Warum die Robotik ihren „iPhone-Moment“ erlebt

Von der Science-Fiction in die Fabrikhalle: Lange galten zweibeinige Roboter als unpraktische Spielerei. Doch die Konvergenz zwischen generativer KI und fortschrittlicher Aktorik hat das Blatt gewendet.

In diesem Zusammenhang sprach it-daily.net mit Peter Fintl, Technologie-Experte bei Capgemini, über den rasanten Aufstieg der humanoiden Roboter, die Dominanz aus dem Fernen Osten und die Hausaufgaben für deutsche CIOs.

Herr Fintl, wenn wir uns die Tech-Headlines der letzten zwölf Monate ansehen, dominiert ein Thema fast so stark wie ChatGPT: humanoide Roboter. Unternehmen präsentieren, wie diese Roboter Hemden falten oder Kaffee kochen. Ist das nur eine neue Hype-Blase, um den Aktienkurs zu treiben, oder sehen wir hier einen echten technologischen Wendepunkt?

Peter Fintl: Wir erleben gerade weit mehr als nur geschicktes Marketing. Wir befinden uns an einem klassischen Wendepunkt, einem Inflection Point. Lange Zeit war die Robotik ein Problem der Hardware: Die Hydraulik war zu schwer und zu komplex, die Batterien zu schwach und zu groß. Das hat sich geändert. Wir haben heute elektrische Aktuatoren mit enormer Leistungsdichte und Batterietechnologien, die höchste Energiedichten bieten, etwa aus dem Automobilbereich. Dazu hat die Regelungstechnik enorme Fortschritte erzielt. Bewegungen erfolgen bei den neuesten Modellen oft verblüffend flüssig, fast akrobatisch. Balance und dynamisches Gehen erfolgen sprichwörtlich “trittsicher”.

Aber der eigentliche “Game Changer” ist nicht der Körper, sondern das Gehirn. Früher mussten wir Robotern jede Bewegung hardcoden – eine Sisyphusarbeit. Heute nutzen wir „Embodied AI“. Wir koppeln Vision-Language-Action-Modelle (VLA) mit der Hardware. Der Roboter „sieht“ nicht nur Pixel; er „versteht“ semantisch, was eine Tasse ist, dass sie zerbrechlich ist und wie man sie greift. Diese Konvergenz aus kognitiver Intelligenz und physischer Robustheit macht den Unterschied zwischen einer Demo und einem produktiven Asset.

Ich komme eben von der CES in Las Vegas. Die Themen “Physical-AI“ und humanoide Robotik standen dort im Vordergrund. 16 neue “mechanische Zwebeiner“ wurden dort vorgestellt. Insbesondere die chinesischen Anbieter verfolgen das Thema mit Nachdruck.

Sie erwähnten die Automobilindustrie. Sie sind selbst tief in diesem Sektor verwurzelt. Wenn wir uns den Markt ansehen, scheint sich ein geopolitisches Wettrennen abzuzeichnen. In den USA treiben Tesla und Boston Dynamics das Feld voran. Welche Rolle spielt China in dieser Gleichung?

Peter Fintl: China spielt keine Nebenrolle; China baut gerade die Bühne. Was wir dort sehen, ist atemberaubend und erinnert stark an die Entwicklung auf dem Elektroauto-Markt vor zehn Jahren. Die chinesische Regierung hat humanoide Roboter offiziell zu einer der „New Productive Forces“ erklärt. Das bedeutet massive Subventionen und die strategische Koordination der Industrie.

Erste Unternehmen aus China haben Modelle vorgestellt, die für unter 16.000 Dollar den Einstieg ins Thema ermöglichen. Das ist ein Preispunkt, der die Ökonomie der Automatisierung für einige Anwendungen völlig verändern kann. Während US-Firmen oft den Ansatz „Perfect Performance at high cost“ verfolgen, geht China den Weg der „Good enough Performance at scalable cost“. Für die industrielle Skalierung ist Letzteres oft der entscheidende Faktor. China profitiert hier enorm von seiner bestehenden Lieferkette für Elektromotoren, Batterien und Sensoren – das Ökosystem ist bereits vorhanden.

Unser Problem in Europa ist selten die Erfindung, sondern die Skalierung und die Risikokapitalausstattung. Wir denken oft zu perfektionistisch.

Peter Fintl, Technologie-Experte bei Capgemini

Das klingt bedrohlich für den Standort Europa. Einerseits haben wir in Deutschland mit Kuka und anderen eine stolze Robotiktradition, andererseits scheinen wir bei den Humanoiden unsichtbar zu sein. Haben wir den Anschluss verpasst?

Peter Fintl: „Verpasst“ würde ich nicht sagen, aber wir müssen aufpassen, dass wir nicht in die Nische der reinen Komponentenlieferanten abrutschen. Experten sehen beispielsweise Neura Robotics aus Mettingen als Leuchtturm-Unternehmen, das mit seinem kognitiven Ansatz weltweit Beachtung findet. Auch das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) leistet seit Jahren Spitzenforschung.

Unser Problem in Europa ist selten die Erfindung, sondern die Skalierung und die Risikokapitalausstattung. Wir denken oft zu perfektionistisch. Ein deutscher Ingenieur will, dass der Roboter zu 100 % sicher ist, bevor er die Fabrik betritt. Das ist richtig und wichtig – Sicherheit ist unser USP. Aber in einem dynamischen Markt müssen wir lernen, schneller in Pilotphasen zu gehen. Unsere Chance liegt in der Systemintegration und der industriellen Anwendungssicherheit (“Industrial Grade”). Ein Roboter in einer deutschen Automobilfertigung muss andere Standards erfüllen als ein Demo-Bot auf YouTube. Hier können wir punkten: Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und tiefe Integration in die bestehende OT-Landschaft (Operational Technology).

Lassen Sie uns konkret werden. Viele IT-Entscheider lesen das und fragen sich: „Brauche ich das wirklich?“ Wo sehen Sie die ersten echten Use Cases? Geht es darum, den Facharbeiter am Band zu ersetzen?

Peter Fintl: Das Bild vom Roboter, der den Menschen 1:1 ersetzt, ist vorerst falsch. Es geht um das Schließen der Lücke, die der demografische Wandel hinterlässt. Wir steuern auf einen massiven Arbeitskräftemangel zu – allein in Deutschland fehlen uns in den kommenden Jahren Millionen Hände.

Die ersten Use Cases sehen wir in hochstrukturierten Umgebungen, aber dort, wo klassische Industrieroboter zu unflexibel sind.

1. Logistik & Intralogistik: Kisten schleppen, LKW entladen (Trailer Unloading). Das sind monotone, körperlich belastende Tätigkeiten, für die man kaum noch günstiges Personal findet.
2. Qualitätskontrolle & Nacharbeit: Ein humanoider Roboter kann sich um ein Auto herum bewegen, Spaltmaße prüfen oder Steckverbindungen testen, wofür man sonst komplexe Portalsysteme benötigen würde.
3. Gefährliche Umgebungen: Überall dort, wo Dämpfe, Hitze oder Strahlung herrschen, ist der Roboter die bessere Wahl.

In der Automobilbranche setzen auch führende deutsche Hersteller längst auf humanoide Roboter. Das sind keine Spielereien, sondern Vorbereitungen auf den “Day One” der Massenproduktion.

Technisch gesehen: Wie weit sind wir von der Autonomie entfernt? Wenn ich mir Videos ansehe, fällt auf: Viele davon wurden noch teleoperiert, also ferngesteuert, um Trainingsdaten zu sammeln.

Peter Fintl: Das ist ein kritischer Punkt. Wir befinden uns in der Phase des „Imitation Learning“. Roboter werden teleoperiert, um Bewegungsdaten zu sammeln, die anschließend KI-Modelle trainieren. Der nächste Schritt, an dem wir gerade arbeiten, ist die Generalisierung. Ein Roboter, der gelernt hat, eine blaue Kiste zu heben, muss auch eine rote Kiste heben können, die leicht gedreht steht, ohne neu programmiert zu werden.

Hier kommen Foundation Models ins Spiel. Ähnlich wie LLMs (Large Language Models) Text verstehen, lernen diese Modelle „Physik“ und „Kausalität“ zu verstehen. Die Autonomie für einfache Aufgaben – “Geh zu Regal B, hol Teil X” – liegt in greifbarer Nähe. Aber die volle Autonomie in unstrukturierten Umgebungen (Chaos in der Lagerhalle, Menschen laufen kreuz und quer) stellt noch eine Herausforderung für Latenzzeiten und Rechenpower “on the Edge”. Wir brauchen massive, energieeffiziente Rechenleistung direkt im Roboter, nicht nur in der Cloud, um Sicherheit in Echtzeit zu gewährleisten.

Kommen wir zu den Handlungsempfehlungen für Entscheider. Sie beraten CTOs und CIOs großer Konzerne – was sollte ein deutscher IT-Entscheider jetzt tun? Abwarten, bis die Technik reif ist?

Peter Fintl: Abwarten ist die risikoreichste Strategie, die Sie aktuell umsetzen können. Der “Fast-Follower”-Ansatz funktioniert nicht, wenn die Lernkurve so steil ist wie hier. Meine Empfehlung an deutsche Entscheider lässt sich in drei Schritte gliedern:

1. Identifikation von “Brownfield”-Einsatzgebieten: Suchen Sie nicht nach der perfekten neuen Fabrik. Suchen Sie in Ihrer bestehenden Fertigung nach Prozessen, die für Menschen ergonomisch katastrophal sind, aber für klassische Automation zu komplex sind. Starten Sie dort Pilotprojekte.
2. Dateninfrastruktur vorbereiten: Humanoide Roboter sind datenhungrig. Haben Sie die Konnektivität in der Fabrikhalle, die die Bandbreite für die Echtzeit-Videoübertragung deckt? Haben Sie ein “Digital-Twin”-Konzept, in dem der Roboter simuliert werden kann, bevor er physisch arbeitet? Das ist eine klassische IT-Hausaufgabe.
3. Kulturelle Integration: Das wird oft unterschätzt. Wenn morgen ein 1,70 m großer Roboter neben einem Mitarbeiter steht, erzeugt das Ängste. Sie müssen die Belegschaft frühzeitig einbinden (Cobot-Gedanke). Der Roboter ist das Werkzeug, der Mensch der Dirigent.

Ein Blick in die Kristallkugel zum Abschluss: Wo stehen wir im Jahr 2030? Wird jeder von uns einen Roboter-Butler haben?

Peter Fintl: 2030 ist im Technologiezeitalter eine Ewigkeit. Für den Privathaushalt bin ich skeptisch – die Sicherheitsanforderungen und die Unvorhersehbarkeit eines Haushalts (Hunde, Spielzeug, Treppen) sind enorm komplex. Dass jeder einen “Rosie”-Roboter wie aus den Jetsons hat, ist noch ein Stück davon. Auch aus preislicher Sicht.

Aber in der Industrie? Bis 2030 werden humanoide Roboter zu einem Commodity werden, ähnlich wie Gabelstapler heute. Wir werden “Robotics-as-a-Service”-Modelle sehen, in denen Unternehmen keine Roboter kaufen, sondern Arbeitsleistung pro Stunde mieten. Die Kosten werden für einfache Modelle unter 20.000 Euro pro Einheit liegen. Für Europa und speziell für Deutschland ist das eine riesige Chance, unsere industrielle Basis trotz schrumpfender Bevölkerung und steigender Standortkosten produktiv und wettbewerbsfähig zu halten. Wir müssen nur jetzt den Mut haben, diese Technologie nicht nur zu bestaunen, sondern sie zu gestalten. China und die USA müssen uns in dieser Beziehung Vorbild und Massstab sein.

Herr Fintl, vielen Dank für dieses Gespräch.