Humanoide Roboter: KI-Steuerungen verdrängen reine Hardware als Wettbewerbsvorteil

In der weltweiten Entwicklung humanoider Roboter vollzieht sich ein grundlegender Wandel: Der Schwerpunkt des Branchenwettbewerbs verschiebt sich zunehmend weg von reiner Hardware-Leistung hin zu hochentwickelten KI-Steuerungen für die autonome Aufgabenausführung.

Wie aus aktuellen Branchenanalysen hervorgeht, investieren Technologieunternehmen massiv in die sogenannte verkörperte Intelligenz, um Maschinen mit der Fähigkeit zur flexiblen Interaktion in realen Umgebungen auszustatten.

Milliardeninvestitionen in verkörperte Intelligenz

Die veränderten Prioritäten spiegeln sich deutlich im Kapitalfluss wider. Nach Erhebungen von ITjuzi sammelten chinesische Firmen im Bereich der verkörperten KI im ersten Halbjahr 2026 insgesamt 93,5 Milliarden Yuan (13 Milliarden US-Dollar) in 322 Finanzierungsrunden ein. Dies entspricht einer Verfünffachung gegenüber dem Vorjahreszeitraum.

Unternehmen wie X Square, Galaxea und Spirit AI beziffern ihre Firmenbewertungen inzwischen auf jeweils rund 3 Milliarden US-Dollar. Parallel dazu verschärft sich der Kampf um Führungskräfte in der Forschung: UBTech suchte zuletzt einen Leitenden Wissenschaftler für die KI-Modellentwicklung und stellte dafür eine Gesamtvergütung von bis zu 124 Millionen Yuan (18 Millionen US-Dollar) inklusive Eigenkapitalanteilen in Aussicht.

Auch an den Finanzmärkten schlägt sich das Interesse nieder: Am 19. August 2026 legte die Aktie des Herstellers Unitree an ihrem ersten Handelstag um mehr als 600 Prozent zu.

Neue Modelle und der Hunger nach Trainingsdaten

Der Fortschritt bei den Steuerungsmodellen zeigt sich in neuen Software-Architekturen. AgiBot stellte mit GO-3 Preview ein Modell für verkörperte KI vor, das auf der Architektur World Reasoning Action Model (WRAM) basiert.

Nach dem Training mit 100 physischen Robotern unter Einsatz des Systems Genie Evolver belegte das Modell in drei Testreihen – RoboDojo, RoboTwin und RoboColiseum – den ersten Platz. Bis Ende 2026 ist eine vollständige quelloffene Veröffentlichung geplant.

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Auch die Forschungsinstitute Caltech und Georgia Tech präsentierten mit MorphMimic einen Softwareansatz: Eine gemeinsame KI-Richtlinie mit identischen Netzwerkgewichten steuert unterschiedliche Robotertypen wie den Unitree G1, den AgiBot X2 Ultra sowie den Booster T2. Die Bewegungssteuerung greift auf eine Bibliothek von 128.786 Clips zurück, während ein Deskriptor mit 125 Werten die Zuordnung auf ein einheitliches Gelenklayout übernimmt. Der Programmcode wurde öffentlich auf GitHub zugänglich gemacht.

Der Aufbau praxistauglicher Gehirne erfordert gewaltige Datenmengen. Robbyant trainierte seine Systeme mit 160.000 Stunden Material, darunter 50.000 Stunden menschlich geführte Roboterbewegungen über mehr als 20 Konfigurationen von 17 verschiedenen Marken.

Spirit AI beschäftigt rund 1.000 Personen allein für die Datenerfassung, während Unitree etwa 30 Forscher für das Feld der Objektverhaltens-KI einsetzt. Unterstützt wird dieser Ausbau durch Sensorik: Hesai startete seine 3D-Weltdaten-Engine Kosmo mit Lieferungen seit Juli und zählt etwa 200 Partner, darunter Galbot. Orbbec wiederum bietet kopfmontierte Datenerfassungsgeräte an.

Reifegrad zwischen Werkshalle und Realitätsprüfung

Im industriellen Umfeld verzeichnen spezialisierte Einsätze bereits hohe Zuverlässigkeitswerte. Beim Batteriehersteller CATL verbinden Roboter von Spirit AI im Werk Kabel und erzielen dabei eine Erfolgsquote beim Einstecken von über 99 Prozent. DexForce meldet, Industrieaufgaben seien innerhalb von sechs bis acht Stunden einsatzbereit, bei einer Erfolgsquote von über 99,9 Prozent bei Präzisionsoperationen.

In variablen Umgebungen zeigen sich die Grenzen. Das Modell GEN-1.5 von Generalist löste in einer Vorführung rund 60 Prozent einfacher Aufgaben nach einer Reaktionszeit von drei bis zwölf Sekunden. Nach Angaben des Mitgründers von Physical Intelligence erreichen deren Roboter in fremden Haushalten Quoten im mittleren 90-Prozent-Bereich.

Northwestern-Forscher Sam Kriegman relativierte die Fähigkeiten und bemerkte, aktuelle Roboter seien nicht klüger als ein Eichhörnchen; für einen echten Durchbruch brauche es zahlreiche fundamentale Neuerungen.

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Marktvolumen und Auslieferungsziele

Der Gesamtmarkt wächst unterdessen rasant. Nach Daten von IDC beliefen sich die weltweiten Auslieferungen humanoider Einheiten im ersten Halbjahr 2026 auf knapp 25.000 Stück, was einem Zuwachs von 432,1 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Auf China entfiel dabei ein weltweiter Marktanteil von rund 77,9 Prozent.

Hersteller wie Agility setzen ihren Schwerpunkt zunächst auf Industrieanwendungen. 1X Technologies plant, den ersten NEO-Humanoiden noch im Jahr 2026 auszuliefern, während Tesla für Optimus das Jahresende 2027 anvisiert.

Unitree-Chef Wang stellte in Aussicht, ein künftiges Sprach- und Handlungsmodell wie GPT-7 könne 2027 einen entscheidenden Durchbruch bringen, sofern Systeme 80 Prozent der Aufgaben in 80 Prozent unbekannter Umgebungen erfolgreich bewältigen.

Auch Nvidia-Robotikchef Deepu Talla unterstrich das Potenzial des Sektors mit dem Verweis darauf, dass der Großteil des weltweiten Bruttoinlandsprodukts in der physischen Welt erwirtschaftet werde.