Physical AI ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຊີ Robotics & Logistics

Physical AI ແມ່ນການລວມຕົວລະຫວ່າງເຊັນເຊີໃນໂລກຕົວຈິງກັບລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮັບຮູ້, ຄິດ ແລະ ເຄື່ອນໄຫວໃນພື້ນທີ່ສາມມິຕິໄດ້. ມັນຕ່າງຈາກລະບົບດິຈິຕອນທົ່ວໄປທີ່ປະມວນຜົນແຕ່ຕົວໜັງສື, ເພາະ Physical AI ຈະຮຽນຮູ້ຜ່ານກ້ອງ, ເຊັນເຊີ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວ ເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈເຖິງເຫດ ແລະ ຜົນ. ທ່ານ Jensen Huang, CEO ຂອງ NVIDIA ເອີ້ນສິ່ງນີ້ວ່າເປັນ "ຊ່ວງເວລາ ChatGPT" ຂອງວົງການອຸດສາຫະກຳອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງເປັນຈຸດທີ່ AI ເລີ່ມມີຮ່າງກາຍ ແລະ ປ່ຽນຈາກການເຮັດວຽກຕາມຄຳສັ່ງໂຄ້ດແບບຕາຍຕົວ ມາເປັນສະໝອງກົນທີ່ຢືດຢຸ່ນ. ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຊ່ວຍເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນດິຈິຕອນເຂົ້າກັບການລົງມືເຮັດຕົວຈິງ.

ລະບົບໂລຈິສຕິກ ແລະ ການຜະລິດ ແມ່ນສະໜາມທົດລອງຫຼັກຂອງຄວາມກ້າວໜ້ານີ້. ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ເຂົ້າໃຈສະພາບແວດລ້ອມ ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງຄົນໄດ້ແບບ Real-time. ບໍລິສັດຍັກໃຫຍ່ຢ່າງ Amazon ແລະ Foxconn ກໍໄດ້ນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ມາຈັດການກັບຄວາມຊັບຊ້ອນໃນສາງສິນຄ້າ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາຂາດແຄນແຮງງານ. Physical AI ຈະຊ່ວຍຍົກລະດັບປະສິດທິພາບຂອງອຸດສາຫະກຳ ໂດຍການປ່ຽນອຸປະກອນຕ່າງໆໃຫ້ກາຍເປັນຊັບສິນທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ຕອບໂຕ້ໄດ້ໄວ. Nextwaves Industries ໄດ້ຈັດກຽມໂຄງສ້າງພື້ນຖານ RFID ແລະ ຊອບແວທີ່ຈຳເປັນ ເພື່ອປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງເຂົ້າສູ່ລະບົບ AI, ເຮັດໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕາມການເຮັດວຽກໄດ້ແບບຄົບວົງຈອນ (end-to-end).

ຫຼາຍກວ່າໜ້າຈໍ: Physical AI ແມ່ນຫຍັງ?

Physical AI (PAI) ແມ່ນການກ້າວຂ້າມຈາກປັນຍາປະດິດໃນໂລກດິຈິຕອນ ມາເປັນປັນຍາປະດິດທີ່ມີຮ່າງກາຍ. AI ແບບເດີມຈະເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂລກສະເໝືອນເພື່ອປະມວນຜົນຕົວໜັງສື ຫຼື ຮູບພາບ, ແຕ່ Physical AI ຈະປະສົມປະສານເຂົ້າກັບໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ. ມັນຄືການເຮັດໃຫ້ຊອບແວມີຮ່າງກາຍ. ການປ່ຽນແປງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ເຮັດໜ້າທີ່ແຕ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດເຮັດວຽກແທນຄົນໄດ້ໃນສາງສິນຄ້າ ຫຼື ໂຮງງານຂອງທ່ານ.

ຫົວໃຈຫຼັກຂອງເຕັກໂນໂລຊີນີ້ແມ່ນລະບົບການເຮັດວຽກແບບວົງຈອນປິດ. ມັນຕ່າງຈາກຊອບແວທົ່ວໄປທີ່ເຮັດວຽກຕາມລຳດັບຂັ້ນຕອນ, ເພາະ Physical AI ຈະເຮັດວຽກເປັນວົງຈອນຕໍ່ເນື່ອງດັ່ງນີ້:

ການຮັບຮູ້: ເຊັນເຊີ ແລະ ກ້ອງຈະເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມຕົວ.
ການຄິດວິເຄາະ: ລະບົບຈະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເພື່ອຕັດສິນໃຈ.
ການລົງມືເຮັດ: ອຸປະກອນກົນຈັກ ຫຼື ຫຸ່ນຍົນຈະເລີ່ມເຄື່ອນໄຫວຕາມທີ່ຄິດໄວ້.

ທຸກໆການກະທຳຈະສ້າງຂໍ້ມູນໃໝ່ຂຶ້ນມາ, ເຊິ່ງລະບົບຈະນຳໄປໃຊ້ປັບປຸງຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປທັນທີ. ວົງຈອນການຕອບໂຕ້ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບການທີ່ປ່ຽນແປງໃນໂຮງງານຂອງທ່ານໄດ້ຢ່າງດີ.

ເພື່ອໃຫ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີ, PAI ຕ້ອງມີ "ຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານພື້ນທີ່". ລະບົບ Large Language Models (LLMs) ທົ່ວໄປອາດຈະເຂົ້າໃຈໄວຍາກອນຂອງພາສາ ແຕ່ບໍ່ເຂົ້າໃຈກົດເກນທາງຟີຊິກ. ຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານພື້ນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບເຂົ້າໃຈຄວາມສຳພັນແບບ 3D, ໄລຍະຄວາມເລິກ ແລະ ແຮງກົດ. ມັນກ້າວຂ້າມເລື່ອງພາສາໄປສູ່ການຄິດໄລ່ໃນພື້ນທີ່ 3D. ຄວາມສາມາດນີ້ຈຳເປັນຫຼາຍສຳລັບຫຸ່ນຍົນທີ່ຕ້ອງເຄື່ອນທີ່ໃນບ່ອນຂົນຖ່າຍສິນຄ້າທີ່ແອອັດ ຫຼື ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ຕ້ອງຢິບຈັບເຄື່ອງຂອງທີ່ແຕກງ່າຍໂດຍບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍ.

Nextwaves Industries ສະໜັບສະໜູນການພັດທະນານີ້ດ້ວຍໂຄງສ້າງພື້ນຖານທັງຮາດແວ ແລະ ຊອບແວສຳລັບ Physical AI. ເສົາອາກາດ RFID UHF ປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ເຊັນເຊີຕ່າງໆ ຈະເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຄືກັບປະສາດສຳຜັດໃຫ້ກັບລະບົບ. ເມື່ອລວມຮາດແວ RFID ຂອງ Nextwaves ເຂົ້າກັບການປະມວນຜົນຂອງ PAI, ທ່ານຈະໄດ້ລະບົບທີ່ເຫັນພາບລວມທັງໝົດ ແລະ ເຮັດວຽກໄດ້ຈິງ. ການລວມຕົວນີ້ຈະປ່ຽນສະຖານທີ່ຂອງທ່ານຈາກສະພາບແວດລ້ອມແບບຕັ້ງຮັບ ໃຫ້ກາຍເປັນລະບົບທີ່ຮຽນຮູ້ໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ຊ່ຽວຊານຄາດການວ່າ ຕະຫຼາດເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຈະເຕີບໂຕຈາກ 5.41 ພັນລ້ານໂດລາ ໃນປີ 2025 ຂຶ້ນໄປຮອດ 61 ພັນລ້ານໂດລາ ໃນປີ 2034 [liahnson.com](https://liahnson.com/insights/what-is-physical-ai-understanding-the-concept-principles-applications-and-future-outlook/).

ຂີດຈຳກັດ 61 ພັນລ້ານໂດລາ: ສະຖິຕິຕະຫຼາດ ແລະ ການເຕີບໂຕ

ຂະແໜງການ Physical AI (PAI) ຄືການປ່ຽນແປງຄັ້ງໃຫຍ່ ຈາກໂມເດວທີ່ສ້າງແຕ່ຂໍ້ມູນດິຈິຕອນ ມາເປັນເຄື່ອງຈັກທີ່ໂຕ້ຕອບກັບໂລກຕົວຈິງໄດ້. ຂໍ້ມູນການຕະຫຼາດຢືນຢັນວ່າການປ່ຽນແປງນີ້ກຳລັງເລັ່ງຕົວຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຊ່ຽວຊານຄາດວ່າຕະຫຼາດ PAI ຈະເຕີບໂຕຈາກ 5.41 ພັນລ້ານໂດລາ ໃນປີ 2025 ໄປເປັນ 61 ພັນລ້ານໂດລາ ໃນປີ 2034, ເຊິ່ງຄິດເປັນອັດຕາການເຕີບໂຕສະເລ່ຍຕໍ່ປີ (CAGR) ສູງເຖິງ 31.26%.

ການນຳໃຊ້ໃນຊີວິດຈິງພິສູດໃຫ້ເຫັນວ່າ PAI ຊ່ວຍຂະຫຍາຍທຸລະກິດໄດ້ແທ້. ລອງເບິ່ງຕົວຢ່າງໃນປັດຈຸບັນ:

ລະບົບໂລຈິສຕິກອັດຕະໂນມັດ: ປັດຈຸບັນ Waymo ໃຫ້ບໍລິການລົດແທັກຊີຫຸ່ນຍົນຫຼາຍກວ່າ 450,000 ທ່ຽວຕໍ່ອາທິດ ແລະ ຕັ້ງເປົ້າໃຫ້ຮອດ 1 ລ້ານທ່ຽວຕໍ່ອາທິດພາຍໃນປີ 2026. ສິ່ງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບນຳທາງອັດຕະໂນມັດບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທົດລອງອີກຕໍ່ໄປ.
ການແຂ່ງຂັນດ້ານສິດທິບັດທົ່ວໂລກ: ການແຂ່ງຂັນດ້ານເຕັກນິກແມ່ນດຸເດືອດຫຼາຍ. ປະເທດຈີນນຳໜ້າສະຫະລັດອາເມລິກາເຖິງ 5 ຕໍ່ 1 ໃນເລື່ອງສິດທິບັດຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄືຄົນ (Humanoid), ໂດຍມີການຍື່ນຈົດສິດທິບັດເຖິງ 7,705 ສະບັບໃນຮອບ 5 ປີ ຜ່ານມາ ເມື່ອທຽບກັບສະຫະລັດທີ່ມີພຽງ 1,561 ສະບັບ ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ theaienterprise.io.
ຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກຳ: ຕະຫຼາດຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກຳກຳລັງຂະຫຍາຍຕົວໄປສູ່ມູນຄ່າ 57.67 ພັນລ້ານໂດລາ ພາຍໃນປີ 2035 ຕາມລາຍງານຂອງ openpr.com.
ຮາດແວຄືຫົວໃຈຫຼັກ: ປັດຈຸບັນ ຮາດແວຄອງສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດ Physical AI ເຖິງ 56.40%. ເຊິ່ງລວມມີທັງເຊັນເຊີ, ຊິບ AI ແລະ ອຸປະກອນຂັບເຄື່ອນທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການຮັບຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ globenewswire.com.

Nextwaves Industries ພ້ອມສະໜັບສະໜູນການເຕີບໂຕນີ້ດ້ວຍແພລດຟອມຮາດແວທີ່ຈຳເປັນສຳລັບ PAI. ແທັກ RFID ແລະ ເຄື່ອງອ່ານ UHF ຂອງພວກເຮົາ ຈະຊ່ວຍສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນສູງ ເພື່ອໃຫ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດສາມາດລະບຸຕົວຕົນ ແລະ ຕຳແໜ່ງຂອງຊັບສິນໄດ້. Physical AI ຕ້ອງການຂໍ້ມູນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຖືກຕ້ອງເພື່ອເຮັດວຽກ. ຖ້າບໍ່ມີການລະບຸສິນຄ້າ ຫຼື ຕຳແໜ່ງທີ່ຊັດເຈນ, ຕໍ່ໃຫ້ເປັນ AI ທີ່ທັນສະໄໝທີ່ສຸດ ກໍບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໂລຈິສຕິກໃຫ້ສຳເລັດໄດ້.

ທ່ານຄວນກຽມໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃຫ້ພ້ອມສຳລັບການເຕີບໂຕນີ້. ການລວມຮາດແວອັດສະລິຍະເຂົ້າກັບຊອບແວຢ່າງ VTTM (Vital Trace & Track Module) ຂອງພວກເຮົາ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດຂອງທ່ານພ້ອມຮັບມືກັບຍຸກແຫ່ງລະບົບອັດຕະໂນມັດໃນທົດສະວັດໜ້າ. ຮາດແວ RFID ປະສິດທິພາບສູງຈາກ Nextwaves Industries ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນພາບລວມທີ່ຈຳເປັນສຳລັບຫ່ວງໂສ້ອຸປະທານທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ເຮັດວຽກໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

Tech Stack: Physical AI 'ຄິດ' ແລະ 'ເຄື່ອນໄຫວ' ແນວໃດ

Physical AI ຕ້ອງມີໂຄງສ້າງຄອມພິວເຕີພິເສດ 3 ສ່ວນ ເພື່ອປ່ຽນຈາກຕັກກະດິຈິຕອນໃຫ້ກາຍເປັນການລົງມືເຮັດຕົວຈິງ. ໂຄງສ້າງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຮັບຮູ້, ຄິດ ແລະ ເຄື່ອນໄຫວໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຊັບຊ້ອນຢ່າງສາງສິນຄ້າ ຫຼື ໂຮງງານໄດ້. Nextwaves Industries ນຳໃຊ້ຮາດແວ ແລະ ຊອບແວເຫຼົ່ານີ້ ເພື່ອສ້າງການເບິ່ງເຫັນທີ່ຄົບຖ້ວນ ແລະ ຄວບຄຸມການເຮັດວຽກໄດ້ທັງໝົດ.

ການເຮັດວຽກຂອງຄອມພິວເຕີທັງ 3 ສ່ວນ ມີຂັ້ນຕອນດັ່ງນີ້:

ຄອມພິວເຕີສ່ວນທີ 1: ການຝຶກຝົນ (NVIDIA DGX). ສ່ວນນີ້ຄືລະບົບປະມວນຜົນຂັ້ນສູງທີ່ໃຊ້ຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນມະຫາສານເພື່ອສ້າງໂມເດວ AI ຫຼັກ. ມັນໃຊ້ໂຄງສ້າງ Blackwell ເພື່ອຝຶກໂມເດວ vision-language-action (VLA). ໂມເດວເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບເຂົ້າໃຈພື້ນທີ່ 3D ແລະ ຄາດການການເຄື່ອນໄຫວຕໍ່ໄປໄດ້.
ຄອມພິວເຕີເຄື່ອງທີ 2: ການຈຳລອງ (NVIDIA Omniverse). ເຄື່ອງນີ້ເຮັດໜ້າທີ່ສ້າງໂລກສະເໝືອນຈິງ. ມັນໃຊ້ໂມເດລພື້ນຖານ Cosmos ເພື່ອສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມຫຼັກຟີຊິກ. ຂັ້ນຕອນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຄົນຂຽນໂປຣແກຣມທົດລອງໄດ້ເປັນພັນໆສະຖານະການພ້ອມກັນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຢ້ານວ່າຈະເຮັດໃຫ້ຫຸ່ນຍົນແທ້ເພພັງ.
ຄອມພິວເຕີເຄື່ອງທີ 3: ການປະຕິບັດງານ (NVIDIA Jetson AGX Thor). ນີ້ຄືສະໝອງກົນທີ່ປະມວນຜົນຢູ່ເທິງຕົວຫຸ່ນຍົນເລີຍ. ມັນຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນເຄື່ອງເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີແບບທັນທີ (real-time) ແລະ ສັ່ງການ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຕອບໂຕ້ກັບສິ່ງອ້ອມຂ້າງໄດ້ໄວພຽງເສຍວວິນາທີ.

ສິ່ງທີ່ຍາກທີ່ສຸດຂອງຫຸ່ນຍົນຄື "Sim-to-Real". ຄຳນີ້ໝາຍເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການເຮັດວຽກຂອງຫຸ່ນຍົນໃນໂລກຈຳລອງກັບໂລກຕົວຈິງ. ໂລກຕົວຈິງມີສິ່ງທີ່ຄາດເດົາໄດ້ຍາກຫຼາຍຢ່າງ ເຊັ່ນ: ແສງປ່ຽນແປງ, ຂີ້ຝຸ່ນ ຫຼື ພື້ນຜິວທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ການຈະເກັບຂໍ້ມູນຕົວຈິງໃຫ້ຄົບທຸກສະຖານະການນັ້ນທັງຊ້າ ແລະ ສິ້ນເປືອງງົບປະມານຫຼາຍ.

ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, Nextwaves ໄດ້ໃຊ້ວິທີສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂຶ້ນມາ. ນັກພັດທະນາໃຊ້ລະບົບ Cosmos Transfer ເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນການຝຶກຝົນທີ່ສົມຈິງ ແລະ ຖືກຕ້ອງຕາມຫຼັກຟີຊິກໃນໂລກຈຳລອງເລີຍ. ວິທີນີ້ຊ່ວຍສ້າງສະຖານະການຍາກໆ ທີ່ປົກກະຕິແລ້ວຈະຖ່າຍວິດີໂອເກັບຂໍ້ມູນເອງໄດ້ຍາກ. ຫຸ່ນຍົນຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີຮັບມືກັບອຸປະກອນເພ ຫຼື ເວລາທີ່ມີຄົນເຂົ້າມາຂວາງທາງໃນສະພາບແວດລ້ອມສະເໝືອນທີ່ປອດໄພ. ເມື່ອໂມເດລເຮັດວຽກໄດ້ແມ່ນຍຳໃນໂລກຈຳລອງແລ້ວ, ທ່ານກໍສາມາດເອົາໄປໃຊ້ກັບຫຸ່ນຍົນຕົວຈິງໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ. ຂັ້ນຕອນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ຫຼຸດຕົ້ນທຶນໃນການປັບປຸງລະບົບການຜະລິດ.

ດ້ວຍການປະມວນຜົນທັງສາມຊັ້ນນີ້, ທ່ານສາມາດປ່ຽນເຄື່ອງຈັກທຳມະດາໃຫ້ກາຍເປັນຫຸ່ນຍົນທີ່ສະຫຼາດ. ເຕັກໂນໂລຊີຂອງ Nextwaves ຊ່ວຍເຊື່ອມຕໍ່ທັງຮາດແວ ແລະ ຊອບແວທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ເພື່ອດຶງເອົາແຜນການໃນໂລກດິຈິຕອນມາສູ່ການເຮັດວຽກຕົວຈິງ. [blogs.nvidia.com](https://blogs.nvidia.com/blog/three-computers-robotics) [faf.ae](https://www.faf.ae/home/2026/1/15/understanding-nvidias-three-computer-architecture-for-physical-ai-systems)

Physical AI ໃນການເຮັດວຽກ: ຈາກຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄືຄົນ ສູ່ລະບົບໂລຈິສຕິກອັດສະລິຍະ

Physical AI ປ່ຽນລະບົບອັດຕະໂນມັດແບບເດີມໆ ໃຫ້ກາຍເປັນປັນຍາປະດິດທີ່ຮູ້ຈັກປັບຕົວ. ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຮັບຮູ້, ຄິດ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ໃນໂລກ 3 ມິຕິ. ຕ່າງຈາກຫຸ່ນຍົນສະໄໝກ່ອນທີ່ເຮັດວຽກຕາມຄຳສັ່ງຕາຍຕົວ, ລະບົບ Physical AI ຈະໃຊ້ໂມເດລພື້ນຖານເພື່ອຮຽນຮູ້ນຳໃຊ້ວຽກທີ່ຊັບຊ້ອນຜ່ານການຈຳລອງ ແລະ ການຮຽນແບບທ່າທາງຂອງມະນຸດ.

ຜົນກະທົບທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນໃນອຸດສາຫະກຳລົດຍົນ. ກຸ່ມບໍລິສັດ Hyundai Motor ວາງແຜນຈະຜະລິດຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄືຄົນລຸ້ນ Atlas ໃຫ້ໄດ້ 30,000 ຕົວຕໍ່ປີ ພາຍໃນປີ 2028 ທີ່ໂຮງງານ Metaplant ໃນລັດຈໍເຈຍ [axios.com](https://www.axios.com/2026/01/05/hyundai-humanoid-robots-boston-dynamics). ຫຸ່ນຍົນລະດັບອຸດສາຫະກຳຈາກ Boston Dynamics ນີ້ ສາມາດໝູນຂໍ້ຕໍ່ໄດ້ເຖິງ 56 ທິດທາງ ແລະ ມີແບັດເຕີຣີທີ່ປ່ຽນໄດ້ ເຊິ່ງໃຊ້ງານໄດ້ດົນເຖິງ 4 ຊົ່ວໂມງ [newatlas.com](https://newatlas.com/ai-humanoids/boston-dynamics-production-atlas-hyundai/). Hyundai ໄດ້ນຳໃຊ້ພວກມັນເຂົ້າໃນວຽກງານດັ່ງນີ້:

ຈັດລຽງຊິ້ນສ່ວນ ແລະ ຈັດການໂລຈິສຕິກໃນສາຍການຜະລິດ.
ປະກອບຊິ້ນສ່ວນລົດ (ວາງແຜນໃຫ້ສຳເລັດພາຍໃນປີ 2030).
ຍົກຂອງໜັກ ແລະ ເຮັດວຽກທີ່ຊໍ້າໄປຊໍ້າມາ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການບາດເຈັບຂອງພະນັກງານ.
ເບິ່ງແຍງເຄື່ອງຈັກໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ອັນຕະລາຍ.

ການປ່ຽນແປງນີ້ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ອຸດສາຫະກຳການຜະລິດ ແລະ ໂລຈິສຕິກທົ່ວໂລກທີ່ມີມູນຄ່າມະຫາສານ. ຄວາມສຳເລັດແມ່ນຂຶ້ນກັບຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ. ລະບົບ PAI-Bench ຈະປະເມີນ Physical AI ຜ່ານ 3 ເກນຫຼັກ:

ປະສິດທິພາບ: ຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍຳໃນການເຮັດວຽກເມື່ອທຽບກັບມະນຸດ.
ຄວາມປອດໄພ: ຄວາມສາມາດໃນການເຄື່ອນທີ່ເທິງພື້ນທີ່ບໍ່ຄົງທີ່ ແລະ ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັບຄົນໂດຍບໍ່ໃຫ້ເກີດອຸບັດຕິເຫດ.
ການປະຢັດພະລັງງານ: ຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງກຳລັງໃນການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບັດເຕີຣີ.

Nextwaves Industries ເຂົ້າມາຊ່ວຍໃນການປ່ຽນຜ່ານນີ້ດ້ວຍໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ຈຳເປັນ. ໃນຂະນະທີ່ຫຸ່ນຍົນເຮັດວຽກ, ຮາດແວ RFID ແລະ ຊອບແວ VTTM ຂອງພວກເຮົາຈະຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບ AI ເຫັນພາບລວມທັງໝົດ. ເສົາອາກາດ RFID UHF ປະສິດທິພາບສູງຈະຕິດຕາມຊິ້ນສ່ວນທີ່ຫຸ່ນຍົນກຳລັງເຄື່ອນຍ້າຍ. ການເຊື່ອມຕໍ່ນີ້ເຮັດໃຫ້ໝັ້ນໃຈວ່າລະບົບ Physical AI ມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແບບທັນເວລາ ເພື່ອປັບປຸງຂັ້ນຕອນໃນສາງສິນຄ້າໃຫ້ດີທີ່ສຸດ.

ຕະຫຼາດເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕຈາກ 5.41 ພັນລ້ານໂດລາໃນປີ 2025 ຂຶ້ນໄປຮອດ 61 ພັນລ້ານໂດລາພາຍໃນປີ 2034. ທຸລະກິດຕ່າງໆ ຈຳເປັນຕ້ອງນຳໃຊ້ລະບົບໂລຈິສຕິກອັດສະລິຍະເພື່ອສ້າງຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ. ທ່ານສາມາດເລີ່ມປັບປຸງການເຮັດວຽກໄດ້ທັນທີ ໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບ RFID ຂອງ Nextwaves ເຂົ້າກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງທ່ານ.

Nextwaves Industries: ເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງດ້ວຍ RFID ແລະ PAI

Nextwaves Industries ສະໜອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຈຳເປັນ ເພື່ອປ່ຽນຈາກລະບົບອັດຕະໂນມັດແບບເກົ່າໄປສູ່ Physical AI. ເຖິງວ່າ Physical AI ຈະເກັ່ງໃນການຄິດໄລ່ພື້ນທີ່ 3 ມິຕິ, ແຕ່ມັນກໍຍັງຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບເພື່ອລະບຸຕົວຕົນຂອງສິ່ງຂອງ. ຮາດແວ RFID ຂອງ Nextwaves ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຊັນເຊີຫຼັກໃຫ້ກັບລະບົບ. ເສົາອາກາດ ແລະ ເຄື່ອງອ່ານ RFID UHF ຂອງພວກເຮົາປຽບເໝືອນຫູ ແລະ ຕາຂອງສາງສິນຄ້າ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ Physical AI ຮັບຮູ້ສິນຄ້າໃນສາງໄດ້ເກີນກວ່າທີ່ຕາເປົ່າຈະເຫັນໄດ້.

ລະບົບຮາດແວຂອງພວກເຮົາຊ່ວຍຂັບເຄື່ອນ Physical AI ຜ່ານຂໍ້ມູນທີ່ແມ່ນຍຳ:

RFID Tags and Inlays: ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນບັດປະຈຳຕົວດິຈິຕອນໃຫ້ກັບສິ່ງຂອງແຕ່ລະຊິ້ນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ AI ແຍກແຍະສິນຄ້າທີ່ເບິ່ງຄືກັນ ແຕ່ມີບ່ອນສົ່ງ ຫຼື ວັນໝົດອາຍຸທີ່ຕ່າງກັນໄດ້.
High-Performance Readers: ເຄື່ອງອ່ານເຫຼົ່ານີ້ຈະບັນທຶກຂໍ້ມູນການເຄື່ອນໄຫວໄດ້ທັນທີ. ມັນຄອຍສົ່ງຂໍ້ມູນໃຫ້ AI ຮູ້ຕະຫຼອດເວລາວ່າສິ່ງຂອງຢູ່ໃສ ແລະ ເຄື່ອນທີ່ໄວສຳໃດ.
UHF Antennas: ເສົາອາກາດເຫຼົ່ານີ້ຈະກຳນົດຂອບເຂດການກວດຈັບ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ AI ຮູ້ຕຳແໜ່ງທີ່ແນ່ນອນ ເວລາສິນຄ້າເຂົ້າ ຫຼື ອອກຈາກຂັ້ນຕອນການຜະລິດ.

ລະບົບ Vital Trace & Track (VTTM) ຈະສ້າງຖານຂໍ້ມູນເພື່ອໃຊ້ໃນການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ. Physical AI ໃຊ້ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຄາດການຜົນທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ. VTTM ຈະບອກຈຳນວນສິນຄ້າ ແລະ ສະຖານະການສົ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງແບບ Real-time. ການຮ່ວມມືນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ AI ສາມາດເຄື່ອນຍ້າຍ ແລະ ຈັດການສິນຄ້າໃນສາງໄດ້ເອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຄົນ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນຈາກ onetrack.ai, Physical AI ຊ່ວຍເຊື່ອມຕໍ່ໂລກດິຈິຕອນກັບໂລກຕົວຈິງໄດ້ ຍ້ອນຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລະ ການຄິດໄລ່ທາງພື້ນທີ່. Nextwaves ພ້ອມສະໜັບສະໜູນດ້ວຍຂໍ້ມູນເຊັນເຊີທີ່ລະອຽດ ເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຮຽນຮູ້ຈາກການສັງເກດຕົວຈິງ.

ເມື່ອລວມຮາດແວຂອງ Nextwaves ເຂົ້າກັບຊອບແວອັດສະລິຍະ, ທ່ານຈະເຫັນພາບລວມຂອງລະບົບທັງໝົດໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ. ການປະສານງານທາງເຕັກນິກນີ້ ຈະປ່ຽນລະບົບໂລຈິສຕິກແບບເດີມໆ ໃຫ້ກາຍເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ອີງຕາມການວິໄຈ, ຕະຫຼາດໂລບັອດຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕຈາກ 5.41 ຕື້ໂດລາ ໃນປີ 2025 ຂຶ້ນໄປຮອດ 61 ຕື້ໂດລາ ໃນປີ 2034. Nextwaves Industries ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດຂອງທ່ານພ້ອມຮັບມືກັບການປ່ຽນແປງນີ້. ທ່ານສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກໄດ້ ໂດຍການໃຊ້ໂຊລູຊັນ RFID ຂອງພວກເຮົາເປັນແກນຫຼັກໃຫ້ກັບກົນລະຍຸດ Physical AI.

ສະຫຼຸບ: ກຽມພ້ອມຮັບມືກັບການປະຕິວັດ Physical AI

ການພົບກັນລະຫວ່າງປັນຍາປະດິດດ້ານພື້ນທີ່ ແລະ ຮາດແວໂລບັອດ ຖືເປັນບາດກ້າວທີ່ສຳຄັນໃນປະຫວັດສາດອຸດສາຫະກຳ. ຊ່ຽວຊານຈາກ NVIDIA ແລະ ສະຫະພັນໂລບັອດສາກົນ ເບິ່ງວ່າປີ 2026 ຈະເປັນຈຸດປ່ຽນຂອງ Physical AI ໂດຍຈະມີການຕິດຕັ້ງໂລບັອດສູງເຖິງ 619,000 ໂຕຕໍ່ປີ economist.com. ທ່ານກຳລັງເຫັນຊ່ວງເວລາ "ChatGPT" ຂອງໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ. ຍຸກນີ້ຈະກ້າວຂ້າມຜ່ານແຊັດບັອດທົ່ວໄປ ໄປສູ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ສາມາດຮັບຮູ້, ຄິດ ແລະ ລົງມືເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ໃນໂຮງງານ ຫຼື ສາງສິນຄ້າຂອງທ່ານ.

ການປ່ຽນໄປສູ່ປັນຍາປະດິດແບບ Embodied ຕ້ອງມີຖານຂໍ້ມູນທີ່ແໜ້ນໜາ. Physical AI ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຖ້າຂາດຂໍ້ມູນ. ມັນຕ້ອງການຂໍ້ມູນແບບ Real-time ທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນສູງ ເພື່ອສ້າງແຜນຜັງສະພາບແວດລ້ອມ ແລະ ຕິດຕາມຊັບສິນ. ຕະຫຼາດລະບົບນີ້ຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 371.7 ຕື້ໂດລາ ໃນປີ 2025 ເປັນ 2.4 ລ້ານລ້ານໂດລາ ໃນປີ 2032 worldtechnologycongress.org. ອົງກອນໃດທີ່ບໍ່ຮີບຟ້າວອັບເກຣດໂຄງສ້າງການເກັບຂໍ້ມູນໃນຕອນນີ້ ຈະຫຼ້າຫຼັງທັນທີ.

ກຽມພ້ອມການຜະລິດ ແລະ ລະບົບສາງເຢັນຂອງທ່ານໃຫ້ພ້ອມສຳລັບການປະຕິວັດນີ້ ດ້ວຍໂຊລູຊັນ RFID ຈາກ Nextwaves. ຮາດແວ ແລະ ຊອບແວຂອງພວກເຮົາຈະເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຊັນເຊີປ້ອນຂໍ້ມູນໃຫ້ Physical AI ເພື່ອນຳທາງ ແລະ ຈັດການຫ່ວງໂສ້ອຸປະທານຂອງທ່ານ. ທ່ານຕ້ອງປ່ຽນຊັບສິນທີ່ມີຢູ່ໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນດິຈິຕອນ ເພື່ອໃຫ້ລະບົບສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ແບບອັດຕະໂນມັດ.

ລົງມືເຮັດຕາມຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້ ເພື່ອຮັກສາອະນາຄົດຂອງທຸລະກິດທ່ານ:

ຕິດຕັ້ງເສົາອາກາດ ແລະ ເຄື່ອງອ່ານ UHF RFID ຂອງ Nextwaves ເພື່ອສ້າງກະແສຂໍ້ມູນໃຫ້ກັບໂມເດລ AI ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ເຊື່ອມຕໍ່ໂມດູນ Vital Trace and Track (VTTM) ເພື່ອໃຫ້ເຫັນລາຍລະອຽດໃນການຈັດການສົ່ງສິນຄ້າແບບອັດຕະໂນມັດ.
ກວດເຊັກລະບົບສາງສິນຄ້າທີ່ມີຢູ່ ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຮອງຮັບກັບໂມເດລການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning).
ໃຊ້ແທັກ (Tag) ປະສິດທິພາບສູງຂອງ Nextwaves ເພື່ອປ່ຽນທຸກຊິ້ນສ່ວນໃຫ້ກາຍເປັນຈຸດເກັບຂໍ້ມູນທີ່ຄົບຖ້ວນ.

ໂອກາດທີ່ຈະເປັນຜູ້ນຳກ່ອນໃຜກຳລັງຈະໝົດໄປ. ຄວາມໄວໃນການພັດທະນາຂອງ Physical AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ໂລບັອດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຄືກັບຄົນອາດຈະມາຮອດໃນປີໜ້າ thedeepview.com. ຕິດຕໍ່ Nextwaves Industries ມື້ນີ້ ເພື່ອອັບເກຣດໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ແລະ ກ້າວຂຶ້ນເປັນຜູ້ນຳດ້ານລະບົບອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະ.