Physical AI markiert Wendepunkt der Robotik

Physical AI gilt als nächste Evolutionsstufe der Künstlichen Intelligenz: KI, die über strikt vorgegebene Prozesse hinaus freier in der physischen Welt agieren kann. Unternehmen verbinden damit für die kommenden Jahre erhebliches Potenzial. Das zeigt eine aktuelle Studie des Capgemini Research Institute mit dem Titel „Physical AI: Taking human-robot collaboration to the next level“, wie aus der Mitteilung hervorgeht.

Im Kern beschreibt die Studie einen grundlegenden Wandel in der Robotik. Physical AI steht demnach für den Übergang von reiner Automatisierung hin zu autonomem Handeln in der realen Welt. Statt fest programmierter Abläufe rückt die Fähigkeit in den Vordergrund, Umgebungen wahrzunehmen, Zusammenhänge einzuordnen und in dynamischen Situationen eigenständig zu reagieren.

Was verändert Physical AI in der Robotik?

Branchenübergreifend misst eine Mehrheit der befragten Führungskräfte Physical AI grundlegende Bedeutung zu. Im Bereich Hightech sehen 93 % Physical AI als „Gamechanger“, in Lagerhaltung und Logistik sind es 69 %, in der Landwirtschaft 59 %. Global teilen nahezu drei Viertel der Führungskräfte in den USA sowie rund zwei Drittel in Europa und im asiatisch-pazifischen Raum diese Einschätzung.

Laut Studie ist Physical AI an einem Wendepunkt angekommen. Fortschritte bei Foundation Models verleihen Robotern die nötigen Fähigkeiten, um autonom in komplexen Umgebungen zu agieren. Gleichzeitig verkürzen Simulationstechnologien die Trainingszyklen erheblich, weil Lernen in großem Umfang möglich wird.

Hinzu kommt ein sich selbst verstärkender Effekt aus KI, Robotik und Daten. Im Einsatz generierte reale Daten verbessern kontinuierlich Leistung und Generalisierungsfähigkeit der Systeme. Ergänzt wird das durch Fortschritte bei Edge Computing und Batterietechnologien, sinkende Hardwarekosten, neue Geschäftsmodelle wie Robotics as a Service sowie Konnektivitätsfortschritte etwa durch private 5G-Netze und präzise drahtlose Ortung.

Die vollständige Studie ordnet Physical AI damit nicht nur als neues Robotikthema ein, sondern als neue Intelligenzschicht für Robotersysteme. Im Mittelpunkt steht die Fähigkeit, in unstrukturierten Umgebungen zu arbeiten, kontextbezogene Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und sich an wechselnde Bedingungen anzupassen. Genau darin liegt der Unterschied zu klassischer Robotik, die vor allem in strikt kontrollierten Umgebungen ihre Stärke ausspielt.

Wo entstehen neue Anwendungen durch Physical AI?

Der Optimismus ist entsprechend groß. 60 % der Führungskräfte gehen davon aus, dass Physical AI Robotikanwendungen ermöglicht, die bislang nicht möglich oder wirtschaftlich nicht sinnvoll waren. Die Anwendungsfälle reichen von gefährlichen Tätigkeiten, Mikro-Logistik, Pick-and-Place-Aufgaben und Feldinspektionen bis hin zu branchenspezifischen Szenarien wie dynamischer Montage in der Fertigung, Unterstützung im Gesundheits- und Pflegebereich des öffentlichen Sektors sowie Schadenserfassung nach Katastrophen in der Versicherungswirtschaft.

Ein Blick in das PDF zeigt, dass Capgemini diese Einsatzfelder noch breiter fasst. Genannt werden unter anderem adaptive Materialflüsse, autonome Gütertransporte, Inspektions- und Wartungsaufgaben, Lab Automation, Rehabilitationsanwendungen, Präzisionslandwirtschaft sowie robotische Kartierung und Vermessung in Bau- und Bergbauumgebungen. Für die Industrie besonders relevant sind dabei dynamische Montage, adaptive Pick-and-Place-Prozesse, Mikro-Logistik und Feldinspektionen, weil sie genau jene Bereiche adressieren, in denen Variabilität und Umgebungsdynamik klassische Automatisierung bislang begrenzt haben.

Laut Studie sehen 62 % der Führungskräfte eine Ausweitung des operativen Einsatzbereichs von Robotern durch Physical AI. 60 % gehen davon aus, dass Robotik dadurch in Feldern wirtschaftlich wird, die zuvor als unpraktikabel oder zu komplex galten. Die Analyse des Reports legt nahe, dass gerade diese Verschiebung den industriellen Hebel ausmacht: weg von hochstandardisierten Einzelzellen, hin zu flexibleren Robotiksystemen mit größerer Bandbreite an Aufgaben.

Warum wird Physical AI für Produktion und Reindustrialisierung relevant?

Mit der zunehmenden Reindustrialisierung in Europa und den USA entwickelt sich Physical AI nach Einschätzung der Befragten zu einem zentralen Beschleuniger dieses Wandels. 43 % der Führungskräfte geben an, dass Reshoring und Reindustrialisierung ihr Interesse an Physical AI als Unterstützung einer skalierbaren inländischen Produktion verstärken.

Zwei Drittel der Unternehmen verleihen Physical AI inzwischen eine hohe Priorität in ihrer Automatisierungsagenda für die kommenden drei bis fünf Jahre. Mehr als die Hälfte der Befragten sieht autonome mobile Roboter, industrielle Roboterarme und kollaborative Roboter als die am schnellsten wachsenden Robotik-Formen in diesem Zeitraum, deutlich vor humanoiden Robotern.

Ein zentraler Treiber für Investitionen in Physical AI sind Engpässe bei Arbeitskräften, noch vor den reinen Arbeitskosten. Besonders ausgeprägt ist dieser Faktor in der Landwirtschaft, im Einzelhandel, in der Hightech-Industrie, in Lagerhaltung und Logistik sowie in der Automobilbranche.

Die PDF-Analyse unterstreicht diese wirtschaftliche Stoßrichtung. 76 % der Führungskräfte erwarten Produktivitätsgewinne durch Physical AI, 70 % sehen Vorteile bei der Kosteneffizienz und 65 % bei Qualität und Präzision. Hinzu kommen operative Resilienz, höhere Sicherheit und geringere körperliche Belastung. Damit erscheint Physical AI weniger als isoliertes Technologiethema, sondern als Antwort auf mehrere strukturelle Herausforderungen zugleich: Fachkräftemangel, Flexibilitätsbedarf, Reshoring und resiliente Produktion.

Physical AI soll darüber hinaus die notwendige Agilität für langfristige Reindustrialisierung schaffen. Nahezu die Hälfte der Führungskräfte nennt höhere Flexibilität als zentralen Nutzen, insbesondere weil sich Produktionssysteme und Arbeitsabläufe schneller neu konfigurieren lassen als mit klassischer Robotik oder starrer Automatisierung. Darüber hinaus heben mehr als die Hälfte Verbesserungen bei der Sicherheit sowie eine geringere körperliche Belastung für Mitarbeitende hervor.

Welche Robotikformen profitieren jetzt am stärksten?

Auch wenn humanoide Roboter viel Aufmerksamkeit auf sich ziehen, sieht die Studie den kurzfristigen Wachstumsschub vor allem bei etablierten Plattformen. Autonome mobile Roboter, industrielle Roboterarme und Cobots gelten für die kommenden drei bis fünf Jahre als die dynamischsten Robotik-Formen.

Diese Einordnung deckt sich mit der Vertiefung im PDF. Dort wird klar, dass der unmittelbare wirtschaftliche Nutzen vor allem über bekannte Bauformen entsteht, die durch Physical AI leistungsfähiger werden. Die Studie erwartet den Markthochlauf also nicht primär durch völlig neue Robotikklassen, sondern zunächst durch die Aufwertung bestehender Systeme mit mehr Wahrnehmung, Adaptivität und Autonomie. Mobile Manipulatoren werden zwar als wachstumsstark beschrieben, gelten aber noch als weniger ausgereift. Humanoide Roboter bleiben vorerst eine längerfristige Perspektive.

Peter Fintl, Vice President Technology & Innovation bei Capgemini Engineering, erklärt: „Robotik bedeutete bisher Fabrikhallen, geschützte Umgebungen sowie definierte und repetitive Aufgaben. An einen universellen Einsatz war nicht zu denken. Die technologischen Durchbrüche im Bereich der künstlichen Intelligenz, Rechenleistung und Mechanik markieren jetzt einen Wendepunkt. KI ermöglicht es Systemen nun, nicht nur die Welt zu sehen, sondern sie zu verstehen sowie adaptiv und autonom zu handeln. Physical AI findet sich in der Welt der Menschen zurecht und kann mit uns natürlich interagieren.“

Und weiter sagt Fintl: „Auch wenn die Welt derzeit auf die humanoiden Roboter blickt, so liegt der Hebel für den nutzenstiftenden Einsatz unmittelbar in traditionellen Bauformen wie automatisierte Transportsysteme, robotische Arme oder kollaborative semi-stationäre robotische Systeme. Gerade für die europäische und deutsche Industrie ist es nun wichtig, rasch den Sprung von vereinzelten Demonstratoren hin zur breiten produktiven Anwendung zu meistern.“

Warum bleibt die Skalierung von Physical AI schwierig?

Nahezu zwei Drittel der Führungskräfte erwarten, dass Physical AI innerhalb der nächsten fünf Jahre den Sprung von Pilotprojekten zu breiterer Implementierung schafft. Derzeit geben jedoch nur 4 % an, bereits im großen Maßstab zu operieren. Tatsächlich bleibt die Skalierung für fast acht von zehn Führungskräften eine Herausforderung.

Die Studie macht zugleich deutlich, dass die Hürden über die reine Modellleistung hinausgehen. Genannt werden technologische Reife, Zuverlässigkeit, Geschicklichkeit bei der Manipulation, fehlende oder teure Realdaten für das Training sowie die Schwierigkeit, Systeme sicher in operative Umgebungen einzubetten. Hinzu kommen Cybersecurity, Regulierung, OT-IT-Integration und Flottenmanagement, sobald Physical-AI-Systeme über Pilotprojekte hinaus an mehreren Standorten laufen sollen.

Gerade dieser Punkt fällt in der PDF-Analyse auf: Physical AI wird dort ausdrücklich als Betriebs- und Plattformthema beschrieben. Unternehmen müssen demnach nicht nur Robotik beschaffen, sondern auch Datenstrukturen, Sicherheitsarchitekturen, Wartungsprozesse, Schnittstellen zu ERP-, MES- und OT-Systemen sowie Governance-Modelle aufbauen. Der Übergang von Demonstratoren zu belastbaren Produktionssystemen entscheidet sich damit nicht allein an der KI, sondern an der Fähigkeit, diese Systeme industriell zu integrieren und verlässlich zu betreiben.

Was bremst humanoide Roboter trotz großer Aufmerksamkeit?

Das kurzfristige Wachstum wird laut Studie von etablierten Robotik-Formen getragen. Humanoide Roboter wecken zwar großes Interesse, stoßen aber weiterhin auf erhebliche Herausforderungen und gelten daher als langfristige Option. 72 % der Führungskräfte nennen technologische Unreife wie noch fehlende Zuverlässigkeit und Geschicklichkeit als Hemmnis, 63 % führen hohe Kosten an und 58 % sehen die Trainingsanforderungen als Hürde.

Zudem ist für mehr als sechs von zehn Führungskräften der Return on Investment humanoider Roboter derzeit nicht klar genug. Auch die gesellschaftliche Akzeptanz stellt eine Herausforderung dar. Mehr als sechs von zehn Führungskräften sehen öffentlichen Widerstand als kritisches Hindernis für die Einführung humanoider Roboter.

Die vertiefende Analyse des Capgemini-Reports bestätigt dieses Bild. Humanoide Systeme gelten zwar langfristig als potenziell transformativ, insbesondere wegen ihrer Einsetzbarkeit in menschlich gestalteten Umgebungen. Für den industriellen Massenbetrieb fehlen jedoch vielerorts noch belastbare Voraussetzungen bei Sicherheit, Kosten, Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit. Die Studie mahnt daher zu einem nüchternen Blick: Der produktive Nutzen entsteht kurzfristig eher in zweckorientierten, etablierten Robotikformen als in spektakulären humanoiden Demonstratoren.

Wie ist Physical AI für die Industrie einzuordnen?

Aus der Mitteilung und der Analyse der vollständigen Studie ergibt sich ein klares Bild. Physical AI ist weniger ein singuläres Produkt als vielmehr eine neue Stufe industrieller Robotik. Der Mehrwert liegt in höherer Anpassungsfähigkeit, schnellerer Umrüstung und einer Ausweitung wirtschaftlich sinnvoller Automatisierung auf Tätigkeiten, die bislang zu variabel, zu komplex oder zu personalintensiv waren.

Damit beschreibt Capgemini einen Wendepunkt, der weniger von spektakulären Einzelprojekten als von industrieller Umsetzung im großen Maßstab geprägt sein dürfte. Vor allem dort, wo Robotik heute an Variabilität, Umgebungsdynamik oder Wirtschaftlichkeit scheitert, könnte Physical AI neue Spielräume eröffnen. Entscheidend ist dabei nicht, wo die Technologie in Demos beeindruckt, sondern wo sie sich robust, sicher und wirtschaftlich in reale industrielle Prozesse übersetzen lässt, wie aus der Studie hervorgeht.

Quelle: Cap Gemini