Генеративний фізичний штучний інтелект та базові моделі для роботів: трансформація робототехніки через навчальні системи

Кінець програмування: Коли машини навчаються, просто спостерігаючи – Коли машини навчаються думати, а не суворо слухатися.

Робототехніка зараз переживає фундаментальну зміну парадигми, яка докорінно змінює функціонування автономних систем. Хоча промислові роботи використовуються у виробництві вже десятиліттями, досі вони обмежувалися жорсткими, заздалегідь визначеними процесами. Ці машини виконували точно запрограмовані інструкції «якщо-тоді» та могли виконувати лише ті завдання, для яких вони були чітко закодовані. Кожна нова вимога, кожна модифікована виробнича лінія вимагала складного перепрограмування спеціалізованим персоналом. Ця традиційна робототехніка базувалася на детермінованих алгоритмах, у яких кожну послідовність рухів, кожне положення захоплення та кожну реакцію на сигнали датчиків потрібно було визначати вручну.

Прорив, що зараз відбувається, базується на перенесенні принципів, відомих з генеративного штучного інтелекту, у фізичний світ. Так само, як великі мовні моделі розвивають статистичне розуміння мови шляхом навчання на величезних обсягах тексту, зараз створюються базові моделі для роботів, які отримують розуміння тривимірного світу та фізичних взаємозв'язків через спостереження та моделювання. Ці моделі більше не програмуються для кожної окремої дії, а навчаються загальним навичкам, які вони можуть застосовувати в нових ситуаціях.

Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг називає цей момент ChatGPT моментом робототехніки, аналогія, яка підкреслює революційний вимір цього розвитку. Так само, як ChatGPT продемонстрував широкій публіці в листопаді 2022 року, на що здатні сучасні мовні моделі, Foundation Models можуть представляти подібний поріг для роботів. Паралель не є просто метафоричною. Базові технології мають спільні основні архітектурні принципи. Моделі-трансформери, спочатку розроблені для обробки мови, тепер адаптуються для обробки сенсорних даних, траєкторій руху та фізичних взаємодій.

Цей розвиток має далекосяжні економічні наслідки. Робототехнічна галузь готова до стрімкого зростання, яке може перевершити попередні розробки. Хоча у світі зараз використовується приблизно чотири мільйони промислових роботів, дослідники ринку прогнозують, що до 2030 року кількість лише людиноподібних роботів може досягти двадцяти мільйонів одиниць. Найамбітніші прогнози ARK Invest передбачають максимальний обсяг ринку для людиноподібних роботів у двадцять чотири трильйони доларів США. Ці цифри можуть здатися перебільшеними, але вони відображають трансформаційну силу, яку експерти приписують цій технології.

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

Від жорстких алгоритмів до адаптивних систем

Технологічна еволюція від програмованих до роботів, що навчаються, відбувається на кількох рівнях. По суті, вона передбачає перехід від систем, заснованих на правилах, до підходів, керованих даними. Традиційне програмування роботів спиралося на чіткі інструкції для кожної ситуації. Робот на складальній лінії мав точно знати, де буде розташований компонент, його орієнтацію, а також силу та швидкість, з якими він повинен його захопити. Ця точність вимагала структурованого середовища, яке мінімізує мінливість.

Базові моделі для роботів порушують цю парадигму, витягуючи статистичні закономірності з великих наборів даних. Замість впровадження явних правил, ці моделі навчаються неявним представленням завдань, об'єктів та стратегій маніпуляцій. Процес навчання схожий на навчання людини через спостереження та імітацію. Моделі подаються тисячі або мільйони демонстрацій, що показують, як виконуються конкретні завдання. З цих даних нейронна мережа витягує закономірності та стратегії, які потім може застосовувати до нових, подібних ситуацій.

Дані для цих базових моделей надходять з різних джерел. Фізичний інтелект зібрав приблизно 10 000 годин реальних даних про роботів для навчання своєї першої базової моделі. Стартап GEN-0 повідомляє про ще більший набір даних із 270 000 годин реальних даних про маніпуляції з будинків, складів та робочих місць по всьому світу. Ці набори даних величезні, проте вони значно менші за трильйонів токенів, що використовуються для навчання великих мовних моделей. Розбіжність пояснюється природою даних. Дані про роботів складніше збирати, оскільки це вимагає фізичної взаємодії в реальному світі. Не можна просто завантажити мільйони відео з Інтернету та сподіватися, що цього достатньо. Дані про роботів часто потрібно активно генерувати за допомогою телеоперації, демонстрацій за участю людей або автоматизованих систем збору даних.

Саме тут на допомогу приходить симуляція, яка відіграє ключову роль у сучасних дослідженнях робототехніки. Фізичні симулятори дозволяють генерувати практично необмежену кількість синтетичних навчальних даних. Nvidia створила такі платформи, як Omniverse та Isaac Sim, які забезпечують дуже реалістичні віртуальні середовища, в яких можна навчати роботів. Моделі World Foundation Models, які Nvidia розробляє під назвою Cosmos, генерують фотореалістичні відеопослідовності з простих вхідних даних, що враховують фізичні закони та на яких роботи можуть навчатися віртуально.

Ідея переконлива. Замість того, щоб записувати мільйони годин реальних взаємодій, роботів можна навчати в симуляціях, де час стиснутий, і тисячі екземплярів роботів навчаються паралельно. Завдання полягає в подоланні так званого розриву між симуляцією та реальністю, тобто розбіжності між змодельованою та реальною поведінкою. Робот, який ідеально працює в симуляції, може зазнати невдачі в реальному світі, якщо фізичні властивості, такі як тертя, пружність або неточності датчиків, не були змодельовані належним чином.

Роль німецьких гравців у світовому ландшафті робототехніки

Німеччина має давню розвинену робототехнічну галузь і вважається однією з провідних країн у галузі промислової автоматизації. Щільність роботів у німецькому виробництві є однією з найвищих у світі, приблизно триста роботів на десять тисяч працівників. Ця перевага в традиційній робототехніці забезпечує міцну основу, але залишається питання, чи зможе Німеччина успішно впоратися з переходом до когнітивних роботів на базі штучного інтелекту.

Кілька німецьких та європейських компаній позиціонують себе на цьому ринку, що розвивається. Agile Robots, штаб-квартира якої знаходиться в Мюнхені, стала одним із найамбітніших гравців. У листопаді 2025 року компанія анонсувала свого першого людиноподібного робота Agile One, спеціально розробленого для промислового середовища, виробництво якого заплановано на новий завод у Баварії до початку 2026 року. Agile Robots наголошує, що навчання за її моделлю Robot Foundation Model переважно відбувається в Мюнхені та базується на реальних виробничих даних. Партнерство з Deutsche Telekom та Nvidia дозволяє проводити навчання в новій хмарі Industrial AI Cloud, що розміщується в німецьких центрах обробки даних та відповідає європейським стандартам захисту даних.

Такий підхід має стратегічне значення. У той час як багато конкурентів покладаються на синтетичні або загальні дані, Agile Robots, завдяки власному виробництву та своїм клієнтам в автомобільній та електронній промисловості, володіє одним з найбільших промислових наборів даних у Європі. Дані є основою штучного інтелекту, а доступ до високоякісних реальних даних забезпечує суттєву конкурентну перевагу. Компанія вже має понад 20 000 робототехнічних рішень в експлуатації та постійно збирає нові дані з реальних застосувань.

Компанія NEURA Robotics, що базується в Метцингені, Німеччина, дотримується аналогічного амбітного підходу. Компанія позиціонує себе в галузі когнітивної робототехніки та тісно співпрацює з Nvidia для розробки базових моделей для своїх роботизованих систем. NEURA робить акцент на поєднанні даних реального світу з передовими симуляціями та розробила багаторівневу архітектуру штучного інтелекту, яка поєднує обробку даних датчиків у реальному часі, локальний висновок про робота та розподілене багатоагентне навчання. У жовтні 2025 року NEURA оголосила про розширення до Ханчжоу, Китай, зі зареєстрованим капіталом у 45 мільйонів євро, що підкреслює глобальну спрямованість компанії.

Німецький аерокосмічний центр (DLR) також інвестує в базові моделі, але з ширшим акцентом на застосування в авіації, космосі та транспорті. Проект DLR «Адаптація базових моделей» має на меті зробити великі моделі штучного інтелекту придатними для використання в конкретних застосуваннях та розробити легкі, спеціалізовані моделі. Хоча DLR безпосередньо не розробляє комерційних людиноподібних роботів, його дослідження сприяють базі знань, на якій можуть будувати промислові гравці.

Однак становище німецьких компаній не позбавлене труднощів. Глобальна конкуренція є жорсткою, і як США, так і Китай значно інвестують у робототехніку та штучний інтелект. У першій половині 2025 року Китай інвестував у робототехніку на базі штучного інтелекту в шість разів, а США в чотири рази більше капіталу, ніж Європейський Союз. Цей інвестиційний розрив викликає занепокоєння. У той час як Європа інвестувала понад двадцять мільярдів євро в компанії, що займаються штучним інтелектом, США виділяють сто двадцять мільярдів доларів щорічно, а Китай інвестував дев'ятсот дванадцять мільярдів доларів у штучний інтелект та пов'язані з ним технології протягом останнього десятиліття.

Регуляторний ландшафт у Європі сприяє цій розбіжності. Хоча Закон про штучний інтелект та GDPR переслідують важливу мету сприяння відповідальному розвитку штучного інтелекту та забезпечення конфіденційності даних, вони одночасно обмежують доступ до навчальних даних та збільшують витрати на дотримання вимог, непропорційно обтяжуючи менші компанії. У той час як Європа регулює, американські та китайські компанії експериментують зі значно меншою кількістю обмежень.

Економічний вимір технологічної трансформації

Впровадження базових моделей у робототехніку має далекосяжні економічні наслідки, які виходять за межі самої робототехнічної галузі. По суті, це стосується питання про те, як автоматизація може підвищити продуктивність, зменшити нестачу кваліфікованих працівників та забезпечити конкурентоспроможність високоіндустріальних економік, таких як Німеччина.

Витрати на навчання для базових моделей є значними та постійно зростають. У той час як оригінальна модель Transformer коштувала близько дев'ятисот доларів у 2017 році, оціночні витрати на навчання для GPT-4 від OpenAI становили сімдесят вісім мільйонів доларів, а для Gemini Ultra від Google — сто дев'яносто один мільйон доларів. Ці суми значно перевищують бюджети, доступні академічним установам або меншим компаніям. Тому розробка конкурентоспроможних базових моделей вимагає капіталовкладень, які можуть бути залучені лише добре фінансованими компаніями або за рахунок державного фінансування.

Для моделей фундаменту, специфічних для робототехніки, точні витрати важче кількісно оцінити, але вони, ймовірно, будуть приблизно такого ж порядку величини, якщо не вищими. Необхідність збору великих обсягів реальних даних про роботів вимагає значної апаратної інфраструктури та експлуатаційних витрат. Фізична розвідка повідомляє, що її система генерації даних щотижня забезпечує понад десять тисяч нових годин даних про роботів. Експлуатація такої системи з тисячами пристроїв збору даних та роботів по всьому світу є дорогою.

Окупність інвестицій у ці проекти залежить від того, чи дійсно розроблені базові моделі забезпечують обіцяні переваги. Економічне обґрунтування використання гуманоїдних роботів ґрунтується на їхній здатності замінювати або доповнювати людську працю в певних сферах. Дослідження Nexery прогнозує, що гуманоїдні роботи можуть автоматизувати до 40 відсотків завдань, які зараз виконуються вручну, з акцентом на складання, логістику та технічне обслуговування. Очікуваний термін окупності становить менше 56 сотих року, що робить гуманоїдних роботів привабливою інвестицією.

Ці розрахунки базуються на припущенні, що вартість придбання людиноподібних роботів знизиться. Хоча перші моделі коштуватимуть в середньому вісімдесят тисяч доларів США у 2025 році, очікується, що до 2030 року ціна становитиме близько двадцяти-тридцяти тисяч доларів. Це зниження витрат буде зумовлене економією на масштабі, технологічними вдосконаленнями та конкуренцією. Для порівняння, середній промисловий працівник у Німеччині коштує роботодавцю приблизно п'ятдесят-сімдесят тисяч євро на рік, включаючи внески на соціальне страхування та допомогу. Робот, який може працювати цілодобово, не потребує перерв і не хворіє, може окупитися протягом кількох років за таких умов.

Економічний вплив є неоднозначним. З одного боку, автоматизація за допомогою когнітивних роботів може допомогти пом'якшити гостру нестачу кваліфікованих працівників у багатьох секторах. Німеччина та інші високоіндустріалізовані країни стикаються з демографічними змінами, які зменшують кількість доступних працівників. Роботи можуть заповнити прогалини та підтримувати продуктивність. З іншого боку, існують побоювання, що автоматизація призведе до втрати робочих місць, особливо в секторах, що передбачають повторювані фізичні завдання.

Однак історичний досвід показує, що технологічний прогрес призводить не до масового безробіття в довгостроковій перспективі, а радше до структурних зрушень на ринку праці. З'являються нові професійні сфери, які потребують обслуговування, програмування та моніторингу автоматизованих систем. Вимоги до кваліфікації зміщуються від суто фізичної праці до технічних та когнітивних навичок. Завдання освітньої політики полягає в тому, щоб підготувати робочу силу до цієї трансформації та запропонувати програми перепідготовки.

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Конкуренція за технологічне лідерство

Глобальний конкурентний ландшафт у робототехніці характеризується трикутником між США, Китаєм та Європою, де кожен регіон демонструє свої сильні та слабкі сторони. США домінують у базових моделях штучного інтелекту. OpenAI, Anthropic, Google та Meta розробили найпотужніші мовні моделі та мають величезний досвід у масштабуванні нейронних мереж. Зараз вони переносять цю компетенцію в робототехніку. Такі компанії, як Figure AI, 1X Technologies та Physical Intelligence, інтенсивно працюють над людиноподібними роботами, керованими за допомогою базових моделей.

Китай став найбільшим у світі ринком промислових роботів. У 2024 році 54 відсотки всіх нещодавно встановлених промислових роботів були розташовані в Китаї, порівняно з 17 відсотками в Європейському Союзі. Китайський уряд визначив робототехніку як стратегічний пріоритет і масово просуває цю галузь за допомогою таких програм, як «Зроблено в Китаї 2025». Китай прагне виробити близько 40 мільйонів роботів до 2030 року, і ця цифра підкреслює амбіції уряду. Китай також лідирує за кількістю патентів на штучний інтелект, володіючи понад 70 відсотками світових патентів на генеративний штучний інтелект, порівняно з 21 відсотком у США та лише 2 відсотками в Європі.

Європа, включаючи Німеччину, може похвалитися такими давніми чемпіонами робототехніки, як KUKA, ABB та Stäubli, а також сильною індустрією постачальників. Сила Європи полягає в точній інженерії, якості обладнання та глибокому розумінні промислових процесів. Ці сильні сторони є цінними, але їх недостатньо, щоб домінувати в галузі когнітивної робототехніки. Завдання полягає в поєднанні досконалості обладнання з експертизою в галузі штучного інтелекту.

Придбання та інвестиції останніх років ілюструють зміни в галузі. Поглинання KUKA китайським конгломератом Midea у 2016 році стало сигналом тривоги для Європи. Нещодавнє оголошення SoftBank про придбання підрозділу робототехніки ABB за 5 мільярдів доларів демонструє, що азійські інвестори агресивно інвестують у європейський досвід у галузі робототехніки. Ці придбання приносять капітал та доступ до ринку, але вони також несуть ризик втрати стратегічних ноу-хау.

Європейські компанії, такі як NEURA Robotics, розширюють свою діяльність у Китаї, щоб отримати доступ до цього величезного ринку та місцевих ресурсів. Хоча ця стратегія зрозуміла з точки зору бізнесу, вона також ставить під сумнів технологічний суверенітет. Якщо європейські компанії-виробники робототехніки все частіше переміщують свої дослідницькі та розробницькі потужності до Китаю, як у випадку зі Stihl, яка перенесла туди розробку своїх роботизованих газонокосарок, існує ризик довгострокової втрати експертизи.

Відповідь на ці виклики вимагає стратегічної європейської політики у сфері робототехніки та штучного інтелекту. Завдяки своєму Регламенту щодо штучного інтелекту ЄС створив регуляторну базу, що базується на ризиках, яка може слугувати глобальною моделлю. Однак саме регулювання не створює інновацій. Значні інвестиції в дослідження, інфраструктуру та навчання кваліфікованих фахівців є необхідними. Оголошені партнерства в рамках ініціативи EU AI Champions, що передбачає понад мільярд євро інвестицій у штучний інтелект, є кроком у правильному напрямку, але ці суми залишаються скромними порівняно зі США та Китаєм.

Підходить для цього:

• Потенціал для підконтрольної та середньої та SMES робототехніки для компаній середнього розміру: трансформація світу роботи та нові конкурентні переваги

Фундаментальні моделі як універсальні засоби вирішення проблем

Ключова інновація базових моделей полягає в їхній здатності до узагальнення. Традиційні роботизовані системи були специфічними для конкретного завдання, тобто вони були адаптовані до одного конкретного завдання. Зварювальний робот міг зварювати, захоплювальний робот міг захоплювати, а перехід на нове завдання вимагав складного перепрограмування. Базові моделі прагнуть до уніфікації завдань, здатності обробляти широкий спектр завдань за допомогою однієї й тієї ж моделі.

Цей підхід також відомий як навчання з нульовим або кількома спробами. Навчання з нульовим спробами означає, що модель може вирішувати нове завдання без спеціального навчання для цього завдання, спираючись на своє загальне розуміння. Навчання з кількома спробами означає, що для адаптації моделі до нового завдання потрібно лише кілька демонстрацій. Ці можливості є трансформаційними для робототехніки, оскільки вони значно підвищують гнучкість.

На виставці CES 2025 компанія Nvidia продемонструвала за допомогою своєї базової моделі Isaac GR00T N1, як робота можна адаптувати до нових завдань шляхом мінімального пост-навчання. Модель має подвійну архітектуру, натхненну принципами людського пізнання. Система 1 — це модель швидкого мислення, яка забезпечує рефлекторні реакції. Система 2 — це модель повільного мислення для усвідомленого прийняття рішень та планування. Ця архітектура дозволяє роботу як швидко реагувати на події, так і виконувати складні багатоетапні завдання.

Компанія 1X Technologies продемонструвала людиноподібного робота, який автономно виконував завдання з прибирання вдома після оснащення моделлю політики на основі GR00T N1. Автономність системи базувалася на її здатності інтерпретувати візуальний вхід, розуміти контекст завдання та виконувати відповідні дії без необхідності явного програмування кожного руху.

Franka Emika, німецька компанія з розробки робототехніки, також інтегрувала Nvidia GR00T у свою систему Franka Research 3 та продемонструвала на Automatica 2025 систему з двома руками, яка автономно виконувала складні маніпуляційні завдання. Система була здатна визначати цілі на основі вхідних даних камери та виконувати відповідні дії в режимі реального часу, без ручної інтеграції чи розробки завдань.

Ці приклади демонструють, що базові моделі мають потенціал для демократизації робототехніки. Хоча раніше програмування роботів вимагало спеціалізованих знань, у майбутньому навіть менші компанії та користувачі без глибоких технічних знань зможуть використовувати роботів для своїх цілей. Розробка моделей «робот як послуга» може посилити цю тенденцію, ще більше знижуючи бар'єри для входу.

Важливість даних та симуляцій

Якість базової моделі критично залежить від даних, на яких вона навчається. В обробці природної мови трильйони слів були легкодоступні з Інтернету, але такі величезні обсяги даних нелегкодоступні для робототехніки. Розрив у даних для роботів є фундаментальною проблемою. Гіпотетична GPT робота, якщо її навчати на тій самій кількості даних, що й велику мовну модель, вимагатиме сотень тисяч років збору даних, навіть якщо тисячі роботів безперервно генеруватимуть дані.

Симуляції пропонують вихід із цієї дилеми. Фізичні симулятори можуть генерувати практично необмежену кількість синтетичних даних. Завдання полягає в тому, щоб забезпечити перенесення поведінки, вивченої в симуляції, у реальний світ. Для подолання розриву між симуляцією та реальністю використовуються різні методи. Рандомізація доменів систематично змінює фізичні параметри в симуляції, роблячи модель більш стійкою до змін у реальному світі. Навчання з підкріпленням за допомогою людського зворотного зв'язку дозволяє навчати моделі, використовуючи сигнали винагороди, отримані як із симуляцій, так і з реальних взаємодій.

Nvidia Cosmos, розроблена як модель World Foundation Model, генерує фотореалістичні відеопослідовності з простих вхідних даних, слугуючи навчальним середовищем для роботів. Ідея полягає в тому, що роботи можуть навчатися в цих згенерованих світах без витрат та ризиків, пов'язаних з реальними експериментами. Модель розуміє фізичні властивості та просторові взаємозв'язки, гарантуючи реалістичність згенерованих сценаріїв.

Ще один перспективний підхід – використання відеоданих людини. Люди щодня виконують мільйони маніпуляційних завдань, які записуються на відео. Якщо стане можливим витягти з цих відео відповідну інформацію для навчання роботів, базу даних можна буде значно розширити. Моделі візуальної мови, такі як CLIP, показали, що візуальні поняття можна вивчати з природної мови, і подібні підходи зараз досліджуються для робототехніки.

Німецькі та європейські дослідницькі установи роблять свій внесок у ці розробки. Інститут матеріальних потоків та логістики імені Фраунгофера працює над робототехнічним моделюванням та системами машинного навчання. Німецький дослідницький центр штучного інтелекту (DFKI) розробляє методи штучного інтелекту для навчання роботів. Це дослідження є фундаментальним для конкурентоспроможності європейських компаній, але воно має бути підтримане достатнім фінансуванням та передачею знань у промислове застосування.

Виклики та відкриті запитання

Незважаючи на величезний прогрес, залишаються численні виклики. Надійність базових моделей є ключовим питанням. Модель, яка добре працює в тестовому середовищі, може дати збій у реальному світі, зіткнувшись з неочікуваними ситуаціями. Узагальнюваність, яка рекламується як головна перевага, повинна довести свою ефективність у широкому діапазоні сценаріїв.

Безпека автономних систем є ще одним критичним виміром. Оскільки роботи все частіше працюють автономно та приймають рішення на основі базових моделей, як можна гарантувати, що вони поводяться безпечно та не наражають на небезпеку людей? Традиційна робототехніка спиралася на жорстко запрограмовані механізми безпеки. З системами навчання такі суворі обмеження важче реалізувати.

Етичні та соціальні наслідки когнітивної робототехніки інтенсивно обговорюються. Питання відповідальності переосмислюється. Якщо робот приймає рішення, яке призводить до шкоди, хто несе відповідальність? Виробник робота, розробник базової моделі, оператор чи сам робот? Ці питання не є тривіальними та потребують правового та регуляторного роз'яснення.

Вплив на ринок праці є предметом численних дискусій. Хоча деякі експерти стверджують, що роботи зменшать дефіцит кваліфікованих кадрів і створять нові робочі місця, інші побоюються, що, зокрема, низькокваліфіковані працівники можуть бути витіснені. Одне дослідження оцінює, що людиноподібні роботи можуть автоматизувати до 40 відсотків ручних завдань. Суспільний виклик полягає в управлінні переходом таким чином, щоб забезпечити справедливий розподіл переваг автоматизації та мінімізацію соціальних потрясінь.

Стратегічне значення для Німеччини та Європи

Розвиток когнітивної робототехніки – це не лише технологічне, а й геополітичне питання. Здатність розробляти та виробляти інтелектуальних роботів дедалі частіше розглядається як стратегічний фактор. Робототехніка знаходить застосування не лише в цивільному секторі, а й в обороні, де автономні системи набувають все більшого значення.

Німеччина має потенціал зайняти провідну роль у когнітивній робототехніці, якщо буде створено правильну базу. Її сильні сторони полягають у точній механіці, розробці програмного забезпечення та глибокому розумінні промислових процесів. Автомобільна промисловість, яка історично була ключовим рушієм робототехніки, знову може відігравати центральну роль. Її налагоджені мережі постачальників та великий пул даних з мільйонів реальних виробничих процесів є цінними активами.

Однак цей потенціал необхідно активно використовувати. Стратегія робототехніки для Німеччини та Європи повинна охоплювати кілька елементів. По-перше, необхідні значні інвестиції в дослідження та розробки, щоб не відставати від США та Китаю. По-друге, нормативно-правова база повинна бути розроблена таким чином, щоб сприяти інноваціям, а не перешкоджати їм, не ставлячи під загрозу безпеку та етичні стандарти. По-третє, слід активізувати співпрацю між промисловістю, дослідницькими установами та стартапами, щоб пришвидшити перенесення знань у ринкові продукти.

Сприяння підприємництву та створення привабливого середовища для стартапів у галузі робототехніки мають вирішальне значення. Багато найінноваційніших розробок походять від гнучких та стійких до ризику стартапів. Німеччина та Європа повинні забезпечити таким компаніям доступ до капіталу, талантів та ринків.

Підготовка кваліфікованих працівників є ще одним критичним фактором. Попит на фахівців у галузі штучного інтелекту, робототехніки та суміжних галузей значно перевищує пропозицію. Університети та професійно-технічні училища повинні адаптувати свої навчальні програми та розширити підготовку в цих сферах. Водночас, існуючим працівникам слід пропонувати програми перепідготовки, щоб вони могли впоратися з переходом до автоматизованої робочої сили.

Від жорстких машин до партнерів у навчанні – шлях Європи в еру робототехніки

Перехід від програмованих до роботів, що навчаються, являє собою один із найважливіших технологічних зрушень найближчих десятиліть. Базові моделі для роботів мають потенціал для значного розширення гнучкості та можливостей застосування автономних систем. Роботи більше не будуть жорсткими машинами, які виконують лише заздалегідь визначені завдання, а будуть адаптивними системами, здатними навчатися на досвіді та адаптуватися до нових ситуацій.

Економічні наслідки є далекосяжними. Автоматизація за допомогою когнітивних роботів може підвищити продуктивність у багатьох галузях промисловості, протидіяти дефіциту кваліфікованих кадрів та посилити конкурентоспроможність високоіндустріалізованих економік. Ринкові прогнози вказують на експоненціальне зростання з потенціалом для створення трильйонів доларів доданої вартості.

Німеччина та Європа стикаються з викликом поєднання своїх традиційних сильних сторін у робототехніці з новими вимогами когнітивних систем. Досконалість апаратного забезпечення німецьких та європейських компаній забезпечує міцну основу, але її необхідно доповнювати досвідом у сфері штучного інтелекту. Такі компанії, як Agile Robots та NEURA Robotics, демонструють, що європейські гравці справді здатні конкурувати в цій галузі. Однак глобальна конкуренція є жорсткою, і як США, так і Китай значно інвестують у цю майбутню технологію.

Цей розвиток вимагає системного підходу, який охоплює дослідження, промисловість, політику та суспільство. Технологічні інновації повинні супроводжуватися розумним регулюванням, яке гарантуватиме безпеку та етичні стандарти, не придушуючи інновації. Суспільні дебати щодо впливу автоматизації повинні проводитися конструктивно, щоб розвіяти побоювання та підкреслити переваги.

Перехід від програмованих до роботів, що навчаються, – це більше, ніж просто технологічний прогрес. Він знаменує собою початок нової ери, в якій машини вже не будуть просто інструментами, а партнерами, які працюють разом з людьми для вирішення складних завдань. Те, як суспільства формуватимуть цей перехід, визначатиме, чи будуть переваги цієї технології широко поширені та чи зможе Європа відігравати провідну роль у цьому новому світі. Можливості величезні, але їх потрібно використати. Час діяти – зараз.

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

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

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

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