Mitsubishi Motors: Massenproduktion humanoider Roboter ab 2027
Veröffentlicht: 12.07.2026 um 04:03 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Eine strategische Partnerschaft mit dem Uni-Tokyo-Startup Highlanders Inc. soll die Produktion von 1.000 Einheiten pro Monat ermöglichen. Es ist das erste Mal, dass ein großer Automobilkonzern einen Massenproduktionsvertrag für menschenähnliche Roboter abschließt.
Partnerschaft mit Highlanders aus der Universität Tokio
Highlanders, ein Spin-off der Universität Tokio, bringt die entscheidende Technologie für „Physical AI" mit – Roboter, die direkt neben Menschen in der Industrie arbeiten können. Mitsubishi Motors ist bereits strategischer Investor des Startups und plant weitere Finanzspritzen im Laufe des Projekts.
Das gemeinsame Ziel: Die Roboter zunächst in den eigenen Fertigungslinien einsetzen, um Betriebsdaten zu sammeln und die Technik zu verfeiner. „Die Roboter können verschiedene Aufgaben im Produktionsprozess übernehmen", erklärte CEO Takao Kato. Später sollen die Einheiten auch an externe Kunden verkauft werden.
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Technische Daten und Einsatz in der Fabrik
Die humanoiden Roboter sind 175 Zentimeter groß, wiegen rund 75 Kilogramm und verfügen über fünf Finger für hohe Präzision. Angetrieben werden sie vom KI-Modell Kepler v1.0 mit 10 Milliarden Parametern. In der Fabrikhalle sollen sie unter anderem Schweißarbeiten, Motormontage und Logistik übernehmen.
Hintergrund des Vorstoßes ist der akute Arbeitskräftemangel in Japan. Jährlich verliert der japanische Arbeitsmarkt rund 900.000 Beschäftigte. Automatisierung wird damit zur Überlebensfrage für die Industrie.
Marktreaktion und strategische Bedeutung
Die Ankündigung ließ die Aktie von Mitsubishi Motors am 10. Juli um bis zu 17 Prozent nach oben schnellen. Analyst Arifumi Yoshida von Citi bewertete die Partnerschaft als „positiven strategischen Schritt", der den Autobauer an die Spitze des Physical-AI-Sektors bringe.
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Durch die Produktion im Kyotoer Werk entsteht ein Kreislauf: Die Roboter lernen direkt aus der laufenden Produktion. Dieser datengetriebene Ansatz soll die Effizienz der Technik steigern, bevor sie für den breiten kommerziellen Einsatz skaliert wird.
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