Bear Robotics: KI-Inferenz auf dem KR1 sinkt von 500 auf 60 Millisekunden
Veröffentlicht am: 27.10.2026 um 19:09 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Dem Robotikunternehmen Bear Robotics ist nach eigenen Messungen ein deutlicher Fortschritt bei der Rechengeschwindigkeit von KI-Modellen gelungen. Wie Berichte von Ende Oktober zeigen, konnte die Inferenzzeit des Robotik-Foundation-Modells auf dem humanoiden Roboter KR1 um rund das Achtfache reduziert werden. Konkret sank die Verarbeitungsdauer beim Modell NVIDIA Isaac GR00T von 500 ms auf 60 ms.
Technische Grundlagen der Latenzreduktion
Parallel zu den Fortschritten beim Isaac-GR00T-Modell meldete Bear Robotics auch bei einer hauseigenen Modellarchitektur Optimierungen. Dort verringerte sich die Inferenzzeit von zuvor 72,3 ms auf 17,2 ms, was einer Beschleunigung um das 4,2-Fache entspricht.
Die erzielten Fortschritte basieren auf einem integrierten Hardware- und Software-Stack von NVIDIA. Für die Wahrnehmung nutzt das Unternehmen NVIDIA Isaac OS in Verbindung mit dem Rechenbaustein Jetson AGX Thor.
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Auf der Softwareseite kommen das Holoscan SDK 5.0 sowie NVIDIAs Optimierungs- und Inferenzbibliothek TensorRT zum Einsatz. Zudem griff Bear Robotics auf Verfahren der Modell-Quantisierung zurück, um die Berechnungen bei gleichbleibender Effizienz zu beschleunigen.
Differenzierung zwischen Rechenzeit und Mechanik
Trotz der deutlichen Zugewinne bei den Verarbeitungsgeschwindigkeiten ordnete Bear Robotics die Messwerte zurückhaltend ein. Das Unternehmen stellte klar, dass sich die gemessenen Verbesserungen ausschließlich auf die Modell-Inferenz beziehen.
Ein Roboter bewegt sich durch diese Beschleunigung nicht achtmal schneller, und er beendet physische Arbeitsschritte folglich nicht achtmal früher. Die rein rechnerische Ausführung eines Befehls bleibt an die mechanischen Grenzen der Aktuatoren und die physikalischen Abläufe gebunden.
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Zudem wies das Unternehmen auf bestehende Einschränkungen der bisherigen Messungen hin. Bislang liegen keine verifizierten Messdaten zu Gesamtaufgabenzeiten, zur Manipulationsgenauigkeit oder zur langfristigen Zuverlässigkeit der Plattform unter Realbedingungen vor.
Vorführungen und industrielle Anwendungsszenarien
Auf der Fachkonferenz NVIDIA GTC Berlin zeigte das Unternehmen praktische Anwendungsbeispiele für die Plattform. Vorgestellt wurde dort unter anderem KINO-2. Dieses System übersetzt Demonstrationen menschlicher Arbeitsabläufe in konkrete KR1-Aufgaben und ermöglicht es der Maschine, den Umgang mit diversen Objekten aus menschlichen Bewegungsmustern zu lernen.
Im Rahmen einer Live-Demonstration auf der Konferenz führte der KR1 mehrere logistische Arbeitsfolgen vor: Er nahm Bestellungen auf, griff nach Flaschen, legte diese geordnet in Kisten, lieferte die Ware aus und transportierte im Anschluss leere Kisten zurück.
In der Praxis erprobt Bear Robotics entsprechende Abläufe derzeit in ersten Kundenpiloten, die auf die Bearbeitung von Supermarkt-Retouren und das Handling von Kisten fokussiert sind. Das Unternehmen verfügt bereits über eine breite Basis an installierten Systemen: Insgesamt sind über 16.000 Roboter an mehr als 5.000 Kundenstandorten im operativen Einsatz.
