Magyarország a második helyre kerülhet egy gazdasági világranglistán, ha ezt meglépjük

„A gyártásban most zajló technológiai forradalom alapjaiban alakítja át a globális ipart, és az európai gazdaság jövője attól függ, hogy a kontinens képes lesz-e időben reagálni erre a változásra” – adta meg a témát Daniel Küpper, a Boston Consulting Group (BCG) partnere a Portfolio Budapest Economic Forum 2025 konferencián elmondott előadása elején.

Mint mondta, évtizedek óta vizsgálja, miként nézhetnek ki a jövő gyárai, de most először látja, hogy az addig elméleti modellek valóságossá váltak.

Ez az első alkalom a történelemben, amikor a jövő gyárai nem víziók többé, hanem működő rendszerek

– fogalmazott. Az előadó saját tapasztalatát hozta fel példaként: nemrég Kínában járt egy teljesen automatizált üzemcsarnokban, ahol a termelés emberi jelenlét nélkül zajlik, a gyár szó szerint „fekete”, mert nincs szükség világításra.

Azt mondta, ez a technológiai szint 2050-re az ipari termelés 70 százalékánál elérhető lesz, és ez a becslés szerinte még óvatos is, mert más szakértők ennél gyorsabb átalakulást várnak.

A BCG szakértője három alappillért nevezett meg, amelyek lehetővé tették a gyártás jelenlegi átalakulását. Az első az elképesztő mértékben növekvő számítási kapacitás, amely 2015 és 2025 között ezer­szeresére nőtt. Küpper szerint ez a növekedés jóval meghaladja Moore törvényét – vagyis hogy az integrált áramkörök összetettsége körülbelül 18 hónaponként megduplázódik –, és forradalmi hatással van a mesterséges intelligencia képességeire: olyan modellek és szimulációk futtathatók valós időben, amelyek korábban elképzelhetetlenek voltak.

A második pillér az úgynevezett „foundation models”, vagyis az általános célú tanuló modellek elterjedése, amelyek nemcsak adathalmazokra, hanem valós környezeti megfigyelésekre is képesek tanulni. A harmadik pedig a „simulation-to-reality gap” bezárulása, vagyis az, hogy a mesterségesen szimulált folyamatok és a valós környezet közötti különbség eltűnőben van.

Ma már egyre több olyan robotot látunk, amelyik képes egy szimulált térben megtanulni valamit, majd a valóságban azonnal, hibátlanul végrehajtani

– mondta Küpper.

Az előadás egyik központi eleme az úgynevezett „Vision-Language-Action” (VLA) modellek voltak, amelyek a gépi látást, a természetes nyelvfeldolgozást és a fizikai cselekvést egyetlen tanulási rendszerben integrálják. Küpper szerint ez a robotika és az ipari mesterséges intelligencia legnagyobb áttörése, mert lehetővé teszi, hogy a robotok a környezetükből tanuljanak, és ne csak előre programozott feladatokat hajtsanak végre. A VLA-modellek képesek videókból, leírásokból vagy emberi példamutatásból következtetni a helyes viselkedésre, és ezáltal önállóan végrehajtani bonyolult, ismeretlen feladatokat is. Küpper azt mondta, ezzel a technológia eljutott a „szabályalapú” automatizálás korából a „kontekstalapú” automatizálás korába, ahol a gépek már képesek értelmezni, mi történik körülöttük.

Az ipari automatizálás fejlődését három szintben mutatta be:

• először jöttek a szabályalapú robotok, amelyek fix, ismétlődő folyamatokat végeztek;
• ezt követte a „training-based” szakasz, ahol a robotokat mesterséges intelligencia segítségével, megerősítéses tanulással képezték;
• majd elérkezett a „context-based” szint, amikor a gépek önállóan képesek értelmezni az új helyzeteket.

Küpper több példát is hozott az új képességekre: az érintésérzékeny, precíziós összeszerelő robotokat, amelyek finom mozdulatokat végeznek és érzékelik az anyag ellenállását; a textíliákkal dolgozó robotokat, amelyek három évvel ezelőtt még teljesen lehetetlennek tartott feladatokat látnak el; és az Amazon által fejlesztett tapintásalapú robotokat, amelyek az emberi kéz finom mozdulatait képesek reprodukálni. Hozzátette, hogy bár a közbeszéd sokat foglalkozik a humanoid robotokkal, ezek ipari szempontból kevésbé relevánsak – „sokkal izgalmasabb az, hogy a robotok megtanulnak alkalmazkodni, nem pedig az, hogy emberformájúak” – mondta.

Küpper szerint az ipari mesterséges intelligencia fejlődése ma már havi szinten produkál áttöréseket. Felidézte, hogy az OpenAI 2017-ben kezdett először robotokat szimulált környezetben tanítani megerősítéses tanulással, és ez a technika ma már alapvető a fizikai AI rendszerekben. Az NVIDIA „Isaac” szimulációs platformjai, a Google „Robotics Transformer” modelljei vagy a DeepMind „Gemini Robotics” rendszerei mind hozzájárultak ahhoz, hogy a robotok ma már képesek legyenek tanulni, érzékelni és önálló döntéseket hozni.

A Figure AI humanoid robotjainak 2025-ös bevezetése a BMW gyáraiban pedig szerinte bizonyítja, hogy a laboratóriumi kísérletek szintje után most kezdődik a tömeges alkalmazás korszaka.

A BCG-partner azt is hangsúlyozta, hogy a frontvonalban lévő vállalatok már most beépítik ezeket a megoldásokat a napi működésbe. Az Amazon például több mint egymillió robotot működtet 300-nál is több logisztikai központban, és teljesen újratervezte a raktározási rendszerét a fizikai AI alapelvei szerint. Az új rendszer az adatok, szenzorok és mesterséges intelligencia valós idejű integrációjára épül, és már most 25 százalékkal növelte a hatékonyságot, ugyanennyivel gyorsította a kiszállítást, miközben a működési költségek 15 százalékkal csökkentek, a bevezetési idő pedig a felére rövidült. A Foxconnnál – amely a világ legnagyobb elektronikai bérgyártója – szintén forradalmi átalakulás zajlik: a vállalat bizonyos gyártósorait teljesen virtuális környezetben fejleszti, majd az így kiképzett rendszereket közvetlenül a valós gyártásba telepíti, előzetes tesztelés nélkül. Küpper szerint ez az „első napos hardvermegismerés” (zero-shot deployment) új korszakot nyit a gyártásban, mert lerövidíti a fejlesztési ciklust és szinte teljesen kiküszöböli az emberi hibát.

Magyarország nagyot nyerhetne, de még lemaradt

Az előadás második felében Küpper Európa és különösen Magyarország helyzetéről beszélt a globális átrendeződés fényében. Szerinte a kontinens válaszút előtt áll: a „Factory of the Future” koncepciót tekinthetjük fenyegetésnek is, mert Ázsia gyorsabban halad, de lehetőségnek is, mert a technológia kiegyenlítheti a bér- és költségkülönbségeket. „Én az utóbbit vallom. Európa számára ez nem veszély, hanem lehetőség” – mondta. Példaként a magyar akkumulátorgyártást említette, amely az utóbbi években számos kínai beruházást vonzott.

A BCG számításai szerint egy hagyományos, nem automatizált gyár költségszintje 100 egység, míg egy jövő gyára (Factory of the Future) ugyanazt a termelést 76 egységnyi költséggel képes előállítani.

Ez 24 százalékos költségcsökkenést jelent. A kínai gyártás jelenlegi költségszintje 93, de ha Kína is bevezeti az új technológiákat, az 76-ra csökken – vagyis a két modell költségszinten azonos, viszont a kínai exportlogisztika továbbra is drágább.

Ez azt jelenti, hogy ha Európa most lép, költségszinten versenyképes lehet a kínai gyártással

– mondta Küpper, hozzátéve, hogy Magyarország ebből kifejezetten profitálhat.

Az előadó egy BCG-felmérés adatait is ismertette, amelyben több mint ezer iparvállalat vezetőjét kérdezték meg arról, milyen tényezők befolyásolják beruházási döntéseiket. Az eredmények szerint 54 százalékban költségalapú, 46 százalékban pedig nem pénzügyi tényezők döntenek. Utóbbiak közé tartozik az infrastruktúra minősége, a politikai stabilitás, a szakképzett munkaerő elérhetősége, az üzleti környezet és az ellátási lánc biztonsága. Küpper szerint ezért a kormányzati politikáknak nemcsak a költségcsökkentésre, hanem ezekre a nem pénzügyi tényezőkre is figyelniük kell.

Ha Európa csak az olcsóságra koncentrál, el fogja veszíteni a versenyt. Ha viszont az intelligens, technológiaalapú versenyképességre épít, nyerhet

– fogalmazott.

Az általa bemutatott rangsor szerint a jelenlegi gyártási versenyképességi lista élén Kína, Dél-Korea, India és az Egyesült Államok áll, utánuk következik Lengyelország és Magyarország, majd az Egyesült Arab Emírségek, Japán, Kanada és Spanyolország. Ez azonban gyökeresen megváltozna, ha Európa bevezetné a jövő gyárainak technológiáit: ebben az esetben Lengyelország az első, Magyarország a második helyre kerülne, megelőzve Kínát, Spanyolországot, Dél-Koreát és Németországot. A top tízben helyet kapna az Egyesült Királyság és Franciaország is. Küpper szerint ez nemcsak technológiai kérdés, hanem geopolitikai is:

az automatizálás és a mesterséges intelligencia a következő évtizedben újraírhatja az ipari hatalmi viszonyokat, és Európa ismét a globális gyártás élére kerülhet – ha időben cselekszik.

Az előadó ugyanakkor óva intett a túlzott optimizmustól. A magas költségszintű nyugat-európai országoknál a bérinfláció, az elöregedő munkaerő és a szigorú minőségi követelmények egyszerre jelentenek kihívást. A költségelőnnyel rendelkező kelet-európai országok, például Magyarország és Lengyelország esetében pedig a robotizáció alacsony foka és a képzett munkaerő hiánya lehet akadály.

Küpper szerint

a legnagyobb kockázat az, hogy más országok gyorsabban növelik az automatizálási sűrűséget, így Magyarország elveszítheti mostani előnyét.

„Ez nem törvényszerű, de valós veszély. Az a kérdés, mennyire gyorsan tudunk reagálni” – mondta.

Zárásként Küpper hangsúlyozta, hogy a „Factory of the Future” nemcsak a gyártásról szól, hanem az európai gazdaság önképéről is. Az automatizált, önszabályozó, energiahatékony és mesterséges intelligenciával vezérelt gyárak szerinte lehetővé teszik, hogy Európa újrafogalmazza a versenyképesség fogalmát: ne a munkaerő olcsóságára, hanem a technológiai intelligenciára építsen.

A gyártás jövője nem arról szól, hogy hány ember dolgozik egy üzemben, hanem arról, mennyi tudás és mesterséges intelligencia dolgozik benne. Ha Európa most lép, a jövő gyárai nemcsak hatékonyabbak lesznek – hanem visszaadhatják a kontinens gazdasági vezető szerepét is

– zárta előadását.

Címlapkép forrása: Portfolio/Mónus Márton.