Huafu Securities, genel amaçlı modellerin ve araç zincirlerinin gelişiminin bedenselleşmiş yapay zekânın önemli bir eşiği aşmasına yardımcı olabileceğini, veri toplama ve robot bileşenlerinin ise izlenmeye değer iki alan olduğunu düşünüyor.
Tianfeng Securities’in makine ekibi, fiziksel yapay zekânın uygulama fırsatlarını belirli insan emeği süreçleriyle eşleştiriyor: hazır giyimde esnek kumaş parçalarının işlenmesi öne çıkıyor; ambalajlama ve lojistik yükleme, boşaltma, ayıklama ve taşımayı kapsıyor; kaynakta ise kontrol sistemleri ve iş istasyonları öne çıkıyor. Fırsatın büyüklüğünü anlamak için ilgili çalışan havuzu, ürünlerin kapsamı ve geliştirme aşamasıyla birlikte değerlendirilmeli.
CICC Machinery, fiziksel yapay zekâ veri toplama alanındaki faaliyetleri algılama, hareket yakalama, simülasyon ve senaryo bazlı kapalı döngü gibi aşamalara ayırıyor. Bu şirketleri anlamak için piyasaya sürülmüş toplama ürünlerini, mevcut siparişleri ve bedenselleşmiş zekâya uzanan iş yönelimlerini ayırt etmek; ayrıca şirketin toplam kârlılığı ile belirli iş kolları arasındaki ilişkiyi açıklığa kavuşturmak gerekiyor.
Materyal, fiziksel yapay zekâ sektörünün darboğazı olarak yüksek kaliteli eğitim verilerine işaret ediyor; fırsatlar veri toplama donanımı, gerçek ortamlardan elde edilen veriler ve simülasyon hizmetlerinde yoğunlaşıyor. Pazar büyüklüğüne ilişkin tahminler hızlı bir artışa işaret etse de şirketlerin somutlaşma aşamaları belirgin biçimde farklı: bazıları satış yapmış veya veri biriktirmişken bazıları henüz gelir açıklamış değil.
Dört sanayi kolunun büyüme dayanakları farklılaşıyor: fiziksel yapay zekâ gerçek dünya verilerinin toplanmasına dayanıyor, optik konnektörler hâlihazırda finansal sonuçlar ve siparişlerle destekleniyor, soğutucu akışkanlarda fiyat istikrarı kota kısıtlarına bağlı, otomotivin yurt dışındaki genişlemesi ise ihracatı hızlandırmaktan yerel üretime kayıyor.
