Утеловљена вештачка интелигенција и роботика првенствено усмерена на имплементацију: Вештачка интелигенција добија тело – Зашто хуманоидни роботи сада освајају наше фабрике

Прво распоређивање: Зашто Кина оставља Запад иза себе у новој трци робота

Утеловљена вештачка интелигенција: Технолошки тренд вредан трилион долара који немачке компаније не смеју себи да приуште

Вештачка интелигенција напушта екране и учи да хода. Оно што се донедавно сматрало далеком научнофантастичном визијом сада се склапају делови правих аутомобила у фабричким халама BMW-а. Са брзим развојем такозване отеловљене вештачке интелигенције – вештачке интелигенције отеловљене у физичким системима – тренутно доживљавамо технолошку револуцију која иде далеко даље од пуког примене нових машина. Вођени масовним смањењем трошкова, новим моделима темеља и драматично погоршаним демографским недостатком радне снаге, хуманоидни роботи су на ивици продора у индустријску масовну производњу.

Али док се западне компаније фокусирају на савршенство и власничке податке, Кина већ ствара чврсте чињенице радикалном стратегијом „првог распоређивања“. Овај чланак испитује економску логику која стоји иза будућег тржишта хуманоидних роботика вредног трилион долара, анализира стварне трошкове роботског рада у поређењу са минималном платом и показује зашто аутоматизација ускоро више неће бити стратешка опција за предузећа — већ једини начин да се осигура њихов опстанак.

У вези са овим:

• Прелепи робот је бескористан – индустрија поставља другачије питање: Прагматични заокрет у хуманоидној роботици

Тиха револуција у фабричкој хали

Постоје технолошки скокови који се постепено најављују и они који се, ретроспективно гледано, појављују као изненадни прекид. Развој такозване отеловљене вештачке интелигенције – то јест, вештачке интелигенције физички отеловљене у физичким системима као што су роботи, аутономна возила и индустријске машине – спада у ову другу категорију. Оно што се пре само неколико година сматрало далеком визијом, постало је опипљива економска стварност до 2026. године. Глобално тржиште отеловљене вештачке интелигенције процењено је на око 3,48 милијарди америчких долара у 2025. години и предвиђа се да ће порасти на 14,34 милијарде америчких долара до 2035. године, са годишњом стопом раста од преко 15 процената. Друге, методолошки диверзификованије процене тржишта, које такође укључују екосистеме индустријског софтвера и физичке платформе вештачке интелигенције, већ предвиђају обим од 23 милијарде америчких долара до 2030. године, што би одговарало годишњем расту од 39 процената.

Ове бројке су импресивне, али не говоре целу причу. Заиста релевантно економско питање није колико ће велико постати тржиште за производе вештачке интелигенције, већ какву ће трансформацију њихова употреба покренути у индустрији, логистици, здравству и, на крају крајева, на целом тржишту рада. Вредност технологије мање лежи у приходима произвођача робота него у повећању продуктивности оних који користе ове роботе. А ово повећање продуктивности, као што показују почетни поуздани подаци са терена, је значајно.

Од лабораторије до производне траке – Први доказ у стварном свету

Најубедљивији доказ да је Embodied AI направио скок од демонстрационе фазе до стварне производње пружила је компанија Figure AI у сарадњи са фабриком BMW групе у Спартанбургу, Јужна Каролина. Током периода од једанаест месеци, хуманоидни робот Figure 02 је био распоређен на активној монтажној траци – и резултат је био јасан: робот је утоварио преко 90.000 делова од лима, забележио више од 1.250 радних сати и допринео производњи преко 30.000 возила BMW X3. Потребна тачност постављања била је пет милиметара за мање од две секунде по циклусу – захтев који је у почетку изгледао готово незамисливо у оквиру програма тестирања.

Оно што овај пример чини тако вредним није само техничко достигнуће, већ и контекст. Он укључује текућу серијску производњу са јасним индикаторима индустријског учинка (KPI): време циклуса, тачност постављања и број људских интервенција по смени. Сва три параметра су систематски праћена и унапређивана. BMW није био пасивни посматрач у овом пилот пројекту, већ активни партнер у знању – и већ 2026. године програм је проширен на фабрику BMW у Лајпцигу, што је означило прву продуктивну употребу физичке вештачке интелигенције у Европи. Hyundai, који је власник Boston Dynamics-а, представио је свог робота Atlas са вештачком интелигенцијом на сајму CES 2026 и одмах се обавезао на његову употребу у својој фабрици електричних возила у Џорџији.

Образац је јасан: аутомобилска индустрија данас игра исту пионирску улогу у хуманоидној роботици као што је некада играла у коришћењу конвенционалних индустријских робота. Пилотски програми постају стандардне инсталације, а стандардне инсталације постају стратегије скалирања.

Економија физичке интелигенције – Колико роботски рад заиста кошта

Кључни економски угао у овој дебати је поређење између сатнице робота и сатнице човека. Према анализи Роланда Бергера, оперативни трошкови по сату за напредног хуманоидног робота износе приближно два америчка долара. Ово је у оштрој супротности са сатницама од 28 америчких долара за раднике у складиштима у САД. У Немачкој, где индустријски радници у просеку коштају знатно више, асиметрија трошкова је још израженија. RethinkX, аналитичка фирма специјализована за технолошке поремећаје, иде још даље, предвиђајући да ће хуманоидни роботи ускоро изаћи на тржиште за мање од 10 америчких долара по сату и да би могли пасти испод једног долара по сату до 2035. године – са дугорочним потенцијалом да буду мањи од десет центи.

Трошкови набавке напредних система тренутно се крећу од 20.000 до 50.000 долара по јединици, а Тесла циља на средњорочну цену испод 20.000 до 30.000 долара за свог робота Оптимус. Између 2023. и 2024. године, трошкови производње хуманоидних робота већ су пали за 40 процената – са распона од 50.000 до 250.000 долара, па све до 30.000 до 150.000 долара. Ово смањење трошкова је знатно брже од првобитно пројектованих 15 до 20 процената годишње и методолошки подсећа на рану криву учења у соларној индустрији или са литијум-јонским батеријама.

Анализа Ситибанке је израчунала да хуманоидни робот који кошта 25.000 долара, а ради 16 сати дневно, шест дана у недељи, може да се исплати за само 36 недеља – на основу минималне зараде у САД. У регионима са вишим платама, овај период је још краћи. Бостонска консалтинг група процењује повраћај инвестиција (ROI) пројеката индустријске роботизације на 10 до 15 процената у првој години и 20 до 25 процената током три до пет година. Иза ових конзервативних процена лежи дугорочни прорачун компаније RethinkX: инвестиција од 280 милијарди долара у хуманоидне роботе могла би да генерише повећање продуктивности од 66 билиона долара – израчунати однос повраћаја инвестиција који разбија конвенционалне оквире вредновања.

У свом основном сценарију за 2035. годину, Роланд Бергер пројектује тржиште на нивоу произвођача оригиналне опреме (OEM) од 300 милијарди америчких долара, а у оптимистичном сценарију и до 750 милијарди америчких долара. До 2050. године, прогноза предвиђа да би укупно тржиште могло да се приближи величини данашње аутомобилске индустрије – што значи до 4 билиона америчких долара годишње.

Стратегија усмерена на прво место – замајац индустријализације Кине

Термин „прво имплементација“ не односи се на техничку карактеристику, већ на стратешки приступ: прво имплементирати, па оптимизовати. За разлику од западног приступа заснованог на вештачкој интелигенцији, који има за циљ развој најуниверзалнијих и најробуснијих могућих модела пре масовне производње, Кина следи стратегију усмерену на количину. Кина је 2025. године произвела више од 15.000 хуманоидних роботских јединица – најмање тридесет пута више него Северна Америка и преко 150 пута више него Европа. Само у првој половини 2026. године, кинеске компаније за роботику прикупиле су 5,6 милијарди долара ризичног капитала кроз 176 рунди финансирања – колико су прикупиле током целе 2021. године на врхунцу претходног циклуса финансирања.

Кина је 2025. године произвела приближно 12.800 хуманоидних робота, што представља око 90 процената укупне светске производње, и распоредила их првенствено у центрима за обуку, истраживачким лабораторијама, логистици и производњи. Компаније попут TARS Robotics, X Square, Spirit AI и Galaxea AI прикупиле су стотине милиона долара у рундама финансирања у року од само неколико месеци. Стратешка логика која стоји иза овога је елегантна: сваки распоређени робот генерише оперативне податке из стварног света, који се користе за побољшање модела вештачке интелигенције. Што је више јединица у раду, софтвер се брже побољшава – самоодрживи замајац података.

Овај развој догађаја је геополитички значајан. Кинеска доминација у ланцу снабдевања електричним возилима такође даје домаћим произвођачима ценовну предност у сектору роботике: Према подацима MERICS-а, земља контролише 63 процента кључних компанија у овом ланцу снабдевања. Западни прописи – посебно америчке контроле извоза (ICTS) – све више приморавају произвођаче у Северној Америци и Европи да користе скупље, некинеске добављаче компоненти, што резултира двоструким до троструким повећањем трошкова за критичне компоненте. Глобална заједница тако ефикасно развија два паралелна технолошка екосистема са ограниченом међусобном интероперабилношћу.

Запад – посебно Северна Америка са Figure AI (процењеним на 39 милијарди долара) и Tesla Optimus – фокусира се на дубинско стручно знање у области вештачке интелигенције и стратегије за коришћење сопствених података. Уско грло овде лежи мање у машинском дизајну него у доступности висококвалитетних података за обуку за производна окружења у стварном свету и у скалирању на обим индустријске производње. Северна Америка се може похвалити стартап екосистемом са 25 компанија и 3,8 милијарди долара ризичног капитала, али пројектована производња у 2025. години износи само око 500 јединица.

Технолошка основа – Физичка вештачка интелигенција и основни модели

Термин „отеловљена вештачка интелигенција“ представља дубоку промену парадигме у архитектури вештачке интелигенције. Конвенционални индустријски роботи су програмиране машине: они извршавају унапред кодиране секвенце покрета са високом прецизношћу и поновљивошћу, али се не могу прилагодити променљивим окружењима. С друге стране, системи отеловљене вештачке интелигенције комбинују перцепцију, расуђивање и моторичку акцију у циклусу учења. Они користе мултимодалне улазе – видео податке, гласовне команде, податке проприоцептивних сензора (положаји зглобова, мерења силе) – и континуирано генеришу секвенце акција из њих.

NVIDIA игра кључну улогу у инфраструктури овог развоја, идући даље од пуког снабдевања графичким процесорима (GPU). Са лансирањем Isaac GR00T N1 у марту 2025. и ажурирањем на N1.5 у мају 2025. године, NVIDIA је представила први отворени Foundation Model на свету за генералистичке хуманоидне роботе. Ови модели користе архитектуру двоструког система: спор, систем заснован на планирању анализира окружење и развија стратегије; брз, реактиван систем преводи ове планове у прецизне моторичке команде. Кључно је да је генерисање синтетичких података кључно: са GR00T Dreams Blueprint-ом, NVIDIA може да генерише огромне скупове синтетичких података за обуку из једног снимка из стварног света – процес који је омогућио развој GR00T N1.5 за 36 сати, уместо скоро три месеца ручног генерисања података колико је обично потребно.

Јенсен Хуанг, извршни директор компаније NVIDIA, језгровито је изјавио на главном говору на Computex 2025: „Физичка вештачка интелигенција и роботика ће покренути следећу индустријску револуцију.“ Програмери роботике као што су Agility Robotics, Boston Dynamics, NEURA Robotics и XPENG Robotics већ су интегрисали NVIDIA Isaac платформу у своју развојну инфраструктуру. Кључ овог технолошког слоја је његов хоризонтални утицај: Foundation Models значајно смањују баријере за улазак нових случајева употребе, јер основне могућности више не морају да се обучавају од нуле, већ се могу прилагодити кроз фино подешавање специфично за домен са релативно малим скуповима података.

Робот као услуга – демократизација аутоматизације

Један од структурно најзначајнијих развоја у ширењу отеловљене вештачке интелигенције је појава модела Робот као услуга (RaaS). Слично Софтверу као услузи (SaaS), RaaS омогућава компанијама да изнајмљују роботске системе на основу претплате или коришћења, уместо да их директно купују. Ово помера инвестицију са биланса стања (Capex) на оперативне трошкове (Opex) и драстично смањује баријеру за улазак, посебно за мала и средња предузећа (МСП).

Према пројекцији Међународне федерације за роботику, очекује се да ће глобално тржиште RaaS-а порасти са 16,18 милијарди америчких долара у 2025. години на 125,17 милијарди америчких долара до 2034. године, што представља годишњу стопу раста од 25,52 процента. Друга истраживања тржишта су конзервативнија, процењујући тренутни обим на око 2,2 до 4,8 милијарди америчких долара, али такође пројектују снажан раст према 8 до 27 милијарди америчких долара до средине 2030-их. Распон процена одражава неизвесност својствену још увек младом тржишту, али не и сам тренд.

Практични примери илуструју логику: Америчка компанија DNX изнајмљује индустријске роботе по сатници од око 50 америчких долара – знатно испод укупних трошкова људског радника, укључујући бенефиције у земљама са високим платама, али са флексибилном скалабилношћу. Knightscope нуди безбедносне роботе за 75 центи по сату на бази претплате. Scythe Robotics користи модел плаћања по хектару за аутономне косилице у пољопривреди. Стратешки значајан аспект RaaS-а је то што распоређује трошкове адаптације аутоматизације на ширу базу, чиме се повећава стопа дифузије у целој економији.

Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital је B2B индустријски центар вођен подацима, којим руководи Konrad Wolfenstein . Компанија делује као екстерно, квази-интерно решење за индустријске партнере, попуњавајући оперативне празнине у маркетингу, садржају и продаји – без потребе за додатним ресурсима на страни клијента.

Више информација овде:

• Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем

Демографски императив – Зашто аутоматизација није избор

Економско оправдање за отелотворену вештачку интелигенцију било би слабије када би се заснивала искључиво на повећању ефикасности. Њена права моћ произилази из структурног недостатка радне снаге, који је већ приметан у развијеним економијама и драматично ће се повећати до 2050. године. Немачка је пример ове дилеме: IAB (Институт за истраживање запошљавања) предвиђа да ће генерација бејби бумера отићи у пензију до 2035. године, стварајући огромну празнину на тржишту рада која се не може попунити само миграцијама и променама у учешћу радне снаге. Према Роланду Бергеру, око 45 одсто немачких производних компанија већ нема квалификовано особље, а више од 85 одсто компанија доживљава прве оперативне последице недостатка радне снаге – у просеку, позиције остају упражњене четири месеца.

Европска унија у целини суочава се са још озбиљнијим проблемом: до 2050. године, радно способно становништво у Немачкој ће се смањити за 24 процента, у Румунији за 25 процената, у Пољској за 25 процената, а у Мађарској за 17 процената. Кина се такође – вођена дугорочним последицама своје политике једног детета – суочава са падом радно способног становништва од 24 процента до 2050. године. Јапан и Јужна Кореја, обе пионири у индустријској роботизацији, годинама се боре са истим демографским ограничењима.

Последица није да роботи могу у потпуности да надокнаде пад популације – друштвене импликације су далеко сложеније. Али то показује да аутоматизација у овим контекстима није опција, већ структурна неопходност за одржавање економских перформанси. Компаније које данас не улажу у аутоматизацију једноставно неће моћи да одрже своје производне капацитете за десет година – не због недостатка капитала, већ због недостатка радне снаге.

У вези са овим:

• Глобална трка у аутоматизацији у роботици – Колики је обим глобалног бума роботике?

Технолошка ограничења и искрена процена нивоа зрелости

Озбиљна економска анализа овог развоја не може се обавити без критичке евалуације. Тренутни системи су још увек далеко од тога да буду у стању да замене људе у широком обиму. Главна ограничења се тичу издржљивости хардвера, зрелости софтвера и инфраструктуре екосистема.

Што се тиче хардвера, животни век напредних роботских руку у апликацијама великог обима рада тренутно је мањи од годину дана – што је значајан фактор у прорачуну укупних трошкова власништва. Тренутно време рада батерије од два до осам сати није довољно за рад у више смена; индустрија тежи циљном трајању од 16 сати до 2028. године. Актуатори – најкритичније компоненте хуманоидног робота – и даље морају да прођу кроз смањење трошкова од 50 до 90 процената пре него што буду спремни за масовну производњу.

Софтверски јаз је потенцијално још озбиљнији. Роланд Бергер процењује да софтверски екосистем заостаје за развојем хардвера три до пет година. Модели визуелних језика (VLM) постају све поузданији у контролисаним окружењима, али отворена, неструктурирана окружења ће наставити да преплављују тренутне системе најмање још пет до десет година. Основни проблем је недостатак података: За разлику од језичких модела, који су обучени на трилионима текстуалних знакова, готово да нема јавно доступних, висококвалитетних скупова података за задатке роботске манипулације. Подаци за обуку из стварног света су скупи за прикупљање, власнички су и постају одлучујућа конкурентска предност лидера на тржишту.

Такође постоји значајна регулаторна несигурност. Постојећи безбедносни стандарди за индустријске роботе развијени су за стационарне, зонски ограничене машине и не примењују се на мобилне, хуманоидне системе који динамички раде у људским радним окружењима. Недостају хармонизовани глобални стандарди; САД, ЕУ и Кина следе различите регулаторне путеве. Што се тиче усклађености са Законом ЕУ о вештачкој интелигенцији, ово се претвара у повећани ризик од правне несигурности, посебно у вези са питањима одговорности везаним за физичке грешке изазване вештачком интелигенцијом.

Инвестициона хајпа око хуманоидних робота подсећа неке посматраче на Гартнеров циклус хајпа: процене значајно премашују тренутне капацитете понуде, а период разочарања је сасвим вероватан у наредним годинама – слично аутономним возилима, која, упркос годинама обећања, и даље не могу да раде без људског надзора. Вејмо, на пример, тренутно захтева једног људског даљинског оператера за свака три возила – што илуструје колико је сложен пут од демонстрације до праве аутономије.

Секторски поремећаји – ко има користи, ко губи

За инвеститоре и корпоративне стратеге, питање ко ће бити секторски добитници и губитници таласа отеловљене вештачке интелигенције је кључно. Банка Америке предвиђа испоруке 90.000 хуманоидних робота само у 2026. години, које ће порасти на 1,2 милиона јединица до 2030. године. Глобално тржиште хуманоидних робота процењено је на 6,24 милијарде долара у 2026. години и предвиђа се да ће порасти на 165,13 милијарди долара до 2034. године, што представља годишњу стопу раста од 50,6 процената.

Победници су у почетку јасни: NVIDIA као добављач инфраструктуре за платформе за обуку вештачке интелигенције, специјализовани произвођачи компоненти (актуатори, сензори, високоперформансне хватаљке), произвођачи аутомобила са искуством у раној имплементацији, логистичке компаније са скалабилним пилот програмима и технолошке компаније са сопственим замајцима података. Добављачи робота као услуге такође отварају раније недовољно аутоматизовани сегмент малих и средњих предузећа.

Ситуација је нијансиранија за традиционалне раднике. Академске студије из САД показују да је између 1993. и 2014. године индустријска роботизација смањила запосленост међу мушкарцима за 3,7 процентних поена, а међу небелим радницима за 4,5 процентних поена више него међу женама или белим радницима – јасан показатељ неравномерно распоређеног терета поремећаја. Структурна незапосленост несразмерно утиче на рутинске задатке у физички захтевним окружењима – управо на сегмент који је отелотворена вештачка интелигенција првенствено циљала. Без пратећег развоја вештина и социјалних политика, дивиденда продуктивности роботизације прети да се акумулира као профит за власнике капитала, док је део радне снаге структурно расељен.

С друге стране, Светски економски форум предвиђа да ће аутоматизација, иако ће до 2025. године заменити 85 милиона радних места, истовремено створити 97 милиона нових – иако са значајним јазом у вештинама између изгубљених и створених позиција. Друштвени изазов мање лежи у укупној равнотежи радних места него у просторној, временској и вештинама повезаној дистрибуцији поремећаја и стварања нових радних места.

Европа између амбиције и структурне слабости

Уграђена вештачка интелигенција представља посебан стратешки изазов за европску, а посебно за немачку, економију. Иако Немачка предњачи у ЕУ по густини аутоматизације робота, њен домаћи стартап екосистем за хуманоидну роботику је слаб по међународним стандардима. Регион EMEA у целини обухвата само 22 стартап произвођача оригиналне опреме са обимом финансирања од 0,8 милијарди америчких долара и производњом од око 100 јединица у 2025. години. Поређења ради, Кина је, са једном почетном инвестицијом од 513 милиона америчких долара за TARS Robotics, мобилисала више капитала него цела Европа за целу годину.

У октобру 2025. године, Европска комисија је представила своју „Стратегију примене вештачке интелигенције“, која има за циљ смањење зависности Европе од технологија вештачке интелигенције и изградњу сопствених капацитета. Планиране гигафабрике вештачке интелигенције у принципу нуде могућности за Немачку. Међутим, Битком упозорава да су инфраструктурни пројекти знатно већег обима – 500 милијарди евра и више – планирани у САД и Кини, са којима Европа не може да се такмичи без значајних приватних инвестиција.

Специфични ризик за Европу лежи у њеној зависности од обе стране: кинеског хардвера и америчког софтвера за вештачку интелигенцију. Ова двострука зависност може се стратешки превазићи само кроз домаћа улагања у инфраструктуру за податке и обуку, као и промоцијом специјализованих добављача хардвера. Машинство, аутомобилска индустрија и сектор електротехнике – све су то основне немачке снаге – били би идеални да делују као партнери за податке произвођачима оригиналне опреме у роботици, чиме би допринели циклусу знања.

Инвестициона логика блиске будућности

Узето заједно, појављује се кохерентна економска слика: отелотворена вештачка интелигенција и роботика првенствено примењена нису спекулативни тренд, већ структурно утемељена економска трансформација вођена демографијом и паритетом трошкова. Технологија још није зрела – хардверски недостаци су стварни, софтверске зависности су значајне, а регулаторна несигурност је знатна. Али правац је неповратан јер алтернативни правци деловања – стални недостатак радне снаге, стагнирајућа продуктивност, међународни конкурентски недостаци – економски пролазе горе него преузимање ризика трансформације.

Ризични капитал уложен у хуманоидну роботику између 2023. и 2025. године премашио је седам милијарди америчких долара. Само Кина је већ уложила 5,6 милијарди америчких долара у 176 послова до средине маја 2026. године. Пројектовано је да ће укупно тржиште индустријских робота порасти са 22,7 милијарди америчких долара у 2025. години на 57,67 милијарди америчких долара до 2035. године, што представља стопу раста од 9,77 процената. Према IFR-у, тржишна вредност инсталираних индустријских робота већ је достигла рекордних 16,5 милијарди америчких долара.

Стратешка препорука није слепо улагање у сваку хајпу око роботике. Уместо тога, треба објективно пратити развој, рано покретати пилот програме, препознати податке као конкурентску предност и изградити организационе капацитете неопходне за продуктивну интеграцију физичких система вештачке интелигенције. Компаније попут BMW-а, које данас улажу у теренска испитивања, сутра ће имати предност у погледу података коју ће бити тешко превазићи. „Прво имплементација“ стога није само кинеска индустријска стратегија – то је економски рационалан приступ технологији чија крива учења постаје стрмија кроз примену у стварном свету него чак и кроз најсофистициранију симулацију.

Питање које лидери у индустрији и политици морају себи поставити више није да ли долазе хуманоидни роботи. Они су ту. Питање је ко их дизајнира – и ко њима управља.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде [email protected]:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Наша стручност у развоју пословања, продаји и маркетингу из ЕУ и Немачке - Слика: Xpert.Digital

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији