Fabriken für humanoide Roboter: Daten sind der Engpass, nicht die Gelenke

Das neueste Stück Infrastruktur für Roboterfabriken ist keine Produktionslinie. Es ist eine Erfassungsbühne. Am 30. September eröffnete das Datenunternehmen Innodata ein Forschungs- und Entwicklungslabor. Dort werden 3D-Bewegungen direkt von menschlichen oder mechanischen Körpern aufgezeichnet, statt sie aus 2D-Video abzuleiten, berichtet The Robot Report.

„Physical AI wächst schneller als jedes andere Segment der KI, aber jedes Robotikteam stößt an dieselbe Wand: Es gibt nicht genug Interaktionsdaten aus der realen Welt, und was existiert, ist teuer und langsam in der Produktion", sagte Innodata-CEO Rahul Singhal in einer Erklärung, die das Medium veröffentlichte. Die Einrichtung soll auch Leistungsdaten validieren, die Roboter intern erzeugen.

Warum eine Fabrik weiterhin einen Menschen im Prozess braucht

Franklin Tanner, Vizepräsident für Robotik und Physical AI bei Innodata, sagte dem Robot Report, Physical AI müsse „sich seine Tokens eine Interaktion nach der anderen verdienen, und sie müssen bewusst erfolgen". Er nannte das Beispiel eines Roboters, der eine Tasse aufhebt: Am Griff zu greifen ist meist richtig, doch eine mit heißer Flüssigkeit gefüllte Tasse am Boden anzuheben kann den Nutzer verbrühen. Dieser Kontext, so Tanner, fehle oft selbst in vorhandenen Datensätzen. Innodata gibt an, dass seine Sensoren die Bewegung jedes Gelenks erfassen und dass das Unternehmen Daten über humanoide Roboter, teleoperierte Hardware, tragbare Systeme, Sensoraufbauten und Universal Manipulator Interface Greifer sammelt.

Die Latenz ist die andere Hälfte des Problems. Ebenfalls am 30. September veröffentlichte MindOn Mind-1, ein Physical-AI-Modell. Nach Angaben des Unternehmens bringt es die Ausführung von Roboteraufgaben auf menschliches Tempo und senkt die Inferenzlatenz von 82 ms auf 32 ms. Bei einer Endeffektor-Geschwindigkeit von 3 m/s entspreche eine Verzögerung von 10 ms rund 3 cm Bewegung, argumentiert MindOn. Das reiche, um präzises Greifen oder Einführen zu vereiteln. Das Unternehmen verweist auch auf die Trainingsdaten selbst: Ein Großteil der heutigen Manipulationsdaten stammt aus der Teleoperation. Die ist langsamer als natürliche menschliche Bewegung, sodass Modelle neben der Aufgabe auch das langsame Tempo lernen.

Eine unabhängige Bewertung deutet darauf hin, dass sich die Lücke nicht gleichmäßig schließt. Ein technischer Bericht, den Fig Inc. am 30. September veröffentlichte, bewertete Frontier-Modelle wie Astra und Opus 5.5 in der Web-Automatisierung und in vier physischen Domänen. In jedem getesteten Modellpaar löste das schlechter bewertete Modell mindestens eine Aufgabe, an der das besser bewertete scheiterte. Die Autoren nennen dies ein „zerklüftetes" Leistungsprofil und veröffentlichten Ergebnisse auf Aufgabenebene unter dem Namen RIDGE.

„Es gibt einfach keinen Ersatz für direkte 3D-Bewegungserfassung", erklärte Tanner. „Wenn ein Computer-Vision-Modell versucht, aus einem 2D-Pixelraster Sinn zu machen, schleichen sich unweigerlich Fehler ein."

Geld fließt weiter in Richtung Fabrikhalle

Investitionen folgen derselben These. Am 30. September gab das Pariser Unternehmen Inbolt bekannt, 11.000.000 Euro eingesammelt zu haben. Angeführt wurde die Runde von Shift4Good mit Bridges Climate Transition Partners und den bestehenden Investoren BNP Paribas Développement und Ora Global. Damit beläuft sich die Gesamtsumme auf 30.000.000 Euro, berichtet Tech.eu. Inbolt kombiniert 3D-Vision mit einer hardwareunabhängigen KI-Schicht, mit der Roboter ihre Regelkreise in Echtzeit anpassen. Das Unternehmen gibt an, dass seine Software auf mehr als 200 Robotern in über 100 Fabriken auf drei Kontinenten läuft, mit Kunden wie Bosch, Beko, Flex, Ford, Stellantis und Toyota.

Nicht jede Ankündigung in der Branche ist eine technische. Electrek berichtete am 30. September, dass KIDZ AI, ein an der Nasdaq gelistetes Unternehmen, früher als Classover Holdings bekannt, Tesla eine „Beschaffungsanfrage" für 500 Robotaxis geschickt habe. Das Unternehmen meldete für das zweite Quartal 2026 einen Serviceumsatz von 480.000 Dollar, ein Rückgang von 34 Prozent im Jahresvergleich, und einen Quartalsverlust von 2.500.000 Dollar. In seiner eigenen Mitteilung heißt es, die Anfrage sei keine verbindliche Bestellung. Electrek merkte an, dass 500 Cybercabs selbst zu Elon Musks Ziel von „unter 30.000 Dollar" etwa 15.000.000 Dollar kosten würden, rund das Sechsfache des Marktwerts des Unternehmens.

Die Hardware-Lieferkette hat ihre eigenen Streitigkeiten. Electrek berichtete ebenfalls am 30. September, dass Linton Crystal Technologies am 22. September vor einem Bundesgericht in Texas gegen Zhejiang Jingsheng geklagt habe. Es geht um zwei US-Patente für ein System zum Heben und Drehen von Impflingen beim Kristallwachstum. Chinesische Branchenberichte besagen, dass Jingsheng in diesem Jahr einen Tesla-Auftrag über rund 3.000.000.000 Yuan (etwa 420.000.000 Dollar) für Kristallziehgeräte gewonnen habe. Tesla ist jedoch nicht Partei der Klage, und weder Tesla noch Jingsheng haben den Auftrag bestätigt. Jingsheng teilte Investoren am 24. September mit, seine Produkte verwendeten „technische Lösungen, die sich völlig unterscheiden" von den Patenten.

Für Hersteller außerhalb des Industriemarkts ist die Einschränkung banaler. Auf Hackster.io schrieb Petoi-Gründer Rongzhong Li am 30. September, das Unternehmen habe seit seiner Nybble-Kampagne 2018 mehr als 30.000 vierbeinige Roboter ausgeliefert. Er beschrieb außerdem, wie er eine Formel herleitete, die die Machbarkeit eines Produkts gegen seine aktiven Freiheitsgrade aufträgt. Sein aktuelles Produkt Quaddle startet bei 99 Dollar auf Kickstarter.

Arrowfly, die Muttergesellschaft von The Robot Report, nutzte denselben Tag, um AI for Engineers zu starten, eine redaktionelle und Veranstaltungsplattform, die von mehr als 20 Engineering-Marken unterstützt wird. Die Hauptkonferenz ist für den 20. bis 22. September 2027 in Henderson, Nevada, geplant, mit erwarteten 700 Teilnehmern.