Nach Jahren der Entwicklung humanoider Roboter, die laufen, tanzen und Rückwärtssaltos ausführen können, verlagern chinesische Robotikunternehmen ihren Schwerpunkt auf die Software, die diese Maschinen für ein breiteres Spektrum von Arbeitsplätzen nutzbar machen könnte. Das als Verkörperte KI bekannte Gebiet soll Robotern helfen, ihre Umgebung zu verstehen, neue Aufgaben zu erlernen und sich anzupassen, ohne für jede einzelne Handlung programmiert werden zu müssen.

Chinesische Unternehmen im Bereich der verkörperten KI nahmen in der ersten Hälfte des Jahres 2026 laut dem Forschungsunternehmen ITjuzi durch 322 Geschäfte 93,5 Milliarden Yuan (13 Milliarden US-Dollar) auf – fünfmal so viel wie im selben Zeitraum des Vorjahres. Die Investitionen fließen zunehmend an spezialisierte Entwickler von Roboterintelligenz und an etablierte Hardwarehersteller.

Die Veränderung spiegelt den wachsenden Druck auf Roboterhersteller wider, über physische Maschinen hinaus Wert zu schaffen, da der Wettbewerb die Hardwarepreise nach unten drückt. Dermot McGrath, Gründer der Technologieberatung ZenGen Labs in Shanghai, sagte, Unternehmen glaubten zunehmend, dass die Gewinne eher aus dem „Gehirn“ des Roboters als aus seiner Hardware kommen würden.

Der Wettbewerb wird auch Teil des umfassenderen Technologiekonflikts zwischen den USA und China. Amerikanische Unternehmen haben bei einigen fortgeschrittenen robotischen KI-Systemen einen Vorsprung, während chinesische Entwickler auf ihre Fertigungskompetenz und den Zugang zu realen Industriedaten setzen. Das Land, dem es am effektivsten gelingt, KI und Maschinen zu verbinden, könnte bei der Automatisierung von Fabriken und Logistik einen Vorteil erlangen.

US-Start-ups wie Physical Intelligence, Skild AI und Generalist entwickeln Systeme, mit denen Robotern mehrere Fähigkeiten beigebracht werden sollen, ohne umfangreiches Nachtraining. Generalist zufolge erledigte sein GEN-1.5-Modell etwa 60 % einfacher Aufgaben, nachdem es Demonstrationen mit einer Dauer von drei bis zwölf Sekunden gesehen hatte. Das chinesische Unternehmen X Square berichtete, Roboter könnten den Umgang mit Gegenständen anhand eines einzigen menschlichen Videos erlernen, ohne das Modell für jede Aufgabe neu zu trainieren.

Chinesische Spezialisten wie X Square, Galaxea und Spirit AI erreichten laut Unternehmensangaben jeweils Bewertungen von ungefähr 3 Milliarden US-Dollar. Auch etablierte Hersteller erhöhen ihre Investitionen. UBTech schrieb eine Stelle als Chefwissenschaftler zur Leitung der Entwicklung von KI-Modellen aus, mit einer Vergütung von bis zu 124 Millionen Yuan (18 Millionen US-Dollar), einschließlich Aktien und Zusatzleistungen. Unitree beschäftigt laut einer von dem Unternehmen informierten Person etwa 30 Forscher, die an KI arbeiten, welche das Verhalten von Objekten vorhersagen soll.

Das Training von Robotern erfordert andere Daten als das Training von Chatbots. Statt hauptsächlich aus Internettexten zu lernen, benötigen Roboter Beispiele für physische Interaktionen, etwa das Greifen von Gegenständen, den Umgang mit flexiblen Drähten und die Fortbewegung an Arbeitsplätzen. Chinesische Unternehmen sammeln diese Informationen durch menschliche Demonstrationen, tragbare Sensoren, Computersimulationen und Kombinationen dieser Methoden.

Spirit AI hat rund 1.000 Menschen eingestellt, um alltägliche und industrielle Tätigkeiten aufzuzeichnen, sagte Mitgründer Gao Yang. ACE Robotics nutzt tragbare Sensoren, um die Bewegungen von Beschäftigten und die Greifkräfte in Geschäften und Hotels zu erfassen. Robbyant, die Robotikeinheit der Ant Group, erklärte, das Unternehmen habe ein Modell mit 160.000 Stunden Material trainiert, darunter 50.000 Stunden von Menschen gesteuerte Roboterbewegungen, und Daten aus 20 Roboterkonfigurationen von 17 Marken verwendet.

DexForce nutzt computergenerierte Umgebungen, um Roboter zu trainieren. Das Unternehmen erklärte, einige industrielle Aufgaben könnten innerhalb von sechs bis acht Stunden für den Einsatz vorbereitet werden, wobei bei festgelegten Präzisionsarbeiten Erfolgsquoten von über 99,9 % erreicht würden. Simulierte Umgebungen könnten physische Interaktionen jedoch nicht vollständig nachbilden, sagte Jerry Wang von Manycore Tech.

Chinesische Entwickler sehen sich außerdem mit Einschränkungen konfrontiert, die den Fortschritt verlangsamen könnten. US-Exportkontrollen haben den Zugang zu fortgeschrittenen Nvidia-Chips begrenzt, während Sorgen über überhöhte Bewertungen und eine Überfüllung des Marktes die Finanzierung durch Börsengänge erschwert haben. Zhu Mingxuan, der die Entwicklung der Roboter-KI Aether von JoyIn Technology leitet, sagte, der Mangel an fortgeschrittenen Chips könnte zu einem ernsthaften Problem werden, wenn robotische Systeme leistungsfähiger würden.

Unternehmen testen, ob ihre Systeme Robotern helfen können, unbekannte Probleme zu lösen. Zhu beschrieb ein Experiment, bei dem ein Roboter wiederholt daran scheiterte, Kopfhörer in einen Schrank zu legen, der außerhalb seiner Reichweite stand. Nachdem Ingenieure ihm Videos von Menschen gezeigt hatten, die die Aufgabe erledigten, schob der Roboter eine Kiste in Richtung des Schranks und versuchte, darauf zu stehen.

Einige Systeme werden bereits in kontrollierten industriellen und kommerziellen Umgebungen eingesetzt. CATL erklärte, Roboter von Spirit AI verbänden während der Prüfung von Batteriesätzen in seinem Werk Zhongzhou flexible Drähte, wobei die Erfolgsquote beim Einführen über 99 % liege. Robbyant zufolge bearbeiten seine Roboter Bestellungen in zwei Apotheken in Shanghai, während Beschäftigte die Medikamente vor dem Versand kontrollieren.

Das übergeordnete Ziel ist Software, die neue Tätigkeiten ohne umfangreiche Anpassung erlernen und zuverlässig bei verschiedenen Kunden und an unterschiedlichen Arbeitsplätzen eingesetzt werden kann. Chinesische Unternehmen versuchen, ihren Rechenbedarf durch effizientere Modelle, synthetische Daten und Simulationen zu senken, während heimische Chiphersteller wie Huawei Alternativen zur Hardware von Nvidia entwickeln. Es bleibt ungewiss, in welchem Umfang diese Bemühungen den Chipmangel ausgleichen können.

Der Unitree-Gründer Wang Xingxing hat angedeutet, dass die Robotik einen großen Sprung bei ihren Fähigkeiten erleben könnte, wenn künftige KI-Modelle ein breites Spektrum unbekannter Aufgaben bewältigen können. Er sagte, er würde diesen Punkt als erreicht betrachten, wenn Roboter auf gesprochene Anweisungen hin 80 % der Aufgaben in 80 % unbekannter Umgebungen erledigen könnten.

Der Robotikberater Georg Stieler warnte, beeindruckende Demonstrationen würden nicht zwangsläufig die Bereitschaft für einen weitverbreiteten kommerziellen Einsatz erkennen lassen. Roboter könnten bei Demonstrationen bald ein breites Spektrum unbekannter Aufgaben bewältigen, sagte er, doch eine zuverlässige Leistung für Kunden könnte noch Jahre entfernt sein.

Quellen: Investing.com News.