“物理人工智能”、工业5.0和机器人技术——德国在物理人工智能领域拥有最佳机遇和先决条件。

Konrad Wolfenstein

3小时前

“物理人工智能”、工业5.0和机器人技术——德国在物理人工智能领域拥有最佳机遇和先决条件——图片来源：Xpert.Digital

德国只有 24 个月的机遇窗口期——人工智能转型必须在这短短的时间内取得成功。

从生成的文字到执行的行动：德国在物理人工智能时代的命运时刻

当世界仍在惊叹于生成式语言模型的强大功能时，一场更为深刻的技术格局变革已悄然发生。纯粹的数字算法时代正在让位于“物理人工智能”时代——这种具身化的人工智能不再仅仅能够撰写文本，而是能够感知、理解并与物理世界进行积极互动。最初听起来像是科幻小说里的情节，如今正演变为全球产业的关键战场，预计到2034年，市场规模将达到近680亿美元。

对德国这个工业重镇而言，这一发展标志着一个历史性的转折点：此前，我们在与硅谷的纯软件竞赛中处于劣势，而如今格局正在重新洗牌。物理人工智能不仅需要数字智能，还需要卓越的机电一体化技术、精密机械工程和深厚的领域专业知识——而这些恰恰是构成德国经济支柱的要素。

但国际竞争永不停歇。在创新驱动的美国和擅长大规模生产的中国之间，德国正面临着一个仅有约24个月的关键机遇窗口。在这短暂的时间内，转型必须成功：从僵化的工业机器人转向自适应的人形系统，并由诸如德国电信和英伟达联合推出的新型“工业人工智能云”等自主计算基础设施提供支持。

这项分析揭示了为什么德国在物理人工智能领域拥有结构性的“不公平优势”，慕尼黑和梅青根的远见卓识者希望如何通过人形机器人来应对熟练工人短缺的问题，以及为什么 2024 年至 2026 年将决定我们是沦为单纯的硬件供应商，还是成为下一轮工业革命的领先市场。

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谁控制了物质世界，谁就控制了工业的未来。

人工智能与机器人执行的融合标志着全球技术格局的重大转变。过去十年以数字平台和生成式语言模型为主导，而未来十年将以实体人工智能为特征。实体人工智能不再仅仅生成文本，而是能够感知、理解现实世界并与之互动。2024年，全球实体人工智能市场规模仅为37.8亿美元，预计到2034年将增长至679.1亿美元，增幅高达18倍。这一发展正值美国、中国和欧洲之间激烈的地缘政治竞争背景下，德国凭借其独特的工业基础和机电一体化技术，有望在这一领域扮演关键角色——而这在纯软件人工智能领域是德国从未企及的。

本文的核心论点是，德国在物理人工智能领域拥有结构性优势，而这种优势在生成式人工智能领域则相对薄弱。硅谷在算法和大型语言模型方面占据主导地位，中国则在消费硬件的大规模生产方面臻于完善，而德国在精密机电一体化、机械工程和工业制造领域拥有数十年积累的专业知识，并掌握着全球最有价值的工业数据。能否抓住这一机遇，将在2024年至2026年这一关键机遇窗口期内得到检验。这个窗口期目前正在开启，但很快又将关闭。

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从学习算法到行动机器的根本性转变

物理人工智能领域最根本的变革发生在机器人基础模型层面。传统的工业机器人遵循僵化的程序化序列，采用“如果-那么”逻辑，每个新任务都需要专业工程师费力地进行实现。这个时代即将结束。视觉-语言-动作模型（简称VLA模型）正在取而代之。VLA模型代表了一种新型的多模态基础模型，它将视觉感知、语言理解和物理动作整合在一个系统中。这种模型能够捕捉机器人周围环境的摄像头图像，处理文本指令，并直接输出低门槛的机器人动作，这些动作无需显式地编写单个动作序列即可完成任务。

这些系统的技术架构通常包含两个组件：一个预训练的视觉语言模型，作为感知和推理的核心，将摄像头图像和语音指令编码成一个通用的潜在表示；以及一个动作解码器，将这种表示转换为机器人可以执行的连续动作。这些模型使用包含机器人演示的数据集进行训练，这些演示以视觉观察、文本指令和运动轨迹三者对的形式呈现。这些演示可以由真实机器人通过人机远程操作生成，也可以在仿真环境中合成生成。

这项进展意义深远。机器人不再需要针对每项任务单独编程，只需几次演示或自然语言指令即可迁移到新任务中。专为人形机器人开发的Helix系统展示了这种方法的可扩展性，并已使用自动生成的文本描述进行了约500小时的机器人远程操作训练。其解耦架构将战略思考和任务规划（位于系统2模块）与快速响应和精细运动控制（位于系统1模块）分离，从而实现了广泛的泛化能力和快速、低门槛的控制。

这对德国来说是一个战略机遇。这些基础模型所需的精密硬件与德国工程技术的优势完美契合。像梅青根的NEURA Robotics和慕尼黑的Agile Robots这样的公司正在开发不再针对单一动作进行优化，而是能够通用地解决各种任务的系统。初创公司GEN-0推出了一种新型的具身基础模型，该模型基于27万小时的真实世界操作轨迹数据集进行训练，能够在各种机器人形态上运行，从六轴和七轴系统到拥有超过16个自由度的半人形系统。

主权计算基础设施架构作为产业基础

技术主权问题已从抽象的政治概念转变为具体的产业需求。2025年11月5日，德国电信和英伟达在柏林发布了全球首个工业人工智能云平台，这是一个拥有自主权、面向企业级应用的平台，计划于2026年初正式上线。此次合作将德国电信成熟的基础设施和运营经验与英伟达的人工智能和Omniverse数字孪生平台相结合，总投资额达10亿欧元，全部由私营部门出资。

这项计划的技术内涵令人瞩目。在慕尼黑一座经过改造的数据中心，目前正在安装超过一千台NVIDIA DGX B200系统和RTX PRO服务器，这些系统将搭载多达一万块NVIDIA Blackwell GPU。这一计算能力的提升将使德国的AI计算能力提高约50%。该平台采用了包括NVIDIA AI Enterprise和NVIDIA Omniverse在内的尖端软件栈，这些软件栈已完全集成到德国电信的云和网络生态系统中。

其战略意义在于计算能力与数据主权的结合。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋曾精辟地阐述了这一愿景：未来，每家制造企业都将拥有两座工厂，一座用于生产实体产品，另一座用于生产支撑该产品的 AI。工业 AI 云为制造、汽车、机器人、医疗保健、能源和制药等行业的领先企业提供大规模 AI 训练、仿真和部署所需的计算能力。

关键要素之一是所谓的“德国堆栈”（Germany Stack），这是一个由德国电信和SAP联合开发的安全、自主的数字基础设施。德国电信提供物理基础设施，而SAP则提供业务技术平台和基于人工智能的应用程序。这种组合确保了符合欧洲法规的最高数据保护、安全性和可靠性标准。这对拥有宝贵工艺机密的德国中小企业至关重要，因为敏感的设计数据和制造参数无需上传到国外服务器。

这家新型人工智能工厂的首批客户和合作伙伴已经公布。除了SAP和德国电信之外，还包括梅赛德斯-奔驰和宝马集团。这两家公司将能够利用人工智能支持的数字孪生技术进行高度复杂的模拟，从而大幅加快新车的研发进程。此外，机器人公司Agile Robots和Wandelbots、人工智能搜索引擎Perplexity以及无人机制造商Quantum Systems也位列合作伙伴之列。

机器人重返生产车间

长期以来，人形机器人一直是科幻小说中的幻想对象，如今正步入工业现实。预计到2030年，全球人形机器人市场规模将达到150亿美元，年均增长率达39.2%；到2035年，市场规模将达到510亿美元，年均增长率预计高达55%。高盛预测，2026年全球人形机器人出货量将达到5万至10万台，而由于规模经济效应，每台机器人的制造成本将降至1.5万至2万美元。到2035年，年出货量有望达到数百万台。

德国正凭借两家极具潜力的企业在这个增长型市场中占据一席之地。NEURA Robotics由David Reger于2019年在斯图加特附近的梅青根创立，现已成为全球唯一一家完全自主研发和生产智能认知机器人的公司。2025年1月，该公司获得1.2亿欧元的B轮融资，旨在加速其面向欧洲各行业的认知型人形机器人的研发。4NE1是一款身高1.80米、重80公斤、有效载荷15公斤的人形机器人，其目标是成为欧洲首款量产人形机器人。

德国第二大机器人企业是Agile Robots，该公司由陈兆鹏博士和德国航空航天中心（DLR）的其他专家于2018年创立。Agile Robots于2025年11月发布了其首款人形机器人Agile One，并计划于2026年初在位于菲尔斯滕费尔德布鲁克的新工厂开始批量生产。2024年，该公司销售额约为2亿欧元，在德国、中国和印度拥有超过2500名员工。Agile One专为工业环境设计，能够与人类和其他机器人系统安全高效地协同工作。

Agile One 的独特技术特点包括一款高精度机械手，该公司声称这是世界上最精准的机械手，它拥有五个可活动的手指、指尖传感器以及关节处的力矩传感器。该机器人的人工智能系统使用欧洲最大的工业数据集之一以及人工收集的数据进行训练。其架构基于多层人工智能结构，每一层都专注于特定级别的认知和控制，从战略思考和任务规划到快速响应和精细动作控制。

这些发展的战略背景在于德国的技术工人短缺问题。预计到2025年，德国将面临约38.7万名合格工人的缺口，而到2030年，劳动年龄人口预计将减少390万，德国工业正面临着生死攸关的人口挑战。联邦就业局指出，有163个职业存在技术工人短缺，约占技术职业总数的八分之一。受影响尤为严重的行业包括护理和医疗保健、建筑业和技术工种，以及司机和幼教工作者。ifo经济研究所估计，技术工人短缺造成的产能损失每年高达490亿欧元。

将工厂虚拟化作为机器智能的训练场

人们逐渐意识到，物理人工智能系统需要数百万小时的训练，而现实世界中积累如此庞大的训练时间成本高昂，这促使数字孪生概念的复兴。物理人工智能在现实世界中运行之前，必须先在虚拟世界中进行训练，尤其是在物理定律适用的逼真模拟环境中。NVIDIA Omniverse 已成为这种“模拟优先”策略的领先平台，能够创建高度精细的数字孪生模型，使机器人能够在数小时内通过强化学习掌握在现实世界中需要数年才能掌握的知识。

该技术基础是 NVIDIA Isaac Sim，这是一个基于 NVIDIA Omniverse 构建的参考应用框架，使开发人员能够设计、训练、测试和验证 AI 驱动的机器人。该平台支持激光雷达传感器、RGB 相机、深度传感器和分割掩码，并生成用于训练机器人视觉和自主导航的合成数据。GPU 加速的并行化技术允许同时运行数千个机器人仿真，与基于 CPU 的方法相比，训练速度最高可提升百倍。

NVIDIA Omniverse Blueprint 提供了一个可扩展的参考工作流程，用于在工业数字孪生中模拟多机器人集群。这使得企业能够在工厂和仓库中测试和训练异构机器人集群，包括移动机器人、人形助手、智能摄像头和人工智能代理。这种先仿真后部署的方法能够在实际部署之前，验证机器人集群在动态环境中能否以协调和适应的方式运行。

德国在该领域拥有结构性的主场优势。西门子被公认为数字孪生技术领域的全球市场领导者，并在2025年国际消费电子展（CES 2025）上展示了工业人工智能和数字孪生领域的突破性创新。西门子工业运营助手（Industrial Copilot for Operations）将工业人工智能直接引入生产层面，使操作员和维护工程师能够快速做出实时决策。此外，西门子还与英伟达（NVIDIA）合作推出了Teamcenter数字现实查看器，该工具可将大规模、基于物理的可视化直接集成到产品生命周期管理系统中。

这些技术在德国企业中的实际应用正在稳步推进。舍弗勒宣布与英伟达建立技术合作伙伴关系，为旗下100多家工厂开发数字孪生技术。借助人工智能支持的解决方案，员工可以模拟并更快地优化材料、工艺和生产流程的物理特性。该平台还支持将人形机器人等未来技术灵活地集成到生产环境中。T-Systems 和 Drees & Sommer 正在合作将 NVIDIA Omniverse 集成到下一代数字化生产工厂中，目前已在汽车行业成功实施了初步项目。

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通过认知协作实现机器人技术的民主化

通过整合感知、沟通以及与人类安全互动的能力，机器人正从单纯的工具转变为认知伙伴。认知协作机器人（简称协作机器人）能够感知、聆听、感受并与人进行安全互动。预计到2025年，全球协作机器人市场规模将达到103.2亿美元，其中德国预计未来五年年均增长率约为15%。仅德国一国，预计到2025年协作机器人销量就将超过7.1万台。

Neuraverse 是由 NEURA Robotics 开发的 AI 驱动型机器人平台，它代表了机器人学习和技能共享方式的范式转变。该平台连接所有机器人系统，实现从实时同步到大规模优化的全方位功能。所有机器人均安全连接到实时数字孪生体，并通过个性化的监控、分析和性能跟踪进行大规模优化。其核心创新在于集体学习：一台机器人所学到的知识可以立即供全球所有同类型机器人使用。

NEURA Robotics 正在建设自己的实体 AI 训练中心，名为 NEURA Gyms，用于生成来自真实应用场景的数据。结合来自 Neuraverse 的合成数据，这些数据可以构建一个高度复杂且可迁移的模型。一旦某个能力训练成功，即可应用于所有其他机器人。这种分层 AI 架构集成了实时传感器推理、设备本地推理和优化、分布式多智能体计算、Foundation 模型库以及基于云的训练基础设施。

Neuraverse 的模块化、安全架构使公司、开发者和应用合作伙伴能够在不损害知识产权的前提下共同创新。合作伙伴可以为该平台开发应用程序或技能，例如吸尘、卸洗碗机、整理房间或医疗保健应用。这些技能可以出售给各行各业的感兴趣用户，从而为机器人技术打造一个民主的创新引擎。

这项研发成果直接解决了德国中小企业面临的核心问题：多品种、小批量生产。德国企业通常生产种类繁多、数量相对较少的产品，这就要求生产过程具有高度的灵活性、精确性和敏捷性。传统的自动化系统针对标准化产品的大批量、可重复生产进行了优化，但对于这种生产理念而言，往往经济效益不佳。弗劳恩霍夫IPA研究所提出的“自动化的自动化”理念，利用软件解决方案和机器学习方法，实现了针对不同组件变体的编程和重新配置的自动化，从而使机器人即使在小批量生产中也能实现经济高效的应用。

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德国在人形机器人竞赛中迎来了关键的机遇窗口：无代码机器人技术如何彻底改变中小企业 (SME)。

克服工业中小企业面临的复杂性障碍

只有当物理人工智能系统像智能手机一样易于使用时，其普及化才能充分发挥潜力。无代码和低代码机器人编程平台使不具备编程知识的熟练工人能够配置机器人系统，执行诸如拣选、取放和3D物体识别等任务，而无需编写任何代码。据Gartner预测，到2025年，企业开发的所有新应用程序中，70%将使用低代码或无代码技术，而2020年这一比例还不到25%。

机器的自然语言控制代表着发展的下一个阶段。视觉-语言-动作模型允许机器人接收自然语言指令，并将其直接转换为可执行的动作。熟练的工人可以告诉或演示机器人需要完成的任务，例如拿起特定零件并小心地将其放入盒子中，而无需了解底层编程。这项技术的发展对于德国中小企业的广泛应用至关重要，因为这些企业拥有深厚的流程知识，但缺乏专业的IT人员。

德国中小企业对人工智能的采用情况喜忧参半。尽管91%的德国企业认为生成式人工智能对其商业模式和未来价值创造至关重要（较上年增长36个百分点），但实际使用率却远低于预期。德国仅有约19%的中小企业使用人工智能技术，这一比例高于欧盟平均水平，但远低于丹麦（26%）、瑞典（24%）和比利时（23%）的同类企业。中小企业与大型企业之间的差距正在扩大：德国只有约五分之一的中小企业使用人工智能，而大型企业中几乎有一半都在使用。

中小企业采用人工智能面临诸多障碍。熟练工人短缺本身就是最大的障碍之一，因为缺乏数字化和人工智能项目所需的合格人员。人工智能解决方案的技术复杂性令许多中小企业望而却步，29%的受访企业认为这种复杂性是主要障碍。将新的人工智能系统集成到现有IT环境中是另一项挑战，数据的质量和可用性也同样如此，因为数据通常是非结构化的、分散的或格式不兼容的。监管的不确定性，特别是欧盟人工智能法案等新法规，导致企业不愿投资，而且普遍担心失去对敏感公司数据的控制权，尤其是在依赖外国云或人工智能提供商的情况下。

德国电信的工业人工智能云直接解决了其中几个障碍。作为遵循欧洲数据保护标准的独立基础设施，它降低了人们对数据安全的担忧。其可扩展性使规模较小的公司也能获得原本无力承担的计算能力。与已在许多德国公司部署的SAP系统集成，进一步降低了集成门槛。然而，挑战依然存在：投资意愿远超实际投入。82%的公司计划在未来12个月内增加人工智能预算，其中超过半数的公司计划增加至少40%，但人工智能的广泛应用仍然较为分散。

全球体能竞赛

物理人工智能领域的领导权之争正在美国、中国和欧洲之间展开，每个地区都贡献了各自独特的优势和战略。美国在基础模型开发和初创企业融资方面占据主导地位。成立于2022年的Figure AI正在进行15亿美元的融资，估值达395亿美元。Apptronik于2025年2月完成了3.5亿美元的A轮融资，谷歌也参与其中。谷歌旗下的DeepMind部门正与Apptronik合作开发双足机器人的行为模型。特斯拉计划到2025年生产5000台Optimus机器人，并力争实现每年100万台的长期产能。埃隆·马斯克声称Optimus机器人未来价值可达10万亿美元。

中国正推行国家统筹发展人形机器人产业的战略。工业和信息化部已发布2025年建成完整人形机器人生态系统的路线图。2025年11月，一个由65名成员组成的人形机器人标准化委员会成立，成员包括来自优尼特机器人、智源机器人、华为、中兴通讯和小鹏汽车等公司的高管，以及清华大学和上海交通大学的研究人员。在政府政策和地方激励措施的支持下，中国拥有全球一半以上的活跃人形机器人企业。预计到2025年，中国的人形机器人销量将超过1万台，同比增长125%。

中国厂商的成本结构构成了竞争挑战。优利特机器人公司（Unitree Robotics）推出的入门级人形机器人G1售价约为6000美元，远低于其西方竞争对手的价格。虽然这款价格低廉的优利特机器人不如特斯拉Optimus那样先进，但它以实惠的价格率先进入市场，展现了中国在零部件、制造设施和劳动力方面的优势，而这些对于快速高效地将产品推向市场至关重要。据TrendForce的数据显示，最新一代特斯拉Optimus在身体和手部灵活性、有效载荷能力和电池续航时间方面均显著优于中国领先厂商的产品，但价格优势仍然是其大规模普及的关键因素。

欧盟于2025年10月发布了《应用人工智能战略》，这是一项旨在加速人工智能在11个领域应用的全面计划，同时尊重战略自主性。该战略强调，确保具备尖端能力的欧洲模式能够以值得信赖且以人为本的方式增强主权和竞争力，是欧盟的优先事项。欧盟委员会已发现人工智能技术栈中存在漏洞，国家和非国家行为体可能利用这些漏洞，包括云计算基础设施、半导体芯片和软件框架等外部依赖项，将其武器化。

埃森哲2025年11月的一项研究显示，由于当前地缘政治的不确定性，62%的欧洲企业正在寻求自主解决方案，其中德国企业的这一比例高达72%。然而，65%的企业承认，如果没有非欧洲技术供应商的支持，它们将无法保持竞争力。平均而言，由于监管要求或数据敏感性，欧洲企业中只有36%的人工智能项目和数据需要采用自主解决方案。

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德国作为工业基地面临的结构性挑战

分析德国在物理人工智能领域的战略地位必须考虑到德国工业目前存在的结构性弱点。德国工业联合会（BDI）预计，2025年德国工业生产将下降0.5%，这将是继2024年下降4.8%以及前两年出现负增长之后，连续第四年出现下滑。与欧盟其他国家相比，德国工业自2019年以来的表现明显更差。

伊福经济研究所报告称，截至2025年7月，德国约四分之一的工业企业表示，与欧盟以外的国家相比，其竞争力有所下降。近期，各工业领域的竞争力均未得到改善。机械工程行业受到的冲击尤为严重，竞争力下降的企业比例从22.2%上升至31.9%，创历史新高。造成这一局面的结构性劣势包括能源价格、监管和投资环境等方面的不利因素。

汽车产业历来是德国经济的支柱产业，但其全球竞争力持续下降。曾经占据主导地位的大众、宝马和奔驰等汽车制造商，其市场份额正不断被美国和中国制造商蚕食。高盛指出，中国已从德国最重要的出口市场转变为其主要竞争对手，尤其是在电动汽车等领域，德国汽车制造商在这些领域明显落后。

德国机械设备制造业联合会（VDMA）机器人与自动化协会预测，2025年德国机器人与自动化行业总收入将下降9%，至138亿欧元。这些结构性弱点在2024年已初见端倪，国内需求较2023年下降16%。来自海外的增长动力也下降了2%。唯一亮点是欧元区出口，2024年订单量实现了令人瞩目的44%的增长。

尽管如此，德国仍然是欧洲领先的机器人市场，其机器人密度位居全球第三，每万名员工拥有415台工业机器人，仅次于韩国和新加坡。2023年，德国工业机器人的运营数量达到创纪录的269,427台。2019年至2024年间，德国在自动化和机器人领域实现了超过450个外国直接投资项目，位居欧洲第一，全球第二，仅次于美国。

研究格局是产业转型的基础

德国在人工智能机器人领域的研究实力雄厚。过去五年，德国发表了超过1200篇相关科学论文，70多个由德国研究基金会（DFG）资助的大型项目，更有九所德国大学跻身全球计算机科学机器人领域排名前100强，德国在该领域占据着有利地位。咨询公司凯捷（Capgemini）的一项趋势研究表明，人工智能机器人和生成式人工智能将位列2025年全球五大技术趋势之列。全球近半数受访企业正在开发相关应用场景，89%的投资者认为人工智能机器人将成为2025年三大热门技术主题之一。

德国航空航天中心（DLR），特别是其机器人与机电一体化研究所，作为研究合作伙伴发挥着关键作用。该研究所已与西门子启动了一项意义深远的研发合作，共同开发面向未来的创新生产技术。此次合作旨在探索基于人工智能的智能生产领域的前沿解决方案，重点关注机器人辅助、人机交互和人形机器人。

德国航空航天中心（DLR）自2013年起研发的人形步行机器人TORO，已从最初的双足步行机器人发展成为身高1.74米的多功能人形机器人。其关节具有柔韧性，使其能够安全地与人互动、稳健地行走并上下楼梯。如今，得益于该中心开发的一种全新技术，TORO还能感知、感知并理解周围环境。该技术使TORO能够智能地解读来自其摄像头的视觉数据，并做出相应的反应。

由德国机器人研究所主办的首届德国机器人大会于2025年3月13日至15日在纽伦堡举行，充分展现了德国在机器人和人工智能领域的实力。超过200位研究人员展示了基于人工智能的机器人技术的最新发展趋势，包括机器人设计以及用于机器人感知和交互的学习算法。作为合作伙伴，德国航空航天中心（DLR）机器人与机电一体化研究所负责技术转移，致力于将研究成果快速转化为创新的工业应用。

关键时间窗口及其战略意义

行业领袖们已达成共识：人形机器人的“ChatGPT时刻”已经到来，2025年将标志着量产的开始。这一概念指的是2022年底的文化转折点，当时OpenAI的ChatGPT引发了大规模语言模型的广泛接受，并使其潜力得到认可。优树机器人创始人王星星预测，机器人行业的“ChatGPT时刻”将在未来一到五年内到来，届时人形机器人将能够在陌生的环境中，根据主人的指令，在人群中轻柔地递上一瓶水。

这项突破的技术前提条件正日益完善。人形机器人手部和手臂精细运动技能的提升、敏捷性的增强、用于合成数据训练环境的更完善的世界模型、机器人和国防应用领域资金的增加，以及物理人工智能进步催生的快速学习机器人，这些因素共同汇聚成一股完美的创新风暴。中国公司高博（Galbot）已在多家公司部署了近1000台机器人，这是一个重要的里程碑，表明该技术正从原型走向实际应用。

投资活动也遵循这一动态。2025年上半年，人形机器人和人工智能驱动机器人领域的交易额增至73亿美元，表明投资者信心十足。2025年和2026年的通胀水平将决定哪些公司和国家将在下一阶段的产业发展中占据市场领导地位。

德国在这场竞争中拥有结构性优势，这种优势常被认为是“不公平优势”。尽管美国在算法领域领先，中国在消费硬件规模化方面占据主导地位，但德国在机电一体化领域拥有专业知识，并能获取真实的工业数据。西门子在数字孪生技术领域的全球市场领导地位、与英伟达在工业人工智能云领域建立的合作伙伴关系、NEURA Robotics 和 Agile Robots 等新兴国家级领军企业，以及德国航空航天中心 (DLR) 和弗劳恩霍夫研究所等强大的科研力量，共同构成了一个独特的生态系统。

然而，这种潜力可能无法实现。德国中小企业在人工智能应用方面落后于其他类似国家。能源价格、监管和投资环境方面的结构性竞争劣势正给行业带来沉重负担。人口结构变化不断加剧技术工人短缺的问题。面对不确定的市场环境，企业出于谨慎考虑而不愿投资，这可能会错失建立领先地位的良机。

战略意义显而易见：现在投资网络物理系统的企业将在未来十年锁定市场领导地位。而那些犹豫不决的企业则可能沦为美国人工智能模型的硬件供应商，或是中国大规模生产的销售市场。德国电信的工业人工智能云平台、NEURA和Agile Robots的人形机器人、西门子的数字孪生技术以及德国科研界的卓越实力，共同构成了德国在全球物理人工智能竞赛中占据领先地位的基石。这些基石能否最终整合为一个完整的体系，将在未来18到24个月内见分晓。