AI & Automatyzacja · 11 marca 2026 · 19 min czasu czytania · Mohsen Ghulami, GTM Engineer, Amplifa

Physical AI: ABB & NVIDIA – Koniec głupich robotów?

Physical AI ma zrewolucjonizować fabryki. ABB & NVIDIA przechodzą do czynów. Test rzeczywistości dla średnich przedsiębiorstw: czy to niezbędny krok naprzód, czy tylko drogi hype?

Dobrze pamiętam jeszcze targi Hannover Messe, to musiał być rok 2010. Stał tam, będący dumą producenta robotów, którego nazwę tutaj dyskretnie przemilczę. Sześcioosiowe ramię, które miało przekładać wypolerowane metalowe cylindry z taśmy na podstawkę. Wyglądało to imponująco. Do momentu, gdy popołudniowe słońce wpadło przez okno hali i rzuciło cień na przenośnik taśmowy. Robot – całkowicie zdezorientowany. Drgnął, zamarł i po prostu upuścił kolejny cylinder. Brzęk. Inżynier podbiegł, przytrzymał kawałek tektury przed czujnikiem i zrestartował system. Taki był stan techniki: wychwalana głupota na szynach, zaprogramowana dla idealnego, bezcieniowego kosmosu, który w prawdziwym świecie nie istnieje dłużej niż pięć minut.

Przeskoczmy do dzisiaj. I posłuchajmy uważnie tego, co dobiega ze Szwajcarii i Kalifornii. ABB Robotics, jeden z gigantów w branży, łączy siły z NVIDIA, cudownym dzieckiem od chipów, które nagle znają wszyscy, ponieważ buduje silniki dla fali AI. Słowo klucz brzmi: Physical AI. Fizyczna Sztuczna Inteligencja. Brzmi topornie i takie też jest. Ale idea stojąca za tym jest tak prosta, jak potężna: roboty mają w końcu nauczyć się radzić sobie z prawdziwym, nieidealnym, zacienionym światem. Całkowicie bez tektury. Czy to sygnał do startu dla naprawdę inteligentnej fabryki, czy tylko kolejna burza marketingowa przetaczająca się nad niemieckim sektorem średnich przedsiębiorstw?

Dlaczego teraz? Ciśnienie w kotle niemieckiego przemysłu

Bądźmy szczerzy: nastroje w niemieckich halach produkcyjnych są, mówiąc ostrożnie, napięte. W zeszłym tygodniu byłem u dostawcy w Schwarzwaldzie, klasyczna budowa maszyn, lider światowego rynku w swojej niszy. Dyrektor zarządzający, postawny mężczyzna, skarżył mi się na swoje bolączki. Ceny energii, które szybują w górę. Łańcuchy dostaw, które są bardziej kruche niż sucha bułka. A przede wszystkim: nie może już znaleźć ludzi. Ani do maszyn CNC, ani do kontroli jakości, ani nawet do logistyki. „Panie Müller”, powiedział, „mógłbym generować o 20 procent większy obrót, gdybym miał ludzi do realizacji zamówień”. To nie jest anegdota, to stan normalny.

A potem patrzy się na wielkie tankowce. Volkswagen ogłasza redukcję 50 000 etatów, ponieważ zyski gwałtownie spadają. Pięćdziesiąt tysięcy! To miasto średniej wielkości. To pokazuje, że efektywność nie jest już dodatkiem typu „nice-to-have”, ale kwestią przetrwania. Jednocześnie rośnie presja z Azji i USA, gdzie w kwestii automatyzacji i AI działa się często bardziej bezpardonowo i – tak, również szybciej. My w regionie DACH, z naszą tradycją inżynierską i skupieniem na perfekcji, ryzykujemy utratę kontaktu z czołówką. Optymalizujemy procesy do trzeciego miejsca po przecinku, podczas gdy inni wymyślają całe modele biznesowe na nowo.

Właśnie w tę próżnię uderza zapowiedź ABB i NVIDIA. Obiecuje ona nic innego jak wyjście z sytuacji. Roboty, które nie tylko uparcie realizują program, ale postrzegają swoje otoczenie, podejmują decyzje i uczą się na doświadczeniu. Roboty, których nie trzeba programować tygodniami, ale które można przyuczyć. Roboty, które pracują obok ludzi, nie stając się dla nich zagrożeniem przy najmniejszym odchyleniu. Koń zostaje tutaj – potencjalnie – w końcu zaprzężony z właściwej strony. Automatyzacja dostosowuje się do procesu, a nie odwrotnie. To jest przynęta, która zostaje teraz zarzucona. I jest ona cholernie kusząca.

Physical AI: Co NAPRAWDĘ kryje się za tym buzzwordem?

Physical AI to nie jest po prostu ładniejszy czujnik. Chodzi o cały łańcuch od postrzegania do działania. Proszę to sobie wyobrazić jak u ludzkiego pracownika. Widzi on element (postrzeganie), rozpoznaje, że leży on lekko przekrzywiony na taśmie (interpretacja), zastanawia się, jak musi go chwycić, aby mimo to poprawnie go zamontować (decyzja), a następnie precyzyjnie wykonuje ruch (akcja). Dzisiejsze roboty najczęściej zawodzą na kroku drugim lub trzecim. Może i coś widzą, ale nie rozumieją tego w kontekście.

Trzy filary Physical AI

• Rozszerzone postrzeganie: Tutaj wykraczamy daleko poza zwykłą kamerę 2D. Mówimy o systemach wizyjnych 3D, czujnikach siły i momentu oraz o tym, co nazywa się fuzją czujników. Robot łączy więc to, co „widzi” i „czuje”, aby stworzyć szczegółowy obraz swojego otoczenia. NVIDIA wnosi tutaj swoje doświadczenie z autonomicznej jazdy. Samochód, który przy 130 km/h musi odróżnić rowerzystę od krzaka, ma całkiem dobre pojęcie o złożonym postrzeganiu.
• Generatywna AI do podejmowania decyzji: To jest prawdziwy przełom. Do tej pory programista musiał wpajać robotowi każdy pojedynczy ruch, każdą ścieżkę „jeśli-to”. Jeśli element upadnie inaczej, robot nie zna ścieżki. Generatywne modele AI – podobnie jak ChatGPT generuje teksty – mogą tutaj w czasie rzeczywistym generować nowe sekwencje ruchów lub strategie chwytania. Robot widzi przekrzywiony element i oblicza ad hoc nowy, optymalny punkt chwytu oraz dostosowaną trajektorię ruchu. Dzieje się to na sprzęcie Edge-Computing firmy NVIDIA bezpośrednio przy robocie – bez opóźnień wynikających z połączenia z chmurą.
• Symulacja i nauka w Digital Twin: Zanim robot dotknie choćby jednej śruby w prawdziwym świecie, przećwiczył zadanie tysiące razy w środowisku wirtualnym. Platforma Omniverse firmy NVIDIA tworzy fizycznie dokładny cyfrowy bliźniak hali fabrycznej. W nim AI może uczyć się metodą prób i błędów (Reinforcement Learning), nie niszcząc drogiego sprzętu. ABB chce umożliwić doposażenie całej swojej zainstalowanej bazy ponad 500 000 robotów w te możliwości symulacyjne. To potężna dźwignia.

Mówiąc wprost: robot z Physical AI mógłby nauczyć się opróżniać skrzynkę z nieposortowanymi śrubami, po prostu zaglądając do niej, identyfikując najlepszą śrubę do chwycenia i podnosząc ją. Tradycyjny robot potrzebowałby do tego idealnie uporządkowanego systemu podawania i zastrajkowałby przy najmniejszym odchyleniu. Według ABB pierwsze projekty pilotażowe w montażu elektroniki i motoryzacji wykazują do 30% szybsze czasy cykli. Dlaczego? Ponieważ roboty nie potrzebują już przerw na ponowną kalibrację i optymalizują swoje ruchy pod kątem energetycznym. To oszczędza nie tylko czas, ale i prąd – czynnik nie do przecenienia przy obecnych cenach.

Physical AI to most łączący automatyzację cyfrową z realną, przekształcający fabryki w inteligentne ekosystemy.

— Marc Segura, Prezes ABB Robotics

Cytat Segury brzmi oczywiście wspaniale, jak przystało na menedżera. Ale jeśli go przeanalizować, kryje się w nim ważna prawda. Do tej pory „Przemysł 4.0” był często czystą grą w zbieranie danych. Przyklejaliśmy czujniki do wszystkiego, przesyłaliśmy ogromne ilości danych do chmury, a potem próbowaliśy rozpoznawać wzorce w pulpitach nawigacyjnych. To jest strona cyfrowa. Physical AI obiecuje domknąć ten krąg – przełożyć wnioski z danych bezpośrednio na fizyczne działanie w świecie rzeczywistym. Nie tylko wiedzieć, że maszyna wkrótce ulegnie awarii (Predictive Maintenance), ale poinstruować robota obok, aby prewencyjnie zmniejszył swoją prędkość o 5%, by zredukować obciążenie do czasu przybycia technika.

Test rzeczywistości: O co toczy się gra dla średnich przedsiębiorstw

No dobrze, przejdźmy do konkretów. To wszystko brzmi fantastycznie, jeśli jest się firmą Siemens lub BMW i utrzymuje się własny dział „Future Manufacturing” liczący 100 osób. Ale co to oznacza dla firmy Schmidt Zerspanungstechnik GmbH & Co. KG z Paderborn, zatrudniającej 150 pracowników? Oni mają inne zmartwienia. Ich szef IT jest jednocześnie dozorcą, a programista frezarki to 58-letni mistrz, który za siedem lat odchodzi na emeryturę.

Ciemne strony inteligentnych robotów

Widzę tutaj kilka potężnych przeszkód, o których chętnie milczy się w błyszczących broszurach. Po pierwsze: złożoność. Tak, samo programowanie robota może stać się prostsze. Ale cały system staje się nieporównywalnie bardziej złożony. Potrzebna jest czysta infrastruktura danych. Potrzebne jest stabilne połączenie sieciowe (przynajmniej do treningu i aktualizacji modeli AI). Potrzebni są ludzie, którzy rozumieją, jak działa model AI, gdy zacznie robić głupoty. A będzie robił głupoty, nie ma co do tego wątpliwości. Kto wtedy będzie winny? Robot? NVIDIA? Integrator? Pracownik, który „źle” wytrenował AI? To będzie pole minowe pod względem prawnym.

Po drugie: dane. Robot, który działa inteligentnie, stale produkuje i przetwarza dane o Państwa kluczowym procesie. Państwa czasy cykli, wskaźniki braków, geometria Państwa elementów. Gdzie leżą te dane? Kto ma do nich dostęp? Partnerstwo z amerykańskim gigantem technologicznym, takim jak NVIDIA, jest technologicznie genialne, ale ryzykowne pod względem ochrony danych. ABB wprawdzie podkreśla europejskie zakorzenienie i przetwarzanie typu Edge, ale same modele AI są współtworzone centralnie. Dla wielu niemieckich średnich przedsiębiorców, których know-how jest ich jedynym kapitałem, to wizja z koszmaru. Tutaj muszą istnieć jasne uregulowania umowne – a te zazwyczaj nie są formułowane na korzyść mniejszego klienta.

Po trzecie: koszty. Sam sprzęt może tanieć. Ale prawdziwa inwestycja leży w integracji, szkoleniach, a przede wszystkim w adaptacji organizacyjnej. Nie można po prostu postawić robota Physical AI w procesie sprzed 30 lat i mieć nadzieję, że zadzieje się magia. Trzeba przemyśleć cały workflow. To kosztuje czas, pieniądze i przede wszystkim nerwy. A potem dochodzą modele licencyjne. Założę się o skrzynkę piwa, że pójdziemy tutaj w stronę „Robot-as-a-Service” lub rocznych licencji na oprogramowanie dla funkcji AI. Zakup to tylko zaliczka.

Przegląd branżowy: Kto i jak zyska – a kto odejdzie z kwitkiem?

Wpływ tej technologii nie będzie taki sam dla wszystkich. Będą zwycięzcy i, tak, będą też przegrani. Podczas mojej ostatniej wizyty w zakładzie elektroniki Siemens w Amberg widziałem, jak kluczowa jest elastyczność. Tam na tych samych liniach produkuje się tysiące wariantów produktów. Dla nich Physical AI to błogosławieństwo. Robot, który sam dostosowuje się do nowej wersji płytki drukowanej, jest na wagę złota.

• Przemysł motoryzacyjny: Wielcy producenci OEM i ich bezpośredni dostawcy będą pierwszymi, którzy wskoczą do tego pociągu. Szczególnie w montażu końcowym, gdzie dziś jeszcze bardzo wiele robi się ręcznie, ponieważ zadania są zbyt złożone dla głupich robotów. Robot, który potrafi elastycznie układać wiązki kablowe lub zakładać uszczelki – bezpośrednio obok człowieka – to mokry sen każdego planisty produkcji. Tutaj chodzi o ratowanie konkurencyjności wobec Tesli i chińskich producentów.
• Przemysł elektroniczny i dóbr konsumpcyjnych: Krótkie cykle życia produktów, duża wariancja. Tutaj czas przezbrajania zabija każdą marżę. Physical AI umożliwia to, co nazywa się „Lot Size 1” – rentowną produkcję pojedynczego, zindywidualizowanego produktu. Zdolność AI do uczenia się z danych symulacyjnych oznacza, że robot dla nowego modelu telefonu jest już wytrenowany, zanim w ogóle powstanie pierwszy prototyp.
• Klasyczna budowa maszyn i urządzeń (sektor średnich przedsiębiorstw): I tutaj robi się ciekawie. Dla producentów części standardowych w dużych ilościach na razie niewiele się zmieni. Ich wysoce zoptymalizowane, sztywne linie są często wciąż bezkonkurencyjnie wydajne. Ale dla wielkiej masy „Hidden Champions”, którzy budują specjalistyczne małe serie lub rozwiązania pod indywidualne zamówienie klienta, to gigantyczna szansa. Robot spawalniczy, który uczy się od doświadczonego spawacza złożonej spoiny dla nowego elementu, a następnie idealnie ją reprodukuje? To bezpośredni atak na brak wykwalifikowanej siły roboczej. Ale właśnie tutaj bariery inwestycyjne i brak know-how IT są największe. Tutaj oddzieli się ziarno od plew.

Przykład praktyczny: Jak firma „Schrauben-Huber GmbH” mogłaby wykonać skok

Przeanalizujmy to. Weźmy fikcyjny, ale typowy przypadek: „Schrauben-Huber GmbH” ze Szwabii, 120 pracowników, dostawca dla technologii medycznej. Produkują precyzyjne śruby kostne w setkach wariantów. Ich problem: kontrola jakości. Do tej pory siedzą tam trzy pracownice i sprawdzają pod mikroskopem każdą pojedynczą śrubę pod kątem najmniejszych zarysowań lub zadziorów. Monotonna praca, trudna do obsadzenia, podatna na błędy.

Huber inwestuje w celę z robotem Physical AI od ABB. Ramię robota chwyta śrubę po śrubie z nieposortowanego pojemnika (pierwsze zastosowanie AI: chwytanie ze skrzynki). Trzyma śrubę pod systemem kamer o wysokiej rozdzielczości. Drugie zastosowanie AI, model wizyjny działający na sprzęcie NVIDIA, analizuje obraz w milisekundach. Model ten został wcześniej wytrenowany na 50 000 zdjęć „dobrych” i „złych” śrub. Robot sortuje następnie śruby do trzech skrzynek: „Dobra”, „Zła” i „Niejasna”.

Skrzynka „Niejasna” to klucz do sukcesu. Te śruby trafiają do jednej z doświadczonych pracownic. Ona podejmuje ostateczną decyzję i daje systemowi informację zwrotną: „Tak, to zarysowanie jest krytyczne” lub „Nie, to tylko odbicie”. Przy każdej z tych decyzji model AI się doucza (trzecie zastosowanie AI: Human-in-the-Loop-Learning). Po trzech miesiącach wskaźnik „Niejasnych” wynosi już tylko 0,1%. Robot przerabia 20 śrub na minutę, przez całą dobę. Trzy pracownice nie są bezrobotne – przejmują teraz bardziej wymagające zadania, nadzorują proces i szkolą AI dla nowych typów śrub. Huber mógł zwiększyć swoją zdolność dostaw o 40% i obniżył wskaźnik reklamacji niemal do zera. Inwestycja w wysokości 150 000 euro zwróciła się po 18 miesiącach. To – i nic mniej – jest obietnicą Physical AI.

Bezpłatny Playbook: Idealny Profil Klienta (ICP) — Zanim uelastycznią Państwo swoją produkcję, muszą Państwo wiedzieć DLA KOGO. Proszę jasno zdefiniować swojego idealnego klienta. Ten playbook pokaże Państwu, jak za pomocą danych, a nie intuicji, zidentyfikować najbardziej zyskownych klientów docelowych. Lektura obowiązkowa przed każdą strategiczną inwestycją.

Państwa plan działania: 7 konkretnych kroków, aby nie zostać w tyle

Dobrze, dość teorii. Co mogą Państwo jako dyrektorzy zarządzający lub kierownicy sprzedaży średniego zakładu produkcyjnego konkretnie teraz zrobić? Siedzenie i czekanie to najgorsza z opcji. Oto pragmatyczny plan działania:

1. 1. Proszę przeprowadzić „audyt głupoty”: Gdzie w Państwa produkcji tracą Państwo najwięcej czasu i pieniędzy przez sztywne, nieelastyczne procesy? Proszę zidentyfikować to jedno, największe wąskie gardło wynikające z wariancji. To jest Państwa potencjalny punkt startowy. Nie cała fabryka, JEDEN proces.
2. 2. Proszę zacząć od „Cobot-Light”: Jeśli nie mają Państwo jeszcze żadnego doświadczenia z robotami współpracującymi z ludźmi, proszę kupić prostego cobota za 25 000 euro. Proszę zautomatyzować nim proste zadanie, np. paletyzację. Proszę zbierać doświadczenie, niwelować obawy wśród załogi. To jest szkoła podstawowa, zanim odważą się Państwo na maturę (Physical AI).
3. 3. Proszę stworzyć „zespół do zabaw”: Proszę zebrać mały, interdyscyplinarny zespół: specjalistę od produkcji, młodego inżyniera z zacięciem IT, kogoś z zapewnienia jakości i osobę z hali produkcyjnej, która zna proces na wylot. Proszę dać im mały budżet i zadanie oceny pierwszych zastosowań pilotażowych.
4. 4. Proszę rozmawiać z właściwymi ludźmi: Proszę nie rozmawiać tylko z przedstawicielami ABB czy Kuka od błyszczących prezentacji. Proszę poszukać integratorów systemów. To są ludzie, którzy na końcu muszą sprawić, by to wszystko działało. Proszę ich zapytać, gdzie widzą problemy w praktyce.
5. 5. Proszę sprawdzić dane: Jakie dane zbierają Państwo już dzisiaj? Czy są one dostępne i w użytecznym formacie? AI może być tylko tak mądra, jak dane, którymi ją Państwo karmią. Często pierwszym krokiem jest rzetelne gromadzenie danych.
6. 6. Proszę myśleć o ROI, nie o technice: Proszę nie zakochiwać się w technologii. Proszę twardo liczyć. Proszę wykorzystać powyższą tabelę jako wzór i stworzyć business case dla Państwa konkretnego przypadku użycia. Jeśli inwestycja nie zwróci się w mniej niż trzy lata, to albo przypadek użycia jest niewłaściwy, albo technologia jest jeszcze za droga.
7. 7. Komunikować, komunikować, komunikować: Proszę włączyć załogę od pierwszego dnia. Proszę otwarcie mówić o celach: nie chodzi o likwidację miejsc pracy, ale o zabezpieczenie konkurencyjności lokalizacji i ograniczenie monotonnej, ciężkiej pracy. Każdy robot, który przejmuje otępiające zadanie, tworzy przestrzeń dla bardziej wymagających zajęć.

Amplifa: Platforma AI dla Państwa sprzedaży B2B — Gdy Państwa produkcja staje się bardziej złożona i zindywidualizowana, Państwa sprzedaż musi dotrzymać jej kroku. Amplifa pomaga Państwu zachować kontrolę nad złożonymi lejka sprzedażowymi, rozpoznawać właściwe sygnały u potencjalnych klientów i priorytetyzować działania sprzedażowe. Proszę zautomatyzować sprzedaż, nie tylko fabrykę.

Moje podsumowanie: Zakład o przyszłość niemieckiego przemysłu

Wracając do mojego doświadczenia z Hannover Messe. Drgający robot w świetle słońca był symbolem pierwszej fali automatyzacji: silnej, szybkiej, precyzyjnej – i głupiej. To, co teraz ogłaszają ABB i NVIDIA, jest próbą nadania tym robotom mózgu. Mózgu, który poradzi sobie w chaotycznej rzeczywistości prawdziwej fabryki.

Czy to wszystko będzie działać tak gładko, jak obiecano? Z pewnością nie. Będą niepowodzenia, niedokończone projekty i mnóstwo spalonych pieniędzy. W ciągu moich 18 lat widziałem zbyt wiele cykli hype'u, które przychodziły i odchodziły, by wierzyć w cuda. Droga od zapowiedzi do solidnego, niezawodnego zastosowania na szeroką skalę jest długa i kamienista. Ale – i to jest moje głębokie przekonanie – zasadniczy trend jest nieodwracalny. Połączenie zaawansowanej robotyki i uczącej się AI to jedyna realistyczna odpowiedź na nasze najpilniejsze problemy: zmiany demograficzne, globalną presję konkurencyjną i konieczność bardziej zrównoważonej produkcji.

Mój zakład brzmi więc następująco: do 2030 roku największy sukces odniosą nie te firmy, które mają najwięcej robotów. Ale te, którym uda się uformować człowieka, oprogramowanie i maszynę w jeden skuteczny zespół. Physical AI jest do tego potężnym narzędziem, ale tylko narzędziem. Decydującym czynnikiem pozostaje człowiek, który wykorzysta je mądrze lub nie. Dla wielu w niemieckim sektorze średnich przedsiębiorstw to ostatni zjazd, by wjechać na pas szybkiego ruchu. Niektórzy z niego skorzystają. Inni będą stawać się coraz mniejsi w lusterku wstecznym. To takie proste – i takie brutalne.