Rozwój fizycznej sztucznej inteligencji w automatyzacji przemysłowej
Integracja sztucznej inteligencji z systemami fizycznymi — określana mianem „fizycznej sztucznej inteligencji” — wyłania się jako ważny nowy obszar działalności integratorów systemów (SI) w przedsiębiorstwach. W przeciwieństwie do tradycyjnych agentów AI ograniczonych do oprogramowania, fizyczna sztuczna inteligencja łączy inteligencję z robotami i urządzeniami przemysłowymi, umożliwiając maszynom autonomiczne podejmowanie decyzji i interakcję z rzeczywistym światem. Po gwałtownym wzroście wykorzystania AI po pojawieniu się ChatGPT firmy SI wychodzą poza cyfrowych asystentów i zaczynają tworzyć inteligentne roboty, które bezpośrednio wpływają na procesy produkcyjne i logistyczne. Z mojego doświadczenia wynika, że oznacza to przejście od optymalizacji opartej na oprogramowaniu do kompleksowej automatyzacji, w której AI staje się operacyjnym „mózgiem” środowisk przemysłowych.
Strategiczna reorganizacja firm SI na potrzeby fizycznej sztucznej inteligencji
Największe firmy SI reorganizują się wewnętrznie, aby skoncentrować się na robotyce i integracji AI. Lotte Innovate utworzyła na przykład specjalny dział fizycznej sztucznej inteligencji i rozwija uniwersalnego humanoidalnego robota zdolnego do wykonywania różnorodnych zadań przemysłowych — od produkcji i logistyki po budownictwo i usługi gastronomiczne. Ich platforma AI, iMember, pełni funkcję mózgu robota, pokazując, jak elastyczna inteligencja programowa może zwiększać możliwości sprzętu. Podobnie LG CNS wykorzystuje globalną współpracę w zakresie sprzętu robotycznego i oprogramowania AI do szkolenia robotów na danych przemysłowych, przygotowując rozwiązania humanoidalne zdolne do poruszania się w złożonych środowiskach pracy. Inicjatywy te pokazują strategiczny zwrot: firmy SI nie są już tylko operatorami systemów — stają się twórcami robotyki napędzanej przez AI.
Rozwój istniejącej infrastruktury przemysłowej
Fizyczna sztuczna inteligencja nie ogranicza się do humanoidów; rewolucjonizuje również konwencjonalne procesy przemysłowe. POSCO DX, spółka SI należąca do POSCO Group, współpracuje z Yaskawa Electric przy wdrażaniu robotów do kontroli jakości komponentów MotorCore w silnikach elektrycznych. System ten, obecnie działający w Korei, jest wdrażany także w zakładach w Polsce, Meksyku i Indiach. SK AX wdrożyła w fabryce samochodów w Ameryce Północnej w pełni autonomiczną logistykę, wykorzystując roboty AMR i AFR do usprawnienia obsługi materiałów od początku do końca, bez udziału człowieka. Podobnie CJ OliveNetworks wykorzystuje globalne partnerstwa w dziedzinie robotyki do optymalizacji logistyki inteligentnej produkcji. Z mojej perspektywy pokazuje to, że fizyczna sztuczna inteligencja może zwiększać precyzję operacyjną, ograniczać błędy ludzkie i skalować produktywność przemysłową w różnych regionach.
Konkurencyjność firm SI nowej generacji
Przewaga konkurencyjna firm SI w erze fizycznej sztucznej inteligencji opiera się na inteligentnym „mózgu” sterującym robotami i zautomatyzowanymi systemami. Wiedza specjalistyczna w zakresie zastosowania AI w środowiskach przemysłowych pozwala firmom SI optymalizować procesy w sposób unikalnie dopasowany do konkretnych układów fabryk lub wyzwań logistycznych. W miarę nasycania się rynków usług IT fizyczna sztuczna inteligencja stanowi przełomową szansę na rozwój. Badanie Deloitte pokazuje, że do 2027 roku plany wdrożenia fizycznej sztucznej inteligencji mają się podwoić, co wskazuje na silny impuls w branży. Z mojego doświadczenia w dziedzinie automatyzacji przemysłowej wynika, że firmy, które opanują integrację inteligencji AI z fizyką rzeczywistego świata — uwzględniając obciążenie, ruch i ograniczenia operacyjne — zdominują transformację przemysłową nowej generacji w sektorach takich jak budownictwo, opieka zdrowotna i rolnictwo.
Perspektywy: poza produkcję i logistykę
Przyszły obszar rywalizacji firm SI wykracza daleko poza tradycyjną produkcję. Potencjał fizycznej sztucznej inteligencji w budownictwie, opiece zdrowotnej, rolnictwie i inteligentnej infrastrukturze jest ogromny. Z mojej perspektywy zawodowej kluczowym czynnikiem sukcesu będzie zdolność do opracowywania adaptacyjnych systemów AI, które potrafią uczyć się na podstawie danych w czasie rzeczywistym i interakcji fizycznych. Roboty i zautomatyzowane systemy nie będą jedynie wykonywać zadań — będą przewidywać, dostosowywać się i optymalizować działania w sposób wcześniej nieosiągalny. Dla inżynierów zajmujących się automatyzacją przemysłową stanowi to ekscytującą szansę na redefinicję interfejsu między inteligencją cyfrową a światem fizycznym.
