«Фізичний ШІ» та Індустрія 5.0 та Робототехніка – Німеччина має найкращі можливості та передумови у фізичному ШІ

Від сформованого слова до виконаного вчинку: фатальна година Німеччини в епоху фізичного штучного інтелекту

Поки світ все ще захоплюється можливостями генеративних мовних моделей, наступний, набагато глибший тектонічний зсув у технологічному ландшафті вже відбувається на задньому плані. Ера суто цифрових алгоритмів поступається місцем ері «фізичного ШІ» — втіленого штучного інтелекту, який вже не просто складає тексти, а сприймає, розуміє та активно взаємодіє з фізичним світом. Те, що спочатку звучить як наукова фантастика, зараз перетворюється на вирішальне поле битви світової промисловості, з прогнозованим зростанням ринку, яке досягне майже 68 мільярдів доларів США до 2034 року.

Для Німеччини як промислового регіону цей розвиток знаменує собою історичний поворотний момент: якщо раніше ми були безсилі в гонці чисто програмного забезпечення проти Кремнієвої долини, то тепер карти перетасовуються. Фізичний ШІ вимагає не лише цифрового інтелекту, але й відмінної мехатроніки, точного машинобудування та глибоких знань у предметній області – саме тих чеснот, які формують основу німецької економіки.

Але міжнародна конкуренція ніколи не спить. Між інноваційно орієнтованими США та Китаєм, який спеціалізується на масовому виробництві, для Німеччини відкривається критично важливе вікно можливостей, яке триває лише близько 24 місяців. За цей короткий період трансформація має бути успішною: від жорстких промислових роботів до адаптивних, гуманоїдних систем, що підтримуються суверенними обчислювальними інфраструктурами, такими як нова «Промислова хмара штучного інтелекту» від Telekom та NVIDIA.

Цей аналіз проливає світло на те, чому Німеччина має структурну «несправедливу перевагу» у сфері фізичного штучного інтелекту, як далекоглядні гравці з Мюнхена та Метцінгена хочуть боротися з нестачею кваліфікованих працівників за допомогою гуманоїдної робототехніки, і чому роки з 2024 по 2026 рік вирішать, чи зведемося ми до простого постачальника обладнання, чи станемо провідним ринком наступної промислової революції.

Підходить для цього:

• Розумна фабрика з промисловим ШІ: Крім робототехніки розумних датчиків до повністю автоматичної фабрики

Той, хто контролює фізичний світ, контролює промислове майбутнє

Злиття штучного інтелекту та роботизованого виконання знаменує собою тектонічний зсув у світовому технологічному ландшафті. Якщо останнє десятиліття характеризувалося домінуванням цифрових платформ та генеративних мовних моделей, то наступне десятиліття характеризуватиметься фізичним ШІ, втіленим штучним інтелектом, який більше не просто генерує текст, а сприймає, розуміє та діє в реальному світі. Прогнозується, що світовий ринок фізичного ШІ, який у 2024 році становив скромні 3,78 мільярда доларів, до 2034 року зросте приблизно до 67,91 мільярда доларів, що становить вісімнадцять разів більше. Цей розвиток відбувається на тлі інтенсивної геополітичної конкуренції між Сполученими Штатами, Китаєм та Європою, де Німеччина потенційно відіграє ключову роль завдяки своїй унікальній промисловій базі та мехатронному досвіду — ролі, яку вона ніколи не відігравала в галузі чистого програмного ШІ.

Центральна теза цього аналізу полягає в тому, що Німеччина має структурну перевагу в галузі фізичного ШІ, якої їй бракує в галузі генеративного ШІ. Хоча Кремнієва долина домінує в алгоритмах та моделях великих мов програмування, а Китай удосконалив масове виробництво споживчого обладнання, Німеччина має багаторічний накопичений досвід у прецизійній мехатроніці, машинобудуванні та промисловому виробництві, а також доступ до найцінніших промислових даних світу. Чи буде використана ця можливість, вирішить критичне вікно можливостей між 2024 і 2026 роками, яке зараз відкривається і незабаром знову закриється.

Підходить для цього:

• Фізичний ШІ зустрічається з традиціями: чому ця угода може змінити німецьку промисловість

Тектонічний зсув від алгоритмів навчання до діючих машин

Найфундаментальніший зсув у сфері фізичного штучного інтелекту відбувається на рівні базових моделей для роботів. Традиційні промислові роботи дотримувалися жорстких, запрограмованих послідовностей, логіки «якщо-тоді», яку мали ретельно впроваджувати спеціалізовані інженери для кожного нового завдання. Ця епоха добігає кінця. На їхнє місце приходять моделі «Зір-Мова-Дія», або скорочено моделі VLA. Вони представляють новий клас мультимодальних базових моделей, що поєднують візуальне сприйняття, розуміння мови та фізичні дії в єдиній системі. Така модель фіксує зображення з камери середовища робота, обробляє текстову інструкцію та безпосередньо виводить дії робота з низьким порогом, які можна виконати для виконання завдання. Це відбувається без явного програмування окремих послідовностей рухів.

Технічна архітектура цих систем зазвичай складається з двох компонентів: попередньо навченої моделі візуально-мови, яка служить ядром сприйняття та міркування і кодує зображення з камери разом з мовленнєвими інструкціями у загальне латентне представлення, та декодера дій, який перетворює це представлення на безперервні рухи, які робот може виконувати. Моделі навчаються на наборах даних, що містять роботизовані демонстрації у вигляді пар візуального спостереження, текстової інструкції та траєкторії руху. Ці демонстрації можуть бути згенеровані реальними роботами, за допомогою людської телеоперації або синтетично в середовищах моделювання.

Наслідки цієї розробки є далекосяжними. Роботів більше не потрібно програмувати окремо для кожного завдання, а можна перевести на нові завдання за допомогою кількох демонстрацій або інструкцій природною мовою. Система Helix, розроблена для гуманоїдних роботів, демонструє масштабованість цього підходу та була навчена протягом приблизно 500 годин роботизованої телеоперації з використанням автоматично згенерованих текстових описів. Розділена архітектура, яка відокремлює стратегічне мислення та планування завдань у модулі Системи 2 від швидкої реакції та точності дрібної моторики в модулі Системи 1, забезпечує як широке узагальнення, так і швидке керування з низьким порогом.

Це відкриває стратегічну можливість для Німеччини. Точне обладнання, необхідне для роботи цих базових моделей, ідеально відповідає сильним сторонам німецької інженерії. Такі компанії, як NEURA Robotics з Метцінгена та Agile Robots з Мюнхена, розробляють системи, які більше не оптимізовані для окремої дії, а можуть вирішувати завдання узагальнено. Стартап GEN-0 представив новий клас втілених базових моделей, навчених на корпусі з 270 000 годин реальних траєкторій маніпуляцій та здатних функціонувати в різних варіантах роботів, від шестиосьових та семиосьових систем до напівгуманоїдних систем з більш ніж 16 ступенями свободи.

Архітектура інфраструктури суверенних обчислень як промислова основа

Питання технологічного суверенітету перетворилося з абстрактної політичної концепції на конкретну промислову необхідність. 5 листопада 2025 року Deutsche Telekom та NVIDIA представили в Берліні першу у світі промислову хмару зі штучним інтелектом (Industrial AI Cloud) – суверенну, готову до використання корпоративну платформу, запуск якої заплановано на початок 2026 року. Це партнерство поєднує перевірену інфраструктуру та операції Deutsche Telekom з платформами штучного інтелекту та цифрового двійника Omniverse від NVIDIA та являє собою інвестицію в розмірі одного мільярда євро, повністю профінансовану приватним сектором.

Технічна суть цієї ініціативи вражає. У відремонтованому центрі обробки даних у Мюнхені наразі встановлюється понад тисячу систем NVIDIA DGX B200 та серверів RTX PRO, на яких розміщено до 10 000 графічних процесорів NVIDIA Blackwell. Ця обчислювальна потужність збільшує обчислювальну потужність штучного інтелекту, доступну в Німеччині, приблизно на 50 відсотків. Платформа використовує найсучасніші програмні стеки, включаючи NVIDIA AI Enterprise та NVIDIA Omniverse, які повністю інтегровані в хмарну та мережеву екосистему Deutsche Telekom.

Стратегічне значення полягає в поєднанні обчислювальної потужності та суверенітету даних. Дженсен Хуанг, засновник і генеральний директор NVIDIA, лаконічно сформулював бачення: кожна виробнича компанія в майбутньому володітиме двома заводами: одним для фізичного продукту та одним для штучного інтелекту, який забезпечує цей продукт. Промислова хмара штучного інтелекту забезпечує провідні компанії у виробництві, автомобільній промисловості, робототехніці, охороні здоров'я, енергетиці та фармацевтиці обчислювальною потужністю, необхідною для навчання, моделювання та розгортання штучного інтелекту в великих масштабах.

Ключовим елементом є так званий «Німецький стек» – безпечна, суверенна цифрова інфраструктура, розроблена спільно Deutsche Telekom та SAP. Telekom забезпечує фізичну інфраструктуру, а SAP – платформу бізнес-технологій та додатки на основі штучного інтелекту. Таке поєднання гарантує найвищі стандарти захисту даних, безпеки та надійності відповідно до європейських норм. Це має життєво важливе значення для німецьких малих і середніх підприємств з їхніми цінними технологічними секретами, оскільки конфіденційні дані про проектування та параметри виробництва не потрібно завантажувати на іноземні сервери.

Перших клієнтів та партнерів цієї нової фабрики штучного інтелекту вже оголошено. Окрім самих SAP та Deutsche Telekom, серед них Mercedes-Benz та BMW Group, які зможуть проводити надзвичайно складні симуляції за допомогою цифрових двійників на основі штучного інтелекту та значно пришвидшити процеси розробки нових транспортних засобів. Також партнерами названі компанії-розробники, такі як Agile Robots та Wandelbots, а також пошукова система зі штучним інтелектом Perplexity та виробник дронів Quantum Systems.

Повернення людини-механіка до виробничого цеху

Людиноподібний робот, який довго був предметом науково-фантастичних фантазій, входить у промислову реальність. Прогнозується, що світовий ринок людиноподібних роботів досягне 15 мільярдів доларів до 2030 року з річним темпом зростання 39,2 відсотка та 51 мільярда доларів до 2035 року з очікуваним річним темпом зростання 55 відсотків. Goldman Sachs прогнозує, що у 2026 році по всьому світу буде поставлено від 50 000 до 100 000 одиниць людиноподібних роботів, тоді як виробничі витрати впадуть до 15 000-20 000 доларів за одиницю завдяки ефекту масштабу. До 2035 року щорічні поставки можуть сягати мільйонів.

Німеччина позиціонує себе на цьому зростаючому ринку за допомогою двох перспективних гравців. NEURA Robotics, заснована у 2019 році Давидом Регером у Метцінгені поблизу Штутгарта, зарекомендувала себе як єдина у світі компанія, яка повністю розробляє та виробляє інтелектуальних когнітивних роботів власними силами. У січні 2025 року компанія отримала фінансування серії B у розмірі 120 мільйонів євро для прискорення розвитку когнітивних гуманоїдних роботів у Європі для різних галузей промисловості. 4NE1, гуманоїдний робот висотою 1,80 метра, вагою 80 кілограмів та вантажопідйомністю 15 кілограмів, розроблений як перший у Європі гуманоїдний робот серійного виробництва.

Другим великим німецьким гравцем є компанія Agile Robots, заснована у 2018 році доктором Чжаопенгом Ченом та іншими експертами з Німецького аерокосмічного центру (DLR). Компанія представила свого першого людиноподібного робота Agile One у листопаді 2025 року та планує розпочати серійне виробництво на початку 2026 року на новому заводі у Фюрстенфельдбруку. У 2024 році компанія досягла обсягу продажів приблизно 200 мільйонів євро та має понад 2500 співробітників у Німеччині, Китаї та Індії. Agile One спеціально розроблений для використання в промисловому середовищі, де він працюватиме безпечно та ефективно разом з людьми, а також іншими роботизованими системами.

Унікальні технологічні особливості Agile One включають високоточну роботизовану руку, яка, за твердженням компанії, є найточнішою у світі, з п'ятьма рухомими пальцями, датчиками на кінчиках пальців та датчиками сили-крутного моменту в суглобах. Штучний інтелект робота був навчений з використанням одного з найбільших промислових наборів даних у Європі, а також даних, зібраних людиною. Архітектура базується на багатошаровій структурі штучного інтелекту, кожен шар якої спеціалізується на певному рівні пізнання та контролю, від стратегічного мислення та планування завдань до швидкої реакції та точності дрібної моторики.

Стратегічний контекст для цих подій полягає в дефіциті кваліфікованої робочої сили в Німеччині. З дефіцитом приблизно 387 000 кваліфікованих працівників у 2025 році та прогнозованим скороченням населення працездатного віку на 3,9 мільйона до 2030 року, німецька промисловість стикається з демографічним викликом екзистенційних масштабів. Федеральне агентство зайнятості визначає 163 професії з дефіцитом кваліфікованої робочої сили, що впливає приблизно на кожну восьму кваліфіковану професію. Особливо постраждали медсестри та охорона здоров'я, будівельна галузь та кваліфіковані ремесла, а також водії та працівники з догляду за дітьми. Інститут ifo оцінює втрату виробничих потужностей, спричинену дефіцитом кваліфікованої робочої сили, у 49 мільярдів євро на рік.

Віртуалізація заводу як тренувальний майданчик для машинного інтелекту

Усвідомлення того, що фізичні системи штучного інтелекту потребують мільйонів годин навчання, які було б неекономічно накопичувати в реальному світі, призвело до відродження концепції цифрових двійників. Перш ніж фізичний ШІ зможе працювати в реальному світі, він повинен навчитися у віртуальному світі, зокрема у фотореалістичних симуляціях, де застосовуються закони фізики. NVIDIA Omniverse зарекомендувала себе як провідна платформа для цієї стратегії, орієнтованої на симуляцію, що дозволяє створювати високодетальні цифрові двійники, в яких роботи можуть навчатися за години завдяки навчанню з підкріпленням тому, що в реальності зайняло б роки.

Технічною основою є NVIDIA Isaac Sim, фреймворк для еталонних додатків, побудований на NVIDIA Omniverse, який дозволяє розробникам проектувати, навчати, тестувати та перевіряти роботів на базі штучного інтелекту. Платформа підтримує датчики LiDAR, RGB-камери, датчики глибини та маски сегментації, а також генерує синтетичні дані для навчання зору роботів та автономної навігації. Паралелізація з прискоренням на графічному процесорі дозволяє одночасно запускати тисячі симуляцій роботів, що призводить до швидшого навчання до ста разів порівняно з підходами на основі центрального процесора.

NVIDIA Omniverse Blueprint надає масштабований еталонний робочий процес для моделювання багатопарків роботів у промислових цифрових двійниках. Це дозволяє компаніям тестувати та навчати різнорідні парки роботів, включаючи мобільних роботів, гуманоїдних асистентів, розумні камери та агентів зі штучним інтелектом, на заводах та складах. Такий підхід, що в першу чергу використовує моделювання, дозволяє перевірити, чи можуть парки роботів діяти скоординовано та адаптивно в динамічних середовищах, перш ніж вони будуть фізично розгорнуті.

Німеччина має структурну перевагу в цій галузі. Siemens вважається світовим лідером ринку технології цифрових двійників і представила новаторські інновації в галузі промислового штучного інтелекту та цифрових двійників на виставці CES 2025. Siemens Industrial Copilot for Operations переносить промисловий штучний інтелект безпосередньо на рівень виробництва, забезпечуючи швидке прийняття рішень у режимі реального часу операторами та інженерами з технічного обслуговування. У співпраці з NVIDIA було анонсовано Teamcenter Digital Reality Viewer, який забезпечує масштабну візуалізацію на основі фізики безпосередньо в системі управління життєвим циклом продукту.

Практичне застосування цих технологій у німецьких компаніях прогресує. Schaeffler оголосила про технологічне партнерство з NVIDIA для розробки цифрових двійників для понад 100 заводів. Використовуючи рішення на основі штучного інтелекту, співробітники можуть моделювати та швидше оптимізувати фізичні властивості матеріалів, процесів та виробничих робочих процесів. Платформа також дозволяє гнучко інтегрувати майбутні технології, такі як людиноподібні роботи, у виробниче середовище. T-Systems та Drees & Sommer співпрацюють над інтеграцією NVIDIA Omniverse для наступного покоління цифрових виробничих заводів, а перші успішні проекти вже реалізовані в автомобільному секторі.

Підходить для цього:

• Сім важелів для відновлення промислової могутності: систематичний аналіз

Демократизація робототехніки через когнітивну співпрацю

Трансформація роботів з простих інструментів на когнітивних партнерів досягається завдяки інтеграції можливостей сприйняття, комунікації та безпечної взаємодії з людьми. Когнітивні колаборативні роботи, відомі як коботи, можуть бачити, чути, відчувати людей та безпечно реагувати на них. Прогнозується, що до 2025 року світовий ринок коботів досягне обсягу 10,32 мільярда доларів США, при цьому в Німеччині очікуються щорічні темпи зростання приблизно на 15 відсотків протягом наступних п'яти років. Прогнозується, що до 2025 року лише в Німеччині буде продано понад 71 000 коботів.

Концепція Neuraverse, робототехнічної платформи на базі штучного інтелекту, розробленої NEURA Robotics, являє собою зміну парадигми в тому, як роботи навчаються та обмінюються навичками. Платформа об'єднує всі роботизовані системи, від синхронізації в реальному часі до масштабної оптимізації. Усі роботи надійно підключені до цифрового двійника в реальному часі та оптимізовані в масштабі за допомогою індивідуального моніторингу, аналітики та відстеження продуктивності. Основна інновація полягає в колективному навчанні: те, чого навчається один робот, одразу доступне всім іншим роботам того ж типу в усьому світі.

NEURA Robotics будує власні фізичні навчальні центри зі штучного інтелекту під назвою NEURA Gyms, де генеруються дані з реальних сценаріїв застосування. У поєднанні із синтетичними даними з Neuraverse це створює дуже складну, переносиму модель. Після успішного навчання певної можливості її можна застосувати до всіх інших роботів. Багаторівнева архітектура штучного інтелекту інтегрує сенсорний висновок у реальному часі, локальний висновок та уточнення на пристрої, розподілені багатоагентні обчислення, бібліотеку моделей для моделей Foundation та хмарну навчальну інфраструктуру.

Модульна, безпечна структура Neuraverse дозволяє компаніям, розробникам та партнерам з розробки додатків разом впроваджувати інновації, не ставлячи під загрозу свою інтелектуальну власність. Партнери можуть розробляти додатки або навички для платформи, такі як пилососіння, розвантаження посудомийних машин, прибирання кімнат або для медичних застосувань. Ці навички можна продавати зацікавленим користувачам у різних галузях, створюючи демократичний двигун інновацій для робототехніки.

Ця розробка безпосередньо вирішує основну проблему німецьких малих і середніх підприємств: виробництво з високим вмістом номенклатури та низьким обсягом виробництва. Німецькі компанії зазвичай виробляють широкий асортимент варіантів продукції у відносно невеликих кількостях, що вимагає високої гнучкості, точності та маневреності. Традиційна автоматизація, оптимізована для великих, повторюваних партій стандартизованої продукції, часто була неекономічною для цієї філософії виробництва. Автоматизація автоматизації, як її описує Fraunhofer IPA, використовує програмні рішення та методи машинного навчання для автоматизації програмування та реконфігурації варіантів компонентів, а також для того, щоб зробити використання роботів економічним навіть для невеликих розмірів партій.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Подолання бар'єру складності для промислових малих і середніх підприємств

Демократизація фізичного ШІ досягне свого повного потенціалу лише тоді, коли ці системи стануть такими ж простими у використанні, як смартфон. Платформи програмування роботів без коду та з низьким кодом дозволяють кваліфікованим працівникам без знань програмування налаштовувати роботизовані системи для таких завдань, як збирання речей з контейнерів, підбирання та розміщення, а також розпізнавання 3D-об'єктів, не написавши жодного рядка коду. За даними Gartner, до 2025 року 70 відсотків усіх нових додатків, розроблених організаціями, використовуватимуть технології з низьким кодом або без коду, порівняно з менш ніж 25 відсотками у 2020 році.

Керування машинами природною мовою являє собою наступний етап еволюції. Моделі «зорово-мовно-дієвий» дозволяють роботу отримувати завдання природною мовою, яке потім безпосередньо перетворюється на виконувані дії. Кваліфікований працівник може сказати або показати роботу, яке завдання потрібно виконати, наприклад, підняти певну деталь і обережно помістити її в коробку, не потребуючи розуміння базового програмування. Цей розвиток є ключем до широкого впровадження в німецьких малих і середніх підприємствах, які мають глибокі знання процесів, але мало спеціалізованого ІТ-персоналу.

Рівень впровадження штучного інтелекту (ШІ) у німецьких малих та середніх підприємствах демонструє неоднозначну картину. Хоча 91 відсоток німецьких компаній вважають генеративний ШІ важливим для своєї бізнес-моделі та створення майбутньої вартості – що на 36 відсоткових пунктів більше, ніж у попередньому році – фактичний рівень використання значно відстає. Лише близько 19 відсотків малих та середніх підприємств у Німеччині використовують методи ШІ, що вище середнього показника по ЄС, але значно нижче, ніж у порівнянних компаній у Данії (26 відсотків), Швеції (24 відсотки) або Бельгії (23 відсотки). Розрив між малими та середніми підприємствами та великими компаніями збільшується: у той час як лише приблизно кожне п'яте МСП у Німеччині використовує штучний інтелект, майже кожна друга велика компанія це робить.

Перешкоди для впровадження штучного інтелекту в малих та середніх підприємствах (МСП) численні. Нестача кваліфікованих працівників сама по собі є однією з найбільших перешкод, оскільки не вистачає кваліфікованого персоналу для цифровізації та проектів ШІ. Технологічна складність рішень ШІ стримує багато МСП, причому 29 відсотків опитаних компаній вважають цю складність ключовою перешкодою. Інтеграція нових систем ШІ в існуючі ІТ-ландшафти створює ще один виклик, як і якість та доступність даних, які часто неструктуровані, розподілені або мають несумісні формати. Регуляторна невизначеність, особливо щодо нового законодавства, такого як Закон ЄС про ШІ, викликає небажання інвестувати, а страх втратити контроль над конфіденційними даними компанії, особливо коли йдеться про залежність від іноземних хмарних сервісів або постачальників ШІ, є поширеним.

Промислова хмара штучного інтелекту від Deutsche Telekom безпосередньо вирішує кілька з цих бар'єрів. Як суверенна інфраструктура, що працює відповідно до європейських стандартів захисту даних, вона зменшує занепокоєння щодо безпеки даних. Її масштабованість дозволяє навіть меншим компаніям отримати доступ до обчислювальних потужностей, які вони інакше не могли б собі дозволити. Інтеграція із системами SAP, які вже впроваджені в багатьох німецьких компаніях, знижує бар'єр інтеграції. Тим не менш, залишається проблема, що готовність інвестувати перевищує фактичне впровадження: 82 відсотки компаній планують збільшити свої бюджети на штучний інтелект протягом наступних дванадцяти місяців, більше половини щонайменше на 40 відсотків, проте широке впровадження часто залишається фрагментарним.

Глобальна гонка за фізичний інтелект

Гонка за лідерство у сфері фізичного штучного інтелекту розгортається у трикутнику між Сполученими Штатами, Китаєм та Європою, причому кожен регіон пропонує свої сильні сторони та стратегії. США домінують у розробці моделей фінансування та стартапів. Компанія Figure AI, заснована у 2022 році, перебуває у раунді фінансування на суму 1,5 мільярда доларів США з оцінкою в 39,5 мільярда доларів США. Apptronik завершив раунд фінансування серії A на суму 350 мільйонів доларів США у лютому 2025 року за участю Google, чий підрозділ DeepMind співпрацює з Apptronik над розробкою моделей поведінки для двоногих роботів. Tesla планує випустити 5000 одиниць Optimus до 2025 року та прагне досягти довгострокової річної потужності в один мільйон роботів, причому Ілон Маск стверджує, що Optimus може генерувати 10 трильйонів доларів вартості.

Китай впроваджує державно скоординовану стратегію розвитку своєї галузі гуманоїдної робототехніки. Міністерство промисловості та інформаційних технологій опублікувало дорожню карту для створення повноцінної екосистеми гуманоїдних роботів до 2025 року. У листопаді 2025 року було створено комітет зі стандартизації гуманоїдних роботів, що складається з 65 членів, до складу якого входять керівники Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE та XPeng, а також дослідники з Університету Цінхуа та Шанхайського університету Цзяотун. Китай може похвалитися більш ніж половиною всіх активних у світі компаній з виробництва гуманоїдних роботів, що підтримується державною політикою та місцевими стимулами. Очікується, що продажі гуманоїдних роботів у Китаї перевищать 10 000 одиниць у 2025 році, що на 125 відсотків більше, ніж у попередньому році.

Структура цін китайських постачальників створює конкурентні труднощі. Unitree Robotics пропонує G1, гуманоїдного робота початкового рівня, за ціною близько 6000 доларів, що значно нижче цінових категорій його західних конкурентів. Хоча недорогий робот Unitree менш складний, ніж Tesla Optimus, його ранній вихід на ринок за доступною ціною демонструє перевагу Китаю в комплектуючих, виробничих потужностях та робочій силі, що є важливим для швидкого та економічно ефективного виходу на ринок. За даними TrendForce, останнє покоління Tesla Optimus значно перевершує продукцію провідних китайських виробників з точки зору універсальності корпусу та рук, вантажопідйомності та часу роботи від акумулятора, але цінова перевага залишається критичним фактором для масового впровадження.

У жовтні 2025 року Європейський Союз представив свою стратегію «Застосування штучного інтелекту» – комплексний план прискорення впровадження штучного інтелекту в одинадцяти секторах з повагою до стратегічної автономії. У стратегії наголошується, що забезпечення того, щоб європейські моделі з передовими можливостями зміцнювали суверенітет і конкурентоспроможність надійним та орієнтованим на людину способом, є пріоритетом для ЄС. Комісія визначила вразливості в стеку штучного інтелекту, де державні та недержавні суб'єкти можуть використовувати зовнішні залежності як зброю, включаючи інфраструктуру хмарних обчислень, напівпровідникові мікросхеми та програмні фреймворки.

Дослідження Accenture від листопада 2025 року показує, що 62 відсотки європейських організацій шукають суверенних рішень через поточну геополітичну невизначеність, причому цей показник особливо високий серед німецьких організацій – 72 відсотки. Тим не менш, 65 відсотків визнають, що вони не можуть залишатися конкурентоспроможними без неєвропейських постачальників технологій. В середньому лише 36 відсотків ініціатив та даних у сфері штучного інтелекту в європейських організаціях потребують суверенного підходу через регуляторні вимоги або чутливість даних.

Підходить для цього:

• Індустрія штучного інтелекту 5.0: Як проект Джеффа Безоса (Amazon) Prometheus вартістю 6,2 мільярда доларів виводить штучний інтелект на заводські цехи

Структурні проблеми, з якими стикається Німеччина як промисловий центр

Аналіз стратегічної позиції Німеччини у сфері фізичного штучного інтелекту повинен враховувати поточні структурні слабкості німецької промисловості. Федерація німецької промисловості (BDI) очікує зниження промислового виробництва на 0,5 відсотка у 2025 році, що стане четвертим поспіль роком спаду після падіння на 4,8 відсотка у 2024 році та негативних тенденцій у два попередні роки. Порівняно з іншими країнами ЄС, німецька промисловість показала значно гірші результати з 2019 року.

Інститут ifo повідомляє, що в липні 2025 року приблизно кожна четверта промислова компанія в Німеччині повідомила про зниження своєї конкурентоспроможності порівняно з країнами поза ЄС. Конкурентоспроможність не покращилася в жодному промисловому секторі останнім часом. Машинобудівний сектор постраждав особливо сильно, частка компаній, які зазнали зниження конкурентоспроможності, зросла з 22,2 до 31,9 відсотка, що є найвищим показником за всю історію спостережень. Структурні недоліки включають ціни на енергоносії, регулювання та інвестиційні умови.

Автомобільна промисловість, яка традиційно є опорою німецької економіки, продовжує втрачати глобальну конкурентоспроможність. Колись домінуючі гравці, такі як Volkswagen, BMW та Mercedes-Benz, неухильно втрачають частку ринку на користь американських та китайських виробників. За даними Goldman Sachs, Китай перетворився з найважливішого експортного ринку Німеччини на її головного конкурента, особливо в таких секторах, як електромобілі, де німецькі автовиробники відстають.

Асоціація робототехніки та автоматизації VDMA прогнозує зниження загального доходу німецької галузі робототехніки та автоматизації на дев'ять відсотків до 13,8 мільярда євро у 2025 році. Ці структурні недоліки вже були очевидними у 2024 році, коли внутрішній попит знизився на 16 відсотків порівняно з 2023 роком. Імпульси зростання з-за кордону також зменшилися на два відсотки. Єдиним позитивним моментом був експорт до єврозони, де у 2024 році спостерігалося вражаюче зростання замовлень на 44 відсотки.

Тим не менш, Німеччина залишається провідним ринком робототехніки в Європі та посідає третє місце у світі за щільністю роботів, маючи 415 промислових роботів на 10 000 працівників, поступаючись лише Південній Кореї та Сінгапуру. Кількість працюючих промислових роботів досягла нового рекордного рівня в 269 427 одиниць у 2023 році. Між 2019 і 2024 роками в Німеччині було реалізовано понад 450 проектів прямих іноземних інвестицій у сфері автоматизації та робототехніки, що ставить її на перше місце в Європі та на друге місце у світі після Сполучених Штатів.

Дослідницький ландшафт як основа промислової трансформації

Німецький дослідницький ландшафт у галузі робототехніки на основі штучного інтелекту є надзвичайно потужним. Маючи понад 1200 наукових публікацій за останні п'ять років, понад 70 великих проектів, що фінансуються Німецьким дослідницьким фондом (DFG), та дев'ять німецьких університетів, що входять до топ-100 у світовому рейтингу комп'ютерних наук з робототехніки, країна має хороші позиції. Дослідження тенденцій, проведене консалтинговою фірмою Capgemini, показує, що робототехніка на основі штучного інтелекту та генеративний штучний інтелект входять до п'яти головних світових технологічних трендів у 2025 році. Майже половина опитаних компаній у всьому світі наразі розробляють прикладні сценарії, а 89 відсотків інвесторів переконані, що робототехніка на основі штучного інтелекту буде серед трьох головних технологічних тем у 2025 році.

Німецький аерокосмічний центр (DLR), зокрема його Інститут робототехніки та мехатроніки, відіграє ключову роль як партнер у дослідженнях. Інститут розпочав широкомасштабне партнерство в галузі досліджень та розробок з Siemens для спільної розробки інноваційних технологій для виробництва майбутнього. Ця співпраця спрямована на дослідження новаторських рішень у галузі інтелектуального виробництва на основі штучного інтелекту, з акцентом на допомогу роботам, взаємодію людини з роботом та гуманоїдну робототехніку.

Гуманоїдний крокуючий робот TORO, розроблений у Німецькому аерокосмічному центрі (DLR) з 2013 року, еволюціонував від двоногого крокуючого робота до універсального гуманоїдного робота заввишки 1,74 метра. Його суглоби гнучкі, що дозволяє йому безпечно взаємодіяти з людьми, стійко ходити та підніматися сходами. Тепер TORO також може бачити, відчувати та розуміти своє оточення завдяки новому методу, розробленому в інституті. Цей метод дозволяє TORO інтелектуально інтерпретувати візуальні дані з очей-камер та реагувати відповідно.

Перша Німецька конференція з робототехніки, організована Німецьким інститутом робототехніки, відбулася в Нюрнберзі з 13 по 15 березня 2025 року, продемонструвавши можливості робототехніки та штучного інтелекту, створених у Німеччині. Понад 200 дослідників представили найновіші тенденції в робототехніці на основі штучного інтелекту, включаючи проектування роботів та алгоритми навчання для сприйняття та взаємодії з роботами. Інститут робототехніки та мехатроніки DLR, як партнер, відповідає за передачу технологій та прагне швидко впровадити результати досліджень в інноваційні промислові застосування.

Критичний часовий проміжок та стратегічні наслідки

Лідери галузі досягли консенсусу: момент ChatGPT для людиноподібних роботів настав, і 2025 рік знаменує початок масового виробництва. Термін стосується культурного поворотного моменту наприкінці 2022 року, коли ChatGPT від OpenAI спричинив широке прийняття великомасштабних мовних моделей та визнання їхнього потенціалу. Ван Сінсін, засновник Unitree Robotics, прогнозує, що момент ChatGPT в робототехнічній галузі настане протягом одного-п'яти років, коли людиноподібні роботи зможуть обережно передавати людині пляшку з водою в натовпі в незнайомому середовищі за командою власника.

Технологічні передумови для цього прориву дедалі більше присутні. Покращення дрібної моторики рук і плечей гуманоїдних роботів, прогрес у спритності, кращі моделі світу для синтетичних середовищ навчання даних, збільшення фінансування робототехніки та оборонних застосувань, а також поява роботів, що швидко навчаються, завдяки досягненням у фізичному штучному інтелекті, сходяться в ідеальний шторм інновацій. Китайська компанія Galbot вже розгорнула майже 1000 роботів у різних компаніях, що є значною віхою, яка свідчить про перехід технології від прототипів до реальних застосувань.

Інвестиційна активність відповідає цій динаміці. Вартість угод у сфері гуманоїдної та штучно керованої робототехніки зросла до 7,3 мільярда доларів США у першій половині 2025 року, що сигналізує про довіру інвесторів. Точки інфляції у 2025 та 2026 роках визначатимуть, які компанії та країни займуть лідерство на ринку на наступному етапі промислової еволюції.

Німеччина має структурну перевагу в цій конкуренції, яку часто називають несправедливою перевагою. Хоча США лідирують в алгоритмах, а Китай домінує в масштабуванні споживчого обладнання, Німеччина має галузеву експертизу в мехатроніці та доступ до реальних промислових даних. Лідерство Siemens на світовому ринку в технології цифрових двійників, усталені партнерства з NVIDIA у сфері промислового хмарного ШІ, нові національні чемпіони, такі як NEURA Robotics та Agile Robots, а також потужний дослідницький ландшафт з Німецьким аерокосмічним центром (DLR) та Інститутами Фраунгофера утворюють унікальну екосистему.

Однак існує ризик того, що цей потенціал не буде реалізований. Німецькі малі та середні підприємства відстають від порівнянних країн у впровадженні штучного інтелекту. Структурні конкурентні недоліки щодо цін на енергоносії, регулювання та інвестиційних умов обтяжують промисловість. Демографічні тенденції постійно загострюють дефіцит кваліфікованих працівників. Небажання компаній інвестувати, які обирають обережність перед обличчям невизначених умов, може закрити вікно можливостей для встановлення лідируючої позиції.

Стратегічний підтекст очевидний: ті, хто інвестує в кіберфізичні системи зараз, забезпечать лідерство на ринку в наступному десятилітті. Ті, хто вагається, ризикують стати лише постачальниками обладнання для американських моделей штучного інтелекту або ринками збуту для китайського масового виробництва. Промислова хмара штучного інтелекту від Deutsche Telekom, людиноподібні роботи від NEURA та Agile Robots, досвід Siemens у сфері цифрових двійників та дослідницька майстерність німецької наукової спільноти формують основу для німецького поул-позиції у світовій гонці за фізичний штучний інтелект. Чи будуть ці будівельні блоки зібрані в єдине ціле, буде вирішено протягом наступних 18-24 місяців.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

LTW Intralogistics – Інженери потоку - Зображення: LTW Intralogistics GmbH

LTW пропонує своїм клієнтам не окремі компоненти, а комплексні рішення. Консалтинг, планування, механічні та електротехнічні компоненти, технології керування та автоматизації, а також програмне забезпечення та сервіс – все об'єднано в мережу та точно скоординовано.

Власне виробництво ключових компонентів є особливо вигідним. Це дозволяє оптимально контролювати якість, ланцюги поставок та інтерфейси.

LTW символізує надійність, прозорість та партнерську співпрацю. Лояльність та чесність міцно закріплені у філософії компанії – рукостискання тут все ще має значення.

Підходить для цього:

• Рішення LTW

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць