Штучний інтелект роботів та фізичний штучний інтелект: нова ера інтелектуальної автоматизації

Автоматизація: Чому фізичний ШІ керуватиме фабрикою майбутнього – і трансформуватиме вашу галузь

Штучний інтелект переживає фундаментальний переломний момент. Після десятиліть, протягом яких системи ШІ працювали переважно в цифрових середовищах, таких як аналіз даних або генерація контенту, ця технологія тепер залишає свою віртуальну клітку та все більше проявляє себе у фізичній реальності. Цей перехід до так званого фізичного ШІ – втіленого інтелекту – не лише знаменує собою технологічний стрибок, але й потенційно віщує наступну промислову революцію, оскільки абстрактні алгоритми стають діючими системами, які безпосередньо взаємодіють з нашим тривимірним світом.

Економічний вимір цієї трансформації вражає: прогнозується, що світовий ринок фізичного штучного інтелекту зросте з приблизно 5,41 мільярда доларів у 2025 році до прогнозованих 61,19 мільярда доларів до 2034 року. Паралельно з цим темпом розширюється весь ландшафт штучного інтелекту, що сигналізує про глибокий структурний зсув у тому, як бізнес, галузі та суспільства взаємодіятимуть з автоматизацією та інтелектом у майбутньому.

Але фізичний ШІ — це більше, ніж просто реалізація алгоритмів у роботах. У той час як класичний ШІ роботів часто спирається на жорсткі системи, запрограмовані для виконання конкретних завдань, фізичний ШІ являє собою цілісний підхід. Він базується на узагальнюючих базових моделях, які розвивають фундаментальні знання про світ і дозволяють всебічно розуміти навколишнє середовище — розвиток, який веде від централізованих хмарних архітектур до децентралізованого, локально керованого периферійного ШІ.

Це нове покоління систем, яке часто називають автономним фізичним штучним інтелектом або втіленим штучним інтелектом, долає обмеження цифрового штучного інтелекту, долаючи розрив між цифровим та фізичним за допомогою складних сенсорних мереж, обробки даних у реальному часі та можливостей автономного прийняття рішень. В основі цієї мети лежить розробка машин, які не лише виконують команди, але й розуміють реальний світ і можуть гнучко реагувати на непередбачені виклики — від автономного керування людиноподібними роботами на заводах до точних сільськогосподарських технологій у полі. Цей розвиток значною мірою зумовлений моделями «зорово-мовно-дієвий» (VLA) та фізичним моделюванням у цифрових двійниках, які дозволяють безризикове та масштабоване генерування даних для навчання цих роботизованих систем.

Коли машини навчаться мислити та торкатися світу – чому злиття цифрового та фізичного сповіщає про наступну промислову революцію

Розвиток штучного інтелекту досяг вирішального поворотного моменту. Після десятиліть, протягом яких системи штучного інтелекту працювали виключно в цифровій сфері, обмежуючись обробкою даних та генерацією тексту, зображень чи аналізу, зараз відбувається фундаментальна трансформація. Штучний інтелект залишає свою віртуальну клітку та все більше проявляє себе у фізичній реальності. Цей розвиток знаменує перехід від суто цифрового до втіленого інтелекту, від абстрактних алгоритмів до діючих систем, які можуть безпосередньо втручатися в наш тривимірний світ.

Ринкові прогнози та економічний вимір

Глобальний ринок фізичного штучного інтелекту яскраво демонструє масштаб цієї трансформації. Оцінений у 2025 році в 5,41 мільярда доларів, цей ринок, як очікується, зросте до 61,19 мільярда доларів до 2034 року, що становить середньорічний темп зростання 31,26 відсотка. Інші аналітики прогнозують ще більш динамічне зростання, оцінки коливаються від 3,78 мільярда доларів у 2024 році до 67,91 мільярда доларів до 2034 року, що відповідатиме річному темпу зростання 33,49 відсотка. Ці вражаючі цифри не просто відображають технологічну тенденцію, а й сигналізують про структурний зсув у тому, як бізнес, галузі та суспільства взаємодіють з автоматизацією та інтелектом.

Паралельно з цим темпом розширюється ринок автономних систем штучного інтелекту. Прогнозується, що світовий ландшафт автономного штучного інтелекту зросте на 18,4 мільярда доларів у період з 2025 по 2029 рік, що становитиме середньорічний темп зростання на рівні 32,4 відсотка. Прогнози щодо загального ринку штучного інтелекту малюють ще ширшу картину: від 294,16 мільярда доларів у 2025 році до 1771,62 мільярда доларів до 2033 року. Ці цифри ілюструють, що ШІ вже не є просто інструментом для оптимізації існуючих процесів, а перетворюється на фундаментальний рушій економічної трансформації.

Від хмари до периферії: зміна парадигми

Різниця між фізичним ШІ та класичним роботизованим ШІ на перший погляд здається ледь помітною, але при детальнішому розгляді виявляється парадигматичною для розуміння сучасної технологічної революції. Обидві концепції працюють на перетині цифрового інтелекту та фізичного прояву, проте їхні підходи, можливості та потенціал принципово відрізняються. У той час як традиційний роботизований ШІ спирається на спеціалізовані системи, запрограмовані для виконання конкретних завдань, фізичний ШІ являє собою цілісний підхід, заснований на узагальнюючих базових моделях, що дозволяє фундаментально сприймати світ у фізичних контекстах.

Зближення цих двох шляхів розвитку веде до нового покоління систем, відомих як автономний фізичний ШІ. Ці системи поєднують демократизацію високопродуктивного ШІ за допомогою моделей з відкритим кодом з інтеграцією штучного інтелекту у фізичні системи, які можуть працювати автономно, децентралізовано та незалежно від централізованих хмарних інфраструктур. Цей розвиток знаменує собою структурний зсув від централізованої хмарної архітектури до децентралізованої, локально керованої інфраструктури ШІ.

Концептуальні відмінності та основи

Розмежування фізичного ШІ, роботизованого ШІ та пов'язаних з ними концепцій вимагає точного концептуального уточнення, оскільки сучасні дискусії часто включають змішування, що ускладнює розуміння їхньої відповідної специфіки. Концептуальні основи цих технологій кореняться в різних наукових традиціях і переслідують, в деяких випадках, різні цілі.

У класичному розумінні, штучний інтелект роботів стосується впровадження штучного інтелекту у фізичні машини, запрограмовані для автоматичного виконання певних завдань. Робот являє собою апаратне забезпечення, фізичну машину з її датчиками, виконавчими механізмами та механічними компонентами. Штучний інтелект функціонує як програмне забезпечення на основі алгоритмів та машинного навчання, що дозволяє автономно приймати рішення та обробляти дані. На відміну від роботів, сам ШІ не має фізичної присутності, а існує виключно у формі програмного забезпечення. Найважливішим моментом є те, що хоча ШІ може бути впроваджений у роботах для розширення їхніх можливостей, це не є обов'язковим.

Межі класичної промислової робототехніки

Звичайні промислові роботи часто працюють повністю без штучного інтелекту, виконуючи повторювані процеси за допомогою жорсткого програмування точка-точка. Ці системи являють собою машини, які переміщуються з однієї точки в іншу, підкоряючись заздалегідь визначеним командам, не маючи можливості робити власні інтерпретації. Це робить процеси жорсткими та негнучкими. Використання штучного інтелекту – це те, що нарешті дозволяє роботам використовувати очі у вигляді 3D-камер, «бачити» об’єкти та використовувати локальний інтелект для створення власних планів руху та маніпулювання об’єктами без точного програмування точка-точка.

Фізичний ШІ: більше, ніж просто програмування

Фізичний ШІ концептуально значно виходить за рамки цього визначення. Термін описує інтеграцію ШІ в такі системи, як автомобілі, дрони або роботи, що дозволяє ШІ взаємодіяти з реальним фізичним світом. Фізичний ШІ зміщує фокус з автоматизації повторюваних завдань на більшу автономність системи. Це відкриває нові сфери застосування та розширює ринковий потенціал. Фізичний ШІ стосується систем ШІ, які розуміють реальний світ та взаємодіють з ним, використовуючи моторні навички, які часто зустрічаються в автономних машинах, таких як роботи, самокеровані транспортні засоби та розумні простори.

На відміну від традиційного штучного інтелекту, який працює виключно в цифровій сфері, фізичний штучний інтелект долає розрив між цифровим та фізичним середовищем завдяки складним сенсорним мережам, обробці даних у режимі реального часу та можливостям автономного прийняття рішень. Ця технологія дозволяє машинам спостерігати за своїм середовищем за допомогою датчиків, обробляти цю інформацію за допомогою штучного інтелекту та виконувати фізичні дії за допомогою виконавчих механізмів. Фундаментальна відмінність полягає в тому, що фізичний штучний інтелект безперервно збирає дані з фізичного середовища одночасно через кілька датчиків, тим самим розвиваючи всебічне розуміння середовища.

Втілений ШІ: Інтелект через взаємодію

Втілений ШІ, або штучний інтелект, відноситься до сучасної тенденції в дослідженнях ШІ, яка відповідає теорії втілення. Ця теорія стверджує, що інтелект слід розуміти в контексті фізичних агентів, які поводяться в реальному фізичному та соціальному світі. На відміну від класичного машинного навчання в робототехніці, втілений ШІ охоплює всі аспекти взаємодії та навчання в середовищі: від сприйняття та розуміння до мислення, планування та, зрештою, виконання або контролю.

Ранні дослідження штучного інтелекту концептуалізували процеси мислення як маніпулювання абстрактними символами або обчислювальні операції. Основна увага приділялася алгоритмам та комп'ютерним програмам, тоді як базове обладнання вважалося здебільшого неважливим. Родні Брукс, австралійський вчений-комп'ютерник та когнітивіст, був одним із перших, хто фундаментально оскаржив цю перспективу. У своїй впливовій лекції він розкритикував тодішню поширену практику розробки систем штучного інтелекту з використанням низхідного підходу, який зосереджувався на емуляції людських здібностей до вирішення проблем та міркування.

Брукс стверджував, що моделі інтелекту, розроблені в рамках традиційних досліджень штучного інтелекту, які значною мірою залежали від роботи комп'ютерів, доступних на той час, майже не мали схожості з методами роботи інтелектуальних біологічних систем. Це видно з того факту, що більшість видів діяльності, якими люди займаються у повсякденному житті, не є ні вирішенням проблем, ні плануванням, а радше рутинною поведінкою у відносно доброякісному, але дуже динамічному середовищі. Так само, як людське навчання залежить від дослідження та взаємодії з навколишнім середовищем, втілені агенти повинні вдосконалювати свою поведінку через досвід.

Втілений ШІ долає обмеження цифрового ШІ, взаємодіючи з реальним світом через фізичні системи ШІ. Він спрямований на подолання розриву між цифровим ШІ та реальними додатками. Для втіленого інтелектуального агента його фізична структура та властивості, сенсорні здібності та можливості дій відіграють вирішальну роль. Інтелект не повинен існувати ізольовано, а радше проявлятися через різноманітну, мультимодальну взаємодію з навколишнім середовищем.

Генеративні моделі та моделювання реальності

Генеративний фізичний ШІ розширює існуючі моделі генеративного ШІ, додаючи здатність розуміти просторові взаємозв'язки та фізичні процеси в нашому тривимірному світі. Це розширення стало можливим завдяки інтеграції додаткових даних у процес навчання ШІ, даних, що містять інформацію про просторові структури та фізичні закони реального світу. Моделі генеративного ШІ, такі як мовні моделі, навчаються на великих обсягах текстових та графічних даних і вражають своєю здатністю генерувати мову, подібну до людської, та розвивати абстрактні поняття. Однак їхнє розуміння фізичного світу та його правил обмежене; їм бракує просторового контексту.

Генерація даних на основі фізики починається зі створення цифрового двійника, такого як завод. Датчики та автономні машини, такі як роботи, інтегруються в цей віртуальний простір. Потім реальні сценарії запускаються на основі фізичних симуляцій, де датчики фіксують різні взаємодії, такі як динаміка твердих тіл (наприклад, рухи та зіткнення) або взаємодія світла з навколишнім середовищем. Ця технологія винагороджує фізичні моделі штучного інтелекту за успішне виконання завдань у симуляції, дозволяючи їм постійно адаптуватися та вдосконалюватися.

Завдяки багаторазовому навчанню автономні машини вчаться адаптуватися до нових ситуацій та непередбачених викликів, готуючи їх до реальних застосувань. З часом вони розвивають складні навички дрібної моторики для практичного використання, такого як точне пакування коробок, підтримка виробничих процесів або автономне пересування у складних середовищах. Досі автономні машини не могли повноцінно сприймати та інтерпретувати своє оточення. Генеративний фізичний ШІ тепер дозволяє розробляти та навчати роботів, які можуть безперешкодно взаємодіяти з реальним світом та гнучко адаптуватися до змінних умов.

Технологічна архітектура та функціональність

Технологічна основа фізичного ШІ та передових роботизованих систем ШІ базується на взаємодії кількох ключових технологій, які лише в поєднанні забезпечують вражаючі можливості сучасних автономних систем. Ця архітектура принципово відрізняється від традиційних рішень автоматизації завдяки своїй здатності до узагальнення, постійного навчання та адаптації до неструктурованих середовищ.

В основі цієї технологічної революції лежать Базові Моделі (Functuring Models) – великі, попередньо навчені системи штучного інтелекту, які з 2021 року слугують загальним терміном для сучасних великих систем штучного інтелекту. Ці моделі спочатку проходять ретельне навчання з величезними обсягами даних, а потім можуть бути адаптовані до широкого кола завдань за допомогою відносно невеликого спеціалізованого навчання, відомого як точне налаштування. Таке попереднє навчання дозволяє Базовим Моделям не лише розуміти мову, але й, що ще важливіше, розвивати широкі знання про світ, а також певною мірою мислити логічно, міркувати, абстрагувати та планувати.

Ці властивості роблять базові моделі особливо придатними для керування роботами, галузі, яка інтенсивно досліджується вже близько трьох років і наразі веде до революції в робототехніці. Завдяки цим властивостям такі моделі значно перевершують традиційний, спеціалізований робототехнічний штучний інтелект. З цих причин використання відповідних базових моделей як мізків роботів є проривом і вперше відкриває шлях до розробки справді інтелектуальних, практично корисних і, таким чином, універсально застосовних роботів.

Моделі зору-мови-дії (VLA): мозок робота

На відміну від стандартних базових моделей, які не розроблені та не оптимізовані для робототехніки та її специфічних вимог, базові моделі робототехніки додатково навчаються на наборах даних робототехніки та мають специфічні архітектурні адаптації. Ці моделі зазвичай є моделями зору-мови-дії (SNA), які обробляють мовлення, а також зображення та відеодані з камер як вхідні дані та навчаються безпосередньо виводити дії, тобто команди руху для суглобів та виконавчих механізмів робота.

Ключовою віхою в цьому розвитку став RT-2 від Google DeepMind, випущений у середині 2023 року, який являє собою першу віртуальну алфавітно-командну систему (VLA) у найвужчому сенсі. Поточні моделі включають OpenVLA з відкритим кодом 2024 року, а також інші передові системи. Архітектура цих моделей є дуже складною і зазвичай включає візуальний кодер, який перетворює зображення з камери на числові представлення, велику мовну модель як основу для міркувань та планування, а також спеціалізовані декодери дій, які генерують безперервні команди робота.

Втілене мислення: розуміння та дія

Ключовим аспектом сучасних фізичних систем штучного інтелекту є їхня здатність до втіленого мислення — здатність моделей розуміти фізичний світ і способи взаємодії з ним. Втілене мислення охоплює набір знань про світ, що включає фундаментальні концепції, критично важливі для функціонування та дій у фізично втіленому світі. Це здатність моделей мовного зору (VLM) і не обов'язково обмежується робототехнікою. Тестування втіленого мислення просто передбачає завантаження зображень до VLM.

Класичні завдання комп'ютерного зору, такі як розпізнавання об'єктів та багатовидове відповідність, належать до втіленого мислення. Усі ці завдання виражаються у вигляді мовних підказок. Втілене мислення також можна перевірити за допомогою візуальних відповідей на запитання. Ці запитання перевіряють розуміння, необхідне для взаємодії з навколишнім середовищем. Окрім загальних фізичних міркувань, системи можуть використовувати знання про світ для прийняття рішень. Наприклад, робота можна попросити принести здорову закуску з кухні, а знання про світ у VLM (Управління віртуальним життям) використовуються для визначення того, як виконати цю неоднозначну команду.

Для робототехнічних застосувань критично важливо використовувати це розуміння, щоб забезпечити змістовні дії в реальному світі. Це означає перетворення високорівневого розуміння на точні команди керування через апаратні API робота. Кожен робот має різний інтерфейс, а знання про те, як ним керують, відсутні в VLM. Завдання полягає в розширенні великих, попередньо навчених моделей, щоб вони могли виводити безперервні дії для конкретних втілень робота, зберігаючи при цьому цінні можливості VLM.

Інноваційним рішенням цієї проблеми є архітектура Action Expert, модель трансформатора з такою ж кількістю шарів, але меншими розмірами вбудовування та шириною MLP. Заголовки уваги та розмірність вбудовування для кожного заголовка повинні відповідати основній моделі, щоб дозволити використання префіксних токенів у механізмі уваги. Під час обробки суфіксні токени проходять через трансформатор Action Expert, включаючи KV-вбудовування з префікса, які обчислюються один раз, а потім кешуються.

Ключові технології: моделювання, периферійний штучний інтелект та трансферне навчання

Реалізація фізичного ШІ базується на взаємодії трьох ключових технологій. По-перше, реалістичні симуляції у вигляді цифрових двійників дозволяють точно відображати процеси, потоки матеріалів та взаємодії, що є вирішальним для автономного навчання роботів. По-друге, периферійне обладнання ШІ забезпечує роботу систем ШІ локально на роботі, наприклад, через компактні системи на базі графічних процесорів. По-третє, вдосконалений комп'ютерний зір дозволяє системам візуального розпізнавання ідентифікувати різні об'єкти, форми та варіації.

Навчання роботів відбувається, коли моделі штучного інтелекту навчаються в симуляціях, а їхні знання переносяться на фізичних роботів. Трансферне навчання значно пришвидшує адаптацію до нових завдань. Аналіз даних у режимі реального часу за допомогою таких платформ, як Microsoft Fabric, дозволяє аналізувати дані процесу, виявляти вузькі місця та виводити оптимізації. Реальність і машина віртуально відтворюються з усіма їхніми природними законами та специфікаціями. Потім цей цифровий двійник навчається, наприклад, за допомогою навчання з підкріпленням, як саме рухатися без зіткнень, як виконувати бажані рухи та як реагувати на різні змодельовані сценарії.

Штучний інтелект може без ризику тестувати безліч ситуацій, не пошкоджуючи фізичного робота. Отримані дані потім передаються реальному роботу, як тільки цифровий двійник достатньо навчиться. Роботи, оснащені відповідними системами штучного інтелекту, не просто виконують жорсткі програми, а й здатні приймати рішення та адаптуватися. Фізичний штучний інтелект використовується для того, щоб надати роботам розуміння контексту та ситуації. На практиці це означає, що роботи з фізичним штучним інтелектом можуть опанувати процеси, які є змінними та потребують адаптивності.

Дані як паливо: виклики та рішення

Ще один важливий аспект полягає у генерації даних для навчання цих систем. Хоча VLM навчаються на трильйонах токенів даних з Інтернету, можна досягти порівнянної кількості токенів з даними робототехніки. Open X-Embodiment містить 2,4 мільйона епізодів. Припускаючи 30 секунд на епізод, дискретизацію кадрів 30 Гц і приблизно 512 токенів зору на кадр, можна отримати понад один трильйон токенів. Ці колективні зусилля 21 академічної та промислової установи об'єднують 72 різні набори даних від 27 різних роботів і охоплюють 527 можливостей у 160 266 завданнях.

Стандартизація даних від різних типів роботів з різними датчиками та просторами дій в єдиний формат становить величезну технічну проблему, але має вирішальне значення для розробки узагальнюючих моделей. Моделі світового фундаменту використовуються для створення або реплікації масштабованих навчальних даних для моделей фундаменту робототехніки, оскільки відносна нестача навчальних даних, що стосуються робототехніки, наразі є найбільшим вузьким місцем у їх розробці.

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

Галузево-специфічні області застосування та ринковий потенціал

Практичне впровадження фізичного штучного інтелекту та передових роботизованих систем штучного інтелекту розгортається в широкому спектрі галузей та варіантів використання, причому кожен сектор має свої специфічні вимоги, виклики та потенціал. Аналіз різних ринків чітко показує, що універсальний підхід не є оптимальним для всіх галузей; радше, специфічні характеристики кожної галузі визначають, яка форма інтелектуальної автоматизації забезпечує найбільші переваги.

Використання фізичного штучного інтелекту особливо помітне у промисловому виробництві. Автомобільна промисловість перебуває на передовій цієї трансформації. BMW є першим автовиробником, який випробовує людиноподібних роботів у виробництві, зокрема Figure 02 на своєму заводі в Спартанбурзі в США. На відміну від Optimus від Tesla, який здебільшого залишався на стадії концепції, керована штучним інтелектом Figure 02 вже бере деталі з листового металу з полиці та розміщує їх у машині – завдання, яке традиційно виконували люди на автомобільних заводах.

BMW та Figure AI планують спільно досліджувати такі технологічні теми, як штучний інтелект, керування роботами, віртуалізація виробництва та інтеграція роботів. Автомобільна промисловість, а отже, і виробництво автомобілів, швидко розвивається. Використання роботів загального призначення має потенціал для підвищення продуктивності, задоволення зростаючих потреб клієнтів і дозволяє командам зосередитися на майбутніх змінах. Довгострокова мета — полегшити роботу заводських робітників, які виконують ергономічно складні та виснажливі завдання.

Промислова автоматизація отримує переваги від фізичного штучного інтелекту завдяки поєднанню цифрових двійників, периферійного штучного інтелекту та робототехніки, що переосмислює автоматизацію. У виробництві так звані «живі двійники» – цифрові моделі, які не лише зображують, а й активно контролюють процеси – відкривають нові можливості. Вони дозволяють виявляти вузькі місця до того, як вони стануть критичними, тестувати нові процеси та оцінювати варіанти, а також безризикове навчання автономних систем. Зокрема, у сферах Логістики 4.0 та інтелектуального складування «живі двійники» покращують надійність планування, безвідмовну роботу та швидкість реагування.

Логістика 4.0: Цифрові двійники випробувані на практиці

Приклад KION Group демонструє, як фізичний штучний інтелект може підтримувати реальну складську логістику. KION, Accenture та NVIDIA спільно розробляють рішення, в якому інтелектуальні роботи повністю навчаються в рамках цифрового двійника складу. Там роботи вивчають такі процеси, як завантаження та розвантаження, комплектування замовлень та перепакування, перш ніж їх розгорнуть на реальному складі. Система базується на платформі моделювання NVIDIA Omniverse. Крім того, NVIDIA Mega, фреймворк в Omniverse, спеціально розроблений для промислового застосування, використовується для підтримки паралельного моделювання цілих систем та парків роботів.

Переваги очевидні в кількох аспектах. Моделювання типових складських процесів значно зменшує кількість помилок у реальних операціях. Навчання є безризиковим, прискореним і не потребує реальних ресурсів. Після успішного навчання роботи беруть на себе реальні завдання, контролюючи їх у режимі реального часу штучний інтелект, що працює безпосередньо на роботу. Крім того, цифрові двійники дозволяють проводити проактивне стратегічне планування, дозволяючи компаніям віртуально тестувати та оптимізувати різні схеми розташування, рівні автоматизації та конфігурації персоналу заздалегідь, не порушуючи поточні операції.

Логістика та транспортна галузь переживають комплексну трансформацію завдяки штучному інтелекту. Штучний інтелект застосовується в різних сферах логістики. Для прогнозування попиту та планування продажів 62 відсотки компаній покладаються на підтримку ШІ, тоді як 51 відсоток використовує ШІ для оптимізації виробництва та 50 відсотків для оптимізації транспортування. Застосування варіюється від розпізнавання різних етикеток небезпечних матеріалів та розрізнення об'єктів без серійних номерів або етикеток до аналізу даних датчиків про діяльність та переміщення.

Системи штучного інтелекту можуть передбачати час прибуття транспорту, використовуючи дані з кількох джерел, та складати прогнози продажів на основі багатовимірних даних з ланцюгів поставок та загальнодоступних джерел. Вони планують перерви для співробітників, використовуючи життєво важливі показники, дані про рух та роботу машин, забезпечують автоматизоване планування завантаження за допомогою згорткових нейронних мереж та контролюють вибір виду транспорту для поступового пошуку кращих рішень. Взаємодія людини та машини покращується завдяки навченим голосовим роботам, тоді як транспортні роботи використовують оптичні шаблони для позиціонування та орієнтації.

Охорона здоров'я: точність та допомога

Охорона здоров'я є особливо чутливою, але перспективною сферою застосування. Понад 40 відсотків медичних працівників у Німеччині використовують технології на основі штучного інтелекту у своїх закладах або практиках. У повсякденній медичній практиці це означає, що радіологічні відділення використовують штучний інтелект для аналізу зображень, або ж додатки для перевірки симптомів на основі штучного інтелекту використовуються для попередньої діагностики. Ключовим застосуванням штучного інтелекту є автоматизований аналіз медичних записів. Штучний інтелект може допомогти лікарям у постановці діагнозів, оскільки він спирається та аналізує величезну кількість існуючих даних — значно більше, ніж лікар міг би накопичити за всю свою кар'єру.

У німецькій системі охорони здоров'я використовуються три типи роботів: терапевтичні роботи, роботи для догляду та хірургічні роботи. Терапевтичні роботи можуть самостійно керувати вправами, тоді як роботи для догляду підтримують медичних працівників. Хірургічні роботи можуть самостійно робити розрізи та допомагати хірургам. Їх використання є важливим для деяких малоінвазивних процедур. Робот da Vinci від Intuitive Surgical допомагає хірургам виконувати точні, малоінвазивні процедури завдяки поєднанню людського контролю хірурга та втіленого штучного інтелекту, який поєднує людську інтуїцію та робототехнічну точність.

На ринку фізичного штучного інтелекту в охороні здоров'я домінують хірургічні роботи, зокрема роботизовані хірургічні системи, які лідирували на ринку у 2024 році. Очікується, що в рамках робототехніки нейрохірургічний та ортопедичний сегменти демонструватимуть найвищі темпи зростання протягом прогнозованого періоду. Окрім радіології та патології, застосування штучного інтелекту відіграє дедалі важливішу роль у діагностиці та втручаннях у всіх медичних спеціальностях. У персоналізованій медицині штучний інтелект підтримує аналіз біомаркерів.

Розумне землеробство: Штучний інтелект у полі

Сільське господарство розвивається як напрочуд динамічна галузь для застосування фізичного штучного інтелекту. Майже половина всіх ферм зараз працює зі штучним інтелектом. Найбільший потенціал спостерігається в прогнозуванні клімату та погоди, а також у плануванні збору врожаю та виробництва, а також у прогнозуванні врожайності. Рішення для повсякденної офісної роботи також представляють інтерес як потенційні допоміжні засоби. Сільське господарство є одним із піонерів штучного інтелекту. Його використання стає дедалі необхіднішим через навантаження, що покладається на керівників фермерських господарств.

Фізичний ШІ відіграватиме дедалі важливішу роль у сільському господарстві та харчовій промисловості в найближчі роки. Раніше багато природних процесів було важко зрозуміти, але тепер технологічний прогрес зайшов до такої міри, що системи можуть індивідуально реагувати на своє оточення. Вони адаптуються до існуючого світу, а не вимагають його переробки для них. Сучасні фермери все частіше працюють гібридним способом, поєднуючи комп'ютерну та практичну роботу в полі. Різні технології використовуються на полях та в коморах для вимірювання даних та оптимізації процесів.

Зміна клімату та стабільне зростання населення створюють величезні виклики для сучасного сільського господарства. Для ефективного вирішення цих глобальних проблем цілеспрямоване використання фізичного штучного інтелекту на фермах будь-якого розміру може зробити вирішальний внесок. Всупереч поширеній думці, що такі технології підходять лише для великих ферм, малий бізнес, зокрема, може отримати значну вигоду від їхніх переваг. Використання компактних машин, таких як інтелектуальні роботизовані газонокосарки або автоматичні прополювання, дозволяє їм досягати підвищення ефективності та виконувати завдання, для яких на ринку праці наразі немає робочої сили.

Технології розпізнавання зображень та сенсори можуть допомогти набагато точніше застосовувати пестициди, а в деяких випадках навіть повністю їх виключати. ​​Це приносить не лише економічні, а й екологічні переваги. Проєкт Agri-Gaia, що фінансується Федеральним міністерством економіки та енергетики Німеччини, створює відкриту інфраструктуру для обміну алгоритмами штучного інтелекту в сільському господарстві. Партнери проєкту з асоціацій, дослідницьких установ, політиків та промисловості під керівництвом Німецького дослідницького центру штучного інтелекту (DFKI) розробляють цифрову екосистему для переважно малого та середнього бізнесу (МСП) у сільськогосподарському та харчовому секторі на основі європейської хмарної ініціативи Gaia-X.

Роздрібна торгівля: Кінець черги

Роздрібний сектор переживає фундаментальну трансформацію вражень клієнтів та операційної ефективності завдяки фізичному штучному інтелекту та системам на основі штучного інтелекту. Роздрібні торговці можуть використовувати штучний інтелект для кращого прогнозування попиту на певні товари в різних регіонах, отримуючи доступ та аналізуючи дані про інші товари, дані з магазинів зі схожими демографічними показниками та дані третіх сторін, такі як погода та рівень доходу. Нещодавно одна загальнонаціональна аптека використала штучний інтелект для відстеження та прогнозування попиту на певну вакцину, спираючись на національні тенденції, про які повідомляється федеральному уряду.

Роздрібні торговці поєднують штучний інтелект з відео та даними датчиків, щоб позбутися зон кас, що дозволяє покупцям вибирати товари з полиць, класти їх у кошики та виходити з магазину без черги. Завдяки усуненню черг та систем касування можна використовувати більше місця для демонстрації товарів. Одна національна мережа супермаркетів використовує штучний інтелект для візуального сканування та розрахунку вартості товарів з нерозбірливими штрих-кодами. Завдяки штучному інтелекту в поєднанні з відеокамерами та датчиками на полицях, роздрібні торговці можуть краще розуміти трафік клієнтів у своїх магазинах та збільшувати продажі на квадратний метр.

Технологія визначає товари, на які покупці ніколи не затримуються, і рекомендує роздрібним торговцям замінити їх більш привабливими товарами. Штучний інтелект також може генерувати цільові акції на певні товари на мобільних пристроях покупців, коли вони знаходяться в потрібному магазині. Ця технологія також дозволяє роздрібним торговцям краще комплектувати свої товари. Такі бренди, як Zara, використовують AR-дисплеї у своїх магазинах, щоб покупці могли віртуально приміряти одяг. Роздрібні торговці продуктами, такі як Amazon Fresh, зосереджуються на безконтактній оплаті та цифрових списках покупок, прив’язаних до фізичних полиць.

Будівництво: Ефективність завдяки цифровому плануванню

Будівельна галузь традиційно є недостатньо цифровою галуззю, але вона отримує все більше переваг від застосування штучного інтелекту. Штучний інтелект, разом з іншими підходами до цифровізації, такими як інформаційне моделювання будівель (BIM), Інтернет речей (IoT) та робототехніка, дозволяє підвищити ефективність у всьому ланцюжку створення вартості, від виробництва будівельних матеріалів через етапи проектування, планування та будівництва до експлуатації та обслуговування. Генеративна система геометричного проектування створює та оцінює численні варіанти дизайну на основі вимірюваних цілей, таких як комфорт, енергоефективність та дизайн робочого місця.

Методи штучного інтелекту дозволяють набагато швидше розглядати та оцінювати значно більше параметрів і варіантів. Текстовий аналіз на основі штучного інтелекту може автоматично оцінювати набори правил. Це передбачає використання систем на основі правил у поєднанні з текстовим аналізом на основі штучного інтелекту. Інформація про будівлю, така як розміри, матеріали та технічні системи, витягується, аналізується та автоматично порівнюється з текстовими наборами правил. Використання прогнозних моделей на основі штучного інтелекту на ранніх етапах проектування дозволяє швидко та точно оцінювати потреби в енергії.

Застосування штучного інтелекту під час будівництва є досить просунутим, і деякі з них вже використовуються. Методи машинного навчання можуть допомогти в плануванні будівництва, оновленні будівельних процесів та підтримці різних завдань. Роботи можуть не тільки транспортувати об'єкти, але й фарбувати стіни, вимірювати або зварювати. Камери та інші датчики виявляють перешкоди. Зображення та хмари точок, отримані вручну або автономними системами, також служать для контролю якості під час будівництва. Нейронні мережі навчаються перевіряти якість поверхні та виявляти пошкодження або зміну кольору.

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

Виклики, ризики та регуляторні рамки

Швидкий розвиток фізичного штучного інтелекту та передових роботизованих систем штучного інтелекту супроводжується безліччю технічних, етичних, правових та соціальних проблем, які необхідно вирішити для відповідального та сталого впровадження. Ці проблеми варіюються від фундаментальних технічних обмежень та питань захисту та безпеки даних до складних етичних питань, які фундаментально впливають на взаємодію між людьми та машинами.

Технічні обмеження продовжують створювати суттєву перешкоду для широкого впровадження фізичного ШІ. Незважаючи на значний прогрес, фізичні обмеження, такі як мобільність, управління енергією та дрібна моторика, залишаються ключовими проблемами. Нещодавні експерименти з роботами-пилососами, оснащеними передовими мовними моделями, підкреслюють складність та обмеження цієї технології в реальних застосуваннях. Одна дослідницька група провела експеримент, у якому роботизовані пилососи були оснащені різними мовними моделями. Основним завданням цих роботів було знайти шматочок масла в іншій кімнаті та доставити його людині, яка могла б змінити своє місцезнаходження.

Це, здавалося б, просте завдання поставило перед роботами, керованими штучним інтелектом, значні труднощі. Роботи могли рухатися, стиковуватися на зарядних станціях, спілкуватися через Slack-з'єднання та фотографувати. Незважаючи на ці можливості, жоден з протестованих LLM не досяг успіху, що перевищує 40 відсотків у доставці масла. Основними причинами невдачі були труднощі з просторовим мисленням та недостатня усвідомленість власних фізичних обмежень. Одна з моделей навіть діагностувала у себе травму через обертальні рухи та кризу бінарної ідентичності.

Ці реакції, хоча й генеруються неживою системою, підкреслюють потенційні проблеми у розробці штучного інтелекту, призначеного для роботи в складних реальних середовищах. Вкрай важливо, щоб високопродуктивні моделі штучного інтелекту залишалися спокійними під тиском, щоб приймати обґрунтовані рішення. Це піднімає питання про те, як можна уникнути таких стресових реакцій або керувати ними в майбутніх системах штучного інтелекту, щоб забезпечити надійну та безпечну взаємодію. Хоча аналітичний інтелект у сфері права (LLM) досягає вражаючого прогресу, практичний інтелект, особливо щодо просторового розуміння та управління емоціями, все ще відстає.

Захист даних, кібербезпека та правові рамки

Захист даних та кібербезпека створюють фундаментальні проблеми. Закони про захист даних та конфіденційність мають вирішальне значення для забезпечення етичного та безпечного поводження з персональними даними. Однією з найважливіших правових баз є Загальний регламент про захист даних (GDPR), прийнятий Європейським Союзом у 2018 році. GDPR встановлює суворі правила щодо збору, обробки, зберігання та передачі персональних даних.

Основні принципи GDPR включають законність, справедливість та прозорість. Ці принципи вимагають чіткого зазначення того, які дані збираються та чому, щоб забезпечити справедливе використання даних без шкоди для жодної групи. Обмеження мети вимагає, щоб дані збиралися для певних, чітко визначених та законних цілей і не оброблялися далі способом, несумісним з цими цілями. Мінімізація даних вимагає, щоб збиралися та оброблялися лише дані, необхідні для цільової мети. Точність вимагає, щоб персональні дані були точними та актуальними, тоді як обмеження зберігання вимагає, щоб дані зберігалися лише стільки, скільки необхідно для цільової мети.

Цілісність та конфіденційність вимагають безпечної обробки даних для захисту від несанкціонованої або незаконної обробки та випадкової втрати. Підзвітність вимагає від організацій можливості продемонструвати дотримання цих принципів захисту даних. Нещодавно прийнятий закон ЄС про штучний інтелект базується на GDPR та класифікує системи штучного інтелекту на основі їх рівня ризику. Заборонені системи штучного інтелекту включають ті, що класифікують осіб на основі біометричних даних для отримання певних типів конфіденційної інформації.

Дослідники з безпеки виявили вразливості в робототехнічних системах, які можуть дозволити маніпулювати пристроями або отримувати доступ до конфіденційних даних. Ці вразливості включають незахищені оновлення прошивки, незашифровані дані користувачів на пристроях та недоліки в захисті PIN-кодів для віддаленого доступу до камер. Такі недоліки підривають довіру до сертифікацій виробників і підкреслюють необхідність надійних заходів безпеки. Дослідники пропонують розробляти системи розпізнавання машинних зображень, які залишаються нечитабельними для людей, але надають роботам достатньо інформації для навігації, щоб запобігти неправомірному використанню особистих даних.

Закон ЄС про штучний інтелект та гармонізовані стандарти

Регуляторний ландшафт для штучного інтелекту та робототехніки швидко розвивається. Закон ЄС про штучний інтелект є першою у світі комплексною правовою базою для штучного інтелекту та базується на ризикоорієнтованому підході. Чим вищий ризик, тим численніші та суворіші вимоги необхідно виконати. Системи штучного інтелекту можна класифікувати як високоризикові системи штучного інтелекту через їхню важливість для безпеки. До високоризикових систем штучного інтелекту застосовуються певні вимоги, включаючи вичерпну документацію з усією необхідною інформацією про систему та її призначення для оцінки відповідними органами влади, чітку та доречну інформацію для оператора, відповідні заходи людського нагляду, а також високу стійкість, кібербезпеку та точність.

Директива щодо машин встановлює вимоги безпеки для машин, включаючи автономні та мережеві системи. Вона визначає саморозвивається поведінку та автономні мобільні машини, але уникає терміну «система штучного інтелекту». Такий продукт, як хірургічний робот, може знаходитися на перетині кількох регламентів, таких як Директива про медичні вироби, Директива про машини та Директива про штучний інтелект, і всі вони мають наслідки для функціональної безпеки. Центральне питання полягає в наступному: який оптимальний набір заходів щодо зниження ризиків щодо виведення на ринок, відповідальності та шкоди для репутації?

Гармонізовані стандарти визначають фундаментальні вимоги щодо охорони здоров'я та безпеки, що містяться в законодавчих актах. Вони описують, які технічні правила та заходи управління ризиками можна використовувати для виконання цих фундаментальних вимог. Відповідність цим стандартам свідчить про виконання вимог законів та нормативних актів. Система управління ризиками, що базується на ISO/IEC 42001, має центральне значення. Цей стандарт для систем управління штучним інтелектом забезпечує структуровану основу для ідентифікації, оцінки та обробки ризиків.

Етика, упередженість та сталий розвиток

Етичні питання пронизують усі аспекти розробки та впровадження фізичного ШІ. Відсутність ретельної підготовки даних може призвести до небажаних результатів. Упередженість у наборах даних призводить до проблем справедливості, збереження соціальної нерівності та дискримінації меншин. Ще гірше, існує ризик того, що приватна та конфіденційна інформація буде розкрита через результати моделі та потрапить у чужі руки. Перед навчанням слід оцінити, наскільки суттєво система вплине на життя тих, на кого вона впливає. Необхідно визначити, чи етично виправдано дозволяти системі ШІ приймати рішення для даного завдання, а також забезпечити наявність достатніх та репрезентативних даних для всіх зацікавлених груп.

Проблеми також поширюються на енергоефективність та сталий розвиток. Гуманоїдні роботи та фізичні системи штучного інтелекту потребують значної кількості енергії як для роботи, так і для навчання своїх базових моделей. Технологія акумуляторів, спритність рук, економічна ефективність, масштабованість та етичне управління залишаються суттєвими викликами. Однак поєднання зниження вартості обладнання, вдосконалення штучного інтелекту та зростання дефіциту робочої сили створює ідеальний шторм, який сприяє прискореному впровадженню.

Майбутні перспективи та стратегічні наслідки

Траєкторія розвитку фізичного штучного інтелекту та передових роботизованих систем штучного інтелекту вказує на фундаментальну перебудову промислового та соціального ландшафту в найближчі роки. Поєднання технологічних проривів, економічних потреб та регуляторних баз створює середовище, яке прискорює перехід від експериментальних пілотних проектів до широкого комерційного впровадження.

Революція Foundation Models у робототехніці є одним із найважливіших поворотних моментів. Наразі спостерігається бум у розробці гуманоїдних роботів, керованих моделями Robotics Foundation. На додаток до автономного наскрізного керування роботами з використанням таких моделей, для створення або реплікації масштабованих навчальних даних для моделей Robotics Foundation використовуються так звані World Foundation Models. Для деяких все ще обмежених застосувань, таких як прості, повторювані та виснажливі ручні завдання у виробництві та логістиці, або потенційно навіть у вигляді побутових роботів, роботи, керовані моделями Foundation, можуть стати доступними протягом наступних п'яти років або близько того. Далі, у середньостроковій та довгостроковій перспективі з'являться більш складні та вимогливі завдання.

Узагальнення та управління автопарком

Розробка універсальних моделей штучного інтелекту для оптимізації парків роботів є перспективним способом подолання фрагментації. Базові моделі розроблені для розуміння та виконання широкого спектру завдань для різних типів роботів. Вони вивчають загальні концепції та поведінку, а не перенавчаються для кожного конкретного завдання. DeepFleet від Amazon та NavFoM від Galbot дозволяють керувати різнорідними парками роботів за допомогою однієї моделі штучного інтелекту. NavFoM описується як перша у світі крос-втілення, крос-задачна базова модель навігації на базі штучного інтелекту. Вона спрямована на навчання однієї моделі штучного інтелекту загальній концепції руху, що дозволяє використовувати ту саму основну модель для широкого спектру типів роботів, від колісних роботів та гуманоїдних роботів до дронів.

Досягнення в просторовому інтелекті за допомогою мультимодальних моделей відкривають нові виміри. Серія SenseNova SI базується на усталених мультимодальних базових моделях та розвиває надійний та потужний просторовий інтелект. Ці моделі демонструють можливості емерджентного узагальнення з точним налаштуванням на певні підмножини контролю якості перетворення 3D-вигляду, що призводить до неочікуваних переваг перенесення на пов'язані, але раніше невидимі завдання, такі як пошук шляху лабіринту. Розширені можливості просторового інтелекту відкривають перспективні можливості застосування, особливо в галузі втіленої маніпуляції, де спостерігається значне покращення показників успіху, навіть без подальшого точного налаштування.

Синтетичні дані та момент ChatGPT у робототехніці

Моделі Cosmos World Foundation від Nvidia представляють собою потенційний момент ChatGPT для робототехніки. Ці фізичні моделі штучного інтелекту мають вирішальне значення для того, щоб роботи могли якомога реалістичніше практикувати взаємодію в реальному світі в 3D-симуляціях. Такі фізичні моделі штучного інтелекту є дорогими в розробці та вимагають величезної кількості реальних даних та ретельного тестування. Моделі Cosmos World Foundation пропонують розробникам простий спосіб генерувати величезну кількість фотореалістичних, фізично обґрунтованих синтетичних даних для навчання та оцінки їхніх існуючих моделей.

Інвестиційний цикл фізичного штучного інтелекту до 2030 року свідчить про значні потоки капіталу. Ринкові прогнози вказують на сильне зростання до 2030 року, при цьому витрати, ймовірно, досягнуть від 60 до 90 мільярдів доларів у 2026 році, а загальні п'ятирічні витрати становитимуть від 0,4 до 0,7 трильйона доларів. Виробництво є лідером, за ним йде логістика, тоді як послуги розширюються в міру розвитку інструментарію. ABI Research оцінює світовий ринок робототехніки в 50 мільярдів доларів у 2025 році та прогнозує, що до 2030 року він досягне приблизно 111 мільярдів доларів із середньорічним темпом зростання в 10%.

Фізичний ШІ трансформує виробництво, з прогнозованим зростанням на 23 відсотки до 2030 року. Світовий ринок промислового ШІ досяг 43,6 мільярда доларів у 2024 році та очікує щорічного зростання на 23 відсотки до 2030 року, зумовленого застосуванням фізичного ШІ у виробництві. Цей розвиток знаменує собою відхід від традиційної автоматизації, заснованої на жорстких, попередньо запрограмованих роботах. Сучасний фізичний ШІ інтегрує системи зору, тактильні датчики та адаптивні алгоритми, що дозволяє машинам обробляти непередбачувані завдання.

Тиск на фізичний ШІ виникає на критичному етапі, коли геополітична напруженість та перебої в ланцюгах поставок посилюють потребу в гнучкому виробництві. Досягнення в промисловій робототехніці переосмислюють автоматизацію та сприяють стійкості та зростанню в секторах, які страждають від нестачі робочої сили. На автомобільних заводах роботи на базі ШІ з можливостями навчання в реальному часі виконують ролі, які колись вважалися занадто тонкими для машин, такі як адаптивне зварювання або контроль якості за змінних умов. Очікується, що цей зсув знизить витрати до 20 відсотків у умовах великих обсягів виробництва.

Економічні можливості для Німеччини та Європи

Стратегічні наслідки для німецьких та європейських компаній є значними. Нестача кваліфікованих працівників особливо впливає на промисловість та логістику, водночас попит зростає. Німецька промисловість перебуває під тиском; дефіцит кваліфікованих кадрів уповільнює зростання, зростаюча складність вимагає швидкої адаптації, інвестиції в ефективність та стійкість є важливими, а підвищення продуктивності є ключем до конкурентоспроможності. Фізичний ШІ надає Німеччині можливість повернутися на передові позиції в промисловості. Трансформація німецької промисловості — це не варіант, а необхідність.

Розвиток рухається в напрямку нової, фундаментальної фізичної моделі, керованої втіленим інтелектом, яка потенційно домінуватиме в мультимодальному напрямку. У реальному світі все сповнене таких деталей, як контакт, тертя та зіткнення, які важко описати словами чи зображеннями. Якщо модель не може зрозуміти ці фундаментальні фізичні процеси, вона не може робити надійні прогнози про світ. Це буде шлях розвитку, відмінний від шляху основних мовних моделей.

Розробка мультимодального ШІ виходить за рамки тексту. Мультимодальні моделі поєднують різні нейронні архітектури, такі як трансформатори зору для візуального введення, кодери мовлення для аудіовведення та великі мовні моделі для логічного мислення та генерації тексту, в єдину систему. Охорона здоров'я переходить на сенсорне введення, при цьому мультимодальний ШІ здатний сканувати голос, обличчя пацієнта та медичні сканування для виявлення ранніх ознак хвороби. Він не замінює лікарів, а радше надає їм надлюдський зір.

Бачення фізичного ШІ, що безперебійно працює в нашому середовищі, вимагає подальших досліджень та розробок для забезпечення надійності та безпеки цих систем. У майбутньому може спостерігатися більша інтеграція програмного забезпечення з відкритим кодом для робототехніки, такого як ROS, та локальні підходи до керування, що зменшить залежність від хмарних сервісів та надасть користувачам більше контролю над своїми пристроями. Водночас виробники та регуляторні органи повинні постійно вдосконалювати стандарти безпеки та захисту даних, щоб підтримувати довіру користувачів та відповідально розкривати потенціал робототехніки.

Найближчі роки будуть вирішальними у визначенні того, чи перетворяться сьогоднішні пілотні проекти на життєздатні бізнес-моделі. Однак, безперечно, що поєднання фізичної та цифрової автономії формуватиме майбутнє. Штучний інтелект залишає свою ізольовану роль і стає невід'ємною частиною реальних процесів і рішень. Це знаменує собою початок фази, в якій його прямий вплив буде більш відчутним, ніж будь-коли раніше. Розвиток фізичного ШІ та роботизованого ШІ – це не кінець, а радше початок фундаментальної трансформації, повний вплив якої стане очевидним лише в найближчі десятиліття.

☑ 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