BMW Group po raz pierwszy uruchomiło pilotażowy projekt z humanoidalnymi robotami w Niemczech – w fabryce w Lipsku pracuje już AEON, kołowy humanoid opracowany przez Hexagon Robotics. To nie jest kolejna demonstracja technologiczna dla mediów. To twarda produkcja.
Ogłoszenie z 9 marca 2026 roku nie wzięło się znikąd. BMW ma za sobą dziesięciomiesięczny pilot z 2025 roku w zakładzie w Spartanburgu w Karolinie Południowej, gdzie robot Figure 02 firmy Figure AI wspierał produkcję ponad 30 000 egzemplarzy BMW X3, pracując na dziesięciogodzinnych zmianach i przemieszczając łącznie ponad 90 000 komponentów. Lipsk to bezpośredni spadkobierca tych lekcji – tyle że tym razem mowa o Europie.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
AEON – robot zaprojektowany do pracy, nie do pokazów
Arnaud Robert, prezes Hexagon Robotics, powiedział wprost na wydarzeniu w Monachium: „We’re not in the dancing business – we’re in the working business.” I to czuć w każdym szczególe konstrukcji AEONa.
Zamiast chodzić na dwóch nogach, robot porusza się na kółkach. Hexagon po testach różnych systemów lokomocji doszedł do wniosku, że na typowych podłogach fabrycznych koła są po prostu bardziej efektywne – szybsze i mniej energochłonne. Parametry robota:
- wzrost: 1,65 m, waga: 60 kg
- prędkość: do 2,5 m/s
- autonomiczna wymiana baterii: 23 sekundy (co umożliwia pracę przez całą dobę)
- 22 zintegrowane czujniki: kamery peryferyjne, time-of-flight, podczerwień, kamery SLAM, mikrofony
- pełna przestrzenna świadomość 360° w czasie rzeczywistym
Ludzki tułów AEONa pozwala na elastyczne mocowanie różnych chwytaków, elementów dłoni i narzędzi skanujących – co jest kluczowe dla BMW, które chce używać robota w wielu różnych środowiskach produkcyjnych. Robot obsługuje też inspekcję jakości, czego statyczne maszyny po prostu nie potrafią.
Rollout: krok po kroku, bez pośpiechu
Pierwsze testy AEONa w Lipsku odbyły się w grudniu 2025 roku. Kolejna runda planowana jest na kwiecień 2026, a pełna faza pilotażowa ruszy latem 2026 – wtedy dwie jednostki AEON mają pracować jednocześnie nad dwoma zadaniami: montażem akumulatorów wysokiego napięcia oraz produkcją komponentów do części zewnętrznych nadwozi.
Lipsk nie jest przypadkowym wyborem. To technologicznie najbardziej kompleksowy zakład BMW w Niemczech – łączy produkcję baterii, wtryskownię, tłocznię, spawalnię i montaż końcowy pod jednym dachem. Sukces w Lipsku to de facto walidacja physical AI w całym spektrum produkcji.
Aby ustrukturyzować ten wysiłek, BMW powołało Centre of Competence for Physical AI in Production – jednostkę odpowiedzialną za konsolidację wiedzy i tworzenie formalnej ścieżki oceny technologii partnerów: od testów laboratoryjnych po pełne fazy pilotażowe. Felix Haeckel, lider tego centrum, ujął to tak: „We are pooling our expertise to make knowledge on AI and robotics widely usable within the company.”
Komentarz redakcji
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl: To jest właśnie ten moment, który trudno zignorować. BMW nie ogłasza wizji na 2030 rok – pokazuje roboty, które już pracują w realnej produkcji i zbiera dane do skalowania. Z jednej strony to dowód, że physical AI w przemyśle przestało być domeną laboratoriów. Z drugiej – warto zapytać wprost: co z ludźmi, którzy wykonują te zadania teraz? Automacja w produkcji nie jest niczym nowym, ale tempo jest inne niż kiedykolwiek wcześniej. Pytanie nie brzmi „czy humanoidalne roboty zastąpią część pracowników”, tylko „jak szybko” i „czy mamy jako społeczeństwo gotowy plan na to przejście”. Optymizm BMW jest zrozumiały – z perspektywy efektywności i bezpieczeństwa w trudnych środowiskach roboty mają sens. Ale optymizm producenta technologii i optymizm pracownika hali produkcyjnej to dwie różne rzeczy.
Infrastruktura, której nie widać
To, co czyni podejście BMW szczególnie dojrzałym, to fakt, że AEON nie ląduje na przypadkowej podłodze. Przez lata BMW systematycznie likwidowało silosy danych w całej sieci produkcyjnej, zastępując je jednolitą platformą danych – spójną, zestandaryzowaną i dostępną w czasie rzeczywistym. To właśnie ta architektura pozwala agentom AI działać autonomicznie i uczyć się na bieżąco.
Robot działa na komputerach pokładowych NVIDIA Jetson Orin i był trenowany głównie w symulacji na platformie NVIDIA Isaac – metoda, która pozwoliła Hexagonowi rozwinąć podstawowe zdolności lokomocyjne w tygodnie, a nie miesiące. W projekcie uczestniczy też Microsoft Azure (skalowanie modeli) oraz siłowniki Maxon odpowiadające za napęd.
Europa patrzy
Dane z raportu Deloitte State of AI in the Enterprise 2026 – opartego na ponad 3200 ankietach wśród menedżerów wysokiego szczebla z 24 krajów – pokazują, że 58% firm korzysta już z physical AI w jakimś zakresie, a w ciągu dwóch lat wartość ta ma wzrosnąć do 80%. W implementacji prowadzi region Azji i Pacyfiku.
BMW w Lipsku to europejski punkt odniesienia w tej trajektorii. Milan Nedeljković, członek zarządu BMW odpowiedzialny za produkcję, stwierdził: „The symbiosis of engineering expertise and artificial intelligence opens up completely new possibilities in production.”
Pytanie nie brzmi już, czy humanoidalne roboty mają rację bytu na hali fabrycznej. Pytanie brzmi: jak szybko reszta europejskiego przemysłu pójdzie tym śladem – i czy będzie w stanie nadrobić dystans do Azji.
