Компания Hitachi использует свой промышленный опыт, чтобы возглавить революцию в области физического искусственного интеллекта.

Физический ИИ — отрасль искусственного интеллекта, управляющая роботами и промышленным оборудованием в реальном мире, — сталкивается с проблемой иерархии. На самом верху, OpenAI и Google масштабируются многомодальные базовые модели. В центре, Nvidia занимается разработкой платформ и инструментов для развития физического искусственного интеллекта.

А затем есть третья группа: промышленные производители, такие как Хитачи и Германии Сименскоторые выдвигают более тихий, но, возможно, более обоснованный аргумент, что Невозможно научить машины ориентироваться в физическом мире, не понимая его предварительно.

Как показало недавнее интервью компании Hitachi, сейчас дискуссия смещается с уровня руководства компаний на производственные площадки. Никкей Азия.

⚙️ Почему физическому ИИ нужна более совершенная модель

Косукэ ЯнаиЗаместитель директора Центра технологических инноваций в области искусственного интеллекта компании Hitachi прямо говорит о том, что отличает жизнеспособный физический ИИ от теоретического:

«Внедрение физического искусственного интеллекта в общество невозможно без систематического понимания, начинающегося с фундаментальных знаний в области физики и промышленного оборудования».
— Косуке Янаи, Центр технологических инноваций-ИИ Hitachi, через Никкей

Основной тезис Hitachi заключается в том, что компания уже обладает большей частью этих фундаментальных знаний, накопленных за более чем год. десятилетиями занимались строительством железных дорог, энергетической инфраструктуры и систем промышленного управления. Компания имеет:

• 🌊 Технология моделирования тепловых и гидродинамических процессов которая моделирует поведение газов и жидкостей.
• 📡 Инструменты обработки сигналов для мониторинга состояния оборудования
• 🏗️ Глубокие инженерные основы в проектирование изделия и построение логики управления

🏭 Реальные примеры внедрения: Daikin и JR East

Хотя общая физическая архитектура искусственного интеллекта Hitachi — Интегрированная мировая инфраструктурная модель (IWIM)Система, описываемая как объединение экспертов, интегрирующее множество специализированных моделей и наборов данных, пока находится на стадии проверки концепции, однако два реальных внедрения свидетельствуют о том, что лежащий в её основе подход уже даёт результаты.

🔬 Научно-исследовательский процесс: сокращение времени разработки

Развитие компанией Hitachi физического искусственного интеллекта также отражается в результатах её исследований. Декабрь 2025 г.Компания опубликовала результаты двух проектов, представленных на конференции. ASE 2025Это ведущая конференция по разработке программного обеспечения, посвященная одной из постоянных проблем промышленного ИИ: времени и усилиям, необходимым для написания и адаптации управляющего программного обеспечения.

🚗 Автомобильный сектор — Автоматизация тестирования ЭБУ

Hitachi и ее дочерняя компания Воздержание разработал систему с использованием Генерация с расширенным извлечением (RAG) для автоматического создания сценариев интеграционного тестирования электронных блоков управления (ЭБУ) транспортных средств. В рамках пилотного проекта, включающего тестирование многоядерных ЭБУ:

📦 Логистика — Модульное программное обеспечение для управления роботами

В сфере логистики компания Hitachi разработала технология управления изменчивостью которая разделяет программное обеспечение для управления роботами на многократно используемые компоненты, структурированные вокруг операционная система для роботов (ROS)Это позволяет операторам адаптировать роботизированные процессы захвата и перемещения к новым продуктам или конфигурациям. без переписывания программного обеспечения с нуля.

🛡️ Безопасность как конструктивное требование

Объединяющей чертой всех работ Hitachi в области физического искусственного интеллекта является акцент на... защитные ограждения — не как галочку соответствия требованиям, а как инженерное ограничение, заложенное в конструкцию системы. По словам Янаи, компания интегрирует свои технологии управления и обеспечения надежности, заимствованные из разработки социальной инфраструктуры, чтобы предотвратить отклонение результатов работы ИИ от параметров, одобренных человеком.

Это включает в себя:

• ✅ Проверка входных данных — отсеивание данных, на которых не следует обучать модели.
• ✅ Проверка выходных данных — обеспечение того, чтобы действия машин не представляли опасности для людей или имущества.
• ✅ Мониторинг моделей ИИ в режиме реального времени — выявление операционных аномалий по мере их возникновения

⚠️ Физические системы искусственного интеллекта терпят неудачу в реальном мире, а не в экспериментальной песочнице. Ставки для ИИ, управляющего железнодорожной сигнализацией или заводской робототехникой, кардинально отличаются от тех, которые предъявляются к чат-боту.

🖥️ Инфраструктура, соответствующая амбициям

Хитачи Вантара — подразделение группы, занимающееся данными и цифровой инфраструктурой — позиционирует себя как одного из первых, кто начнет внедрять новые технологии. Серверы NVIDIA RTX PROпостроенный на Видеокарта RTX PRO 6000 Blackwell Server EditionРазработанная для ускорения выполнения задач искусственного интеллекта как в агентном, так и в физическом пространстве. Аппаратное обеспечение используется в паре с оборудованием Hitachi. платформа iQ и использовался для строительства цифровые двойники — виртуальные копии физических систем, способные моделировать все, от колебаний в электросети до движения роботов в масштабе.

Он концепция IWIM предназначен для подключения открытого программного обеспечения Nvidia. Платформа разработки физического ИИ Cosmos с использованием специализированных японскоязычных LLM и визуальных языковых моделей посредством протокол контекста модели (MCP) — по сути, это платформа для объединения моделей, инструментов моделирования и промышленных наборов данных, необходимых для физических систем искусственного интеллекта.

В более широком контексте гонка за физический искусственный интеллект еще далека от завершения. Но позиция Hitachi — что Экспертные знания в предметной области и оперативные данные так же важны, как и архитектура модели. — все труднее игнорировать этот факт, особенно с учетом того, что опыт партнеров, таких как Daikin и JR East, начинает демонстрировать реальную ценность этой экспертизы на практике.

Источники:
Никкей Азия (21 февраля 2026 г.) | Hitachi R&D (24 декабря 2025 г.) | Блог Hitachi Vantara (27 августа 2025 г.)

См. также: Alibaba вступает в гонку за создание искусственного интеллекта в физической среде с помощью модели робота с открытым исходным кодом RynnBrain.

AI News работает на базе TechForge MediaОзнакомьтесь с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям. здесь.