7 Anwendungsfälle für Physical AI

Die nächste große KI-Welle wird kein Chatbot auf Ihrem Laptop sein oder ein Agent, der im Hintergrund Besprechungsnotizen automatisch in Projekttickets umwandelt. Stattdessen wird sie aus KI bestehen, die Geräte steuert, sich bewegt und mit ihrer Umgebung interagiert.

Unter bis 2030 auf über 489 Milliarden Dollar anwachsen.

Für viele Menschen weckt der Begriff „physische KI“ Bilder von Robotern, die in einer Fabrikhalle Teile montieren, oder von selbstfahrenden Autos. Beide Beispiele gehören tatsächlich zu den wichtigsten Anwendungsfällen. Physical AI kommt aber auch in Sicherheitskameras, Ampeln, Inspektionsrobotern, medizinischen Geräten und vielen weiteren Bereichen zum Einsatz.

Was gute Physical-AI-Anwendungsfälle auszeichnet

IT-Führungskräfte sollten bei der Suche nach Einsatzmöglichkeiten für physische KI über humanoide Rotober hinausdenken, erklärt , Investor für physische KI-Systeme bei Cota Capital.

An erster Stelle stehe ein hoher Arbeitskräftebedarf – etwa, wenn bereits Fachkräftemangel herrsche, absehbar sei oder wenn Tätigkeiten für Menschen gefährlich sind. Zudem sollte die Einsatzumgebung vergleichsweise kontrolliert und überschaubar sein, da heutige Physical-AI-Plattformen mit stark wechselnden oder unvorhersehbaren Bedingungen noch Schwierigkeiten haben. Schließlich sollte die Aufgabe wiederholbar sein, oft in großem Umfang, und klare, messbare Ergebnisse liefern, fügt er hinzu.

Für den kurzfristigen Erfolg nennt Venkat zwei weitere wichtige Kriterien:

• Einfache Implementierung: Die Einführung sollte einfach sein und nur minimale Änderungen an bestehenden Prozessen, zusätzliche Infrastruktur oder Integrationen in bestehende Systeme erfordern.





• Human in the Loop: Mitarbeiter, die in den Prozess eingebunden sind, sollten jederzeit in der Lage sein, Fehler zu korrigieren.

Die 7 wichtigsten Physical-AI-Anwendungsfälle

Trotz dieser Einschränkungen sei das Potenzial der physischen KI enorm, betont für 2026 auf 54,3 Milliarden Dollar. Bis 2031 gehen die Analysten davon aus, dass dieser Wert auf 94,4 Milliarden Dollar anwächst.

Ein konkretes Beispiel für diesen Use Case liefert der Automobilhersteller BMW. Das Unternehmen setzt in einem Werk in den USA humanoiden Roboter ein, die unter anderem Schweißarbeiten an Fahrzeugkomponenten , bei der automatisierten Qualitätskontrolle sowie bei der Fehlererkennung. Insbesondere Arbeitskräftemangel und gut strukturierte Produktionsumgebungen begünstigten den Einsatz solcher Systeme, wie Venkat anmerkt.

Ein weiteres ideales Einsatzgebiet ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). KI könne kontinuierlich überwachen, ob die Software, welche Maschinen steuert, ordnungsgemäß funktioniert, erklärt UST-Experte Adnan Masood. „Agentenbasierte Pipelines sind mittlerweile in der Lage, Hardware-Schaltpläne und Chip-Pinbelegungen nativ auszulesen, automatisch Regressionstests zu erzeugen, die Ingenieure früher von Hand programmiert haben, und Live-Telemetriedaten der Anlagen mit digitalen Zwillingen zu vergleichen“ führt er aus. Dadurch ließen sich Firmware-Fehler und Probleme bei der Signalübertragung erkennen, bevor sie die Produktion beeinträchtigen.

Ein prominentes Beispiel ist der vierbeinige Roboter „Spot“ von Boston Dynamics. Nach Angaben des Unternehmens sind bereits Tausende dieser Roboter in mehr als 40 Ländern im Einsatz – unter anderem bei Intel, Chevron, Michelin und Cargill. „Spot“ automatisiert Industrieinspektionen, unterstützt die vorausschauende Wartung und übernimmt Sicherheitsrundgänge.

Boston Dynamics vertreibt zudem „Stretch“, der das Entladen von Anhängern und Containern automatisiert, sowie „Atlas“, einen humanoiden Roboter, der Produkte heben, sortieren und montieren kann.

Auch kamerabasierte Physical-AI-Systeme gewinnen an Bedeutung. Intelligente Kameras und Sensoren können Produktionsprozesse überwachen und Qualitätsprüfungen direkt an der Fertigungslinie durchführen.

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Doch es dreht sich dabei nicht nur um Autos: Autonome Landmaschinen, darunter im Jahr 2025 auf 70,9 Milliarden Dollar. Bis 2035 soll er den Auguren zufolge auf 144,7 Milliarden Dollar anwachsen.

Auch Drohnen, die von KI gesteuert werden, eröffnen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Dazu gehören militärische Anwendungen ebenso wie Lieferdienste für Lebensmittel oder Pakete. Unternehmen wie Amazon experimentieren bereits seit einigen Jahren mit Drohnenlieferungen.

Eine Anwendung, die eine Brücke zwischen den Anwendungsfällen für autonome Fahrzeuge und der Fertigungsindustrie schlägt, sind selbstfahrende Gabelstapler. NTT DATA arbeitet gemeinsam mit dem Gabelstaplerhersteller Hyster-Yale daran, die Fahrzeuge mit autonomen Fahrfunktionen auszustatten – unter anderem als Reaktion auf den Arbeitskräftemangel, so Sandhu:

„Wenn man an die Fertigungsindustrie denkt, wurde nahezu jedes Produkt irgendwann einmal von einem Gabelstapler bewegt – oder zumindest seine Komponenten. Doch immer weniger Menschen möchten Gabelstapler fahren. Das ist ein enormes Problem.“

4. Flotten- und Lagerkoordination

Physical AI, integriert in LKWs, Roboter und intelligente Regale, kann den Material- und Warenfluss vom Lager bis zum Endkunden verfolgen und besser koordinieren. Roboter von CIO.com.