Arduino, Qualcomm und ABB starten neue Ära der Robotersteuerung
13.03.2026 - 00:00:15 | boerse-global.de
Die Architektur für die nächste Generation von Robotern steht vor einem Umbruch. Gleich mehrere Industrieriesen haben diese Woche neue Plattformen vorgestellt, die künstliche Intelligenz und präzise Bewegungssteuerung auf einem einzigen Chip vereinen. Das Ziel: Die Entwicklung autonomer Systeme für Fabriken soll schneller, einfacher und günstiger werden.
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VENTUNO Q: Ein Chip für Denken und Handeln
Angeführt wird die Offensive von Arduino und Qualcomm. Zum 21. Firmenjubiläum präsentierten sie am 9. März 2026 die Plattform VENTUNO Q. Dieser Einplatinencomputer kombiniert erstmals Hochleistungs-KI mit Echtzeit-Motorsteuerung. Kernstück ist der Qualcomm Dragonwing IQ-8275 chip, der bis zu 40 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde für KI-Modelle bewältigt. Parallel sorgt ein separater Mikrocontroller von STMicroelectronics für millisekundengenaue, verzögerungsfreie Bewegungsabläufe.
„Damit entfällt der bisherige Aufwand mit mehreren Steuerungsplatinen“, erklärt ein Arduino-Sprecher. Entwickler können nun visuelle Erkennungssysteme und Sprachmodelle direkt im Roboter betreiben – ohne Cloud-Anbindung. Die Plattform richtet sich an Hersteller von präzisen Montagerobotern oder autonomen Servicerobotern.
Offene Architektur von MIPS soll Kosten senken
Einen ähnlichen, aber offenen Ansatz verfolgen MIPS und Inova Semiconductors. Sie stellten am selben Tag eine Referenzarchitektur auf Basis des offenen RISC-V-Standards vor. Diese vereint einen Hochleistungs-Mikrocontroller mit einem speziellen KI-Prozessor in einem System.
Der Clou: Die Plattform ist als skalierbarer Baukasten konzipiert. „Wir wollen die Einstiegshürden für Roboterhersteller senken und die Materialkosten deutlich reduzieren“, so ein MIPS-Vertreter. Die Architektur soll besonders für komplexe humanoide Roboter und Systeme mit hohen Sicherheitsanforderungen interessant sein.
ABB und NVIDIA schließen die Lücke zur Realität
Während die Hardware vorankommt, revolutioniert eine Software-Allianz das Training der Roboter. ABB Robotics und NVIDIA integrieren die Omniverse-Bibliotheken in die ABB-Programmiersuite RobotStudio.
Das Ergebnis: RobotStudio HyperReality. Ab dem zweiten Halbjahr 2026 können Entwickler Roboter in physikalisch exakten digitalen Zwillingen trainieren – komplett mit synthetischen Daten. ABB verspricht dadurch bis zu 40 Prozent geringere Implementierungskosten und eine um 50 Prozent schnellere Markteinführung.
Bereits heute testet der Elektronikriese Foxconn die Technologie für die Montage empfindlicher Bauteile. Der Vorteil liegt auf der Hand: Roboter lernen fehlerfrei in der Simulation, bevor sie in der echten Fabrik zum Einsatz kommen.
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Warum diese Wende jetzt kommt
Die parallelen Ankündigungen markieren einen Wendepunkt. Bisher mussten Ingenieure stets einen Kompromiss eingehen: Leistungsstarke KI-Chips waren zu langsam für die Echtzeitsteuerung, zuverlässige Motion-Controller zu schwach für moderne KI.
Die neuen Plattformen brechen dieses Dilemma auf. Sie konsolidieren beide Aufgabenbereiche auf einer einzigen Hardware. Beobachter sehen darin die Voraussetzung für den wirtschaftlichen Durchbruch von autonomen Transportrobotern oder humanoiden Helfern in der Fabrik. In Kombination mit den verbesserten Simulationstools entfällt die kostspielige Trial-and-Error-Phase in der Entwicklung nahezu vollständig.
Was bedeutet das für die Industrie?
Die Folgen werden ab Ende 2026 spürbar sein. Fabriken, die unter Fachkräftemangel leiden oder kleine Losgrößen produzieren, dürften zu den ersten Nutzern gehören. Die Möglichkeit, generative KI direkt im Roboter laufen zu lassen, macht die Systeme anpassungsfähiger für unstrukturierte Umgebungen.
Die Standardisierung dieser leistungsstarken „Dual-Brain“-Architekturen legt den Grundstein für eine neue Ära. Intelligente Maschinen werden nicht nur präziser handeln, sondern auch eigenständiger wahrnehmen und entscheiden können. Die Automatisierung wird demokratischer – und für viele mittelständische Betriebe endlich erschwinglich.
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