LingBot-VA 2.0: Roboter-KI erreicht 93,6% bei beidhändigen Aufgaben
Veröffentlicht: 15.07.2026 um 06:51 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Führende Unternehmen und Forschungseinrichtungen präsentieren neuartige KI-Modelle, die den entscheidenden Schritt vom Video zur physischen Aktion ermöglichen sollen.
Zwei neue Grundlagenmodelle für humanoide Roboter
Am 14. Juli 2026 veröffentlichte BeingBeyond sein Modell Being-M0.7 – ein sogenanntes „latentes Welt-Aktions-Modell" für die Fortbewegung und Manipulation humanoider Roboter. Das System wurde mit über 10.000 Stunden multimodalem menschlichem Datenmaterial vortrainiert, darunter egozentrische Videos und Bewegungsabläufe. Die Feinabstimmung erfolgte auf der Unitree-G1-Plattform mittels VR-gesteuerter Teleoperation.
Die technischen Ergebnisse sind vielversprechend: Bei Fisch-Bergungsaufgaben erreichte das Modell eine Erfolgsquote von drei von fünf Versuchen, bei spiegelbezogenen Aufgaben vier von zehn. Damit übertraf es frühere Ansätze deutlich – insbesondere bei der Hindernisvermeidung und der Übertragbarkeit auf langfristige Aufgaben.
Parallel dazu brachte Astribot am selben Tag Lumo-2 auf den Markt, ein weiteres latentes Welt-Aktions-Modell. Es nutzt vorhersagende Weltdynamiken, um Robotern die Physik von Bewegungen beizubringen. Getestet wurde Lumo-2 an über 20 Haushaltsaufgaben – mit deutlichen Verbesserungen beim zeitlichen Verständnis und physikalischen Denken im Vergleich zu bestehenden Vision-Language-Action-Modellen (VLA).
Industrielle Maßstäbe und Open-Source-Beiträge
Robbyant, eine Tochtergesellschaft der Ant Group, kündigte am 14. Juli 2026 den Start von LingBot-VA 2.0 an. Das System, das als „embodied-native Video-Action-Weltmodell" von Grund auf neu entwickelt wurde, erreichte eine beeindruckende Erfolgsquote von 93,6 Prozent bei beidhändigen Aufgaben. Das Modell unterstützt Echtzeitsteuerung mit 150 Hz Inferenz auf einer einzigen GPU und passt sich mit nur 20 Demonstrationen an neue Aufgaben an.
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Parallel dazu veröffentlichte Robbyant am 13. Juli 2026 LingBot-VLA 2.0 als Open Source. Dieses plattformübergreifende Modell wurde mit 60.000 Stunden Daten trainiert – darunter 50.000 Stunden roboterspezifische und 10.000 Stunden menschliche Daten. Es arbeitet auf Einarm-, Doppelarm-, Rad- und humanoiden Systemen.
Auch Xiaomi stieg am 13. Juli 2026 mit Xiaomi-Robotics-U0 in den Wettbewerb ein. Das 38 Milliarden Parameter starke multimodale autoregressive Modell ist für die einheitliche verkörperte Synthese konzipiert. Trainiert mit 9,5 Millionen Proben, verbesserte es die Erfolgsquote bei unerwarteten Szenarien von 36,9 auf 63,2 Prozent – bei gleichzeitig hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit für hochauflösende visuelle Daten.
Strategische Partnerschaften und Hardware-Integration
Die Fortschritte bei der Software gehen mit neuen Hardware-Allianzen einher. Am 13. Juli 2026 schlossen BeingBeyond und Linkerbot eine strategische Partnerschaft zur Integration von Grundlagenmodellen mit spezialisierter Hardware. Linkerbot hält Berichten zufolge über 80 Prozent des Weltmarkts für hochflexible Roboterhände mit einer monatlichen Produktion von über 4.000 Einheiten.
Ebenfalls am 13. Juli unterzeichneten Manifold AI und UBTECH eine strategische Partnerschaft. Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf verkörperte Generalisierung und Weltmodell-Datenschleifen mit Manifolds WorldScape. UBTECH, der erste an der Hongkonger Börse notierte humanoide Robotik-Konzern, will mit diesen Modellen die Vielseitigkeit seiner Roboter steigern.
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Auf der Hardwareseite enthüllte Booster Robotics am 14. Juli 2026 den humanoiden Roboter Booster T2. Der 1,40 Meter große Roboter ist mit dem NVIDIA-Thor-Chip ausgestattet, der eine Rechenleistung von 2.070 TFLOPS bietet. Der T2 verfügt über 31 Freiheitsgrade, ein maximales Gelenkmoment von 140 Nm und eine Tragfähigkeit von 10 Kilogramm für beide Arme. Er dient als offene Plattform für VLA-, Reinforcement-Learning- und Imitationslernforschung.
Spezialisierte Modelle für Navigation und Montage
Auch für spezielle Anwendungen gab es Mitte Juli Fortschritte. Mistral AI veröffentlichte am 14. Juli 2026 Robostral Navigate, ein 8-Milliarden-Parameter-Modell für die Roboternavigation mit nur einer einzigen RGB-Kamera. Das Modell erreichte eine Erfolgsquote von 76,6 Prozent bei Navigationstests in unbekannten Umgebungen.
Das Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics und die Renmin University brachten am 13. Juli 2026 Robo-ValueRL als Open Source heraus. Dieses Reinforcement-Learning-Framework nutzt beobachtungsbasierte Wertschätzung zur Verbesserung der Präzisionsmanipulation – speziell für die Halbleiterfertigung. Die Forscher stellen das Framework, Tutorials und Datensätze der Öffentlichkeit zur Verfügung, um die Weiterentwicklung in der hochpräzisen Industrierobotik voranzutreiben.
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