43/99 – Czy roboty zastąpią nas – ludzi? Łukasz Ziegler, Ewangelista Robotyki


Witajcie, dzisiaj chciałbym przedstawić Wam ewangelistę robotyki, człowieka, którego obserwuje na LinkedIN ponad 160 tysięcy osób z całego świata. Dlaczego – dlatego, że właśnie robotyka to cały świat Łukasza Zieglera.

O czym rozmawiamy dzisiaj?

Rozkładamy robotykę na części pierwsze. Rozmawiamy o jej podstawach, teraźniejszości i wizji przyszłości. Nie teoretyzujemy. Bazujemy na realnych przykładach. Do tego:

  • Opisujemy rynek robotów. Jak wygląda teraz?
  • Definiujemy główne potrzeby ze storny biznesu.
  • Odpowiadamy na pytanie – jakie procesy warto wyposażyć w narzędzia #AI?
  • Dywagujemy czy roboty zastąpią nas – ludzi? W jakich obszarach?
  • Opowiedzmy o najciekawszych wdrożeniach.
  • A na koniec – zastanawiamy się czy roboty stworzą kiedyś własne Państwo i wypowiedzą wojnę nam  – ludziom?

Dobrego dnia! Posłuchaj podcastu i podziel się nim z innymi!

Tradycyjnie wielka prośba – jeżeli jeszcze nie wystawiłaś lub nie wystawiłeś oceny 99 Twarzom AI na Spotify lub Apple podcast – pomóż mi proszę z dotarciem do nowych słuchaczy. To zabierze Ci tylko 2 minuty.  Z góry serdeczne dzięki!

Dobrego dnia i niech #AI będzie z Wami wszystkimi!

Transkrypcja rozmowy

Disclaimer. Droga Czytelniczko, Drogi Czytelniku – mała uwaga dotycząca transkrypcji rozmowy. Jak się pewnie domyślasz – transkrypcja została przygotowana z wykorzystaniem magii LLM. Proszę o wyrozumiałość, gdyby pojawiły się w niej niewielkie błędy, literówki, etc. Żeby mieć pewność co do wszystkich wypowiedzi – polecam posłuchać, zamiast czytać. Ukłony.

Karol: 99 twarzy AI. Kolejny odcinek, kolejna twarz. Tym razem robotyka i człowiek, który jest jednym z najbardziej popularnych twórców i ewangelizatorów na światowym LinkedInie. 160 kilka tysięcy obserwujących, jak ostatnio patrzyłem. Łukasz Ziegler.

Łukasz: Zgadza się. Bardzo dziękuję za bardzo fajny wstęp. Ewangelista robotyki. Ja dopiero dzisiaj sobie zdałem sprawę, że w Polsce ta nazwa za dobrze nie brzmi.

Karol: Rzeczywiście, ale wiesz, ja działałem trochę sporo za granicą i tam to jest codzienność, bo ewangelizuję się, jeżeli chodzi o technologie, rozwiązania, nie tylko religię.

Łukasz: Tak, zdecydowanie. Jakby za granicą to jest bardzo mocno utożsamione z edukacją, a u nas w Polsce gdzieś ten wątek religijny się, wiesz, łapie i spotkałem się już z jakimiś, no, nieprzyjemnymi komentarzami na ten temat, ale powiedzmy, że… Tak, tak, że….

Karol: A chodzi po prostu o niesienie dobrej, nowej technologii.

Łukasz: Wydaje mi się, że tak. Chodzi o budowanie świadomości w Polsce i za granicą na temat robotyzacji. Można powiedzieć, że jestem troszeczkę takim pogromcą mitów, bo z robotyką jak z AI to też pojawia się bardzo dużo takich nieprawdziwych stwierdzeń, które ludzie lubią utrwalać. Więc taki Ghostbusters troszkę. Może tak powinienem się nazywać od przyszłego roku, żeby tu w Polsce nikogo nie urazić nazwą Ewangelista.

Karol: A opowiedz, skąd to się w ogóle wzięło. Jak to się zaczęło. Skąd wziąłeś się w świecie robotyki.

Łukasz: To jest bardzo dobre pytanie. Ja w ogóle skończyłem studia techniczne na Politechnice Wrocławskiej i szukałem jakiegoś pomysłu na siebie, czegoś ciekawego. A że studiowałem elektrotechnikę, to nie ciężko było przebić liczenie obwodów elektrycznych i zastosowanie prawa Kirchhoffa, więc nie ciężko było mi wyjść jakby z tej bańki elektrotechnicznej.

I tak… I trafiłem na firmę robotyczną we Wrocławiu, która zajmowała się autonomicznymi robotami mobilnymi, takimi w przemyśle, czyli taka rumba, którą znamy u nas w kuchni, która sobie jeździ i nam sprząta posadzkę. I kobotami, czyli robotami współpracującymi. Trafiłem na tą firmę, zakochałem się w robotach i troszeczkę przypomniała mi się taka… Taka dziecięca miłość do tych robotów, bo ja od zawsze byłem zakochany w Transformersach, w zdalnie sterowanych autkach. Uwielbiałem budować rzeczy z Lego, szczególnie te właśnie takie Mindstormsy, które jeszcze potrafiły czymś zakręcić, jakoś się poruszyć. Także tak to się właściwie zaczęło. Już tak ponad pięć lat.

Karol: I właśnie miałem zapytać, który to był rok. Pięć lat temu pierwsze kroki, tak. I czym tam się zajmowałeś. Zajmowałeś się już wtedy ewangelizacją.

Łukasz: Wtedy zajmowałem się stricte technicznymi rzeczami, ja byłem można powiedzieć na takim, na linii frontu z klientami, którzy chcieli w Polsce się robotyzować. Czyli trochę pre-sales.

Tak i trochę pre-sales, tak. Można powiedzieć taki konsultant wdrożeniowy, jeśli chodzi o te roboty i… Ja pamiętam, że to był taki czas, że głównie większe spółki, na pewno nie takie MŚP, które chciały te roboty, to były duże koncerny. To był też boom na koboty, 2018-2019 rok, one szły wtedy hurtem. Jeszcze wtedy ludzie nie znali wielu ciekawych rzeczy, które teraz troszeczkę pewnie zmieniłyby ich decyzje.

Karol: Dobra, a jakie problemy rozwiązywały i jakie obszary zastępowały, jeżeli chodzi o ludzi.

Łukasz: Jeśli chodzi o koboty, one miały bardzo podobne zastosowanie do takich ramion robotycznych wielkich, które pewnie kojarzysz z przemysłu typu pomarańczowa kuka czy żółty fanuk. Natomiast one miały bardzo dobry marketing, który mówił, że ten robot jest na tyle bezpieczny, że nie trzeba umieszczać go w klatce. Czyli koleś z przemysłu myśli sobie, okej, to ja tak oszczędzam layout, a dobrze wiemy, że layout równa się output, output równa się jakby income, czyli przychód takiego przedsiębiorstwa. No okej, czyli jak ja sobie zaoszczędzę na… Ale mówmy obrazami, bo nasi słuchacze być może nie są tak biegli, jeżeli chodzi o robotykę. Masz rację.

Karol: Mówisz, wytłumaczmy, co to był za robot, bo mówisz operator, fabryka. Jaka fabryka. Jaka linia produkcyjna. Jaka klatka.

Łukasz: Masz rację. Wiesz co, to jest bardzo dobrze, że już na samym początku mnie ostrzegłeś. Ja też z góry tu przepraszam, jeśli padnie jakiekolwiek słowo. To nie jest, że próbuję pokazać jakąś eksperckość. Po prostu jestem tak wsiąknięty w tę branżę, że czasem używam jakichś skrótów myślowych. Masz rację, bardzo dobre.

Karol: Gdybyście teraz zobaczyli błysk w oku Łukasza, kiedy mówi o tym, że żyje rzeczywiście tą robotyką, to wiedzielibyście, że to jest człowiek, który siedzi w temacie.

Łukasz: W każdym razie, to akurat był przypadek w branży automotive, czyli branży motoryzacyjnej, czyli tam, gdzie składamy samochody.

Linia była typowo assemblingowa, czyli jeszcze raz powiem, po prostu składamy pewne części w całość. Normalnie robi to operator, no ale firma postanowiła zatrudnić tam co-bota, czyli tego robota współpracującego od angielskiego collaborative robot. No i okazało się, że można tego robota umieścić na linii i ten robot będzie nam te rzeczy robić zamiast ludzi i w dodatku nie trzeba go ogradzać. Czemu trzeba ogradzać roboty.

To jest w ogóle też bardzo ciekawy temat. No bo roboty wbrew pozorom są niebezpieczne. To znaczy większość robotów nie ma percepcji, czy nas uderzy, czy nas nie uderzy, czy nas wyczuje, czy nas nie wyczuje. I do tych właśnie pięciu, siedmiu lat temu każda aplikacja była robiona tak samo. Robot jest ślepy, robota dajesz do klatki, I ten robot coś robi. A tutaj nagle, wow, nie ma klatki. A ludzie, wiesz, masz całe procedury bezpieczeństwa w fabrykach, że jak wchodzisz do klatki, to najpierw musisz tam odblokować jakąś kłódkę, później musisz tam jakiś bit wbić. Także to jest naprawdę konkretna procedura bezpieczeństwa. A nagle tej klatki nie ma.

Karol: Dlatego, że roboty zaczęły widzieć i czuć, tak.

Łukasz: A właściwie zaczęły czuć, bo te roboty były wyposażone w takie czujniki, które jakby wykrywały, że człowiek może się, że mogły dotknąć człowieka, tak. Były też wyposażone w takie skanery, które skanowały przestrzeń dookoła robota i jak wykryły tam takie dwie kropki, bo one skanują w takim przekroju, no i takie dwie kropki oznaczały po prostu nogi. Jak takie nogi się pojawiały w strefie pracy robota, to taki robot albo spowalniał do prędkości bezpiecznej, albo się całkowicie zatrzymywał. To też wynika z takiej analizy ryzyka, ale to też nie wchodźmy w szczegóły, bo wiesz, będzie 17 odcinków tego podcastu tutaj.

Karol: Dobra, czyli wtedy zacząłeś zajmować się robotami, a dalej jak twoja ścieżka przebiegła.

Łukasz: Wtedy zacząłem się zajmować robotami, wtedy już równolegle zacząłem tworzyć tą moją markę Ewangelisty Ghostbustera na Linkedinie, na Twitterze, czy też w tym moim newsletterze, gdzie też co dwa tygodnie publikuję treści. Udało, tak jak mówiłeś, zgromadzić mi się tam powiedzmy około 200 tysięcy ludzi łącznie na tych trzech platformach. To w sumie sporo, bo jak uzbieram jeszcze 10, to dogonię Bydgoszcz, jeśli chodzi o liczbę mieszkańców, także całkiem w porządku. I zacząłem to robić równolegle, czyli byłem tym pre-sales konsultantem powiedzmy w tej firmie wdrażającej koboty i autonomiczne roboty, a jednocześnie publikowałem.

Oczywiście na początku w języku polskim, W międzyczasie odpaliłem też swój podcast technicznie rzecz biorąc w 2020 roku, gdzie też rozmawiałem o kobotach, autonomicznych robotach, o AI-u. Notabene z Kacperem Nowickim, z którym też tutaj miałeś genialny odcinek. Pozdrawiam stąd bardzo serdecznie Kacpra i cały NoMagic. Także… Tak, to wszystko się gdzieś tam zaczęło tworzyć 5 lat temu. Na początku taka bardziej techniczna, pre-salesowa rola. Później stwierdziłem, że bardzo lubię programowanie. W ogóle byłem przez chwilę Java Devsem i kodowałem też.

Karol: Zazdroszczę ci. Bo mi nigdy kodowanie nie wychodziło. No to cię pocieszę, bo mi też nie pomógł. Słuchaj, jedyny język, jaki opanowałem w miarę, to był HTML i programowałem strony, ale to były lata, lata, lata temu. Jak potem pojawił się Flash, to nie byłem w stanie tego zrozumieć.

Łukasz: No widzisz, dobrze, że nie jestem programistą, bo jakbym był, to bym Ci powiedział, że HTML to nie jest język programowania i wiesz, klasyczny chyba żart w branży IT, ale zawsze miałem jakieś… Dlatego to pokazuje tylko i wyłącznie mój brak talentu do jakiegokolwiek programowania. Ale poszedłeś właściwą ścieżką. W każdym razie wracając do tego tematu, stwierdziłem, że lubię być na pograniczu biznesu i technologii, czyli lubię kodować, ale też lubię porozmawiać sobie na biznesowym spotkaniu z ludźmi o troszkę innych rzeczach niż czy ten średnik tutaj nam coś zmienia w kodzie czy nie.

Karol: Wiesz co, tak jak Ciebie obserwuję, wydaje się mieć optymalne połączenie pasji, wiedzy, umiejętności komunikacji, zaangażowania i właśnie tej rozmowy z jedną stroną techniczną, ale też z drugą stroną użytkową.

Łukasz: Dokładnie i wtedy, w ogóle to dziękuję za taki komplement, ale wtedy też dostałem niesamowicie fantastyczną możliwość w tej samej firmie, aby zmienić po prostu dział, czyli nie musiałem się tam jakoś wybitnie nagłówkować, po prostu zmieniłem dział z tego działu takiego pre-sales technicznego, jakby taki konsulting mocno wdrożeniowy, bezpośrednio do działu takiego rozwoju biznesu, sprzedaży. Także przez dobre półtorej roku jeździłem z Kobotem, slash robotem mobilnym, slash, tu też Cię zdziwię, z Kerfusiem, bo byliśmy pierwszą firmą, która wdrożyła Kerfusie, czyli te takie roboty dostawcze w restauracjach w Polsce. Po klientach, po całej Polsce. Gdańsk, Kraków, Lublin, Wrocław, Warszawa, wszędzie, cała Polska praktycznie, nie. No i stamtąd miałem jeszcze mały epizod w startupie wrocławskim, a stamtąd już prosto poszedłem na, myślałem, że głęboką wodę, do startupu kolejnego w Niemczech, który się zajmuje w ogóle robopieskami.

Robopieski. Robopieskami, tymi takimi żółtymi od Boston Dynamics. Tak, tak, tak. Myślę, że to też będzie, tylko nie chcę spoilerować, bo to też jest jedno z zagadnień, które chcę poruszyć, bo nie wiem, czy wiesz, ale była sonda, że ludzie spoza robotyki totalnie nie wiedzą, po co są robopieski. Jakby nie widzą tam żadnego biznesowego use case’u. Mam nadzieję, że odpowiemy na to pytanie dzisiaj. Odpowiemy zdecydowanie. Także gdzie my jesteśmy.

Jesteśmy w 2023. Jestem w niemieckim startupie, w którym jestem do dzisiaj. Pełnię tam rolę właśnie takiego gościa od rozwoju biznesu, czyli szukam potencjalnych miejsc, gdzie taki robopiesek może dać wartość biznesową. Na ten moment jest to głównie branża naftowa. O, ciekawe. Tak, to są pierwsze roboty w tej branży.

Karol: I to są platformy wiertnicze, na przykład zlokalizowane gdzieś na morzu, na oceanie.

Łukasz: Właśnie to jest, że tak powiem, święty graal tej robotyki, bo jak wiesz, ludzi na takie platformy przewozi się helikopterami i to jest niesamowicie droga operacja, więc te roboty… Mamy jeszcze kilka takich technicznych kwestii do rozwiązania, głównie chodzi o connectivity, czyli jakby połączenie tego robota stałe, no bo… Na przykład w Norwegii, jak wyobrazisz sobie, takie platformy wiertnicze są, nie wiem, parędziesiąt kilometrów od brzegu, nie. Ale Starlink też swoje robi. To zdecydowanie tak. Trzeba pamiętać, że jest tam ciągły wiatr, ciągle woda jest, że tak powiem, jak to się mówi, niesolona. Woda solona, no jest w środku dużo soli, także może bardzo mocno wpłynąć na samego robota i na jego właściwości fizyczne, więc… Jest troszkę jeszcze kwestii otwartych, ale to jest święty graal. W ogóle mega się cieszę, że poruszyliście ten temat, bo to jest już taka ostatnia stacja dla tych naszych robotów. Tam chcemy iść. To się nazywa offshore, czyli wszystkie platformy wietnicze, wszystkie platformy, gdzie są chociażby te wiatraki, które generują nam też.

Karol: No właśnie miałem zapytać, bo zakładam, że zobacz, w związku z tym, że idziemy w zieloną energię, to platformy wiertnicze mają jeszcze przed sobą 20-30 lat, a potem platformy wiertnicze zostaną zastąpione przez farmy wiatrowe i różne inne instalacje, które będą właśnie na tym offshore’ze.

Łukasz: Tak, i platformy i właśnie te wiatraki są na tym offshore, będzie na pewno, tak jak mówisz, tranzycja w którymś momencie, już widzimy, że się nie da i że w 2100 najprawdopodobniej ten diesel będzie chyba już tylko w książkach. W 2100. No pewnie nawet szybciej.

Karol: No tak mi się wydaje, że chyba szybciej. Jeszcze wiesz, może mieć jakieś zastosowania oprócz… Patrząc na to, jak szybko technologia idzie do przodu i jak bardzo przyspiesza rozwój tej technologii, to powiem Ci… Jest eksponenta, nie. Czasami myślę, że mam dużą wyobraźnię, ale nie jestem w stanie sobie wyobrazić 2007 roku.

Łukasz: Jak pomyślę, ile się wydarzyło przez ostatnie 750 dni, to zgadzam się z Tobą, faktycznie. To trzeba chyba patrzeć już troszkę większym skokiem obliczeniowym tutaj.

Karol: To słuchaj, to opiszmy ten rynek robotów teraz. Jak wygląda, gdybyśmy mogli określić te kategorie.

Łukasz: Jasne.

Karol: Bo wydaje mi się, że ludzie, którzy słyszą hasło robot, przynajmniej tacy, którzy nie siedzą w branży, myślą sobie robot humanoidalny. Czyli robot, który przypomina człowieka, który może przenosić rzeczy itd., a kategorii jest dużo, dużo, dużo więcej.

Łukasz: No tak. Ja w ogóle myślę, że celny punkt, myślę faktycznie, że jeśli człowieka niezwiązanego z robotyką postawisz przed pytaniem, co to jest robot, to może wyobrazić sobie humanuida. Jeśli zapytasz informatyka, to prawdopodobnie powie ci, że robot to jest jakiś chatbot robotowy. szczególnie, że te RPA, Robotic Process Automation, te wszystkie rozwiązania już korporacyjnie działają, więc jakby wydaje mi się, że to słowo ciągle ewoluuje. W ogóle nie wiem, czy wiesz, z którego roku pochodzi samo słowo robot, jakbyś miał strzelić.

Karol: Dwudziesty wiek, ale początek powiem.

Łukasz: Bardzo dobrze. Druga dekada. A wiesz, z jakiego kraju. Wiesz, że miałem powiedzieć, że… Tak. No wiesz, to sorry, że uprzedziłem.

Karol: Nie, nie, nie, ale gdybym miał… Z jakiego kraju. Czekaj, to wtedy nie był jeszcze rozwój Japonii. Japonia rozwinęła się później. Pierwsza myśl jest Stany, ale skoro pytasz, to pewnie nie Stany. Wiesz co, to skoro Wielka Brytania podbijała świat wcześniej, to zakładam, że może Wielka Brytania.

Łukasz: No też w Europie, nie na wyspie, co prawda, nawet nie mają dostępu do morza, bo pochodzi z Czech. I wymyślił to tak Karel Capek, to jest w ogóle taki pisarz fantazy, który napisał książkę, która się nazywa Uniwersalne roboty pana Rosuma.

Karol: A można dostać tę książkę jeszcze.

Łukasz: Oczywiście, oczywiście.

Karol: Słuchaj, to zróbmy tak, że ogarnijmy, ja ogarnę 3-4 egzemplarze dla naszych słuchaczy.

Łukasz: To ja podwajam stawkę i dodaję od siebie tyle samo.

Karol: I jakbyśmy zrobili fajne, ciekawe dedykacje od ciebie, to drodzy słuchacze, śledźcie nasze kanały na LinkedInie.

Łukasz: Zdecydowanie. Będzie parę książek do zabrania. Tak, tak.

Bardzo dobry pomysł. W każdym razie on wtedy po raz pierwszy użył tego słowa robot i to jest w ogóle ciekawe, że w języku czeskim robot oznacza ciężką pracę. Ja w ogóle pochodzę ze Śląska i tam się robi robota. Robota. Tak. Na śląsku się mówi robota, a tam się mówi rabota.

Karol: Słuchaj, słowo robot cały czas kojarzyłem właśnie z science, nauka, technologia itd. I wydawało mi się, że koniecznie musimy iść w stronę anglojęzyczną. A teraz jak powiedziałeś rabota, Czechy i cała reszta, wszystko się zgadza. Tak, tak.

Łukasz: Właśnie ten gościu genialnie na to wpadł, bo on sobie stworzył tak jak, wiesz, takie właściwie humanoidy. Stworzył sobie takie mechaniczne istoty… Bo mu się nic nie chciało robić w domu. On to chciał, żeby mu, wiesz, te mechaniczne istoty ugotowały kawę, posprzątały, wystroiły biuro czy laboratorium. Także właściwie można powiedzieć, że dużo ma to wspólnego z tymi dzisiejszymi robotami. No taki można powiedzieć outsourcing tych żmudnych czynności.

Karol: Zobacz, że wszystko się łączy. Roboty, agenci i cała reszta.

Łukasz: Wczesne humanoidy, najwcześniejsze, 1920 rok właśnie. Były, tak jak już mówiłem, te roboty zaprogramowane, by wykonywać te takie monotonne czynności, których on nie chciał się sam podejmować, no więc wymyślił sobie patent, że stworzy takiego mechanicznego Frankensteina, nazwał je uniwersalne roboty, a teraz mam jeszcze w ogóle ciekawostkę. Ja ogólnie wpadłem na to niedawno, że te koboty, które ja sprzedawałem i które wdrażałem, to one się nazywają universal robots. A książka się nazywa Universal Robots of Mr.

Rossum, czyli jakby uniwersalne roboty pana Rossuma, a pierwszy kobot na świecie właśnie w Danii został nazwany też Universal Robots. Także myślę, wiem skąd zaczerpnęli inspiracje do tego. To jest też fajne. Także to tak tylko słowem wstępu w ogóle, gdzie to się pojawiło. Coś, co na pewno chciałbym jeszcze zaznaczyć, to jest Izak Asimov. Nie wiem, czy słyszałeś. Taki troszkę bardziej globalistyczny Stanisław Lem.

Karol: Wiesz co, nazwisko gdzieś chodzi mi po głowie, ale nic nie czytałem.

Łukasz: To taki amerykański pisarz żydowskiego pochodzenia i też notabene profesor na uniwersytecie i on wymyślił trzy prawa robotyki. To są w ogóle trzy prawa robotyki, które do dwóch lat temu w sumie to tam gdzieś przeczytałem.

Karol: Jak mówisz prawa robotyki, to już mi się pojawia to w głowie.

Łukasz: Lampka się zasiczyła. Dobra. To co, dodajemy warunek, że trzeba wymienić trzy prawa robotyki i wtedy dostaje się egzemplarz książki Karla Capka.

Karol: Nie, w ogóle mam je też, żeby przytoczyć, bo jak… Ale pamiętam, że o tych prawach robotyki rozmawialiśmy, o ile dobrze pamiętam, z Dotą Szymborską w kontekście etyki.

Łukasz: Właśnie. To jest temat, którego ja absolutnie nie dotknę, bo ja nie jestem AI-owcem. Natomiast te trzy prawa to jest taki wspaniały fundament do tego, jak podchodzić do AI, bo jak ja będę czytać tutaj o robocie, to my możemy tak naprawdę tego robota zamienić z AI i zobacz, jak to brzmi. Pierwsze prawo to jest robot, niech będzie AI. Robot slash AI nie może skrzywdzić człowieka ani przez zaniechanie dopuścić, aby człowiek doznał krzywdy. Pierwsze.

Drugie. Robot musi być posłuszny rozkazom człowieka, chyba że stoją one w sprzeczności z pierwszym prawem. I trzecie. Robot musi chronić sam siebie, jeśli oczywiście nie stoi to w sprzeczności z pierwszym i drugim prawem. Czyli wiesz, jakby tworzymy taką kanwę, taki fundament do tego, żeby tworzyć bezpieczne AI, slash bezpieczne roboty. No fantastyczne. Mnie to dopiero otwarło oczy niedawno, że.

Karol: Dokładnie miałem powiedzieć, że to jest fundament bezpieczeństwa, bezpieczeństwo całego środowiska, gdzie fundamentem i siłą napędową są ludzie, a robot tak naprawdę ma być wykonawcą i wsparciem dla gatunku ludzkiego.

Łukasz: Dokładnie, dokładnie tak.

I w ogóle taka ostatnia historia, bo już wspomnieliśmy o UK-u nietrafnie, troszeczkę o Japonii i o Ameryce, ale wróćmy do Ameryki na szybko, bo… Tam w 1961, czyli prawie 5 lat temu, powstał właśnie pierwszy robot, ramię robotyczne od Unimate. Czyli taki można powiedzieć robot ramię robotyczne. On został wtedy zastosowany też w koncernie motoryzacyjnym General Motors notabene. Z tego co pamiętam, to to był pierwszy robot, który miał sterowanie cyfrowe. I teraz, żeby o wszystkich oświecić, co to znaczy. To znaczy, że był genialnie dokładny i precyzyjny. Tam powiedzmy do centymetra. Na tamte czasy to była świetna dokładność i wszystkie normy jakościowe były spełnione.

Karol: A wiesz co mnie w ogóle dziwi. Gdybym ja miał powiedzieć, gdzie rozpoczęła się robotyka, to bym powiedział Japonia.

Łukasz: Japonia później bardzo szybko podłapała te wszystkie tematy. Natomiast pierwszy taki robot przemysłowy to właśnie USA, 1961 rok. Z tego co wiem to AGV, czyli robot, który porusza się po taśmie i na przykład jeździ ci sam, jak taka rumba już wspominałem po zakładzie, też w Stanach był wdrożony. Bodajże w 50-tym którymś. Był nazywany Milkman, Mleczarz, bo jeździł po stacjach i rozdawał ci jakieś półkomponenty.

Karol: Genialne. A powiedz mi, czy taki off-topic trochę, jest coś, co mógłbyś nazwać community robotyków na świecie.

Łukasz: Jest tego mnóstwo. Jest wiele eventów, jest wiele takich zrzeszeń robotyków. Sam udaję się za miesiąc do Odendze. Można powiedzieć jednej z europejskich stolic robotyki, jest ich kilka, nazwałbym Londyn, Zurych i właśnie Odendze. I potem zorganizowany jest ROSCON. Słyszałeś kiedyś o czymś takim jak ROS.

ROS to jest Robot Operating System, czyli fundament prawie każdego robota. To jest tak jak masz komputer i masz na nim Linuxa i Windowsa, to tam masz ROSa, który po prostu ma pakiet narzędzi, żeby łatwiej te roboty programować, konfigurować i wdrażać. No to taki ROSCON to będzie naprawdę mega duża impreza. I zjeżdżają się tam wszyscy. Biznesowi ludzie, deweloperzy, ci, którzy w tym ROS-ie siedzą, ci, którzy te rozwiązania sprzedają, ludzie, którzy mają swoje startupy i zbierają rundy inwestycyjne. Więc można powiedzieć, że jest takich sporo. Muszę przyznać, że w Stanach jest tego znacznie więcej, takich networkingowych spotkań niż w Europie.

Karol: Ale jest całkiem nieźle. Wybacz moje pytanie, ale powiem Ci, że dopóki Ciebie nie zobaczyłem gdzieś właśnie na LinkedInie, bo znamy się z LinkedIna, zobaczyłem Twoją aktywność na LinkedInie, to de facto robotyka była dla mnie tak odległym obszarem, że stąd moje pytanie. Czy jest wokół tego community. Ale jak teraz o tym opowiadasz, to zdałem sobie sprawę z jednego, że to jest gigantyczny rynek, który jest niezwykle rozwinięty i to nie jest kwestia ostatnich dwóch lat.

Łukasz: Dokładnie, dokładnie. To nie jest kwestia ostatnich dwóch lat, chociaż ostatnie dwa lata to był taki, wiesz, moment, cytując Davida Bowiego, changes i tutaj się zmieniło naprawdę wiele i tutaj ten AI jest naprawdę genialnym akceleratorem. Ja też powiem dlaczego. Ja uważam w kontekście robotyki to jest niesamowity przyspieszacz wszystkiego. Ale tak, to jest olbrzymi rynek, bo trzeba pamiętać, że coraz więcej kupujemy, więc coraz więcej trzeba produkować, coraz więcej trzeba wysyłać, coraz więcej trzeba przechowywać w magazynach. A z drugiej strony moje pokolenie Gen Z to nie są ludzie, którzy dobrze czują się w środowisku magazynowym, produkcyjnym, tylko wiesz, każdy chce teraz mieć… Jak to się nazywa. Digital nomad, tak. Taki cyfrowy podróżnik, który, wiesz, prowadzi social media za okularów słonecznych leżąc gdzieś na Dominikanie, nie. No ale my dalej kupujemy mnóstwo rzeczy i dalej e-commerce rośnie co najmniej 10% do roku, więc ktoś to musi produkować, ktoś to musi przechowywać, ktoś to musi transportować, sortować.

Karol: No i tutaj najlepszy przykład Kacpra Nowickiego i NoMagic.

Łukasz: No to jest genialne. Oni siedzą właśnie w takim general e-commerce, gdzie masz mnóstwo tych takich… itemów, czyli mnóstwo rzeczy. Oni nawet ubrania podnoszą w folii, gdzie to jest moim zdaniem na parę lat wstecz nie do zrobienia. Wiesz, czemu folia jest ciężka. Nie wiem, czy Kasper o tym wspominał, ale dlatego, że tam jest mnóstwo refleksów, ona się strasznie odbija, kamerka jest, wiesz, czuje się troszkę oszukana. No ale wiesz, dlatego Kasper projektują sami chwytaki i całą resztę, korzystają z istniejących ramion, ale chwytaki i cały software jest… Dokładnie, software też jest tutaj niezmiernie ważne, żeby dostosować te warunki świetlne, wszystko do tego, żeby perfekcyjnie złapać, wiesz, sukienkę, którą zamówiłeś sobie… parę dni wcześniej, zamówiłaś parę dni wcześniej. Słuchaj, różnie bywa teraz. No nie, no racja, masz rację, no tak, może być, może być, masz rację. Wracając, czekaj, bo… Zatrzymaliśmy się na tym, że Ameryka wymyśliła pierwszego robota i pracował w General Motors, a później zrobiliśmy off-top delikatny.

Karol: Dokładnie, czyli bardzo prawdopodobne, że ten odcinek, podobnie jak odcinek z Konradem Banachiewiczem, będzie miał tytuł AI, robotyka i dygresja. Ale wróćmy zatem do sedna i spróbujmy dalej scharakteryzować ten rynek robotów.

Łukasz: Pewnie, pewnie.

Karol: Wyszliśmy od tego, że ludzie traktują rynek jako monolityczny rynek robotów humanoidalnych.

Łukasz: Tak. Tak, i zaraz sobie ładnie wszystko podzielimy i sobie zrobimy, jak wygląda ten rynek, jak dzielimy roboty, jakie są kategorie robotów i jak to wszystko wygląda, ale ostatnia dana, ja jestem w ogóle nie danowy, ale to jest ostatnia dana, którą chciałem pokazać. To jest jedyny współczynnik, który warto pokazać, oprócz tego, ile inwestuje się w robotykę. To się nazywa stopień robotyzacji, WL, gęstość robotyzacji. To jest parametr, który określa, ile robotów przypada na 10 tysięcy pracowników produkcyjnych.

Taki parametr. I zaczynając od, mam przed sobą oczywiście tutaj mapkę, żeby być bardzo dokładnym. Najbardziej rozwinięty kraj pod kątem robotyzacji to jest Korea Południowa. Oni tam mają tysiąc robotów na dziesięć tysięcy pracowników, czyli jakbyśmy się tu ustawili w rządku i wszyscy pracujemy na produkcji, jest nas dziesięciu. To pod pachę bierzemy jednego robota. Drugi jest Singapur. 730 robotów na 10 tysięcy pracowników produkcyjnych. Dobra, idziemy do Europy. Niemcy. 400 robotów na 10 tysięcy pracowników. Czyli 4 roboty na 100. No i teraz Polska.

Niemcy 400. Polska ma 71 robotów. Polska ma 71. I tak, to na pewno nie ma się czego wstydzić. To nie jest jakiś koszmarny wskaźnik, natomiast jest tutaj dużo pracy do zrobienia.

Karol: Właśnie miałem powiedzieć, że robię dobrze gigantyczny potencjał.

Łukasz: Tak, to jest gigantyczny potencjał. Ja wiem, że dużo ludzi, tylko to też trzeba nadać kontekstu.

Mówią, Czechy mają 200 około, 190. Jak Czechy mają trzy razy więcej niż my. Trzeba pamiętać, że czeski rynek w większości to jest właśnie motoryzacja, a motoryzacja to jest najbardziej chłonny rynek dla tych robotów.

Zaczęło się od Henry’ego Forda. Dokładnie, zaczęło się od Henry’ego Forda, zaczęło się też od General Motors, gdzie te roboty zaczęli wdrażać, także to jest najbardziej gęsty rynek dalej dla nich. To są gotowe rozwiązania, tam każda linia przychodzi już można powiedzieć w pakiecie z robotem.

Czy chodzi o spawanie, czy nakładanie, czy malowanie, czy zgrzewanie, to to już jest od 50 lat. Także tutaj też trzeba nadać, ja bym nas tutaj tak… po macoszemu nie traktował, jest okej, mamy dużo do zrobienia, to znaczy, że jeśli ktoś chciałby rozpocząć karierę w robotyce, to bardzo dobry moment, bo jest bardzo dużo pracy przed nami.

To tak tylko, żeby nakreślić. Jeśli chodzi o ten podział robotów, bo to też jest warte, żeby ktoś nie kojarzył tego tylko z humanoidem. Także ja sobie też przygotowałem coś, o czym już wspomnieliśmy, czyli pierwszy podział według takiego zastosowania, można powiedzieć. Na pewno są to ramiona robotyczne przemysłowe, które właśnie dzielimy na tego robota przemysłowego w klatce, powiedzieliśmy, czyli olbrzymia kolubryna, można powiedzieć nieczuła, na nic ma zrobić zadanie bardzo szybko i nic ją więcej nie interesuje, a do klatki pod żadnym pozorem nie można wejść, jak robot pracuje. Później mamy te koboty, czyli roboty współpracujące, czyli współpracują z ludźmi w tym środowisku pracy, popularne właśnie z tego powodu, że nie trzeba ich grodzić. Przykład takiego kobota. Chociażby ten Universal Robots, jak powiedziałem. Ale trzeba powiedzieć, że to też jest ciekawe.

Karol: Ale Universal Robots, dajmy przykład czynności, którą realizuje.

Łukasz: Końcówka linii jest fantastycznym przykładem. Paletyzacja produktów na końcówce linii.

Czyli paletyzacja, depaletyzacja, pakowanie pewnych rzeczy, czyli takie troszeczkę mniejsze czynności. No pamiętaj, że jak na kobota zamontowałbyś lancę spawalniczą, to to dalej jest niebezpieczne, nawet jak ten kobot powoli się porusza. Dlatego analiza ryzyka, ale to byłoby trzeba już głębiej. Także to są koboty. Później mamy coś, co się nazywa service robots, czyli takie roboty usługowe. I możemy mieć roboty na przykład logistyczne. To jest też, mam tutaj ciekawostkę, roboty logistyczne, chociażby takie systemy, które pomagają przewozić ci paczki w samym magazynie.

Karol: Amazon. Właśnie miałem powiedzieć, dużo tego widać ze strony Amazona.

Łukasz: Amazon jest genialny. I Amazon bardzo otwarcie to komunikuje. Bardzo, bardzo. Amazon bardzo agresywnie działa, przejmuje bardzo dużo spółek, bardzo dużo startupów w Stanach. Dwa tygodnie temu przejęli kolejną spółkę, Covariant. I to nie przejęli spółki, tylko podkupili założycieli. Także IP poszło, czyli ta własność intelektualna poszła razem z założycielami tego startupu, taki nowy model w Ameryce. Chyba łatwiej papierologicznie plus ogólnie łatwiej ogarnąć takie przejęcie.

2013 rok w Amazonie, tysiąc robotów. Dzisiaj mamy 750 tysięcy. Wow, ja chciałem powiedzieć 100 tysięcy. Nie, idą pod bańkę. Ja myślę, że może za niedługo być już ten milion.

Są niesamowici. Także to są te roboty logistyczne. Mamy oczywiście roboty dla tej pomocy domowej, czyli te nasze rumby, które myją nam podłogi czy też odkurzają. Wymieniłem też jeszcze roboty dla sektora medycznego, też bardzo często po macoszemu traktowany temat, ale znamy, mamy też w Zabrzu genialnych ludzi, którzy zajmują się takimi robotami, chociażby robić te da Vinci chirurgiczne, które pomagają asystować.

Karol: Żartujesz, da Vinci jest produkowane w Polsce.

Łukasz: Nie, nie, nie, ale mamy tam właśnie genialnych lekarzy, którzy potrafią już z tego korzystać i personel, który jest przeszkolony i już wykonujemy takie operacje tutaj. I tu ciekawostka, 5G miało przyjść i te roboty tak naprawdę troszeczkę usprawnić, że lekarz mógł sobie zdalnie przeprowadzać operację. Też był taki ciekawy przypadek w Chile.

Karol: Bo tutaj dla naszych słuchaczy chodzi o latencję.

Łukasz: Chodzi o latencję, tak. Że na bardzo dużą odległość, bardzo sprawnie i szybko możemy przesłać pewną informację, chociażby komandę do sterowania robota, typu porusz się delikatnie w lewo. To jest bardzo duże uproszczenie. Ale popierając tutaj ten taki ciekawy przypadek, Chile to jest w ogóle bardzo ciekawy kraj, bo on jest bardzo długi i bardzo ciężko tam jest lekarzom poruszać się po tym kraju. Dlatego tam pracowali nad takim projektem rządowym, który miał właśnie te roboty dzięki 5G. przetrzymywać w szpitalach, a lekarz mógł się do nich dostać zdalnie i zdalnie tymi robotami wykonywać różne czynności podczas operacji czy przed operacjami. Także tutaj miało się to pojawić. No ale jak wiemy, jakoś gigantycznie to 5G na tą robotykę nie wpłynęło. Dużo było o tym mówienia, ale… Dużo oczekiwania. Tak, tak. Rzeczywiście została trochę… Bańka troszkę, tak. Módlmy się, żeby nie było tak z AI. Dobra. No, tutaj chyba tak nie będzie.

Karol: No, ale….

Łukasz: Lećmy dalej. Lećmy dalej. Mam jeszcze tutaj oczywiście zastosowania takie dość na czasie, czyli te wojskowe, wiemy o dronach. Dron to też jest robot, latający robot. Oczywiście. Także mamy takie drony wojskowe, czyli bezzałogowe statki powietrzne, czy też roboty powietrzne. Roboty lądowe, chociażby do rozminowywania pulminowych oraz roboty ratunkowe. No to to jest taki podział, jeśli chodzi właśnie stricte o zastosowanie.

Karol: A samochody autonomiczne. Powiedziałbyś, że to jest robot, czy to jest urządzenie. Jak byśmy to zdefiniowali.

Łukasz: Ja bym nazwał to robotem, no bo tak naprawdę przewozić jest miejsca A do B, tak samo jak przewozi paletę robot w fabryce, więc nazwałbym to robotem. No ale przyjęło się, że mówimy na to autonomiczne auto, aczkolwiek myślę, że….

Karol: A jeżeli chodzi o takie prywatne wykorzystanie w domu, na ulicy, to mówimy o automatycznym odkurzaczu, o autonomicznym samochodzie, a nie o robocie.

Łukasz: No właśnie jest taki jeden wśród ludzi, który już tutaj działa, chyba nawet w Polsce był przez chwilę. To jest robot dostawczy, wyobraź sobie, że zamawiasz sobie z Uber Eatsa coś i robot Ci to podwozi pod dom.

Karol: Wiem, widziałem, bo chyba były testy realizowane na ochocie, bardzo możliwe, że z żabką, ale widziałem właśnie autonomicznie poruszający się po chodniku wózek, który poruszał się z punktu A do punktu B.

Łukasz: Tak, a tutaj też warto zaznaczyć, że jest firma, to jest w ogóle estoński jednorożec, czyli tam wyceniana na powyżej miliarda dolarów, nazywa się Starship i to jest spółka, która robi takie roboty dostawcze i wyobraź sobie, że one nie są autonomiczne. Tam stworzyli miejsce pracy. To jest jeden z mitów, który też chciałem obalić. To znaczy, że masz operatorów, tak. Masz operatora robota, który kontroluje do 50 robotów naraz.

Karol: Bo chodzi o miejsca kluczowe, czyli nie tylko przy dostaniu z punktu A do punktu B 90% trasy można zautomatyzować, a potem liczy się strefa wejściowa, klatka schodowa.

Łukasz: Dokładnie, skrzyżowanie, godzina 16, skrzyżowanie na ochocie, które prowadzi wszędzie, także tam jeszcze jest człowiek. I wyobraź sobie, że jesteś operatorem robotów. Zdalnie, pracujesz zdalnie, także roboty tworzą też nowe miejsca pracy i firmy robotyczne tworzą nowe miejsca pracy, będzie to wymagać na pewno troszeczkę przekwalifikowania wielu programów jakichś poprawiających te kompetencje, budujących te kompetencje, ale to już się dzieje. Także to bardzo dobrze zauważyłeś, że są też takie roboty między nami. To jest jeden z takich przykładów takiego robota. Robot dostawczy. Który robot jeszcze między ludzi się ostatnio pojawia.

Ja myślę, że za parę lat się pojawi, bo… Robot towarzysz. No bo nie powiedzieliśmy jeszcze o tych humanoidach, nie. Jeszcze o tych humanoidach nie było, a o nich jest najwięcej. U nich jest teraz tak. Czy humanoid to w ogóle, wiesz, czy to może być kawałek metalu plus dwa ramiona jako ręce i ma mieć kółka, czy on ma mieć nogi, a jak ma mieć nogi, to po co ma mieć nogi. Przecież to jest skomplikowane, przecież… My nie jesteśmy optymalną formą egzystencjalną. Dlaczego on ma mieć nogi, nie.

Karol: Podzielę się z tobą takim moim dzisiejszym doświadczeniem i rozmową, którą przeprowadziłem. Pozdrawiam cię serdecznie, Michał. Myślę, że mogę mówić publicznie. Pozdrawiamy Michała Przątkę, genialnego konsultanta biznesowego w obszarze AI. Dzisiaj mieliśmy rozmowę i Michał zadał mi pytanie. Słuchaj, czy gdybyś Trafił na bezludną wyspę, wiedząc, że się z niej nie wydostaniesz. Wybrałbyś za towarzysza najlepiej funkcjonujący model, czy to będzie Chad GPT, czy Gemini, czy jakikolwiek inny, czy kota za towarzysza.

Łukasz: A siedzę tam do końca życia, tak. Tak. Nie, no to wiesz, jestem praktycznym człowiekiem. Oczywiście, żebym wybrał model.

Karol: No widzisz. A ja się zastanawiałem nad tym i chyba bym wybrał kota. Czemu. Bo to są emocje, to są uczucia, to jest kontakt zupełnie inny, niezautomatyzowany.

Łukasz: No jest to białko po drugiej stronie, nie.

Karol: O, fajnie, świetnie powiedziane.

Łukasz: Ja się bardziej zastanawiałem nad lifespanem, czyli jakby nad tym czasem życia, nie. Wiesz, byłbyś pogrążony w wiecznej żałobie, jak ten kot by ci odszedł.

Karol: O, wiesz co, o tym nie pomyślałem, ale założyłem, że będziemy żyli mniej więcej tyle samo.

Łukasz: Aha, dobra, no to to zmienia postać rzeczy, no tak, a jesteś już ode mnie starszy, ja sobie wyobraźnię, wiesz. 30 lat. 30 lat siedzenia, wiesz, samemu i opłakując kota. Więc ja spojrzałem troszkę inaczej na ten temat.

Karol: Wydaje mi się, że nie, ale słuchacz chyba dobrze się uśmieje przy naszej dzisiejszej rozmowie.

Łukasz: Takie zadanie też mamy, wiesz. Edukacja powinna iść w parze z jakąś delikatną nutką rozrywki. Więc jak się ktoś uśmieje, to się cieszę.

Karol: Pozdrawiam Was serdecznie, drodzy słuchacze.

Łukasz: Tak. Także ja zostaję przy swoim modelu. Jak już doprecyzowałeś teraz, to dalej zostaję przy modelu, który bym sobie też tam stworzył mu parę twarzy. I kota też bym miał. No, to tak odpowiadając na pytanie Michała.

Karol: Dobra. Idziemy dalej. Czy jeszcze coś nam zostało, jeżeli chodzi o typ robotów.

Łukasz: No jeszcze są humanoidy, tak. To był podział ze względu na zastosowanie. Jeśli tak bardzo krótko, jeśli chodzi o podział ze względu na autonomię. Mówiliśmy, teleoperacja, czyli roboty zdalnie sterowane.

To jest typ, tak. Czyli zdalnie sterowane drony, zdalnie sterowane roboty dostawcze, które przyniosą Ci, wiesz, pizzę z Domino’s. nie, pizzy z Dominos nie, bo mają za mały box, ale kurczaki z KFC już jak najbardziej. Masz częściowo autonomiczne, bingo, to jest to, czyli autonomia w momencie, kiedy może być autonomia i bezpieczeństwo publiczne na to zezwala, ale częściowo teleoperacja, bądź roboty w pełni autonomiczne. No to wrzućmy to już do tego worka, niech będzie to Waymo, niech będzie ten Jaguar z Kalifornii, który tam sobie, wiesz, jeździ bezzałogowo. Notabene miałem okazję jeździć i to po prostu… W ogóle widziałem, że mają inżyniering w Warszawie i tutaj rekrutują ludzi.

Karol: To jest ta firma, która produkuje… Słuchaj, Aleksa też miała swoje źródła w gdańskim zespole, który stworzył Iwonę.

Łukasz: Tak, tak, tak. Także tutaj AI, robotyka w Polsce dobrze stoi. Tylko trzeba o tym mówić.

Karol: Kolejny obszar, kolejne pytanie. Jak sądzisz, jakie procesy warto wyposażyć w biznesie, w AI, w robotykę.

Łukasz: Jasne. A więc tak, jeśli chodzi o robotykę stacjonarną, czyli te roboty, ramiona robotyczne, czy to Cobot, czy takie przemysłowe ramie.

Produkcja. Tak, ale to powiedziałbym, że wszystkie aplikacje, gdzie robot jest wyposażony w oczy. Czyli w kamerę. To są oczy robota. Sam robot jest taką ręką, a taki system wizyjny… Dajmy przykłady.

Aplikacji. Wszystkie aplikacje, gdzie tak naprawdę robot jest wyposażony w oczy. Czyli w system wizyjny, w kamerę. Przykład, możemy być bardzo blisko nas, możemy iść do NoMagic, zapukać i zobaczyć, gdzie robot tak naprawdę dzięki systemowi wizyjnemu, który wysyła dane do tego systemu AI, który jest w stanie zinterpretować, co tak naprawdę jest na tej kamerze i gdzie ten robot powinien sięgnąć po ten przedmiot. Tak. To jest takie najprostsze, czyli tak naprawdę detekcja, detekcja wizyjna. Najprostsza aplikacja bardzo często się pojawia. Następnie kontrola jakości w automotive. Wyobraź sobie, że leci Ci na linii opona, którą sprawdzasz pod różnymi parametrami też za pomocą kamery, czyli dalej są te oczy.

Karol: Wow, wiesz co, nie myślałem o tym, o kontroli jakości.

Łukasz: Kontroli jakości też. Na przykład ostatnio widziałem rozwiązanie, gdzie leciały butelki. Butelki z niesamowicie dużą prędkością po taśmociągu i na ramieniu robotycznym zamontowany był system wizyjny, który sprawdzał kompletność butelki. Czy była etykieta, czy był korek, czy etykieta była przyklejona prosto. Czyli była jakaś receptura, która była sprawdzana właśnie przez to AI.

I od razu chcę powiedzieć, To nie jest nic nowego, to nie jest Gen AI jeszcze, to jest klasyczna sztuczna inteligencja, klasyczny machine learning, który znamy od wielu lat. Nie wiem, pierwsze sieci neuronowe, przecież to powstawało mnóstwo lat temu. Nie wiem, Jan Lekun w 1987 robił demo chyba pierwszej sieci konwulsyjnej, która wykrywała ręcznie napisane cyfry w ogóle. I okazało się, że na tym jest genialny biznes case.

Kupił to chyba spółka, która należała wtedy do AT&T, czyli dużego koncertu amerykańskiego. Co z tym robiła. Skanowała czeki.

W latach 90. AI skanował czeki. Sieci neuronowe skanowały czeki, które były ręcznie napisane.

I okazało się, że po paru latach 25% wszystkich czeków było właśnie skanowanych przez bankomanty, czyli te ATM-y właśnie tej firmy. To jest genialne, nie. I to ciągle mówimy o wizji, bo ktoś powie, ale przecież wróć do robotów. No to jest wizja, to jest część robotów, nie. Jak teraz dasz tą wizję robotowi, to to ramię może robić to samo, no bo jest wyposażone w tą wiedzę, którą czerpie właśnie z tych biznesowych informacji, które wychodzą nam z tych kamerek przez AI. Także to też jest genialne, nie. No i mówię, że jeszcze raz powtarzam, że tam się AI sprawdza genialnie w takich procesach, no dlatego, że sama kamera to może nam zrobić zdjęcie obiektu, ale dalej potrzebujemy, tak jak już to ładnie nazwaliśmy, to białko przed komputerem, które nam powie, okej, robot, jedź tam, no ale my musimy to zautomatyzować, czyli ten AI rozpozna, zbuduje kontekst, prześle robotowi te wszystkie dane na temat obiektu.

Gdzie jest ten obiekt. A teraz wchodzi Gen AI i jakby dane multimodalne, czyli już nie tylko zdjęcia, ale możesz mu wgrać symulacje, możesz mu wgrać jakieś pomiary z robota, możesz mu wgrać wideo i nagle ten robot może nawet wykryć teksturę, bo powiedz, że z 95% prawdopodobieństwem to jest ubranie. Bo widzę, jak się zgina, bo widzę, że w poprzednim zdjęciu było inaczej ułożone, więc nawet teksturę jesteś w stanie to przewidzieć.

I tu już wchodzimy na ten next level. Także tu bym powiedział, że to są te procesy, gdzie warto je wyposażyć w AI, jeśli chodzi o robotykę stacjonarną. No, mobilna robotyka też korzysta z jakichś tam prostych algorytmów, bardziej probabilistycznych, nie wrzucałbym tego w machine learning, czyli lokalizacja. Na przykład nasza rumba, żeby się zlokalizować w pokoju, no to korzysta raczej ze statystyki. Algorytmy Monte Carlo na pewno nie jakieś skomplikowane sieci neuronowe, bo po prostu tego nie potrzeba, nie. Także w tej stacjonarnej myślę, że właśnie takie pickingowe, czyli podnoszenie, sprawdzanie jakości, to są takie flagowe, myślę, aplikacje dla takich robotów. Dobra, idźmy dalej. Idziemy dalej.

Karol: Czy roboty zastąpią nas, ludzi. Jeżeli tak, to w jakich obszarach. No właśnie, to jest… Wspominaliśmy magazyny szanownego pana Bezosa. Tak. Z kilkunastu tysięcy do siedmiuset tysięcy robotów.

Łukasz: Tak jest, do siedmiuset pięćdziesięciu tysięcy, no. Ja może zacznę od drugiej strony. Wiesz, jaki jest współczynnik dzietności w Polsce.

Karol: Tak, widziałem. Czekaj, czekaj, czekaj. Za mały na pewno. Czekaj, dobrze pamiętam. 1-1. Bodajże 1-3.

Łukasz: Wydaje mi się, że jest 1,3. A wiesz, ile trzeba, żeby… Profesjonalna demografia mówi, że powinno być 2,2. Za mamę, za tatę i na ekonomię 0,2.

A my mamy 1,3. Wszędzie masz bardzo niski. Jak ktoś zna dokładnie, to proszę mnie poprawić. Wiem, że na pewno jest poniżej 1,5.

Ale jest nisko. Także o co mi chodzi. Jeszcze raz, konsumpcjonizm, chcemy dużo, kupujemy dużo, kupujemy dużo przez internet, tym się trzeba zająć, ale nie ma komuś się podjąć tej pracy. I teraz tak, moim zdaniem, że główna zasada wyboru miejsca instalacji robota, jeśli nie jest poparta tym, że słuchaj, nie mam ludzi do pracy, czyli masz tego człowieka, to… to kiedy tego człowieka możesz zastąpić. Jest taka zasada, ona się nazywa 3D, niektórzy mówią 4D, czyli dirty, dull and dangerous, czyli takie prace niesanitarne, monotonne i niebezpieczne.

Karol: Jeżeli chodzi o nie tylko to, co ma być wykonane, ale również środowisko, tak.

Łukasz: Dokładnie, dokładnie, dokładnie. Czyli to na przykład może być bardzo nieergonomiczne pakowanie kartonów na taśmociąg, gdzie trzeba się schylać notorycznie i to jest bardzo nieergonomiczny proces. To może być…

Ciężkie, duże, niewygodne. Tak jest, bardzo dobrze. To mówimy w tych samych kategoriach. To może być wykonywanie pomiarów stężenia gazu w rafinerii zagrożonej wybuchem w strefie EX. No nie chciałbym tam akurat być 8 godzin dziennie narażony na takie duże… I tutaj pojawiają się te roboty psy.

I tu się pojawiają te roboty psy. W końcu mi się tu pojawiły. I bazując w ogóle na tej zasadzie, to zastępujemy ludzi w procesach, gdzie są narażeni na te wyżej wymienione czynniki… I nie, że ich zwalniamy, tylko właśnie staramy się stworzyć im inne miejsca pracy, bo pracowników i tak jest za mało. I to jest po prostu niekwestionowana, niepodważalna sprawa i jest za mało. Więc nikogo nie stać obecnie, żeby pracownika zwolnić. Pracownika ewentualnie można przekwalifikować, można doedukować i zbudować mu matrycę kompetencji i będzie pełnić inną rolę w organizacji, ale go się nie pozbędziesz, nie chcesz się go pozbyć, bo nie masz nikogo na jego miejsce. Że to białko jest niesamowite ważne i tu chciałbym obalić ten mit związany z tym, że roboty zabierają ludziom pracę. nie zabierają ludziom pracy, tylko tworzą im nowe miejsce pracy i pomagają im odejść od tych starych, niewygodnych miejsc.

Karol: A skoro nas ubywa, to potrzeby będą coraz większe.

Łukasz: No dokładnie. To właśnie chodzi o to, że pojawia się ten gap, pojawia się ta luka, którą będzie trzeba jakoś wypełnić. No i tu przychodzi z pomocą technologia.

Gen AI, robotyka. Tak, czyli w jakich obszarach nas zastąpią. Jak człowiek, który pracuje nieergonomicznie i kłada paczki na paletę, to możesz tam zastosować ramię robotyczne, które będzie to robić za niego. Jeśli masz człowieka, który teraz chodzi 20 km dziennie z tak zwanym pieskiem, czyli tym takim wózkiem widłowym, który ciągnie za sobą.

Panowie i panie listonoszowie. Tak, tak, tak. no to wtedy możesz zastąpić go autonomicznym robotem mobilnym, a on będzie superwajzorem floty na przykład, czyli będzie pilnować, żeby wszystkie KPI robotów, żeby roboty się nie blokowały, sprawdzać wąskie gardła i jakby operacyjnie wspierać te roboty. Jeśli twoim zadaniem jest wzięcie drugiego miernika i wejście do strefy zagrożonej wybuchem, To teraz daje się tam robopieska wyposażonego w zestaw kamer i czujników, który wchodzi, robi zdjęcia i pomiary za ciebie, wszystko tak naprawdę wysyła do chmury, w chmurze AI przerabia te zdjęcia i wypluwa tobie już dane biznesowe. Przykład. Taki człowiek musi nieraz podczas jednej rundy zrobić inspekcję wizualną około 300 manometrów, czyli takich analogowych mierników ciśnienia. I taki robot może go w tym zastąpić, zrobić zdjęcia, wysłać do chmury, a ty dostajesz w Excelu 300 komórek zapełnionych tymi wartościami.

Karol: Ale zobacz, jak może nie zrobotyzowano, ale zautomatyzowano chociażby proces sprawdzania, czy kupiłeś bilet parkingowy w mieście.

Łukasz: Chodzi ci o przejazd auta i kamerka, która sprawdza rejestrację.

Karol: Tak, te samochody jeszcze nie są autonomiczne, ale cały proces weryfikacji, czy jest opłata uiszczona, czy nie, został zautomatyzowany.

Łukasz: Ale widzisz, dobrze kombinujesz. Już są autonomiczne na parkingach w Stanach roboty, które jeżdżą i sprawdzają to samo, jak ten sam case. Kamerka, baza danych, z której spływają ci rekordy od ludzi, którzy kupili bilet.

Karol: I zakładam, że to moglibyśmy teraz zrobić na zamkniętym, prywatnym parkingu, tam gdzie nie ma publicznych ciągów komunikacyjnych, ale do autonomicznych pojazdów na publicznych drogach jeszcze w Polsce daleko.

Łukasz: No tak. Ja myślę, że jeszcze ekonomiczny czynnik jest na tyle, na tyle, na tyle mocny, że nie opłaca się jednak tych ludzi, którzy chodzą i ręcznie sprawdzają parkingi na Lidlach czy na Biedronkach ręcznie, bo to ludzie robią to ręcznie teraz, tak.

Tak. No to myślę, że jeszcze troszeczkę trzeba poczekać. I trzeba pamiętać o tym, że Ameryka jest znacznie bardziej innowatorska niż my. I to bez dwóch zdań. Także nawet jak się coś u nich nie spina, oni to zrobią. Bo wiesz, jak u nas w Europie jest. Musi się spiąć przecież, nie.

Karol: Znaczy no słuchaj, no Uber się nie spinał ile lat.

Łukasz: nie wiem, dziesięć.

Grubo, nie. A teraz. No, a teraz widzisz, poszedł boom, także… No ale widzisz, Uber to z kolei znowu co. Uber jest amerykański. Czy angielski. Nie, no, amerykański.

Amerykański, no, bo Bolt jest estoński, nie. To mamy też taką kopię tutaj w Europie, też bodajże unicorn już. Tak.

No… Także to tak, wracając do tego tematu, w jakich obszarach nas zastąpią. Mam kolejny tutaj taki wstęp zaraz do humanoidów, gdzie jeszcze te roboty widziałem fantastyczne wdrożenia.

Byłem ostatnio w Monachium, gdzie widziałem flotę 70 robotów w jednym miejscu, w jednej z największych e-commerce’owych piekarni w Niemczech. która miała chłodnię. I wyobraź sobie, że panie robiły kompletację pewnych rzeczy na wózeczkach w ujemnej temperaturze, no po prostu w ciężkich warunkach, tak. I te 70 robotów nagle w tym miejscu zaczęły zastępować te panie. Te panie poszły całkowicie na inne, nazywają to takie dry place, czyli tak naprawdę już bardziej suche miejsca w normalnych warunkach.

No i te roboty przejęły za nie te prace, nie. Ja w ogóle wszystkie case’y, które opowiadam, to ja do nich podeślę filmy, bo ja wszędzie, gdzie jeżdżę, to ja to nagrywam, tak że ludzie będą mogli sobie zobaczyć, o czym ja mówię, żeby to nie było takie science fiction. Także tu tak jeszcze wolę to zaznaczyć, bo wiem, że ciężko to pewnie sobie wyobrazić. No i co, myślę, że warto się już zbliżyć do tych humanoidów tutaj. To jest też jedną z aplikacji, którą ostatnio wdrożyli.

To jest taka firma Figure w Ameryce, która ostatnio dostała 700 milionów dolarów jakby finansowania od funduszu inwestycyjnych i udało im się nawet wdrożyć pierwsze humanoidy bodajże w Karolinie Południowej w fabryce BMW. Przez sześć miesięcy to było owiane bardzo dużą taką dawką tajemnicy. Nikt nie wiedział, co te roboty będą tam robić, ale bodajże miesiąc temu wyszedł taki press release, taka notka z BMW, co te roboty tam robią. I okazało się, że te roboty zostały użyte do retrofittingu. Spotkałeś się kiedyś w Przemyśle z takim słowem retrofitting. Pierwsze słyszę. To jest łączenie nowych technologii ze starymi. Okazuje się, u nas też jest taki przypadek. W środkowo-wschodniej Europie bardzo dużo fabryk jest po prostu już przestarzałych trochę.

Mhm. I bardzo wysoce nieopłacalne byłoby modernizowanie ich w taki sposób, że wiesz, wyrzucasz całe parki maszynowe i budujesz nowe, więc chcesz mieć technologię, która jest na tyle jakby adaptacyjna, że przyklei się do tej starej technologii i ją troszeczkę zmodernizuje. Wyobraź sobie starą prasę krawędziową w tej fabryce BMW. i nowiutkiego robota humanoidalnego, który idealnie pasuje do tego. Obsłuży ją. Ewentualnie połączysz z jakimś interfejsem komunikacyjnym, żeby wymieniał między sobą dane, ale połączysz. To jest ten tak zwany retrofitting.

I co ten robot robi. Ten robot właśnie obsługuje maszyny, czyli wkłada surowe części do maszyny, czeka aż ta maszyna wyśle mu sygnał o gotowości tego wyrobu, że hej, skończyłam go obrabiać. Możesz go wyciągnąć, on go wyciąga i układa do jakiejś skrzynki czy na jakąś paletkę.

Proste. I to jest też wskazówka, wydaje mi się, którą też usłyszałem, będąc w Kalifornii, rozmawiając z wieloma founderami w robotyce. Nawet właśnie wtedy na tej konferencji Jensen Huang, czyli w sumie teraz man of the moment, można powiedzieć, CEO NVIDII mówił, jeśli chodzi o robotykę, start small. Zacznijcie od małych rzeczy. Bo robotyka to nie jest IT. Tu całkowicie inaczej się podchodzi do rzeczy. To nie jest linia kodu.

Karol: Słuchaj, ale tak jak rozmawiałem z moimi gośćmi, oni też podkreślają jedną rzecz. Start with small things. Dokładnie. Bo to nie o to chodzi, żebyśmy robili gigantyczne wdrożenia za gigantyczne środki, tylko patrzmy, uczmy się i zobaczmy co i jak działa.

Łukasz: Hipoteza, prototyp, działa, krok dalej. No to też wspomnę o tym, że teraz ten software jest niesamowicie ważny w robotyce, ale oprócz tego to jest hardware. To jest kupa sprzętu, kupa żelastwa, można powiedzieć, nie. A wiesz, że żelastwo to się inaczej buduje niż software house.

No oczywiście. Średnik usuniesz, a jak wiesz, ktoś ci wyspawa nie tak jak trzeba, to co. No nie klikniesz Ctrl-Z, nie. Także tam są całkowicie inne, myślę, wzorce projektowe, jeśli masz do czynienia z hardwarem. A nie wszystko wydrukujemy w 3D. No dokładnie. Nie wszystko wydrukujemy w 3D.

To jest też dobry punkt. 3D jest na pewno… Ja myślę też, że wiele startupów posiłkuje się 3D właśnie w takim bardzo szybkim prototypowaniu, na przykład stworzyć nowy chwytak i sprawdzić.

To jest super, ale nie na skalę, mówimy o skali. Zresztą Brett Adcock, czyli ten CEO tej firmy Figure, to on chce te roboty, wiesz, on tam w setkach tysięcy chce niedługo je robić, więc mówimy też o skali. Także tak to jest z tymi humanoidami.

No i co. Co ty słyszałeś o humanoidach, że tak zapytam. Bo to wiesz, ja jestem, jak to się mówi, małostronniczy. Ale co ty słyszałeś o humanoidach. Żeby tak wiesz, mieć taki horyzont.

Karol: Wiesz co. Ja słyszałem przede wszystkim obawy. Tak samo jak ludzie boją się, że sztuczna inteligencja ich zastąpi, tak samo, że humanoidy zastąpią nas w dziennej pracy, obowiązkach itd.

Łukasz: Roboty zastąpią pracowników produkcyjnych i magazynierów, ale wygenerują miejsca pracy, a AI idzie za tymi white-collar guys, czyli ludźmi, którzy są gdzieś tam w tych… Popatrz, jak wyglądały kiedyś domy maklerskie, tak. No tak, mnóstwo ludzi w środku, a teraz masz jeden duży system, Big Brother i jest bezobsługowe. Ja na roboty bym nie zwalał, że tam ukradną komuś pracę. One są dobrym narzędziem ekonomicznym, wypełniającym tę lukę. Bardziej to AI, szczególnie w tych takich… prostych administracyjnych taskach, to myślę, że bardzo szybko będzie.

Karol: Zobacz, że też de facto świat, ku któremu dążymy, czyli świat agentów, to jest świat robotów, tylko że nie fizycznych, wykonujących czynności w internecie elektronicznym. Dokładnie. Czyli agenci i roboci.

Łukasz: Agenci i roboci, dokładnie. I tak, dlatego ja będę bronić tych robotów. Szczególnie jeśli chodzi o te humanoidy.

Są obawy. Ja myślę, że są obawy, tak. Po pierwsze, że ukradną pracę, to na pewno, bo to jest mit, który się słyszy ciągle, tak. Równolegle z tym, że przejmą kontrolę nad światem. Bo może ktoś, wiesz, Netflix podpowiadał za dużo Terminatora ludziom i, wiesz, mają złe wyobrażenie na ten temat. A drugie, myślę też, jakby sam appearance, jakby sam wygląd tego robota no wiesz, no wyglądają jak ludzie, ale mechaniczni, czyli troszkę bardziej nieśmiertelni niż my, troszkę nas to, wiesz, troszkę nas to martwi. Czemu w ogóle taki design. To jest bardzo dobre pytanie i niewiele ludzi o to pyta. Czemu w ogóle, wiesz, to musi mieć ręce i nogi, jak człowiek, większość z nich oczywiście, nie wszystkie, nie.

Karol: Chyba dlatego, że zobacz, że projektanci traktują człowieka jako tą istotę idealną. Porusza się, tworzy. Zobacz, jaka jest spuścizna nasza kulturowa. Architektura, sztuka, muzyka. Można byłoby wymieniać w nieskończoność.

Łukasz: Tak. Czy jesteśmy najbardziej optymalną formą. Nie wiem, ale bardzo dobrze użyłeś słowa spuścizna. One są tak stworzone przez naszą spuściznę. Wszystkie magazyny, wszystkie produkcje, nasze domy, one są stworzone pod człowieka.

Czyli ręka na metr czterdzieści, wzrost na metr osiemdziesiąt, nogę podniesiesz na metr. Czyli wszystkie środowisko, wszystko gdzie my się znajdujemy, budujemy pod siebie. To gdybyś miał teraz tam wrzucić robota, który jest na kółkach, to się okaże, że on nie dojdzie do 90% miejsc, bo nie przejdzie przez schodek, nie wejdzie, wiesz. Czyli de facto bardzo praktyczne podejście, tak. Bardzo praktycznie. Znowu ten retrofitting, ale nie chcę dużo o tym gadać, ale faktycznie to jest słowo klucz. Czyli wyobrażam sobie, że jeśli budujesz fabrykę, magazyn od zera jak Amazon, no to tam nie ma miejsca na humanoidę. Czemu. Bo to są magazyny budowane dla robotów. To są dark factories, nie.

Karol: Dokładnie i człowiek w nich się nie odnajdzie, kiedy masz zautomatyzowane magazyny, rolki i całą resztę.

Łukasz: Pewnie, wiesz, człowiek by sobie tam połamał kręgosłup, jakby musiał chodzić po ciemku, bo te roboty też nie potrzebują tyle światła. To są fabryki, które są super energooszczędne, bo ty nie musisz, wiesz, oświetlać niczego, bo roboty widzą w ciemności w większości przypadków. Także ja mówię, ten humanoid jest stworzony na nasze podobieństwo dlatego, że my wszystko dookoła stworzyliśmy dla nas. Dlatego to musi być też dla robota.

Karol: I żeby operować w naszym środowisku. Dokładnie.

Łukasz: No jeśli chcesz, żeby robot operował prasę krawędziową, który pan Janek operował dwa dni wcześniej, pan Janek, który ma metr siedemdziesiąt, sięga ręką na metr i odkłada metr dalej, no to maszyna musi mieć podobne parametry. Tak.

Tak. I to się nazywa taki general purpose structure, czyli jakby taka struktura generalnego użytku, nie. I właśnie, jeśli chodzi o ten taki, taką część wspólną z tym GenAI, no to to się wydarzyło też notabene dość niedawno, kiedy właśnie to W San Jose na tym evencie NVIDIA GTC właśnie Jensen Huang ogłosił wiele nowości. Ogłosił nowe produkty NVIDI, które mają właśnie służyć temu, żeby jeszcze szybciej i lepiej operować tym GNI-em, ale ogłosił też projekt Groot. On w ogóle nazywa się tak samo jak ta postać.

Marwelowska, nie. Tam był Rut czy Grut. W każdym razie tak samą się nazywa. I to jest projekt, który ma stworzyć taki model dla wszystkich humanoidów. I wyobraź sobie, że są tam wszystkie firmy humanoidalne, oprócz Tesli. No oczywiście, że Elon by tam nie poszedł. Dlatego jest tam Boston Dynamics, który każdy zna.

Firma pionierska. Pierwsze humanoidy tworzyli oni. Wiem, że jak ktoś będzie słuchał, może być uszczypliwy i powie, że Honda też kiedyś stworzyła takiego humanoidę Asimo w latach 90.

Okej, ale chodzi mi o takie już humanoidy, które znamy z naszych czasów, no to Boston Dynamics. I które skaczą po… Widziałeś, no to viral, no tak, skaczą po konstrukcji z młotem pneumatycznym w ręce i najlepsze jest to, że ja te roboty widziałem na żywo.

tego Atlasa. I to nie jest CGI, to nie jest symulacja. Okej, to może być jakby zaprogramowane, żeby one tak robiły. Środowisko, tak. Tak, ale no słuchaj, to jest absolutnie fenomenalne.

Karol: Ale wiesz, jak patrzycie na dynamikę, amortyzację, na elastyczność tych ruchów, no coś niesamowitego.

Łukasz: Oprogramowanie mechanika, kinematyka, elektryka, mechatronika, tam jest wszystko.

Karol: Nawet jeżeli to jest zaprojektowane pod to środowisko, które jest powiedzmy sobie pod kontrolą, tak.

Łukasz: Dokładnie, ale no to tutaj masz rację, to naprawdę robi… Bardzo, bardzo duże wrażenie. I wracając do tego projektu GRUD, gdzie są wszystkie roboty. My w Europie też mamy troszkę tych. Mamy Neurorobotics w Niemczech, którzy mają robota, którego stwierdzili, bo teraz jest taki trend. Albo robisz humanoidę do B2B, czyli do magazynu albo na produkcję, albo robisz humanoidę do domu. No to w Europie na razie mamy duży trend robienia humanoidów do domu.

Karol: Naprawdę.

Łukasz: Tak. Ale oprócz odkurzaczy. Oprócz odkurzaczy. Humanoid. Masz gagatka, który obok ciebie chodzi i będzie ci otwierał drzwi i będzie ci zmywał naczynia. Naprawdę to się już dzieje.

Karol: Ale odbiorcą tego i targetem są seniorzy, domy starców.

Łukasz: Wydaje mi się, że jakby wszystkie domostwa tych zastosowań to jest jakby robot generalnego użytku. To znaczy, że możesz go wykorzystać do wszystkiego. Czyli to może być robot, który jakby pomoże tym starszym w domach starców, ale też może posprzątać na przykład klocki Lego do pudełka po twoim dziecku, bo za szybko wybiegło do szkoły. Interfejs głosowy tutaj. Interfejs głosowy, aplikacja. Aplikacja jest też jakby bardzo konwiniętna, bo używamy ciągle telefonów, także wiesz, wyobraź sobie, że masz aplikację, gdzie masz 8 przycisków, 8 zadań.

Robot to robi. I więcej Cię nie interesuje. On wie wszystko, nie. Bo to Gen AI pomaga też troszeczkę zgeneralizować środowisko, czyli nie mówić do robota idź do współrzędnych 212 na 740, tylko powiedz idź pod drzwi wejściowe. No i już tu wchodzi ten takie wyszukiwanie semantyczne, które też jest związane z Gen AI, czyli robot robi sobie zdjęcie tutaj tego… I teraz tak, żeby też widzowie wiedzieli, co ja teraz robię, ja siedzę naprzeciwko Karola i załóżmy, że jestem humanoidem i teraz patrzę tak, okej, widzę tak, wieszak, Karol ode mnie metr, jest laptop, jest mikrofon, są drzwi, jest klamka, jest włącznik do prądu, jest biurko, szklanka i filiżanka. No multimodalność zmieniła wiele. No oczywiście i teraz wiesz, i teraz wszystkie te obiekty, a ja je policzyłem, jestem człowiekiem, jestem wiesz, jedną milionową tego, co one robią, jeśli chodzi o czas. No i teraz możesz zrobić akcję z tym. Robot wie, czym jest, wie, że ma rękę, wie, że ma taki zasięg, no to tak, ja mogę podnieść tą szklankę, mogę przenieść tego laptopa, mogę otworzyć drzwi, mogę kogoś zaprosić do tych drzwi, mogę pomóc Karolowi wstać i wiele innych rzeczy.

Także te humanoidy myślę, że będą naprawdę game changerem. Wszystkie obietnice dawane przez te firmy, które je tworzą są troszkę za wcześnie, oni muszą tak mówić, bo dostali bardzo dużo pieniędzy z funduszy inwestycyjnych, więc jako inwestor też bym chciał usłyszeć, że to za trzy lata będzie giga wyskalowane, ale wydaje mi się, że będziemy musieli troszkę poczekać, ale uważam, że wiesz, oglądałeś Jetsonów. bajkę taką, jak w Linzku, no to tam była Rosie the Robot, czyli ta eksprzątaczka. No to ja myślę, że będziemy mieli takich pomocników.

Pytanie do Ciebie. Ile musiałby kosztować robot, żebyś go kupił. Mieszkasz w Polsce, nie. Na nasze warunki. Ja Ci powiem, jaka jest taka… Ile ludzie mówią, żeby dali w Ameryce za to. Teraz.

Karol: No to ja bym powiedział 20 tysięcy.

Łukasz: Złotych. Tak. Bardzo dobry strzał. 5 tysięcy dolców. Tyle chcą dać. No to jest 20 kowa. 5 tysięcy dolarów, ludzie w Ameryce teraz mówią, że jak będzie robot, który tam będzie w stanie zrobić x czynności, to oni są w stanie go kupić. Także jest na pewno na to rynek. Mamy też firmę norweską One X, którzy podeszli troszkę inaczej do humanoidów i stwierdzili, że ok, jak to jest humanoid domowy i on będzie tani, to nie róbmy mu nóg, nie komplikujmy mu tam, żeby się nie przewracał wszystko i on ma kółka.

Karol: Tak właśnie miałem powiedzieć, albo taśmę, albo kółka, tak.

Łukasz: No taśma nie byłaby dobrym wyborem, bo musiałbyś obkleić cały dom.

A chcesz mieć coś, co ci zrobi retrofitting domu. Czyli po prostu go wpuszczasz i on idzie gdzie chce. Wie gdzie może, gdzie nie może iść. Masz mapkę, mówisz mu gdzie nie może iść ogólnie. Na przykład nie idź na balkon, bo wypadniesz. Że balkon jest taką strefą no go dla robotów. No tak te roboty sobie właśnie to… widzą mnie. No i jest wyścig teraz, jeśli chodzi właśnie o te roboty humanoidalne. Nvidia złapała je wszystkie właśnie w ten projekt. Mamy projekty europejskie, o których już wspominałem. Mamy projekty amerykańskie, o których też już wspomniałem, czyli ten Figure, Boston Dynamics, jest jeszcze Sanctuary AI.

No i mamy Chiny, bo już widzę, że też chodzi… To jest niesamowite, ale niedawno firma Unitree, która moim zdaniem jest liderem, jeśli chodzi o robotykę w Chinach. Oni robią robopieski, oni robią ramiona, oni robią humanoidy w wielu formatach. I oni stworzyli humanoida, który kosztuje 16 tysięcy dolarów. I możesz sobie go zamówić jak w sklepie, jak w Empiku książkę. Kupujesz, klikasz add to cart, dodajesz sobie do koszyka i kupujesz robota.

A funkcjonalności. Funkcjonalności są genialne, bo musisz pamiętać, że funkcjonalność tego robota przychodzi od zewnętrznej strony, czyli od tego modelu od NVIDII, bo to on pozwala rozwinąć taki foundation model, czyli taki właśnie generatywny model, który jest w stanie po pierwsze zastać te multimodalne dane, Dzięki, bo Nvidia też ma genialne narzędzia symulacyjne, czyli ty możesz sobie te roboty trenować w symulacji w setkach tysięcy. Nawet sam Jensen Huang powiedział, że on chce stworzyć siłownię dla robotów. Wiesz, jak ty robisz takiego robota, który jest, wiesz, taki, nie jest takim, wiesz, jakby to powiedzieć, napakowanym gościem, tylko może takiego małego robocika, to on chce tego robota wyposażyć we wszystko. Czyli pozwolić mu wytrenować na konkretnym datasecie, pozwolić mu dać umiejętności, nie. Data sharing też jest jakby genialne, czyli ty możesz nauczyć jednego robota i tę wiedzę zebrać i dać innemu.

Karol: Masz rację. Wiesz, że o tym nie pomyślałem, ale to de facto, zobacz, że może być połączona sieć robotów i kumulacja wiedzy z różnych miejsc, różnych środowisk, w różnych warunkach i im więcej tych robotów będzie, jeżeli będzie data sharing cały, tym one będą uczyły się szybciej.

Łukasz: To się nazywa w ogóle knowledge transfer ogólnie, czyli robotyczny transfer wiedzy i to już działa, jeśli chodzi o te ramiona robotyczne. Wyobraź sobie, że masz 40 zakładów logistycznych na całym świecie i te produkty są bardzo podobne. Albo przyjdą raz do jednego zakładu szybciej, do jednego później. No i ten robot, który jest na przykład w Argentynie, zbierze dane i wyśle je do takiego głównego systemu gdzieś i będzie mógł z tych danych skorzystać robot na przykład w Szwajcarii. Także to jest genialne, że organizacje wewnątrz siebie będą bardzo łatwo mogły skalować, bo tam nie będzie uczenia tych robotów. Będziesz miał wszystko, bo będziesz wszystko wiedział na temat tych przedmiotów, bo ktoś już się tego nauczył. Po prostu….

Karol: To jak będzie wyglądał świat za 3, 5, 10 lat. Za 3 lata myślę, że nie… Pytam bardziej o takie przełomy, których się spodziewasz. Mhm.

Łukasz: Wiesz co, ja myślę, że za trzy i za pięć lat nie będzie jakichś niesamowitych przełomów, jeśli chodzi o robotykę.

Ja się też nie chcę wypowiadać, jeśli chodzi o sam AI, bo tutaj ja widzę te modele. Ostatnio ten wyszedł, nowy GPT, 4.0, truskawka, widziałem, że też dużo się na Twitterze działo. Czekaj, o truskawce się mówi, że teraz wyjdzie. Tak, że po tym ma wyjść. Teraz wyszedł 4.0.

I O1. A, to widzisz, to tego nie wiedziałem. Także też się dużo tam… Ja na przykład teraz testuję Hugging Face’a, różne modele, szczególnie pod moją pracę, czyli tam pod pisanie różnych treści, redagowanie tego. Natomiast jeśli chodzi o robotykę, no to ja jako entuzjasta i gościu, który chciałby, żeby te roboty były blisko nas, bo się ich nie boję i wierzę w roboty jako w technologię, no to chciałbym mieć personalnego robota. Czyli wyobrażam sobie, że na przykład w 2028 roku chciałbym zostać postawiony przed wyborem, czy mogę wydać 20 tysięcy złotych na kogoś, kto realnie pomoże mi w domu. I wierzę w to, do 2030, że takie coś będzie możliwe. Naprawdę. Na podcastach bardzo często mówi się… Ale zobacz, to jest 6 lat.

Karol: Zobacz, ile wydarzyło się przez ostatnie 2 lata. Za chwilę będzie listopad. 2 lata od premiery czata GPT. Tak, tak, tak. A pomyśl, jak wyglądał generowane przez generowane wideo, jak wyglądało dwa lata temu.

Łukasz: No wiem, widziałem, jak Will Smith jadł spaghetti, a teraz. Ja wiem, ja wiem, ja tylko ciągle staram się podkreślić ten czynnik, że my mamy do czynienia z czymś ważnym.

Karol: Faktem, że ci wejdę w słowo właśnie. Zobacz, że chyba dużo szybciej rozwija się software niż hardware.

Łukasz: Zdecydowanie, bo łatwiej iterować software, łatwiej budować software niż hardware.

Karol: Jak sądzisz, czy będziemy mogli iterować hardware za pomocą software’u przez tworzenie modeli i sytuowanie tego hardware’u, który ma funkcjonować najpierw w wirtualnej rzeczywistości.

Łukasz: zdecydowanie tutaj przychodzą nam cyfrowe bliźniaki symulacje które już mają miliony parametrów i możesz dowolny kawałek metalu czy części robota tak naprawdę nie tylko termodynamicznie zbadać ale wszystkie parametry odgięcia wiesz dać go w miliony różnych scenariuszy dać mu godzinę na przetrenowanie i masz ok potencjalne zagrożenia co mogło pójść nie tak co może z tym pójść nie tak ok iterujemy dalej ale nic nie wyprodukowaliśmy i to jest genialne także zgadzam się Natomiast nie poruszyliśmy jednej sprawy, która w robotyce jest kluczowa, na literę N, niezawodność. To jest jakby klucz w ogóle w przemyśle, żeby robot był niezawodny, no bo po co ci robot, który pracuje, wiesz, ze sprawnością 30%.

Karol: Dobrze, ale wiesz co, ja nawet o niezawodności nie myślałem, oczywiście masz absolutnie rację, że jest ważna, natomiast zobacz, To jest kwestia techniki i laboratoriów, bo kiedyś samochody były dużo bardziej żywotne niż obecnie. No zgadza się. I to jest po prostu ekonomia i decyzja ekonomiczna. Jak długo ma przedmiot funkcjonować. Technologia jest na tyle sprawna i rozwinięta, żeby tworzyć rzeczy niezawodne.

Łukasz: Zgadzam się z tym. Jeśli chodzi o przełożenie tego na roboty, niezawodność chodziła mi w takim… Inaczej, nawet jak ten robot będzie mieć już takie umiejętności, to nie wiem, wpuściłbyś robota, wiedząc, że były cztery przypadki na przykład w mieście obok, że robot przygniótł czyjąś córkę, bo… bo jeszcze nie panował nad wszystkim. Jeszcze są edge case’y.

Karol: Ty mówiłeś o niezawodności. Ja zrozumiałem o niezawodności w sensie funkcjonowania, a ty mówisz o przypadkach, kiedy robot wyrządza krzywdę.

Łukasz: Tak, ale przypadkiem, bo zawiodł, bo wiesz, bo coś, nie wiem, dostał jakiegoś śmiecia przed kamerką, tak zwanego duszka, czegoś nie zauważył, gdzieś wszedł. To są edge case’y, które w przemyśle jeszcze jako tako załatwisz sobie jakąś analizą ryzyka i tak naprawdę, wiesz, dział BHP nad tym trzyma pieczę i wie, co się może zdarzyć. Natomiast w domu to są niekontrolowane warunki. A ja ciągle mówię w kontekście tego, że chciałbym mieć swojego robota w domu. I to jest coś, co mnie… Zastanawiam się, czy te roboty będą dopuszczone po prostu do pracy w domu. Kto weźmie za to odpowiedzialność, że komuś się może stać krzywda.

Karol: Albo podpiszesz umowę po prostu i zgodę.

Łukasz: Na pewno ty jako użytkownik będziesz musiał wziąć to na siebie. Weźmiesz ryzyko na siebie. No tak. Właśnie chodzi mi o to, żeby to ryzyko było jak najmniejsze. Dlatego tak troszeczkę….

Karol: Jak patrzę na amerykańskie instrukcje obsługi, porównuję je na przykład z europejskimi, to zobaczcie ile tam jest więcej zapisów.

Łukasz: Wiem, wiem, wiem. Tam zdecydowanie bardziej wolą zrzucić też odpowiedzialność i wiesz, pewne rzeczy na usera, nie. Tak. Patrzę na ten taki, znasz ten Hypercycle Gartnera, ten taki wykresik. W ogóle ktoś mi kiedyś powiedział genialnie, że to jest wykres małżeństwa. Nie wiem, czy wiesz, że na początku masz tam to zauroczenie, później jest ten moment, wiesz, już faktycznie ślubu, później masz troszeczkę jakiś tam zjazd i wtedy dopiero jest to plato produktywności, czyli ten faktyczny taki poziom, który się osiąga.

Karol: Tak samo było ze wszystkim do tej pory. Internet, e-commerce….

Łukasz: Tak, tylko trzeba pamiętać, że też niektóre technologie z tego Gartnera nam znikną, jak się nałoży na siebie wykresy z różnych lat, czyli są takie, które nie przejdą.

Karol: Zobacz, że to jest dokładnie case na przykład smart speakerów, w które ja osobiście niezwykle silnie wierzyłem. Ja zajmowałem się smart speakerami od 2019 roku, kiedy zobaczyłem po raz pierwszy Alexę i zakochałem się w Conversational AI. Ze smart speakerów pozostanie interfejs głosowy i komunikacja z urządzeniami, natomiast sam smart speaker jako urządzenie takie per se nie ma najmniejszego sensu w domu, bo ja sam zobaczyłem, że korzystałem z niego na zasadzie włącz mi muzykę albo ustaw mi timer. Przy całej mojej miłości do Conversational AI. A prawda jest taka, że na przykład już korzystając z telefonu, korzystam z Conversational AI, bo zamiast wpisywać dyktuję wiadomości.

Łukasz: No tak, czyli to NLPS, widzisz, tylko ten interfejs został faktycznie, ale zmienia się medium.

Karol: Ale samo urządzenie, w które ja tak mocno wierzyłem, że będzie naszym towarzyszem, niestety nie przetrwało. Z wyjątkiem, tutaj uwaga, moja znajoma prowadziła bardzo ciekawe badania w Stanach Zjednoczonych Jeżeli chodzi o obecność smartspeakera w domach osób seniorów, tych, którzy żyją samotnie i mogą poprosić takie urządzenie.

Łukasz: Poprosimy muzykę, opowiedz mi coś. Czyli nie do końca. Z drugiej strony, popatrz teraz na to.

Karol: Rozmawialiśmy o demografii. Społeczeństwo będzie się starzeć.

Łukasz: Czyli co. Trzeba kupować z powrotem te głośniki, ale jak sobie je sprzedawać później.

Karol: No ale słuchaj, a z drugiej strony zobacz roboty, które będą towarzyszyć osobom właśnie starszym, seniorom, które będą w stanie pomóc wstać, podnieść, przynieść.

Łukasz: Dokładnie, dokładnie. No to co. Zostało chyba USA, Europa czy Chiny. No. To jest dobre pytanie.

Karol: Wydaje mi się, że… I czy Europa ma na to szansę z tymi regulacjami, które są wprowadzone.

Łukasz: Zakładasz zmiany czy nie. Bo jak nie zakładasz zmian, to ja widzę, jak biznes ucieka do Stanów.

Karol: Dokładnie o tym samym dyskutowaliśmy wczoraj z Olą Przegalińską, z Maćkiem Nowickim, z Konradem Banachewiczem podczas dorocznego spotkania Mety a propos regulacji, że regulacji jest za dużo i biznes będzie uciekał spoza Europy.

Łukasz: Wiesz, są te wszystkie memy, wiesz, USA innowator, China imitator, a my Europa regulator, nie. Wiesz, Stany nie boją się robić innowacji, Chiny nie mają, wiesz, zagroży żadnego tam poczucia wstydu i wiesz, biorą kopiuj w klej, robią po prostu generalnie tej technologii, która się wyprodukuje w Stanach. A my mimo tego, że mamy genialnych… Popatrz, co się dzieje teraz z motoryzacją i z samochodami. BYD, przecież BYD stało, albo to było NIO, albo BYD stało tutaj przecież na euro. Chiński elektryk stał, wiesz, nad Wisłą i był jakby głównym sponsorem naszej europejskiej imprezy, nie. Także masz w stu procentach rację, nie.

Ja to ten sam trend widzę w humanoidach. Nie ma czegoś, co stworzą Stany, zrobią do tego kosmiczny marketing, żeby za pół roku nie było tego w tej samej gazecie, ale że robi to nagle Chińczyk. Tylko, że Chińczyk, wiesz, też to robi z przytupem i na przykład mówi, że hej, to jest pierwszy robot, który chodził po Wielkim Murze Chińskim, bo robią taki, wiesz, już taki advertisement. Także stawiałbym tutaj Chiny.

Jest w ogóle też jedna ciekawostka. Nawet gdzieś tu miałem też wykres przygotowany, że w 2019 albo 2018 roku było założone 50 tysięcy techowych startupów w Chinach. Teraz jest nawet niecały tysiąc. Wiem, widziałem tą statystykę. Ale to też trzeba nadać troszkę kontekstu. Rozmawiałem tutaj z kilkoma ludźmi z funduszy inwestycyjnych i powiedzieli mi, że ten wykres nie jest do końca taki, jak się na niego patrzy i trzeba też patrzeć przez pryzmat na to, że być może stworzenie tyle spółek pozwoliło im zrobić taki laserowy fokus na pewne rzeczy.

I być może jest pewien przesyt na rynku. Jak kiedyś miałeś problem do rozwiązania, to powstawało 15 firm i robiło to samo. Teraz już nie ma aż takiego czegoś.

Teraz już VC nie wrzuci w 11 firmę, która robi to samo. Masz dwie, trzy i robisz wyścig tych dwóch, trzech, kto jest najlepszym innowatorem, kto najszybciej iteruje, kto najszybciej rozwiąże problem. Wydaje mi się, że jest to jakaś wskazówka, ale nie patrzyłbym na to tak zero-jedynkowo, wiesz, że tam się już źle dzieje. Oni już tam, co mieli pieniądze, to wsadzili, co mieli stworzyć, to stworzyli. Poczekajmy chwilę, nie. Czasy są też, jakie są, więc też bym nie uważał, że to jest najlepszy czas na, wiesz, na zainwestowanie teraz w spółkę robotyczną, gdzie, wiesz. Także podsumowując, bardzo świetlaną przyszłość w rurze USA, szczególnie, nie wiem, czy słyszałeś, ołego, zardzewiałego pasa, począwszy od Detroit, czyli….

Karol: Nie dziwi mnie to zupełnie, bo tam jest tania ziemia, tanie budynki, tania przestrzeń i jak wszystko moda wraca.

Łukasz: Wiesz, w latach 50. to chyba była kraina mlekiem i miodem płynąca, bo tak naprawdę tam były największe zagłębie motoryzacyjne, nie. No ale wiemy, co się tam dzieje teraz w obecnych czasach. Największy stopień bezrobocia, największe kradzieże, dużo rozboi. No to jest gościu, taki australijczyk, który przyleciał do Detroit i założył firmę Hadrian X, genialną spółkę, która się zajmuje automatyką przemysłową i robotyką i powiedział do 500 przedsiębiorców przemysłowych w Detroit, panie, chodźcie się spotkać i zróbmy coś z tym. Przecież my tu mamy genialne warunki do tego, żeby zrobić…

projekt Ameryka Industry 2.0, zróbmy to, nie. Oddaliśmy za dużo Chińczykom, zróbmy to jeszcze raz tutaj, nie. No i możesz, ja też podeślę link do tego, genialnie sobie to zobaczyć, to jest wystąpienie live tego gościa i tych 500 ludzi, prezesów dużych firm przemysłowych, którzy go słuchają, także to też podeślę. Także ja myślę, że przed USA, jeśli chodzi o to, to zdecydowanie świetla na przyszłość.

Europa, no ja też jestem europejskim patriotą, chciałbym w to wierzyć, natomiast wydaje mi się, że tyle ile… Mniej regulacji, więcej innowacji. No tych innowacji jest sporo, tylko że one odpadają, wrzucają mnie do kosza przez to, że nie przejdzie przez sit.

O tym mówię. Mniej tych sit… mniej regulacji, a troszkę wiesz, bo to też ludzi zniechęca. Później masz 20 founderów na pokładzie samolotu, którzy jadą do Berkeley albo do San Francisco i robią tam startupy. Ale dokładnie tak. Także tutaj myślę, że jeszcze jest taki trend.

Karol: No a Chiny. Na koniec, przepraszam.

Łukasz: Nie, no Chiny to już powiedziałem, czyli bezpardonowe kopiowanie, natomiast na pewno nie odmówię im tego, że mają bardzo dobre uniwersytety, genialnych inżynierów, genialnych programistów i robią też ciekawe zagrywki, wysyłając na przykład ludzi na staże do Ameryki, Ci ludzie wracają do Chin, robią to w Chinach, także w Chinach nic nie zginie.

Karol: Kogo czytać, kogo obserwować oprócz Łukasza Zieglera.

Łukasz: Także jeśli chodzi o najnowsze newsy z robotyki, to na pewno The Robot Report z genialnym Mike’iem Oitzmanem. Ludzie z Ameryki, którzy prowadzą takie internetowe czasopismo. Bardzo często nowości z branży funduszy inwestycyjnych, jak nowa spółka powstaje, jakieś ciekawe case’y robotyczne. Dodatkowo na pewno, jeśli ktoś jest zainteresowany humanoidami, jest taki genialny profil na Twitterze, TheHumanoidHub, też go podlinkujemy. No i oczywiście jest taki newsletter Wiolarowoc, skoro mnie powiem, że mówi, też myślę, warto go śledzić. I to tyle. No i myślę, że jak ktoś nie czytał Lema, to dołożyłbym i Lema, i Asimowa, a Karela Capka, no to tutaj postaram się z Karolem, prawie że imiennikiem tutaj tego czeskiego pisarza, zrobić jakieś losowanie, żeby faktycznie ktoś sobie poczytał o tym, że 100 lat temu już były humanoidy, nie.

Karol: Łukasz, ogromne dzięki za Twoją energię, wiedzę, zaangażowanie i ewangelizację, od której zaczęliśmy.

Łukasz: Bardzo dziękuję za zaproszenie i co. May the force be with you. And I as well. Dzięki. Cześć.