработчикам.

Тихая трансформация: физический ИИ на заводах и складах

Текущее состояние внедрения физического ИИ свидетельствует об ускоренном внедрении и росте промышленной зрелости. К 2023 году по всему миру было установлено более 4 миллионов промышленных роботов. Прогнозируется, что к 2025 году ежегодный объём установки увеличится ещё на 6% и к 2028 году превысит 700 000 единиц. Ожидается, что объём рынка автоматизации интралогистики достигнет 69 миллиардов долларов США к 2025 году, а объём рынка ИИ для управления цепочками поставок, по прогнозам, превысит 21 миллиард долларов США к 2028 году.

В обрабатывающей промышленности физический ИИ находит применение в различных областях. Адаптивное производство позволяет роботам в режиме реального времени реагировать на изменения материалов, положения и ориентации компонентов. В то время как традиционных промышленных роботов приходилось кропотливо перепрограммировать для каждого изменения, системы физического ИИ могут понимать и выполнять инструкции на естественном языке. Эта гибкость идеально соответствует современным производственным тенденциям, таким как многономенклатурное, мелкосерийное производство и изготовление по индивидуальным заказам.

Прогностическое обслуживание использует системы искусственного интеллекта и данные датчиков для прогнозирования неисправностей, тем самым сокращая незапланированные простои и затраты. Системы компьютерного зрения могут проверять тысячи изделий в минуту и ​​обнаруживать дефекты, невидимые человеческому глазу. Интеграция физического искусственного интеллекта в систему контроля качества приводит к значительному снижению количества ошибок и повышению качества продукции.

В логистике автономные мобильные роботы (AMR) преобразуют склады и распределительные центры. Прогнозируется, что к 2025 году объём рынка мобильных роботов достигнет 29,86 млрд долларов США. AMR принципиально отличаются от более старых автоматизированных управляемых транспортных средств (AGV) своей способностью к автономной навигации, оптимизации маршрутов с помощью ИИ и динамической адаптации к изменяющимся условиям. В то время как AGV следуют фиксированным маршрутам по разметке пола, AMR используют технологию SLAM (одновременная локализация и картографирование) и алгоритмы ИИ для гибкой навигации.

Внедрение систем управления складом (WMS) превысило 90%, а управление запасами на базе искусственного интеллекта позволяет оптимизировать уровень запасов на 35%. Роботы для подбора и упаковки товаров с компьютерным зрением и усовершенствованными захватами всё чаще автоматизируют задачи, которые ранее считались слишком сложными для машин. Дроны используются для инвентаризации и могут обеспечить экономию более 250 000 долларов США в год.

Трансформация рабочей силы показывает, что физический ИИ не только заменяет рабочие места, но и создаёт новые роли. Команды, состоящие из людей и роботов, на 85% продуктивнее, чем команды, состоящие только из людей или только из роботов. Появляются новые профессии, такие как руководитель роботов, инструктор по ИИ, координатор парка и инспектор с поддержкой ИИ. Amazon сообщает о 30-процентном росте числа квалифицированных должностей после внедрения передовой робототехники в своих центрах обработки заказов.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

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

Пионеры телесного интеллекта: BMW, Amazon и Tesla показывают путь

Практическое применение физического ИИ можно проиллюстрировать на примере нескольких компаний-первопроходцев, которые уже добились значительных успехов.

Завод BMW в Спартанберге, штат Южная Каролина, представляет собой один из самых передовых вариантов использования гуманоидных роботов в автомобильном производстве. Компания Figure AI проводила там 11 месяцев испытаний своего робота Figure 02. Результаты впечатляют: робот работал по десять часов в день каждый производственный день, загрузил более 90 000 деталей, наработал более 1250 часов и принял участие в производстве более 30 000 автомобилей X3. Его задача заключалась в загрузке деталей из листового металла, что требовало как точности, так и скорости. Детали необходимо было позиционировать с допуском 5 миллиметров всего за 2 секунды.

По сравнению со своим предшественником, Figure 02 достигла в четыре раза большей скорости работы и в семь раз большей надёжности. Эти результаты привели к разработке его преемника, Figure 03, конструкция которого воплотила в себе полученные знания. В частности, была полностью переработана подсистема предплечья, поскольку именно она оказалась наиболее частой точкой отказа оборудования.

Amazon управляет крупнейшим в мире парком роботов, насчитывающим более миллиона роботов в 300 центрах обработки заказов. Компания внедрила новую генеративную модель DeepFleet на основе искусственного интеллекта, которая оптимизирует координацию работы всего парка роботов и повышает эффективность управления на 10%. В основе системы лежат три основные технологии: Sequoia — автоматизированная система хранения и поиска; Sparrow — манипулятор на базе искусственного интеллекта, способный обрабатывать примерно 60% всех товаров в ассортименте; и Proteus — автономный мобильный робот для совместной работы.

Новая система Blue Jay координирует работу нескольких роботизированных рук для одновременного выполнения различных задач по погрузочно-разгрузочным работам, сокращая количество повторяющихся подъёмов для сотрудников. Примечательно, что время разработки сократилось: в то время как предыдущие роботизированные системы, такие как Robin, Cardinal и Sparrow, требовали более трёх лет разработки, Blue Jay, благодаря поддержке искусственного интеллекта и цифровым двойникам, прошла путь от концепции до производства чуть больше года. Самый современный объект Amazon в Шривпорте, штат Луизиана, обеспечивает на 25% более быструю доставку и на 25% более высокую эффективность, создавая при этом на 30% больше квалифицированных рабочих мест.

С проектом Optimus компания Tesla реализует одну из самых амбициозных целей в области гуманоидных роботов. Первоначальный план предполагал выпуск от 5000 до 10 000 роботов к 2025 году, однако фактическое производство пока достигло лишь нескольких сотен. Тем не менее, Илон Маск остаётся верен своему долгосрочному видению: на ежегодном собрании Tesla в 2025 году он объявил о самом быстром наращивании производства сложного продукта за всю историю, начиная с линии мощностью один миллион роботов в год во Фримонте. Долгосрочная цель включает выпуск 10 миллионов роботов в год на заводе Giga Texas и, в перспективе, до миллиарда роботов Optimus в год.

Прогнозируемая цена Tesla Optimus G2 в диапазоне от 25 000 до 30 000 долларов сделает его относительно доступным вариантом для бизнеса. Для сравнения, Unitree H1 стоит менее 90 000 долларов, а Figure 01 оценивается в 30 000–150 000 долларов.

Темная сторона революции: риски и нерешенные вопросы

Несмотря на впечатляющий прогресс, отрасль физического ИИ сталкивается с серьезными проблемами, требующими критического анализа.

Безопасность физических систем ИИ требует совершенно новых фреймворков и подходов. Физические системы ИИ демонстрируют те же уязвимости безопасности, что и промышленные контроллеры автоматизации, с той лишь разницей, что они часто содержат миллионы строк кода, что представляет собой огромную поверхность для атак. В отличие от традиционных сред автоматизации, где обесточенное состояние часто соответствует безопасному состоянию, для физического ИИ простой функции отключения недостаточно. Взаимодействие людей с этими системами непредсказуемо, поэтому необходимы множественные механизмы отключения.

Проблема галлюцинаций, вызываемых искусственным интеллектом, представляет собой одну из самых серьёзных проблем. Если системы искусственного интеллекта ошибочно идентифицируют объекты или неверно оценивают ситуацию из-за галлюцинаций, последствия в физической среде могут быть опасными. Вирусные видеоролики уже показали, как робот наступил на ногу ребёнку, по-видимому, из-за того, что система не смогла правильно определить присутствие человека или должным образом отреагировать на него. Эти инциденты подчёркивают критическую важность чувствительных датчиков и адаптивных протоколов безопасности.

Дефицит и нехватка квалифицированных кадров представляют собой ещё одну ключевую проблему. В докладе Всемирного экономического форума «Будущее рабочих мест 2025» дефицит квалифицированных кадров назван главным препятствием для трансформации бизнеса: 63% работодателей назвали это серьёзным препятствием. Исследование EY «Переосмысление работы 2025» выявило серьёзное противоречие: 37% сотрудников опасаются, что чрезмерная зависимость от ИИ может подорвать их навыки, но только 12% получают достаточное обучение в области ИИ. Сотрудники, проходящие более 81 часа обучения ИИ в год, сообщают о среднем повышении производительности на 14 часов в неделю, но при этом на 55% чаще уходят из компании из-за высокого спроса на специалистов в области ИИ.

Энергопотребление физических систем искусственного интеллекта и связанной с ними инфраструктуры стремительно растёт. Обучение GPT-4, по оценкам, потребляло 50 гигаватт-часов электроэнергии, что примерно в 40 раз больше, чем обучение GPT-3. Международное энергетическое агентство предупреждает, что к 2030 году потребность центров обработки данных в электроэнергии более чем удвоится и потенциально достигнет 1050 тераватт-часов, что превысит общее потребление энергии в Японии. Один центр обработки данных с искусственным интеллектом может потреблять столько же энергии, сколько 100 000 домохозяйств.

Влияние на рынок труда требует детального анализа. Исследование Массачусетского технологического института показало, что ИИ уже может заменить 11,7% рабочих мест в США, причём рискованные профессии распространены во всех 50 штатах, включая сельские районы, которые обычно не обсуждаются в рамках ИИ. Внутренние документы Amazon свидетельствуют о том, что её стратегия робототехники может устранить необходимость найма 160 000 сотрудников всего за два года. Команда робототехников компании стремится автоматизировать 75% своих операций.

Регулирование отстаёт от развития технологий. Закон ЕС об ИИ представляет собой первую в мире всеобъемлющую правовую базу для ИИ, однако существующие правила охраны труда и техники безопасности, такие как Закон о гигиене труда и технике безопасности или Постановление о промышленной безопасности, достигают предела своих возможностей при работе с динамически обучающимися системами ИИ. Директива о машинах и механизмах, которая заменит Директиву о машинах и механизмах в 2027 году, касается систем с саморазвивающимся поведением, но не содержит окончательных требований к постоянной оценке соответствия в случае изменений системы.

Следующее десятилетие: модели мира, гуманоиды и автономная фабрика

Будущее физического ИИ характеризуется несколькими сходящимися тенденциями, которые будут определять следующее десятилетие.

Модели World Foundation становятся важнейшим инструментом развития физического ИИ. Эти передовые системы ИИ предназначены для моделирования и прогнозирования реальных сред и их динамики. Они понимают фундаментальные физические принципы, такие как движение, сила, причинно-следственные связи и пространственные отношения, что позволяет им моделировать взаимодействие объектов и сущностей в этой среде. V-JEPA 2 от Meta с 1,2 миллиарда параметров был обучен на более чем миллионе часов видеоматериалов и устанавливает новые стандарты в области физического мышления и планирования роботов с нуля. Genie 3 от Google и Marble от World Labs представляют собой другие важные разработки в этой области.

Генерация синтетических данных решает важнейшую проблему обучения физического ИИ. Схема GR00T Dreams позволяет генерировать большие объёмы синтетических данных движения из одного входного изображения. Используя эту технологию, исследовательский отдел NVIDIA смог разработать GR00T N1.5 всего за 36 часов, по сравнению с почти тремя месяцами ручного сбора данных. Такое ускорение значительно сократит циклы разработки систем физического ИИ.

Гуманоидные роботы находятся на пороге массового производства. Goldman Sachs прогнозирует, что к 2026 году по всему миру будет поставлено от 50 000 до 100 000 гуманоидных роботов, а себестоимость производства снизится до 15 000–20 000 долларов США за единицу. Согласно отраслевым прогнозам, к 2035 году в мире может быть задействовано 1,3 миллиарда роботов с искусственным интеллектом. Мировой рынок гуманоидных роботов к 2030 году достигнет 6 миллиардов долларов США, а к 2035 году вырастет до 51 миллиарда долларов США. Ожидается, что инвестиции в робототехнику и искусственный интеллект в период с 2026 по 2030 год составят в общей сложности от 400 до 700 миллиардов долларов США.

Конвергенция физического ИИ с пространственными вычислениями и расширенной реальностью открывает новые измерения. Ян Лекун, главный специалист по ИИ компании Meta, подчёркивает, что получение степени магистра права (LLM) не является путём к человекоподобному ИИ, и смещает акцент на физический ИИ, сочетающий восприятие, рассуждение и управление в трёхмерном пространстве. Новая компания Фэй-Фэй Ли, World Labs, позиционирует себя как компания, специализирующаяся на пространственном интеллекте и специализирующаяся на моделях, способных воспринимать, генерировать и взаимодействовать с трёхмерной средой.

Интеграция периферийных вычислений и 5G значительно расширит возможности физических систем искусственного интеллекта в режиме реального времени. Сети 5G сокращают время отклика со 100 миллисекунд до менее чем одной миллисекунды, обеспечивая настоящий контроль в режиме реального времени. Частные сети 5G предоставляют организациям прямой контроль над своими периферийными вычислительными средами с точными требованиями к задержке и пропускной способности. Сетевое разделение обеспечивает выделенную полосу пропускания для критически важных периферийных приложений.

Ландшафт автоматизации продолжит меняться. Три типа робототехнических систем будут сосуществовать, формируя многоуровневую стратегию автоматизации: робототехника на основе правил для структурированных, повторяющихся задач с непревзойденной точностью; робототехника на основе обучения для выполнения различных задач с использованием обучения с подкреплением; и робототехника на основе контекста с обучением с нуля для непредсказуемых процессов и новых условий.

От моделирования к умной машине: как физический ИИ ускоряет Индустрию 4.0

Анализ физического ИИ показывает, что технологическая революция развивается беспрецедентными темпами, фундаментально преобразуя производство и логистику. Конвергенция алгоритмов ИИ, передовых датчиков, мощной вычислительной инфраструктуры и инновационного робототехнического оборудования достигла точки, когда машины впервые могут воспринимать физический мир и взаимодействовать с ним с уровнем интеллекта и адаптивности, ранее доступным только людям.

Технологическая основа заложена. Такие базовые модели, как GR00T, обеспечивают обучение с нуля и обучение на естественном языке. Среды моделирования, такие как Isaac Sim, значительно сокращают время и стоимость разработки. Генерация синтетических данных устраняет критически важное узкое место в обучении. Передовые датчики и приводы обеспечивают машинам восприятие и ловкость. Периферийные вычисления и 5G обеспечивают необходимые возможности работы в режиме реального времени.

Практическая проверка уже проводится в промышленных масштабах. BMW, Amazon, Foxconn и многие другие компании демонстрируют возможности и преимущества физического ИИ в реальных производственных и логистических условиях. Результаты впечатляют: сокращение времени цикла, повышение качества, увеличение гибкости, снижение затрат и создание новых, более квалифицированных рабочих мест.

В то же время эти проблемы требуют серьёзного внимания. Необходимо заблаговременно решать вопросы безопасности, энергопотребления, дефицита квалифицированных кадров, неопределённости регулирования и потенциальных сбоев на рынке труда. Компаниям, внедряющим физический ИИ, необходимы не только технологические знания, но и чёткая стратегия трансформации рабочей силы и социальной ответственности.

Это открывает историческую возможность для Германии и Европы. Физический ИИ требует не только цифрового интеллекта, но и превосходной мехатроники, точного машиностроения и глубоких познаний в данной области. Эти сильные стороны немецкой промышленности имеют глубокие корни. Интеграция ИИ в физические системы может развить уже существующую промышленную базу и трансформировать её в эпоху интеллектуальной автоматизации.

Время стратегических действий настало. Компании, которые сегодня внедряют физический ИИ в качестве стратегического актива, возглавят следующий этап промышленной конкурентоспособности. Революция уже не теория; она уже происходит, и её темпы набирают обороты. Вопрос уже не в том, преобразует ли физический ИИ промышленность, а в том, кто возглавит эту трансформацию, а кто останется позади.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

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.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

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