7 Anwendungsfälle für Physical AI

width="1024" height="576" sizes="auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px">Humanoide Roboter wie Figure 03, den BMW im Werk Spartanburg in der Logistik einsetzt, sind nur ein Beispiel für Physical AI.BMW AG



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 Physical AI versteht man die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in autonome Systeme, wodurch diese ihre Umgebung wahrnehmen und komplexe Handlungen in der physischen Welt ausführen können. Der Markt für Physical AI wird derzeit auf etwa 92 Milliarden Dollar geschätzt und soll laut PwC 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 Adnan Masood, Chief-AI Architect beim Anbieter für digitale Transformation UST. „Ich gebe CIOs meist den Rat: Lassen Sie sich nicht vom Hype um humanoide Roboter blenden. Der kurzfristige Mehrwert liegt in adaptiver Automatisierung in variablen Umgebungen – dort, wo sich Bedingungen verändern, Menschen und Maschinen gemeinsam arbeiten und Ausfallzeiten hohe Kosten verursachen.“



Der ideale Einsatzort für Physical AI seien jedoch Aufgaben, die sicher, wiederholt und nachvollziehbar ausgeführt werden können und sich in bestehende Sicherheits- und Compliance-Vorgaben integrieren lassen, fügt Masood hinzu.



Damit Physical AI entsprechende Wirkung entfalten kann, müssten einige Voraussetzungen erfüllt sein, ergänzt Vikram Venkat, 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 Albert Liu, Gründer und CEO des Anbieters von Edge-AI-Lösungen Kneron.



„Die meisten Menschen verbinden Physical AI zunächst mit Robotern –einfach, weil diese bislang die sichtbarste Form dieser Technologie sind.“, bemerkt er.



Bei physischer KI gehe es jedoch nicht nur um Maschinen, die sich bewegen, sondern um Umgebungen, die intelligent werden.



Nachfolgend sieben vielversprechende Anwendungsbereiche für physische KI-Systeme.




Fertigungsroboter




Wer beim Stichwort Physical AI an Roboter denkt, die Autos oder andere Produkte herstellen, liegt gar nicht so falsch: Tatsächlich zählt dieser Bereich zu den etabliertesten Anwendungsfeldern und mehrere Hersteller bieten bereits industrielle Robotersysteme an. Den Marktvolumen für Industrierobotik schätzt Mordor Intelligence 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 übernehmen.



2. Qualitätsprüfung und vorausschauende Instandhaltung



Physische KI in Produktionsumgebungen wird längst nicht mehr ausschließlich für die Montage eingesetzt. Ebenso wichtig sind Anwendungen im Materialtransport, 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.



Parm Sandhu, Group Vice President für Enterprise AI, Edge Computing und Digital Innovation bei NTT DATA, erläutert:



„Unternehmen möchten sicherstellen, dass Produkte bereits beim ersten Fertigungsdurchlauf korrekt hergestellt werden. Wir setzen Foundation Models ein, die mit Kameras verbunden sind und durch selbstständiges Lernen sehr schnell die Standardabläufe einer Produktionsstation verstehen.“



3. Autonome Fahrzeuge und Drohnen



Die Vision selbstfahrender Autos prägt seit Jahren die öffentliche Wahrnehmung von physischer KI. Bereits 2025 hatte der Markt für autonome Fahrzeuge – unabhängig vom allgemeinen Markt für Physical AI –ein Volumen von mehr als 200 Milliarden Dollar, so Global Market Insights.



Doch es dreht sich dabei nicht nur um Autos: Autonome Landmaschinen, darunter Traktoren, Erntemaschinen und Drohnen, stellen einen wachsenden Markt dar, wobei die Schätzungen zur Marktgröße stark variieren. Global Market Insights schätzte den Markt 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 kommissionieren, sortieren und transportieren dabei Güter, während KI die Telemetriedaten von Fahrzeugflotten nutzt, um Transportrouten besser zu planen.



KI-Modelle sind mittlerweile in der Lage, Tausende autonomer mobiler Roboter über Fulfillment-Netzwerke hinweg zu koordinieren – was Masood von UST als eine Art „Flugsicherung für Roboter“ bezeichnet.



Die eigentliche Intelligenz befinde sich dabei nicht im einzelnen Roboter, sondern in der Koordinationsschicht, hält er fest. Diese entscheide, welcher Roboter welche Aufgabe übernimmt, lege die Reihenfolge der Aufträge fest und verhindere Konflikte zwischen den Fahrzeugen. „Sie lässt sich in einer Weise skalieren, wie es die Programmierung einzelner Roboter niemals könnte“, so Masood.



Dass diese Technologie inzwischen produktiv eingesetzt wird, zeigt das Beispiel des Unternehmens Symbotic. Eigenen Angaben zufolge betreibt der Anbieter von physischer KI für Lagerhäuser weltweit 22.000 autonome mobile Roboter, die allein im Jahr 2025 zusammen mehr als 200 Millionen Meilen zurücklegten. Der aktivste einzelne Roboter fuhr dabei knapp 84.000 Kilometer – mehr als zweimal um die Erde.



5. Überwachung und physische Sicherheit


Patrouillen-“Hund” Spot im EinsatzBostonDynamics



Die Einsatzmöglichkeiten physischer KI im Bereich der physischen Sicherheit reichen weit über Patrouillenroboter wie Spot von Boston Dynamics hinaus. Immer häufiger werden Videokameras, Sensoren und weitere Sicherheitssysteme mithilfe von KI miteinander vernetzt. Dadurch entsteht eine kontinuierliche, intelligente Überwachung von Gebäuden, Betriebsgeländen oder ganzen Campusarealen.



Ein Beispiel dafür liefern Artificial Intelligence Technologies Solutions und die Tochtergesellschaft Robotic Assistance Devices (RAD). Beide Unternehmen verbinden Kameras, stationäre Sicherheitskomponenten und autonome Fahrzeuge zu einem umfassenden Sicherheitsnetzwerk.



Kernstück ist die agentenbasierte KI-Plattform „SARA“ (Speaking Autonomous Responsive Agent). Diese ist darauf ausgelegt ist, Kameras, fest installierte Sicherheitsvorrichtungen, autonome Patrouillenfahrzeuge, Beleuchtung, Lautsprecher, Überwachungssysteme und menschliches Sicherheitspersonal zu koordinieren.



SARA kann eingehende Sicherheitsmeldungen analysieren, Vorfälle verifizieren, direkt mit Personen vor Ort kommunizieren und – sofern freigegeben – geeignete Reaktionen automatisch einleiten. Nach Angaben der Unternehmen lassen sich dadurch wertvolle Minuten gegenüber einer ausschließlich menschlichen Reaktion einsparen.  



Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von Physical AI im Sicherheitsbereich sind intelligente Metalldetektoren mit integrierter KI. Das Unternehmen Athena Security bietet etwa Körperscanner an, die nach eigenen Angaben verschiedenste Waffen – darunter Rasierklingen und kleine Messer – mit hoher Genauigkeit erkennen können.



6. Intelligente Gebäude und Infrastruktur



Unternehmen könnten Physical AI nutzen, um eine Vielzahl von Kennzahlen innerhalb von Gebäuden, in Versorgungsnetzen und der TK-Infrastruktur zu überwachen, wie Masood von UST anmerkt. Die KI erkenne Auffälligkeiten und könne automatisch Warnmeldungen auslösen, Sicherheitsmaßnahmen einleiten oder Gebäudeparameter wie Klima- oder Energiesteuerung anpassen.



Auch im Gesundheitswesen gewinnt diese Technologie an Bedeutung. Krankenhäuser nutzen physische KI zunehmend zur Koordination von Pflege- und Behandlungsprozessen, während Netzbetreiber KI-gestützte selbstheilende Netzwerke einsetzen, die Störungen eigenständig erkennen und beheben können.



Liu von Kneron erwartet darüber hinaus sogenannte intelligente Concierge-Systeme in Hotels, Flughäfen und Krankenhäusern, die Wegbeschreibungen geben, Identitäten überprüfen und Dienstleistungen koordinieren.



Seiner Einschätzung nach wird KI innerhalb des nächsten Jahrzehnts nahezu jeden physischen Raum durchdringen – von Drive-in-Schaltern über Restaurants und Fabriken bis hin zu Bürogebäuden.



„Menschen werden erwarten, dass eine Sicherheitskamera Absichten erkennt, anstatt lediglich Bewegungen zu registrieren; oder dass ein Krankenhauszimmer subtile Veränderungen im Gesundheitszustand eines Patienten erkennt, bevor ein Alarm ausgelöst wird.“, so Liu.



Zur neuen Normalität gehöre außerdem bald, dass ein Verkaufsregal seinen Bestand selbst verwaltet oder dass ein Gebäude Energieverbrauch, Sicherheit und Auslastung kontinuierlich optimiert.



7. Smart Cities



Auch Städte beginnen zunehmend, physische KI in ihre Infrastruktur zu integrieren. Intelligente Systeme werden beispielsweise in Verkehrsleitsystemen, Ampelanlagen und Überwachungskameras eingesetzt, um Verkehrsflüsse zu analysieren und kommunale Dienstleistungen effizienter zu organisieren.



So können etwa KI-gestützte Verkehrssysteme den Verkehrsfluss verbessern, Kreuzungen überwachen und die Verkehrssicherheit erhöhen, ohne ausschließlich auf menschliche Beobachtung angewiesen zu sein.



Ein Beispiel dafür ist der Sensorhersteller Ouster, der gemeinsam mit dem Verkehrsministerium des US-Bundesstaates New Jersey 42 Kreuzungen mit LiDAR-Sensoren ausstattete. Ziel war es, im Vorfeld der Fußball-Weltmeisterschaft Verkehrs- und Fußgängerstaus besser zu erkennen und zu steuern.



Ein weiteres Beispiel stammt von NTT DATA, das mit der Stadt Brownsville (Texas) an einem stadtweiten KI-gestützten Benachrichtigungssystem arbeitet. Dieses informiert beispielsweise städtische Mitarbeiter, wenn Abfallbehälter in Parks geleert werden müssen, und unterstützt Polizeibeamte beim Erstellen von Einsatzberichten. (mb)



Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag von CIO.com.