ถอดรหัส 'Physical AI' คลื่นลูกใหม่ เปลี่ยนเกมภาคอุตสาหกรรม

AI กำลังขยายขอบเขตจากการวิเคราะห์และสร้างข้อมูลในโลกดิจิทัล ไปสู่ระบบที่สามารถรับรู้ ตัดสินใจ และทำงานร่วมกับโลกทางกายภาพ

การเปลี่ยนผ่านนี้ทำให้การพัฒนา AI ต้องคำนึงถึงทั้งความเร็ว ความแม่นยำ ความปลอดภัย และการทำงานร่วมกันของระบบ ไม่ใช่เพียงความสามารถของโมเดล

สตีเวน ฟง รองประธานธุรกิจระบบฝังตัว ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น กล่าวว่า AI กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ จากเดิมที่เน้นเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ

Physical AI จะเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่กำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหา สรุปข้อมูล สร้างคอนเทนต์ และสนับสนุนการตัดสินใจได้ดีขึ้น นับเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ใช้ความรู้เป็นหลัก

อย่างไรก็ตาม AI ระยะถัดไปต้องทำได้มากกว่าการประมวลผลข้อมูล โดยจะขยายไปสู่หุ่นยนต์ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่รับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อม ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจแบบเรียลไทม์ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองต่อสถานการณ์ได้โดยลดการพึ่งพาคำสั่งจากมนุษย์

Physical AI เปลี่ยนโจทย์การประมวลผล

เมื่อ AI ขยายจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความสามารถในการเข้าใจข้อมูลจึงไม่เพียงพออีกต่อไป ระบบ Physical AI เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ ต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้ภายในเวลาที่กำหนด พร้อมรักษาความปลอดภัยในการทำงาน (Functional Safety) ภายใต้ข้อจำกัดด้านพลังงาน ความร้อน และพื้นที่

ข้อกำหนดเหล่านี้แตกต่างจาก AI บนคลาวด์ ซึ่งมักออกแบบให้รองรับการขยายระบบ การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์

ขณะที่แชตบอตอาจยอมรับความล่าช้าในการตอบสนองได้ แต่หุ่นยนต์ในโรงงานต้องทำงานตามเวลาที่กำหนด ยานยนต์อัตโนมัติต้องมีระบบที่เสถียร และอุปกรณ์ทางการแพทย์ต้องให้ความสำคัญกับความแม่นยำและความปลอดภัย เพราะความผิดพลาดอาจส่งผลต่อชีวิต

ระบบ Physical AI จึงต้องมีคุณสมบัติสำคัญ ได้แก่

• ตอบสนองแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ระบบตัดสินใจและทำงานได้ทันต่อสถานการณ์
• ทำงานแม่นยำและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ เพื่อควบคุมการทำงานในโลกจริง
• มีความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือสูง โดยเฉพาะระบบที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์
• ทำงานภายใต้ข้อจำกัดด้านพลังงานและความร้อน ซึ่งเป็นเงื่อนไขสำคัญของอุปกรณ์ปลายทาง
• ทำงานต่อเนื่องได้เมื่อการเชื่อมต่อมีข้อจำกัดหรือขาดหาย ลดการพึ่งพาระบบส่วนกลางตลอดเวลา

ดังนั้น การประเมินประสิทธิภาพ Physical AI จึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ต้องพิจารณาการทำงานต่อเนื่องตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ การประมวลผลเพื่ออนุมานผล (Inference) การวางแผน การควบคุม ไปจนถึงการสั่งการให้ระบบทำงานจริง

เอเอ็มดี มองว่า Physical AI เป็นความท้าทายด้านวิศวกรรมระบบ มากกว่าการพัฒนาโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้นเพียงอย่างเดียว เพราะทุกองค์ประกอบต้องทำงานประสานกันอย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้

ไม่ได้จบแค่ชิปประมวลผล

สำหรับการออกแบบระบบ Physical AI ต้องอาศัยหน่วยประมวลผลหลายประเภททำงานร่วมกัน เนื่องจากแต่ละส่วนมีภารกิจและข้อกำหนดแตกต่างกัน โดยสามารถเปรียบเทียบกับการทำงานของร่างกายมนุษย์ ซึ่งสมองทำหน้าที่คิดและตัดสินใจ ระบบประสาทช่วยรับรู้และตอบสนอง ส่วนกล้ามเนื้อและข้อต่อควบคุมการเคลื่อนไหว

ในระบบ Physical AI หน่วยประมวลผลประสิทธิภาพสูงรองรับการคิดวิเคราะห์และงาน AI ที่ซับซ้อน ขณะที่การตัดสินใจ ณ จุดปฏิบัติงานต้องการการประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำ (Low Latency) ส่วนการควบคุมการเคลื่อนไหวต้องอาศัยระบบที่แม่นยำและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้

การใช้โปรเซสเซอร์เพียงชนิดเดียวจึงไม่สามารถตอบโจทย์ทุกขั้นตอนได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องใช้การประมวลผลแบบผสมผสาน (Heterogeneous Computing) โดยมีองค์ประกอบหลัก ได้แก่ CPU และ GPU ทำหน้าที่รองรับการคิดวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน การรับรู้ และเวิร์กโหลด AI

ขณะที่ Adaptive SoC และ NPU รองรับการประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำและประหยัดพลังงาน ณ จุดที่ต้องตัดสินใจ และ FPGA รองรับการควบคุมเซ็นเซอร์และกลไกขับเคลื่อน (Actuator) เพื่อให้การสั่งงานและการเคลื่อนไหวมีความแม่นยำ

การผสานหน่วยประมวลผลเหล่านี้ช่วยให้ระบบจัดสรรงานตามความเหมาะสมของแต่ละกระบวนการ ตั้งแต่การรับข้อมูลจากสภาพแวดล้อมไปจนถึงการสั่งการอุปกรณ์ทางกายภาพ

นอกเหนือจากชิปประมวลผล (Silicon) การสร้างระบบ Physical AI ยังต้องอาศัยองค์ประกอบอื่นที่ทำงานร่วมกัน ตั้งแต่โมเดล AI ซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ มิดเดิลแวร์ (Middleware) เซ็นเซอร์ ระบบจำลองสถานการณ์ (Simulation) การตรวจสอบความถูกต้อง (Validation) ไปจนถึงแพลตฟอร์มที่พร้อมนำไปใช้งานจริงในระดับการผลิต

องค์ประกอบเหล่านี้มีบทบาทต่อการพัฒนาระบบให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างต่อเนื่อง และรองรับข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือของการใช้งานจริง

ก้าวใหม่ของภาคอุตสาหกรรมไทย

เอเอ็มดีมองว่า Physical AI ไม่ใช่เพียงวิวัฒนาการของเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนรูปแบบการนำความอัจฉริยะไปสร้างมูลค่า จากระบบที่เน้นทำความเข้าใจข้อมูล ไปสู่ระบบที่รับรู้ ตัดสินใจ และปฏิบัติงานในโลกทางกายภาพได้อย่างปลอดภัย

การเปลี่ยนผ่านนี้มีความสำคัญต่อประเทศที่ขับเคลื่อนเศรษฐกิจด้วยภาคการผลิต โดยเฉพาะประเทศไทยที่กำลังก้าวเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุและเผชิญภาวะตลาดแรงงานตึงตัว

ปัจจัยเหล่านี้เพิ่มความจำเป็นในการลงทุนด้านระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ เพื่อยกระดับผลิตภาพและขีดความสามารถในการแข่งขันของภาคอุตสาหกรรม

แม้ Physical AI จะไม่สามารถแก้ปัญหาได้ทุกด้านด้วยตัวเอง แต่มีศักยภาพในการเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงานของหลายอุตสาหกรรม ด้วยระบบที่สามารถทำงานและตอบสนองต่อโลกทางกายภาพได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้