Physical AI: ABB & NVIDIA – Koniec głupich robotów?

KI & Automatisierung · 11. März 2026 · Mohsen Ghulami

Physical AI ma zrewolucjonizować fabryki. ABB i NVIDIA poważnie podchodzą do tematu. Sprawdzenie rzeczywistości dla średnich przedsiębiorstw: Czy to niezbędny skok naprzód, czy tylko kosztowny szum?

Dobrze pamiętam targi w Hanowerze, to musiało być około 2010 roku. Stał tam, duma producenta robotów, którego nazwy dyskretnie tu nie wymienię. Sześcioosiowe ramię, które miało układać polerowane metalowe cylindry z taśmy na półkę. Wyglądało imponująco. Aż popołudniowe słońce wpadło przez okno hali i rzuciło cień na taśmociąg. Robot – całkowicie zdezorientowany. Drgnął, zatrzymał się i po prostu upuścił kolejny cylinder. Łomot. Inżynier podbiegł, zasłonił czujnik kartonem i ponownie uruchomił system. Taki był stan techniki: gloryfikowana głupota na szynach, zaprogramowana dla idealnego, bezcieniowego kosmosu, który w prawdziwym świecie nie istnieje przez pięć minut.

Przenieśmy się do dziś. I posłuchajmy uważnie, co dochodzi ze Szwajcarii i Kalifornii. ABB Robotics, jeden z gigantów w branży, łączy siły z NVIDIA, cudownym dzieckiem chipów, które nagle wszyscy znają, ponieważ buduje silniki dla fali AI. Magiczne słowo to: Physical AI. Fizyczna Sztuczna Inteligencja. Brzmi topornie, i tak jest. Ale idea stojąca za tym jest tak prosta, jak i potężna: roboty mają wreszcie nauczyć się radzić sobie z prawdziwym, niedoskonałym, zacienionym światem. Całkowicie bez kartonu. Czy to początek naprawdę inteligentnej fabryki, czy tylko kolejna burza marketingowa, która przetacza się przez niemieckie średnie przedsiębiorstwa?

Dlaczego teraz? Presja w kotle niemieckiego przemysłu

Szczerze mówiąc: nastroje w niemieckich halach produkcyjnych są, delikatnie mówiąc, napięte. W zeszłym tygodniu byłem u dostawcy w Schwarzwaldzie, klasyczne budownictwo maszynowe, światowy lider w swojej niszy. Dyrektor zarządzający, człowiek jak dąb, skarżył mi się na swoje problemy. Ceny energii, które szybują w górę. Łańcuchy dostaw, które są bardziej kruche niż sucha bułka. A przede wszystkim: nie może znaleźć ludzi. Ani do maszyny CNC, ani do kontroli jakości, ani nawet do logistyki. „Panie Müller” – powiedział – „mógłbym zwiększyć obroty o 20 procent, gdybym miał ludzi do realizacji zamówień”. To nie anegdota, to normalny stan rzeczy.

A potem patrzy się na duże tankowce. Volkswagen ogłasza redukcję 50 000 miejsc pracy, ponieważ zyski spadają. Pięćdziesiąt tysięcy! To średniej wielkości miasto. To pokazuje, że efektywność nie jest już „miłym dodatkiem”, ale kwestią przetrwania. Jednocześnie rośnie presja z Azji i USA, gdzie w kwestii automatyzacji i AI często działa się bardziej bezwzględnie i – tak, szybciej. My w regionie DACH, z naszą inżynierską tradycją i skupieniem na perfekcji, grozi nam utrata kontaktu. Optymalizujemy procesy do trzeciego miejsca po przecinku, podczas gdy inni na nowo wymyślają całe modele biznesowe.

Właśnie w tę próżnię wkracza ogłoszenie ABB i NVIDIA. Obiecuje ono nic mniej, jak wyjście. Roboty, które nie tylko sztywno wykonują program, ale postrzegają swoje otoczenie, podejmują decyzje i uczą się z doświadczenia. Roboty, których nie trzeba programować tygodniami, ale które można nauczyć. Roboty, które pracują obok ludzi, nie stwarzając zagrożenia przy najmniejszym odchyleniu. Koń jest tu – potencjalnie – wreszcie zaprzęgany od właściwej strony. Automatyzacja dostosowuje się do procesu, a nie odwrotnie. To jest przynęta, która jest teraz zarzucana. I jest cholernie kusząca.

Physical AI: Co NAPRAWDĘ kryje się za tym modnym słowem?

Physical AI to nie tylko bardziej elegancki czujnik. Chodzi o to, że dotyczy to całego łańcucha od percepcji do działania. Wyobraź sobie to jak w przypadku ludzkiego pracownika. Widzi on komponent (percepcja), rozpoznaje, że leży on lekko przekrzywiony na taśmie (interpretacja), zastanawia się, jak go chwycić, aby mimo to prawidłowo go zamontować (decyzja), a następnie precyzyjnie wykonuje ruch (działanie). Dzisiejsze roboty zazwyczaj zawodzą na drugim lub trzecim kroku. Mogą coś widzieć, ale nie rozumieją tego w kontekście.

Trzy filary Physical AI

Partnerstwo ABB i NVIDIA celuje dokładnie w ten łańcuch, łącząc trzy kluczowe komponenty:

• Rozszerzona percepcja: To wykracza daleko poza prostą kamerę 2D. Mówimy o systemach wizyjnych 3D, czujnikach siły-momentu i tym, co nazywamy fuzją sensorów. Robot łączy więc to, co 'widzi' i 'czuje', aby stworzyć szczegółowy obraz swojego otoczenia. NVIDIA wnosi tu swoje doświadczenie z autonomicznej jazdy. Samochód, który przy 130 km/h musi odróżnić rowerzystę od krzaka, ma dość dobre pojęcie o złożonej percepcji.
• Generatywna AI do podejmowania decyzji: To jest prawdziwy hit. Do tej pory programista musiał wpajać robotowi każdy pojedynczy ruch, każdą ścieżkę 'jeśli-to'. Jeśli komponent spadnie inaczej, robot nie zna ścieżki. Generatywne modele AI – podobnie jak ChatGPT generuje teksty – mogą w czasie rzeczywistym generować nowe sekwencje ruchów lub strategie chwytania. Robot widzi przekrzywiony komponent i ad hoc oblicza nowy, optymalny punkt chwytu i dostosowaną trajektorię ruchu. Dzieje się to na sprzęcie Edge-Computing NVIDIA bezpośrednio przy robocie – bez opóźnień spowodowanych połączeniem z chmurą.
• Symulacja i uczenie się w cyfrowym bliźniaku: Zanim robot dotknie choćby jednej śruby w prawdziwym świecie, tysiące razy ćwiczył zadanie w wirtualnym środowisku. Platforma Omniverse 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 modernizację całej swojej zainstalowanej bazy ponad 500 000 robotów o te możliwości symulacji. To potężna dźwignia.

Mówiąc prościej: robot z Physical AI mógłby nauczyć się opróżniać skrzynkę z nieposortowanymi śrubami, po prostu patrząc do skrzynki, identyfikując najlepszą śrubę do chwycenia i podnosząc ją. Tradycyjny robot potrzebowałby do tego idealnie uporządkowanego systemu podawania i strajkowałby przy najmniejszym odchyleniu. Według ABB, pierwsze projekty pilotażowe w montażu elektroniki i samochodów wykazują do 30% szybsze czasy cyklu. Dlaczego? Ponieważ roboty nie potrzebują już przerw na ponowne ustawienia i optymalizują swoje ruchy energetycznie. To oszczędza nie tylko czas, ale także energię – czynnik nie do przecenienia przy obecnych cenach.

Physical AI to most od cyfrowej do rzeczywistej automatyzacji, przekształcający fabryki w inteligentne ekosystemy.

— Marc Segura, prezes ABB Robotics

Cytat Segury brzmi oczywiście wspaniale, jak przystało na menedżera. Ale jeśli się go rozłoży na czynniki pierwsze, kryje się w nim ważna prawda. Do tej pory „Przemysł 4.0” często był czystą grą w zbieranie danych. Przyklejaliśmy czujniki do wszystkiego, wrzucaliśmy ogromne ilości danych do chmury, a potem próbowaliśmy dostrzec wzorce w pulpitach nawigacyjnych. To jest strona cyfrowa. Physical AI obiecuje zamknąć krąg – przekształcić wnioski z danych bezpośrednio w fizyczne działanie w prawdziwym świecie. Nie tylko wiedzieć, że maszyna wkrótce się zepsuje (Predictive Maintenance), ale nakazać robotowi obok, aby prewencyjnie zmniejszył swoją prędkość o 5%, aby zmniejszyć obciążenie, dopóki technik nie przyjedzie.

Sprawdzenie rzeczywistości: Co jest stawką dla średnich przedsiębiorstw

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

Ciemne strony inteligentnych robotów

Widzę tu kilka ogromnych przeszkód, które w błyszczących broszurach są chętnie pomijane. Po pierwsze: złożoność. Tak, programowanie samego robota może stać się prostsze. Ale cały system stanie się nieporównywalnie bardziej złożony. Potrzebna jest czysta infrastruktura danych. Potrzebne jest stabilne połączenie sieciowe (przynajmniej do szkolenia i aktualizacji modeli AI). Potrzebni są ludzie, którzy rozumieją, jak działa model AI, gdy coś pójdzie nie tak. A coś pójdzie nie tak, to pewne. Kto wtedy będzie winny? Robot? NVIDIA? Integrator? Pracownik, który „źle” przeszkolił AI? To będzie prawne pole minowe.

Po drugie: dane. Robot, który działa inteligentnie, stale produkuje i przetwarza dane dotyczące Twojego podstawowego procesu. Twoje czasy cyklu, Twoje wskaźniki odrzutów, geometria Twoich komponentów. Gdzie te dane są przechowywane? Kto ma do nich dostęp? Partnerstwo z amerykańskim gigantem technologicznym, takim jak NVIDIA, jest genialne technologicznie, ale delikatne pod względem ochrony danych. ABB podkreśla europejskie zakorzenienie i przetwarzanie na brzegu sieci, ale same modele AI są współtworzone centralnie. Dla wielu niemieckich średnich przedsiębiorstw, których know-how jest ich jedynym kapitałem, to jest koszmar. Muszą tu istnieć jasne regulacje umowne – a te zazwyczaj nie są sformułowane na korzyść mniejszego klienta.

Po trzecie: koszty. Sam sprzęt może tanieć. Ale prawdziwa inwestycja leży w integracji, szkoleniu, a przede wszystkim w adaptacji organizacyjnej. Nie można po prostu wstawić robota Physical AI do 30-letniego procesu i mieć nadzieję, że wydarzy się magia. Trzeba przemyśleć cały przepływ pracy. To kosztuje czas, pieniądze, a przede wszystkim nerwy. A potem dochodzą modele licencyjne. Założę się o skrzynkę piwa, że zmierzamy w kierunku „Robot-as-a-Service” lub rocznych licencji na oprogramowanie dla funkcji AI. Zakup to tylko zaliczka.

Przegląd branżowy: Kto zyskuje, a kto traci?

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

Przyjrzyjmy się trzem głównym grupom:

• Przemysł samochodowy: Duże OEM-y i ich bezpośredni dostawcy będą pierwszymi, którzy wsiądą do tego pociągu. Zwłaszcza w montażu końcowym, gdzie dziś wciąż wiele rzeczy wykonuje się ręcznie, ponieważ zadania są zbyt złożone dla głupich robotów. Robot, który elastycznie układa wiązki kabli lub montuje uszczelki – bezpośrednio obok człowieka – to mokry sen każdego planisty produkcji. Chodzi tu o ratowanie konkurencyjności wobec Tesli i chińskich producentów.
• Przemysł elektroniczny i dóbr konsumpcyjnych: Krótkie cykle życia produktów, duża zmienność. Tutaj czas przezbrojenia jest zabójcą każdej marży. Physical AI umożliwia to, co nazywa się „Lot Size 1” – opłacalną produkcję pojedynczego, zindywidualizowanego produktu. Zdolność AI do uczenia się z danych symulacyjnych oznacza, że robot jest już przeszkolony dla nowego modelu telefonu komórkowego, zanim w ogóle powstanie pierwszy prototyp.
• Klasyczne budownictwo maszynowe i instalacyjne (średnie przedsiębiorstwa): I tu robi się ciekawie. Dla producentów standardowych części w dużych ilościach niewiele się zmienia. Ich wysoko zoptymalizowane, sztywne linie często wciąż są niezrównanie wydajne. Ale dla dużej masy „ukrytych mistrzów”, którzy budują specjalistyczne małe serie lub rozwiązania dostosowane do klienta, to gigantyczna szansa. Robot spawalniczy, który uczy się złożonego spawu dla nowego komponentu od doświadczonego spawacza, a następnie doskonale go odtwarza? To bezpośredni atak na niedobór wykwalifikowanej siły roboczej. Ale właśnie tutaj bariery inwestycyjne i brak know-how IT są największe. Tutaj oddzieli się ziarno od plew.

Przykład praktyczny: Jak 'Schrauben-Huber GmbH' mogłaby odważyć się na skok

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

Huber inwestuje w komórkę robota Physical AI firmy ABB. Ramię robota chwyta śrubę po śrubie z nieposortowanego pojemnika (pierwsze zastosowanie AI: chwytanie z pojemnika). Trzyma śrubę pod systemem kamer o wysokiej rozdzielczości. Drugie zastosowanie AI, model wizyjny działający na sprzęcie NVIDIA, analizuje obraz w milisekundach. Ten model został wcześniej przeszkolony na 50 000 zdjęć „dobrych” i „złych” śrub. Robot następnie sortuje śruby do trzech pojemników: „Dobre”, „Złe” i „Niepewne”.

Pojemnik „Niepewne” to klucz. Te śruby trafiają do jednej z doświadczonych pracownic. Ona podejmuje ostateczną decyzję i przekazuje systemowi informację zwrotną: „Tak, zadrapanie jest krytyczne” lub „Nie, to tylko odbicie”. Z każdą taką decyzją model AI uczy się (trzecie zastosowanie AI: Human-in-the-Loop-Learning). Po trzech miesiącach wskaźnik „Niepewne” wynosi tylko 0,1%. Robot wykonuje 20 śrub na minutę, przez całą dobę. Trzy pracownice nie są bezrobotne – teraz wykonują bardziej wymagające zadania, nadzorują proces i szkolą AI dla nowych typów śrub. Huber zwiększył swoją zdolność dostaw o 40% i obniżył wskaźnik reklamacji do prawie zera. Inwestycja w wysokości 150 000 euro zwróciła się po 18 miesiącach. To – i nic mniej – jest obietnicą Physical AI.

Darmowy Playbook: Idealny Profil Klienta (ICP) Zanim uelastycznisz swoją produkcję, musisz wiedzieć, DLA KOGO. Jasno zdefiniuj swojego idealnego klienta. Ten playbook pokazuje, jak za pomocą danych, a nie intuicji, zidentyfikować najbardziej dochodowych klientów docelowych. Obowiązkowa lektura przed każdą strategiczną inwestycją.

Twój plan działania: 7 konkretnych kroków, aby nie stracić kontaktu

Dobra, koniec teorii. Co konkretnie możesz zrobić jako dyrektor zarządzający lub kierownik sprzedaży średniego przedsiębiorstwa produkcyjnego? Siedzenie i czekanie to najgorsza z możliwych opcji. Oto pragmatyczny plan działania:

1. 1. Przeprowadź „audyt głupoty”: Gdzie w Twojej produkcji tracisz najwięcej czasu i pieniędzy z powodu sztywnych, nieelastycznych procesów? Zidentyfikuj jedno, największe wąskie gardło, które powstaje w wyniku zmienności. To jest Twój potencjalny punkt startowy. Nie cała fabryka, JEDEN proces.
2. 2. Zacznij od „Cobot-Light”: Jeśli nie masz jeszcze żadnego doświadczenia z robotami, które wchodzą w interakcje z ludźmi, kup prostego cobota za 25 000 euro. Zautomatyzuj nim proste zadanie, np. paletyzację. Zdobądź doświadczenie, zmniejsz obawy wśród pracowników. To jest szkoła podstawowa, zanim odważysz się na maturę (Physical AI).
3. 3. Stwórz „zespół do zabawy”: Zbierz mały, interdyscyplinarny zespół: profesjonalistę z produkcji, młodego inżyniera z zacięciem IT, kogoś z kontroli jakości i osobę z hali produkcyjnej, która zna proces na pamięć. Daj im mały budżet i zadanie oceny pierwszych zastosowań pilotażowych.
4. 4. Rozmawiaj z właściwymi ludźmi: Nie rozmawiaj tylko z błyszczącymi przedstawicielami ABB czy Kuka. Poszukaj integratorów systemów. To są ludzie, którzy ostatecznie muszą sprawić, że to zadziała. Zapytaj ich, gdzie widzą problemy w praktyce.
5. 5. Sprawdź dane: Jakie dane zbierasz już dzisiaj? Czy są dostępne i w użytecznym formacie? AI może być tak inteligentna, jak dane, którymi ją karmisz. Często pierwszym krokiem jest czyste zbieranie danych.
6. 6. Myśl w kategoriach ROI, a nie technologii: Nie zakochuj się w technologii. Oblicz to na zimno. Użyj powyższej tabeli jako szablonu i stwórz biznesplan dla swojego konkretnego przypadku użycia. Jeśli inwestycja nie zwróci się w ciągu trzech lat, albo przypadek użycia jest błędny, albo technologia jest jeszcze zbyt droga.
7. 7. Komunikuj, komunikuj, komunikuj: Zaangażuj swoich pracowników od pierwszego dnia. Mów otwarcie o celach: nie chodzi o niszczenie miejsc pracy, ale o zapewnienie konkurencyjności lokalizacji i zmniejszenie monotonnej, męczącej pracy. Każdy robot, który wykonuje nudne zadanie, tworzy przestrzeń dla bardziej wymagających czynności.

Amplifa: Platforma AI dla Twojej sprzedaży B2B Gdy Twoja produkcja staje się bardziej złożona i dostosowana do klienta, Twoja sprzedaż musi za tym podążać. Amplifa pomaga Ci utrzymać przegląd złożonych lejów sprzedażowych, rozpoznawać właściwe sygnały u potencjalnych klientów i priorytetyzować działania sprzedażowe. Zautomatyzuj sprzedaż, a nie tylko fabrykę.

Moje podsumowanie: Zakład na przyszłość niemieckiego przemysłu

Wracając do moich doświadczeń z targów w Hanowerze. Drgający robot w słońcu był symbolem pierwszej fali automatyzacji: silny, szybki, precyzyjny – i głupi. To, co ABB i NVIDIA teraz ogłaszają, to próba nadania tym robotom mózgu. Mózgu, który może przetrwać w chaotycznej rzeczywistości prawdziwej fabryki.

Czy to wszystko będzie działać tak płynnie, jak obiecano? Na pewno nie. Będą porażki, nieudane projekty i dużo spalonych pieniędzy. Widziałem zbyt wiele cykli szumu w ciągu moich 18 lat, aby wierzyć w cuda. Droga od ogłoszenia do solidnego, niezawodnego zastosowania na szeroką skalę jest długa i wyboista. Ale – i to jest moje głębokie przekonanie – podstawowy trend jest nieodwracalny. Połączenie zaawansowanej robotyki i uczącej się AI jest jedyną realistyczną odpowiedzią na nasze najpilniejsze problemy: zmiany demograficzne, globalną presję konkurencyjną i potrzebę bardziej zrównoważonej produkcji.

Mój zakład jest zatem następujący: Do 2030 roku nie firmy z największą liczbą robotów będą najbardziej skuteczne. Ale te, którym uda się stworzyć z człowieka, oprogramowania i maszyny potężny zespół. Physical AI jest do tego potężnym narzędziem, ale tylko narzędziem. Decydującym czynnikiem pozostaje człowiek, który używa go mądrze lub nie. Dla wielu w niemieckich średnich przedsiębiorstwach to ostatni zjazd, aby przejść na pas szybkiego ruchu. Niektórzy z nich go wezmą. Inni będą stawać się coraz mniejsi w lusterku wstecznym. To takie proste – i takie brutalne.