Kaum eine Technologie hat in den vergangenen Jahren für so viel Aufmerksamkeit gesorgt wie die Künstliche Intelligenz. Mit Anwendungen wie Chatbots, Bildgeneratoren oder intelligenten Suchsystemen hat Generative KI gezeigt, wie leistungsfähig moderne Sprachmodelle inzwischen geworden sind. Sie schreiben Texte, erstellen Bilder, programmieren Software und unterstützen Menschen bei immer komplexeren Aufgaben. Am Horizont befindet sich jedoch schon der nächste Schritt: Physical AI.

Mit Physical AI sind KI-Systeme gemeint, die nicht nur Informationen verarbeiten, sondern ihre Umgebung wahrnehmen und sogar physisch in dieser handeln. Sie steuern Roboter, autonome Fahrzeuge oder intelligente Maschinen und verbinden moderne KI mit Sensorik, Robotik und Echtzeitsteuerung. Damit verlässt Künstliche Intelligenz den Bildschirm und wird zu einem aktiven Bestandteil der realen Welt.

Für Deutschland könnte diese Entwicklung von besonderer Bedeutung sein. Während die führenden Modelle der generativen KI heute überwiegend aus den USA und zunehmend auch aus China stammen, verfügt Deutschland über jahrzehntelange Erfahrung in Bereichen wie Maschinenbau, Automatisierungstechnik, industrieller Fertigung und Robotik. Genau diese Kompetenzen könnten im Zeitalter der Physical AI zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.

Was ist Physical AI?

Physical AI beschreibt die Kombination verschiedener Technologien, die zusammen eine intelligente, aber auch handlungsfähige Maschine ermöglichen. Dazu gehören Künstliche Intelligenz, Sensorik, Robotik und leistungsfähige Steuerungssysteme. Ziel ist es, dass Maschinen ähnlich wie Menschen ihre Umgebung wahrnehmen, Informationen interpretieren, Entscheidungen treffen und diese unmittelbar in physische Aktionen umsetzen.

Ein klassisches Sprachmodell könnte einem Serviceroboter beispielsweise den Auftrag geben, ein bestimmtes Werkzeug zu holen. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, das Werkzeug zu erkennen, seinen Standort zu bestimmen, es sicher zu greifen, Hindernisse zu umfahren und es an den richtigen Ort zu bringen. Genau hier setzt Physical AI an.

Der große Gamechanger ist das Aufbrechen der klaren Trennung zwischen digitalen Programmen, vorprogrammierten maschinellen Prozessen und manueller Arbeit von Menschen. Die Physical AI kann theoretisch in allen Bereichen zugleich agieren. Dabei vernetzt sie sich etwa mit anderen Programmen, kann aber auch je nach Umsetzung selbst Maschinen bedienen, natürlich mit Menschen interagieren und die eigenen maschinellen Vorgänge während der Laufzeit an veränderte Umstände anpassen.

Die technische Herausforderung: Alles muss ineinander greifen

Damit eine Maschine intelligent handeln kann, müssen verschiedene Technologien nahtlos zusammenarbeiten. Computer Vision sorgt etwa dafür, dass die Maschine sehen kann. Mithilfe von Kameras, Tiefensensoren oder LiDAR-Systemen erkennt sie Objekte, Personen, Entfernungen und Bewegungen und erstellt ein digitales Abbild ihrer Umgebung.

Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) übernehmen zunehmend die Rolle einer kognitiven Steuerungsebene. Sie verstehen natürliche Sprache, planen komplexe Aufgaben und können unterschiedliche Systeme koordinieren. Dadurch wird die Interaktion mit Robotern deutlich intuitiver.

Hinzu kommt die eigentliche Robotik-Hardware – also Roboterarme, autonome Fahrzeuge, Drohnen oder humanoide Roboter –, welche die Entscheidungen der KI in physische Bewegungen umsetzt. Dabei sorgt Edge AI dafür, dass viele Berechnungen direkt auf der Maschine erfolgen. Gerade in industriellen Anwendungen ist dies entscheidend, da Roboter in Sekundenbruchteilen und auch unabhängig reagieren müssen, statt auf die Verarbeitung in einer entfernten Cloud zu warten.

Eine wichtige Rolle spielen außerdem Simulationsumgebungen und digitale Zwillinge. Da das Training realer Roboter oft teuer, langsam oder gefährlich ist, lernen viele Systeme zunächst in virtuellen Welten. Dort können sie Millionen von Bewegungsabläufen testen, bevor sie ihr Wissen auf reale Maschinen übertragen. Durch Reinforcement Learning lernen die Maschinen durch Versuch und Irrtum. Ähnlich wie ein Mensch verbessern Roboter ihre Fähigkeiten durch wiederholtes Ausführen einer Aufgabe und passen ihr Verhalten kontinuierlich an.

Erst das Zusammenspiel all dieser Komponenten macht Physical AI möglich. Die eigentliche Innovation liegt daher weniger in einer einzelnen Technologie als in ihrer intelligenten Integration. Es reicht nicht ein Sprachmodell und die Hardware zu haben. Die KI muss eine Aufgabe auch sinnvoll in die richtigen Bewegungsbefehle umsetzen und dabei auch die Sicherheit für ihre Umgebung mitdenken. Ein Kochroboter mit Messer könnte sonst etwa zur potentiellen Todesfalle werden. Doch genau diese Herausforderungen machen Physical AI zu einem der spannendsten Zukunftsfelder der Künstlichen Intelligenz.

Die Einsatzbereiche für Physical AI

Zunächst dürfte Physical AI sich jedoch jenseits der Privathaushalte durchsetzen. Dabei muss es auch nicht immer ein kompletter Roboter sein. Für viele Aufgaben benötigt Physical AI nur die mechanischen Komponenten, die für die Ausführung eines sehr spezifischen Aufgabenbereichs nötig ist.

Industrie: Die intelligente Fabrik

Die Industrie ist das größte Einsatzgebiet für Physical AI. Herkömmliche Industrie-Maschinen sind fest auf einen ganz bestimmten Ablauf programmiert. Möchte man etwas anpassen, benötigt die Maschine eine komplett neue Vorgabe, die womöglich mehrere Nachjustierungen benötigt, ehe sie produktiv einsetzbar ist. Moderne KI macht Industrieroboter flexibler.

In der intelligenten Fabrik erkennen Roboter unterschiedliche Werkstücke, passen ihre Bewegungen an veränderte Bedingungen an oder können direkter mit Menschen zusammenarbeiten, weil sie diese erkennen und auf deren Bewegung reagieren können. 

Doch wo der herkömmliche Industrieroboter nur seine Arbeitsschritte macht, ist der intelligente Roboter in der Lage, sich selbst zu analysieren. Sie können Qualitätskontrollen durchführen, Produktionsprozesse optimieren, bei eigenen Problemen einen ausführlichen und/oder leicht verständlichen Report geben, Ersatzteile bestellen und auch selbstständig den Wartungsplan anpassen. Auch sind durch die Flexibilität der Produktion auch auf Kundenwünsche angepasste Produkte viel einfacher zu realisieren.

Logistik

Die Logistik profitiert sehr ähnlich zur Industrie selbst durch die Prozessoptimierung. Hier gibt es auch schon viele prominente Praxisbeispiele, wie etwa das Container Terminal Altenwerder (CTA) in Hamburg. Dieses wurde 2002 direkt als hochautomatisiertes Terminal eröffnet. Die Container werden hier durch fahrerlose Fahrzeuge und Kräne effizient umgeschlagen.

Genau das ist die Stärke, die Logistik im Zusammenspiel mit künstlicher Intelligenz und Automatisierung ausspielt: Da das System zu jeder Zeit weiß wo welches Fahrzeug und welche Ware ist und wann sie geliefert oder abgeholt wird, erfolgt die Lagerung nicht aufgrund einer feste Ordnung, sondern für die größtmögliche Effizienz. Da sich alles sofort auf ändernde Umstände reagiert ist eine Zeit- und Ressourcen-Effizienz möglich, die eine menschliche Leitung nie leisten könnte. Nicht ohne Grund werden Schachspieler längst live mit den perfekt berechneten Zügen der KI verglichen.

Landwirtschaft

Vor einem großen Wandel steht auch die Landwirtschaft. Dass die Landwirtschaft ein perfektes „Feld“ für maschinelle Optimierung ist, wird ihr allerdings wohl auch einiges von der romantischen Idylle nehmen. Auf den Feldern arbeiten die Traktoren und Roboter nämlich zunehmend autonom.

Säen, bewässern, pflegen und ernten – Die großen offenen Flächen der Felder sind eigentlich ideal, um auf menschliche Fahrer zu verzichten. Menschen und Tiere im Feld dürften auch sehr zuverlässig von der Sensorik erkannt werden. Doch die Automatisierung hat noch weitere Vorteile: Die Maschinen überprüfen in Echtzeit Pflanzen und Boden und können darauf die Bewässerung, Unkrautbekämpfung oder Düngung perfekt abstimmen, kranke Pflanzen erkennen und auf mögliche Probleme aufmerksam machen. Am Ende ergibt sich ein höherer Ertrag bei weniger Umweltbelastung und Ressourcen-Einsatz.

Auch in den Ställen ist KI übrigens schon angekommen. Hier geht es vor allem um die Gesundheit der Tiere. Die KI kann aus dem Verhalten teils frühzeitig Erkrankungen erkennen oder Probleme in Fütterung und Haltung am Wohlbefinden der Tiere identifizieren.

Mobilität und Infrastruktur

Verkehr und Infrastruktur ist auch schon länger ein wichtiger Faktor für den Smart City Index. Mittels digitalen Zwillingen lassen sich etwa in Städten die Auswirkung von Änderungen im Verkehrssystem virtuell simulieren. Doch auch im laufenden Betrieb gibt es eine immer größere Vernetzung von Ampeln, um den Verkehrsfluss bedarfsgerecht zu optimieren. Derweil sollen Robotertaxen die letzte Meile im öffentlichen Personennahverkehr bezahlbarer machen.

In der Mobilität gibt es aber noch viel mehr Möglichkeiten. Je automatisierter der ÖPNV wird, desto eher kann auf erhöhtes Fahrgastaufkommen etwa automatisch durch Verstärkerbusse reagiert werden. Im Schienenverkehr können Züge außerdem mit zusätzlicher Sensorik ausgestattet werden, um Schäden frühzeitig zu erkennen und größere Streckenarbeiten zu verhindern. Wartungsroboter inspizieren zudem Stromleitungen, Windkraftanlagen oder Pipelines viel effektiver.

Gesundheitswesen und Pflege

Service- und Assistenzroboter haben im Gesundheitswesen und der Pflege noch mit einem großen Stigma zu kämpfen. Viele befürchten, dass das „Menschliche“ auf der Strecke bleibt, wenn in diesen sensiblen Bereichen Roboter eingesetzt werden. Dabei kämpft das Gesundheitssystem längst mit Personalengpässen, während die Arbeit mit vielen Überstunden und wenig finanziellem Anreiz wenig Azubis anlockt oder gar bindet.

Nehmen Roboter den Transport von Wäschen, Mahlzeiten oder Medikamenten ab oder helfen Patienten beim aufstehen oder waschen, entlastet es die Arbeiter deutlich. Das reduziert nicht nur Überstunden, sondern gibt Pflegern auch mehr Zeit für die eigentliche Betreuung abseits der Routine-Aufgaben. Patienten, die auf Begleitung angewiesen sind, bekommen durch Assistenzroboter womöglich sogar mehr Bewegung. Das ist nicht nur gut für die Gesundheit, sondern ermöglicht auch mehr soziale Teilhabe.

Gastronomie

Ihr habt womöglich auch schonmal Bedienroboter in Restaurants gesehen. Die sind an sich schon praktisch, sind aber noch nicht wirklich autonom. Sie sind noch fehleranfällig und müssen von Menschen noch immer beladen und vom Gast entladen werden. Hier kommt nun die Physical AI ins Spiel.

Service-Roboter, die selbstständig die Bestellungen aufladen können oder dedizierte Stationen, an dem sie von Roboterarmen beladen werden, minimieren die personelle Betreuung, die aktuell noch nötig ist. Noch weiter gedacht könnte sogar die Zubereitung vieler Speisen im Fast Food-Sektor auch von Maschinen übernommen oder zumindest unterstützt werden.

Ein Essen, dass vom Bestellvorgang per Tablet, über die automatisierte Zubereitung bis hin zur Bedienung durch einen Serviceroboter keinen Menschen involviert ist für viele Gäste zwar schwer vorstellbar, ist bei der aktuellen Personalsituation in der Gastro aber nicht unrealistisch. Service-Arbeit würde nicht völlig verloren gehen, aber sich verstärkt im Premium-Sektor bündeln.

Warum Physical AI gerade jetzt entsteht

Dass Physical AI ausgerechnet jetzt an Bedeutung gewinnt, ist kein Zufall. Die grundlegenden Technologien existieren teilweise bereits seit Jahrzehnten: RFID-Technologie ermöglichte schon im zweiten Weltkrieg die Unterscheidung von Freund und Feind auf dem Schlachtfeld, Roboter werden seit den 1960er-Jahren in der Industrie eingesetzt, Computer Vision wird seit vielen Jahren erforscht und auch Verfahren des maschinellen Lernens sind keineswegs neu.

Gerade bei letzterem fehlte aber bislang die Reife, um die einzelnen Elemente zu einem wirklich intelligenten Gesamtsystem zusammenzufügen. Dass die leistungsfähigen KI-Modelle im Mainstream angekommen sind, in einer großer Nutzerbasis reifen und der Einsatz immer günstiger wird, macht den Einsatz von Physical AI nun zunehmend attraktiver.

Hinzu kommt eine gesellschaftliche Entwicklung, die in vielen Sektoren für einen Fachkräfte-Mangel sorgt. Der hat sich mitunter auch in der Corona-Krise verstärkt, als viele sich vorrübergehend umorientieren musste, aber nicht mehr in ihre alten Berufe zurückkehrten. Auch wirtschaftlich ist ein neuer Wettbewerb um neue Technologien losgebrochen, bei der radikale Prozessoptimierung an der Tagesordnung steht. Wer hier nicht mitzieht oder vorangeht, riskiert abgehängt zu werden.

Die Entwicklung von Physical AI ist deshalb weit mehr als ein neuer Technologietrend. Sie ist die Antwort auf mehrere globalen Herausforderungen gleichzeitig: den Mangel an Fachkräften, steigende Produktivitätsanforderungen und den Bedarf an nachhaltigeren Produktionsprozessen.

Darum ist Physical AI eine Chance für Deutschland

Wenn es um Generative KI geht, ist Deutschland zwar nicht völlig abgeschlagen, muss sich aber vor allem der USA und China geschlagen geben. Für Physical AI greifen aber mehrere Disziplinen ineinander, was Deutschland in eine besonders gute Position bringt.

Institute wie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Fraunhofer-Institute, die Max-Planck-Gesellschaft oder führende technische Universitäten genießen international einen ausgezeichneten Ruf. Sie entwickeln unter anderem neue Verfahren für maschinelles Lernen, autonome Systeme, Robotik und Mensch-Maschine-Interaktion.

Wo in der Generativen KI ein sehr offener Schlagabtausch stattfindet und Anwendungen während der Nutzung reifen, stellt die Industrie ganz andere Anforderungen an die Zuverlässigkeit. Eine Umstellung ist eine große Investition und einmal umgebaut, lässt sich eine Produktionsstraße nicht auf Knopfdruck zurücksetzen. Statt kurzer, dynamische Entwicklungszyklen muss Physical AI darum zuverlässig funktionieren, bevor man sie einsetzt. Das kommt der deutschen Innovations-Mentalität besonders entgegen und wir haben International auch noch einen Ruf für Qualität und sind in der digitalen Sicherheit oft Vorreiter für die EU.

Ein großer Vorteil für den Industrie-Standort Deutschland ist ist natürlich die Maschinen- und Robotik-Branche. Hier gehört Deutschland zur Weltklasse und hat viele „Hidden Champions“ die Marktführer in hochspezialisierten Nischen sind. Wir sind sowohl stark bei der Produktion von Robotern und Industriemaschinen, aber bei der Automatisierung der Produktionsstraßen selbst. Diese sind zwar meist fest programmiert, könnten sich aber gut dafür eignen, um in zuvor fest kodierten Abläufen eine Physical AI zwischen zu schalten.

Eine Chance, die aber auch erst genutzt werden muss

Physical AI ist für Europa und insbesondere Deutschland eine große Chance. In der sensiblen Umgebung der industriellen Fertigung kann die bodenständigere und an Standards orientierte Innovationskultur Europas punkten. Niemand möchte seine Produktionsprozesse teuer und zeitintensiv umstellen, nur um dann zu merken, dass die neue Technik nicht zuverlässig arbeitet. 

Die einzelnen Teile sind schon vorhanden: Robotik, Sensoren und KI haben endlich ein Level erreicht, auf dem sie ihren Nutzen gegenseitig multiplizieren. Wir haben außerdem sowohl die Forschung, als auch die Unternehmen, um Physical AI um-, aber auch einzusetzen. Zudem sorgen strenge europäische Gesetze dafür, dass die Endprodukte hohen Standards, etwa bei der Datensicherheit, gerecht werden müssen.

Wie schnell Physical AI einsetzbar ist, hängt stark davon ab, wie komplex die Aufgaben sind. Container-Terminals wie in Hamburg sind vergleichsweise simple Vorgänge für Physical AI. Hier treffen weitläufige Umgebung auf große Container und Fahrzeuge. Je mehr äußere Faktoren reinspielen und je mehr Zusammenarbeit mit Menschen oder Vorbehalte von außen dazukommen, desto schwieriger ist auch die Umsetzung. 

Wie gut Deutschland oder Europa die sich bietende Chance nutzen, ist vor allem eine Frage des Mutes. Unternehmen müssen vorangehen und Technologie investieren, die erst Nachfrage generieren muss. Die Chancen, dass der Mut belohnt wird, sind jedoch hoch. 

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Image via ChatGPT (KI-generiert)

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