Humanoide Robotik: Xiaomi erreicht 98 Prozent Erfolgsquote in Fertigung
Veröffentlicht: 16.07.2026 um 22:10 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Branchenführer bringen standardisierte Testplattformen auf den Markt und melden beeindruckende Leistungssteigerungen in der Automobilproduktion.
NVIDIA und Xiaomi setzen neue Standards
Am Dienstag präsentierte NVIDIA mit RoboLab eine Simulationsplattform, die Robotik-Entwicklern völlig neue Möglichkeiten eröffnet. Das System ist herstellerunabhängig und erlaubt Tests verschiedener Hardware-Konfigurationen. Der erste Benchmark, RoboLab-120, umfasst 120 Greifaufgaben am Tisch – bewertet nicht nur nach Erfolg oder Misserfolg, sondern nach Qualität der Bewegungsabläufe und Ausführungsgeschwindigkeit.
Nur einen Tag später zog Xiaomi nach: Das Unternehmen veröffentlichte gleich zwei KI-Modelle. Das U0-Modell mit 38 Milliarden Parametern erzielte die höchste Punktzahl unter 126 getesteten Modellen auf der WorldArena-Plattform. Das Basis-Modell, trainiert auf 100.000 Stunden realer Betriebsdaten, erreichte Erfolgsraten von 57,4 Prozent auf dem RoboCasa365-Benchmark.
Fast auf Augenhöhe mit dem Menschen
Die Zahlen aus der Automobilproduktion sprechen eine deutliche Sprache. Xiaomi meldet für seine humanoiden Roboter am Schraubmuttern-Arbeitsplatz eine Erfolgsquote von 98 Prozent – nur noch ein Prozentpunkt unter dem menschlichen Niveau. Im März lag dieser Wert noch bei 90,2 Prozent.
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Auch bei der Sortierung von Mittelkonsolen-Seitenverkleidungen und Klappboxen für Teile erreichen die Roboter 90 Prozent. Es sind die ersten Langzeittests mit flexiblen Werkstücken in einer Autofabrik überhaupt.
BMW setzt derweil auf die Zusammenarbeit mit Figure AI: Der neue Figure 03 arbeitet im Werk Spartanburg in der Just-in-Sequence-Logistik. Sein Vorgänger, der Figure 02, absolvierte über 1.250 Stunden und platzierte 90.000 Teile mit 99-prozentiger Genauigkeit. Der Figure 03 bringt Tastsensoren, kabelloses Laden und neun Prozent weniger Gewicht mit.
Revolution bei den Trainingsdaten
Ein Forschungsdurchbruch könnte die Kosten für Robotik-Entwicklung drastisch senken. Das DW0.5-Modell von ForceMind reduziert den Bedarf an echten Roboterdaten um 60 Prozent und die Trainingskosten um 40 Prozent. Die Ergebnisse sind beeindruckend: Beim Luftballon-Aufblasen stieg die Erfolgsrate von 10 auf 90 Prozent, beim Kleideraufhängen von 50 auf 100 Prozent.
Ebenfalls am Dienstag stellte Zhi Zai Wu Jie das Modell Being-M0.7 vor. Es wurde auf über 10.000 Stunden menschlicher Bewegungsdaten trainiert und an den Unitree G1-Roboter angepasst. In Tests übertraf es bestehende Benchmarks bei Aufgaben wie dem Greifen von Objekten hinter Spiegeln.
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Milliardenbewertungen und Masseneinsatz
Die Kommerzialisierung beschleunigt sich rasant. Walden Robotics, ein Spin-off des Toyota Research Institute, sammelte 300 Millionen US-Dollar (rund 275 Millionen Euro) Seed-Kapital ein – bei einer Bewertung von 1,1 Milliarden Dollar. Die Roboter des Unternehmens arbeiten seit Februar in Acht-Stunden-Schichten in einem Toyota-Werk in Nordamerika.
Noch weiter geht AgiBot: Dessen G2-Modell erreichte über 64 Stunden hinweg bei mehr als 64.000 Aufgaben eine Erfolgsrate von 99,99 Prozent. China setzt inzwischen tausende humanoide Einheiten in Logistik und Fertigung ein, um die für die KI-Verbesserung nötigen Realwelt-Daten zu sammeln – und nutzt dabei seine industrielle Basis als Wettbewerbsvorteil gegenüber internationalen Konkurrenten.
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