Humanoide Roboter: Figure AI sortiert 100.000 Pakete in Rekordzeit
18.05.2026 - 05:10:23 | boerse-global.de
Die dritte Generation humanoider Roboter hat einen Meilenstein erreicht: Über 81 Stunden am Stück sortierte ein System von Figure AI mehr als 101.000 Pakete – live im Stream verfolgt von Millionen Zuschauern.
Der Dauerlauf markiert einen Wendepunkt in der autonomen Logistik. Bisherige Tests waren auf wenige Stunden begrenzt. Nun zeigt sich: Die Technik hält, was Investoren und Logistikkonzerne erhoffen. Die Maschinen arbeiten über mehrere Schichten hinweg – mit minimaler menschlicher Hilfe. Das senkt die Hürden für den Einsatz in bestehenden Lagerhallen deutlich.
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Die Technik hinter dem Rekord
Herzstück des Tests war das Helix-02-AI-System. Es steuert eine Flotte von Robotern mit den Namen Jim, Bob, Frank und Gary. Der Spitzenreiter Jim verarbeitete bis zum Morgen des 17. Mai 101.391 Pakete. Sein Tempo: etwa ein Paket alle drei Sekunden. Die Aufgaben umfassen das Scannen von Barcodes, Aufnehmen der Ware und Ausrichten für den Weitertransport – Arbeiten, die räumliches Vorstellungsvermögen und feinmotorische Präzision erfordern.
Die Roboter starteten mit Acht-Stunden-Schichten neben menschlichen Kollegen. Dann weitete sich der Test auf einen Rund-um-die-Uhr-Betrieb aus. Alle vier Stunden tauschen die Maschinen ihre Akkus an kabellosen Ladestationen. In den ersten 24 Stunden sortierte das System 28.000 Pakete – ohne einen einzigen Fehler.
Die Rechenleistung liefert die Turing-AI-Architektur mit Hochleistungschips und umfangreichen Trainingsdaten. Zum Vergleich: Ähnliche Software aus der Automobilbranche, wie das im März 2026 in Peking getestete VLA-2.0-System, navigiert mehrere Stunden autonom durch komplexe Umgebungen. Die Übertragung dieser Logik auf menschenähnliche Roboter eröffnet völlig neue Einsatzmöglichkeiten in Hallen, die ursprünglich für Menschen gebaut wurden.
Milliardenschwere Partnerschaften
Der technische Fortschritt spiegelt sich in den Bewertungen wider. Figure AI wird am 18. Mai 2026 auf rund 34,2 Milliarden Euro geschätzt. Die Aktie notiert bei umgerechnet 160 Euro auf privaten Märkten. Im September 2025 hatte das Unternehmen eine Series-C-Finanzierungsrunde über eine Milliarde Euro abgeschlossen – damals bei einer Bewertung von rund 36 Milliarden Euro.
Zu den Investoren zählen Schwergewichte wie Nvidia, Microsoft, OpenAI, Intel Capital und Samsung Ventures sowie die Beteiligungsgesellschaft von Jeff Bezos.
Branchenkreisen zufolge führt Figure AI derzeit Gespräche mit UPS über die Automatisierung von Lagerhäusern. Ein solcher Deal wäre der Durchbruch: humanoide Roboter verlassen die Testhallen und ziehen in kommerzielle Zentren ein.
Doch die Entwicklung bleibt nicht auf große Maschinen beschränkt. Mitte Mai 2026 stellte Bear Robotics auf einer Messe in Chicago den Servi Q vor. Der kompakte Roboter navigiert durch enge Gänge in Restaurants und Hotels – ein Zeichen für den Trend zu spezialisierten Formaten.
Das Startup Rivr wiederum konzentriert sich auf die „letzten 100 Meter" der Lieferkette. Nach einem Pilotprojekt in Austin plant das Unternehmen, seine Flotte bis Ende 2026 auf 100 Roboter auszubauen. Das Ziel für 2027: mehrere tausend Einheiten.
Sicherheitsbedenken bleiben bestehen
Trotz der Erfolge wächst die Skepsis. Kritiker wie die Robotik-Expertin Ayanna Howard bezeichnen die Live-Streams als „Wissenschaftsprojekte". Die Genauigkeit unter realen Bedingungen sei weiterhin unzureichend.
Diese Bedenken werden durch Vorfälle im Bereich autonomer Fahrzeuge untermauert. Im April 2026 führte ein Softwarefehler in San Antonio dazu, dass Fahrzeuge in überflutete Straßen fuhren. Die Folge: eine Rückrufaktion für rund 3.700 Einheiten. Zwar blieb der Betrieb in etablierten Märkten wie Phoenix unbeeinträchtigt – doch der Vorfall zeigt die Schwierigkeiten autonomer Systeme bei Extremwetter.
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In Miami, wo autonome Taxidienste seit dem 17. Mai 2026 für alle Nutzer geöffnet sind, kämpfen die Betreiber mit tropischen Stürmen und komplexen Brückenbauwerken.
Auch die physische Sicherheit bleibt ein Risiko. In New Jersey wurde kürzlich Klage eingereicht: Ein Lieferroboter hatte im Oktober einen Fußgänger angefahren und ihm das Schlüsselbein gebrochen. Die US-Verkehrssicherheitsbehörde NHTSA ermittelt in mehreren Fällen. In Atlanta berichten Anwohner von „chaotischen Zuständen", wenn Roboter durch Wohngebiete rollen.
Das menschliche Dilemma
Der Umbruch wirft eine grundlegende Frage auf: Was passiert mit dem Fachwissen, wenn die Maschinen übernehmen? Ahmad Al-Dahle, Technikchef von Airbnb, warnt vor einer „Aushöhlung" des Expertenwissens. Seit 2019 sei die Einstellung von Hochschulabsolventen bei großen Technologiefirmen drastisch zurückgegangen.
Das Problem: Wenn KI-Systeme die menschlichen Evaluatoren ersetzen, von denen sie lernen sollen, droht das institutionelle Wissen zu stagnieren – in der Logistik ebenso wie in der theoretischen Informatik. Historische Beispiele zeigen: Komplexe Bau- und Ingenieurtechniken gingen verloren, als das praktische Wissen nicht mehr weitergegeben wurde.
Ausblick: Die nächste Stufe der Automatisierung
Die Forschung richtet sich bereits auf spezialisierte und raue Umgebungen. In Schweden entwickeln Institute gemeinsam mit Einride und Saab autonome Kettenfahrzeuge für zivile und militärische Logistik. Die Fahrzeuge transportieren standardisierte Europaletten in schwierigem Gelände – ein Beitrag zu NATO-ausgerichteten Forschungsprojekten.
In den USA arbeiten Forscher der University of Alabama mit der Armee an intelligenten Reifensensoren für selbstfahrende LKW-Konvois. Die Sensoren verteilen die Antriebskraft auf einzelne Räder, um Bodenunebenheiten auszugleichen. Der Effekt: bis zu 12 Prozent weniger Spritverbrauch.
Während Roboter wie Figure AIs „Jim" ihre Ausdauer in kontrollierten Lagern beweisen, geht es in der nächsten Phase um den Sprung in die unberechenbare Realität globaler Lieferketten. Ob humanoide Systeme, spezialisierte Lieferroboter oder autonome LKW-Konvois – der Weg zum vollautomatisierten Logistiknetzwerk ist vorgezeichnet. Getragen von Rekordinvestitionen und immer leistungsfähigeren KI-Architekturen.
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