Physical AI mit Rekordtempo auf dem Weg zum Milliardenmarkt
Das industrielle Potenzial von humanoiden Robotern oder autonomen Shuttles ist enorm. Eine aktuelle Studie sieht ein rasantes Wachstum in Richtung Multi-Milliardenmarkt. Tech-Kooperationen schießen daher gerade wie Pilze aus dem Boden.
Industrieunternehmen wie Schaeffler investieren gerade viel in humanoide Robotik.Daniel Karmann, Schaeffler
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Künstliche Intelligenz erreicht eine neue Entwicklungsstufe
und verlagert sich zunehmend in physische Anwendungsfelder. Darauf weist eine aktuelle
Studie der Strategieberatung Strategy& von PwC hin. Die Analysten rechnen
bis zum Jahr 2030 mit einem weltweiten Marktpotenzial von rund 430 Milliarden
Euro, davon 80 bis 110 Milliarden Euro in Europa und 20 bis 26 Milliarden Euro
in Deutschland.
Physical AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur digitale
Inhalte erzeugen, sondern realweltliche Geräte und Maschinen autonom steuern
können – von Fahrzeugen über humanoide Roboter bis hin zu
Infrastrukturkomponenten. Die Technologie soll Entscheidungen eigenständig
treffen, sich in komplexen Umgebungen bewegen und physisch mit Menschen
interagieren. Bereits heute kommen autonome Taxis oder selbstlernende
Logistikroboter in ersten Märkten zum Einsatz.
Wertschöpfung entlang der gesamten industriellen Kette
Die Studie sieht die stärksten Wachstumsimpulse im
Mobilitätssektor, etwa beim autonomen Fahren, mit einem potenziellen Volumen
von 170 Milliarden Euro. Weitere relevante Bereiche sind industrielle Systeme
und Infrastruktur (69 Milliarden Euro), humanoide Service‑Roboter (68
Milliarden Euro), Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung (50 Milliarden Euro).
Knappe oder stark ausgelastete Arbeitskräfte sowie Automatisierungspotenziale
gelten als zentrale Treiber der Entwicklung.
Hinter autonomem Fahren erwarten die Strategy&-Experten das größte Umsatzpotenzial vor allem im industriellen KontextStrategy&/PwC
Ein technologischer Schlüssel für die nächste Phase der KI
sind sogenannte Weltmodelle: KI‑Systeme, die physische Umgebungen simulieren
und Prognosen über deren Verhalten treffen können. Sie ermöglichen es, Roboter
und autonome Systeme zunächst virtuell zu trainieren, was Zeit und Kosten in
der Entwicklung deutlich reduziert.
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Enges Zeitfenster für Europas Firmen
Strategy& betont, dass die grundlegenden Plattformen,
Standards und Datenökosysteme für Physical AI in den kommenden 12 bis 24
Monaten entstehen werden. Unternehmen, die sich in dieser Phase nicht
positionieren, könnten langfristig auf fremde Systeme angewiesen sein. „Europa
hat bei Physical AI klare Stärken – in der Automobiltechnologie, der
Industrieautomatisierung und der Sensorik. Aber die Wertschöpfung erstreckt
sich zunehmend über reine Hardware hinaus in Richtung KI-Modelle,
Simulationsplattformen und Recheninfrastruktur“, erklärt Tanjeff Schadt,
Co-Autor der Studie und Partner bei Strategy&.
Schaeffler kooperiert mit Leju Robotics
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Parallel zur Veröffentlichung der Studie hat Schaeffler angekündigt, seine Aktivitäten in Feld der Physical AI weiter auszubauen. Das
Unternehmen hat eine strategische Partnerschaft mit dem chinesischen
Robotikhersteller Leju Robotics geschlossen. Ziel sei es, humanoide
Roboter in industriellen Anwendungen wie Fabrikinspektion, Maschinenbedienung,
Logistik oder kollaborativen Arbeitsumgebungen voranzubringen. Schaeffler
plant, bis 2035 eine mittlere vierstellige Zahl humanoider Roboter in der
eigenen Produktion einzusetzen.
Schaeffler bringt in die Partnerschaft Schlüsselkomponenten
von Wälz- und Präzisionslagern über Sensorik und Motoren bis hin zu Thermo- und
Batteriemanagement ein. Das Unternehmen sieht die Kooperation als wichtigen
Schritt, um seine internationale Position im Humanoid‑Ökosystem auszubauen.
BMW und Mercedes testen humanoide Robotik in der
Produktion
Mercedes‑Benz wiederum testet den humanoiden Roboter „Apollo“ unter anderem in Montagebereichen und in der internen Logistik. Der Hersteller
untersucht dabei, wie humanoide Systeme flexible Automatisierungslücken
schließen und in bestehende Produktionsprozesse integriert werden können.