Physical AI aus der Cloud: So werden Roboter noch intelligenter

Die Cloud verändert nicht nur, wie wir arbeiten, sondern auch, wie wir Roboter für uns arbeiten lassen können. Denn die Cloud ist ein zentraler Baustein von Physical AI – der Fähigkeit, künstliche Intelligenz in physisches Handeln zu übersetzen. Unternehmen stehen damit vor einer riesigen Chance: Mit smarter Cloud-Infrastruktur, digitalen Zwillingen sowie multimodalen Modellen und Multi-Agenten-Systemen, können sie Automatisierung auf ein völlig neues Level heben.

Physical AI: Wenn digitale und physische Intelligenz verschmelzen

Roboter galten lange als hochspezialisierte Systeme für klar definierte Aufgaben in kontrollierten Umgebungen. Das hat sie groß gemacht – aber auch limitiert. In der industriellen Produktion sind sie seit Jahren unverzichtbare Helfer für repetitive Arbeiten: präzise, zuverlässig – aber stets auf einen festen Prozess fokussiert und regelbasiert programmiert.

Genau diese Limitierung löst Physical AI zunehmend auf. Physical AI beschreibt Systeme, die künstliche Intelligenz mit physischer Aktionsfähigkeit (z. B. Robotik) verbinden – für autonome, anpassungsfähige Maschinen in der realen Welt.

Das heißt: Wir bewegen uns weg von regelbasierter Programmierung hin zu adaptiven Systemen, die ihre Umgebung verstehen, lernen, reagieren und sich neuen Anforderungen flexibel anpassen.

Der entscheidende Durchbruch liegt in der Verbindung zweier Welten: Business-Applikationen in der Cloud, gepaart mit agentischen Systemen, die Geschäftsprozesse verstehen. In Zusammenarbeit mit Embodied Agents, die in der physischen Welt agieren. Diese Multi-Agent-Architektur ermöglicht eine hochadaptive, echte End-to-End-Automatisierung – von der Auftragsannahme im ERP-System bis zur physischen Ausführung im Lager oder in der Produktion.

Cloud-Power entfaltet ihre Wirkung: Physical AI in der Praxis

Moderne Roboter bringen heute genügend Rechenleistung mit, um alle schnellen, sicherheits- und reaktionskritischen Entscheidungen direkt auf dem Gerät zu treffen. Für komplexere oder besonders rechenintensive Aufgaben, Training und Simulation nutzen sie hingegen die Cloud. Genau diese intelligente Aufteilung zwischen lokaler Power und Cloud-Ressourcen macht völlig neue Fähigkeiten und Einsatzszenarien möglich.

Für Physical AI sind multimodale Modelle der Schlüssel: Google DeepMind demonstriert mit Gemini Robotics 1.5 und Gemini Robotics-ER 1.5 eindrucksvoll dieses Zusammenspiel. Während Robotics 1.5 On-Device direkt auf dem Roboter läuft und schnelle Reaktionen ermöglicht, übernimmt Robotics-ER 1.5 in der Cloud das komplexe Reasoning. Diese Vision-Language-Action Models (VLAs) und Vision-Language Models (VLMs) arbeiten nahtlos zusammen:

• Cloud-Modelle verstehen die physische Welt tiefgreifend, bewerten Situationen, verstehen Kontext und treffen intelligente Entscheidungen.

• Lokale Modelle hingegen setzen diese Entscheidungen in präzise Aktionen um.

Physical AI in Aktion: Drei Beispiele aus der Praxis

1. Produzierende Industrie: Adaptive Fertigung statt starrer Produktion

In modernen Fabriken zeigt Physical AI ihr volles Potenzial. Roboter passen sich dynamisch an wechselnde Produktvarianten an – ohne aufwendige Umprogrammierung. Cloud-basierte Vision-Language Models erkennen neue Bauteile, verstehen Montageanweisungen und optimieren Arbeitsabläufe in Echtzeit. Foxconn zeigt dies sehr eindrücklich: Durch die Einbindung neuer KI-trainierter Modelle in Roboterarmen konnte der Elektronikhersteller die Taktzeit um 30% reduzieren. Gleichzeitig wurden operationale Kosten um 15% verringert. Möglich wurde das durch die intelligente Vernetzung mit Cloud-basierten Systemen.  

2. Warenlogistik & Warehousing: Intelligente Orchestrierung komplexer Abläufe

Logistikzentren werden durch Physical AI zu hochadaptiven Systemen. Roboter navigieren selbstständig durch sich ständig ändernde Lagerumgebungen, erkennen und behandeln Sonderfälle wie beschädigte Waren oder falsch platzierte Pakete. Die Cloud-Anbindung ermöglicht die Orchestrierung ganzer Roboterflotten: Aufträge werden intelligent verteilt, Wegstrecken optimiert und Engpässe vermieden. Multi-Agent-Systeme koordinieren dabei nicht nur die physische Ausführung, sondern optimieren den gesamten Materialfluss. Durch diesen Ansatz schaffte Amazon in einem Verteilzentrum mal eben 30% mehr qualifizierte Arbeitsplätze, 25% schnellere Versandzeiten und eine Effizienzsteigerung von 25%.  

3. Retail: Mehr Zeit für Kundenberatung

Im Einzelhandel übernehmen Roboter zunehmend zeitintensive Routineaufgaben. Sie bedienen Lager, sortieren Regale im Verkaufsbereich und führen präzise Inventuren durch. Durch die Anbindung an die Business-Applikationen in der Cloud haben Roboter direkten Zugriff auf Sortiment und Warenlogistik und können bspw. Bestände prüfen und Bedarfe melden. Der entscheidende Mehrwert: Mitarbeitende gewinnen wieder Zeit für die persönliche Kundenberatung und den Service, der den Unterschied macht.

Architektur und Governance: Das Fundament der Transformation durch Physical AI

Die Potenziale von Physical AI entfalten sich nur mit der richtigen technischen und organisatorischen Basis. CIOs, CTOs und IT-Verantwortliche stehen vor der Aufgabe, hochvernetzte Architekturen aufzubauen und gleichzeitig Sicherheit, Stabilität und Compliance zu gewährleisten.

Im Zentrum steht dabei eine entscheidende Frage: Was gehört in die Cloud – und was muss zwingend lokal bleiben?

Um diese Entscheidung fundiert zu treffen, müssen mehrere Dimensionen berücksichtigt werden:

1. Regulierung und Datenhoheit 

Gerade, weil viele Robotik-Komponenten nicht aus Europa stammen, wird die Kontrolle über Daten zur strategischen Frage. Unternehmen müssen entscheiden, welche Daten die eigene Infrastruktur verlassen dürfen und welche in privaten Clouds oder On-Premise bleiben. Zum Beispiel: 

• Kameradaten eines Roboters dürfen in vielen Branchen nicht einfach in eine US-Cloud 

• Produktionsdaten können geschäftskritisch sein 

• Personendaten sind hochsensibel 

Es muss architektonisch definiert werden, welche Daten wohin dürfen. Dabei gilt Edge/local für sensible Daten, Cloud für unkritische Modelle und generalisierte Informationen.

2. Sicherheit als Grundprinzip 

Roboter mit Cloud-Anbindung erweitern die Angriffsfläche eines Unternehmens enorm. Ende-zu-Ende-Verschlüsselung der Datenströme, kontinuierliche Authentifizierung und Überwachung sind keine Option, sondern Pflicht. Die Herausforderung: Sicherheitssysteme müssen nicht nur IT-Infrastruktur, sondern auch physische Robotersysteme umfassen.

Die Problemstellung: Regulatorik zu funktionaler Sicherheit und humanoider Robotik ist noch in der Konzeption. Denn der Wechsel von deterministischen, regelbasierten Systemen zu trainierten, stochastischen Modellen stellt die funktionale Sicherheit vor neue Herausforderungen. Es braucht zusätzlich Mechanismen wie Safety Filter, die Ausgaben der Modelle überwachen und im Zweifel korrigieren. Auch diese Sicherheitslogik muss lokal greifen – Cloud-Latenzen wären hier ein Risiko.

3. Zwei Arten von Intelligenz 

Physical AI erfordert zwei Arten von Intelligenz, die jeweils unterschiedliche Anforderungen an die Systemarchitektur stellen:

• Schnelle Intelligenz: Für sicherheitskritische Reaktionen in Echtzeit, wie Kollisionsvermeidung oder Bewegungssteuerung, muss Intelligenz lokal auf dem Roboter oder auf Edge-Geräten bereitgestellt werden. Es geht dabei nicht nur um Geschwindigkeit, sondern vor allem um Robustheit und Ausfallsicherheit – ohne Internetverbindung, ohne Latenzrisiko.

• Tiefe Intelligenz: Für komplexes Verstehen, multimodales Reasoning, Task-Planning oder das Lernen aus Flottendaten braucht es die Power der Cloud. Hier laufen großformatige Modelle, die semantische Informationen verarbeiten und strategische Entscheidungen vorbereiten.

Entscheidend ist: Diese beiden Welten müssen klar getrennt und orchestriert werden. Denn typische LLMs sind beispielsweise viel zu groß und ressourcenintensiv, um direkt auf einem Roboter betrieben zu werden. Eine zentrale Herausforderung von Physical AI besteht daher darin, ein intelligentes Zusammenspiel zwischen lokalem System und Cloud-Intelligenz zu ermöglichen, bei dem gleichzeitig Sicherheit, Performance und Adaptivität gewährleistet bleiben.

Aus diesen drei Dimensionen ergibt sich eine klare Aufgabenverteilung zwischen Cloud und Edge: 

• Komplexe KI-Modelle Business-Applikationen und Flottenmanagement laufen in der Cloud

• Laufzeitkritische Funktionen wie lokale Navigation oder Manipulationen werden direkt auf dem Roboter oder auf Edge-Devices verarbeitet

Diese hybride Architektur kombiniert das Beste aus beiden Welten – die Vorteile der Cloud mit der Reaktionsschnelligkeit lokaler Systeme. Physical AI ist keine isolierte Technologie-Entscheidung, sondern eine unternehmenskritische Plattformstrategie. Nur mit durchgängigen Strukturen über den gesamten Technologie-Stack entstehen skalierbare und resiliente Automatisierungslösungen.

Was Physical AI heute ermöglicht – und wohin die Reise geht

Physical AI markiert den Beginn einer disruptiven Transformation der Automatisierung. Wenn Cloud-Technologie, KI-Modelle und Robotik zusammenkommen, werden neue Bereiche für echte vollautomatisierte Lösungen erschlossen. Roboter werden zu adaptiven Systemen, die sich an verändernde Prozesse und Umgebungen anpassen können.

Diese Entwicklung ist keine Zukunftsvision, sondern geschieht bereits heute. Die Herausforderungen? Den gesamten Technologie-Stack zu beherrschen. Und sich jetzt bereit für Physical AI machen. Das gelingt nur mit starken Partnerschaften und einer klaren Plattformstrategie. Die Technologie ist bereit. Die Frage ist: Sind wir es auch?