Geekplus, Wayve und ABB treiben physische KI voran

Mehrere Unternehmen kündigen marktreife Systeme für lernfähige Roboter und autonome Fahrzeuge an. Die Technologie für physische KI-Anwendungen erreicht die kommerzielle Umsetzung.

Künstliche Intelligenz verlässt den digitalen Raum und erobert Fabriken und Straßen. Diese Woche markiert mit einer Serie von Produktankündigungen und Allianzen einen Wendepunkt für die Kommerzialisierung sogenannter „embodied Intelligence“. Die Technologie ermöglicht Robotern und Fahrzeugen, eigenständig in komplexen, physischen Umgebungen zu lernen und zu handeln.

Logistik-Riese setzt auf menschenähnliche Roboter

Der Lagerautomatisierungsspezialist Geekplus stellte am 12. März sein neues Steuerungssystem „Geekplus Brain“ vor. Es dient als zentrale Intelligenz für eine neue Generation von Robotern. Das Herzstück der Ankündigung ist jedoch „Gino 1“, der erste humanoide Roboter des Unternehmens für Lageraufgaben. Zusammen mit einer neuen Roboterarm-Station zielen die Systeme auf vollständig automatisierte Kommissionierprozesse ab. Vom 24. bis 26. März werden die Neuheiten auf der LogiMAT in Stuttgart live demonstriert.

Anzeige

Während Roboter die Lagerprozesse revolutionieren, bleibt die Sicherheit im Mischbetrieb mit klassischen Flurförderzeugen eine rechtliche Pflicht. Mit dieser fertigen PowerPoint-Vorlage bereiten Sie Ihre nächste Sicherheitsunterweisung in wenigen Minuten rechtssicher vor. Kostenloses Komplettpaket zur Gabelstapler-Unterweisung sichern

Robotaxis rollen bald in Tokio

Ebenfalls am 12. März besiegelten das KI-Start-up Wayve, der Fahrdienst Uber und der Autohersteller Nissan eine Partnerschaft für Robotaxis in Japan. Sie nutzen Wayves „embodied AI“-Fahrsystem, das Verkehrssituationen dynamisch interpretiert. Noch 2026 startet ein Pilot in Tokio: Nissan-Leaf-Fahrzeuge mit der Wayve-KI sollen über die Uber-App buchbar sein. Ein Sicherheitsfahrer bleibt zunächst an Bord, bevor der Betrieb vollständig fahrerlos wird. Für Uber ist es das erste autonome Fahrzeug-Projekt in Japan.

Rechenpower wird zum Schlüsselfaktor

Die komplexen KI-Systeme benötigen enorme Simulations- und Rechenkapazitäten. Daher schlossen am 13. März AMC Robotics und HIVE Digital Technologies einen Deal. HIVEs GPU-Infrastruktur soll die Entwicklung von AMCs Robotern, wie dem vierbeinigen „Kyro“, beschleunigen.

Bereits am 9. März gaben ABB Robotics und NVIDIA eine Kooperation bekannt. Sie integrieren NVIDIA Omniverse in ABBs Programmier-Suite RobotStudio. Die daraus entstehende Plattform „RobotStudio HyperReality“ soll noch 2026 verfügbar sein. Sie ermöglicht extrem genaue Simulationen, die laut Unternehmen die Implementierungskosten um bis zu 40 Prozent senken könnten. Erste Tests laufen bereits bei Elektronikriesen wie Foxconn.

Anzeige

Der Einsatz von KI-Systemen in der Produktion unterliegt seit August 2024 strengen neuen EU-Regeln, um Haftungsrisiken zu minimieren. Dieser kostenlose Leitfaden erklärt verständlich, welche Kennzeichnungs- und Dokumentationspflichten jetzt für Ihr Unternehmen gelten. Gratis E-Book zur EU-KI-Verordnung herunterladen

Industrie steht vor fundamentalem Wandel

Die parallelen Ankündigungen zeigen: Die Technologie ist reif für den Markt. Der Fokus verschiebt sich von starren, programmierten Abläufen hin zu lernfähigen Systemen, die ihre Umgebung in Echtzeit verstehen. Der Engpass liegt heute weniger in der Software, sondern in der Hardware-Integration und der nötigen Rechenleistung. Erfolgreich werden jene Unternehmen sein, die Hochleistungs-Computing mit robuster Mechanik verbinden können – eine Nische, in der deutsche Ingenieurskunst punkten könnte.

Die kommenden Monate werden entscheidend sein. Die LogiMAT gibt einen Praxis-Einblick, während fortgeschrittene Simulationstools die Einstiegshürde für kleinere Hersteller senken sollen. Gleichzeitig liefern Pilotprojekte wie die Robotaxis in Tokio wertvolle Daten für die Weiterentwicklung. Gelingen diese kontrollierten Tests, dürften regulatorische Hürden fallen und die Serienproduktion Fahrt aufnehmen – mit disruptiven Folgen für Logistik, Produktion und urbane Mobilität.