Humanoide Roboter: Unitree G1 erreicht 86,7 Prozent bei Geh- und Greifaufgaben
Veröffentlicht am: 12.10.2026 um 23:00 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Entwicklung humanoider und mobiler Robotersysteme verlagert sich zunehmend von rein mechanischen Fortschritten hin zu datengetriebenen Trainingsmethoden. Forscher und Technologieunternehmen nutzen spezialisierte Trainingsumgebungen sowie umfangreiche Videodatensätze, um das autonome Lernen humanoider Roboter zu beschleunigen und ihre Einsatzreife in der industriellen Fertigung zu verbessern.
Hohe Investitionen in Trainingsdaten und Roboterlabore
Um physische künstliche Intelligenz für reale Aufgaben zu schulen, investieren Robotiklabore erhebliche Summen in reale Daten. Unternehmen wie Generalist, Physical Intelligence, Neura Robotics und Skild AI errichten spezielle Trainingszentren mit bimanuellen Manipulatoren. Gleichzeitig statten Start-ups Fabriken, Privathaushalte, Büros und Ferienunterkünfte mit Aufnahmegeräten aus, um Bildmaterial aus der Ich-Perspektive zu erfassen.
Datenunternehmen wie Scale AI und Encord betreiben Datenfabriken in den USA, Mexiko sowie in asiatischen Ländern wie China und Indonesien. Während Robotikoperatoren in den USA rund 25 US-Dollar pro Stunde verdienen, liegt der Lohn in Mexiko etwa bei der Hälfte.
Ein Vertreter von Scale AI bezeichnete die Entwicklung als Wettbewerb um die qualitativ hochwertigsten Daten. Das Start-up Xdof, unterstützt mit 70 Millionen US-Dollar von Geldgebern wie Andreessen Horowitz und Thrive Capital, betreibt Standorte in Shenzhen und Jakarta.
Bei Dyna verbesserten sich die Modellausgaben beim Training mit bis zu 1 Million Stunden egozentrischem Material. Figure zahlt rund 44.000 aktiven Nutzern durchschnittlich etwa 94 Cent pro Aufgabe und beabsichtigt, innerhalb von zwölf Monaten mehr als 1 Milliarde US-Dollar für Trainingsdaten aufzuwenden.
Branchenweit verzeichnete die Sparte einen deutlichen Kapitalzufluss: Laut PitchBook sammelten Robotikfirmen im laufenden Jahr fast 48 Milliarden US-Dollar ein. Physical Intelligence erzielte im November 2025 eine Finanzierung von 600 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 5,6 Milliarden US-Dollar, während Mecka 60 Millionen US-Dollar von Nvidia und Sequoia erhielt.
Agile Robots, 2018 in München gegründet und mit mehr als 20.000 Systemen weltweit im Einsatz, hat bisher 1,5 Milliarden US-Dollar aufgenommen und verhandelt über eine weitere Investition von 800 Millionen US-Dollar mit SoftBank.
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Fortschritte bei Welt-Aktions-Modellen und Simulationen
Parallel zur Datenerfassung verfeinern Entwickler die Modellarchitekturen. BeingBeyond nutzt für das Modell Being-M0.7 einen Korpus von über 10.000 Stunden Rohaufnahmen menschlicher Bewegungen.
In realen Tests mit dem Roboter Unitree G1 erreichte das System bei kombinierten Geh- und Greifaufgaben eine Erfolgsrate von 86,7 Prozent, wenngleich das Team Einschränkungen bei länger andauernden Aufgabenfolgen feststellte.
Robotera führt mit dem Open-Source-Modell Video Prediction Policy 2 die RoboDojo-Simulationsrangliste mit einem Score von 39,26 und einer Erfolgsrate von 32,26 Prozent an, knapp vor PhysicalRSI mit 31,38 Prozent.
DexForce beschreibt mit dem Modell UNITAS (1,7 Milliarden Parameter) einen Ansatz für 3D-basierte Manipulationen, der im LIBERO-Benchmark 99,8 Prozent und auf realen Robotern durchschnittlich 85 Prozent Erfolg erreichte.
Skild AI setzt derweil auf Selbstwettkampf im Simulator, wodurch Roboter dynamische Verhaltensweisen wie das Aufstehen nach Stürzen oder Ballkontrolle ohne manuell programmierte Belohnungen erlernen.
Zudem stellten Forschungsgruppen von Einrichtungen wie der Shanghai AI Lab und der Tsinghua University mit RoboRSI sowie ein Konsortium um die NTU mit RoboFoundry Frameworks vor, mit denen sich Schnittstellen und Aktionsfähigkeiten modular weiterentwickeln lassen.
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Industrielle Erprobung in Produktionsnetzen
Die Fortschritte zielen auf reale Fertigungsumgebungen ab. Agile Robots schult über ein Programm Industrieroboter mit Videoaufnahmen von Hand- und Fingerbewegungen der Mitarbeiter vor dem Einsatz. AWS und NVIDIA bieten mit der Physical AI Toolchain einen Entwicklungsstack an, der Cloud-Infrastruktur mit Simulations- und Robotikwerkzeugen für Systeme wie die von NEURA Robotics verknüpft.
Gleichzeitig bereiten Industrieunternehmen den physischen Einsatz vor: Hexagon testet den rad-bipedalen Roboter AEON in einem Trainingszentrum von Schaeffler in Deutschland, wobei bis 2032 mindestens 1.000 Einheiten im globalen Fertigungsnetzwerk des Zulieferers geplant sind.
Kommerzielle Einheiten werden bereits deutlich früher erwartet. Arnaud Robert von Hexagon erklärte, dass reine Teleoperation nicht in die Fertigung passe; das Unternehmen verweist zudem auf Pilotarbeiten am BMW-Standort Leipzig.
