Physische KI verstehen: Wie KI über die digitale Welt hinausgeht

Die Fähigkeiten der KI erweitern sich schrittweise von der reinen Inhaltserzeugung hin zur Durchdringung der realen Welt. In der Technologie-Community entsteht ein neuer Schwerpunkt: wie Systeme in die Lage versetzt werden können, die Gesetze der Physik wirklich zu verstehen, damit sie in realen Umgebungen sicher und zuverlässig arbeiten können. Physical AI ist ein Kernbereich, der in diesem Kontext an Bedeutung gewonnen hat und einen entscheidenden Wandel in der Entwicklung der KI markiert—von der „Informationsintelligenz“, die virtuelle Daten verarbeitet, hin zur „realen Intelligenz“, die mit der physischen Welt verbunden ist.

Der folgende Inhalt analysiert Physical AI aus mehreren Dimensionen: ihre technologische Entwicklung, die zugrunde liegenden Betriebsmechanismen, typische Anwendungsszenarien und NVIDIAs Full-Stack-Strategie.

Von Wahrnehmung zu Physik: Die Entwicklung der KI-Technologie

Rückblickend auf die Entwicklung der KI lässt sich ihre Entwicklung grob in die folgenden Phasen unterteilen:

Perzeptive KI: Hauptsächlich verantwortlich für die Erkennung von Bildern, Sprache und verschiedenen Signalen.

Generative AI: Beginn der Erstellung von Texten, dem Zeichnen von Diagrammen und dem Schreiben von Code.

Agentische KI: In der Lage, komplexe Aufgaben selbstständig zu planen und auszuführen.

Physische KI: Lernt, die reale Welt zu verstehen, Schlussfolgerungen zu ziehen und darin zu handeln.

In den ersten drei Phasen waren die Fähigkeiten der KI weitgehend auf den digitalen virtuellen Raum beschränkt und drehten sich um Datenverarbeitung, Inhaltserstellung und logische Entscheidungsfindung. Physische KI soll dies ändern. Ihr zentrales Ziel ist es, KI in die Lage zu versetzen, die physikalischen Gesetze der realen Welt zu verstehen und zu modellieren und dadurch Wahrnehmung, Urteilsvermögen und tatsächliches Handeln in einer greifbaren externen Umgebung zu erreichen.

Die größte Veränderung in diesem Zeitraum war eine vollständige Überarbeitung des Systemsteuerungsmodells—zuvor auf starre Regeln und deterministischen Code angewiesen, wird es nun an Deep-Learning-Modelle auf Basis neuronaler Netzwerke übergeben. Sobald KI die Gesetze der Physik integriert, werden ihre Generalisierungsfähigkeit und Umweltanpassungsfähigkeit maximiert, wodurch die Grundlage für ihren stabilen Betrieb in der komplexen und sich ständig verändernden realen Welt geschaffen wird.

Wie gut physische KI dies jedoch leisten kann, hängt stark davon ab, wie gut die zugrunde liegende Technologie ist. Training in großem Maßstab, hochpräzise Simulationen und die gemeinsame Nutzung mehrerer Geräte setzen die Bandbreite, Latenz und Stabilität der Verbindungen zwischen Computern stark unter Druck. Als professioneller Hersteller von Hochleistungs-Interconnect-Lösungen hat QSFPTEK die kritischen Anforderungen von KI-Training und Inferenz adressiert, indem es optische Module für mehrere Geschwindigkeiten anbietet, darunter 1.6T InfiniBand, 800G RoCE und 400G RoCE sowie Interconnect-Zubehör wie DACs und AOCs. Sie bieten außerdem eine vollständige Netzwerkarchitektur (InfiniBand und RoCE) sowie Flüssigkeitskühlungslösungen, um den Anforderungen physischer KI-Infrastrukturen unterschiedlicher Größenordnungen und Anwendungsszenarien gerecht zu werden.

Was ist Physical AI?

Physical AI (auch oft als generative Physical AI bezeichnet) ist eine Klasse intelligenter Technologien, die auf die reale physische Welt ausgerichtet sind und darauf abzielen, autonomen Systemen—wie Robotern und selbstfahrenden Fahrzeugen—zu ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen und komplexe Handlungen darin auszuführen.

Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die hauptsächlich Text, Bilder oder Videos verarbeitet, nutzt physische KI dreidimensionale räumliche Beziehungen und physikalische Gesetze, damit ihr Modell funktioniert. Das bedeutet, dass die Ausgaben und Entscheidungen der KI realen Regeln wie Schwerkraft, Bewegung, Kollisionen und Optik folgen. Es ist nur logisch, dass physische KI sicherstellen muss, dass die von ihr erzeugten Ergebnisse physikalisch gültig sind. Beispielsweise werden Bilder und Videos durch das Hinzufügen physikalischer Grenzen realistischer in Bezug darauf, wie sie sich bewegen, welche Kräfte wirken und wie konsistent die Szene ist.

In der Robotik erleichtert physische KI dem System das Verstehen und Interagieren mit seiner Umgebung. Herkömmliche Roboter folgen vordefinierten Regeln, um Aufgaben auszuführen, während Roboter auf Basis physischer KI Objektattribute erkennen, Bewegungstrends vorhersagen sowie Entscheidungen und Vorgänge in komplexen, sich ständig verändernden Umgebungen eigenständig treffen bzw. ausführen können. Das bedeutet, dass sie für mehr Dinge eingesetzt werden können.

Wie funktioniert physische KI?

Der wichtigste Teil der physischen KI ist die enge Integration von Wahrnehmung (wie das System die Welt sieht), Schlussfolgerung (wie das System entscheidet, was zu tun ist) und Aktion (wie das System die Aktion ausführt). Dadurch können automatisierte Systeme Aufgaben in realen physischen Umgebungen sicher und effizient ausführen. Dies erfordert nicht nur fortschrittliche Algorithmen, sondern auch hochpräzise Simulationsumgebungen, Reinforcement-Learning-Strategien und multimodale Datenverarbeitungsfähigkeiten.

Multimodale Wahrnehmung und physisches Verständnis

Physische AI-Systeme empfangen Daten von verschiedenen Geräten wie Kameras, LiDAR und Kraftsensoren und sammeln gleichzeitig Informationen über die Umgebung. Im Gegensatz zu generativen AI-Modellen betrachtet physische AI nicht nur die oberflächliche Erscheinung von Daten. Sie konzentriert sich auf die Analyse räumlicher Beziehungen, des Objektverhaltens und physikalischer Gesetze. Dies hilft ihr, ein tiefes Verständnis zu entwickeln, das für Entscheidungsfindung und Handlungsausführung genutzt werden kann.

Wenn ein Roboter beispielsweise ein Objekt greift, muss er wissen, was es ist, wie schwer es ist, welche Form es hat und wie rutschig es ist, und dann seine Greifweise entsprechend anpassen. Das bedeutet, dass Maschinen mit neuen Situationen und schwierigen Aufgaben umgehen können.

Simulation und Erzeugung synthetischer Daten

Die Erfassung hochwertiger physikalischer Daten in der realen Welt ist kostspielig, riskant und ineffizient. Daher ist physikbasierte KI stark auf hochrealistische physikalische Simulationsumgebungen angewiesen, um Trainingsdaten zu generieren.

Mithilfe der Digital-Twin-Technologie können virtuelle Welten Bewegungen, Kollisionen und Lichtveränderungen in realen Szenen nachbilden. Dadurch können Maschinen und Sensoren darin interagieren. Die daraus resultierenden Daten können nach der Annotation und Erweiterung zum Trainieren von Modellen verwendet werden, sodass das System vor seiner formalen Bereitstellung in der realen Welt umfangreiche Betriebserfahrung sammeln kann.

Reinforcement Learning und Policy-Training

Physische KI-Systeme verwenden normalerweise einen Prozess namens Reinforcement Learning, um Robotern beizubringen, Dinge auf sichere Weise zu tun. Das System lernt durch Ausprobieren und Fehler, und es erhält für jeden richtigen Schritt eine Belohnung, die ihm hilft, die richtige nächste Aktion auszuwählen.

Nach vielen Versuchen lernt der Roboter allmählich, schwierige Dinge zu tun, wie Objekte mit einem Roboterarm zu bewegen, sich selbstständig fortzubewegen oder komplizierte Aufgaben auszuführen. Nach dem Training kann das Modell in der realen Welt eingesetzt werden und zeigt, dass es sich anpassen und gut funktionieren kann.

Typische Anwendungsszenarien von Physical AI

Das Hauptziel physischer KI besteht darin, intelligenten Systemen zu ermöglichen, die physische Welt zu verstehen, wahrzunehmen und auf sie zu reagieren. Mithilfe hochrealistischer Simulationsumgebungen, die auf physikalischen Gesetzen basieren, können Modelle sicher und unter kontrollierten Bedingungen trainiert werden. Dadurch werden sie in realen Szenarien anpassungsfähiger und zuverlässiger.

Robotersysteme

Physical AI bewirkt einen großen Wandel in der Robotik. Sie verändert Roboter von Geräten, die lediglich festen Regeln folgen, hin zu intelligenten Systemen, die ihre Umgebung wahrnehmen und eigenständig Entscheidungen treffen können.

Autonome mobile Roboter (AMRs): An Orten wie Lagerhäusern, an denen viele Dinge zu berücksichtigen sind, wie etwa die Bewegung von Waren, verwenden AMRs Sensoren, um ihren Weg zu finden und Hindernissen auszuweichen. Dadurch wird sichergestellt, dass sie gut mit Menschen zusammenarbeiten können.

Roboterarme können ändern, wie sie ein Objekt greifen und wie stark sie zugreifen, basierend darauf, wie das Objekt steht, wie groß es ist und woraus es besteht. Dadurch ist es möglich, Objekte sehr präzise zu handhaben und zu bewegen und zu verhindern, dass sie wackeln.

Chirurgische Roboter: Sie lernen, sehr präzise Dinge zu tun, wie Nadeln in Körperteile einzuführen und diese zuzunähen, durch Training mit Simulationen. Das macht Operationen sicherer und angenehmer.

Humanoide Roboter: Durch die Integration von Wahrnehmungs-, Denk- und Bewegungssteuerungsfähigkeiten können sie in verschiedenen Aufgaben und Umgebungen mit der physischen Welt interagieren.

Intelligentes Fahren

Im Bereich des autonomen Fahrens fungiert physische KI als Brücke zwischen Sensorwahrnehmung und Fahrzeugsteuerung. Systeme, die auf "Vision-Language-Action" (VLA)-Modellen basieren, können in hochpräzisen physischen Simulationsumgebungen trainiert werden, wodurch Fahrzeuge stabiler werden, wenn sie mit Fußgängern, komplexen Straßenbedingungen und unerwarteten Situationen konfrontiert sind, und kritische Vorgänge wie Spurwechsel reibungslos ausführen können.

Intelligente Räume

Für große Räume wie Fabriken und Lagerhäuser nutzt physische KI fest installierte Kameras und Computer-Vision-Modelle, um Menschen, Fahrzeuge und Roboter jederzeit zu verfolgen. Dies hilft bei der Planung der besten Route, der Erkennung von Problemen und der schnellen Bereitstellung von Warnungen, wodurch der Betrieb sicherer und effizienter wird.

NVIDIAs Full-Stack-Strategie für physische KI

NVIDIAs strategische Ausrichtung im Bereich der physischen KI geht eindeutig über die bloße Verbesserung der Leistung einzelner Chips hinaus. Der Kern liegt im Aufbau einer Full-Stack-Technologieplattform "von der Datenverarbeitung bis zur Bereitstellung", die Entwicklung, Training, Simulation und endgültige Implementierung integriert. Ziel ist es, den Branchen Robotik und autonomes Fahren allgemeine zugrunde liegende technische Unterstützung bereitzustellen, anstatt lediglich Hardwarelösungen anzubieten.

Aus Sicht des Ökosystems erstreckt sich diese Technologiematrix über mehrere wichtige Ebenen. Dazu gehören die Jetson-Serie von Prozessoren für Robotik und Edge Computing, die CUDA-Plattform als Grundlage für paralleles Computing, Omniverse—das sich auf digitale Zwillinge und physikalische Simulation konzentriert—sowie eine wachsende Suite physischer KI-Modelle und Softwaretools. All diese Elemente arbeiten zusammen, um einen vollständigen Workflow zu bilden, der den gesamten Prozess von der Algorithmenentwicklung bis zur Systemvalidierung und Bereitstellung abdeckt.

In Bezug auf industrielle Anwendungen: Viele führende Unternehmen im Bereich Robotik und Industrieausrüstung—darunter Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, LG Electronics und NEURA Robotics—nutzen derzeit die Software- und Hardwareplattformen von NVIDIA, um die Entwicklung autonomer Systeme und intelligenter Maschinen voranzutreiben. Diese praktischen Anwendungen zeigen, dass NVIDIA physische KI durch ein kollaboratives Modell aus "Modell-Tools-Simulation-Community" systematisch in Richtung plattformbasierter Entwicklung vorantreibt.

Auf Modell- und Werkzeugebene: Auf der CES 2026, NVIDIA machte seine zentralen physischen KI-Assets erstmals der Öffentlichkeit zugänglich, darunter die Cosmos-Weltmodellplattform, das Inferenzmodell für autonomes Fahren Alpamayo und das Isaac GR00T Vision-Language-Action (VLA)-Modell für humanoide Roboter. Diese erstklassigen Modelle und Tools für Entwickler zu haben bedeutet, dass es für sie viel einfacher ist, in Robotik und selbstfahrende Systeme einzusteigen, wodurch alle einen gemeinsamen Ausgangspunkt erhalten.

Auf der Trainings- und Validierungsebene nutzt NVIDIA Simulationstechnologie, um eine Brücke zwischen der virtuellen und der realen Welt zu schlagen. Cosmos kann als lernfähige physikalische Simulationsplattform hochrealistische virtuelle Umgebungen und große Mengen synthetischer Daten erzeugen. Dadurch kann KI vor der offiziellen Bereitstellung in der realen Welt risikoarme, hochfrequente Übungen und Tests durchlaufen, wodurch die Probleme knapper realer Daten und hoher Trial-and-Error-Kosten direkt adressiert werden. Beispielsweise kann Cosmos Predict die Entwicklung komplexer physikalischer Prozesse schnell vorhersagen, während Cosmos Reason vor der tatsächlichen Ausführung mehrpfadiges logisches Schlussfolgern unterstützt und so die Zuverlässigkeit von Systementscheidungen in komplexen Szenarien verbessert.

Im Bereich des autonomen Fahrens: Alpamayo 1, ein VLA-Reasoning-Modell für die Forschungsgemeinschaft, kann direkt Fahrtrajektorien aus Videoeingaben generieren und gleichzeitig die Logik hinter den Entscheidungen ausgeben, was Fahrerassistenzsystemen eine höhere Interpretierbarkeit verleiht. Derzeit wird diese Technologie schrittweise in massenproduzierte Fahrzeuge der nächsten Generation integriert und treibt die tatsächliche Realisierung KI-definierter Fahrfunktionen voran.

In Bezug auf den Aufbau des Ökosystems hat NVIDIA die Plattformbindung durch Open-Source- und Community-Kooperationen weiter gestärkt. Beispielsweise ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit Hugging Face ein, um Isaac und GR00T in das Open-Source-Robotik-Framework LeRobot zu integrieren und so eine große Community von Robotik- und KI-Entwicklern einzubinden. Diese Strategie, die sich auf Infrastruktur und das Entwicklerökosystem konzentriert, baut im Bereich der physischen KI schrittweise eine Plattformbarriere mit extrem hohen Migrationskosten auf.

Fazit

Das Aufkommen physischer KI ist ein großer Schritt für die künstliche Intelligenz, weg von der „Informationsintelligenz“ hin zur „realen Intelligenz“. Wenn KI physikalische Gesetze verstehen, logisch denken und handeln kann, wird sie wirklich in einer ganz anderen Liga spielen, sich von der digitalen Welt lösen und Teil der realen Welt werden. Mit der stetigen Verbesserung der Technologie werden Branchen wie Robotik, selbstfahrende Autos, intelligente Räume und industrielle Automatisierung stark wachsen und Systeme in komplexen Umgebungen sicherer und effizienter machen.