Robot Foundation Models: Investitionen überschreiten 18,8 Milliarden Euro
Veröffentlicht am: 21.07.2026 um 01:04 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die nächste Generation von Robotern lernt nicht mehr nur im Labor – sie trainiert mit Internetvideos, synthetischen 3D-Welten und Millionen von Bewegungsdaten. Das Ziel: Maschinen, die in der realen Welt genauso flexibel agieren wie im kontrollierten Testumfeld.
Künstliche Welten für echte Roboter
Das größte Hindernis für vielseitig einsetzbare Roboter war lange der Mangel an hochwertigen Trainingsdaten. Forscher umgehen dieses Problem nun mit kreativen Lösungen. Ein Team des MIT CSAIL und des Toyota Research Institute hat SceneSmith entwickelt – ein System, das mit drei KI-Agenten realistische 3D-Szenen aus Textbeschreibungen erstellt. Angetrieben von GPT-5.2 generierte die Plattform bereits über 1.300 Szenen und produziert deutlich mehr Objekte pro Szene als frühere Methoden.
Das US-Start-up Rhoda AI verfolgt einen anderen Ansatz: Es trainiert Roboter mit Internet-Videodaten statt mit Laboraufnahmen. Die Herausforderung: Zweidimensionale Video-Informationen müssen in dreidimensionale Steuerungsbefehle übersetzt werden – ein technisch anspruchsvolles Unterfangen.
Auf der diesjährigen Siggraph-Konferenz präsentierte NVIDIA MotionBricks, ein Echtzeit-Bewegungsmodell, das auf 350.000 Bewegungsclips trainiert wurde. Es steuert sowohl animierte Charaktere als auch physische Hardware wie den humanoiden Roboter Unitree G1. Gleichzeitig kündigte der Chipkonzern die Integration der Omniverse-Bibliotheken in seinen Agent Toolkit an. Entwickler können damit simulationsfertige Welten für KI-Agenten erschaffen. Die Tools laufen auf der DGX Station und sollen ab Herbst 2026 auch auf RTX-Spark-Geräten von Partnern wie ASUS, Dell und HP verfügbar sein.
Vom Pixel zur Bewegung: Neue Architekturen
Nicht nur die Datenmenge, auch die Verarbeitung verändert sich grundlegend. Ein neuer Ansatz namens robot-centric pointmaps löst ein Kernproblem vieler Vision-Language-Action-Modelle: die unterschiedlichen Koordinatensysteme von Kamera und Roboter. Die Methode wandelt visuelle Eingaben in 3D-Koordinatengitter um, die auf den Roboter selbst bezogen sind. Das spart aufwendige Datenerweiterungen – vorausgesetzt, Kamera-Kalibrierung und Tiefenschätzung stimmen.
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Forscher des Georgia Institute of Technology stellten auf der IEEE ICRA-Konferenz das Learn to Teach-Framework vor. Es nutzt gleichzeitiges Lehrer-Schüler-Training, um Rechenkosten zu senken. Humanoide Roboter lernen damit, anspruchsvolle Gelände wie Sand, Kies und Treppen zu bewältigen. Unterstützt wurde die Forschung vom Office of Naval Research, dem US-Landwirtschaftsministerium und der National Science Foundation.
Globale Allianzen treiben die Industrialisierung voran
Strategische Partnerschaften beschleunigen den Einsatz dieser Modelle. Auf der WAIC in Shanghai gaben RoboSense und GenRobot.AI am 19. Juli 2026 eine Zusammenarbeit bei realen Daten für physische KI bekannt. GenRobot.AI hat sein Gen-ADP-System bereits in über 10.000 Umgebungen installiert und mehr als eine Million Stunden menschlicher Aktivitätsdaten gesammelt. Das DFM-System erreicht eine Handverfolgungsgenauigkeit von unter einem Zentimeter.
In Japan entsteht mit dem FRONTia-Projekt eine nationale KI-Fabrik. Betrieben über Noetra und basierend auf NVIDIA Vera Rubin NVL72-Infrastruktur, soll sie multimodale Fundamentalmodelle für die Robotik entwickeln. Die japanische Regierung peilt bis 2040 einen Anteil von über 30 Prozent am globalen KI-Robotik-Markt an. Das NVIDIA Cosmos 3 Edge-Modell mit vier Milliarden Parametern wurde bereits von einem Konsortium japanischer Industrie-Schwergewichte übernommen – darunter FANUC, Hitachi und Sony.
Während Giganten wie Sony und Hitachi bereits massiv in neue KI-Infrastrukturen investieren, bleibt die Frage, welche Akteure das größte Wachstumspotenzial bieten. Finanzexperten haben im aktuellen Gratis-Report die drei aussichtsreichsten Profiteure identifiziert, die das KI-Rennen im Finanz- und Technologiesektor anführen könnten. Kostenlosen KI-Wachstums-Report jetzt herunterladen
Der taiwanesische Hersteller Techman Robot enthüllte den TM Xplore I, einen rollenden humanoiden Roboter mit NVIDIA Jetson Thor. Das System integriert VLA-Fähigkeiten für die Halbleiter- und Automobilindustrie. Kommerzialisierung und Patentanmeldungen sind noch für dieses Jahr geplant.
Sicherheitsbedenken wachsen mit den Investitionen
Die Investitionen in Robot Foundation Models haben die Marke von 18,8 Milliarden Euro überschritten. Gleichzeitig fehlt es an spezialisierter Sicherheitsforschung. Diese Lücke soll das neu gegründete Physical AI Safety Institute (PAISI) schließen. Die als gemeinnützige Organisation eingetragene Einrichtung will das Risiko direkter physischer Schäden durch RFMs adressieren. Ein erster Workshop ist für die CoRL '26-Konferenz geplant.
Die globale Wettbewerbslandschaft bleibt gespalten. Laut einer Analyse des Marktforschungsinstituts TrendForce vom 20. Juli 2026 führen die USA im KI-Ökosystem und bei der Chip-Entwicklung – allen voran NVIDIA und OpenAI. China hingegen dominiert bei der Lieferketten-Integration und der schnellen Skalierung. Chinesische Firmen wie Unitree und Agibot haben die Produktion innerhalb eines Jahres von 1.000 auf 10.000 Einheiten hochgefahren. Europa und Japan behalten ihre Stärken in der Sensorik und Bewegungstechnologie.
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