Was ist Physical AI – und warum jetzt?
Physical AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur in Softwarewelten agieren, sondern in der physischen Welt sehen, fühlen, reasoning durchführen und handeln. Anders als reine Agent- oder Geschäfts-KI müssen diese Systeme mit realen Sensoren, Körper in Raum und Zeit, dynamischen Umgebungen und unvorhergesehenen Situationen klarkommen. NVIDIA sieht hier einen Wendepunkt, und die Technologien sind jetzt soweit, dass reale Anwendungsszenarien in Produktion oder Logistik, Kommunikation, Service-Robotik etc. möglich sind.
Für sysGen-Kunden heißt das: Wer Physical AI beherrschen will, braucht eine komplette Entwicklungs-Pipeline - nicht nur Modelle, nicht nur Daten, sondern Training, Simulation, Inferenz und Deployment in einem durchgängigen Workflow.
Um sich an dieser Stelle das eingebettete YouTube Video anzeigen zu lassen, müssen Sie der Nutzung von "Externen Medien" zustimmen.
Alternativ können Sie das Video auch hier direkt bei Youtube in einem neuen Fenster öffnen.
| Phase | System / Hardware | Zweck & Relevanz |
|---|---|---|
| Training | NVIDIA DGX | Große Modelle werden mit massiven Datensätzen trainiert: Robot Foundation Models, Policies, Wahrnehmungsmodelle etc. Großer Rechenbedarf - DGX liefert die nötige GPU-Power. |
| Simulation & synthetische Daten | Omniverse + Cosmos auf RTX PRO Servers | Simulation virtueller Umgebungen, Generierung synthetischer Daten, digitaler Zwilling, Testen von Robotik-Policies in sicherer Umgebung. Besonders wichtig, um Edge Cases zu sehen, bevor man in die reale Welt geht. |
| Inference / On-Robot Deployment | Jetson AGX Thor | Echtzeitverarbeitung von Sensoren, visuelle Wahrnehmung, Sprache, Steuerung - direkt auf dem Roboter. Energiesparend, kompakt, robust. |
Vorteile:
- Geschwindigkeit und Sicherheit: Simulation ermöglicht frühe Tests, digitale Zwillinge helfen, Fehler zu erkennen, bevor sie in Hardware teuer werden.
- Kosteneffizienz: Synthetische Daten sparen beim Datenerheben; Training zentral, Inferenz dezentral - optimiert Ressourcen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Unterschiedliche Anwendungen - Fabrik, Logistik, Service - können mit dieser modularen Architektur abgedeckt werden.
Herausforderungen:
- Domänen-Transfer: Vom Simulationsmodell in die reale Umgebung - Unterschied in Lichtverhältnissen, physikalischen Effekten etc.
- Latenz & Echtzeit: Inferenz auf dem Roboter fordert effiziente Modelle und optimierte Hardware.
- Komplexität in Integration & Wartung: Mehr Systeme heißt mehr Schnittstellen, Tools, Schulungen, Wartungsaufwand.
Drei Systeme. Eine Lösung. Zukunftssichere Robotik.
NVIDIA DGX Systeme
NVIDIA DGX Systeme sind Hochleistungsplattformen für KI-Computing, die speziell für das Training und die Bereitstellung modernster KI-Modelle entwickelt wurden. Sie vereinen modernste NVIDIA GPUs und CPUs mit optimierten Softwarepaketen, um maximale Rechenleistung und Effizienz zu liefern. Mit Systemen wie dem DGX Spark für Entwickler und dem DGX GB200 für Unternehmen stehen skalierbare Lösungen von Forschung bis Enterprise-Infrastruktur zur Verfügung.
Highlights:
- Extrem hohe Rechenleistung durch NVIDIA Grace-Blackwell-Architektur.
- Optimiert für Training, Inferenz und Bereitstellung von KI-Modellen.
- Skalierbare Lösungen vom kompakten Entwickler-Setup bis zum Supercomputing.
- Integrierte NVIDIA AI-Software für nahtlose Workflows.
Einsatzbereiche: Forschung, generative KI, Großmodelle (LLMs) und High-Performance Computing.
NVIDIA AGX Systeme sind leistungsstarke KI-Plattformen für anspruchsvolle Anwendungen in Robotik, Edge-Computing und autonomen Maschinen. Sie kombinieren modernste GPU- und CPU-Architekturen mit dem NVIDIA Software-Ökosystem, um komplexe KI-Modelle in Echtzeit auszuführen. Mit Jetson AGX Orin stehen kompakte, energieeffiziente Module für Embedded-KI zur Verfügung, während Jetson Thor als nächste Generation noch mehr Rechenleistung für hochentwickelte Robotik und multimodale KI bietet. Zusätzlich bietet DRIVE AGX eine spezialisierte Plattform für autonomes Fahren.
Highlights:
- Hohe KI-Leistung bis zu 275 TOPS (AGX Orin) bzw. über 2000 TFLOPS (Jetson Thor).
- Flexible Leistungsaufnahme von 15 W bis 130 W je nach Anwendung.
- Kompakte Bauform mit umfangreicher I/O-Konnektivität für Sensoren und Peripherie.
- Skalierbare Produktfamilie: von Edge-Geräten bis zu autonomen Fahrzeuglösungen.
- Nahtlose Integration mit NVIDIA Software-Stacks wie JetPack, Isaac und DRIVE.
Einsatzbereiche:
Autonome Maschinen, Robotik, industrielle Automatisierung, Edge-KI, Smart Cities und autonomes Fahren.
NVIDIA Omniverse ist eine Plattform für 3D-Simulation, Echtzeit-Rendering und kollaboratives Arbeiten. Sie verbindet Design, Visualisierung und Simulation in einer Umgebung. Mit Unterstützung von OpenUSD und NVIDIA RTX ermöglicht Omniverse den Austausch von Daten zwischen 3D-Tools und realistische Darstellung physikbasierter Szenen.
Highlights:
- Echtzeit-Kollaboration zwischen mehreren Nutzern.
- Physikbasierte Simulationen, inkl. Licht, Materialien, Rauch, Flammen und Bewegung.
- Kompatibilität mit vielen 3D-Tools über Connectors.
- Cloud- und lokale Nutzung möglich.
Einsatzbereiche: digitale Zwillinge, Robotik, Architektur, Medien und Produktdesign.
Fazit & Ausblick
Die Kombination aus Training (DGX), Simulation/Synthetic Data (Omniverse & Cosmos auf RTX PRO Servers) und On-Robot Inference (Jetson AGX Thor) bildet ein durchgehendes Ökosystem. Damit wird Physical AI nicht nur theoretisch denkbar, sondern praktisch machbar - über Branchen hinweg. sysGen steht bereit, Ihre Projekte damit zu realisieren.
Ausblick: Es ist zu erwarten, dass in den kommenden Jahren:
- Die Qualität von Simulationen noch stärker wird (z. B. in Physik, Material-Rendering, Interaktion).
- Modelle leichter und effizienter werden, was Onboard-Inferenz noch performanter macht.
- Die Integration von Multimodalität (sehen, hören, fühlen, Sprache) die Norm wird.
Wenn Sie interessiert sind, wie Sie diese Technologien in Ihrem Unternehmen einsetzen können - sprechen Sie uns an.