Автоматизацията доведе до Първата индустриална революция и продължава да се развива в днешната Четвърта индустриална революция. Съвременните постижения в изкуствения интелект и роботите дават възможност за създаването на ново поколение по-интелигентни и адаптивни машини.

Нов доклад на Световния икономически форум, озаглавен "Физически AI: Как се задвижва новата ера на индустриалните операции", изследва как тези развития разширяват ролята на роботиката не само за повишаване на ефективността, но и за подкрепа на по-голяма гъвкавост и устойчивост в производствените цехове.

Доскоро повечето индустриални роботи бяха проектирани за фиксирани, повтарящи се задачи в контролирани среди. Това започва да се променя. С физическия AI роботите придобиват способността да възприемат, учат и реагират на по-сложни среди, докато поддържат по-широка гама от задачи и случаи на употреба.

Тази промяна идва в критично време. Производителите днес навигират в предизвикателна среда, оформена от нарастващи разходи, недостиг на работна ръка и променящи се клиентски очаквания.

Еволюцията на индустриалната роботика

Прилагането на физическия AI е следващата стъпка в еволюцията. Вероятно си представяме роботите като футуристична технология, но най-ранните индустриални роботи датират от 60-те години на XX век. Самият термин произлиза от чешката дума "robota", която означава принудителен труд или работа.

Индустриалните роботи от миналото са базирани на правила, т.е. те са изрично програмирани да изпълняват повтарящи се задачи, които изискват голяма прецизност и висока скорост, но им липсва гъвкавост. Тези системи се превърнаха в основен елемент в сектори като автомобилостроенето и електрониката, които се възползваха от увеличението на производителността благодарение на роботите в производствените цехове.

За задачи с ниска вариативност и високи обеми тези системи ще продължат да играят роля, като техните приложения и способности продължават да се развиват.

Обучаваща роботика

Сега виждаме появата на физическия AI чрез обучаваща роботика, при която AI и машинното обучение се използват за учене от симулирани или реални преживявания. За разлика от предшествениците си, те не просто следват твърдо определена програма, но могат да изпълняват задачи, които включват някакво ниво на вариация. Това прави тези роботи по-адаптивни за производствени задачи със средни обеми и дори неповтарящи се задачи.

Ключово е, че тяхното обучение може да бъде виртуализирано, което драматично намалява времето за разгръщане и разширява обхвата на задачите, които могат да бъдат автоматизирани.

Контекстуална роботика

Контекстуалната роботика отбелязва следващата еволюция в интелигентната автоматизация. Подобно на обучаващите роботи, контекстуалните са оборудвани с инструменти за възприятие - от камери с висока разделителна способност до тактилни сензори. Това им позволява да "виждат" и интерпретират средата в реално време.

Това, което отличава контекстуалните роботи, не е как възприемат, а как обработват и реагират на непознати задачи.

Ключови за тези способности са мощните AI основни модели, които генерират резултат от естествени езикови подкани чрез интеграция на зрение, език и действие за разбиране на средата. Те могат да приемат контекста, в който работят, да "мислят", да вземат решения автономно и дори да планират. Докладът сравнява степента на тези умения с "човешко ниво на интуиция и планиране на задачи".

Защо физическият AI и интелигентната роботика са ключови за производството

За производителите помощта от роботите идва в най-подходящото време.

Веригите на доставки остават крехки заради геополитическото напрежение, недостига на суровини и транспортните затруднения. Пазарната несигурност допълнително усложнява тези проблеми, като заплашва производителността, печалбата и устойчивостта.

Нарастващите разходи за суровини, цени на енергията и заплатите, заедно с недостига на работна ръка и нарастващата пропаст в уменията, също допринасят за предизвикателствата пред сектора. Междувременно клиентските очаквания изискват повече персонализиране, по-бърза доставка и устойчивост.

Интелигентната роботика свързва цифровия и физическия свят за подобряване на оперативната гъвкавост. Производителите трябва да вградят роботиката в дългосрочните си стратегии.

Създаване на работна сила с умения да управлява роботична автоматизация

Квалифицираната работна сила ще бъде съществена за реализирането на този преход. Според доклада "Бъдещето на работните места 2025" на Форума, роботиката и автономните системи ще бъдат основни източници на изместване на работните места. Както предполага най-новият доклад за физическия AI, това изместване е преход. Заедно с AI и общата дигитализация, това ще задвижи създаването на нови, квалифицирани роли.

Например, операторите на машини ще станат техници по роботите, логистичните екипи ще координират мобилни роботи, екипите за обслужване на клиенти ще преминат към предиктивно обслужване, а производствените инженери ще се фокусират върху обучаването и оптимизирането на AI и системи от робити. Автоматизирането на ръчната работа ще освободи хората да изпълняват по-смислени задачи.

Физически AI в реалния свят

Въпреки че интелигентната роботика все още е млада област, ползите от разгръщането на технологията вече са видими.

Amazon

Amazon има над милион робота в 300-те си центъра за изпълнение на поръчки. Те си сътрудничат с човешките служители за изпълнение на повтарящи се задачи, като сортиране, повдигане и транспортиране на пакети. Роботичните линии за опаковане също помагат за минимизиране на отпадъците от опаковане, което подкрепя целите на Amazon за устойчивост.

Внедряването на тези системи доведе до впечатляващи резултати в пилотни проекти, включително по-бързо време за доставка и 25% увеличение на ефективността. Amazon също създаде 30% повече квалифицирани работни места.

Foxconn

Междувременно Foxconn преминава към това, което описва като "скалируема AI-задвижвана роботична работна сила" в отговор на нарастващите разходи за труд и локалните производствени тенденции.

Компанията използва AI и технологията на цифровия близнак за симулиране и автоматизиране на прецизни задачи, които традиционните роботи, базирани на правила, не можеха да изпълняват.

Симулациите на цифровия близнак намаляват времето за разгръщане на нови системи с 40%, докато AI-задвижваните роботи подобряват времената на циклите с 20-30% и понижават дела на грешките с 25%. Оперативните разходи намаляват с 15% и като цяло AI-задвижваните роботи демонстрират по-високи проценти на успех от хората при сложни задачи по сглобяване.

Как производителите могат да извлекат ползи от физическия AI?

Физическият AI не е в далечното бъдеще. Интелигентната роботика вече трансформира производството и инерцията само ще се засилва. Ще виждаме роботи, които ще проявяват все повече и повече човешки способности с времето, дори ако формата им не винаги е хуманоидна.

Фокусът на компаниите обаче трябва да остане върху стратегии, които поставят хората на първо място, за да се гарантира устойчива, приобщаваща интеграция на роботиката. Производителите също трябва да използват колаборативни инициативи за споделяне на интелигентност в тази нова ера на автоматизация.

Физическият AI представлява революционна промяна в производството и предлага решения на критични предизвикателства, като недостиг на работна ръка, нарастващи разходи и необходимост от по-голяма гъвкавост. Успешните примери на Amazon и Foxconn демонстрират практичните ползи от тази технология.

Ключът към успеха лежи в стратегическия подход, който поставя хората на първо място, интегрира различни типове роботика и се фокусира върху дългосрочното развитие на работната сила. 

Ако искате да се подготвите за задълбочено разбиране на ролята на AI технологиите в маркетинга в социалните мрежи, вижте повече за обучението AI in Digital Marketing Masterclass, което ще се проведе на 15 октомври 2025 г., тук: https://masterclass.eurodea.com/ai-in-digital-marketing-masterclass-15-10-2025/