Фізичний ШІ: У міру того, як машини вчаться торкатися світу, виробництво стикається з найбільшою трансформацією з часів парового двигуна.

Шок у галузі чи можливість, яка трапляється раз на століття? Колеги-роботи замість масових звільнень? Дивовижна правда про фізичний ШІ на робочому місці

Поки світ все ще захоплюється текстами ChatGPT, галузь готується до набагато радикальнішої трансформації: фізичний ШІ виймає штучний інтелект з корпусу комп'ютера та надає йому фізичної форми. Аналіз об'єднання бітів та атомів.

В останні роки генеративні моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT та Gemini, домінували в заголовках новин, змінюючи те, як ми пишемо, створюємо зображення та програмуємо. Але хоча ці системи працюють у суто цифровому світі, на задньому плані відбувається тиха, але масштабна революція, вплив якої фундаментально похитне фізичну реальність нашої економіки більше, ніж будь-яке суто програмне рішення до нього. Ми знаходимося на світанку ери «фізичного ШІ» — фізичного штучного інтелекту.

Фізичний ШІ знаменує історичний момент, коли машинне навчання залишає теоретичну сферу та починає буквально торкатися світу. Це симбіоз передової робототехніки, високочутливих датчиків та нових базових моделей, який дозволяє машинам більше не просто виконувати інструкції наосліп, а бачити, відчувати, розуміти та діяти автономно. Від заводських цехів BMW у Спартанбурзі до футуристичних логістичних центрів Amazon межа між цифровим інтелектом та механічною працею розмивається.

Для промислово розвинених країн, таких як Німеччина, процвітання яких традиційно базується на відмінній машинобудівній справі та точному виробництві, цей розвиток є набагато більшим, ніж просто технологічною тенденцією. Це «момент iPhone» робототехніки – фаза, в якій апаратне та програмне забезпечення об'єднуються, створюючи новий рівень продуктивності. Всесвітній економічний форум розглядає це як ключ до майбутньої промислової конкурентоспроможності. Але які можливості відкриваються, коли людиноподібні роботи, такі як Optimus від Tesla або Figures 02, працюють пліч-о-пліч з людьми? Які ризики створюють машини, що самостійно інтерпретують своє середовище?

Ця стаття висвітлює анатомію цього технологічного прориву. Ми аналізуємо шлях від перших жорстких промислових роботів до далекоглядного проекту GR00T від NVIDIA, досліджуємо складну інфраструктуру датчиків і моделей світу, а також критично розглядаємо проблеми — від безпеки до енергоспоживання цих систем. Дізнайтеся, чому фізичний ШІ, можливо, є найбільшою революцією у виробництві з часів парового двигуна, і чому зараз саме час діяти.

Підходить для цього:

• Глобальна гонка за технологічну перевагу в робототехніці – порівняння США, Азії, Китаю, Європи та Німеччини

Злиття інтелекту та матерії: чому робототехніка та фізичний штучний інтелект змінюють усе

Промисловий світ перебуває на переломному етапі, який за своїм значенням можна порівняти з першою промисловою революцією. Хоча генеративні системи штучного інтелекту, такі як ChatGPT або Gemini, домінували в останні роки в центрі уваги громадськості, на задньому плані відбувається набагато фундаментальніша трансформація: фізичний штучний інтелект, відомий в англомовному світі як Physical AI, вперше безпосередньо пов'язує цифровий світ алгоритмів з фізичною реальністю заводів, складів та ланцюгів поставок.

Фізичний ШІ описує системи ШІ, вбудовані у фізичні тіла, які можуть взаємодіяти з реальним світом. На відміну від традиційного програмного ШІ, який працює виключно в цифровому світі, ці системи поєднують сприйняття, прийняття рішень та фізичні дії в замкнутому циклі керування. Машини бачать через камери та датчики LiDAR, відчувають через тактильні датчики, мислять через базові моделі та діють через виконавчі механізми та маніпулятори. Ця інтеграція відкриває абсолютно нові можливості для виробництва та логістики, які виходять далеко за межі можливостей традиційних промислових роботів.

Стратегічне значення цього розвитку важко переоцінити. Всесвітній економічний форум визначає фізичний штучний інтелект як ключовий фактор промислової стійкості та конкурентоспроможності та прогнозує, що компанії, які діють зараз та інтегрують робототехніку як стратегічний актив, очолять наступний етап промислової конкурентоспроможності. Для Німеччини, як провідної промислової країни з міцною основою в машинобудуванні, мехатроніці та точному виробництві, це представляє історичну можливість, але також і значний ризик, якщо вона не реалізує цю нагоду.

У цій статті всебічно аналізується, що являє собою фізичний штучний інтелект, необхідні компоненти та інфраструктура, а також як ця технологія фундаментально трансформує виробництво та логістику. Аналіз структуровано з урахуванням історичного розвитку, технічних основ, поточного стану впровадження, конкретних практичних прикладів, критичних проблем та обґрунтованого погляду на майбутній розвиток.

Від Unimate до GR00T: довгий шлях до машинного інтелекту тіла

Коріння фізичного штучного інтелекту сягає початку 1960-х років, коли перший промисловий робот на ім'я Unimate був розгорнутий на складальній лінії General Motors. Ця проста роботизована рука ознаменувала початок промислової автоматизації, але її можливості були суворо обмежені заздалегідь визначеними, повторюваними рухами. Бачення оснащення машин справжнім інтелектом та адаптивністю залишалося темою академічних досліджень протягом десятиліть.

Значною віхою стала розробка Shakey у Стенфордському дослідницькому інституті в 1969 році, першого мобільного робота, здатного відображати власні дії. Shakey поєднав робототехніку, комп'ютерний зір та обробку природної мови, що зробило його першим проектом, який пов'язав логічне мислення з фізичними діями. Тим не менш, практичне застосування залишалося обмеженим, а зими ШІ 1970-х і 1990-х років значно уповільнили прогрес.

Справжній прорив стався з бумом глибокого навчання, який розпочався у 2012 році, коли AlexNet виграв конкурс ImageNet Challenge, започаткувавши нову еру машинного навчання. Ці досягнення в обробці зображень та розпізнаванні образів заклали основу для сучасного фізичного штучного інтелекту, дозволивши машинам вперше візуально розуміти своє середовище. Розвиток генеративно-змагальних мереж (GAN) з 2014 року, а пізніше архітектур Transformer, ще більше прискорив цей розвиток.

2023 та 2024 роки нарешті знаменують собою початок справжньої ери фізичного штучного інтелекту. У березні 2024 року NVIDIA представила на конференції GTC проект GR00T – фундаментальну модель для гуманоїдних роботів, призначених для розуміння природної мови та імітації рухів, спостерігаючи за діями людини. Дженсен Хуанг, генеральний директор NVIDIA, заявив: «Настала ера універсальної робототехніки. Завдяки NVIDIA Isaac GR00T N1 та новим фреймворкам для генерації даних та навчання роботів, розробники робототехніки в усьому світі відкриють наступний рубіж в еру штучного інтелекту».

Відтоді розробка різко прискорилася. У травні 2025 року було представлено Isaac GR00T N1.5, а потім у вересні 2025 року – N1.6, які вперше дозволили гуманоїдним роботам одночасно рухати та маніпулювати об’єктами. Відкритий набір даних фізичного штучного інтелекту про Hugging Face вже був завантажений понад 4,8 мільйона разів і містить тисячі синтетичних та реальних траєкторій руху. Цей швидкий розвиток підкреслює, наскільки швидко розвивається ця галузь і як швидко розширюються встановлені межі технічно можливого.

Анатомія фізичного інтелекту: апаратне забезпечення, програмне забезпечення та інфраструктура

Технічну архітектуру фізичних систем штучного інтелекту можна розділити на кілька взаємопов'язаних шарів, які разом забезпечують здатність сприймати, обробляти та фізично взаємодіяти з навколишнім середовищем.

Сенсорна система формує перцептивний рівень і складається з різних типів датчиків, які працюють разом для створення комплексної картини навколишнього середовища. Системи камер, включаючи RGB-камери, глибинні камери та датчики часу прольоту, надають візуальні дані для завдань комп'ютерного зору, таких як виявлення об'єктів, відстеження та семантична сегментація. LiDAR та радар генерують точні 3D-карти навколишнього середовища та є важливими для навігації та виявлення перешкод. Інерціальні вимірювальні блоки (IMU) з акселерометрами та гіроскопами виявляють рух, орієнтацію та прискорення, сприяючи стабілізації фізичних систем. Тактильні та силово-крутні датчики забезпечують чутливе маніпулювання та безпечну співпрацю людини та робота, реєструючи дотик та тиск.

Механічне обладнання являє собою фізичну основу, через яку системи штучного інтелекту взаємодіють зі своїм середовищем. Шасі та рамні конструкції забезпечують структурну основу для роботизованих систем різних форм: гуманоїдних роботів, роботизованих рук, автономних мобільних роботів (AMR), дронів або гібридних систем. Приводи перетворюють електричні сигнали на механічний рух і включають електродвигуни, пневматичні та гідравлічні системи, а також новітні компоненти м'якої робототехніки, що імітують біологічні м'язи. Вдосконалені кінцеві ефекти, такі як адаптивні захвати зі зворотним зв'язком по силі, дозволяють маніпулювати широким спектром об'єктів, від жорстких металевих деталей до делікатних харчових продуктів.

Програмне забезпечення та рівень штучного інтелекту представляють когнітивне ядро ​​фізичних систем штучного інтелекту. Базові моделі, такі як GR00T від NVIDIA, формують ядро ​​та інтегрують моделі мови зору (VLM) для розуміння мультимодальних вхідних даних з декодерами дій, які перетворюють ці представлення на виконувані рухи робота. Ці моделі забезпечують навчання з нульовим завданням, коли роботи можуть виконувати нові завдання без явного навчання, просто інтерпретуючи інструкції природною мовою. Навчання з підкріпленням та імітаційне навчання використовуються для навчання надійних поведінкових стратегій у модельованих та реальних середовищах.

Інфраструктура моделювання відіграє центральну роль у розробці та валідації фізичних систем штучного інтелекту. NVIDIA Isaac Sim дозволяє проектувати, моделювати та тестувати роботів, керованих штучним інтелектом, у фізично точних віртуальних середовищах. Двигун PhysX моделює реалістичну фізику, включаючи тертя в суглобах, динаміку твердого тіла та механіку контакту. Цифрові двійники, або віртуальні репліки реальних об'єктів, дозволяють навчати роботів тисячам сценаріїв без шкоди для фізичної інфраструктури. Ринок технології злиття даних з датчиків досяг 8 мільярдів доларів у 2023 році та, за прогнозами, зросте до 34,9 мільярда доларів до 2035 року, що підкреслює зростаючу важливість цих технологій.

Обчислювальна інфраструктура забезпечує необхідну обчислювальну потужність. Платформи периферійних обчислень, такі як NVIDIA Jetson Thor з графічними процесорами Blackwell, дозволяють виконувати складні моделі штучного інтелекту безпосередньо на роботові з затримкою менше 20 мілісекунд. Хмарні системи підтримують навчання та оркестрацію великих парків роботів. NVIDIA OSMO координує складні робочі процеси робототехніки між розподіленими обчислювальними ресурсами. Мережі 5G із затримкою менше мілісекунди забезпечують обробку в режимі реального часу навіть для програм, що потребують ресурсомісткості.

Зрештою, фізичні системи штучного інтелекту потребують інфраструктури даних для навчання та роботи. Моделі World Foundation, такі як NVIDIA Cosmos, моделюють динаміку реального світу та генерують синтетичні навчальні дані. План GR00T Dreams може генерувати великі обсяги синтетичних даних про рух для навчання нових моделей поведінки. Набори даних з відкритим кодом, такі як набір даних Physical AI NuRec про Hugging Face, надають дані для навчання робототехніки дослідникам та розробникам.

Тиха трансформація: фізичний штучний інтелект на заводах і складах

Поточний стан впровадження фізичного штучного інтелекту свідчить про прискорене впровадження та зростання промислової зрілості. До 2023 року у світі було встановлено понад 4 мільйони промислових роботів. Прогнозується, що щорічна кількість установок зросте ще на 6 відсотків у 2025 році та перевищить 700 000 одиниць до 2028 року. Очікується, що ринок автоматизації внутрішньологістики досягне 69 мільярдів доларів у 2025 році, тоді як ринок штучного інтелекту для ланцюгів поставок, за прогнозами, зросте до понад 21 мільярда доларів до 2028 року.

У виробничій галузі фізичний ШІ проявляється в кількох сферах застосування. Адаптивне виробництво дозволяє роботам реагувати в режимі реального часу на зміни матеріалів, положення та орієнтації компонентів. Там, де традиційних промислових роботів доводилося ретельно перепрограмовувати для кожної зміни, фізичні системи ШІ можуть розуміти та виконувати інструкції природною мовою. Ця гнучкість ідеально відповідає сучасним тенденціям виробництва, таким як виробництво з високим ступенем складності, низьким обсягом виробництва та індивідуальне виробництво.

Прогнозне обслуговування використовує системи штучного інтелекту та дані датчиків для прогнозування несправностей, тим самим зменшуючи незаплановані простої та витрати. Системи комп'ютерного зору можуть перевіряти тисячі виробів за хвилину та виявляти дефекти, невидимі для людського ока. Інтеграція фізичного штучного інтелекту в контроль якості призводить до значного зниження рівня помилок та підвищення якості продукції.

У логістиці автономні мобільні роботи (AMR) трансформують склади та розподільчі центри. Прогнозується, що ринок мобільних роботів досягне 29,86 мільярда доларів до 2025 року. AMR принципово відрізняються від старих автоматично керованих транспортних засобів (AGV) своєю здатністю автономно переміщатися, оптимізувати маршрути за допомогою штучного інтелекту та динамічно адаптуватися до змінних умов. У той час як AGV слідують фіксованими маршрутами вздовж розмітки підлоги, AMR використовують технологію SLAM (одночасна локалізація та картографування) та алгоритми штучного інтелекту для гнучкої навігації.

Впровадження систем управління складами (WMS) зараз перевищує 90 відсотків, а управління запасами на основі штучного інтелекту може оптимізувати рівень запасів на 35 відсотків. Роботи для комплектування та пакування з комп'ютерним зором та вдосконаленими захопленнями все частіше автоматизують завдання, які раніше вважалися занадто складними для машин. Дрони використовуються для підрахунку запасів і можуть заощаджувати понад 250 000 доларів США на рік.

Трансформація робочої сили показує, що фізичний ШІ не лише замінює робочі місця, а й створює нові ролі. Команди, що складаються з людей і роботів, демонструють на 85 відсотків вищу продуктивність, ніж команди, що складаються виключно з людей або роботів. З'являються нові профілі посад, такі як керівник роботів, інструктор зі ШІ, координатор автопарку та інспектор за допомогою ШІ. Amazon повідомляє про 30-відсоткове збільшення кількості кваліфікованих посад після впровадження передової робототехніки у своїх центрах виконання замовлень.

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

Піонери інтелекту тіла: BMW, Amazon та Tesla показують шлях

Практичне впровадження фізичного ШІ можна проілюструвати на прикладі кількох компаній-піонерів, які вже досягли значного успіху.

Завод BMW у Спартанбурзі, штат Південна Кароліна, є одним із найсучасніших прикладів використання людиноподібних роботів в автомобільному виробництві. Figure AI тестував там свого робота Figure 02 протягом 11 місяців. Результати вражають: робот працював по десять годин на день кожного виробничого дня, завантажував понад 90 000 деталей, відпрацював понад 1250 годин і зробив свій внесок у виробництво понад 30 000 автомобілів X3. Його завдання полягало у завантаженні деталей з листового металу, що вимагало як точності, так і швидкості. Деталі потрібно було розташувати з допуском 5 міліметрів лише за 2 секунди.

Порівняно зі своїм попередником, Figure 02 досяг у чотири рази більшої робочої швидкості та в сім разів підвищеної надійності. Ці результати призвели до розробки його наступника, Figure 03, конструкція якого врахувала отримані знання. Зокрема, підсистему передпліччя було повністю перероблено, оскільки вона виявилася найчастішею ​​точкою відмов обладнання.

Amazon керує найбільшим у світі парком роботів, що налічує понад мільйон роботів у 300 центрах виконання замовлень. Компанія представила нову генеративну базову модель на основі штучного інтелекту під назвою DeepFleet, яка оптимізує координацію всього парку роботів і підвищує ефективність керування на 10 відсотків. Основу системи складають три основні технології: Sequoia, автоматизована система зберігання та пошуку; Sparrow, маніпулятор на базі штучного інтелекту, здатний обробляти приблизно 60 відсотків усіх товарів у асортименті; та Proteus, колаборативний автономний мобільний робот.

Нова система Blue Jay координує роботу кількох роботизованих маніпуляторів для одночасного виконання різних завдань з обробки, зменшуючи повторювані підйоми для працівників. Примітно, що час її розробки було прискорено: тоді як попередні роботизовані системи, такі як Robin, Cardinal та Sparrow, потребували понад трьох років розробки, Blue Jay, завдяки підтримці штучного інтелекту та цифровим двійникам, пройшла шлях від концепції до виробництва трохи більше ніж за рік. Найсучасніший об'єкт Amazon у Шривпорті, штат Луїзіана, досягає на 25 відсотків швидших поставок та на 25 відсотків більшої ефективності, створюючи при цьому на 30 відсотків більше кваліфікованих робочих місць.

Зі своїм проектом Optimus компанія Tesla втілює одну з найамбітніших цілей у галузі людиноподібних роботів. Хоча початковий план передбачав від 5000 до 10 000 одиниць до 2025 року, фактичне виробництво поки що сягнуло лише кількох сотень. Тим не менш, Ілон Маск залишається відданим своєму довгостроковому баченню: на щорічній зустрічі Tesla 2025 року він оголосив про найшвидше нарощування виробництва будь-якого складного виробленого продукту, починаючи з лінії, здатної виробляти один мільйон одиниць на рік у Фремонті. Довгострокове бачення включає 10 мільйонів одиниць на рік у Giga Texas і, в довгостроковій перспективі, до одного мільярда роботів Optimus на рік.

Прогнозована ціна Tesla Optimus G2 від 25 000 до 30 000 доларів США зробить його відносно доступним варіантом для бізнесу. Для порівняння, Unitree H1 коштує менше 90 000 доларів США, тоді як Figure 01 оцінюється в 30 000–150 000 доларів США.

Підходить для цього:

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

Темний бік революції: ризики та невирішені питання

Незважаючи на вражаючий прогрес, індустрія фізичного штучного інтелекту стикається зі значними викликами, які потребують критичного вивчення.

Безпека фізичних систем штучного інтелекту вимагає абсолютно нових фреймворків та підходів. Фізичні системи штучного інтелекту демонструють вразливості безпеки, подібні до вразливостей контролерів промислової автоматизації, з тією різницею, що вони часто містять мільйони рядків коду, що створює величезну поверхню для атаки. На відміну від традиційних середовищ автоматизації, де знеструмлений стан часто відповідає безпечному стану, простої функції вимкнення недостатньо для фізичного ШІ. Люди взаємодіють з цими системами непередбачувано, тому необхідні численні механізми вимкнення.

Проблема галюцинацій, спричинених штучним інтелектом, є однією з найбільших проблем. Якщо системи штучного інтелекту неправильно ідентифікують об'єкти або неправильно оцінюють ситуації через галюцинації, наслідки у фізичному середовищі можуть бути небезпечними. Вірусні відео вже показали, як робот наступає на ногу дитини, очевидно, тому, що система не змогла правильно виявити або належним чином відреагувати на присутність людини. Ці інциденти підкреслюють критичну важливість чутливого сенсорного виявлення та адаптивних протоколів безпеки.

Дефіцит та розрив у навичках є ще однією ключовою проблемою. У Звіті Всесвітнього економічного форуму про майбутнє робочих місць за 2025 рік дефіцит навичок визначено найбільшою перешкодою для трансформації бізнесу, причому 63 відсотки роботодавців називають це основною перешкодою. Опитування EY 2025 Work Reimagined Survey виявляє критичну невідповідність: хоча 37 відсотків працівників побоюються, що надмірна залежність від штучного інтелекту може підірвати їхні навички, лише 12 відсотків отримують достатнє навчання зі штучного інтелекту. Працівники, які отримують понад 81 годину щорічного навчання зі штучного інтелекту, повідомляють про середнє збільшення продуктивності на 14 годин на тиждень, але також на 55 відсотків частіше залишають компанію через високий попит на фахівців зі штучного інтелекту.

Споживання енергії фізичними системами штучного інтелекту та пов'язаною з ними інфраструктурою різко зростає. Навчальна система GPT-4 споживала приблизно 50 гігават-годин електроенергії, що приблизно в 40 разів більше, ніж GPT-3. Міжнародне енергетичне агентство попереджає, що попит на електроенергію в центрах обробки даних зросте більш ніж удвічі до 2030 року, потенційно досягнувши 1050 терават-годин, що перевищить загальне поточне споживання енергії в Японії. Один центр обробки даних зі штучним інтелектом може споживати стільки ж енергії, скільки 100 000 домогосподарств.

Вплив на ринок праці вимагає нюансованого підходу. Дослідження Массачусетського технологічного інституту показало, що штучний інтелект вже може замінити 11,7 відсотка робочих місць у США, причому професії групи ризику поширені по всіх 50 штатах, включаючи сільські райони, які зазвичай виключаються з обговорень щодо ШІ. Внутрішні документи Amazon свідчать про те, що стратегія робототехніки може усунути необхідність наймати 160 000 працівників лише за два роки. Команда робототехніки компанії прагне автоматизувати 75 відсотків своїх операцій.

Регулювання відстає від технологічного розвитку. Закон ЄС про штучний інтелект являє собою першу у світі комплексну правову базу щодо штучного інтелекту, але чинні правила охорони праці та безпеки, такі як Закон про охорону праці та безпеку праці або Постанова про промислову безпеку, досягають своїх меж, коли мають справу з динамічно навчальними системами штучного інтелекту. Директива про машини, яка замінить Директиву про машини у 2027 році, стосується систем із саморозвивається поведінкою, але не містить остаточних вимог щодо постійної оцінки відповідності у разі змін у системі.

Наступне десятиліття: світові моделі, гуманоїди та автономна фабрика

Майбутнє фізичного ШІ характеризується кількома спільними тенденціями, які формуватимуть наступне десятиліття.

Моделі World Foundation стають критично важливим інструментом для розвитку фізичного штучного інтелекту. Ці передові системи штучного інтелекту розроблені для моделювання та прогнозування реальних середовищ та їхньої динаміки. Вони розуміють фундаментальні фізичні принципи, такі як рух, сила, причинність та просторові відносини, що дозволяє їм моделювати взаємодію об'єктів та сутностей у середовищі. V-JEPA 2 від Meta з 1,2 мільярдами параметрів був навчений на понад мільйон годин відео та встановлює нові стандарти у фізичному мисленні та плануванні роботів з нульовим шансом. Genie 3 від Google та Marble від World Labs є іншими значними розробками в цій галузі.

Генерація синтетичних даних вирішує критичну проблему навчання фізичного ШІ. План GR00T Dreams дозволяє генерувати великі обсяги синтетичних даних про рух з одного вхідного зображення. Використовуючи цю технологію, NVIDIA Research змогла розробити GR00T N1.5 лише за 36 годин, порівняно з майже трьома місяцями ручного збору даних. Таке прискорення значно скоротить цикли розробки фізичних систем ШІ.

Гуманоїдні роботи знаходяться на межі масового виробництва. Goldman Sachs прогнозує, що у 2026 році по всьому світу буде поставлено від 50 000 до 100 000 гуманоїдних одиниць, а виробничі витрати знизяться до 15 000–20 000 доларів за одиницю. За прогнозами галузі, до 2035 року у світі може використовуватися 1,3 мільярда роботів на базі штучного інтелекту. Світовий ринок гуманоїдних роботів досягне 6 мільярдів доларів до 2030 року та зросте до 51 мільярда доларів до 2035 року. Очікується, що інвестиції в робототехніку та втілений штучний інтелект досягнуть сукупно від 400 до 700 мільярдів доларів у період між 2026 і 2030 роками.

Злиття фізичного ШІ з просторовими обчисленнями та розширеною реальністю відкриває нові виміри. Янн ЛеКун, головний науковець Meta з питань ШІ, наголошує, що програми магістратури з права (LLM) не є шляхом до людиноподібного ШІ, і зміщує фокус на фізичний ШІ, який поєднує сприйняття, міркування та управління в тривимірних просторах. Нова компанія Фей-Фей Лі, World Labs, ідентифікує себе як компанія просторового інтелекту, що зосереджена на моделях, які можуть сприймати, генерувати та взаємодіяти з тривимірним середовищем.

Периферійні обчислення та інтеграція 5G значно розширять можливості фізичних систем штучного інтелекту в реальному часі. Мережі 5G скорочують час відгуку зі 100 мілісекунд до менш ніж однієї мілісекунди, забезпечуючи справжній контроль у реальному часі. Приватні мережі 5G надають організаціям прямий контроль над своїми середовищами периферійних обчислень з точними вимогами до затримки та пропускної здатності. Розподіл мережі дозволяє виділяти пропускну здатність для критично важливих периферійних програм.

Ландшафт автоматизації продовжуватиме диференціюватися. Три типи робототехнічних систем співіснуватимуть та формуватимуть багаторівневу стратегію автоматизації: робототехніка на основі правил для структурованих, повторюваних завдань з неперевершеною точністю; робототехніка на основі навчання для змінних завдань з використанням навчання з підкріпленням; та робототехніка на основі контексту з навчанням без можливості швидкого реагування для непередбачуваних процесів та нових середовищ.

Від симуляції до розумної машини: як фізичний штучний інтелект прискорює Індустрію 4.0

Аналіз фізичного ШІ показує технологічну революцію, яка розгортається з безпрецедентною швидкістю, фундаментально трансформуючи виробництво та логістику. Конвергенція алгоритмів ШІ, передових датчиків, потужної обчислювальної інфраструктури та інноваційного робототехнічного обладнання досягла точки, де машини вперше можуть сприймати фізичний світ та взаємодіяти з ним з рівнем інтелекту та адаптивності, раніше доступним лише людям.

Технологічні основи закладено. Базові моделі, такі як GR00T, забезпечують навчання з нульовим завданням та викладання природною мовою. Середовища моделювання, такі як Isaac Sim, значно скорочують час розробки та витрати. Генерація синтетичних даних вирішує критичну проблему навчання. Вдосконалені датчики та виконавчі механізми надають машинам сприйняття та спритність. Периферійні обчислення та 5G забезпечують необхідні можливості роботи в режимі реального часу.

Практична перевірка вже триває в промислових масштабах. BMW, Amazon, Foxconn та численні інші компанії демонструють доцільність та переваги фізичного штучного інтелекту в реальних виробничих та логістичних середовищах. Результати переконливі: прискорення циклів, покращення якості, підвищення гнучкості, зниження витрат та нові, більш кваліфіковані робочі місця.

Водночас ці виклики вимагають серйозної уваги. Необхідно проактивно вирішувати питання безпеки, енергоспоживання, дефіциту кваліфікованих кадрів, регуляторних неоднозначностей та потенційних збоїв на ринку праці. Компаніям, що впроваджують фізичний ШІ, потрібна не лише технологічна експертиза, але й чітка стратегія трансформації робочої сили та соціальної відповідальності.

Це відкриває історичну можливість для Німеччини та Європи. Фізичний ШІ вимагає не лише цифрового інтелекту, але й відмінної мехатроніки, точної інженерії та глибоких знань у предметній області. Ці сильні сторони глибоко вкорінені в німецькій промисловості. Інтеграція ШІ у фізичні системи може спиратися на усталену промислову основу та трансформувати її в епоху інтелектуальної автоматизації.

Час для стратегічних дій настав. Компанії, які впроваджують фізичний ШІ як стратегічний актив сьогодні, очолять наступний етап промислової конкурентоспроможності. Революція вже не є теоретичною; вона вже відбувається, і її темпи прискорюються. Питання вже не в тому, чи фізичний ШІ трансформує промисловість, а в тому, хто очолить цю трансформацію, а кого вона наздожене.

☑ 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