Humanoide Roboter: BMW setzt ab Sommer zwei Aeon-Maschinen in Leipzig ein
17.06.2026 - 20:02:50 | boerse-global.de
Von Indien bis Deutschland entsteht eine neue Form der Arbeitskraft: Menschen, die ihre Erfahrungen digitalisieren, um humanoide Roboter zu trainieren. Der globale Trend zeigt, wie alltägliche Handlungen – vom Mangoschneiden bis zum Schiffslotsen – zur Grundlage künstlicher Intelligenz werden.
Hausarbeit als Trainingsmaterial in Indien
Im indischen Bundesstaat Tamil Nadu filmen Arbeiter derzeit ihre täglichen Aufgaben: Sie schneiden Mangos, falten Kleidung oder bereiten Kaffee zu. Dabei tragen sie Smartphones am Kopf, die sogenannte „egozentrische" Aufnahmen liefern. Diese Perspektive aus erster Person soll Robotern helfen, menschliche Bewegungen und den Umgang mit Gegenständen zu verstehen.
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Das Datenunternehmen Objectways sammelt diese Aufnahmen für Fortune-500-Kunden über Amazons Cloud-Plattform SageMaker. Die Arbeiter erhalten umgerechnet etwa 2,10 Euro pro Stunde – ein neues Einkommen, aber auch eine riskante Entwicklung. Indiens Planungskommission NITI Aayog warnt vor den langfristigen Gefahren der KI für die 490 Millionen Beschäftigten im informellen Sektor. Branchenprognosen von Morgan Stanley zufolge könnte die weltweite Population humanoider Roboter bis 2050 die Marke von einer Milliarde überschreiten.
BMW setzt auf humanoide Roboter in Leipzig
Auch europäische Konzerne treiben die Entwicklung voran. BMW kündigte an, ab Sommer 2026 zwei „Aeon"-Roboter im Leipziger Werk einzusetzen. Die von Hexagon Robotics entwickelten Maschinen sind 1,65 Meter groß und mit 21 Sensoren ausgestattet. Ihr Training kombiniert Teleoperation – Menschen führen die Bewegungen per Fernsteuerung aus – mit Simulationen auf Basis von Nvidia-Technologie. Bereits zuvor hatte BMW den Roboter Figure 02 im US-Werk Spartanburg getestet.
In London erprobt die Sharp Group einen Roboter namens „Alpha" für die Müllsortierung in Rainham. Die Recyclingbranche leidet unter einer jährlichen Personalfluktuation von 40 Prozent – Automatisierung ist daher dringend nötig. Alpha lernt mithilfe von Aufnahmen aus VR-Brillen und dem HoloLab-System, verschiedene Abfallarten zu unterscheiden. Bislang war diese Aufgabe reine Augenarbeit.
Chinas Hafen setzt auf 30 Jahre Erfahrung
In Tianjin, China, hat die Integration menschlicher Expertise in Robotersysteme eine neue Dimension erreicht. Am Terminal C des Tianjin Ports – einem sogenannten „intelligenten Null-Emissions-Terminal" – sind autonome Transportroboter im Einsatz. Sie nutzen Daten, die auf 30 Jahren Fahrpraxis des erfahrenen Mitarbeiters Cheng Weidong basieren. Er half dabei, professionelle Manöver in Algorithmen zu übersetzen. Die Betreiber meldeten eine Effizienzsteigerung von 20 Prozent im Vergleich zu herkömmlichen Terminals.
Ebenfalls in China: Der erste heimisch entwickelte KI-Schweißroboter für die Offshore-Öl- und Gasplattform-Fertigung. Entwickelt von Offshore Oil Engineering Co., absolvierte der Roboter zehn Monate Tests mit über 1.000 Experimenten. Er schweißt Stahl bis zu 70 Millimeter Dicke und nutzt 3D-Laser-Vision für Echtzeit-Korrekturen. Die Effizienz stieg um 40 Prozent, die Erstprüfungs-Erfolgsquote liegt bei über 98 Prozent.
Alibaba und ABB treiben „verkörperte KI" voran
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Die technologische Basis verschiebt sich von einfacher Automatisierung hin zu „verkörperter KI". Alibabas DAMO Academy stellte eine neue Modellreihe vor, darunter „RynnBrain", das das räumliche Verständnis von Robotern verbessert. Zudem präsentierte das Unternehmen das Sprachmodell Qwen3.7-Max, das Robotern bis zu 35 Stunden autonomen Betrieb ermöglichen soll.
ABB Robotics arbeitet mit PSYONIC zusammen, um die Interaktion von Maschinen mit ihrer Umgebung zu verfeinern. Daten aus PSYONICs „Ability Hand" – einer Prothese mit Drucksensoren und Vibrationsfeedback – helfen ABBs GoFa-Robotern, empfindliche oder unregelmäßige Gegenstände zu greifen. Ziel sind Fortschritte in der Luftfahrt, Logistik und den Biowissenschaften.
Goldman Sachs prognostiziert für den Markt humanoider Roboter bis 2035 Investitionen von umgerechnet rund 34 Milliarden Euro. Das Wachstum hängt entscheidend vom „menschlichen Faktor" ab: Entwickler setzen zunehmend auf reale menschliche Leistungen statt rein synthetischer Daten.
