Śledź globalne trendy ewolucji technologicznej i wykorzystaj szansę rozwoju inteligencji fizycznej

Inteligencja zmaterializowana to system inteligentny, który integruje postrzeganie, poznawanie, podejmowanie decyzji i działanie poprzez interakcję w czasie rzeczywistym między jednostkami fizycznymi a środowiskiem, obejmując różne formy, takie jak roboty humanoidalne, roboty bioinspirowane oraz zintegrowane systemy środowiskowe. Obecnie inteligencja zmaterializowana rozwija się nieustannie dzięki powtarzającej się interakcji ze środowiskiem, co znacznie poprawia zdolności poznawcze i podejmowania decyzji oraz rzeczywistą skuteczność działania, przyspieszając jej ewolucję w kierunku coraz bardziej autonomicznej i uniwersalnej inteligencji działającej w różnych scenariuszach. Dokładne rozumienie globalnego trendu innowacji technologicznych w zakresie inteligencji zmaterializowanej oraz aktywne reagowanie na głębokie wyzwania mają ogromne znaczenie dla wykorzystania okazji i zdobycia przewagi w nowej rundzie transformacji przemysłowej.

　　Rozwój technologii inteligencji zmaterializowanej na świecie wykazuje pięć głównych trendów

Obecnie technologia inteligencji zmaterializowanej na całym świecie wykazuje przyspieszony trend ewolucyjny, przy czym osiągnięto przełomy w pięciu wymiarach: postrzegania i interakcji, podejmowania decyzji i poznawania, sterowania i wykonywania, fuzji danych z rzeczywistych i wirtualnych domen oraz integracji systemów, co przyspiesza przenoszenie inteligencji zmaterializowanej z laboratoriów do zastosowań masowych.

Jednym z kierunków jest wbudowywanie modeli świata oraz przejście od percepcji do interakcji. Napędzana przez modele świata i technologie wielomodalnej percepcji inteligencja uosobiona znacznie poprawiła swoje zdolności rozumienia i interakcji ze środowiskiem fizycznym, osiągając przełomowy przeskok – od reakcji na bodźce do podejmowania decyzji dedukcyjnych oraz od restrukturyzacji danych do rozumienia wzorców. Meta wprowadziła model świata V-JEPA2, który potrafi przewidywać skutki różnych zachowań i uporządkowywać je według celów, co znacznie zwiększa dokładność wykonywanych czynności. Uniwersytet Pekinowski zaproponował architekturę modelu wieloczulowego języka i działania (MLA), która wprowadza pełną wieloczulowość i zapewnia bardziej wiarygodną podstawę do podejmowania decyzji poprzez integrację sygnałów heterogenicznych.

Po drugie, obserwuje się trend end-to-end oraz zmianę paradygmatu w podejmowaniu decyzji. Hierarchiczna architektura podejmowania decyzji w przypadku inteligencji zmaterializowanej – „mózg + móżdżek” – dojrzała i coraz częściej znajduje zastosowanie; model end-to-end, dzięki swoim zaletom takim jak szeroka pokrywająca zdolność, niska opóźnienia, wysoki stopień autonomii oraz silna współpraca, wykazał ogromny potencjał w badaniach nad inteligencją zmaterializowaną w kierunku ogólnego uogólnienia. Gemini Robotics firmy Google DeepMind opiera się na architekturze VLA end-to-end i posiada doskonałą zdolność uogólniania między różnymi ontologiami; model DOBOT-VLA niezależnie opracowany przez Yuejiang w Chinach integruje możliwości wizualne, językowe i sterujące oraz został zoptymalizowany za pomocą uczenia ze wzmocnieniem w rzeczywistym świecie. W połączeniu z humanoidem ATOM osiągnięto masową produkcję w 2025 roku, umożliwiając wykonywanie złożonych zadań, takich jak chodzenie, dynamiczne utrzymywanie równowagi oraz precyzyjna montaż.

Po-trzecie, przełomowe osiągnięcia w dziedzinie materiałów elastycznych doprowadziły do powstania zdolności samoleczenia. Rewolucja materiałowa napędza ewolucję inteligencji zmaterializowanej od „sztywnego końca wykonawczego” do „ontologii inteligentnej adaptacji”. Czułe, podobne do skóry czujniki dotykowe oraz elektroniczna skóra nadają inteligencji zmaterializowanej wyjątkowo wysoką czułość w zakresie percepcji otoczenia, podczas gdy biomimetyczna struktura elastyczna wyposaża formy życia inteligentne w zmaterializowanej wersji w wielomodalne zdolności ruchowe – takie jak pełzanie, toczenie się i perystaltyka – umożliwiając skuteczną adaptację do różnorodnych scenariuszy zastosowań oraz ich rozszerzanie. Materiały samoregenerujące osiągnęły przełomowe postępy w zakresie aktywnego samoleczenia: po uszkodzeniu ciała mogą one odzyskiwać wiązania chemiczne w sposób odwracalny pod wpływem światła i ciepła. Integrują funkcje wykrywania uszkodzeń, lokalizowania ich źródła oraz samoleczenia, co znacznie poprawia trwałość i niezawodność inteligencji zmaterializowanej w złożonych i surowych środowiskach, zapewniając długotrwałą, autonomiczną pracę.

Czwartym elementem jest integracja danych wirtualnych i rzeczywistych oraz ujednolicenie standardów danych. Wysokie koszty i niewielka skala zbierania danych z rzeczywistych maszyn, a także słaba zdolność uogólniania do nieznanych środowisk stały się barierami w rozwoju inteligencji fizycznej. Generowane źródło danych to środowisko symulacyjne stworzone na podstawie dużego modelu, charakteryzujące się dużą objętością i wysokim stopniem strukturyzacji, które może wypełnić lukę w danych przy niskich kosztach. Po połączeniu z ograniczeniami wynikającymi z praw fizyki oraz hybrydowymi paradygmatami danych i kalibracji za pomocą danych z rzeczywistych maszyn można znacznie zmniejszyć różnicę między symulacją a rzeczywistością. Chińska firma 51Sim zgromadziła scenariusze wspomaganego sterowania od końca do końca oraz syntetyczne dane oparte na platformie Nvidia, które zostały pomyślnie wykorzystane do szkolenia robotów w złożonych środowiskach, takich jak porty i kopalnie. Platforma „Dome DOME” ujednolica interfejsy danych i specyfikacje formatów, likwiduje wroga izolację danych, tworzy uniwersalny język branżowy oraz skutecznie wspiera interoperacyjność między różnymi scenariuszami i zapewnienie wysokiej jakości danych.

Piąte to osiągnięcie współpracy heterogenicznej i stworzenie bezpiecznej podstawy. Dezintegracja oprogramowania i sprzętu oraz modularna integracja przyspieszają rozwój systemów operacyjnych inteligencji wcielonej, umożliwiając zgodność między różnymi ontologiami oraz współpracę heterogeniczną. Architektura OpenRMF ujednolica „zasady ruchu” i „język komunikacji” robotów, umożliwiając operacje wspólne wśród heterogenicznych klastrów maszyn; OM1 zaprezentowany przez OpenMind obsługuje funkcję plug-and-play oraz rozwój interfejsów API głównych modeli językowych w sposób niezależny od ontologii. Integracja systemowa wzmocnia podstawę projektu, gwarantując bezpieczeństwo, wiarygodność oraz przestrzeganie podstawowych ograniczeń. Takie technologie obliczeń prywatności jak trening adwersaryjny czy prywatność różnicowa pozwalają na współpracę międzyinstytucjonalną bez ujawniania surowych danych, tworząc aktywny i bezpieczny, wielowarstwowy system obrony dla skalowalnych zastosowań inteligencji wcielonej.

　　Zastosować wiele środków w celu wzmocnienia konkurencyjności Chin w zakresie inteligencji fizycznej

Obecnie inteligencja fizyczna w Chinach znajduje się w kluczowym etapie koordynowania przełomów technologicznych, wprowadzania rozwiązań do przemysłu oraz kształtowania ekosystemu. Lokalizacja kluczowych elementów sprzętowych przyspieszyła, a wydajność dużych modeli znacznie wzrosła. Krajowa moc obliczeniowa potrafi skutecznie obsługiwać złożone modele, a w niektórych dziedzinach ukształtowały się już wstępne zdolności aplikacyjne. Jednak przy rosnącej intensywności międzynarodowej konkurencji nie można zignorować głębokich wyzwań związanych z inteligencją fizyczną.

Po pierwsze, konieczne jest poprawienie autonomii i kontrolowalności kluczowych komponentów, ponieważ obecnie występuje wysoka zależność zewnętrzna od serwosilników, reduktorów oraz czujników wysokiej klasy. Wydajność systemu energetycznego jest niewystarczająca, a pełna zdolność do samodzielnego opracowywania całej stosu technologicznego nadal pozostaje słaba; po drugie, wymagana jest dalsza rozbudowa systemu standardów oraz ekosystemu przemysłowego – obserwuje się niejednolitość interfejsów sprzętowych, protokołów komunikacyjnych oraz standardów zgodności oprogramowania, powszechne występowanie „wysp danych”, ograniczony wpływ społeczności open source oraz niedobór wysokiej jakości danych interakcyjnych; po trzecie, konieczna jest dalsza doskonalenie systemu zarządzania bezpieczeństwem – trudno jednoznacznie określić podział odpowiedzialności w przypadku wypadków związanych z systemami autonomicznymi. Ciągłe gromadzenie danych poufnych może łatwo prowadzić do zagrożeń takich jak wyciek danych czy naruszenie prywatności, a mechanizmy zapewniające zaufanie w ramach współpracy międzyinstytucjonalnej wymagają ulepszenia.

Wobec powyższych wyzwań Chiny powinny wykorzystać okno możliwości rozwojowych, przyjąć niezależną innowacyjność jako rdzeń, budowę standardów jako punkt wyjścia oraz zarządzanie bezpieczeństwem jako minimalny poziom bezpieczeństwa, przyspieszyć rozwój zintegrowanej inteligentnej ekologii przemysłowej oraz wnieść silny impuls do rozwoju nowej jakości produktywności i budowy potężnego kraju technologicznego.

Jednym z celów jest wzmocnienie rozmieszczenia strategicznych sił technologicznych oraz umocnienie podstaw niezależnej innowacji. Korzystając z nowego krajowego systemu, wzmocnimy strategiczne możliwości naukowo-techniczne krajowych kluczowych laboratoriów w dziedzinie inteligencji fizycznej oraz przeprowadzimy uporządkowane badania naukowe w obszarach takich jak trójdomenowy model fuzji „informacja-fizyka-poznanie”, architektura decyzyjna end-to-end oraz biomimetyczne materiały elastyczne. Wzmocnimy integrację przemysłu, nauki i badań pod przywództwem przedsiębiorstw, wspierając wiodące firmy technologiczne w tworzeniu konsorcjów innowacyjnych, skupiając korzystne zasoby na przełamaniu barier lokalizacji kluczowych komponentów, takich jak silniki serwonapędowe, reduktory oraz śruby wałkowe planetarne, łącząc cały łańcuch „badania podstawowe – rozwój technologii – zastosowanie przemysłowe”, a także przełamując ograniczenia rozwoju przemysłu od samego źródła.

Drugim krokiem jest budowa otwartego i współpracy przemysłowego ekosystemu, który będzie prowadził rozwój wysokiej jakości zgodnie z wysokimi standardami. Należy przyśpieszyć opracowywanie interfejsów sprzętowych oraz protokołów komunikacyjnych międzybranżowych, a także standardów zgodności oprogramowania; należy również promować niezależne i kontrolowalne oprogramowanie podstawowe, takie jak systemy operacyjne i oprogramowanie pośredniczące. Należy zbadać możliwość utworzenia wysokiego poziomu jednostek gromadzących dane i odpowiedzialnych za ich zarządzanie, opracować standardy pozyskiwania i adnotacji danych wielomodalnych, stworzyć symulacyjne punkty odniesienia oraz otwarte platformy danych dla kluczowych scenariuszy, takich jak inteligentna produkcja i operacje o wysokim ryzyku, a także usunąć bariery w obiegu danych. Należy aktywnie wspierać lokalny ekosystem open source, zachęcać uczelnie wyższe, instytuty badawcze oraz przedsiębiorstwa do wspólnego budowania systemów udostępniania mocy obliczeniowej dla algorytmów, obniżać bariery rozwoju i badań, przyspieszać cykle iteracji technologicznych oraz prowadzić podnoszenie jakości branży poprzez standaryzację wysokiego poziomu i podejście open source.

Trzecim krokiem jest ustanowienie skutecznego systemu zarządzania bezpieczeństwem oraz stworzenie solidnej podstawy dla wiarygodnego rozwoju. Należy zbudować hierarchiczny mechanizm ochrony obejmujący bezpieczeństwo algorytmów, danych i fizyczne bezpieczeństwo, wyraźnie określając granice uprawnień i obowiązków wszystkich stron zaangażowanych w produkcję, użytkowanie, dostawę algorytmów oraz nadzór. Przeprowadzanie badań perspektywicznych w zakresie ustalania odpowiedzialności za wypadki, współpracy międzyinstytucjonalnej oraz zasad rządzenia opartych na wzajemnym zaufaniu, a także wypracowywanie wytycznych dotyczących bezpieczeństwa i etyki w odniesieniu do konkretnych zachowań, takich jak nawigacja, współpraca grupowa itp. Eksploracja powszechnych i ostrożnych modeli regulacyjnych, przeprowadzanie ocen etyczno-bezpieczeństwa w całym cyklu życia rozwiązań, wprowadzanie proaktywnych i wielowarstwowych systemów obrony oraz zapewnienie gwarancji instytucjonalnych umożliwiających masową implementację i długotrwały, zdrowy rozwój inteligencji materialnej.