A fizikai mesterséges intelligencia olyan AI-rendszereket foglal magában, amelyek lehetővé teszik, hogy a gépek önállóan érzékeljék és értelmezzék a fizikai környezetet, majd valós időben reagáljanak a változásokra. Ezek a képességek már nemcsak szoftveres alkalmazásokban jelennek meg, hanem újgenerációs robotokban, autonóm járművekben és fejlett szenzorrendszerekben. A korábbi, szabályalapú megoldásokkal szemben a fizikai AI-t alkalmazó rendszerek tapasztalatból tanulnak, működésüket folyamatosan igazítják az aktuális adatokhoz és helyzetekhez – közölték.

A technológia gyors fejlődését több áttörés együttesen gyorsítja. A multimodális, látás–nyelv–cselekvés (vision-language-action, VLA) modellek lehetővé teszik, hogy a robotok összetett környezeteket értelmezzenek, és az adott helyzethez leginkább illeszkedő műveleteket válasszák ki – az emberi gondolkodáshoz hasonló módon. A beépített neurális feldolgozóegységek (NPU-k) biztosítják a gyors, alacsony késleltetésű feldolgozást közvetlenül a gépeken, csökkentve a felhőalapú rendszerektől való függést. Mindezt a robotikai hardverek fejlődése, így a fejlettebb számítógépes látás, és a kifinomultabb szenzorok tovább erősítik. Az egyre kedvezőbb gazdasági feltételekkel együtt ezek a tényezők közelebb hozzák a fizikai AI ipari léptékű elterjedését.

A jelentés szerint a fizikai AI széles körű bevezetését ugyanakkor továbbra is számos kihívás nehezíti. Az egyik legfontosabb technikai kérdés az úgynevezett "valóságrés" kezelése: annak biztosítása, hogy a szimulált környezetben betanított rendszerek megbízhatóan működjenek a valós világban is. Emellett a szervezeteknek komplex szabályozási környezetben kell eligazodniuk, nagy mennyiségű, különböző típusú adatot kezelniük, valamint foglalkozniuk kell az emberi elfogadottság kérdésével is – különösen a munkahelyek jövőjével kapcsolatos aggodalmak kezelésével.

A kihívások ellenére a fizikai AI alkalmazása egyre több területen jelenik meg: az egészségügyben AI-vezérelt robotsebészeti megoldások és autonóm képalkotó eszközök segítik a munkaerőhiány kezelését és növelik az ellátás pontosságát. Az energetikai szektorban drónokat használnak a hálózat ellenőrzéséhez, és hosszabb távon robotokat terveznek bevetni veszélyes terepi munkák során az emberi életek védelme érdekében. A közszolgáltatásokban pedig AI-alapú drónok és autonóm járművek járulnak hozzá az infrastruktúra állapotának felméréséhez – írták.

A humanoid robotok a fizikai AI következő nagy fejlődési lépcsőjét jelentik az elemzés szerint. Emberközeli felépítésük és mozgásképességük lehetővé teszi, hogy meglévő, emberek számára kialakított környezetekben – például gyártócsarnokokban vagy akár otthonokban – is hatékonyan működjenek, jelentős infrastrukturális átalakítások nélkül.

Elemzői előrejelzések szerint a humanoid robotok elterjedése a következő évtizedben jelentősen felgyorsulhat: becslések szerint akár milliós nagyságrendben jelenhetnek meg a munkahelyeken, miközben a piac értéke 2050-re több ezer milliárd dollárra növekedhet. A raktározás és a logisztika már most kiemelt kísérleti terepet jelent, mivel ezekben az ágazatokban a tartós munkaerőhiány és a nagy pontosságú, fizikai feladatok automatizálásának igénye egyszerre van jelen a Deloitte Tech Trends 2026 kutatás szerint.