Wann wird die "ChatGPT-Moment" für Roboter eintreten? Einige Überlegungen von Branchenvertretern kurz vor dem Ausbruch der Embodied Intelligence

Von technologischen Durchbrüchen bis hin zur kommerziellen Umsetzung steht die Robotikbranche am Anfang einer neuen Phase des Aufschwungs. Angetrieben von Kapital, Politik und Anwendungsfällen: Hat die Robotik nun ihren „ChatGPT-Moment“ erreicht? Ist die menschliche Gestalt ein Muss oder eine Option?

Hinter diesen Fragen geben die Makrodaten dem Markt einen gewissen Anhaltspunkt.

Die IDC prognostiziert im Juli dieses Jahres, dass der weltweite Robotermarkt bis 2029 einen Umsatz von über 400 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei der chinesische Markt fast die Hälfte ausmacht. Im Jahr 2024 belief sich die weltweite Auslieferung von kommerziellen Dienstleistungsrobotern auf über 100.000 Einheiten. Liefer- und Reinigungsroboter führten mit Anteilen von 38,4 % bzw. 33,3 % an, und chinesische Hersteller machten in diesem Bereich 84,7 % der Auslieferungen aus.

Für den Markt der humanoiden Roboter prognostiziert die IDC, dass die Auslieferung chinesischer kommerzieller humanoider Roboter 2025 auf etwa 5.000 Einheiten steigen wird und bis 2030 auf fast 60.000 Einheiten ansteigen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 95 % entspricht. All dies deutet darauf hin, dass der Robotermarkt aufgrund des Fachkräftemangels und technologischer Innovationen schnell wächst.

Während der ROSCon China 2025 sprach ein Reporter von Jiemian News mit mehreren Branchenvertretern über verschiedene Themen und diskutierte einige der angesprochensten Fragen in der Robotik.

Thema 1: Wann wird die Embodied Intelligence ihren ChatGPT-Moment erleben?

Die Ansichten der Branchenvertreter über den ChatGPT-Moment der Embodied Intelligence stimmen nicht überein.

Hu Chunxu, Vizepräsident der Entwickler-Ökosystem von Sweet Potato Robotics, sagte in einem Interview mit Jiemian News, dass er optimistisch über die Zukunft der Embodied Intelligence und der Robotikbranche sei.

„Angesichts der Entwicklung von Large Language Models und KI steigen wir in eine Ära der Intelligenz ein, in der die Robotik unweigerlich von der KI neu gestaltet wird. Ich bin sehr optimistisch über die Entwicklung der Embodied Intelligence und überzeugt, dass Roboter in Zukunft in großem Maßstab eingesetzt werden werden.“ Auch wenn er zugibt, dass es derzeit ein Problem mit der Universalität gibt: „Ein Roboter kann in einem Anwendungsfall gut funktionieren, aber in einem anderen Fall möglicherweise eine hohe Fehlerrate haben.“ Dies sei aber ein unvermeidlicher Prozess.

Tan Weijia, Generalsekretärin der Shenzhen Robot Association, sagte, dass die Penetrationsrate von Robotern in den letzten zehn Jahren sehr niedrig gewesen sei, „nur in der niedrigen Einstellzahl“. Der Grund dafür sei, dass jedes Mal, wenn ein Roboter in einen neuen Anwendungsfall eingesetzt werde, teure Weiterentwicklungen erforderlich seien, was für Unternehmen zu teuer sei. Die Embodied Intelligence habe der Branche jedoch neue Chancen eröffnet, indem sie die Entwicklungs- und Implementierungszeit verkürze und es ermögliche, dass mehr grundlegende Verbesserungen mit KI-Algorithmen umgesetzt werden können.

Sie glaubt, dass die Embodied Intelligence möglicherweise ein Phänomen wie ChatGPT hervorrufen könnte oder zunächst in bestimmten Anwendungsfällen Daten sammeln und so Geschäftsgelegenheiten schaffen könne.

Dagegen gibt es auch einige kontroverse Stimmen.

Shi Fengming, Technologieleiter für innovative Geschäftsprojekte von FeiXi Technology, warnte in einem Interview mit Jiemian News, dass die Embodied Intelligence zwar ein möglicher Weg zur allgemeinen KI sei, aber es reale technologische Engpässe und kommerzielle Schwierigkeiten gebe. „In der kurzen Frist sollten wir vorsichtig mit übertriebenen Werbung umgehen, in der langen Frist sollten wir aber rational optimistisch bleiben.“

Er betonte, dass es wichtiger sei, das grundlegende Problem zu lösen, wie „Intelligenz“ effektiv und zuverlässig mit der realen physischen Welt interagieren kann.

Was bedeutet es also, dass die Politik und das Kapital auf die Branche achten? Heißt das, dass wir auf einen Wendepunkt warten? Die Ansichten der Branchenvertreter, die in Interviews mit Jiemian News befragt wurden, neigen eher zur Idee, dass es „unterwegs“ zu Erfolgen kommen wird.

Yao Jiajun, Gastwissenschaftler an der Fakultät für Informatik der University of the Greater Bay Area, meint, dass man „langfristige Optimismus“ und „kurzfristige Pragmatismus“ vereinbaren sollte. Einerseits sei ein echter Durchbruch in der Embodied Intelligence nur möglich, wenn die zugrunde liegende Architektur neu gestaltet werde. Derzeit seien die gängigen VLAs stark gekoppelt in der Informations- und Steuerfluss, die Design sei einfach, und aufgrund der Einschränkungen in der Kommunikation und Rechenleistung sei es schwierig, in nicht-standardisierten Umgebungen eine stabile Generalisierung zu erreichen. Andererseits sei die Sammlung von echten Daten auch mit menschlichen Widerständen verbunden.

„Anstatt direkt auf universelle Roboter zu setzen, sollten wir lieber zunächst in Arbeitsplätzen mit Personalengpässen und hohen Risiken „Anwendungsfall-universelle“ Roboter einsetzen, um von dort aus die Branche voranzutreiben und wertvolle Daten und Prozesswissen zu sammeln.“ sagte Yao Jiajun.

Thema 2: Ist die menschliche Gestalt eine unvermeidliche Form oder eine Option?

Die Zukunft der humanoiden Roboter ist in der Branche umstritten. Eine Analyse von McKinsey aus Juni dieses Jahres zeigt, dass allgemein verwendete Roboter verschiedene Formen annehmen können und nicht unbedingt humanoid sein müssen. Die menschliche Gestalt hat jedoch den Vorteil, dass humanoider Roboter in Umgebungen, die für Menschen gestaltet sind, agieren können, ohne dass die Arbeitsumgebung grundlegend umgestaltet werden muss. Dies ist ein einzigartiger Verkaufspunkt von humanoiden Robotern.

Aus Sicht der industriellen Anwendung ist der Weg zur kommerziellen Umsetzung derzeit eher vielfältig. Liu Yizhang, Leiter der Embodied Intelligence Division des Beijing Innovation Center for Humanoid Robots, sagte, dass der chinesische Markt für humanoider Roboter erst am Anfang stehe. Im vergangenen Jahr wurden nur einige hundert Roboter verkauft, und in diesem Jahr wird die Zahl auf etwa 20.000 steigen. „Die meisten dieser Roboter werden in die Forschung und Bildung eingesetzt. Der Einsatz in der Industrie oder Dienstleistungsbranche ist noch in der Testphase.“

Echo, Technologiexpertin für Wahrnehmung und autonomes System am National & Local Joint Innovation Center for Humanoid Robots, empfahl, nicht versuchen, alle Anwendungsfälle auf einmal abzudecken, sondern wie bei der Entwicklung des Internets oder der Raumfahrttechnik zunächst in spezielle, staatlich unterstützte Anwendungsfälle zu investieren und erst danach die Erfahrungen zu verbreiten.

Zhineng Zhixin Yanyan analysierte aus Sicht der strukturierten Anwendung, dass die technische Schwierigkeit in unstrukturierten Anwendungsfällen wie der pflegerischen Betreuung zu Hause hoch sei. Kurzfristig sollte man daher zunächst mit halbstrukturierten Anwendungsfällen beginnen und dann allmählich übergehen. Sie erwähnte auch den Service-Modus des Robot-as-a-Service (RaaS), der die Einstiegshürde senken und es Unternehmen ermöglichen würde, die Roboter zunächst zu testen und dann auszuweiten.

Insgesamt wird in der Branche eher die Idee akzeptiert, dass die Wahl der Roboterform von den Anwendungsfällen abhängt. Humanoider Roboter sind nicht für alle Anwendungen unbedingt erforderlich, haben aber einen natürlichen Vorteil, wenn es darum geht, nahtlos in die menschliche Lebensumgebung zu integrieren. Alternativen können die Anpassung der Umgebung oder die Wahl anderer Plattformlösungen sein.

Thema 3: Wie kann der ROI zwischen Kosten und Anwendungsfällen erreicht werden?

Für die Marktreife von Robotern ist die Übereinstimmung zwischen Kosten und Anwendungsfällen von entscheidender Bedeutung. Obwohl das Marktpotenzial groß ist, ist die tatsächliche Penetrationsrate von Robotern derzeit noch sehr niedrig.

Tan Weijia sagte, dass die Penetrationsrate von Robotern in der Fertigungsindustrie nur in der niedrigen Einstellzahl liege und dass es auch bei der intelligenten Unterstützung schwierig sei, signifikante Fortschritte zu erzielen. Der Grund dafür sei, dass bei jedem neuen Anwendungsfall teure Weiterentwicklungen und Implementierungen erforderlich seien.

Tatsächlich müssen Unternehmen einen Return on Investment (ROI) sicherstellen, bevor sie Roboter in großem Maßstab einsetzen können. Andernfalls ist es auch dann schwierig, die Kosten zurückzuerhalten, wenn die Geräte 24 Stunden am Tag arbeiten, da die Effizienz nicht den Erwartungen entspricht. Dies erfordert, dass Hersteller die Ausstattung der Roboter entsprechend den Anwendungsfällen optimieren.

Yao Jiajun fügte hinzu, dass in nicht-standardisierten Anwendungsfällen wie dem Schweißen Arbeiter der Datenerfassung ablehnend gegenüberstanden, da sie befürchteten, ersetzt zu werden. Er meint, dass anstatt direkt auf universelle Roboter zu setzen, man zunächst in bestimmten Hochrisiko- oder Personalengpass-Bereichen Anwendungsfall-universelle Roboter einsetzen und so die technologische Umsetzung und die Rendite schrittweise vorantreiben sollte.

Gu Qiang, Mitbegründer von Guyueju, verglich die Geschichte der Smartphone-Industrie und meinte, dass die Kosten von Robotern mit der Massenproduktion und der Reifung der Technologie sinken würden, aber dass es derzeit am wichtigsten sei, sich auf effektive Anwendungsfälle zu konzentrieren.

Liu Yizhang betonte, dass der wahre Wert von humanoiden Robotern eher in den „emotionalen und dienstleistungsorientierten“ Zusatzwerten liege und nicht nur in den Hardwarekosten. Er sagte, dass derzeit viele Unternehmen in einem Preiskampf verwickelt seien und die Preise so niedrig seien, dass es fast unrentabel sei. „Ein solcher Wettlauf nach unten ist nicht gut für die Gesundheit der Branche.“

Mehrere Branchenvertreter waren sich einig, dass Roboter zunächst beweisen müssen, dass sie Probleme lösen können, bevor man über Preisverringerungen sprechen kann. Erst wenn es reale Anwendungsfälle gibt, macht es Sinn, über Preisverringerungen zu sprechen.

Thema 4: Wie können die Beschränkungen durch Daten und Standards gelöst werden?

Die Datenerfassung und die Standardisierung haben die Entwicklung von Robotern seit langem eingeschränkt.

Hu Chunxu gestand, dass es derzeit keine einheitlichen Standards für die Datenerfassung in der Branche gebe. Die Standards für die Erfassung von multimodalen Daten wie Bildern, Sprache und Kraftfeedback variierten von Unternehmen zu Unternehmen. Das Fehlen von Standards bedeute, dass die meisten vorhandenen Daten unsauber seien, die Qualität unterschiedlich und es schwierig sei, sie direkt an Modelle wie VLA zu geben.

Er sagte, dass im Vergleich zur automatischen Fahrzeugführung Roboter nicht genug Datensätze hätten. „Millionen von Autos auf der Straße können eine riesige Menge an echten Daten liefern, aber in der Robotik gibt es nicht so viele Beispiele. Das Datenproblem ist das größte Hindernis.“

Auch Tan Weijia erwähnte, dass die Datenerfassung mit einem einzelnen Roboterkonzept ineffizient sei und dass die Übertragung auf andere Strukturen viel Wiederholungsarbeit erfordere. Es müsse ein universeller Ansatz oder ein Weltmodell geschaffen werden, um die Übertragung zwischen verschiedenen Plattformen zu ermöglichen.

In Bezug auf die Standardisierung befindet sich die Branche noch in der Anfangsphase. Liu Yizhang sagte, dass es derzeit noch keine endgültigen Standards für humanoider Roboter, von den Fertigungsprozessen bis hin zu Teststandards, Leistungsindikatoren und sogar Schnittstellen für Schlüsselkomponenten gebe. Beispielsweise sei nicht klar, was für eine Bewegungssicherheit als akzeptabel gilt oder wie die Zuverlässigkeit und Haltbarkeit von Robotern bewertet werden sollen. Das Fehlen von Standards bedeute, dass die Unternehmen getrennt voneinander agierten und es schwierig sei, die Technologie in großem Maßstab zu verbreiten.

Darüber hinaus seien Unternehmen bei der Datenfreigabe vorsichtig. Sensorhersteller und Algorithmenunternehmen befürchteten, dass ihre Kerninformationen in die Hände von Konkurrenten geraten könnten und seien daher nicht bereit, die Daten leichtfertig freizugeben. Mehrere Branchenvertreter äußerten ähnliche Ansichten gegenüber Jiemian News: Es sei schwierig, diese Probleme nur mit einem einzelnen Institut oder einem einzelnen Land zu lösen. Es bedürfe eines offeneren Open-Source-Ökosystems, um gemeinsam Standards zu entwickeln.

Laut den Ansichten mehrerer Branchenvertreter ist die allgemeine KI zwar das ultimative Ziel, aber der Weg zur industriellen Umsetzung könnte eher darin bestehen, in realen Anwendungsfällen „unterwegs Eier zu legen“, um allmählich Daten zu sammeln, Modelle zu optimieren und Kosten zu senken, um schließlich die Produktivität und das Lebenspotential freizusetzen.

Dieser Artikel stammt von „Jiemian News“, Autor: Xu Meihui, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.