Во вторник завершилась конференция Citi Robotics & Physical AI Leadership Conference . Это ежегодное мероприятие Citi Research собирает вместе основателей, инвесторов, операторов и руководителей отрасли робототехники для оценки состояния «физического ИИ».
Аналитик Хит Терри в среду утром подвел итоги основных моментов, обрисовав картину перехода робототехнической отрасли от проверки концепции к коммерческому внедрению , но предупредив при этом, что масштабирование роботов остается сложной задачей.
« Нехватка рабочей силы, возвращение производства в страну и благоприятные регуляторные факторы ускоряют рост спроса со стороны предприятий, в то время как дефицит данных, нехватка квалифицированных кадров, ограниченность заряда батарей и высокие затраты на развертывание остаются ключевыми проблемами », — объяснил Терри своим клиентам.
В Citi заявили, что победителями в области искусственного интеллекта в физическом мире, скорее всего, станут компании, владеющие собственными данными из реального мира, решающие конкретные проблемы с нехваткой рабочей силы и использующие модели «робототехника как услуга» для снижения первоначальных затрат для клиентов.
Терри выделил такие компании промышленного сектора, подверженные влиянию автоматизации, как Rockwell Automation, Emerson Electric, Honeywell, Symbotic, Ralliant и Belden, в качестве потенциальных бенефициаров.
Гуманоиды привлекают значительный интерес инвесторов. В прошлом месяце мы подробно рассказали о том, как читатели могут инвестировать в преддверии значительного наращивания производства гуманоидов, ожидаемого в ближайшие кварталы. Ознакомьтесь с отчетом .
Через Deutsche Bank :
За последние два года в разработку искусственного интеллекта для физических задач было инвестировано около 20 миллиардов долларов, а его применение охватывает складское хозяйство, логистику, грузоперевозки, строительство, авиацию и оборону.
На прошлой неделе автопроизводитель BMW сообщил , что на заводе в Спартанбурге, штат Южная Каролина, появился новый усовершенствованный человекоподобный робот.
Вот основные выводы Citi, сделанные на конференции по искусственному интеллекту:
Основные выводы по ИИ
Физический ИИ переходит от стадии проверки концепции к коммерческому внедрению , но путь к масштабированию требует гораздо больше операционных затрат, чем предполагает аналогия с цифровым ИИ. В отличие от больших языковых моделей, где базовая модель играет важную роль, физический ИИ делает упор на собственные, специализированные данные, собранные в реальных условиях, на специально разработанное оборудование и сертификацию безопасности.
В ходе сессий участники неизменно указывали на дефицит данных как на ограничивающий фактор, при этом компания Instawork отметила, что даже десятки миллионов часов данных, собираемых в 2026 году, вероятно, представляют собой лишь базисные пункты, а не процентные пункты от того, что в конечном итоге необходимо для достижения высокого уровня производительности робототехники. Энергопотребление, время автономной работы батарей и архитектура чипов также становятся критическими узкими местами , при этом участники дискуссии отметили, что существующие полупроводниковые платформы были разработаны для рабочих нагрузок центров обработки данных, а не для обработки данных в реальном времени на мобильных платформах.
Наиболее коммерчески продвинутые компании, будь то в области человекоподобных роботов, автономных мобильных роботов для складов, автономных грузоперевозок или строительства, имели общий профиль: они начинали с конкретной, сложной проблемы, связанной с трудовыми ресурсами, внедряли модель «робототехника как услуга» (Robotics-as-a-Service) для снижения барьеров внедрения для клиентов и ставили безопасность и надежность выше сложности модели. Несмотря на значительный инвестиционный энтузиазм, краткосрочная окупаемость инвестиций обеспечивается специально разработанными автономными мобильными роботами и специализированными системами от таких компаний, как Locus Robotics и Dexterity. Конференция подтвердила наше мнение о том, что развитие физического ИИ — это десятилетний процесс, приносящий долгосрочную выгоду компаниям, которые владеют механизмом обработки данных, решают реальные проблемы внедрения и соответствуют самым высоким стандартам безопасности.
Основные выводы по промышленному сектору
После посещения конференции Citi Robotics & Physical AI Leadership Conference мы убедились, что автоматизация, робототехника и физический ИИ продолжают постепенно продвигаться к более широкой коммерциализации , создавая, на наш взгляд, устойчивый долгосрочный попутный ветер роста для наших промышленных компаний, ориентированных на автоматизацию. Мы предпочитаем получать доступ к компаниям, занимающимся промышленной автоматизацией, через рейтинговые компании ROK, EMR и HON (специализирующиеся на автоматизации), SYM (автоматизация складов), RAL (датчики и измерительное оборудование) и BDC (промышленные сети), поскольку считаем, что эти компании имеют хорошие возможности для получения выгоды от растущих инвестиций в автоматизацию (включая оборудование, программное обеспечение и ИИ). Ключевыми факторами внедрения автоматизации остаются ограниченный рынок труда, а также ускорение темпов развития внутреннего производства и расширение мощностей, при этом автоматизация способствует повышению производительности, увеличению времени безотказной работы и повышению операционной эффективности/точности, что, по-видимому, обеспечивает высокую рентабельность инвестиций.
Хотя логистика, складирование и автомобилестроение, по-видимому, являются важными конечными рынками, стимулирующими внедрение автоматизации (большие объемы, повторяющиеся задачи), несколько участников дискуссии подчеркнули потенциал ИИ в раскрытии новых навыков/возможностей для робототехники и автоматизации, что со временем может расширить целевые рынки для решений в области автоматизации (новые конечные рынки и новые варианты использования), что мы рассматриваем как общий позитивный фактор. Достижения в области ИИ/LLM наряду с растущей доступностью данных (как реальных, так и смоделированных) приводят к более совершенным технологиям, например, за счет более интегрированного оборудования и программного обеспечения, а также более активного использования, что приводит к все более эффективным развертываниям (по мере того, как системы с поддержкой ИИ становятся «умнее»), что, по нашему мнению, может еще больше ускорить внедрение автоматизации с течением времени. В некоторых случаях доступ к высококачественным данным остается узким местом (когда компании объединяют моделирование с ограниченными данными из реального мира), но мы также рассматриваем это как возможность и конкурентное преимущество для наших компаний, учитывая их большую установленную базу и способность использовать/анализировать данные для дальнейшего повышения автономности и операционной эффективности.
Некоторые компании также отметили бизнес-модели «робототехника как услуга» (RaaS), которые потенциально снижают барьеры для внедрения для малых и средних предприятий благодаря более низким или минимальным первоначальным капитальным затратам . Мы считаем это подтверждением нашей позитивной оценки предложения SYM «склад как услуга» (GreenBox/Exol), которое, по нашему мнению, может способствовать расширению использования решений SYM для автоматизации складов среди более широкого круга клиентов.
Самый важный вывод заключается в том, что физический ИИ находится на стадии развития, и его внедрение будет наращиваться по мере того, как модели «робототехника как услуга» (Robotics-as-a-Service) снижают первоначальные затраты клиентов. Физический ИИ в конечном итоге может выиграть от законов масштабирования, но этот путь будет гораздо медленнее и потребует больших операционных затрат, чем бум чат-ботов.
Профессиональные подписчики могут узнать гораздо больше о физическом искусственном интеллекте на нашем портале Marketdesk.ai .
Комментариев нет:
Отправить комментарий