تاکنون بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی به پردازش اطلاعات دیجیتال محدود بود: تولید متن، تشخیص الگو در دادهها، تحلیل و پیشبینی. در صورتی که هوش مصنوعی فیزیکی یک گام فراتر مینهد و به روباتها و دستگاهها امکان میدهد محیط را مشاهده کنند، اشیا و شرایط را تشخیص دهند، تصمیم بگیرند و اقدام فیزیکی انجام دهند. اگر هوش مصنوعی مولد «فکر کردن» را بازتعریف کرد، هوش مصنوعی فیزیکی عمل کردن را برای ماشینها امکانپذیر میسازد. محدودیتهای گذشته و فرصتهای جدید
یکی از ضعفهای اتوماسیون سنتی، وابستگی به شرایط کاملا قابل پیشبینی بود. کارخانههایی که با روباتهای سنتی تجهیز شده بودند، در مواجهه با تغییرات کوچک در محل قرارگیری قطعات یا تنوع محصولات با توقف خطوط تولید روبهرو میشدند. اما هوش مصنوعی فیزیکی این محدودیت را کاهش میدهد: نسل جدید روباتها با درک بیشتر محیط، قابلیت سازگاری و یادگیری از تجربیات را دارند و نیازی به برنامهریزی دستی برای هر سناریو نیست.
گروه مشاوره بوستون چند محرک همزمان را عامل رسیدن هوش مصنوعی فیزیکی به آستانه رشد سریع میداند:
پیشرفت مدلهای AI در درک محیط و تصمیمگیری
کاهش چشمگیر هزینههای سختافزاری (سنسورها، دوربینها، پردازندهها و اجزای روباتیک)
افزایش توان پردازشی برای پردازش بلادرنگ دادههای محیطی
رشد استفاده از دوقلوهای دیجیتال برای آموزش و شبیهسازی قبل از ورود به محیط واقعی.
این ترکیب باعث شده هزینه پیادهسازی و زمان بازگشت سرمایه بهطرز ملموسی بهبود یابد: طبق تحلیل بوستون، زمان بازگشت سرمایه از ۵ تا ۷ سال به ۱ تا ۳ سال کاهش یافته، دامنه اتوماسیون تا حدود ۵۰ درصد افزایش یافته و زمان آموزش و راهاندازی …
