DexForce, Billionen

DexForce nennt 10 Billionen Datenproben: Reale Erfassung stößt an Grenzen

Veröffentlicht am: 15.10.2026 um 14:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de

Unternehmen erfassen weltweit menschliche Bewegungsabläufe und ergänzen sie durch virtuelle Datenwelten; Arbeitsrechte und Datenschutz bleiben umstritten.

KI-Robotik: Reale Bewegungsdaten und Simulationen prägen das Training
Eine leere, moderne Industriehalle mit automatisierten Maschinen in einer sterilen, aufgeräumten Umgebung. Illustration mit AI erstellt.

Die Entwicklung physischer künstlicher Intelligenz stützt sich branchenweit zunehmend auf ein duales Fundament: großflächig von Menschen aufgezeichnete Aufgaben-Daten aus der realen Welt und computergenerierte synthetische Umgebungen.

Um humanoide Maschinen und Fabrikroboter auf komplexe Bewegungsabläufe vorzubereiten, greifen Technologieunternehmen weltweit auf reale Bewegungsdaten zurück. Diese Entwicklung treibt eine globale Expansion neuer Arbeitsmärkte voran, wirft jedoch gleichzeitig Fragen zu Arbeitsbedingungen und Datenschutz auf.

Globale Datenerfassung zwischen Niedriglohn und Facharbeit

Der Einsatz menschlicher Datensammler erstreckt sich mittlerweile über mehr als 30 Länder. Ziel der Initiativen ist es primär, Fabrikroboter anzulernen, um dem Arbeitskräftemangel in Europa und den USA zu begegnen.

Die Entlohnung variiert je nach Region und Aufwand erheblich: Unternehmen zahlen Arbeitern zwischen 1 und 10 US-Dollar pro Stunde, wobei die Vergütung laut Unternehmensangaben von CEO Raj Patel je nach Störung durch die Erfassungsgeräte teils deutlich höher liegen könne.

In den USA vergütet HUMXN Research Labs im Rahmen eines 50-Millionen-Dollar-Programms genehmigte Aufnahmen von Baustellen via Wearable-Kameras mit 20 US-Dollar pro Stunde. In Australien zahlt das Start-up OpenTraining.AI einem Elektro-Lehrling zusätzlich 3 Australische Dollar pro Stunde für das Tragen von Smart-Glasses auf Baustellen.

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Gleichzeitig verlagern sich repetitive Aufgaben zunehmend nach Asien. Südasien etabliert sich dank bestehender Outsourcing-Kapazitäten als wichtiger Lieferant von Videomaterial für Imitation Learning und Vision-Language-Action-Systeme.

In China ist das Berufsbild des Roboter-Trainers entstanden: Arbeiter erfassen dort alltägliche Handgriffe wie das Falten von Kleidung oder Öffnen von Flaschen bei einem Monatslohn zwischen 4.000 und 6.000 Yuan, was rund 840 US-Dollar entspricht. Im August stattete das Unternehmen Paixian AI Straßenreiniger in Shenzhen mit Datenerfassungsgeräten aus.

Kritik an Arbeitsbedingungen und rechtliche Grauzonen

Die wachsende Branche gerät zunehmend in den Fokus von Arbeitsforschern. Mark Graham vom Oxford Internet Institute verweist auf sinkende Löhne, eine geringe Verhandlungsmacht der Arbeiter sowie mangelnde Aufklärung über die Verwendung der Daten.

Auch der rechtliche Rahmen bleibt heterogen: Während Unternehmen wie Mecka und Human Archive keine Angaben zur Einwilligung machten, betont das Unternehmen Shift die Freiwilligkeit der Teilnahme und holt explizite Zustimmungen ein. Branchenbeobachter verweisen insbesondere in Südasien auf offene Fragen bezüglich der Rechte am gefilmten Material sowie einer fairen Wertbeteiligung.

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Synthetische Daten als Alternative zur physischen Erfassung

Da die rein physische Datensammlung an logistische Grenzen stößt, setzen Entwickler parallel auf synthetische Simulationswelten. DexForce-CEO Jia Kui bezifferte den Bedarf für eine rein reale Datensammlung zur Realisierung physischer AGI auf rund 10 Billionen Datenproben, weshalb das Unternehmen auf virtuelle Umgebungen setzt.

Auch Konzerne wie NVIDIA mit den Cosmos-Modellen, Hesai mit der 3D-Plattform Kosmo sowie Neura Robotics und Google mit Real2Sim-Verfahren kombinieren Sensordaten mit synthetischen Welten, um Modelle effizienter zu trainieren und den Aufwand in der realen Datenerfassung zu reduzieren.

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