Physical AI w przemyśle: Jak roboty uczą się w fabrykach?
Roboty zaczynają się uczyć. Physical AI wkracza do przemysłu
Pięć milionów robotów i kolejny etap automatyzacji
Robot może uczyć się na miejscu
Fabryka musi nauczyć się ufać AI
Człowiek i robot przy jednym procesie
Roboty zaczynają się uczyć. Physical AI wkracza do przemysłu?
Jeszcze kilka lat temu robot przemysłowy kojarzył się przede wszystkim z maszyną wykonującą zaprogramowaną sekwencję ruchów. Powtarzalność była jego największą zaletą. Jeżeli produkt, stanowisko i warunki pracy pozostawały takie same, robot mógł wykonywać tę samą operację tysiące razy.
Teraz do robotyki wchodzi kolejna warstwa technologii. Physical AI, czyli sztuczna inteligencja działająca w świecie fizycznym, ma sprawić, że maszyny będą lepiej rozpoznawać otoczenie, interpretować dane z czujników i dostosowywać swoje działanie do zmieniających się warunków.
To nie jest już wyłącznie koncepcja badawcza. Prace nad takimi rozwiązaniami prowadzą instytucje badawcze, a firmy technologiczne pokazują konkretne zastosowania w produkcji, logistyce i utrzymaniu infrastruktury.
Pięć milionów robotów i kolejny etap automatyzacji
Skala zmian w robotyce jest ogromna. Według najnowszego raportu International Federation of Robotics na koniec 2025 roku na świecie działało około 5 milionów robotów przemysłowych. W samym 2025 roku fabryki zainstalowały ponad 600 tys. nowych urządzeń, a liczba działających robotów zwiększyła się o 9 proc.
To ważny moment dla przemysłu, ponieważ rozwój sztucznej inteligencji odbywa się już na istniejącej infrastrukturze robotycznej. Robot nie musi zaczynać od zera. Ma silniki, ramiona, kamery i czujniki. Nowością jest warstwa AI, która pozwala lepiej wykorzystać te możliwości.
International Federation of Robotics wskazuje AI i autonomię jako jeden z najważniejszych kierunków rozwoju robotyki w 2026 roku. Organizacja zwraca uwagę m.in. na wykorzystanie AI do analizy danych, przewidywania awarii, planowania ruchu oraz zwiększania autonomii maszyn.
W klasycznej automatyzacji człowiek określa reguły działania maszyny, a robot wykonuje przygotowany program. Physical AI idzie krok dalej. System może otrzymywać informacje ze świata fizycznego – między innymi z kamer i czujników – a następnie wykorzystywać modele AI do interpretacji sytuacji i dostosowywania działania.
W praktyce może to oznaczać większą zdolność do radzenia sobie z sytuacjami, które nie zostały wcześniej dokładnie opisane w programie. Jest to szczególnie istotne w produkcji krótkich serii, przy dużej liczbie wariantów produktów oraz wszędzie tam, gdzie elementy są elastyczne, delikatne albo nie zawsze znajdują się dokładnie w tym samym miejscu.
Robot może uczyć się na miejscu
Jednym z konkretnych przykładów jest rozwiązanie przedstawione w marcu 2026 roku przez Hitachi. Firma opracowała technologię Physical AI, która pozwala robotowi uczyć się na podstawie danych zbieranych bezpośrednio w miejscu wykonywania pracy i stopniowo optymalizować własne ruchy. System wykorzystuje między innymi informacje z kamer oraz czujników wzroku i siły.
Według Hitachi technologia może być wykorzystywana m.in. w produkcji, utrzymaniu urządzeń i logistyce. Jednym z przykładów jest montaż wiązek przewodów, czyli zadanie wymagające delikatnego obchodzenia się z elastycznym materiałem.
Firma podaje również, że opracowany model AI może wydawać polecenia z częstotliwością do 100 razy na sekundę. Ma to pozwalać na szybką reakcję na informacje pochodzące z czujników i wykonywanie bardziej złożonych ruchów.
To dobrze pokazuje różnicę między tradycyjną automatyzacją a nową generacją systemów robotycznych. Nie chodzi tylko o to, aby robot wykonywał ruch szybciej. Chodzi o to, aby potrafił odpowiednio zmienić ruch, gdy zmienia się sytuacja.
Właśnie tutaj znajduje się jedna z największych barier tradycyjnej robotyzacji. Łatwo zautomatyzować zadanie, które wygląda tak samo za każdym razem. Znacznie trudniej stworzyć maszynę, która poradzi sobie z produktem znajdującym się nieco inaczej niż poprzedni, miękkim elementem, zmianą parametrów procesu czy nieprzewidzianą sytuacją.
Fabryka musi nauczyć się ufać AI
Rozwój Physical AI nie kończy się jednak na stworzeniu odpowiedniego modelu. Środowisko fabryczne jest znacznie trudniejsze niż kontrolowane laboratorium. Robot musi współpracować z innymi maszynami, reagować na zmiany, wykonywać zadania przez wiele godzin i zachowywać odpowiedni poziom bezpieczeństwa.
National Institute of Standards and Technology prowadzi projekt poświęcony Physical AI i generowaniu danych dla robotyki. Jego celem jest między innymi opracowanie metod testowania i pomiaru wydajności robotów wykorzystujących AI w rzeczywistych zastosowaniach produkcyjnych.
To istotne, ponieważ robot wykorzystujący AI musi być nie tylko skuteczny. Powinien być również przewidywalny, odpowiednio szybki, bezpieczny i możliwy do sprawdzenia.
International Federation of Robotics zwraca uwagę również na łączenie technologii informatycznych z technologiami operacyjnymi, czyli IT i OT. Dzięki temu dane z systemów informatycznych mogą być wykorzystywane do sterowania procesami zachodzącymi w świecie fizycznym.
Robot może więc otrzymywać informacje nie tylko z własnych czujników. Może być częścią większego systemu, w którym dane o produkcji, jakości, zamówieniach czy stanie maszyn wpływają na sposób wykonywania kolejnych zadań.
Physical AI często kojarzy się z humanoidalnymi robotami. W przemyśle rozwijane są jednak również rozwiązania oparte na klasycznych ramionach robotycznych, robotach mobilnych i cobotach. Przyszłość nie musi więc oznaczać fabryk wypełnionych humanoidami. Bardziej prawdopodobny jest rozwój różnych typów robotów wyposażonych w coraz bardziej zaawansowaną sztuczną inteligencję.
Człowiek i robot przy jednym procesie
Rozwój Physical AI nie oznacza automatycznie likwidacji miejsc pracy. Robotyzacja może przejmować zadania powtarzalne, wymagające dużej precyzji albo wykonywane w warunkach trudnych dla człowieka. Jednocześnie rośnie znaczenie kompetencji związanych z obsługą, programowaniem, utrzymaniem i nadzorowaniem systemów automatycznych.
IFR wskazuje niedobór pracowników jako jeden z czynników napędzających rozwój robotyki. Według organizacji automatyzacja może pomagać przedsiębiorstwom radzić sobie z brakami kadrowymi, przejmując część rutynowych czynności
Największa zmiana może więc nie polegać na tym, że człowieka zastąpi maszyna. W wielu zakładach chodzić będzie o coś innego: człowiek będzie pracował razem z maszyną, która potrafi zrobić więcej niż wcześniej.
Skala tej zmiany może być znacząca. Według IFR globalna liczba instalowanych robotów ma nadal rosnąć. Organizacja prognozuje około 655 tys. nowych instalacji w 2026 roku oraz około 806 tys. w 2029 roku.
Jeżeli jednocześnie roboty będą otrzymywały coraz bardziej zaawansowane możliwości AI, przemysł może przejść od automatyzacji opartej przede wszystkim na powtarzaniu instrukcji do automatyzacji, która w większym stopniu dostosowuje się do rzeczywistego świata.
Robotów są już miliony. Następny etap może polegać na tym, aby zaczęły lepiej rozumieć to, co dzieje się wokół nich.
Bibliografia
- International Federation of Robotics (IFR), Five Million Robots now Operate in Factories Globally. World Robotics 2026 Report released, 24 września 2026.
- International Federation of Robotics (IFR), Top 5 Global Robotics Trends 2026, 8 stycznia 2026.
- International Federation of Robotics (IFR), AI in Robotics – New Position Paper, 10 lutego 2026.
- Hitachi, Ltd., Hitachi develops Physical AI technology that learns and optimizes its own motion behavior on-site to automate complex tasks, 23 marca 2026.
- National Institute of Standards and Technology (NIST), Physical AI and Data Generation for Robotics, aktualizacja 24 kwietnia 2026.
- National Institute of Standards and Technology (NIST), Measurement Science for Robotics and Autonomous Systems Program.
