Sztuczna inteligencja wkracza właśnie w swoją najbardziej przełomową fazę. Wychodząc daleko poza generowanie tekstu czy analizę danych, zaczyna poruszać się, rejestrować bodźce i działać w świecie rzeczywistym. To zjawisko branża określa mianem fizycznej sztucznej inteligencji.
Szacuje się, że do 2030 roku na świecie będzie działać nawet 39 miliardów urządzeń IoT. Wszystkie one będą generować dane na obrzeżach sieci, czyli na halach produkcyjnych, w kopalniach czy w sieciach logistyczno-magazynowych. Mimo to większość obecnych strategii AI wciąż opiera się na scentralizowanej architekturze chmurowej, która po prostu nie została zaprojektowana z myślą o tak rozproszonym, fizycznym świecie.
Przełomowy wpływ fizycznej AI nie będzie więc widoczny w centrach danych generujących kolejne tokeny i przetwarzających polecenia tekstowe. Prawdziwą rewolucję odczujemy na pierwszej linii frontu, czyli tam, gdzie systemy nie mogą pozwolić sobie na najmniejsze opóźnienia, przestoje czy martwe strefy.
Dlaczego potrzebujemy fizycznej AI: wyjście poza chmurę
W centrum danych błąd oznacza po prostu problem z jedną linijką kodu, natomiast w kopalni lub fabryce niesie za sobą realne, fizyczne konsekwencje. Tradycyjne architektury AI zostały zaprojektowane z myślą o scentralizowanym przetwarzaniu danych. W świecie fizycznym model ciągłego przesyłania danych do chmury i z powrotem, znany jako “round trip to the cloud”, zawodzi jednak z trzech kluczowych powodów.
1. Bezpieczeństwo i opóźnienia
W dynamicznym środowisku magazynowym opóźnienie decyzji o zaledwie 500 milisekund może stworzyć bezpośrednie zagrożenie dla ludzi i sprzętu. Tutaj decyzje muszą zapadać w czasie rzeczywistym, ponieważ wpływają bezpośrednio zarówno na bezpieczeństwo pracy, jak i na jej wydajność.
2. Złożoność środowiska
W przeciwieństwie do w pełni kontrolowanych środowisk cyfrowych, systemy fizyczne działają w warunkach chaotycznych i nieprzewidywalnych. Wpływają na nie zmienne oświetlenie, dynamiczne układy przestrzenne, bezpośrednie interakcje z ludźmi oraz naturalne zużycie sprzętu. To oznacza, że sztuczna inteligencja musi być na tyle elastyczna, aby stale dostosowywać się do bieżących zmian, a nie tylko poprawnie wykonywać zadania, do których została pierwotnie przeszkolona.
3. Suwerenność danych
Środowiska operacyjne generują ogromne ilości danych z czujników, na przykład nagrania wideo, sygnatury drgań czy odczyty termiczne. Te wrażliwe informacje są często zbyt poufne, podlegają zbyt rygorystycznym regulacjom lub po prostu mają zbyt dużą objętość, aby ich ciągłe przesyłanie do chmury było możliwe i bezpieczne.
Czynniki sprzyjające wdrażaniu fizycznej AI
W efekcie firmy na nowo analizują, gdzie i w jaki sposób powinna funkcjonować sztuczna inteligencja. Proces wdrażania fizycznej AI przyspiesza kilka kluczowych czynników:
- Decyzje podejmowane w czasie rzeczywistym: W fizycznym świecie każde opóźnienie wiąże się z ryzykiem. Przemysł potrzebuje systemów, które potrafią błyskawicznie analizować otoczenie, podejmować decyzje i przechodzić do działania, niezależnie od tego, czy mówimy o alejkach w magazynie, szpitalnych korytarzach czy halach produkcyjnych.
- Mniejsza zależność od stałej łączności: Ciągłe przesyłanie do chmury ogromnych ilości danych z czujników, strumieni wideo oraz informacji telemetrycznych mocno obciąża infrastrukturę sieciową. Przetwarzanie danych lokalnie w architekturze brzegowej zmniejsza zapotrzebowanie na przepustowość, obniża koszty operacyjne i gwarantuje ciągłość kluczowych procesów nawet w przypadku problemów z połączeniem internetowym.
- Dojrzałość technologiczna sprzętu: Ogromny postęp w dziedzinie czujników, elementów wykonawczych, systemów łączności i przetwarzania brzegowego sprawił, że fizyczna sztuczna inteligencja przeszła z fazy teoretycznej do praktycznych wdrożeń. Maszyny potrafią dziś postrzegać otoczenie i wchodzić z nim w interakcje z precyzją oraz niezawodnością niezbędną do realizacji skomplikowanych zadań.
- Bezpieczeństwo i minimalizacja ryzyka: Systemy AI mogą wyręczać ludzi w strefach niebezpiecznych, co bezpośrednio przekłada się na mniejszą liczbę wypadków i rzadsze przestoje w pracy.
- Suwerenność danych i zgodność z przepisami: Przetwarzanie wrażliwych informacji lokalnie na obrzeżach sieci pozwala organizacjom zachować pełną kontrolę nad miejscem przechowywania danych oraz sposobem zarządzania nimi.
Fundamentalne przejście od automatyzacji reaktywnej do inteligencji adaptacyjnej sprawia, że fizyczna sztuczna inteligencja wymaga zupełnie innej architektury niż rozwiązania oparte na chmurze. Ten model sprawdza się w praktyce tylko wtedy, gdy inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w procesy operacyjne, zamiast funkcjonować jedynie jako dodana z zewnątrz warstwa.
Dlaczego fizyczna AI zasługuje teraz na uwagę
Fizyczna sztuczna inteligencja nie pojawia się w próżni. Stanowi ona rezultat zbiegu różnych czynników, które bezpośrednio wpływają na to, jak funkcjonują przedsiębiorstwa.
Niedobory kadrowe oraz rosnące koszty zmuszają liderów do ponownego przemyślenia tradycyjnej automatyzacji. Statyczne systemy, które jedynie wykonują powtarzalne, zaprogramowane zadania, po prostu już nie wystarczają. Organizacje potrzebują rozwiązań potrafiących dostosować się do sytuacji w czasie rzeczywistym. Na szczęście wspierająca je technologia osiągnęła już pełną dojrzałość. Szybki rozwój przetwarzania brzegowego, zaawansowanej łączności bezprzewodowej, w tym sieci 5G i 6G, a także coraz wydajniejszych modeli AI sprawia, że fizyczna sztuczna inteligencja szybko przechodzi z fazy koncepcyjnej do realnych wdrożeń.
Już na początku 2026 roku firma badawcza IDC* oszacowała, że „globalne wydatki na rozwiązania z zakresu przetwarzania brzegowego wyniosły w 2025 roku 265 miliardów dolarów. Według prognoz będą one rosły w średnim rocznym tempie (CAGR) wynoszącym 12,5%, osiągając poziom niemal 450 miliardów dolarów do 2029 roku.”
Podczas gdy przetwarzanie brzegowe stanowi fundament całego systemu, prognozowany średni roczny wzrost dla samej fizycznej sztucznej inteligencji na poziomie 33,3% wyraźnie wskazuje na ogromne nakłady inwestycyjne firm oraz na głęboką, trwającą właśnie transformację infrastruktury operacyjnej.
Kolejnym istotnym bodźcem jest presja konkurencyjna. Firmy, które jako pierwsze zdecydowały się na wdrożenie tych rozwiązań, już teraz notują wyraźne korzyści w obszarze bezpieczeństwa, wydajności oraz elastyczności operacyjnej. W tak dynamicznym otoczeniu wszelkie opóźnienia będą jedynie pogłębiać dystans dzielący liderów od reszty rynku.
PRZECZYTAJ TAKŻE: Połączenie infrastruktury cyfrowej i projektowania zorientowanego na człowieka, czyli jak fizyczna sztuczna inteligencja zmienia miasta
Jak NTT DATA wdraża fizyczną AI
W lipcu 2024 roku NTT DATA zaprezentowała pierwszą w branży w pełni zarządzaną platformę edge AI. Została ona zaprojektowana specjalnie po to, aby sprostać rygorystycznym wymaganiom fizycznej AI. Zamiast traktować zasoby fizyczne wyłącznie jako źródła danych, podchodzimy do nich jak do inteligentnych, definiowanych programowo systemów, które są wbudowane bezpośrednio w procesy operacyjne.
Wpływ takiego podejścia na codzienną działalność jest niezwykle wymierny:
- Produkcja: Maszyny potrafią wykrywać mikrowibracje oraz sygnały termiczne, samodzielnie dostosowując parametry swojej pracy. Pozwala to skutecznie zapobiegać awariom i ograniczać nieplanowane przestoje.
- Optymalizacja zużycia energii: Systemy dynamicznie bilansują pobór mocy z bieżącym zapotrzebowaniem oraz obciążeniem operacyjnym, nie powodując przy tym absolutnie żadnych strat w wydajności.
- Autonomiczne inspekcje: Czworonożne roboty operują w strefach niebezpiecznych, identyfikując anomalie strukturalne oraz termiczne niewidoczne dla ludzkiego oka. Dzięki temu znacząco minimalizują konieczność przebywania ludzi w miejscach o podwyższonym ryzyku.
Sztuczna inteligencja w praktyce
Zwiększanie wydajności hali produkcyjnej
NTT DATA wdrożyła rozwiązanie do weryfikacji zadań na hali produkcyjnej dla jednego z wiodących przedsiębiorstw z branży produkcji dyskretnej. System ten analizuje procesy produkcyjne lokalnie i w czasie rzeczywistym, aby stale sprawdzać ich zgodność ze standardowymi procedurami operacyjnymi (SOP) oraz dbać o utrzymanie wysokiej jakości produktów.
Dzięki monitorowaniu poszczególnych czynności bezpośrednio w trakcie ich wykonywania, system wykorzystujący technologię brzegową pomaga zagwarantować spójną realizację wszystkich procesów. W przypadku wykrycia jakichkolwiek odstępstw od ustalonych standardów generuje on odpowiednie alerty.
Większa przejrzystość i odporność: gotowość na AI
Dla jednego z globalnych producentów akumulatorów zaprojektowaliśmy skalowalną architekturę przemysłową. Umożliwia ona integrację maszyn pochodzących od wielu różnych dostawców sprzętu, obsługuje szybkie linie produkcyjne, a przy tym spełnia rygorystyczne wymogi z zakresu cyberbezpieczeństwa i zgodności z przepisami. Nasze rozwiązanie zagwarantowało:
- Spójny wgląd w systemy w czasie rzeczywistym oraz scentralizowane monitorowanie wszystkich operacji produkcyjnych.
- Niezawodne data pipeline’y przystosowane do obsługi AI, które poprawiają ogólną efektywność sprzętu, umożliwiają wdrożenie konserwacji predykcyjnej i ułatwiają rozwój kolejnych inicjatyw z obszaru fizycznej sztucznej inteligencji.
- Wysoką odporność oraz integralność informacji. Osiągnęliśmy to dzięki architekturze przywracania systemów po awarii, opartej na redundancji oraz mechanizmie buforowania typu „store-and-forward”, co ostatecznie wyeliminowało wszelkie pojedyncze punkty awarii.
Inteligencja tam, gdzie ma największe znaczenie
Przyszłość sztucznej inteligencji nie ogranicza się już wyłącznie do paneli kontrolnych czy analiz wyświetlanych na ekranach komputerów. Chodzi o wbudowanie inteligencji bezpośrednio w maszyny, obiekty oraz łańcuchy dostaw, które napędzają współczesny świat.
Dla organizacji z branży produkcyjnej, górniczej, logistycznej i energetycznej płynące z tego korzyści są oczywiste. Obejmują one możliwość podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym bez pełnego uzależnienia od sieci, suwerenność danych operacyjnych, pełną zgodność z przepisami oraz usprawnioną integrację starszych systemów OT z nowoczesnymi rozwiązaniami IT.
W NTT DATA dysponujemy odpowiednimi platformami, relacjami partnerskimi i wiedzą specjalistyczną, które pozwalają nam przenieść sztuczną inteligencję z chmury i z powodzeniem wdrożyć ją bezpośrednio w terenie. Niezbędna infrastruktura już istnieje, a inteligencja jest gotowa do działania.
Minął już czas, w którym zastanawialiśmy się, czy fizyczna sztuczna inteligencja zmieni oblicze Twojej działalności. Zmieni je z całą pewnością, dlatego kluczowe pytania brzmią dziś inaczej. Jak szybko możesz przeprowadzić tę transformację oraz czy Twoja infrastruktura jest na nią przygotowana?
PRZECZYTAJ TAKŻE: Hala produkcyjna 2.0, czyli jak sieci przystosowane do sztucznej inteligencji zmieniają oblicze produkcji
CO DALEJ
Dowiedz się więcej o usługach NTT DATA w obszarze brzegowej sztucznej inteligencji (edge AI) i skontaktuj się z naszymi ekspertami. Wspólnie zaplanujemy spotkanie strategiczne lub omówimy projekty pilotażowe dopasowane do unikalnych potrzeb Twojej organizacji.
Komunikat prasowy IDC. Globalne wydatki na edge computing wzrosną o 15%, osiągając 450 miliardów dolarów do 2029 roku. Publikacja z 25 lutego 2026 r.