Технологическая индустрия всё чаще обсуждает новый тренд — так называемый physical AI, или «физический искусственный интеллект». Под этим термином понимают поколение роботов, которые не просто выполняют заранее запрограммированные действия, а действуют в мире почти так же гибко, как человек. Недавно генеральный директор Arm Рене Хаас заявил, что именно эта технология может привести к радикальным переменам на производстве уже в ближайшие годы.
Что такое physical AI
Physical AI — это направление в ИИ, ориентированное на использование больших моделей в физических устройствах: роботах, беспилотниках, автономных автомобилях и других системах, которым нужно «понимать» окружающий мир. Nvidia описывает его как способность машин ощущать, интерпретировать и действовать вне виртуальной среды, то есть выполнять комплексные задачи в реальном пространстве.
Если нынешние промышленные роботы — это в основном однозадачные машины, оптимизированные под конкретный процесс, то physical AI обещает переосмыслить логику их работы. Роботы смогут адаптироваться к ситуации, а не ждать от человека новой инструкции или перенастройки программы.
Как работает новая технология
Текущие промышленные системы строятся по принципу «одно устройство — одна задача». Аппаратная часть и ПО заточены под конкретные операции — например, сварку или сортировку деталей. Это делает их эффективными, но негибкими: малейшее изменение рабочего процесса требует перенастройки, а иногда и полной замены робота.
Хаас утверждает, что роботы с физическим ИИ смогут самостоятельно «учиться» выполнять новые задачи. Их можно будет перепрограммировать гораздо быстрее — иногда буквально «на лету». Представьте себе фабрику, где вместо десятков разрозненных роботов работают универсальные гуманоиды, которые сегодня выполняют сборку, завтра — проверку качества, а послезавтра — упаковку. По словам Хааса, такие системы могут вытеснить значительную часть человеческого труда в течение пяти-десяти лет.
От такси к фабрикам
Чтобы показать потенциал физического ИИ, Хаас привёл пример беспилотных такси Waymo. Сейчас эти автомобили оснащены сложными наборами датчиков — лидарами, радарами и множеством камер. Однако в будущем, считает он, мощные ИИ-модели смогут анализировать окружающую среду гораздо эффективнее, что позволит уменьшить аппаратную «начинку» и удешевить такие машины.
По аналогии в промышленности можно ожидать похожего перехода: меньше специализированного оборудования — больше «умных» универсальных роботов.
Компания Arm активно разрабатывает системы-на-чипе и другие кремниевые компоненты, на которых строится огромная часть современной техники. Хаас напомнил, что в среднем человек ежедневно взаимодействует с 50–100 чипами Arm — от смартфонов до бытовой техники. По его мнению, та же энергоэффективность и сложность, достигнутые в массовой электронике, однажды позволят создать доступных и функциональных гуманоидных роботов для фабрик.
Вопрос о состоянии мировой полупроводниковой цепочки поставок Хаас тоже не обошёл. Он отметил, что концентрация производства в руках нескольких гигантов — например, TSMC (чипы) и ASML (литографические машины) — остаётся серьёзным риском для всей отрасли. Но, по его словам, быстрых решений нет: индустрии придётся научиться работать в этих условиях.
Physical AI стремительно превращается из футуристической идеи в реальный технологический тренд. Если прогнозы Arm сбудутся, фабрики будущего будут работать преимущественно на универсальных роботах, способных адаптироваться к задачам так же гибко, как человек. И хотя мировая цепочка поставок остаётся уязвимой, индустрия, по мнению Хааса, будет развиваться именно в эту сторону — независимо от внешних ограничений.
