آسیانیوز ایران؛ سرویس علم و تکنولوژی:
مبین خجسته برومند - در سالهای اخیر، مفهوم «هوش مصنوعی فیزیکی» (Physical AI) به یکی از مهمترین روندهای فناوری در سطح جهانی تبدیل شده است. این اصطلاح به سامانههای هوش مصنوعی اطلاق میشود که فراتر از پردازش دادههای دیجیتال، توانایی درک محیط فیزیکی، تحلیل شرایط واقعی و تعامل مستقیم با جهان پیرامون را دارند. برخلاف نسلهای پیشین هوش مصنوعی که عمدتاً در بستر نرمافزار و فضای مجازی فعالیت میکردند، هوش مصنوعی فیزیکی با ترکیب حسگرهای پیشرفته (بینایی ماشین، حسگرهای لمسی و عمقی)، مدلهای یادگیری عمیق و سامانههای حرکتی و عملگرهای مکانیکی، امکان ادراک بلادرنگ و اقدام مستقل را برای رباتها فراهم میکند. در ادبیات تخصصی، این حوزه ذیل مفهوم «هوش مصنوعی تجسمیافته» (Embodied AI) تعریف میشود؛ رویکردی که در آن، سامانه هوشمند در قالب یک بدن فیزیکی – مانند ربات انساننما – با قوانین بنیادین دنیای واقعی از جمله جاذبه، اصطکاک، تعادل و دینامیک حرکت مواجه است. بر اساس گزارشهای روند فناوری در سال ۲۰۲۶ که از سوی مؤسسات تحلیلی بینالمللی منتشر شدهاند، همگرایی میان هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و رباتیک پیشرفته، بهعنوان یکی از پیشرانهای اصلی این تحول معرفی شده است؛ همگراییای که رباتها را از سامانههای صرفاً از پیشبرنامهریزیشده به سیستمهای تطبیقپذیر، یادگیرنده و مبتنی بر تجربه تبدیل میکند.
کاربردهای صنعتی از مرحله آزمایش تا استقرار عملیاتی
در بخش صنعت، رباتهای انساننما بهتدریج از نمونههای نمایشی فراتر رفته و وارد فاز آزمایشهای میدانی و استقرار محدود در محیطهای واقعی شدهاند. شرکت Boston Dynamics پس از معرفی نسخه الکتریکی ربات Atlas (Electric Atlas) اعلام کرده تمرکز خود را بر توسعه کاربردهای صنعتی و همکاری با شرکای بزرگ تولیدی قرار داده است. این نسل از رباتها برای حمل مواد، جابهجایی قطعات و انجام وظایف تکراری یا پرخطر در محیطهای کارخانهای طراحی شدهاند. شرکت Tesla نیز روند توسعه ربات انساننمای Optimus را ادامه داده و بر رویکرد مبتنی بر بینایی ماشین و یادگیری از مشاهده انسان تأکید کرده است. بر اساس اعلامهای رسمی این شرکت، نسخههای آزمایشی این ربات در برخی محیطهای داخلی مورد استفاده قرار گرفتهاند و هدفگذاری آن، انجام کارهای تکراری در خطوط تولید عنوان شده است. همزمان، شرکتهایی مانند Figure AI با مدل Figure 03 و Agility Robotics با ربات Digit، تمرکز خود را بر حوزه انبارداری، لجستیک و جابهجایی کالا در مراکز توزیع قرار دادهاند. این رباتها برای فعالیت در کنار نیروی انسانی طراحی شدهاند و طبق توضیحات منتشرشده از سوی این شرکتها، هدف اصلی آنها افزایش بهرهوری، کاهش فشار فیزیکی بر کارکنان و بهینهسازی فرآیندهای عملیاتی است. بر پایه گزارشهای منتشرشده در سال ۲۰۲۶ از سوی نهادهای تحلیلگر حوزه فناوری، هوش مصنوعی فیزیکی در فهرست روندهای راهبردی سال قرار گرفته و بسیاری از شرکتهای فعال در صنایع تولیدی و لجستیکی، پروژههای پایلوت یا استقرار محدود این فناوری را آغاز کردهاند. هرچند آمارهای دقیق بسته به منبع متفاوت است، اما جهتگیری کلی بازار نشاندهنده رشد سرمایهگذاری در حوزه رباتهای انساننما و سامانههای خودکار پیشرفته است.
کاربردهای خانگی، حرکت بهسوی رباتهای خدماتی هوشمند
در حوزه مصرفکننده نیز نشانههایی از ورود عملیتر این فناوری مشاهده میشود. شرکت نروژی (1x Technologies) با معرفی ربات انساننمای (NEO) اعلام کرده است برنامههایی برای عرضه محدود و آزمایشی این محصول با هدف انجام برخی کارهای ساده خانگی و پشتیبانی از سالمندان دارد. بر اساس اطلاعات منتشرشده از سوی این شرکت، تمرکز این نسل از رباتها بر جابهجایی اشیای سبک، انجام امور ابتدایی خانه و تعامل ایمن با کاربران است. در جریان نمایشگاه CES 2026 نیز چندین شرکت بزرگ فناوری، از جمله LG، نسخههای پیشرفتهتری از رباتهای خدماتی سری CLOi را معرفی کردند. طبق پوشش رسانهای این رویداد، این محصولات با هدف حرکت بهسوی مفهوم «خانه با حداقل کار دستی» توسعه یافتهاند و نمونههایی از تواناییهای آنها در حوزه خدمات خانگی به نمایش گذاشته شد. با این حال، بسیاری از این محصولات همچنان در مراحل ابتدایی تجاریسازی قرار دارند. در ایران نیز پروژههای رباتهای انساننما در دانشگاهها و مراکز تحقیقاتی ادامه دارد. پژوهشگران ایرانی با توسعه نسلهای مختلف ربات «سورنا» و کار روی نسخههای جدید، به بررسی حرکت، تعامل با محیط و همکاری انسان–ربات میپردازند. این روند نشاندهنده تلاشهای فعال کشور در حوزه هوش مصنوعی فیزیکی است.
چرا سال ۲۰۲۶ سال کلیدی فناوری هوش مصنوعی فیزیکی محسوب میشود؟
بر اساس تحلیلهای منتشرشده در گزارشهای فناوری سال ۲۰۲۶، چند عامل همزمان در برجستهشدن هوش مصنوعی فیزیکی نقش داشتهاند: کاهش نسبی هزینه سختافزارهای رباتیک، پیشرفت در شبیهسازیهای فیزیکی برای آموزش ایمنتر رباتها، استفاده گستردهتر از دادههای دنیای واقعی برای بهبود مدلهای یادگیری، و افزایش توان پردازشی در لبه شبکه (Edge Computing). تمرکز گسترده رسانههای تخصصی و گزارشهای تحلیلی بر موضوع Physical AI در رویدادهایی مانند CES 2026 نیز نشان میدهد این فناوری از مرحله تحقیقاتی صرف عبور کرده و وارد فاز توجه جدی صنایع و سرمایهگذاران شده است. با این حال، مطابق ارزیابی بسیاری از تحلیلگران، بخش قابل توجهی از پروژهها همچنان در مرحله پایلوت یا تولید محدود قرار دارند و تا فراگیری کامل بازار فاصله وجود دارد.
چالشها و ملاحظات راهبردی
با وجود پیشرفتهای فنی، توسعه هوش مصنوعی فیزیکی با چالشهای مهمی همراه است. ایمنی در تعامل مستقیم ربات با انسان، امنیت سایبری و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به سامانههای کنترلی، پیامدهای احتمالی بر ساختار بازار کار، و ضرورت تدوین استانداردهای فنی و حقوقی جدید از جمله مسائل کلیدی پیشرو محسوب میشوند. کارشناسان حوزه رباتیک و سیاستگذاری فناوری تأکید میکنند پذیرش گسترده این سامانهها وابسته به اجرای آزمایشهای ایمنی دقیق، شفافیت در عملکرد الگوریتمها و ایجاد چارچوبهای نظارتی مشخص خواهد بود؛ موضوعی که در بسیاری از کشورها در حال بررسی است.
جمعبندی
هوش مصنوعی فیزیکی را میتوان یکی از مهمترین مراحل تحول در مسیر تکامل هوش مصنوعی دانست؛ مرحلهای که در آن الگوریتمها از فضای صرفاً دیجیتال فراتر رفته و در قالب سامانههای رباتیک با جهان واقعی تعامل میکنند. تحولات سال ۲۰۲۶ نشان میدهد این حوزه وارد فاز عملیاتیتری شده است، هرچند همچنان در ابتدای مسیر تجاریسازی گسترده قرار دارد. در صورت تداوم روندهای کنونی، رباتهای انساننما و سامانههای هوشمند فیزیکی میتوانند در سالهای آینده نقش پررنگتری در خطوط تولید صنعتی، مراکز لجستیکی و برخی محیطهای خانگی ایفا کنند؛ تحولی که پیامدهای فناورانه، اقتصادی و اجتماعی آن نیازمند رصد مستمر و تحلیل دقیق خواهد بود.