Light-O1: Light Origins trainiert Roboter-KI mit 100.000 Stunden Videos
Veröffentlicht am: 24.09.2026 um 02:18 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das Technologieunternehmen Light Origins hat mit Light-O1 sein erstes allgemeines Embodied-Foundation-Modell vorgestellt. Die Entwicklung basiert auf einem Verfahren, bei dem das System wiederverwendbare menschliche Bewegungsmuster direkt aus Internetvideos lernt. Diese gewonnenen Erkenntnisse lassen sich anschließend durch spezifische Daten an verschiedene Roboterkörper anpassen, um komplexe Aufgaben auszuführen.
Skalierungseffekte und technologische Grundlagen
Kern der Veröffentlichung ist die Validierung von Skalierungskursen für die körperübergreifende Übertragung von Bewegungsabläufen. In Versuchsreihen nutzte Light Origins ein Basismodell mit 4 Milliarden Parametern. Dabei wurden sechs verschiedene Budgets für das Vortraining eingesetzt, die von 3,75 Milliarden bis hin zu 120 Milliarden multimodalen Tokens reichten. Die höchste Stufe des Trainings umfasste etwa 100.000 Stunden an Aufzeichnungen menschlicher Aktionen.
Die Auswertungen zeigten laut Berichten vom September 2026, dass mit einem größeren Umfang an Vortrainingsdaten sowohl der Aktionsvorhersageverlust als auch die Fehlerquote bei Ganzkörper-Posen sanken. Diese Verbesserungen konnten in drei verschiedenen Zieldomänen nachgewiesen werden: bei egozentrischen menschlichen Daten, dem humanoiden Roboter Unitree G1 sowie dem unternehmenseigenen LightBot.
Das Unternehmen wies jedoch darauf hin, dass diese Ergebnisse auf Vorhersagemetriken im Offline-Modus basieren und nicht unmittelbar die Erfolgsrate bei der tatsächlichen Ausführung physischer Aufgaben durch Roboter widerspiegeln.
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Praktische Anwendung und Open-Source-Strategie
Zur Demonstration der Leistungsfähigkeit des Modells führte der Roboter LightBot verschiedene Tätigkeiten im häuslichen Umfeld aus. Dazu gehörten das Überreichen eines Handtuchs, das Aufräumen von Hausschuhen sowie das Aufsammeln von Abfällen. Das Modell kombiniert hierbei visuelle Informationen mit sprachlichen Anweisungen, um die physische Interaktion zu steuern.
Zeitgleich mit der Ankündigung stellte Light Origins eine Preview-Version von Light-O1 zur Verfügung. Das Unternehmen veröffentlichte zudem die Modellgewichte sowie den dazugehörigen Code, um der Fachwelt Einblick in das Paradigma der skalierten Physical-AI-Vortrainierung zu geben.
Durch die Kombination von Internetdaten und roboter-spezifischen Informationen soll die Präzision der Aktionsvorhersage bei unterschiedlichen Perspektiven und Körperformen kontinuierlich gesteigert werden.
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Ausbau der Infrastruktur und Finanzierung
Um die benötigten Datenmengen für das Training bewältigen zu können, hat Light Origins seine Kapazitäten zur Videoverarbeitung massiv ausgeweitet. Aktuell verarbeitet das Unternehmen etwa 200.000 Stunden Videomaterial pro Woche. Zum Vergleich: Vor rund sechs Monaten lag diese Kapazität noch bei 12.500 Stunden wöchentlich.
Die wirtschaftliche Basis für diese Expansion wurde unter anderem durch eine Finanzierungsrunde gestärkt. Im August 2026 meldete das Unternehmen den Abschluss einer Pre-A-Runde, in der Kapital in Höhe von mehreren hundert Millionen Yuan eingeworben wurde. Diese Mittel fließen in die Weiterentwicklung des Physical-AI-Ansatzes und die Skalierung der technologischen Infrastruktur.
