Raport „Gartner® Emerging Market Quadrant for Physical AI Services” w kategorii uznanych dostawców ocenia 27 podmiotów działających na wschodzącym rynku usług fizycznej sztucznej inteligencji (PAIS).
Zgodnie z analizą firmy Gartner podmioty kształtujące rynek (określane jako „Market Shapers” i umiejscowione w prawym górnym rogu zestawienia) to grupa dostawców, którzy z największym prawdopodobieństwem napędzą przełomowe zmiany w sektorze PAIS. Firmy te wyszły już poza fazę eksperymentów i zaczynają w znaczący sposób redefiniować działanie sztucznej inteligencji w środowiskach fizycznych.
W naszej perspektywie NTT DATA wyróżnia się praktycznym zastosowaniem innowacji na globalną skalę oraz kompleksowym stosem technologicznym łączącym infrastrukturę brzegową z robotyką. Rozwiązanie to obejmuje w pełni zarządzaną platformę, a także rozbudowaną ofertę sprawdzoną w warunkach produkcyjnych i zaawansowanych środowiskach w terenie.
Czym jest raport Emerging Market Quadrant?
„Raport Emerging Market Quadrant firmy Gartner ma pomóc klientom w zrozumieniu dynamiki stosunkowo nowych i szybko zmieniających się możliwości rynkowych, a także w wytypowaniu dostawców technologii, których warto wziąć pod uwagę przy podejmowaniu decyzji o zakupach, współpracy, przejęciach i inwestycjach.”
Czym jest fizyczna sztuczna inteligencja?
Fizyczna sztuczna inteligencja umożliwia autonomicznym maszynom postrzeganie, rozumienie i wykonywanie złożonych zadań w świecie fizycznym. W ujęciu systemowym technologia ta obejmuje pojazdy, statki, maszyny, drony, roboty oraz czujniki podłączone do sieci.
Czym są usługi w zakresie fizycznej AI?
Według firmy Gartner usługi fizycznej sztucznej inteligencji to „usługi profesjonalne i zarządzane, które pomagają organizacjom w planowaniu, projektowaniu, tworzeniu, integracji, wdrażaniu i eksploatacji systemów fizycznych opartych na sztucznej inteligencji”. Działania te mogą „obejmować strategię, opracowywanie modeli, integrację, testowanie i wdrożenie, a także bieżące wsparcie i konserwację”. Ma to na celu „zapewnienie, że fizyczne systemy oparte na sztucznej inteligencji działają bezpiecznie, osiągają założone cele wydajnościowe oraz są zgodne z normami branżowymi i wymogami regulacyjnymi”.
Jakie są trendy w obszarze fizycznej sztucznej inteligencji?
Wśród trendów wskazanych przez firmę Gartner znajdują się „przejście od fazy eksperymentalnej do wdrożeń przemysłowych” oraz „rosnąca popularność kompleksowych usług profesjonalnych i zarządzanych”. Istotne jest także priorytetowe traktowanie „bezpieczeństwa, zgodności z przepisami oraz ograniczania ryzyka na podstawie symulacji”, a do tego integracja technologii informatycznych i operacyjnych oraz rozwój „wyspecjalizowanych rozwiązań MLOps dla świata fizycznego”.
Jakie branże wykorzystują fizyczną AI?
Przemysł wytwórczy, transport i logistyka, energetyka i surowce, inteligentne miasta oraz inne rzeczywiste środowiska fizyczne, w szczególności fabryki, magazyny i praca w terenie, wszystkie czerpią korzyści z fizycznej sztucznej inteligencji.
Edge-native: Inteligencja w czasie rzeczywistym
Zaawansowane: dostarczanie usług w modelu network-native
Eksperckie:symulacje, robotyka i cyfrowe bliźniaki
Ciągła:orkiestracja i nadzór nad cyklem życia
Usługi produkcji i zarządzania: dla dużych firmCharakterystyki kwadrantów przedstawione przez firmę Gartner
Dostawców usług ocenionych przez firmę Gartner
Podmiotów kształtujących rynek, zidentyfikowanych przez firmę Gartner
Obszary przełomowych zmian wyjaśnione przez firmę Gartner
Zintegrowanie inteligencji działającej w czasie rzeczywistym z maszynami i procesami operacyjnymi przynosi znaczące korzyści dla fabryk, magazynów, miast oraz infrastruktury krytycznej. Fizyczna sztuczna inteligencja wchodzi w bezpośrednią interakcję ze światem rzeczywistym. Połączenie technologii brzegowych oraz fizycznej sztucznej inteligencji zapewnia możliwości, które pozwalają maszynom postrzegać otoczenie, podejmować decyzje i działać w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie to zmniejsza opóźnienia, poprawia bezpieczeństwo i umożliwia automatyzację przedsiębiorstw na szeroką skalę.
Fizyczna sztuczna inteligencja zmienia sposób funkcjonowania organizacji w różnych branżach, jednak sukces zależy od jej bezpiecznego i niezawodnego wdrożenia. Kompleksowe portfolio rozwiązań NTT DATA w zakresie fizycznej sztucznej inteligencji pomaga klientom tworzyć bardziej inteligentne procesy operacyjne, które zwiększają produktywność, poprawiają wyniki operacyjne i przynoszą wymierną wartość biznesową.
Wyższa wydajność
Automatyzacja powtarzalnych, pracochłonnych lub wymagających szybkiej realizacji zadań w fabrykach, magazynach, szpitalach, placówkach handlowych, gospodarstwach rolnych i sieciach logistycznych.
Niższe koszty operacyjne
Ograniczenie nakładu pracy ręcznej, przestojów, marnotrawstwa, poprawek i zużycia energii w celu obniżenia kosztów pracy, utrzymania, materiałów oraz utrzymania obiektów.
Zwiększone bezpieczeństwo
Powierzenie robotom, pojazdom autonomicznym, dronom i inteligentnym maszynom ryzykownych zadań, takich jak podnoszenie ciężkich ładunków, przeprowadzanie niebezpiecznych inspekcji oraz udział w akcjach ratowniczych.
Lepsze doświadczenia
Zapewnienie szybszych dostaw, inteligentniejszej obsługi w placówkach handlowych, bardziej niezawodnego wsparcia w terenie, spersonalizowanych środowisk oraz łatwiejszego dostępu do produktów i usług.
Nowe możliwości generowania przychodów
Tworzenie nowoczesnych ofert, obejmujących usługi autonomiczne, subskrypcje na utrzymanie predykcyjne, inteligentną infrastrukturę, robotykę oferowaną jako usługę oraz innowacyjne produkty oparte na sztucznej inteligencji.
Połączenie czujników, wizji komputerowej, brzegowej sztucznej inteligencji, robotyki oraz systemów sterowania w celu interpretacji świata rzeczywistego i natychmiastowego podejmowania działań.
Większa autonomia
Zdolność do nawigacji, przemieszczania się, adaptacji, kontroli i manipulowania obiektami, a także reagowania na zmieniające się otoczenie przy ograniczonej ingerencji człowieka.
Optymalizacja w pętli zamkniętej
Ciągła detekcja, analiza, podejmowanie działań i uczenie się na podstawie wyników, co pozwala poprawić kontrolę nad procesami, wydajność maszyn oraz precyzję operacyjną.
Inteligencja brzegowa
Wykorzystanie sztucznej inteligencji blisko miejsca operacji fizycznych w celu zmniejszenia opóźnień, poprawy niezawodności systemów oraz ograniczenia konieczności przesyłania wrażliwych danych do chmury.
Integracja systemów cyfrowych i fizycznych
Łączenie modeli sztucznej inteligencji, urządzeń IoT, robotyki, cyfrowych bliźniaków, systemów przemysłowych i platform korporacyjnych, co sprawia, że operacje fizyczne stają się w pełni mierzalne oraz programowalne.
