Neueste Meldung | In 2025 belief das Jahresumsatz von Hikrobot über 6,4 Milliarden Yuan, und das Unternehmen hat angekündigt, die Integration von KI und die Strategie der Embodied Intelligence weiter voranzutreiben.

Autor  | Qiao Yujie

Redakteur  | Yuan Silai

Derzeit steht die Fertigungsindustrie an einem entscheidenden Wendepunkt, um von der "Automatisierung" zur "Intelligenz" überzugehen.

2026 ist das zehnjährige Jubiläum der Gründung von Hikrobot. Als Innovator und Praktiker auf dem Gebiet der industriellen Intelligenz hat Hikrobot in den letzten Jahren die tiefe Integration von Maschinenvision, mobilen Robotern und flexiblen Fertigungstechnologien kontinuierlich vorangetrieben, um eine ganzheitliche Technologiefähigkeit mit "Augen, Füßen und Händen" aufzubauen und ein Geschäftsmodell mit Maschinenvision, Gelenkrobotern und mobilen Robotern als Kern zu bilden.

Im gesamten Jahr 2025 hat Hikrobot einen Umsatz von über 6,452 Milliarden Yuan erzielt. Dabei hat die kumulative Liefermenge von Maschinenvisionprodukten über 10 Millionen Einheiten erreicht, und die kumulative Fertigstellung von mobilen Robotern hat über 180.000 Einheiten überschritten. Auf der Grundlage einer vollständigen Hardwareproduktlinie hat die Anzahl der lizenzierten Benutzer seiner selbst entwickelten industriellen Software über 600.000 erreicht, und es werden weltweit über 20.000 Kunden bedient.

Von dem 22. bis 24. April 2026 fand die "Hikrobot Manufacturing Conference 2026" in Tonglu, Hangzhou, statt. Jia Yonghua, CEO von Hikrobot, hat das Konzept der "Embodied Manufacturing" vorgestellt. Er hat erklärt, dass das traditionelle Automatisierungssystem an mangelnder Flexibilität leidet und es schwierig ist, sich an die fragmentierten Anforderungen und die Veränderungen der Beschäftigungsstruktur anzupassen. Die "Embodied Manufacturing" erfordert zwei Fähigkeiten: Einerseits sind es hoch flexible Geräte mit der Fähigkeit, mehrere Aufgaben zu bewältigen, andererseits ist es die Fähigkeit, anwendungsspezifische Szenarien schnell zu replizieren, um so die Fertigungssysteme von "Menschen an Maschinen anpassen" zu "Maschinen an die Umwelt anpassen" zu transformieren.

Während der Konferenz hat Hikrobot nicht nur die Anwendungen von Maschinenvision, Gelenkrobotern und mobilen Robotern in Branchen wie Fertigung und Logistik gezeigt, sondern auch über 35 neue Produkte vorgestellt, die Standardvision (2D und 2,5D Berechnungsoptik), hochpräzise 3D-Vision sowie künstliche Intelligenz-basierte Vision abdecken. Diese Produkte richten sich insbesondere an die technischen Probleme wie die Bildgebung in komplexen Szenarien, die hochpräzise Messung und die Schwierigkeiten bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz.

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Für die Zukunft setzt Hikrobot auch aktiv auf die Integration von künstlicher Intelligenz und die Strategie der Embodied Intelligence.

Bei einem Interview mit 36Kr hat Zhang Wencong, Vizepräsident von Hikrobot, erklärt, dass das Unternehmen seit 2016 systematisch die Implementierung von künstlicher Intelligenz in seinen Produkten vorangetrieben hat. Derzeit wird die künstliche Intelligenz in mehreren Produktlinien massiv eingesetzt und ist zu einem wichtigen Mittel zur Verbesserung der Produktleistung und der technischen Effizienz geworden.

Schon 2019 hat das RCS (Robot Control System) von Hikrobot für die Steuerung von mobilen Robotern die Methoden der verstärkten Lernweise und der Operationsoptimierung in die Pfadplanung und die Aufgabensteuerung eingeführt, um die Obergrenze der Steuerungsgröße zu überschreiten. Anfang 2021 konnte in einer Fabrik von FAW Toyota die kooperative Arbeit von über 1.000 Robotern auf verschiedenen Karten realisiert werden. "Im nächsten Schritt wird das Unternehmen auch die Wege erkunden, wie die künstliche Intelligenz weiter in die Tiefe der Industrie eindringen kann, einschließlich der Qualitätsprüfung in komplexeren Szenarien." sagte Zhang Wencong.

Bei der Frage nach der Anwendung der Embodied Intelligence in der Industrie hat Zhang Wencong erklärt: "Embodied Intelligence" bedeutet nicht, dass alle Produkte in anthropomorpher Form hergestellt werden müssen. "Hikrobot konzentriert sich derzeit darauf, die Zusammenarbeit zwischen Augen und Händen von Ende zu Ende zu verbessern. Im weiteren Sinne ist dies auch ein großer Schritt in Richtung Embodied Intelligence. Beispielsweise wird die Anwendung der integrierten Steuerung von Maschinenvision und Gelenkrobotern stark verbessert."

Für einen längeren Zeitraum hat Zhang Wencong erklärt, dass in industriellen Szenarien bei hoch standardisierten und hoch taktigen Prozessen spezielle Geräte immer noch einen Effizienzvorteil haben. Aber in Szenarien mit relativ lockeren Taktanforderungen hat die Embodied Intelligence das Potenzial, "mehrere Funktionen in einem Gerät" zu vereinen. Insgesamt wird die Embodied Intelligence eher komplementär zu den bestehenden Automatisierungslösungen sein, als dass sie diese direkt ersetzen wird.

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Im Folgenden ist der Inhalt des Gesprächs zwischen 36Kr und Zhang Wencong, Vizepräsident von Hikrobot, leicht bearbeitet:

Frage: Wie ist der Umsatzanteil der drei Bereiche Maschinenvision, mobile Roboter und Roboterarme?

Zhang Wencong: Derzeit stammt der Umsatz hauptsächlich aus den beiden Bereichen Maschinenvision und mobile Roboter. Der Anteil der Roboterarme ist noch nicht sehr groß. Der Hauptgrund ist, dass wir relativ spät in den Bereich der Roboterarme eingestiegen sind. Obwohl wir bereits ungefähr fünf Jahre daran arbeiten, ist die Produktlinie noch in der Phase der kontinuierlichen Erweiterung, und der gesamte Umsatz ist noch auf dem Weg nach oben.

Frage: Welche praktischen Anwendungen hat die künstliche Intelligenz in unseren Produkten?

Zhang Wencong: Die künstliche Intelligenz wird jetzt bereits tief in unseren Produkten eingesetzt, insbesondere in der Maschinenvision. In Szenarien wie Code-Lesung und OCR-Erkennung haben wir die Deep-Learning-Technologie eingesetzt, um die Algorithmen zu verbessern. Früher mussten viele Erkennungsalgorithmen vor Ort trainiert werden, jetzt können sie im Wesentlichen "out-of-the-box" verwendet werden. In den meisten Szenarien ist keine weitere Training erforderlich, und die Ergebnisse sind auch relativ stabil.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die industrielle Qualitätsprüfung, in die wir in den letzten Jahren kontinuierlich investiert haben. Wir haben von kleinen Modellen in der Anfangsphase zu großen Modellen übergegangen. Nehmen wir als Beispiel die Zusammenarbeit mit einem großen chinesischen Hersteller von medizinischen Produkten. Sie wollten ein vollautomatisiertes, hochpräzises und nachvollziehbares Qualitätsprüfungssystem für die Produktion von Einwegmedizinhandschuhen einführen. Da Handschuhe flexible Gegenstände sind, die leicht verformbar sind und viele Farbtypen haben, ist die Prüfung auf Defekte sehr schwierig.

Als wir 2021 zunächst das traditionelle CNN-Modell einsetzten, mussten wir für jede neue Produktionslinie erneut Proben sammeln und trainieren, was die Erweiterung relativ langsam machte. Nach der Umstellung auf das große Modell in den Jahren 2023 und 2024 konnten mehrere Produktionslinien in derselben Werkhalle schnell repliziert werden. Früher benötigten wir vielleicht Tausende von Proben, jetzt reichen ein paar hundert. Jetzt kann dieses System Defekte ab 0,8 Millimeter stabil erkennen, und die Erkennungsrate für wichtige Defekte wie Verschmutzungen und Risse beträgt über 99,995%. Eine Produktionslinie kann pro Tag 300.000 Handschuhe prüfen, und die Effizienz bei der Implementierung und der Lieferung hat sich deutlich verbessert.

Frage: Wie sieht die Implementierung von künstlichen Intelligenzprodukten in industriellen Szenarien insgesamt aus?

Zhang Wencong: Die Implementierung von künstlicher Intelligenz in industriellen Szenarien ist immer noch relativ langsam. Der Kerngrund liegt in den Kosten und der Lieferzeit. Einerseits sind die Anwendungsfälle wie die industrielle Qualitätsprüfung komplex, und die Entwicklung des Systems dauert lange, was die Kosten der Gesamtlösung erhöht. Andererseits verzögern oder verzichten Endkunden oft auf die Implementierung, wenn die Rücklaufzeit für die Investition zu lang ist.

Um dieses Problem zu lösen, verbessert das Unternehmen einerseits kontinuierlich die Algorithmenfähigkeit, um die Entwicklung und Implementierungskosten zu senken. Andererseits verkürzt es durch die Einführung von großen Modellen und die Optimierung der technischen Fähigkeiten die Lieferzeit und reduziert die Abhängigkeit von Probedaten und manueller Einstellung. Das Ziel ist es, die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz "allgemein zugänglich" zu machen, damit mehr Branchen intelligente Lösungen zu akzeptablen Kosten nutzen können.

Frage: Wie bewerten Sie den Wert der Implementierung von humanoiden Robotern in industriellen Szenarien?

Zhang Wencong: Ich denke, es hat Wert, aber nur, wenn die "Universellität" wirklich umgesetzt werden kann. Wenn ein humanoider Roboter mehrere Funktionen haben kann, wie das Transportieren, die einfache Qualitätsprüfung und sogar das Be- und Entladen, dann ist sein Wert in Szenarien mit weniger strengen Taktanforderungen sehr offensichtlich. Er kann ein "Meisterhand" werden.

Aber auf hoch standardisierten und schnell taktigen Produktionslinien sind "Spezialmaschinen" effizienter und die Kosten sind besser kontrollierbar. Daher sind die beiden eher komplementär zueinander, als dass sie sich gegenseitig ersetzen. Im Moment ist die Implementierung von humanoiden Robotern in der Industrie noch in einer frühen Phase. Insbesondere erfordert die Industrie eine hohe Stabilität, und viele Fähigkeiten müssen noch kontinuierlich verbessert werden.  

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Frage: Was ist die Beziehung zwischen der von Hikrobot betonten "Zusammenarbeit von Augen, Händen und Füßen" und dem VLA-Modell?

Zhang Wencong: Das VLA (Vision-Language-Action)-Modell ist ein ideales End-to-End-Paradigma, dessen Ziel ist, einen vollständigen Prozess von der Wahrnehmung über die Entscheidung bis zur Ausführung mithilfe eines einzigen großen Modells zu schließen. Aber angesichts des gegenwärtigen technologischen Reifegrades ist dieser Weg noch in einer frühen Phase, und es gibt noch viele Herausforderungen, um es wirklich umzusetzen.

Im Vergleich dazu ist der von uns vorgeschlagene Ansatz der "Zusammenarbeit von Augen, Händen und Füßen" eher ein technisches Vorgehen: Durch die Zusammenarbeit von Modulen wie Vision (Augen), Manipulation (Hände) und Bewegung (Füße) wird die Automatisierung von spezifischen Aufgaben erreicht. Bei der praktischen Umsetzung verwenden wir eher eine Kombination aus mehreren kleinen Modellen, um Probleme zu lösen, anstatt uns vollständig auf ein großes Modell zu verlassen. Natürlich arbeiten wir auch an der Richtung des VLA, und es gibt ein spezielles Team, das sich damit befasst. Insgesamt verstehen wir es so: Kurzfristig wird die Umsetzung mithilfe einer "Kombination von kleinen Modellen" erreicht, und langfristig wird es in Richtung eines End-to-End-Großmodells evolvieren. Die beiden Wege laufen parallel und ergänzen sich.

Frage: Welche Kernvorteile bringt die strategische Einbindung von Hardware und Software für das Unternehmen?

Zhang Wencong: Die Integration von Hardware und Software ist eine der Kernstrategien des Unternehmens. Einerseits besteht bei der reinen Hardwareproduktion die Gefahr des homogenen Wettbewerbs und fehlender Differenzierungsbarrieren. Andererseits gibt es auch Herausforderungen bei der Geschäftsmodellierung und der Kundenbindung, wenn man nur an der Softwareentwicklung arbeitet. Die Zusammenarbeit zwischen Hardware und Software kann sich gegenseitig fördern: Die Hardware treibt den Verkauf der Software an, und die Software erhöht den Mehrwert der Hardware.

Nehmen wir die Maschinenvision als Beispiel. Unsere selbst entwickelte Softwareplattform kann den Kunden in modularer Form für die Weiterentwicklung zur Verfügung gestellt werden, um so eine ökosystemische Bindung zu schaffen. Gleichzeitig kann die Software den Kunden helfen, die Entwicklungskosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und das Risiko von geistigem Eigentum zu vermeiden. Insgesamt wird so eine höhere technische und kommerzielle Barriere errichtet.