Robot-AI och fysisk AI: Den nya eran av intelligent automatisering

Automation: Varför fysisk AI kommer att styra framtidens fabrik – och omvandla din bransch

Artificiell intelligens befinner sig vid en grundläggande vändpunkt. Efter årtionden där AI-system främst fungerade i digitala miljöer som dataanalys eller innehållsgenerering, lämnar tekniken nu sin virtuella bur och manifesterar sig alltmer i den fysiska verkligheten. Denna övergång till så kallad fysisk AI – förkroppsligad intelligens – markerar inte bara ett teknologiskt språng utan förebådar potentiellt nästa industriella revolution, då abstrakta algoritmer blir verkande system som direkt interagerar med vår tredimensionella värld.

Den ekonomiska dimensionen av denna omvandling är hisnande: Den globala marknaden för fysisk AI förväntas växa från uppskattningsvis 5,41 miljarder dollar år 2025 till beräknade 61,19 miljarder dollar år 2034. Parallellt expanderar hela AI-landskapet med liknande momentum, vilket signalerar ett djupgående strukturellt skifte i hur företag, industrier och samhällen kommer att interagera med automatisering och intelligens i framtiden.

Men fysisk AI är mer än bara implementeringen av algoritmer i robotar. Medan klassisk robot-AI ofta förlitar sig på rigida system programmerade för specifika uppgifter, representerar fysisk AI ett helhetsgrepp. Den är baserad på generaliserbara grundmodeller som utvecklar grundläggande kunskap om världen och möjliggör en omfattande förståelse av miljön – en utveckling som leder från centraliserade molnarkitekturer till decentraliserad, lokalt styrd edge-AI.

Denna nya generation av system, ofta kallad Autonomous Physical AI eller Embodied AI, överskrider begränsningarna hos digital AI genom att överbrygga den digital-fysiska klyftan genom sofistikerade sensornätverk, realtidsbehandling och autonoma beslutsfattande kapacitet. Kärnmålet är att utveckla maskiner som inte bara utför kommandon utan också förstår den verkliga världen och kan reagera flexibelt på oförutsedda utmaningar – från autonom styrning av humanoida robotar i fabriker till exakt jordbruksteknik ute på fältet. Denna utveckling drivs i hög grad av Vision-Language-Action Models (VLA) och fysikbaserade simuleringar i digitala tvillingar, vilket möjliggör riskfri och skalbar datagenerering för träning av dessa robotsystem.

När maskiner lär sig att tänka och beröra världen – varför sammanslagningen av det digitala och det fysiska inleder nästa industriella revolution

Utvecklingen av artificiell intelligens har nått en avgörande vändpunkt. Efter årtionden där AI-system uteslutande verkade i digitala sfärer, begränsade till att bearbeta data och generera text, bilder eller analyser, pågår nu en grundläggande omvandling. Artificiell intelligens lämnar sin virtuella bur och manifesterar sig alltmer i den fysiska verkligheten. Denna utveckling markerar övergången från rent digital till förkroppsligad intelligens, från abstrakta algoritmer till agerande system som direkt kan ingripa i vår tredimensionella värld.

Marknadsprognoser och ekonomisk dimension

Den globala marknaden för fysisk AI visar tydligt omfattningen av denna omvandling. Marknaden värderas till 5,41 miljarder dollar år 2025 och förväntas växa till 61,19 miljarder dollar år 2034, vilket motsvarar en genomsnittlig årlig tillväxttakt på 31,26 procent. Andra analytiker förutspår en ännu mer dynamisk tillväxt, med uppskattningar från 3,78 miljarder dollar år 2024 till 67,91 miljarder dollar år 2034, vilket skulle motsvara en årlig tillväxttakt på 33,49 procent. Dessa imponerande siffror återspeglar inte bara en teknologisk trend utan signalerar ett strukturellt skifte i hur företag, industrier och samhällen interagerar med automatisering och intelligens.

Parallellt expanderar marknaden för autonoma AI-system med liknande fart. Det globala landskapet för autonoma AI förväntas växa med 18,4 miljarder dollar mellan 2025 och 2029, vilket motsvarar en genomsnittlig årlig tillväxttakt på 32,4 procent. Prognoser för den totala marknaden för artificiell intelligens ger en ännu bredare bild: från 294,16 miljarder dollar år 2025 till 1 771,62 miljarder dollar år 2033. Dessa siffror illustrerar att AI inte längre bara är ett verktyg för att optimera befintliga processer, utan håller på att utvecklas till en grundläggande drivkraft för ekonomisk omvandling.

Från molnet till gränsen: Ett paradigmskifte

Skillnaden mellan fysisk AI och klassisk robot-AI verkar subtil vid första anblicken, men vid närmare granskning visar det sig vara paradigmatisk för att förstå den nuvarande tekniska revolutionen. Båda koncepten verkar i skärningspunkten mellan digital intelligens och fysisk manifestation, men deras tillvägagångssätt, förmågor och potential skiljer sig fundamentalt. Medan traditionell robot-AI förlitar sig på specialiserade system programmerade för specifika uppgifter, representerar fysisk AI ett holistiskt tillvägagångssätt baserat på generaliserbara grundmodeller, vilket möjliggör en grundläggande uppfattning av världen i fysiska sammanhang.

Konvergensen av dessa två utvecklingsvägar leder till en ny generation av system som kallas autonom fysisk AI. Dessa system kombinerar demokratiseringen av högpresterande AI genom modeller med öppen källkod med integrationen av artificiell intelligens i fysiska system som kan fungera autonomt, decentraliserat och oberoende av centraliserade molninfrastrukturer. Denna utveckling markerar ett strukturellt skifte från centraliserad molnarkitektur mot en decentraliserad, lokalt styrd AI-infrastruktur.

Konceptuella distinktioner och grunder

Att skilja mellan fysisk AI, robotbaserad AI och relaterade koncept kräver ett exakt begreppsmässigt klargörande, eftersom aktuella diskussioner ofta involverar sammanblandningar som komplicerar förståelsen av deras respektive detaljer. De konceptuella grunderna för dessa teknologier är förankrade i olika vetenskapliga traditioner och strävar i vissa fall efter motstridiga mål.

I sin klassiska bemärkelse hänvisar robot-AI till implementeringen av artificiell intelligens i fysiska maskiner som är programmerade att utföra specifika uppgifter automatiskt. En robot representerar hårdvaran, den fysiska maskinen med dess sensorer, ställdon och mekaniska komponenter. AI:n fungerar som programvara baserad på algoritmer och maskininlärning, vilket möjliggör autonomt beslutsfattande och databehandling. Till skillnad från robotar har AI i sig ingen fysisk närvaro utan existerar uteslutande i programvaruform. Den avgörande punkten är att även om AI kan implementeras i robotar för att förbättra deras förmågor, är det inte obligatoriskt.

Begränsningar för klassisk industriell robotik

Konventionella industrirobotar arbetar ofta helt utan AI och utför repetitiva processer genom stel punkt-till-punkt-programmering. Dessa system är maskiner som rör sig från en punkt till en annan och lyder fördefinierade kommandon utan att kunna göra sina egna tolkningar. Detta gör processerna stela och oflexibla. Användningen av artificiell intelligens är det som slutligen gör det möjligt för robotar att använda ögon i form av 3D-kameror, att "se" objekt och att utnyttja lokal intelligens för att skapa sina egna rörelseplaner och manipulera objekt utan exakt punkt-till-punkt-programmering.

Fysisk AI: Mer än bara programmering

Fysisk AI går konceptuellt betydligt längre än denna definition. Termen beskriver integrationen av AI i system som bilar, drönare eller robotar, vilket gör det möjligt för AI att interagera med den verkliga fysiska världen. Fysisk AI flyttar fokus från att automatisera repetitiva uppgifter till större systemautonomi. Detta öppnar upp för nya tillämpningsområden och utökad marknadspotential. Fysisk AI hänvisar till AI-system som förstår och interagerar med den verkliga världen genom att utnyttja motoriska färdigheter, som ofta finns i autonoma maskiner som robotar, självkörande fordon och smarta utrymmen.

Till skillnad från traditionell AI, som enbart verkar i digitala domäner, överbryggar fysisk AI klyftan mellan digital och fysisk miljö genom sofistikerade sensornätverk, realtidsbehandling och autonoma beslutsfattande. Denna teknik gör det möjligt för maskiner att observera sin omgivning med hjälp av sensorer, bearbeta denna information med AI och utföra fysiska handlingar genom aktuatorer. Den grundläggande skillnaden ligger i att fysisk AI kontinuerligt samlar in data från fysiska miljöer genom flera sensorer samtidigt, och därigenom utvecklar en omfattande förståelse av omgivningen.

Förkroppsligad AI: Intelligens genom interaktion

Förkroppsligad AI, eller artificiell intelligens, hänvisar till en aktuell trend inom AI-forskning som följer teorin om förkroppsligande. Denna teori menar att intelligens måste förstås i samband med fysiska agenter som beter sig i en verklig fysisk och social värld. Till skillnad från klassisk maskininlärning inom robotik omfattar förkroppsligad AI alla aspekter av interaktion och lärande i en miljö: från perception och förståelse till tänkande, planering och slutligen utförande eller kontroll.

Tidig AI-forskning konceptualiserade tankeprocesser som abstrakt symbolmanipulation eller beräkningsoperationer. Fokus låg på algoritmer och datorprogram, där den underliggande hårdvaran ansågs i stort sett irrelevant. Rodney Brooks, en australisk datavetare och kognitionsvetare, var en av de första som fundamentalt utmanade detta perspektiv. I sin inflytelserika föreläsning kritiserade han den då vanliga praxisen att utveckla AI-system med hjälp av en top-down-metod som fokuserade på att emulera mänskliga problemlösnings- och resonemangsförmågor.

Brooks menade att intelligensmodeller som utvecklats inom traditionell AI-forskning, vilka var starkt beroende av hur de datorer som fanns tillgängliga vid den tiden fungerade, nästan inte hade någon likhet med intelligenta biologiska systems modus operandi. Detta framgår av det faktum att de flesta aktiviteter som människor ägnar sig åt i det dagliga livet varken är problemlösning eller planering, utan snarare rutinmässigt beteende i en relativt gynnsam, men ändå mycket dynamisk miljö. Precis som mänskligt lärande är beroende av utforskning och interaktion med omgivningen, måste förkroppsligade agenter förfina sitt beteende genom erfarenhet.

Förkroppsligad AI överskrider begränsningarna hos digital AI genom att interagera med den verkliga världen genom fysiska AI-system. Den syftar till att överbrygga klyftan mellan digital AI och verkliga tillämpningar. För en förkroppsligad intelligent agent spelar dess fysiska struktur och egenskaper, sensoriska förmågor och handlingsmöjligheter en avgörande roll. Intelligens bör inte existera isolerat utan snarare manifestera sig genom mångsidig, multimodal interaktion med omgivningen.

Generativa modeller och simulering av verkligheten

Generativ fysisk AI utökar befintliga generativa AI-modeller genom att lägga till möjligheten att förstå rumsliga relationer och fysiska processer i vår tredimensionella värld. Denna utökning möjliggörs genom att integrera ytterligare data i AI:ns träningsprocess, data som innehåller information om rumsliga strukturer och fysiska lagar i den verkliga världen. Generativa AI-modeller, såsom språkmodeller, tränas med stora mängder text- och bilddata och imponerar med sin förmåga att generera människoliknande språk och utveckla abstrakta begrepp. Deras förståelse av den fysiska världen och dess regler är dock begränsad; de saknar rumsligt sammanhang.

Fysikbaserad datagenerering börjar med skapandet av en digital tvilling, såsom en fabrik. Sensorer och autonoma maskiner som robotar integreras i detta virtuella utrymme. Verkliga scenarier körs sedan baserat på fysikbaserade simuleringar, där sensorer fångar olika interaktioner, såsom dynamiken hos stela kroppar (t.ex. rörelser och kollisioner) eller ljusets interaktion med sin omgivning. Denna teknik belönar fysiska AI-modeller för att framgångsrikt slutföra uppgifter i simuleringen, vilket gör det möjligt för dem att kontinuerligt anpassa sig och förbättras.

Genom upprepad träning lär sig autonoma maskiner att anpassa sig till nya situationer och oförutsedda utmaningar, vilket förbereder dem för verkliga tillämpningar. Med tiden utvecklar de sofistikerade finmotoriska färdigheter för praktiska ändamål som att exakt packa lådor, stödja produktionsprocesser eller autonomt navigera i komplexa miljöer. Hittills har autonoma maskiner inte kunnat uppfatta och tolka sin omgivning fullt ut. Generativ fysisk AI gör det nu möjligt att utveckla och träna robotar som sömlöst kan interagera med den verkliga världen och flexibelt anpassa sig till förändrade förhållanden.

Teknologisk arkitektur och funktionalitet

Den tekniska grunden för fysisk AI och avancerade robotbaserade AI-system bygger på samspelet mellan flera nyckelteknologier, vilka endast i kombination möjliggör de imponerande funktionerna hos moderna autonoma system. Denna arkitektur skiljer sig fundamentalt från traditionella automationslösningar genom sin förmåga att generalisera, kontinuerligt lära sig och anpassa sig till ostrukturerade miljöer.

I hjärtat av denna tekniska revolution finns Foundation Models, stora, förtränade AI-system som sedan 2021 har fungerat som ett paraplybegrepp för dagens vanliga stora AI-system. Dessa modeller tränas initialt omfattande med enorma mängder data och kan sedan anpassas till ett brett spektrum av uppgifter genom relativt lite specialiserad träning, så kallad finjustering. Denna förträning gör det möjligt för Foundation Models inte bara att förstå språk utan, ännu viktigare, att utveckla en bred kunskap om världen och att tänka logiskt, resonera, abstrahera och planera till en viss grad.

Dessa egenskaper gör grundmodeller särskilt lämpliga för att styra robotar, ett område som har forskats intensivt i ungefär tre år och som för närvarande leder till en revolution inom robotik. Med dessa egenskaper är sådana modeller vida överlägsna konventionell, specialiserad robotisk AI. Av dessa skäl representerar användningen av lämpliga grundmodeller som robothjärnor ett genombrott och öppnar för första gången vägen för utvecklingen av verkligt intelligenta, praktiskt användbara och därmed universellt tillämpbara robotar.

Vision-Language-Action Models (VLA): Robotens hjärna

Till skillnad från vanliga grundmodeller, som inte är utformade eller optimerade för robotik och dess specifika krav, tränas robotgrundmodeller dessutom på robotdataset och har specifika arkitektoniska anpassningar. Dessa modeller är vanligtvis vision-språk-handlingsmodeller (SNA) som bearbetar tal samt bild- och videodata från kameror som indata och tränas för att direkt mata ut handlingar – det vill säga rörelsekommandon för robotens leder och ställdon.

En viktig milstolpe i denna utveckling var Google DeepMinds RT-2 från mitten av 2023, som representerar den första VLA i strikt bemärkelse. Nuvarande modeller inkluderar OpenVLA med öppen källkod från 2024, såväl som andra avancerade system. Arkitekturen för dessa modeller är mycket komplex och inkluderar vanligtvis en visuell kodare som omvandlar kamerabilder till numeriska representationer, en stor språkmodell som kärna för resonemang och planering, och specialiserade handlingsavkodare som genererar kontinuerliga robotkommandon.

Förkroppsligat resonemang: Förståelse och agerande

En viktig aspekt av moderna fysiska AI-system ligger i deras förmåga till förkroppsligat resonemang – modellers förmåga att förstå den fysiska världen och hur man interagerar med den. Förkroppsligat resonemang omfattar den uppsättning världskunskap som inkluderar de grundläggande begrepp som är avgörande för att fungera och agera i en i sig fysiskt förkroppsligad värld. Detta är en förmåga hos Vision Language Models (VLM) och är inte nödvändigtvis begränsad till robotik. Att testa förkroppsligat resonemang innebär helt enkelt att VLM:er uppmanas med bilder.

Klassiska datorseendeuppgifter som objektigenkänning och flervyskorrespondens faller under förkroppsligat resonemang. Dessa uppgifter uttrycks alla som taluppmaningar. Förkroppsligat resonemang kan också testas genom visuell frågesvar. Dessa frågor testar den förståelse som krävs för att interagera med omgivningen. Förutom allmänt fysiskt resonemang kan system använda världskunskap för att fatta beslut. Till exempel kan en robot bli ombedd att hämta ett hälsosamt mellanmål från köket, där världskunskap i VLM (Virtual Life Management) används för att avgöra hur detta tvetydiga kommando ska utföras.

För robotapplikationer är det avgörande att utnyttja denna förståelse för att möjliggöra meningsfulla handlingar i den verkliga världen. Detta innebär att översätta högnivåförståelse till exakta kontrollkommandon genom robotens hårdvaru-API:er. Varje robot har ett unikt gränssnitt, och kunskapen om hur roboten styrs finns inte i VLM:erna. Utmaningen ligger i att utöka de stora, förtränade modellerna så att de kan mata ut kontinuerliga åtgärder för specifika robotinkarnationer samtidigt som de bevarar VLM:ens värdefulla funktioner.

En innovativ lösning på denna utmaning är Action Expert-arkitekturen, en transformermodell med samma antal lager men mindre inbäddningsdimensioner och MLP-bredder. Uppmärksamhetshuvudena och inbäddningsdimensionen per huvud måste matcha huvudmodellen för att tillåta prefixtokens i uppmärksamhetsmekanismen. Under bearbetningen passerar suffixtokens genom Action Expert-transformern, och införlivar KV-inbäddningarna från prefixet, vilka beräknas en gång och sedan cachas.

Viktiga teknologier: Simulering, Edge AI och Transfer Learning

Realiseringen av fysisk AI bygger på samspelet mellan tre nyckelteknologier. För det första möjliggör realistiska simuleringar i form av digitala tvillingar exakt kartläggning av processer, materialflöden och interaktioner, vilket är avgörande för autonom robotinlärning. För det andra säkerställer edge AI-hårdvara att AI-system körs lokalt på roboten, till exempel via GPU-baserade kompakta system. För det tredje möjliggör avancerad datorseende visuell igenkänningssystem att identifiera olika objekt, former och variationer.

Robotinlärning sker när AI-modeller tränas i simuleringar och deras kunskap överförs till fysiska robotar. Transferinlärning accelererar avsevärt anpassningen till nya uppgifter. Dataanalys i realtid med plattformar som Microsoft Fabric möjliggör analys av processdata, identifiering av flaskhalsar och härledning av optimeringar. Verkligheten och maskinen återskapas virtuellt med alla sina naturlagar och specifikationer. Denna digitala tvilling lär sig sedan, till exempel genom förstärkningsinlärning, exakt hur man rör sig utan kollisioner, hur man utför önskade rörelser och hur man reagerar på olika simulerade scenarier.

AI:n kan testa otaliga situationer riskfritt utan att skada den fysiska roboten. Den resulterande datan överförs sedan till den riktiga roboten när den digitala tvillingen har lärt sig tillräckligt. Robotar utrustade med lämpliga AI-system kör inte bara stela program, utan är kapabla att fatta beslut och anpassa sig. Fysisk AI används för att ge robotar kontext och situationsförståelse. I praktiken innebär detta att robotar med fysisk AI kan bemästra processer som är variabla och kräver anpassningsförmåga.

Data som bränsle: Utmaningar och lösningar

En annan avgörande aspekt ligger i datagenerering för att träna dessa system. Medan VLM:er tränas på biljoner tokens av internetbaserad data, är det möjligt att uppnå ett jämförbart antal tokens med robotdata. Open X-Embodiment innehåller 2,4 miljoner avsnitt. Med antagandet 30 sekunder per avsnitt, 30 Hz bildrutesampling och cirka 512 visionstokens per bildruta kan över en biljon tokens nås. Denna gemensamma ansträngning från 21 akademiska och industriella institutioner sammanför 72 olika datamängder från 27 olika robotar och täcker 527 funktioner över 160 266 uppgifter.

Att standardisera data från olika robottyper med varierande sensorer och aktionsutrymmen till ett enhetligt format innebär en enorm teknisk utmaning, men är avgörande för utvecklingen av generaliserbara modeller. World Foundation Models används för att generera eller replikera skalbara träningsdata för robotikbaserade grundmodeller, eftersom den relativa bristen på robotrelevanta träningsdata för närvarande är den största flaskhalsen i deras utveckling.

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

Smart jordbruk till smart detaljhandel: Där fysisk AI redan omdefinierar värdeskapande – Bild: Xpert.Digital

Branschspecifika tillämpningsområden och marknadspotential

Den praktiska implementeringen av fysisk AI och avancerade robotbaserade AI-system utvecklas inom en mängd olika branscher och användningsområden, där varje sektor presenterar specifika krav, utmaningar och potential. Analys av de olika marknaderna visar tydligt att en universallösning inte är optimal för alla branscher; snarare avgör varje branschs specifika egenskaper vilken form av intelligent automatisering som ger störst fördelar.

Användningen av fysisk AI är särskilt tydlig inom industriell tillverkning och produktion. Bilindustrin ligger i framkant av denna omvandling. BMW är den första biltillverkaren som testar humanoida robotar i produktion, närmare bestämt Figure 02 vid sin Spartanburg-fabrik i USA. Till skillnad från Teslas Optimus, som till stor del har varit i konceptfasen, tar den AI-styrda Figure 02 redan plåtdelar från en hylla och placerar dem i en maskin – en uppgift som traditionellt har utförts av människor i bilfabriker.

BMW och Figure AI planerar att gemensamt utforska tekniska ämnen som artificiell intelligens, robotstyrning, virtualisering av tillverkning och robotintegration. Bilindustrin, och följaktligen fordonsproduktionen, utvecklas snabbt. Användningen av universalrobotar har potential att öka produktiviteten, möta växande kundkrav och låta team fokusera på de kommande förändringarna. Det långsiktiga målet är att befria fabriksarbetare från ergonomiskt utmanande och tröttsamma uppgifter.

Industriell automation drar nytta av fysisk AI genom kombinationen av digitala tvillingar, edge AI och robotik, vilket omdefinierar automation. Inom produktionen öppnar så kallade live twins – digitala modeller som inte bara visar utan också aktivt styr processer – nya möjligheter. Dessa möjliggör identifiering av flaskhalsar innan de blir kritiska, testning av nya processer och utvärdering av varianter, samt riskfri utbildning av autonoma system. Särskilt inom områdena Logistik 4.0 och smart lagerhållning förbättrar live twins planeringssäkerhet, felsäker drift och svarshastighet.

Logistik 4.0: Digitala tvillingar testas i praktiken

Exemplet med KION Group visar exakt hur fysisk AI kan stödja verklig lagerlogistik. KION, Accenture och NVIDIA utvecklar gemensamt en lösning där intelligenta robotar tränas helt inom en digital tvilling av lagret. Där lär sig robotarna processer som lastning och lossning, orderplockning och ompackning innan de används i själva lagret. Systemet är baserat på simuleringsplattformen NVIDIA Omniverse. Dessutom används NVIDIA Mega, ett ramverk inom Omniverse som är specifikt utformat för industriella applikationer, för att stödja parallell simulering av hela system och robotflottor.

Fördelarna är uppenbara på flera sätt. Att simulera typiska lagerprocesser minskar avsevärt fel i verkliga verksamheter. Utbildningen är riskfri, accelererad och kräver inga verkliga resurser. Efter lyckad utbildning tar robotarna över verkliga uppgifter, styrda i realtid av AI som körs direkt på roboten. Dessutom möjliggör digitala tvillingar proaktiv strategisk planering, vilket gör det möjligt för företag att virtuellt testa och optimera olika layouter, automatiseringsnivåer och bemanningskonfigurationer i förväg utan att störa den pågående verksamheten.

Logistik- och transportbranschen genomgår en omfattande omvandling genom artificiell intelligens. AI tillämpas inom olika logistikområden. För efterfrågeprognoser och försäljningsplanering förlitar sig 62 procent av företagen på AI-stöd, medan 51 procent använder AI för produktionsoptimering och 50 procent för transportoptimering. Tillämpningarna sträcker sig från att känna igen olika etiketter för farligt gods och skilja mellan objekt utan serienummer eller etiketter till att analysera sensordata om aktiviteter och rörelser.

AI-system kan förutsäga transporters ankomsttider med hjälp av data från flera källor och göra försäljningsprognoser med multivariata data från leveranskedjor och offentliga källor. De schemalägger medarbetarrasker med hjälp av vitala tecken, rörelse- och maskindriftsdata, möjliggör automatiserad lastplanering med faltningsneurala nätverk och övervakar val av transportläge för att successivt identifiera bättre lösningar. Interaktion mellan människa och maskin förbättras av tränade röstrobotar, medan transportrobotar använder optiska mönster för att positionera och orientera sig.

Hälsovård: Precision och assistans

Hälso- och sjukvården representerar ett särskilt känsligt men lovande tillämpningsområde. Över 40 procent av vårdpersonalen i Tyskland använder AI-stödd teknik i sina anläggningar eller mottagningar. I den dagliga medicinska verksamheten innebär detta att röntgenavdelningar använder AI för att analysera bilder, eller att AI-stödda appar för symptomkontroll används för preliminära diagnoser. En viktig tillämpning för AI ligger i automatiserad analys av patientjournaler. AI kan stödja läkare i att ställa diagnoser eftersom den bygger på och analyserar en stor mängd befintlig data – betydligt mer än vad en läkare någonsin skulle kunna samla in under hela sin karriär.

Tre typer av robotar används i det tyska sjukvårdssystemet: terapirobotar, vårdrobotar och kirurgirobotar. Terapirobotar kan självständigt vägleda övningar, medan vårdrobotar stöder sjukvårdspersonal. Kirurgiska robotar kan göra snitt självständigt och assistera mänskliga kirurger. Deras användning är avgörande för vissa minimalinvasiva ingrepp. Da Vinci-roboten från Intuitive Surgical hjälper kirurger att utföra exakta, minimalinvasiva ingrepp genom en kombination av mänsklig kirurgstyrning och förkroppsligad AI, vilket förenar mänsklig intuition och robotisk noggrannhet.

Marknaden för fysisk AI inom sjukvården domineras av kirurgiska robotar, särskilt robotassisterade kirurgisystem, som ledde marknaden 2024. Inom robotteknik förväntas neurokirurgiska och ortopediska segment uppleva de högsta tillväxttakterna under prognosperioden. Utöver radiologi och patologi spelar AI-tillämpningar en allt viktigare roll inom diagnostik och interventioner inom alla medicinska specialiteter. Inom personlig medicin stöder AI analys av biomarkörer.

Smart jordbruk: AI på fältet

Jordbruket utvecklas till ett överraskande dynamiskt område för fysiska AI-tillämpningar. Nästan hälften av alla gårdar arbetar nu med AI. Den största potentialen ses i klimat- och väderprognoser, men även i skörde- och produktionsplanering, samt avkastningsprognoser. Lösningar för det dagliga kontorsarbetet är också av intresse som potentiella hjälpmedel. Jordbruket är bland pionjärerna inom artificiell intelligens. Dess användning blir alltmer nödvändig på grund av de bördor som läggs på gårdsförvaltare.

Fysisk AI kommer att spela en allt viktigare roll inom jordbruk och livsmedelsbearbetning under de kommande åren. Tidigare var många naturliga processer svåra att förstå, men nu har tekniska framsteg gått så långt att system kan reagera individuellt på sin omgivning. De anpassar sig till den befintliga världen, snarare än att kräva att världen omformas för dem. Moderna jordbrukare arbetar i allt högre grad på ett hybridsätt och kombinerar datorbaserat och praktiskt arbete ute på fältet. Olika tekniker används på åkrar och i lador för att mäta data och optimera processer.

Klimatförändringar och stadig befolkningstillväxt innebär enorma utmaningar för det moderna jordbruket. För att effektivt hantera dessa globala problem kan riktad användning av fysisk AI på gårdar av alla storlekar ge ett avgörande bidrag. I motsats till det utbredda antagandet att sådan teknik endast är lämplig för stora gårdar kan särskilt mindre företag dra stor nytta av dess fördelar. Användningen av kompakta maskiner som intelligenta robotgräsklippare eller automatiserade ogräsröjare gör det möjligt för dem att uppnå effektivitetsvinster och utföra uppgifter som det för närvarande inte längre finns arbetskraft tillgänglig för på arbetsmarknaden.

Bildigenkänningstekniker och sensorer kan bidra till att applicera bekämpningsmedel mycket mer exakt och i vissa fall till och med eliminera dem helt. Detta medför inte bara ekonomiska utan även ekologiska fördelar. Agri-Gaia-projektet, finansierat av det tyska federala ministeriet för ekonomi och energi, skapar en öppen infrastruktur för utbyte av AI-algoritmer inom jordbruket. Projektpartners från föreningar, forskningsinstitutioner, politik och industri, under ledning av det tyska forskningscentret för artificiell intelligens (DFKI), utvecklar ett digitalt ekosystem för den övervägande små och medelstora jordbruks- och livsmedelssektorn, baserat på det europeiska molninitiativet Gaia-X.

Detaljhandel: Slutet på kön

Detaljhandelssektorn genomgår en fundamental omvandling av kundupplevelsen och den operativa effektiviteten genom fysisk AI och AI-baserade system. Återförsäljare kan använda AI för att bättre förutsäga efterfrågan på specifika varor i olika regioner genom att få tillgång till och analysera data om andra varor, data från butiker med liknande demografi och tredjepartsdata såsom väder och inkomstnivåer. Ett rikstäckande apotek använde nyligen AI för att spåra och förutsäga efterfrågan på ett specifikt vaccin, med utgångspunkt i nationella trender som rapporterats till den federala regeringen.

Återförsäljare kombinerar AI med video- och sensordata för att eliminera kassaområden, vilket gör att kunderna kan välja varor från hyllorna, placera dem i sina korgar och lämna butiken utan att vänta i kö. Genom att eliminera kassaköer och system kan mer golvyta användas för produktdisplayer. En nationell stormarknadskedja använder AI för att visuellt skanna och beräkna värdet på produkter med oläsliga streckkoder. Tack vare AI i kombination med videokameror och hyllsensorer kan återförsäljare bättre förstå kundtrafiken i sina butiker och öka försäljningen per kvadratmeter.

Tekniken identifierar produkter som kunderna aldrig dröjer sig kvar vid och rekommenderar att återförsäljare ersätter dem med mer tilltalande varor. AI kan också generera riktade kampanjer för specifika varor på kundernas mobila enheter när de är i rätt butik. Denna teknik gör det också möjligt för återförsäljare att bättre paketera sina varor. Varumärken som Zara använder AR-skärmar i sina butiker så att kunderna virtuellt kan prova kläder. Livsmedelsbutiker som Amazon Fresh fokuserar på kontaktlös betalning och digitala shoppinglistor kopplade till fysiska hyllor.

Byggnation: Effektivitet genom digital planering

Byggbranschen är traditionellt sett ett underdigitaliserat område, men den drar allt större nytta av AI-tillämpningar. AI, tillsammans med andra digitaliseringsmetoder som byggnadsinformationsmodellering (BIM), sakernas internet (IoT) och robotik, möjliggör ökad effektivitet i hela värdekedjan, från produktion av byggmaterial via design-, planerings- och byggfaser till drift och underhåll. Ett generativt geometriskt designsystem skapar och utvärderar ett flertal designalternativ baserat på mätbara mål som komfort, energieffektivitet och arbetsplatsdesign.

AI-metoder möjliggör mycket snabbare beaktande och utvärdering av betydligt fler parametrar och varianter. AI-baserad textanalys kan automatiskt utvärdera regeluppsättningar. Detta innebär användning av regelbaserade system i kombination med AI-baserad textanalys. Byggnadsinformation som dimensioner, material och tekniska system extraheras, analyseras och jämförs automatiskt med textbaserade regeluppsättningar. Användningen av AI-baserade prediktiva modeller i tidiga designfaser möjliggör snabba och noggranna uppskattningar av energibehovet.

AI-applikationer under byggnation är ganska avancerade och vissa används redan. Maskininlärningsmetoder kan hjälpa till vid byggplanering, uppdatera byggprocesser och stödja olika uppgifter. Robotar kan inte bara transportera föremål utan även måla väggar, mäta eller svetsa. Kameror och andra sensorer upptäcker hinder. Bilder och punktmoln som tas manuellt eller av autonoma system tjänar också till kvalitetssäkring under byggnation. Neurala nätverk tränas för att inspektera ytkvaliteten och upptäcka skador eller missfärgningar.

Vår expertis inom affärsutveckling, försäljning och marknadsföring i EU och Tyskland - Bild: Xpert.Digital

Branschfokus: B2B, digitalisering (från AI till XR), maskinteknik, logistik, förnybar energi och industri

Mer om detta här:

• Xpert Business Hub

Ett ämnesnav med insikter och expertis:

• Kunskapsplattform om global och regional ekonomi, innovation och branschspecifika trender
• Insamling av analyser, impulser och bakgrundsinformation från våra fokusområden
• En plats för expertis och information om aktuell utveckling inom näringsliv och teknologi
• Ämnesnav för företag som vill lära sig om marknader, digitalisering och branschinnovationer

Från pilotprojekt till miljardmarknad: Hur fysisk AI kommer att omvandla industri, logistik och tillverkning till 2030 – Bild: Xpert.Digital

Utmaningar, risker och regelverk

Den snabba utvecklingen av fysisk AI och avancerade robotbaserade AI-system åtföljs av en mängd tekniska, etiska, juridiska och samhälleliga utmaningar som måste hanteras för en ansvarsfull och hållbar implementering. Dessa utmaningar sträcker sig från grundläggande tekniska begränsningar och dataskydds- och säkerhetsfrågor till komplexa etiska frågor som fundamentalt påverkar förhållandet mellan människor och maskiner.

Tekniska begränsningar fortsätter att utgöra ett betydande hinder för en utbredd användning av fysisk AI. Även om betydande framsteg har gjorts, förblir fysiska begränsningar som rörlighet, energihantering och finmotorik viktiga utmaningar. Nyligen genomförda experiment med robotdammsugare utrustade med avancerade språkmodeller belyser komplexiteten och begränsningarna hos denna teknik i verkliga tillämpningar. Ett forskarteam genomförde ett experiment där robotdammsugare var utrustade med olika språkmodeller. Den primära uppgiften för dessa robotar var att lokalisera en smörpinne i ett annat rum och ge den till en person som kunde ändra sin plats.

Denna till synes enkla uppgift innebar betydande utmaningar för de AI-styrda robotarna. Robotarna kunde röra sig, docka vid laddstationer, kommunicera via en Slack-anslutning och ta foton. Trots dessa förmågor uppnådde ingen av de testade LLM:erna en framgångsgrad som översteg 40 procent i smörleverans. De främsta orsakerna till misslyckandet låg i svårigheter med spatial resonemang och bristande medvetenhet om sina egna fysiska begränsningar. En av modellerna diagnostiserade till och med sig själv med trauma på grund av de roterande rörelserna och en binär identitetskris.

Dessa reaktioner, även om de genereras av ett icke-levande system, belyser de potentiella utmaningarna med att utveckla AI avsedd att fungera i komplexa verkliga miljöer. Det är avgörande att högpresterande AI-modeller förblir lugna under press för att kunna fatta välgrundade beslut. Detta väcker frågan om hur sådana stressreaktioner kan undvikas eller hanteras i framtida AI-system för att säkerställa tillförlitlig och säker interaktion. Medan analytisk intelligens inom juridiktekniker gör imponerande framsteg, släpar praktisk intelligens, särskilt när det gäller rumslig förståelse och känslohantering, fortfarande efter.

Dataskydd, cybersäkerhet och rättsliga ramar

Dataskydd och cybersäkerhet innebär grundläggande utmaningar. Lagar om dataskydd och integritet är avgörande för att säkerställa att personuppgifter hanteras etiskt och säkert. En av de viktigaste rättsliga ramarna är den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR), som antogs av Europeiska unionen 2018. GDPR fastställer strikta riktlinjer för insamling, behandling, lagring och överföring av personuppgifter.

Kärnprinciperna i GDPR inkluderar laglighet, rättvisa och transparens. Dessa principer kräver att det tydligt anges vilka uppgifter som samlas in och varför, för att säkerställa en rättvis användning av uppgifterna utan att missgynna någon grupp. Ändamålsbegränsning kräver att uppgifter samlas in för specificerade, uttryckliga och legitima ändamål och inte behandlas vidare på ett sätt som är oförenligt med dessa ändamål. Dataminimering kräver att endast de uppgifter som är nödvändiga för det avsedda ändamålet samlas in och behandlas. Noggrannhet kräver att personuppgifter hålls korrekta och uppdaterade, medan lagringsbegränsning kräver att uppgifter endast lagras så länge som det är nödvändigt för det avsedda ändamålet.

Integritet och konfidentialitet kräver att data behandlas säkert för att skydda dem från obehörig eller olaglig behandling och oavsiktlig förlust. Ansvarsskyldighet kräver att organisationer kan visa att de följer dessa dataskyddsprinciper. Den nyligen antagna EU-lagen om AI bygger på GDPR och klassificerar AI-system baserat på deras risknivåer. Förbjudna AI-system inkluderar de som kategoriserar individer baserat på biometriska data för att härleda vissa typer av känslig information.

Säkerhetsforskare har upptäckt sårbarheter i robotsystem som kan möjliggöra manipulation av enheter eller åtkomst till känsliga uppgifter. Dessa sårbarheter inkluderar osäkra firmwareuppdateringar, okrypterade användardata på enheterna och brister i PIN-säkerheten för fjärrkameraåtkomst. Sådana brister undergräver förtroendet för tillverkarnas certifieringar och belyser behovet av robusta säkerhetsåtgärder. Forskare föreslår att man utformar system för bildigenkänning som förblir oläsliga för människor men som ger robotarna tillräcklig information för navigering för att förhindra missbruk av privata uppgifter.

EU:s AI-lag och harmoniserade standarder

Regelverket för AI och robotteknik utvecklas snabbt. EU:s AI-lag är världens första heltäckande rättsliga ram för artificiell intelligens och bygger på en riskbaserad metod. Ju högre risk, desto fler och strängare krav måste uppfyllas. AI-system kan klassificeras som högrisk-AI-system på grund av deras säkerhetsrelevans. Högrisk-AI-system omfattas av specifika krav, inklusive omfattande dokumentation med all nödvändig information om systemet och dess syfte för myndigheter att bedöma dess efterlevnad, tydlig och lämplig information för operatören, lämpliga mänskliga tillsynsåtgärder samt hög robusthet, cybersäkerhet och noggrannhet.

Maskindirektivet anger säkerhetskrav för maskiner, inklusive autonoma och nätverksanslutna system. Det definierar självutvecklande beteende och autonoma mobila maskiner, men undviker termen AI-system. En produkt som en kirurgisk robot kan ligga i skärningspunkten mellan flera förordningar, såsom medicintekniska direktivet, maskindirektivet och AI-direktivet, alla med konsekvenser för funktionell säkerhet. Den centrala frågan är: Vilka är den optimala uppsättningen riskreducerande åtgärder med avseende på marknadslansering, ansvar och anseendeskador?

Harmoniserade standarder specificerar de grundläggande hälso- och säkerhetskraven från rättsakter. De beskriver vilka tekniska regler och riskhanteringsåtgärder som kan användas för att uppfylla dessa grundläggande krav. Efterlevnad av dessa standarder indikerar att kraven i lagar och förordningar är uppfyllda. Riskhanteringssystemet, baserat på ISO/IEC 42001, är av central betydelse. Denna standard för AI-ledningssystem tillhandahåller ett strukturerat ramverk för identifiering, bedömning och hantering av risker.

Etik, partiskhet och hållbarhet

Etiska frågor genomsyrar alla aspekter av utveckling och implementering av fysisk AI. Brist på noggrann databearbetning kan leda till oönskade resultat. Partiskhet i datamängder leder till rättviseproblem, vidmakthållande av sociala ojämlikheter och diskriminering av minoriteter. Ännu värre är att det finns en risk att privat och konfidentiell information exponeras genom modellutdata och hamnar i fel händer. Innan utbildning bör man bedöma hur betydande ett system kommer att påverka de berörda människors liv. Det måste avgöras om det är etiskt motiverat att låta ett AI-system fatta beslut för den givna uppgiften, och det måste säkerställas att tillräckliga och representativa data finns tillgängliga för alla berörda grupper.

Utmaningarna sträcker sig även till energieffektivitet och hållbarhet. Humanoida robotar och fysiska AI-system kräver betydande mängder energi för både drift och träning av sina underliggande modeller. Batteriteknik, manuell fingerfärdighet, kostnadseffektivitet, skalbarhet och etisk styrning är fortfarande betydande utmaningar. Konvergensen av minskande hårdvarukostnader, förbättrad AI och ökande arbetskraftsbrist skapar dock en perfekt storm som gynnar ett accelererat införande.

Framtidsutsikter och strategiska konsekvenser

Utvecklingsbanan för fysisk AI och avancerade robotbaserade AI-system pekar på en grundläggande omformning av det industriella och samhälleliga landskapet under de kommande åren. Konvergensen av tekniska genombrott, ekonomiska nödvändigheter och regelverk skapar en miljö som accelererar omvandlingen från experimentella pilotprojekt till utbredd kommersiell användning.

Foundation Models-revolutionen inom robotik representerar en av de viktigaste vändpunkterna. För närvarande sker en boom i utvecklingen av humanoida robotar som styrs av Robotics Foundation-modeller. Förutom den autonoma end-to-end-styrningen av robotar med hjälp av sådana modeller används så kallade World Foundation Models för att generera eller replikera skalbara träningsdata för Robotics Foundation-modeller. För vissa fortfarande begränsade tillämpningar, såsom enkla, repetitiva och tröttsamma manuella uppgifter inom produktion och logistik, eller potentiellt till och med i form av hushållsrobotar, kan robotar som styrs av Foundation-modeller bli tillgängliga inom de närmaste fem åren eller så. Vidare kommer mer komplexa och krävande uppgifter att följa på medellång till lång sikt.

Generalisering och flotthantering

Utvecklingen av universella AI-modeller för att optimera robotflottor representerar ett lovande sätt att övervinna fragmentering. Grundmodeller är utformade för att förstå och utföra ett brett spektrum av uppgifter över olika robottyper. De lär sig generella koncept och beteenden snarare än att omskolas för varje specifik uppgift. Amazons DeepFleet och Galbots NavFoM möjliggör styrning av heterogena robotflottor med en enda AI-modell. NavFoM beskrivs som världens första grundläggande AI-modell för navigering över flera utföringsformer och uppgifter. Den syftar till att lära en enda AI-modell det allmänna rörelsebegreppet, vilket gör att samma kärnmodell kan användas på en mängd olika robottyper, från hjulförsedda robotar och humanoida robotar till drönare.

Framsteg inom spatial intelligens genom multimodala modeller öppnar upp nya dimensioner. SenseNova SI-serien är baserad på etablerade multimodala grundläggande modeller och utvecklar robust och kraftfull spatial intelligens. Dessa modeller uppvisar framväxande generaliseringsmöjligheter, med finjustering av specifika QA-delmängder för 3D-vytransformation som leder till oväntade överföringsvinster till relaterade men tidigare osedda uppgifter som labyrintvägsökning. De förbättrade spatial intelligensfunktionerna öppnar upp lovande tillämpningsmöjligheter, särskilt inom området förkroppsligad manipulation, där betydande förbättringar i framgångsfrekvenser har observerats, även utan ytterligare finjustering.

Syntetiska data och robotikens ChatGPT-moment

Nvidias Cosmos World Foundation Models representerar ett potentiellt ChatGPT-ögonblick för robotteknik. Dessa fysiska AI-modeller är avgörande för att robotar ska kunna öva verkliga interaktioner så realistiskt som möjligt i 3D-simuleringar. Sådana fysiska AI-modeller är dyra att utveckla och kräver stora mängder verklig data och omfattande tester. Cosmos World Foundation Models erbjuder utvecklare ett enkelt sätt att generera enorma mängder fotorealistisk, fysikbaserad syntetisk data för att träna och utvärdera sina befintliga modeller.

Investeringscykeln för fysisk AI fram till 2030 indikerar betydande kapitalflöden. Marknadsprognoser pekar på stark tillväxt fram till 2030, med utgifter som sannolikt kommer att uppgå till mellan 60 och 90 miljarder dollar år 2026, och totala femårsutgifter mellan 0,4 och 0,7 biljoner dollar. Tillverkning leder vägen, följt av logistik, medan tjänster expanderar i takt med att verktygsproduktionen mognar. ABI Research uppskattar en global robotmarknad på 50 miljarder dollar år 2025 och förutspår att den kommer att nå cirka 111 miljarder dollar år 2030, med en genomsnittlig årlig tillväxttakt på runt 50 miljarder dollar.

Fysisk AI förändrar tillverkningsindustrin, med en förväntad tillväxt på 23 procent fram till 2030. Den globala marknaden för industriell AI nådde 43,6 miljarder dollar år 2024 och är positionerad för en årlig tillväxt på 23 procent fram till 2030, drivet av fysiska AI-tillämpningar inom tillverkning. Denna utveckling markerar ett avsteg från traditionell automatisering baserad på styva, förprogrammerade robotar. Dagens fysiska AI integrerar visionssystem, taktila sensorer och adaptiva algoritmer, vilket gör det möjligt för maskiner att hantera oförutsägbara uppgifter.

Trycket på fysisk AI kommer vid en kritisk tidpunkt, där geopolitiska spänningar och störningar i leveranskedjorna ökar behovet av flexibel tillverkning. Framsteg inom industriell robotik omdefinierar automatisering och främjar motståndskraft och tillväxt i sektorer som plågas av arbetskraftsbrist. I bilfabriker fyller AI-drivna robotar med realtidsinlärningsfunktioner roller som tidigare ansågs vara för nyanserade för maskiner, såsom adaptiv svetsning eller kvalitetskontroll under varierande förhållanden. Denna förändring förväntas minska kostnaderna med upp till 20 procent i högvolymsmiljöer.

Ekonomiska möjligheter för Tyskland och Europa

De strategiska konsekvenserna för tyska och europeiska företag är betydande. Bristen på kvalificerad arbetskraft drabbar särskilt industri och logistik, samtidigt som efterfrågan ökar. Tysk industri är under press; kompetensbristen saktar ner tillväxten, den ökande komplexiteten kräver snabb anpassningsförmåga, investeringar i effektivitet och motståndskraft är avgörande, och produktivitetsökningar är nyckeln till konkurrenskraft. Fysisk AI representerar en möjlighet för Tyskland att återgå till industrins framkant. Omvandlingen av den tyska industrin är inte ett alternativ, utan en nödvändighet.

Utvecklingen går mot en ny, grundläggande fysisk modell driven av kroppslig intelligens, vilken potentiellt kommer att dominera den multimodala riktningen. I den verkliga världen är allt fullt av detaljer som kontakt, friktion och kollision som är svåra att beskriva med ord eller bilder. Om modellen inte kan förstå dessa grundläggande fysiska processer kan den inte göra tillförlitliga förutsägelser om världen. Detta kommer att vara en annan utvecklingsväg än de stora språkmodellerna.

Utveckling av multimodal AI går bortom text. Multimodala modeller kombinerar olika neurala arkitekturer, såsom syntransformatorer för visuell inmatning, talkodare för ljudinmatning och stora språkmodeller för logiskt resonemang och textgenerering, i ett enda system. Sjukvården skiftar mot sensorisk inmatning, med multimodal AI som kan skanna en patients röst, ansikte och medicinska skanningar för att upptäcka tidiga tecken på sjukdom. Det ersätter inte läkare, utan ger dem snarare övermänsklig syn.

Visionen om fysisk AI som fungerar sömlöst i vår miljö kräver ytterligare forskning och utveckling för att säkerställa tillförlitligheten och säkerheten hos dessa system. Framtiden kan innebära en större integration av öppen källkod för robotprogramvara som ROS och lokala kontrollmetoder, vilket minskar beroendet av molntjänster och ger användarna mer kontroll över sina enheter. Samtidigt måste tillverkare och tillsynsmyndigheter kontinuerligt förbättra säkerhets- och dataskyddsstandarder för att upprätthålla användarnas förtroende och ansvarsfullt frigöra robotteknikens potential.

De kommande åren kommer att vara avgörande för att avgöra om dagens pilotprojekt utvecklas till hållbara affärsmodeller. Det som dock är säkert är att kombinationen av fysisk och digital autonomi kommer att forma framtiden. AI lämnar sin isolerade roll och blir en integrerad del av verkliga processer och beslut. Detta markerar början på en fas där dess direkta inflytande kommer att vara mer påtagligt än någonsin tidigare. Utvecklingen av fysisk AI och robotbaserad AI är inte slutet, utan snarare början på en grundläggande omvandling vars fulla inverkan först kommer att bli uppenbar under de kommande decennierna.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure