Generativ fysisk artificiell intelligens och grundläggande modeller för robotar: Robotikens transformation genom lärande system

Slutet på programmering: När maskiner lär sig genom att helt enkelt titta – När maskiner lär sig att tänka istället för att stelt lyda.

Robotik genomgår för närvarande ett fundamentalt paradigmskifte som fundamentalt förändrar hur autonoma system fungerar. Medan industrirobotar har använts inom tillverkning i årtionden har de hittills varit begränsade till rigida, fördefinierade processer. Dessa maskiner följde exakt programmerade om-då-instruktioner och kunde bara utföra de uppgifter som de uttryckligen var kodade för. Varje nytt krav, varje modifierad produktionslinje, krävde komplex omprogrammering av specialiserad personal. Denna traditionella robotik baserades på deterministiska algoritmer där varje rörelsesekvens, varje gripposition och varje reaktion på sensorsignaler måste definieras manuellt.

Det genombrott som nu pågår bygger på att överföra principer kända från generativ artificiell intelligens till den fysiska världen. Precis som stora språkmodeller utvecklar en statistisk förståelse av språk genom träning på enorma mängder text, skapas nu grundläggande modeller för robotar som genom observation och simulering får en förståelse för den tredimensionella världen och fysiska samband. Dessa modeller är inte längre programmerade för varje enskild handling, utan lär sig generiska färdigheter som de kan tillämpa i nya situationer.

Nvidias VD Jensen Huang kallar detta ögonblick för robotikens ChatGPT-ögonblick, en analogi som understryker den revolutionerande dimensionen av denna utveckling. Precis som ChatGPT i november 2022 visade för en bred allmänhet vad moderna språkmodeller är kapabla till, skulle Foundation Models kunna representera en liknande tröskel för robotar. Parallellen är inte bara metaforisk. De underliggande teknologierna delar viktiga arkitektoniska principer. Transformermodeller, ursprungligen utvecklade för språkbehandling, anpassas nu för att bearbeta sensoriska data, rörelsebanor och fysiska interaktioner.

Denna utveckling har långtgående ekonomiska konsekvenser. Robotindustrin står inför en tillväxtspurt som kan överträffa tidigare utvecklingar. Medan cirka fyra miljoner industrirobotar för närvarande används världen över, förutspår marknadsforskare att enbart humanoida robotar kan nå tjugo miljoner enheter år 2030. De mest ambitiösa prognoserna från ARK Invest förutspår en maximal marknadsvolym på tjugofyra biljoner amerikanska dollar för humanoida robotar. Dessa siffror kan verka överdrivna, men de återspeglar den transformerande kraft som experter tillskriver denna teknik.

Lämplig för detta:

• AI-industrin 5.0: Hur Jeff Bezos (Amazon) 6,2 miljarder dollar stora projekt Prometheus tar AI till fabriksgolv

Från rigida algoritmer till adaptiva system

Den tekniska utvecklingen från programmerade till lärande robotar sker på flera nivåer. I grund och botten handlar det om ett skifte från regelbaserade system till datadrivna metoder. Traditionell robotprogrammering förlitade sig på explicita instruktioner för varje eventualitet. En robot på ett monteringsband var tvungen att veta exakt var en komponent skulle befinna sig, dess orientering och vilken kraft och hastighet med vilken den skulle gripa tag i den. Denna precision krävde strukturerade miljöer som minimerade variation.

Grundmodeller för robotar bryter med detta paradigm genom att extrahera statistiska mönster från stora datamängder. Istället för att implementera explicita regler lär sig dessa modeller implicita representationer av uppgifter, objekt och manipulationsstrategier. Inlärningsprocessen liknar mänskligt lärande genom observation och imitation. En modell matas med tusentals eller miljontals demonstrationer som visar hur specifika uppgifter utförs. Från dessa data extraherar det neurala nätverket mönster och strategier som det sedan kan tillämpa på nya, liknande situationer.

Data för dessa grundmodeller kommer från olika källor. Physical Intelligence samlade in cirka 10 000 timmar verklig robotdata för att träna sin första grundmodell. Startupföretaget GEN-0 rapporterar en ännu större datamängd på 270 000 timmar verklig manipulationsdata från hem, lager och arbetsplatser över hela världen. Dessa datamängder är enorma, men de når långt ifrån de biljoner tokens som används för att träna stora språkmodeller. Skillnaden förklaras av dataens natur. Robotdata är svårare att samla in eftersom det kräver fysiska interaktioner i den verkliga världen. Man kan inte bara ladda ner miljontals videor från internet och hoppas att det räcker. Robotdata behöver ofta genereras aktivt, genom teleoperation, mänskliga demonstrationer eller automatiserade datainsamlingssystem.

Det är här simulering kommer in i bilden och spelar en nyckelroll i modern robotforskning. Fysikbaserade simulatorer gör det möjligt att generera praktiskt taget obegränsade mängder syntetisk träningsdata. Nvidia har skapat plattformar som Omniverse och Isaac Sim som tillhandahåller mycket realistiska virtuella miljöer där robotar kan tränas. World Foundation Models, som Nvidia utvecklar under namnet Cosmos, genererar fotorealistiska videosekvenser från enkla indata som respekterar fysikaliska lagar och som robotar kan lära sig virtuellt på.

Idén är övertygande. Istället för att registrera miljontals timmar av verkliga interaktioner kan robotar tränas i simuleringar där tiden komprimeras och tusentals robotinstanser lär sig parallellt. Utmaningen ligger i att överbrygga det så kallade gapet mellan simulering och verklighet, skillnaden mellan simulerat och verkligt beteende. En robot som presterar perfekt i simuleringen kan misslyckas i verkligheten om fysikaliska egenskaper som friktion, elasticitet eller sensorfel inte har modellerats korrekt.

Tyska aktörers roll i det globala robotlandskapet

Tyskland har en väletablerad robotindustri och anses vara ett av de ledande länderna inom industriell automation. Robottätheten inom tysk tillverkning är bland den högsta i världen, med cirka trehundra robotar per tiotusen anställda. Denna styrka inom traditionell robotik ger en solid grund, men frågan kvarstår om Tyskland framgångsrikt kan hantera övergången till kognitiva, AI-drivna robotar.

Flera tyska och europeiska företag positionerar sig på denna framväxande marknad. Agile Robots, med huvudkontor i München, har blivit en av de mest ambitiösa aktörerna. I november 2025 tillkännagav företaget sin första humanoida robot, Agile One, specifikt utformad för industriella miljöer och planerad för produktion i en ny fabrik i Bayern i början av 2026. Agile Robots betonar att utbildningen av deras Robot Foundation Model huvudsakligen sker i München och är baserad på verkliga produktionsdata. Ett partnerskap med Deutsche Telekom och Nvidia möjliggör utbildning i det nya Industrial AI Cloud, som ligger i tyska datacenter och uppfyller europeiska dataskyddsstandarder.

Denna strategi är strategiskt betydelsefull. Medan många konkurrenter förlitar sig på syntetisk eller generisk data, besitter Agile Robots, genom sin egen produktion och sina kunder inom fordons- och elektronikindustrin, en av de största industriella datamängderna i Europa. Data är livsnerven för artificiell intelligens, och tillgång till högkvalitativ, verklig data ger en betydande konkurrensfördel. Företaget har redan över 20 000 robotlösningar i drift och samlar kontinuerligt in ny data från verkliga applikationer.

NEURA Robotics, baserat i Metzingen, Tyskland, har en liknande ambitiös strategi. Företaget positionerar sig inom kognitiv robotik och arbetar nära Nvidia för att utveckla grundmodeller för sina robotsystem. NEURA betonar kombinationen av verkliga data med avancerade simuleringar och har utvecklat en flerskiktad AI-arkitektur som kombinerar realtidssensorbearbetning, lokal inferens på roboten och distribuerad multiagentinlärning. I oktober 2025 tillkännagav NEURA sin expansion till Hangzhou, Kina, med ett registrerat kapital på 45 miljoner euro, vilket understryker företagets globala fokus.

Tyska rymd- och rymdcentrum (DLR) investerar också i fundamentmodeller, men med ett bredare fokus på tillämpningar inom flyg, rymd och transport. DLR:s projekt Foundation Models Adaptation syftar till att göra stora AI-modeller användbara för specifika tillämpningar och att utveckla lätta, specialiserade modeller. Även om DLR inte direkt utvecklar kommersiella humanoida robotar, bidrar deras forskning till den kunskapsbas som industriella aktörer kan bygga vidare på.

De tyska företagens ställning är dock inte utan utmaningar. Den globala konkurrensen är hård, och både USA och Kina investerar kraftigt i robotik och artificiell intelligens. Under första halvåret 2025 investerade Kina sex gånger och USA fyra gånger så mycket kapital i AI-aktiverad robotik som Europeiska unionen. Detta investeringsgap är oroande. Medan Europa har investerat över tjugo miljarder euro i AI-företag, avsätter USA etthundratjugo miljarder dollar årligen, och Kina har investerat niohundratolv miljarder dollar i artificiell intelligens och relaterad teknik under det senaste decenniet.

Det europeiska regelverket bidrar till denna skillnad. Medan AI-lagen och GDPR strävar efter det viktiga målet att främja ansvarsfull AI-utveckling och säkerställa dataskydd, begränsar de samtidigt åtkomsten till utbildningsdata och ökar efterlevnadskostnaderna, vilket oproportionerligt belastar mindre företag. Medan Europa reglerar, experimenterar amerikanska och kinesiska företag med betydligt färre restriktioner.

Den ekonomiska dimensionen av teknologisk omvandling

Införandet av grundläggande modeller inom robotik har långtgående ekonomiska konsekvenser som sträcker sig bortom själva robotindustrin. I grund och botten tar det upp frågan om hur automatisering kan öka produktiviteten, lindra bristen på kvalificerad arbetskraft och säkra konkurrenskraften i högindustrialiserade ekonomier som Tyskland.

Utbildningskostnaderna för grundmodeller är betydande och ökar kontinuerligt. Medan den ursprungliga Transformer-modellen kostade cirka niohundra dollar år 2017, var de uppskattade utbildningskostnaderna för OpenAI:s GPT-4 sjuttioåtta miljoner dollar och för Googles Gemini Ultra etthundranittioen miljoner dollar. Dessa summor överstiger vida de budgetar som finns tillgängliga för akademiska institutioner eller mindre företag. Att utveckla konkurrenskraftiga grundmodeller kräver därför en kapitalinvestering som endast kan anskaffas av välfinansierade företag eller genom statlig finansiering.

För robotikspecifika grundmodeller är de exakta kostnaderna svårare att kvantifiera, men de kommer sannolikt att vara av en liknande storleksordning, om inte högre. Behovet av att samla in stora mängder verklig robotdata kräver omfattande hårdvaruinfrastruktur och driftskostnader. Physical Intelligence rapporterar att deras datagenereringssystem levererar över tiotusen nya timmar robotdata varje vecka. Att driva ett sådant system med tusentals datainsamlingsenheter och robotar över hela världen är kostsamt.

Avkastningen på investeringen för dessa projekt beror på om de utvecklade grundmodellerna faktiskt levererar de utlovade fördelarna. Den ekonomiska motiveringen för humanoida robotar baseras på deras förmåga att ersätta eller komplettera mänsklig arbetskraft inom vissa områden. En studie av Nexery förutspår att humanoida robotar skulle kunna automatisera upp till 40 procent av de uppgifter som för närvarande utförs manuellt, med fokus på montering, logistik och underhåll. Den förväntade återbetalningsperioden är mindre än 56 hundradelar av ett år, vilket gör humanoida robotar till en attraktiv investering.

Dessa beräkningar bygger på antagandet att anskaffningskostnaderna för humanoida robotar kommer att minska. Medan de första modellerna kommer att kosta i genomsnitt åttio tusen amerikanska dollar år 2025, förväntas ett pris på cirka tjugo till trettio tusen dollar år 2030. Denna kostnadsminskning skulle drivas av stordriftsfördelar, tekniska förbättringar och konkurrens. Som jämförelse kostar en genomsnittlig industriarbetare i Tyskland en arbetsgivare cirka femtio till sjuttio tusen euro per år, inklusive socialförsäkringsavgifter och förmåner. En robot som kan arbeta dygnet runt, inte kräver några pauser och inte blir sjuk skulle kunna betala sig själv inom några år under dessa förhållanden.

Den ekonomiska effekten är ambivalent. Å ena sidan skulle automatisering genom kognitiva robotar kunna bidra till att lindra den akuta bristen på kvalificerad arbetskraft inom många sektorer. Tyskland och andra högindustrialiserade länder står inför demografiska förändringar som minskar antalet tillgängliga arbetskrafter. Robotar skulle kunna fylla luckor och upprätthålla produktiviteten. Å andra sidan finns det oro för att automatisering kommer att leda till förlorade arbetstillfällen, särskilt inom sektorer som involverar repetitiva, fysiska uppgifter.

Historiska erfarenheter visar dock att tekniska framsteg inte leder till massarbetslöshet på lång sikt, utan snarare till strukturella förändringar på arbetsmarknaden. Nya yrkesområden uppstår som kräver underhåll, programmering och övervakning av automatiserade system. Kvalifikationskraven skiftar från rent fysiskt arbete till tekniska och kognitiva färdigheter. Utmaningen för utbildningspolitiken är att förbereda arbetskraften för denna omvandling och att erbjuda omskolningsprogram.

Vår globala bransch- och affärsexpertis inom affärsutveckling, försäljning och marknadsföring - 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

Konkurrensen om tekniskt ledarskap

Det globala konkurrenslandskapet inom robotik kännetecknas av en triangel mellan USA, Kina och Europa, där varje region uppvisar tydliga styrkor och svagheter. USA dominerar inom grundmodeller för artificiell intelligens. OpenAI, Anthropic, Google och Meta har utvecklat de mest kraftfulla språkmodellerna och besitter enorm expertis inom skalning av neurala nätverk. De överför nu denna kompetens till robotik. Företag som Figure AI, 1X Technologies och Physical Intelligence arbetar intensivt med humanoida robotar som styrs av grundmodeller.

Kina har blivit världens största marknad för industrirobotar. År 2024 var 54 procent av alla nyinstallerade industrirobotar placerade i Kina, jämfört med 17 procent i Europeiska unionen. Den kinesiska regeringen har definierat robotteknik som en strategisk prioritet och marknadsför massivt industrin genom program som Made in China 2025. Kina siktar på att producera cirka 40 miljoner robotar till 2030, en siffra som understryker regeringens ambitioner. Kina leder också inom AI-patent och innehar över 70 procent av de globala generativa AI-patenten, jämfört med 21 procent från USA och bara 2 procent från Europa.

Europa, inklusive Tyskland, ståtar med väletablerade robotteknikmästare som KUKA, ABB och Stäubli, samt en stark leverantörsindustri. Europas styrka ligger i precisionsteknik, hårdvarukvalitet och en djup förståelse för industriella processer. Dessa styrkor är värdefulla, men de räcker inte för att dominera området kognitiv robotik. Utmaningen ligger i att kombinera hårdvaruexpertis med AI-expertis.

De senaste årens förvärv och investeringar illustrerar förändringarna i branschen. Övertagandet av KUKA av det kinesiska konglomeratet Midea 2016 var en väckarklocka för Europa. SoftBanks nyligen tillkännagivande om sitt förvärv av ABB:s robotdivision för 5 miljarder dollar visar att asiatiska investerare aggressivt investerar i europeisk robotkompetens. Dessa förvärv ger kapital och marknadstillgång, men de medför också risken att strategisk kunskap förloras.

Europeiska företag som NEURA Robotics expanderar till Kina för att få tillgång till denna enorma marknad och lokala resurser. Även om denna strategi är förståelig ur ett affärsperspektiv, väcker den också frågor om teknologisk suveränitet. Om europeiska robotföretag i allt högre grad flyttar sin forsknings- och utvecklingskapacitet till Kina, som i fallet med Stihl, som flyttade utvecklingen av sina robotgräsklippare dit, finns det en risk för en långsiktig förlust av expertis.

Svaret på dessa utmaningar kräver en strategisk europeisk robotik- och AI-politik. Med sin AI-förordning har EU skapat ett riskbaserat regelverk som skulle kunna fungera som en global modell. Reglering ensam skapar dock inte innovation. Betydande investeringar i forskning, infrastruktur och utbildning av kvalificerade yrkesverksamma är avgörande. De aviserade partnerskapen inom EU AI Champions-initiativet, med över en miljard euro i AI-investeringar, är ett steg i rätt riktning, men dessa summor är fortfarande blygsamma jämfört med USA och Kina.

Lämplig för detta:

• Potentialen för små och medelstora företag-kontrollerade robotik för medelstora företag: omvandling av arbetsvärlden och nya konkurrensfördelar

Grundmodeller som universella problemlösare

Den viktigaste innovationen hos Foundation Models ligger i deras förmåga att generalisera. Traditionella robotsystem var uppgiftsspecifika, vilket innebar att de var skräddarsydda för en enda uppgift. En svetsrobot kunde svetsa, en griprobot kunde gripa, och att byta till en ny uppgift krävde komplex omprogrammering. Foundation Models strävar efter uppgiftsgeneralitet, förmågan att hantera en mängd olika uppgifter med samma modell.

Denna metod kallas även noll-skottsinlärning eller få-skottsinlärning. Noll-skottsinlärning innebär att en modell kan lösa en ny uppgift utan specifik träning för den uppgiften genom att förlita sig på sin allmänna förståelse. Få-skottsinlärning innebär att endast ett fåtal demonstrationer behövs för att anpassa modellen för en ny uppgift. Dessa funktioner är transformerande för robotteknik eftersom de dramatiskt ökar flexibiliteten.

På CES 2025 demonstrerade Nvidia med sin Isaac GR00T N1 Foundation Model hur en robot kan anpassas för nya uppgifter genom minimal efterträning. Modellen har en dubbel arkitektur inspirerad av principer för mänsklig kognition. System 1 är en snabbtänkande handlingsmodell som möjliggör reflexiva reaktioner. System 2 är en långsamtänkande modell för avsiktligt beslutsfattande och planering. Denna arkitektur gör det möjligt för roboten att både reagera snabbt på händelser och hantera komplexa uppgifter i flera steg.

Företaget 1X Technologies demonstrerade en humanoid robot som autonomt utförde städuppgifter i hemmet efter att ha utrustats med en policymodell baserad på GR00T N1. Systemets autonomi baserades på dess förmåga att tolka visuell input, förstå uppgiftens sammanhang och utföra lämpliga åtgärder utan att varje rörelse behöver programmeras explicit.

Franka Emika, ett tyskt robotföretag, integrerade också Nvidia GR00T i sitt Franka Research 3-system och demonstrerade ett dubbelarmssystem på Automatica 2025 som autonomt utförde komplexa manipulationsuppgifter. Systemet kunde härleda mål baserat på kamerainmatning och utföra lämpliga åtgärder i realtid, utan manuell integration eller uppgiftsteknik.

Dessa exempel visar att grundläggande modeller har potential att demokratisera robottekniken. Medan programmering av robotar tidigare har krävt specialiserad kunskap, skulle även mindre företag och användare utan djupgående teknisk expertis i framtiden kunna använda robotar för sina ändamål. Utvecklingen av robot-som-en-tjänst-modeller skulle kunna förstärka denna trend genom att ytterligare sänka inträdesbarriärerna.

Vikten av data och simuleringar

Kvaliteten på en grundläggande modell beror i hög grad på de data den tränas på. Inom naturlig språkbehandling fanns biljoner ord lätt tillgängliga från internet, men sådana stora mängder data är inte lättillgängliga för robotteknik. Datagapet hos robotar är ett grundläggande problem. En hypotetisk robot-GPT, om den tränas på samma mängd data som en stor språkmodell, skulle kräva hundratusentals år av datainsamling, även om tusentals robotar kontinuerligt genererade data.

Simuleringar erbjuder en väg ut ur detta dilemma. Fysikbaserade simulatorer kan generera praktiskt taget obegränsade mängder syntetisk data. Utmaningen ligger i att säkerställa att de beteenden som lärs in i simuleringen är överförbara till den verkliga världen. Olika tekniker används för att överbrygga klyftan mellan simulering och verklighet. Domänrandomisering varierar systematiskt de fysiska parametrarna i simuleringen, vilket gör modellen mer robust mot verkliga variationer. Förstärkningsinlärning med mänsklig feedback gör det möjligt att träna modeller med hjälp av belöningssignaler som härrör från både simuleringar och verkliga interaktioner.

Nvidia Cosmos, utformad som en World Foundation Model, genererar fotorealistiska videosekvenser från enkla indata och fungerar som träningsmiljöer för robotar. Tanken är att robotar kan lära sig i dessa genererade världar utan kostnaderna och riskerna med verkliga experiment. Modellen förstår fysiska egenskaper och rumsliga relationer, vilket säkerställer att de genererade scenarierna är realistiska.

En annan lovande metod är användningen av mänsklig videodata. Människor utför miljontals manipulationsuppgifter dagligen, vilka spelas in på video. Om det blir möjligt att extrahera relevant information för robotinlärning från dessa videor skulle databasen kunna utökas avsevärt. Visuella språkmodeller som CLIP har visat att visuella koncept kan läras in från naturligt språk, och liknande metoder utforskas nu för robotik.

Tyska och europeiska forskningsinstitutioner bidrar till denna utveckling. Fraunhofer-institutet för materialflöde och logistik arbetar med robotsimuleringar och maskininlärningssystem. Det tyska forskningscentret för artificiell intelligens (DFKI) utvecklar AI-metoder för robotinlärning. Denna forskning är grundläggande för europeiska företags konkurrenskraft, men den måste stödjas av tillräcklig finansiering och kunskapsöverföring till industriella tillämpningar.

Utmaningar och öppna frågor

Trots de enorma framstegen kvarstår många utmaningar. Grundmodellernas robusthet är en viktig fråga. En modell som presterar bra i en testmiljö kan misslyckas i verkligheten när den ställs inför oväntade situationer. Generaliserbarheten, som framhålls som en stor fördel, måste bevisas inom en mängd olika scenarier.

Säkerheten hos autonoma system är en annan kritisk dimension. I takt med att robotar i allt högre grad arbetar autonomt och fattar beslut baserade på grundläggande modeller, hur kan man garantera att de beter sig säkert och inte utsätter människor för fara? Traditionell robotteknik förlitade sig på hårdkodade säkerhetsmekanismer. Med inlärningssystem är sådana strikta gränser svårare att implementera.

De etiska och samhälleliga konsekvenserna av kognitiv robotik debatteras intensivt. Frågan om ansvar omdefinieras. Om en robot fattar ett beslut som leder till skada, vem bär ansvaret? Robotens tillverkare, utvecklaren av grundmodellen, operatören eller roboten själv? Dessa frågor är inte triviala och kräver juridiska och regulatoriska förtydliganden.

Påverkan på arbetsmarknaden är föremål för flitig debatt. Medan vissa experter menar att robotar kommer att lindra kompetensbristen och skapa nya jobb, befarar andra att särskilt lågkvalificerade arbetstagare kan bli omplacerade. En studie uppskattar att humanoida robotar skulle kunna automatisera upp till 40 procent av manuella uppgifter. Den samhälleliga utmaningen ligger i att hantera övergången på ett sätt som säkerställer att fördelarna med automatisering fördelas rättvist och att sociala störningar minimeras.

Den strategiska betydelsen för Tyskland och Europa

Utvecklingen av kognitiv robotik är inte bara en teknologisk utan även en geopolitisk fråga. Förmågan att utveckla och producera intelligenta robotar ses alltmer som en strategisk faktor. Robotik finner tillämpningar inte bara inom civila sektorer utan även inom försvaret, där autonoma system blir allt viktigare.

Tyskland har potential att ta en ledande roll inom kognitiv robotik om rätt ramverk etableras. Dess styrkor ligger inom precisionsmekanik, mjukvaruutveckling och en djup förståelse av industriella processer. Bilindustrin, historiskt sett en viktig drivkraft för robotik, skulle återigen kunna spela en central roll. Dess etablerade leverantörsnätverk och omfattande datapool från miljontals verkliga tillverkningsprocesser är värdefulla tillgångar.

Denna potential måste dock aktivt utnyttjas. En robotstrategi för Tyskland och Europa bör omfatta flera delar. För det första behövs betydande investeringar i forskning och utveckling för att hålla jämna steg med USA och Kina. För det andra måste regelverket utformas för att främja innovation snarare än att hindra den, utan att kompromissa med säkerhet och etiska standarder. För det tredje bör samarbetet mellan industri, forskningsinstitut och startups intensifieras för att påskynda överföringen av kunskap till säljbara produkter.

Att främja entreprenörskap och skapa en attraktiv miljö för robotstartups är avgörande. Många av de mest innovativa utvecklingarna kommer från agila och risktoleranta startups. Tyskland och Europa måste se till att sådana företag har tillgång till kapital, talang och marknader.

Utbildning av yrkesarbetare är en annan kritisk faktor. Efterfrågan på experter inom artificiell intelligens, robotik och relaterade områden överstiger vida tillgången. Universitet och yrkesskolor måste anpassa sina läroplaner och öka utbildningen inom dessa områden. Samtidigt bör omskolningsprogram erbjudas befintliga arbetstagare så att de kan hantera övergången till en automatiserad arbetskraft.

Från stela maskiner till lärandepartners – Europas väg in i robotikens era

Transformationen från programmerade till lärande robotar representerar ett av de viktigaste teknologiska skiftena under de kommande decennierna. Grundmodeller för robotar har potential att dramatiskt utöka flexibiliteten och tillämpningsmöjligheterna för autonoma system. Robotar kommer inte längre att vara stela maskiner som bara utför fördefinierade uppgifter, utan adaptiva system som kan lära av erfarenhet och anpassa sig till nya situationer.

De ekonomiska konsekvenserna är långtgående. Automatisering genom kognitiva robotar skulle kunna öka produktiviteten i ett flertal branscher, motverka kompetensbristen och stärka konkurrenskraften i högindustrialiserade ekonomier. Marknadsprognoser pekar på exponentiell tillväxt, med potential för mervärde på biljoner dollar.

Tyskland och Europa står inför utmaningen att kombinera sina traditionella styrkor inom robotik med de nya kraven från kognitiva system. Tyska och europeiska företags hårdvaruexpertis ger en solid grund, men den måste kompletteras med AI-expertis. Företag som Agile Robots och NEURA Robotics visar att europeiska aktörer verkligen är kapabla att konkurrera inom detta område. Den globala konkurrensen är dock hård, och både USA och Kina investerar kraftigt i denna framtida teknik.

Denna utveckling kräver ett systemiskt tillvägagångssätt som involverar forskning, industri, politik och samhälle. Teknologisk innovation måste åtföljas av smart reglering som säkerställer säkerhet och etiska standarder utan att hämma innovation. Samhällsdebatten om automatiseringens effekter måste föras konstruktivt för att lindra rädslor och belysa fördelarna.

Övergången från programmerade till lärande robotar är mer än bara tekniska framsteg. Den markerar början på en ny era där maskiner inte längre bara är verktyg, utan partners som arbetar tillsammans med människor för att ta itu med komplexa uppgifter. Hur samhällen formar denna övergång kommer att avgöra om fördelarna med denna teknik delas i stor utsträckning och om Europa kan spela en ledande roll i denna nya värld. Möjligheterna är enorma, men de måste tas tillvara. Det är dags att agera nu.

En ny dimension av digital transformation med 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Plattform & B2B-lösning | Xpert Consulting - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

☑ 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

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