Fabriken für humanoide Roboter rasen vor, die Trainingsdaten hinken hinterher

Am 30. September kündigte Innodata, ein Datenunternehmen aus New Jersey, die Eröffnung einer Forschungs- und Entwicklungseinrichtung an. Dort werden 3D-Bewegungen direkt von menschlichen und mechanischen Körpern erfasst, anstatt sie aus 2D-Videos abzuleiten. Innodata positioniert das als Lösung für einen Engpass, an dem nach eigener Aussage jedes Robotikteam scheitert: Es gibt zu wenige reale Interaktionsdaten, und was existiert, ist teuer und langsam in der Produktion. Das berichtet The Robot Report.

Innodata baut keine Roboter. Das Unternehmen verkauft Daten und Bewertungsframeworks. Jetzt liefert es diese an Firmen für physische KI, die humanoide Roboter und Industriearme für Aufgaben trainieren müssen, die Menschen intuitiv erledigen.

„Physical AI wächst schneller als jedes andere Segment der KI, aber jedes Robotikteam stößt an dieselbe Wand“, sagte Innodata-CEO Rahul Singhal in einer Erklärung. „Es gibt nicht genug reale Interaktionsdaten, und was existiert, ist teuer und langsam in der Produktion.“

Warum die Datenlücke wichtiger ist als die Hardware

Große Sprachmodelle hatten das Internet zum Lernen. Roboter haben das nicht. Franklin Tanner, Vizepräsident für Robotik und physische KI bei Innodata, sagte gegenüber The Robot Report, physische KI müsse „sich ihre Token eine Interaktion nach der anderen verdienen, und sie müssen gezielt sein“. Die Sensoren des Labors sind so konzipiert, dass sie die kleinste Bewegung jedes Gelenks erfassen. Laut Innodata macht das das Training genauer und effizienter. Tanner nannte das Beispiel eines Roboters, der eine Tasse greift: am Henkel oder am Boden. Der Unterschied spielt vielleicht keine Rolle, bis die Tasse mit heißer Flüssigkeit gefüllt ist.

Das ist ein Datenproblem, kein Motorproblem. Und es ist nur einer von mehreren Engpässen, die in derselben Woche sichtbar wurden.

Das Pariser Unternehmen Inbolt sammelte am 30. September 11.000.000 Euro ein, um Echtzeit-3D-Vision und eine hardwareunabhängige KI-Schicht auf bestehende Produktionslinien zu bringen. Tech.eu berichtete, die Runde wurde von Shift4Good angeführt, mit Bridges Climate Transition Partners sowie den bestehenden Investoren BNP Paribas Développement und Ora Global. Damit steigt die Gesamtfinanzierung auf 30.000.000 Euro. Inbolt sagt, seine Software sei bereits auf mehr als 200 Robotern in über 100 Fabriken auf drei Kontinenten im Einsatz, mit Kunden wie Bosch, Beko, Flex, Ford, Stellantis und Toyota.

Ebenfalls am 30. September stellte MindOn Mind-1 vor, ein Modell für physische KI. Nach Unternehmensangaben senkt es die Inferenzlatenz von Robotern von 82ms auf 32ms und bringt Manipulationsaufgaben auf Taktzeiten auf menschlichem Niveau. Das Unternehmen argumentiert, ein Roboter, der fünf- oder zehnmal langsamer sei als ein Mensch, lasse sich schwer in reale Abläufe integrieren, egal wie fähig er in einer Demo wirke.

Das Benchmark-Problem

Fähigkeitsaussagen lassen sich immer schwerer vergleichen. Ein am 30. September veröffentlichter technischer Bericht von Fig. bewertete Frontier-Modelle wie Astra und Opus 5.5 über Web-Automatisierung und vier physische Bereiche: Manipulation, Montage, industrielle Verfahren und Fahren. Die Autoren fanden keinen klaren Leistungsführer. In jedem getesteten Modellpaar löste das schlechter bewertete Modell mindestens eine Aufgabe, die das besser bewertete verfehlte.

Dieselbe Ungleichmäßigkeit zeigte sich über die physischen Bereiche: Modelle, die Gemini 3.5-Flash im Durchschnitt jedes Bereichs schlugen, schnitten in einigen Aufgabenkategorien dennoch schlechter ab. Das Team veröffentlichte einen Datensatz auf Aufgabenebene namens RIDGE, der alle fünf Bereiche abdeckt.

Unterdessen schreitet der Ausbau der Fertigung weiter voran. Teslas geplante Solarfabrik in Texas ist in einen US-Patentstreit zwischen zwei chinesischen Ausrüstungsherstellern geraten, berichtete Electrek am 30. September. Linton Crystal Technologies verklagte Zhejiang Jingsheng am 22. September vor einem Bundesgericht in Texas wegen zweier Patente, die einen Teil eines Czochralski-Ziehers abdecken, des Ofens, der monokristalline Siliziumbarren zieht. Jingsheng, das den Rechtsstreit am 24. September gegenüber Investoren offenlegte, erklärt, seine Produkte nutzten „technische Lösungen, die sich völlig unterscheiden“ von den Patenten, und erwarte keine wesentlichen Auswirkungen.

Nicht jede Robotergeschichte ist industriell. Am 30. September teilte ein an der Nasdaq notiertes Unternehmen mit einem Wert von etwa 2.400.000 Dollar mit, es habe Tesla eine Beschaffungsanfrage über 500 Robotaxis geschickt. KIDZ AI, früher eine Online-Codingschule namens Classover Holdings, meldete für das zweite Quartal einen Servicerückgang von 34 Prozent im Jahresvergleich auf 480.000 Dollar und einen Quartalsverlust von 2.500.000 Dollar, laut Electrek. Die Anfrage, so heißt es in der eigenen Mitteilung des Unternehmens, ist keine verbindliche Bestellung.

Die Lücke zwischen Ankündigungen und eingesetzten Maschinen schließt sich nicht von selbst.