Generative Physikalische Künstliche Intelligenz & Basis-Modelle für Roboter: Die Transformation der Robotik durch lernende Systeme

Ende der Programmierung: Wenn Maschinen durch bloßes Zuschauen lernen -Wenn Maschinen denken lernen statt starr zu gehorchen

Die Robotik erlebt gegenwärtig einen fundamentalen Paradigmenwechsel, der die Art und Weise, wie autonome Systeme funktionieren, grundlegend verändert. Während Industrieroboter seit Jahrzehnten in der Fertigung eingesetzt werden, waren sie bislang auf starre, vorab definierte Abläufe beschränkt. Diese Maschinen folgten präzise programmierten Wenn-Dann-Anweisungen und konnten nur jene Aufgaben bewältigen, für die sie explizit kodiert wurden. Jede neue Anforderung, jede veränderte Produktionslinie erforderte aufwendige Neuprogrammierung durch spezialisierte Fachkräfte. Diese traditionelle Robotik basierte auf deterministischen Algorithmen, bei denen jeder Bewegungsablauf, jede Greifposition und jede Reaktion auf Sensorsignale manuell festgelegt werden musste.

Der Durchbruch, der sich nun vollzieht, beruht auf der Übertragung von Prinzipien, die aus der generativen künstlichen Intelligenz bekannt sind, auf die physische Welt. Ähnlich wie große Sprachmodelle durch das Training auf enormen Textmengen ein statistisches Verständnis von Sprache entwickeln, entstehen nun Foundation Models für Roboter, die durch Beobachtung und Simulation ein Verständnis der dreidimensionalen Welt und physikalischer Zusammenhänge erwerben. Diese Modelle werden nicht mehr für jeden einzelnen Handgriff programmiert, sondern lernen generische Fähigkeiten, die sie auf neue Situationen übertragen können.

Der Nvidia-Chef Jensen Huang bezeichnet diesen Moment als den ChatGPT-Moment der Robotik, eine Analogie, die die revolutionäre Dimension dieser Entwicklung unterstreicht. Ebenso wie ChatGPT im November 2022 einer breiten Öffentlichkeit demonstrierte, wozu moderne Sprachmodelle fähig sind, könnten Foundation Models für Roboter eine ähnliche Schwelle darstellen. Die Parallele ist nicht nur metaphorisch gemeint. Die zugrundeliegenden Technologien teilen wesentliche Architekturprinzipien. Transformer-Modelle, die für Sprachverarbeitung entwickelt wurden, werden nun adaptiert, um sensorische Daten, Bewegungstrajektorien und physikalische Interaktionen zu verarbeiten.

Diese Entwicklung hat weitreichende ökonomische Implikationen. Die Robotikbranche steht vor einem Wachstumsschub, der die bisherige Entwicklung in den Schatten stellen könnte. Während weltweit derzeit etwa vier Millionen Industrieroboter im Einsatz sind, prognostizieren Marktforscher, dass allein humanoide Roboter bis 2030 eine Zahl von zwanzig Millionen Einheiten erreichen könnten. Die ambitioniertesten Prognosen von ARK Invest gehen von einem maximalen Marktvolumen von vierundzwanzig Billionen US-Dollar für humanoide Roboter aus. Diese Zahlen mögen übertrieben erscheinen, doch sie reflektieren die transformative Kraft, die Experten dieser Technologie zuschreiben.

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Von starren Algorithmen zu adaptiven Systemen

Die technologische Evolution von programmierten zu lernenden Robotern vollzieht sich auf mehreren Ebenen. Im Kern geht es um die Abkehr von regelbasierten Systemen hin zu datengetriebenen Ansätzen. Traditionelle Roboterprogrammierung beruhte auf expliziten Anweisungen für jede Eventualität. Ein Roboter in einer Montagelinie musste exakt wissen, wo sich ein Bauteil befinden würde, in welcher Orientierung es vorliegen würde und mit welcher Kraft und Geschwindigkeit er zugreifen sollte. Diese Präzision erforderte strukturierte Umgebungen, in denen Variabilität minimiert wurde.

Foundation Models für Roboter brechen mit diesem Paradigma, indem sie statistische Muster aus großen Datenmengen extrahieren. Statt explizite Regeln zu implementieren, lernen diese Modelle implizite Repräsentationen von Aufgaben, Objekten und Manipulationsstrategien. Der Lernprozess ähnelt dem menschlichen Lernen durch Beobachtung und Nachahmung. Ein Modell wird mit Tausenden oder Millionen von Demonstrationen gefüttert, die zeigen, wie bestimmte Aufgaben ausgeführt werden. Aus dieser Datenbasis extrahiert das neuronale Netzwerk Muster und Strategien, die es dann auf neue, ähnliche Situationen anwenden kann.

Die Datenbasis für diese Foundation Models stammt aus verschiedenen Quellen. Physical Intelligence sammelte etwa zehntausend Stunden realer Roboterdaten, um ihr erstes Foundation Model zu trainieren. Das Start-up GEN-0 berichtet von einem noch größeren Datensatz mit zweihundertsiebzigtausend Stunden realer Manipulationsdaten aus Haushalten, Lagerhallen und Arbeitsplätzen weltweit. Diese Datenmengen sind enorm, doch sie bleiben weit hinter den Billionen von Tokens zurück, mit denen große Sprachmodelle trainiert werden. Die Diskrepanz erklärt sich durch die Natur der Daten. Roboterdaten sind schwerer zu sammeln, da sie physische Interaktionen in der realen Welt erfordern. Man kann nicht einfach Millionen von Videos aus dem Internet herunterladen und hoffen, dass sie ausreichen. Roboterdaten müssen häufig aktiv generiert werden, durch Teleoperation, menschliche Demonstrationen oder automatisierte Datensammlungssysteme.

Hier kommt die Simulation ins Spiel, die eine Schlüsselrolle in der modernen Robotikforschung einnimmt. Physikbasierte Simulatoren ermöglichen es, nahezu unbegrenzte Mengen an synthetischen Trainingsdaten zu erzeugen. Nvidia hat mit Omniverse und Isaac Sim Plattformen geschaffen, die hochrealistische virtuelle Umgebungen bereitstellen, in denen Roboter trainiert werden können. Die World Foundation Models, die Nvidia unter dem Namen Cosmos entwickelt, generieren aus einfachen Eingaben fotorealistische Videosequenzen, die physikalische Gesetze respektieren und auf denen Roboter virtuell lernen können.

Die Idee ist bestechend. Statt Millionen von Stunden realer Interaktionen aufzeichnen zu müssen, können Roboter in Simulationen trainiert werden, in denen Zeit komprimiert wird und Tausende von Roboterinstanzen parallel lernen. Die Herausforderung besteht darin, die sogenannte Sim-to-Real-Gap zu überbrücken, also die Diskrepanz zwischen simuliertem und realem Verhalten. Ein Roboter, der perfekt in der Simulation funktioniert, kann in der realen Welt scheitern, wenn physikalische Eigenschaften wie Reibung, Elastizität oder Sensorungenauigkeiten nicht korrekt modelliert wurden.

Die Rolle deutscher Akteure in der globalen Robotiklandschaft

Deutschland verfügt über eine traditionsreiche Robotikbranche und gilt als eines der führenden Länder in der Industrieautomatisierung. Die Roboterdichte in der deutschen Fertigung gehört zu den höchsten weltweit, mit etwa dreihundert Robotern pro zehntausend Beschäftigte. Diese Stärke in der traditionellen Robotik bildet eine solide Basis, doch die Frage ist, ob Deutschland den Übergang zu kognitiven, KI-gesteuerten Robotern erfolgreich meistern kann.

Mehrere deutsche und europäische Unternehmen positionieren sich in diesem neuen Markt. Agile Robots, mit Hauptsitz in München, hat sich zu einem der ambitioniertesten Akteure entwickelt. Das Unternehmen kündigte im November 2025 seinen ersten humanoiden Roboter Agile One an, der speziell für industrielle Umgebungen entwickelt wurde und bereits Anfang 2026 in einer neuen Fabrik in Bayern produziert werden soll. Agile Robots betont, dass das Training seines Roboter Foundation Models hauptsächlich in München stattfindet und auf echten Produktionsdaten basiert. Die Partnerschaft mit der Deutschen Telekom und Nvidia ermöglicht es, auf der neuen Industrial AI Cloud zu trainieren, die in deutschen Rechenzentren gehostet wird und europäischen Datenschutzstandards entspricht.

Dieser Ansatz ist strategisch bedeutsam. Während viele Wettbewerber auf synthetische oder generische Daten angewiesen sind, verfügt Agile Robots durch seine eigene Produktion und seine Kunden in der Automobil- und Elektronikindustrie über einen der größten industriellen Datensätze Europas. Daten sind das Öl der künstlichen Intelligenz, und der Zugang zu hochwertigen, realweltlichen Daten verschafft einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Das Unternehmen hat bereits über zwanzigtausend Roboterlösungen im Feld und sammelt kontinuierlich neue Daten aus realen Einsätzen.

NEURA Robotics aus Metzingen verfolgt einen ähnlich ambitionierten Ansatz. Das Unternehmen positioniert sich im Bereich der kognitiven Robotik und arbeitet eng mit Nvidia zusammen, um Foundation Models für seine Robotersysteme zu entwickeln. NEURA betont die Kombination von realweltlichen Daten mit fortgeschrittenen Simulationen und hat eine mehrschichtige KI-Architektur entwickelt, die Echtzeit-Sensorverarbeitung, lokale Inferenz auf dem Roboter und verteiltes Multi-Agenten-Lernen kombiniert. Im Oktober 2025 kündigte NEURA die Expansion nach Hangzhou in China an, mit einem registrierten Kapital von fünfundvierzig Millionen Euro, was die globale Ausrichtung des Unternehmens unterstreicht.

Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt investiert ebenfalls in Foundation Models, allerdings mit einem breiteren Fokus auf Anwendungen in Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr. Das DLR-Projekt zur Adaption von Foundation Models zielt darauf ab, große KI-Modelle für spezifische Anwendungen nutzbar zu machen und leichtgewichtige, spezialisierte Modelle zu entwickeln. Während das DLR nicht direkt kommerzielle humanoide Roboter entwickelt, trägt seine Forschung zur Wissensbasis bei, auf der industrielle Akteure aufbauen können.

Die Position deutscher Unternehmen ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Der globale Wettbewerb ist intensiv, und sowohl die USA als auch China investieren massiv in Robotik und künstliche Intelligenz. Im ersten Halbjahr 2025 floss in China sechsmal und in den USA viermal so viel Kapital in KI-befähigte Robotik wie in der Europäischen Union. Diese Investitionslücke ist besorgniserregend. Während Europa über zwanzig Milliarden Euro in KI-Unternehmen investiert hat, stellen die USA jährlich einhundertzwanzig Milliarden Dollar bereit, und China hat über die vergangene Dekade neunhundertzwölf Milliarden Dollar in künstliche Intelligenz und verwandte Technologien investiert.

Die regulatorische Landschaft in Europa trägt zu dieser Diskrepanz bei. Der AI Act und die GDPR verfolgen zwar das wichtige Ziel, verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu fördern und Datenschutz zu gewährleisten, doch sie erschweren gleichzeitig den Zugang zu Trainingsdaten und erhöhen die Compliance-Kosten, was insbesondere kleinere Unternehmen überproportional belastet. Während Europa reguliert, experimentieren US-amerikanische und chinesische Unternehmen mit deutlich weniger Beschränkungen.

Die ökonomische Dimension der technologischen Transformation

Die Einführung von Foundation Models in der Robotik hat weitreichende ökonomische Auswirkungen, die über die Robotikbranche selbst hinausgehen. Im Kern geht es um die Frage, wie Automatisierung die Produktivität steigern, den Fachkräftemangel mildern und die Wettbewerbsfähigkeit hochindustrialisierter Volkswirtschaften wie Deutschland sichern kann.

Die Trainingskosten für Foundation Models sind erheblich und steigen kontinuierlich. Während das ursprüngliche Transformer-Modell im Jahr 2017 etwa neunhundert Dollar kostete, beliefen sich die geschätzten Trainingskosten für OpenAIs GPT-4 auf achtundsiebzig Millionen Dollar und für Googles Gemini Ultra auf einhunderteinundneunzig Millionen Dollar. Diese Summen übersteigen bei weitem die Budgets, die akademischen Einrichtungen oder kleineren Unternehmen zur Verfügung stehen. Die Entwicklung konkurrenzfähiger Foundation Models erfordert damit einen Kapitaleinsatz, der nur von gut finanzierten Unternehmen oder durch staatliche Förderung aufgebracht werden kann.

Für Robotik-spezifische Foundation Models sind die genauen Kosten schwerer zu beziffern, doch sie dürften in einer ähnlichen Größenordnung liegen, wenn nicht höher. Die Notwendigkeit, große Mengen an realen Roboterdaten zu sammeln, erfordert umfangreiche Hardware-Infrastrukturen und operationelle Kosten. Physical Intelligence berichtet, dass ihr Datengenerierungssystem wöchentlich über zehntausend neue Stunden an Roboterdaten liefert. Der Betrieb eines solchen Systems mit Tausenden von Datensammlungsgeräten und Robotern weltweit ist kostspielig.

Die Amortisation dieser Investitionen hängt davon ab, ob die entwickelten Foundation Models tatsächlich den versprochenen Nutzen liefern. Die ökonomische Rechtfertigung für humanoide Roboter basiert auf ihrer Fähigkeit, menschliche Arbeitskräfte in bestimmten Bereichen zu ersetzen oder zu ergänzen. Eine Studie von Nexery prognostiziert, dass humanoide Roboter bis zu vierzig Prozent der bislang manuell ausgeführten Tätigkeiten automatisieren könnten, mit Schwerpunkten in Montage, Logistik und Wartung. Die erwartete Amortisationszeit liegt bei unter sechsundfünfzig Hundertstel Jahren, was humanoide Roboter zu einer attraktiven Investition macht.

Diese Berechnungen basieren auf der Annahme, dass die Anschaffungskosten für humanoide Roboter sinken werden. Während die ersten Modelle im Jahr 2025 bei durchschnittlich achtzigtausend US-Dollar liegen, wird bis 2030 mit einem Preis von etwa zwanzigtausend bis dreißigtausend Dollar gerechnet. Diese Kostensenkung würde durch Skaleneffekte, technologische Verbesserungen und Wettbewerb getrieben. Zum Vergleich: Ein durchschnittlicher Industriearbeiter in Deutschland kostet einen Arbeitgeber etwa fünfzigtausend bis siebzigtausend Euro pro Jahr, inklusive Sozialabgaben und Nebenkosten. Ein Roboter, der rund um die Uhr arbeiten kann, keine Pausen benötigt und nicht krank wird, könnte sich unter diesen Bedingungen innerhalb weniger Jahre amortisieren.

Die volkswirtschaftlichen Auswirkungen sind ambivalent. Einerseits könnte die Automatisierung durch kognitive Roboter dazu beitragen, den akuten Fachkräftemangel in vielen Branchen zu mildern. Deutschland und andere hochindustrialisierte Länder stehen vor einem demografischen Wandel, der die Zahl der verfügbaren Arbeitskräfte reduziert. Roboter könnten Lücken füllen und die Produktivität aufrechterhalten. Andererseits besteht die Sorge, dass durch Automatisierung Arbeitsplätze wegfallen, insbesondere in Bereichen mit repetitiven, körperlichen Tätigkeiten.

Die historische Erfahrung zeigt allerdings, dass technologischer Fortschritt langfristig nicht zu Massenarbeitslosigkeit führt, sondern zu strukturellen Verschiebungen im Arbeitsmarkt. Neue Berufsfelder entstehen, die Wartung, Programmierung und Überwachung automatisierter Systeme erfordern. Die Qualifikationsanforderungen verschieben sich von rein körperlicher Arbeit hin zu technischen und kognitiven Fähigkeiten. Die Herausforderung für die Bildungspolitik besteht darin, Arbeitskräfte auf diese Transformation vorzubereiten und Umschulungsprogramme anzubieten.

Branchenschwerpunkte: B2B, Digitalisierung (von KI bis XR), Maschinenbau, Logistik, Erneuerbare Energien und Industrie

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Der Wettbewerb um technologische Führerschaft

Die globale Wettbewerbssituation in der Robotik ist von einem Dreieck zwischen den USA, China und Europa geprägt, wobei jede Region unterschiedliche Stärken und Schwächen aufweist. Die USA dominieren bei den Foundation Models für künstliche Intelligenz. OpenAI, Anthropic, Google und Meta haben die leistungsfähigsten Sprachmodelle entwickelt und verfügen über enormes Know-how in der Skalierung neuronaler Netzwerke. Diese Kompetenz übertragen sie nun auf Robotik. Unternehmen wie Figure AI, 1X Technologies und Physical Intelligence arbeiten intensiv an humanoiden Robotern, die durch Foundation Models gesteuert werden.

China hat sich zum weltweit größten Markt für Industrieroboter entwickelt. Im Jahr 2024 entfielen vierundfünfzig Prozent aller neu installierten Industrieroboter auf China, verglichen mit siebzehn Prozent auf die Europäische Union. Die chinesische Regierung hat Robotik als strategische Priorität definiert und fördert die Branche massiv im Rahmen von Programmen wie Made in China 2025. Chinas Ziel ist es, bis 2030 etwa vierzig Millionen Roboter zu produzieren, eine Zahl, die die Ambitionen der Regierung unterstreicht. Auch bei KI-Patenten führt China mit über siebzig Prozent der globalen generativen KI-Patente, verglichen mit einundzwanzig Prozent aus den USA und nur zwei Prozent aus Europa.

Europa, einschließlich Deutschland, verfügt über traditionsreiche Robotik-Champions wie KUKA, ABB und Stäubli, sowie über eine starke Zulieferer-Industrie. Die europäische Stärke liegt in der Präzisionstechnik, der Qualität der Hardware und dem tiefen Verständnis industrieller Prozesse. Diese Stärken sind wertvoll, doch sie reichen nicht aus, um im Bereich der kognitiven Robotik zu dominieren. Die Herausforderung besteht darin, die Hardware-Exzellenz mit KI-Kompetenz zu verbinden.

Die Übernahmen und Investitionen der vergangenen Jahre illustrieren die Verschiebungen in der Branche. Die Übernahme von KUKA durch den chinesischen Konzern Midea im Jahr 2016 war ein Weckruf für Europa. Die jüngste Ankündigung von SoftBank, die Robotiksparte von ABB für fünf Milliarden Dollar zu übernehmen, zeigt, dass asiatische Investoren aggressiv in europäische Robotik-Kompetenz investieren. Diese Akquisitionen bringen Kapital und Marktzugang, doch sie bergen auch die Gefahr, dass strategisches Know-how abfließt.

Europäische Unternehmen wie NEURA Robotics expandieren ihrerseits nach China, um Zugang zu diesem riesigen Markt und zu lokalen Ressourcen zu erhalten. Diese Strategie ist verständlich aus unternehmerischer Sicht, wirft aber auch Fragen nach technologischer Souveränität auf. Wenn europäische Robotik-Unternehmen zunehmend ihre Forschungs- und Entwicklungskapazitäten nach China verlagern, wie im Fall von Stihl, das die Entwicklung seiner Mähroboter nach China verlegte, besteht die Gefahr eines langfristigen Kompetenzverlustes.

Die Antwort auf diese Herausforderungen erfordert eine strategische europäische Robotik- und KI-Politik. Die EU hat mit der KI-Verordnung einen risikobasierten Regulierungsrahmen geschaffen, der weltweit als Vorbild dienen könnte. Doch Regulierung allein schafft keine Innovationen. Es bedarf erheblicher Investitionen in Forschung, Infrastruktur und die Ausbildung von Fachkräften. Die angekündigten Partnerschaften im Rahmen der EU AI Champions Initiative mit über einer Milliarde Euro an KI-Investitionen sind ein Schritt in die richtige Richtung, doch die Summen bleiben bescheiden im Vergleich zu den USA und China.

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Foundation Models als universelle Problemlöser

Die entscheidende Innovation bei Foundation Models liegt in ihrer Fähigkeit zur Generalisierung. Traditionelle Robotersysteme waren task-specific, also auf eine bestimmte Aufgabe zugeschnitten. Ein Schweißroboter konnte schweißen, ein Greifroboter greifen, und eine Umstellung auf eine neue Aufgabe erforderte aufwendige Neuprogrammierung. Foundation Models streben nach task-generality, also der Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben mit demselben Modell zu bewältigen.

Dieser Ansatz wird auch als Zero-Shot oder Few-Shot Learning bezeichnet. Zero-Shot Learning bedeutet, dass ein Modell eine neue Aufgabe ohne spezifisches Training für diese Aufgabe lösen kann, indem es auf sein allgemeines Verständnis zurückgreift. Few-Shot Learning bedeutet, dass nur wenige Demonstrationen ausreichen, um das Modell für eine neue Aufgabe anzupassen. Diese Fähigkeiten sind für die Robotik transformativ, weil sie die Flexibilität dramatisch erhöhen.

Nvidia demonstrierte auf der CES 2025 mit seinem Isaac GR00T N1 Foundation Model, wie ein Roboter durch minimales Post-Training für neue Aufgaben adaptiert werden kann. Das Modell verfügt über eine duale Architektur, inspiriert von Prinzipien der menschlichen Kognition. System 1 ist ein schnell denkendes Action Model, das reflexartige Reaktionen ermöglicht. System 2 ist ein langsam denkendes Modell für deliberative Entscheidungen und Planung. Diese Architektur erlaubt es dem Roboter, sowohl schnell auf Ereignisse zu reagieren als auch komplexe Aufgaben mit mehreren Schritten zu bewältigen.

Das Unternehmen 1X Technologies demonstrierte einen humanoiden Roboter, der autonom häusliche Aufräumarbeiten durchführte, nachdem er mit einem auf GR00T N1 basierenden Policy-Modell ausgestattet worden war. Die Autonomie des Systems basierte auf seiner Fähigkeit, visuelle Eingaben zu interpretieren, den Kontext der Aufgabe zu verstehen und geeignete Handlungen auszuführen, ohne dass jede Bewegung explizit programmiert werden musste.

Franka Emika, ein deutsches Robotik-Unternehmen, integrierte ebenfalls Nvidia GR00T in sein Franka Research 3 System und demonstrierte auf der Automatica 2025 ein duales Armsystem, das komplexe Manipulationsaufgaben autonom durchführte. Das System war in der Lage, basierend auf Kameraeingaben Ziele zu inferieren und geeignete Aktionen in Echtzeit auszuführen, ohne manuelle Integration oder Aufgaben-Engineering.

Diese Beispiele zeigen, dass Foundation Models das Potenzial haben, die Robotik zu demokratisieren. Während bisher die Programmierung von Robotern spezialisiertes Wissen erforderte, könnten in Zukunft auch kleinere Unternehmen und Anwender ohne tiefes technisches Know-how Roboter für ihre Zwecke einsetzen. Die Entwicklung von Roboter-as-a-Service-Modellen könnte diesen Trend verstärken, indem sie die Einstiegshürden weiter senken.

Die Bedeutung von Daten und Simulationen

Die Qualität eines Foundation Models hängt entscheidend von den Daten ab, mit denen es trainiert wird. In der Sprachverarbeitung standen Billionen von Worten aus dem Internet zur Verfügung, doch für Robotik sind solche Datenmengen nicht ohne weiteres verfügbar. Die Roboter-Datenlücke ist ein fundamentales Problem. Ein hypothetisches Robot GPT würde, wenn es mit derselben Datenmenge trainiert werden sollte wie ein großes Sprachmodell, Hunderttausende von Jahren an Datensammlung erfordern, selbst wenn Tausende von Robotern kontinuierlich Daten generieren würden.

Simulationen bieten einen Ausweg aus diesem Dilemma. Durch physikbasierte Simulatoren können synthetische Daten in nahezu unbegrenzten Mengen erzeugt werden. Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass die in der Simulation gelernten Verhaltensweisen auf die reale Welt übertragbar sind. Verschiedene Techniken werden eingesetzt, um die Sim-to-Real-Gap zu überbrücken. Domain Randomization variiert systematisch physikalische Parameter in der Simulation, sodass das Modell robuster gegenüber realen Variationen wird. Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback erlaubt es, Modelle durch Belohnungssignale zu trainieren, die sowohl aus Simulationen als auch aus realen Interaktionen stammen.

Nvidia Cosmos, das als World Foundation Model konzipiert ist, generiert fotorealistische Videosequenzen aus einfachen Eingaben, die als Trainingsumgebungen für Roboter dienen. Die Idee ist, dass Roboter in diesen generierten Welten lernen können, ohne die Kosten und Risiken realer Experimente tragen zu müssen. Das Modell versteht physikalische Eigenschaften und räumliche Beziehungen, sodass die generierten Szenarien realistisch sind.

Ein weiterer vielversprechender Ansatz ist die Nutzung von Human Video Data. Menschen führen täglich Millionen von Manipulationsaufgaben durch, die auf Video festgehalten werden. Wenn es gelingt, aus diesen Videos relevante Informationen für das Roboterlernen zu extrahieren, könnte die Datenbasis erheblich erweitert werden. Vision-Language Models wie CLIP haben gezeigt, dass visuelle Konzepte aus natürlicher Sprache gelernt werden können, und ähnliche Ansätze werden nun für Robotik erforscht.

Deutsche und europäische Forschungseinrichtungen tragen zu diesen Entwicklungen bei. Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik arbeitet an robotischen Simulationen und lernenden Systemen. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz entwickelt Methoden im Systems AI für Robot Learning. Diese Forschung ist fundamental für die Wettbewerbsfähigkeit europäischer Unternehmen, doch sie muss durch ausreichende Finanzierung und den Transfer in industrielle Anwendungen unterstützt werden.

Herausforderungen und offene Fragen

Trotz des enormen Fortschritts bleiben zahlreiche Herausforderungen. Die Robustheit von Foundation Models ist eine zentrale Frage. Ein Modell, das in einer Testumgebung gut funktioniert, kann in der realen Welt scheitern, wenn es auf unerwartete Situationen trifft. Die Generalisierungsfähigkeit, die als großer Vorteil gepriesen wird, muss sich in einer Vielzahl von Szenarien beweisen.

Die Sicherheit autonomer Systeme ist eine weitere kritische Dimension. Wenn Roboter zunehmend autonom agieren und Entscheidungen auf Basis von Foundation Models treffen, wie kann garantiert werden, dass sie sich sicher verhalten und keine Menschen gefährden? Traditionelle Robotik setzte auf fest kodierte Sicherheitsmechanismen. Bei lernenden Systemen sind solche harten Grenzen schwieriger zu implementieren.

Die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen kognitiver Robotik werden intensiv diskutiert. Die Frage nach Verantwortlichkeit stellt sich neu. Wenn ein Roboter eine Entscheidung trifft, die zu einem Schaden führt, wer trägt die Verantwortung? Der Hersteller des Roboters, der Entwickler des Foundation Models, der Betreiber oder der Roboter selbst? Diese Fragen sind nicht trivial und erfordern rechtliche und normative Klärungen.

Die Arbeitsmarktauswirkungen werden kontrovers diskutiert. Während einige Experten argumentieren, dass Roboter den Fachkräftemangel mildern und neue Arbeitsplätze schaffen, befürchten andere, dass insbesondere gering qualifizierte Arbeitskräfte verdrängt werden könnten. Eine Studie schätzt, dass humanoide Roboter bis zu vierzig Prozent manueller Tätigkeiten automatisieren könnten. Die gesellschaftliche Herausforderung besteht darin, den Übergang so zu gestalten, dass die Vorteile der Automatisierung gerecht verteilt werden und soziale Verwerfungen minimiert werden.

Die strategische Bedeutung für Deutschland und Europa

Die Entwicklung kognitiver Robotik ist nicht nur eine technologische, sondern auch eine geopolitische Frage. Die Fähigkeit, intelligente Roboter zu entwickeln und zu produzieren, wird zunehmend als strategischer Faktor betrachtet. Robotik findet nicht nur in zivilen Bereichen Anwendung, sondern auch in der Verteidigung, wo autonome Systeme an Bedeutung gewinnen.

Deutschland hat das Potenzial, eine führende Rolle in der kognitiven Robotik einzunehmen, wenn die richtigen Rahmenbedingungen geschaffen werden. Die Stärken liegen in der Präzisionsmechanik, der Softwareentwicklung und dem tiefen Verständnis industrieller Prozesse. Die Automobilindustrie, die historisch ein wichtiger Treiber der Robotik war, könnte erneut eine zentrale Rolle spielen. Die etablierten Netzwerke aus Zulieferern und der umfangreiche Datenpool aus Millionen realer Fertigungsprozesse sind wertvolle Assets.

Doch diese Potenziale müssen aktiv genutzt werden. Eine Robotik-Strategie für Deutschland und Europa sollte mehrere Elemente umfassen. Erstens sind erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung erforderlich, um mit den USA und China Schritt zu halten. Zweitens muss der regulatorische Rahmen so gestaltet werden, dass er Innovation fördert und nicht behindert, ohne dabei Sicherheit und ethische Standards zu vernachlässigen. Drittens sollte die Zusammenarbeit zwischen Industrie, Forschungseinrichtungen und Start-ups intensiviert werden, um den Transfer von Wissen in marktfähige Produkte zu beschleunigen.

Die Förderung von Unternehmertum und die Schaffung eines attraktiven Umfelds für Gründer im Bereich der Robotik sind entscheidend. Viele der innovativsten Entwicklungen kommen von Start-ups, die agil und risikobereit sind. Deutschland und Europa müssen sicherstellen, dass solche Unternehmen Zugang zu Kapital, Talenten und Märkten haben.

Die Ausbildung von Fachkräften ist ein weiterer kritischer Faktor. Die Nachfrage nach Experten in künstlicher Intelligenz, Robotik und verwandten Feldern übersteigt bei weitem das Angebot. Universitäten und Berufsschulen müssen ihre Curricula anpassen und verstärkt in diesen Bereichen ausbilden. Gleichzeitig sollten Umschulungsprogramme für bestehende Arbeitskräfte angeboten werden, damit sie den Übergang in die automatisierte Arbeitswelt bewältigen können.

Von starren Maschinen zu lernenden Partnern – Europas Weg in die Robotik-Ära

Die Transformation von programmierten zu lernenden Robotern stellt einen der bedeutendsten technologischen Umbrüche der kommenden Jahrzehnte dar. Foundation Models für Roboter haben das Potenzial, die Flexibilität und Einsatzmöglichkeiten autonomer Systeme dramatisch zu erweitern. Roboter werden nicht länger starre Maschinen sein, die nur fest definierte Aufgaben bewältigen, sondern adaptive Systeme, die aus Erfahrung lernen und sich an neue Situationen anpassen können.

Die ökonomischen Implikationen sind weitreichend. Die Automatisierung durch kognitive Roboter könnte die Produktivität in zahlreichen Branchen steigern, dem Fachkräftemangel entgegenwirken und die Wettbewerbsfähigkeit hochindustrialisierter Volkswirtschaften stärken. Die Marktprognosen deuten auf ein exponentielles Wachstum hin, mit Potenzial für Billionen Dollar an Wertschöpfung.

Deutschland und Europa stehen vor der Herausforderung, ihre traditionellen Stärken in der Robotik mit den neuen Anforderungen kognitiver Systeme zu verbinden. Die Hardware-Exzellenz deutscher und europäischer Unternehmen bildet eine solide Basis, doch sie muss durch KI-Kompetenz ergänzt werden. Unternehmen wie Agile Robots und NEURA Robotics zeigen, dass europäische Akteure durchaus in der Lage sind, auf diesem Feld zu konkurrieren. Doch der globale Wettbewerb ist intensiv, und sowohl die USA als auch China investieren massiv in diese Zukunftstechnologie.

Die Entwicklung erfordert einen systemischen Ansatz, der Forschung, Industrie, Politik und Gesellschaft einbezieht. Technologische Innovation muss durch kluge Regulierung begleitet werden, die Sicherheit und ethische Standards gewährleistet, ohne Innovation zu ersticken. Die gesellschaftliche Debatte über die Auswirkungen der Automatisierung muss konstruktiv geführt werden, um Ängste abzubauen und die Vorteile sichtbar zu machen.

Der Übergang von programmierten zu lernenden Robotern ist mehr als ein technischer Fortschritt. Er markiert den Beginn einer neuen Ära, in der Maschinen nicht mehr bloße Werkzeuge sind, sondern Partner, die gemeinsam mit Menschen komplexe Aufgaben bewältigen. Die Art und Weise, wie Gesellschaften diesen Übergang gestalten, wird darüber entscheiden, ob die Vorteile dieser Technologie breit geteilt werden und ob Europa in dieser neuen Welt eine gestaltende Rolle spielen kann. Die Chancen sind enorm, doch sie müssen aktiv ergriffen werden. Die Zeit zu handeln ist jetzt.

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