Chinas Roboterhersteller haben die Bewegungsabläufe gemeistert. Nun beginnt der Wettlauf um die Köpfe.

- von Laurie Chen und Eduardo Baptista

PEKING, 01. Nov (Reuters) - Nachdem chinesische Unternehmen jahrelang humanoide Roboter gebaut haben, die laufen, tanzen und Rückwärtssaltos ausführen können, investieren sie nun massiv in eine andere Herausforderung: die Entwicklung einer KI, die diese Maschinen für ein breiteres Spektrum an Aufgaben einsetzbar macht.

Dieser Wandel befeuert einen Investitionsboom im Bereich der „embodied AI“ – einem Fachgebiet, das sich auf Software konzentriert, die es Robotern ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen, unbekannte Aufgaben zu erlernen und sich anzupassen, ohne für jede Aufgabe einzeln programmiert werden zu müssen.

Chinesische Unternehmen im Bereich der „embodied AI“ haben im ersten Halbjahr 2026 bei 322 Transaktionen 93,5 Milliarden Yuan (13 Milliarden US-Dollar) eingeworben – das Fünffache des Betrags aus dem Vorjahr, wie das Datenforschungsunternehmen ITjuzi mitteilte. Die Finanzmittel fließen zunehmend nicht nur an Hersteller, sondern auch an spezialisierte Entwickler von Roboterintelligenz.

Da der Wettbewerb die Hardwarepreise drückt, sind die Roboterhersteller zu dem Schluss gekommen, „dass die Gewinnspanne nicht aus der Hardware, sondern aus dem ‚Gehirn‘ stammen wird“, so Dermot McGrath, Gründer der in Shanghai ansässigen Technologieberatung ZenGen Labs.

Der aufstrebende Sektor eröffnet eine neue Front im Technologie-Wettstreit zwischen den USA und China. Amerikanische Unternehmen sind bei einigen fortschrittlichen KI-Systemen für Roboter führend, während chinesische Entwickler hoffen, dass ihre Fertigungsstärke und der Zugang zu Trainingsdaten aus der Praxis ihnen helfen werden, ihre US-Konkurrenten herauszufordern, wie aus Reuters-Interviews mit Gründern und Führungskräften von fünf chinesischen Robotikunternehmen sowie mit Branchenanalysten hervorgeht.

Das Land, das KI am besten mit Maschinen kombiniert, könnte sich einen Vorteil bei der Automatisierung von Fabriken und in der Logistik verschaffen und damit möglicherweise die industrielle Produktivität sowie den globalen Markt für Robotertechnologie neu gestalten.

„Das Gehirn ist in der Tat das schwächste Glied in der gesamten Robotik-Kette“, sagte Gao Yang, Mitbegründer von Spirit AI.

WETTLAUF UM INTELLIGENZ

Amerikanische Start-ups, darunter Physical Intelligence, Skild AI und Generalist, entwickeln Software, mit der Robotern verschiedene Fähigkeiten ohne aufwendiges Umlernen vermittelt werden sollen.

Generalist gibt an, dass sein Modell GEN-1.5 rund 60 Prozent einfacher Aufgaben bewältigte, nachdem es eine Demonstration von 3 bis 12 Sekunden Dauer angesehen hatte. Das chinesische Unternehmen X Square hat Forschungsergebnisse veröffentlicht, die zeigen, dass Roboter Handhabungsfähigkeiten aus einem einzigen Video eines Menschen erlernen, ohne dass das Modell für jede Aufgabe neu trainiert werden muss.

„Die führenden amerikanischen Labore setzen hohe Maßstäbe, insbesondere hinsichtlich der Geschwindigkeit, mit der Roboter Fähigkeiten erlernen und wiederverwenden können“, sagte der Robotikberater Georg Stieler, der Chinas stärkste Start-ups als ernstzunehmende Konkurrenten betrachtet.

Während US-Entwickler von fortschrittlicher KI-Forschung und einem besseren Zugang zu leistungsstarken Rechenchips profitieren, können chinesische Unternehmen eng mit Roboterherstellern und Industriekunden zusammenarbeiten, um ihre Systeme zu testen und zu verbessern.

Spezialisierte chinesische Start-ups, darunter X Square, Galaxea und Spirit AI, haben laut Unternehmensangaben jeweils eine Bewertung von rund 3 Milliarden US-Dollar erreicht.

„Wir wollen, dass Roboter nicht mehr durch Code, sondern durch gesunden Menschenverstand gesteuert werden“, sagte Yang Qian, Mitbegründer und COO von X Square.

Auch etablierte Hersteller investieren. Das in Hongkong notierte Unternehmen UBTech schrieb eine Stelle als Chefwissenschaftler aus, der die Entwicklung von KI-Modellen mit einer Vergütung von bis zu 124 Millionen Yuan (18 Millionen US-Dollar) – einschließlich Aktienanteilen und Zusatzleistungen – leiten soll. Das in Hangzhou ansässige Unternehmen Unitree, gemessen an den Auslieferungszahlen einer der weltweit größten Hersteller humanoider Roboter, beschäftigt laut einer vom Unternehmen informierten Person etwa 30 Forscher, die eine KI entwickeln, die das Verhalten von Objekten vorhersagt.

DER WETTLAUF UM DAS TRAINING

Im Gegensatz zu Chatbots, die aus riesigen Mengen an Internettexten lernen, benötigen Roboter Beispiele für physische Interaktionen – vom Greifen von Objekten bis zum Umgang mit flexiblen Drähten.

Chinesische Unternehmen verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Erfassung dieser Informationen: Einige beschäftigen Mitarbeiter, die Aufgaben vorführen, andere nutzen Computersimulationen, und wieder andere kombinieren beides. Der Markt ist nach wie vor stark umkämpft, und kein Unternehmen hat sich bisher als klarer Marktführer etabliert.

Spirit AI hat laut Gao rund 1.000 Mitarbeiter eingestellt, um alltägliche und industrielle Tätigkeiten aufzuzeichnen. ACE Robotics nutzt tragbare Sensoren, um die Bewegungen und Greifkräfte von Mitarbeitern in Geschäften und Hotels zu erfassen.

Die Robotik-Sparte der Ant Group, Robbyant, gab an, ein Modell anhand von 160.000 Stunden Material trainiert zu haben, darunter 50.000 Stunden menschengeführte Roboterbewegungen. Außerdem trainierte das Unternehmen Software an 20 Roboterkonfigurationen von 17 Marken, mit dem Ziel, dieselbe KI auf verschiedenen Maschinen einzusetzen.

DexForce verfolgt einen anderen Ansatz und nutzt computergenerierte Umgebungen, um Roboter zu trainieren. Die Chief Operating Officerin Nicole Yang erklärte, das Unternehmen könne bestimmte industrielle Aufgaben innerhalb von 6 bis 8 Stunden für den Einsatz vorbereiten und vermeldete Erfolgsraten von über 99,9 Prozent bei bestimmten Präzisionsvorgängen.

Simulationen können physische Interaktionen jedoch nicht perfekt nachbilden, sagte Jerry Wang vom Spatial-Intelligence-Unternehmen Manycore Tech, das simulierte Umgebungen für das KI-Training entwirft.

„Die Datenqualität ist wichtiger als die Datenvielfalt und wichtiger als das bloße Sammeln von Daten in großem Umfang“, sagte Yang von X Square.

Chinesische Roboterunternehmen sehen sich zudem mit weiteren Herausforderungen konfrontiert, darunter der Mangel an fortschrittlichen Nvidia-Chips aufgrund von US-Exportkontrollen sowie eine Verknappung der IPO-Finanzierung (link) aufgrund regulatorischer Bedenken hinsichtlich überhöhter Bewertungen und einer Überfüllung des Marktes.

Da Roboter immer leistungsfähiger werden, wird der Mangel an hochentwickelten Chips zu einem ernsthaften Problem für Chinas Branche der verkörperten KI werden, sagte Zhu Mingxuan, der die Entwicklung der Roboter-KI „Aether“ bei JoyIn Technology leitet.

VOM TRAINING ZUR ARBEIT

JoyIn und andere Entwickler testen bereits, ob ihre Software Roboter in die Lage versetzen kann, 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 lag.

Dann zeigten Ingenieure ihm Videos, in denen Menschen diese Aufgabe bewältigten, woraufhin der Roboter eine Kiste in Richtung des Schranks schob und versuchte, darauf zu steigen, so Zhu.

„Jedes Mal probierte er ein anderes Verhalten aus“, sagte sie.

Einsätze in der Praxis in China lassen keinen Raum für Improvisation. Der Batteriehersteller CATL gab an, dass Roboter von Spirit AI bei der Prüfung von Akkupacks in seinem Werk in Zhongzhou flexible Kabel verbinden und dabei eine Erfolgsquote von über 99 Prozent beim Einstecken erzielen. Robbyant teilte mit, dass seine Roboter in zwei Apotheken in Shanghai Bestellungen bearbeiten, wobei das Personal die Medikamente vor dem Versand überprüft.

Langfristig liegt der Vorteil jedoch in Software, die in der Lage ist, neue Aufgaben ohne umfangreiche Anpassungen zu erlernen. Der Erfolg wird davon abhängen, wie sich dieselbe KI bei verschiedenen Kunden und an unterschiedlichen Arbeitsplätzen bewährt – und das wird von den Unternehmen verlangen, immer leistungsfähigere Modelle mit fortschrittlichen Chips zu trainieren.

Chinesische Unternehmen versuchen, ihren Rechenbedarf durch effizientere Modelle, synthetische Daten und Simulationen zu senken, während einheimische Chiphersteller, darunter Huawei, Alternativen zur Nvidia-Hardware entwickeln. Es bleibt unklar, inwieweit diese Bemühungen den Mangel ausgleichen können.

„CHATGPT-MOMENT“

Unitree-Gründer Wang Xingxing erklärte diesen Monat, das Unternehmen habe OpenAIs GPT-6 an Robotern getestet und dabei vielversprechende Ergebnisse erzielt.

Er sagte, GPT-7 könnte, falls es im nächsten Jahr veröffentlicht wird, der Robotik ihren eigenen „ChatGPT-Moment“ bescheren – einen Quantensprung in der Leistungsfähigkeit, vergleichbar mit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022, die generative KI zu einer Mainstream-Technologie für Verbraucher und Unternehmen machte.

Wang erklärte, er würde diese Schwelle als erreicht betrachten, wenn Roboter in der Lage wären, 80 Prozent der Aufgaben in 80 Prozent der ihnen unbekannten Umgebungen anhand von gesprochenen Anweisungen zu erledigen.

Der Berater Stieler merkte jedoch an, dass ein Durchbruch bei Demonstrationen nicht zwangsläufig bedeute, dass Roboter für den breiten kommerziellen Einsatz bereit seien.

„Wenn die Frage lautet, wann ein Modell erstmals in Demonstrationen ein breites Spektrum unbekannter Aufgaben bewältigt, könnten die Optimisten durchaus Recht haben“, sagte er. „Wenn die Frage lautet, wann sich ein Kunde darauf verlassen kann, würde ich Jahre hinzufügen, nicht Monate.“

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