Das KI-CTO-Archetyp Nick Gillian treibt eine breitere Definition von Physical AI voran—nicht nur im Sinne von Robotik. Sein Ansatz: eine universelle Intelligenzschicht aufzubauen, die JEDEN industriellen Sensor (Temperatur, Druck, Vibration, Durchfluss usw.) auslesen und mit JEDER Steuersystem-Umgebung zusammenarbeiten kann—nicht nur mit Roboterantrieben.

Die zentrale Erkenntnis: Die meisten industriellen IoT-Implementierungen haben Unmengen an Sensordaten, aber keine echte Echtzeit-Intelligenz. Man erfasst zwar Kennzahlen, passt sich aber nicht an dynamische physikalische Bedingungen an. Gillians Wette ist, dass Physical AI mit der nichtstationären Natur realer Systeme umgehen muss—Dinge driften, verschleißen und verändern sich ständig.

Im Grunde argumentiert er für einen Middleware-Intelligenzstack, der zwischen den Rohdaten von Sensoren und der Steuerlogik sitzt und die Physik des jeweiligen Systems, in das er eingebunden ist, lernt. Weniger „humanoider Roboter“, eher „adaptiver Regler für Chemieanlagen, HVAC-Systeme und Fertigungslinien“.

Wenn sie das hinbekommen, wäre das ein Vorstoß in Richtung der riesigen installierten Basis industrieller Automatisierung—eine Basis, die nach heutigen Maßstäben der KI größtenteils dumm ist.