Od cyfrowych asystentów do działania w świecie fizycznym
Dotychczasowy rozwój technologii kojarzył się głównie ze światem cyfrowym – od analizy ogromnych zbiorów danych po generowanie treści. Równolegle, napędzana klasycznym uczeniem maszynowym robotyka rozwijała autonomię maszyn w terenie. Dziś te dwa obszary ulegają fuzji, tworząc nową jakość określaną jako Physical AI. Dzięki integracji zaawansowanej robotyki z modelami generatywnymi (GenAI), sztuczna inteligencja zyskała prawdziwie materialny wymiar.
Ta zmiana to ogromny skok jakościowy w stosunku do tradycyjnej automatyzacji. Klasyczne systemy przemysłowe potrafiły jedynie realizować sztywno zaprogramowane sekwencje zadań, co wymagało żmudnego wdrażania algorytmów. Nowoczesne urządzenia wyposażone w Physical AI potrafią komunikować się z wykorzystaniem mowy naturalnej, głęboko interpretować otoczenie oraz szybko adaptować się do nowych ról, ucząc się na podstawie symulacji i wymieniając doświadczenia z całą flotą innych maszyn.
Z badania wynika, że 67% menedżerów uważa Physical AI za technologię przełomową dla swojej działalności, a 64% postrzega ją jako krytyczny czynnik budowania konkurencyjności. Firmy oczekują od nowych technologii nie tylko zwiększenia produktywności i redukcji kosztów, ale również wsparcia w obliczu rosnących niedoborów kadrowych oraz potrzeby zwiększania odporności operacyjnej.
Potencjał humanoidów a rzeczywistość wdrożeniowa
To właśnie roboty humanoidalne budzą dziś największą wyobraźnię i oczekiwania kadry zarządzającej. Do ich najważniejszych zalet biznesowych ankietowani zaliczają absolutnie kluczowe kwestie z punktu widzenia istniejącej infrastruktury: możliwość pracy w środowiskach zaprojektowanych dla ludzi (75%), potencjalną uniwersalność (72%) oraz zdolność do korzystania z istniejących już narzędzi, sprzętu i interfejsów (55%).
Dzięki temu humanoidy mogą docelowo pracować w tzw. środowiskach brownfield, bez konieczności wprowadzania kosztownych modyfikacji infrastrukturalnych. Mimo to, 78% firm planuje ich szersze wykorzystanie dopiero w horyzoncie około siedmiu lat. Tylko 30% menedżerów twierdzi, że humanoidy staną się realnie gotowe do pracy w roli uniwersalnych pracowników już w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat. Zanim to nastąpi, rozwój rynku automatyzacji będzie opierał się na bardziej ugruntowanych rozwiązaniach, takich jak coboty, ramiona przemysłowe czy autonomiczne roboty mobilne.
Zaufanie ważniejsze od mocy obliczeniowej
Bariery dla rozwoju systemów Physical AI leżą w zupełnie innym miejscu niż w przypadku AI w świecie wirtualnym. Błąd systemu to już nie tylko błędna odpowiedź na ekranie komputera, ale ryzyko bezpośredniego zagrożenia dla człowieka, zniszczenia sprzętu czy wstrzymania całego łańcucha produkcji. Wymaga to rozwiązania technologicznych problemów związanych z niezawodnością, zręcznością w manipulowaniu przedmiotami i poprawnym szacowaniem fizycznych właściwości (jak odległość czy orientacja).
– Physical AI nie jest po prostu sztuczną inteligencją przeniesioną do realnego świata. To moment, w którym błąd przestaje być wirtualny i staje się kwestią bezpieczeństwa, ochrony oraz zgodności z regulacjami. Prawdziwym wyzwaniem nie jest dziś samo tworzenie inteligentnych robotów, ale sprawienie, by były wystarczająco niezawodne, aby działać w środowiskach, których nie da się w pełni kontrolować. W kolejnej dekadzie przewagę zyskają nie ci, którzy będą mieć najinteligentniejsze modele, lecz ci, którzy wbudują zaufanie i zgodność w każdą warstwę systemu – mówi Marcin Kwiatkowski, Lead Application Technical Architect ABL NCE w Capgemini Polska.
Kto podyktuje warunki rynkowe? Im większa staje się autonomia robotów, tym głośniej wybrzmiewa potrzeba stworzenia odpowiednich regulacji, które określą granice dopuszczalnego ryzyka i wymagania dotyczące bezpieczeństwa. Raport wskazuje, że obecne ramy prawne wciąż nie nadążają za innowacjami technologicznymi w obszarze AI i robotyki.
W tym wyścigu strategiczną przewagę budują już Chiny. Jako jeden z pierwszych graczy, kraj ten opublikował narodowy system standardów dla robotów humanoidalnych i embodied AI, który skupia się na bezpieczeństwie i etyce w całym cyklu życia tych maszyn. Równolegle swoje podejście do autonomicznych technologii kreuje Europa, między innymi poprzez unijny Akt o sztucznej inteligencji, obejmujący kontrolą systemy wysokiego ryzyka, w których awaria może grozić szkodami fizycznymi.
– Physical AI oznacza przejście od systemów, które opisują świat, do systemów, które potrafią w nim działać. Trzeba jednak zachować trzeźwe spojrzenie. Robotyka ma długą historię nadmiernych obietnic, gdy pierwsze przełomy tworzyły oczekiwania, których technologia nie była jeszcze w stanie spełnić. Dziś różnicę robi nie sam entuzjazm, lecz zbieżność dojrzałości AI, danych i inżynierii. Szansa jest realna, pod warunkiem że skupimy się na tym, co działa w skali, a nie tylko na tym, co dobrze wygląda podczas demonstracji – mówi Marcin Kwiatkowski, Lead Application Technical Architect ABL NCE w Capgemini Polska.
Globalny wyścig o standardy udowadnia, że rywalizacja o rynek robotyki przyszłości nie będzie polegać jedynie na stworzeniu najbardziej spektakularnego wizualnie robota. Wygra ten, kto zagwarantuje bezpieczeństwo, niezawodność, stworzy ramy legislacyjne i zdobędzie ludzkie zaufanie, przekształcając potencjał technologii w trwałą przewagę na rynku.
Źródło: Capgemini
