Die Preise für humanoide Roboter sinken auf das Niveau von 10.000 Yuan. Im ersten Halbjahr überstieg das Finanzierungsvolumen im Bereich Embodied Intelligence 46 Milliarden Yuan.
Im Jahr 2026 ist die Fußball-Weltmeisterschaft in vollem Gange. Während Milliarden von Fußballfans die Fußballstars wie Lionel Messi, Kylian Mbappé und Cristiano Ronaldo feiern, hat eine andere Fußball-Wettkampf in der Shanghai New International Expo Centre gerade zu Ende gegangen. Nur dass die Spieler in diesem Fall Metall humanoide Roboter sind.
Mit dem Pfiff eines Whistles tritt ein silberner humanoider Roboter fest auf den Elfmeterpunkt. Er schreitet nach links und rechts, beobachtet vorn und hinten, geht einige Schritte zurück, startet, beschleunigt und trifft den Ball. "Tor!" Der Publikum appludiert laut. Acht chinesische Roboter-Teams treten nacheinander an und spielen Paar gegen Paar. Dies ist eines der attraktivsten Live-Spiele auf der MWC26 Shanghai.
Allerdings signalisiert der Elfmeter-Wettbewerb mit humanoiden Robotern weit mehr als nur eine Show. Es ist eher ein "physikalischer Turing-Test" für Embodied Intelligence. Vom Moment der Entscheidungsfindung auf dem Fußballfeld bis hin zur präzisen Bedienung auf der Fabrikstraße nähert sich der Wendepunkt der Embodied-Intelligence-Industrie. Die Branche entwickelt sich von "bewegungsfähig" hin zu "arbeitssfähig".
Als die Fußball-WM-Feier und die technologische Welle der MWC in diesem Sommer zusammenkommen, definieren Silizium- und Kohlenstoff-Basen erstmals auf demselben Rasenfeld die Zukunft gemeinsam.
Warum Elfmeter?
Wer sich oft auf den großen globalen Tech-Messen umschaut, wird ein interessantes Phänomen bemerken: Von der Welt-Konferenz für Künstliche Intelligenz über die MWC Barcelona bis hin zur MWC26 Shanghai fehlt in der Roboter-Ausstellung fast jeder wichtigen Messe der Elfmeter-Wettkampf nicht. Das Bild der Silizium-Spieler, wie sie vor dem Elfmeterpunkt den Fuß schwingen und den Ball treffen, scheint das neue "Standard-Manöver" nach dem Tanzen zu werden.
Warum gerade Elfmeter?
Fußball hat über 4 Milliarden Fans und ist die "weltgrößte Sportart". In diesem Jahr fällt die Fußball-WM. Liu Hong, Technischer Generalmanager der GSMA für Großchina, sagte, dass seit 1997, als Deep Blue den Weltmeister im Schach besiegte, bis 2016, als AlphaGo Lee Sedol besiegte, die Meilensteine der KI immer in der geistigen Sportart erreicht wurden. Und ein komplexer Sport wie Fußball kann als "Turing-Test" für die physikalische KI dienen. Es testet nicht nur die Berechnung, sondern auch die umfassenden Fähigkeiten der Embodied Intelligence in der realen physischen Welt.
Zunächst muss der Roboter die Position des Fußballs erkennen, das Ziel verfolgen und die Position des Torhüters beurteilen. Dann muss er den Schusswinkel berechnen und den Bewegungsweg planen. Schließlich muss er den gesamten Körper koordinieren, um Kraft zu setzen und präzise zu schießen.
Wang Kailue, Produktmanager des Embodied-Intelligence-Industrie-Innovationszentrums von China Mobile, sagte, dass das Team vor dem Spiel dem Roboter Videos von Fußballspielern beim Schießen gezeigt hat und die Bewegungen wie den Schubschuss, den Schlagschuss und den Stoßschuss simuliert, rekonstruiert und die Skelettausrichtung neu definiert hat. Nach dem Start muss er unabhängig den Prozess des "Beobachten - Entscheiden - Steuern" abschließen, wie die Beobachtung der Umgebung, die Verfolgung des Fußballs, die Berechnung des Winkels und der koordinierte Schuss des gesamten Körpers. Jeder Schritt muss in etwa 10 Millisekunden mit eigener Intelligenz abgeschlossen werden.
Naturgemäß treffen diese "Silizium-Spieler" nicht immer. Manche treffen den Ball mit falscher Stärke oder Richtung, so dass der Ball zu den Feldrichtern rollt. Andere treffen den Ball mit einem guten Winkel, aber er rollt am Pfosten vorbei. Manche fallen sogar über den Ball und stehen langsam auf, um es erneut zu versuchen. Die Variablen auf dem realen Spielfeld wie die Reibung des Rasens, die Schatten der Beleuchtung und der Luftdruck im Ball sind die Schlüssel, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu testen.
Li Lei, Leiterin von Hangzhou Qianxun Robot, gestand, dass der Roboter möglicherweise einen einzelnen Schuss so gut wie ein professioneller Fußballspieler treffen kann. Aber in einem ganzen Spiel, das unzählige Prozesse von Beobachtung bis zur Entscheidung beinhaltet, ist es immer noch eine große Herausforderung für die Embodied Intelligence.
Liu Hong hofft, dass der Fußballsport testen kann, ob die humanoiden Roboter "ein gutes Modell für unsere physische Welt erstellen können". Dies erfordert eine große Rechenleistung und ein leistungsstarkes, schnelles und stabiles Netzwerk, um die verschiedenen Informationen, die der Roboter sammelt, in die Cloud hochzuladen und in der Cloud Entscheidungen zu treffen.
Mit anderen Worten, hinter dem Elfmeter-Wettkampf steckt die gemeinsame Prüfung der gesamten Kommunikations- und Rechenleistung-Infrastruktur und der Embodied Intelligence.
Der Wendepunkt der "arbeitssfähigen" Industrie ist erreicht
In den letzten zwei Jahren waren die humanoiden Roboter am besten im Laufen, Tanzen, Hüpfen und Elfmeter-Schießen. Aber die Veränderungen in der Embodied-Intelligence-Industrie in diesem Jahr werden möglicherweise diese Präsentationen übertreffen.
Gao Yanhui, Generalsekretärin der AI 100, sagte während der MWC, dass das Jahr 2026 ein entscheidender Wendepunkt für die Embodied Intelligence ist. Die Roboter verlassen sich nicht mehr auf voreingestellte Programme, sondern können den Ballflug durch "Beobachten" und "Denken" vorhersagen. Der Preis der humanoiden Roboter ist von der Millionenschwelle auf Hunderttausende oder sogar Zehntausende Yuan gefallen. Der Wendepunkt der Hardwarekosten bringt die Labore-Ergebnisse an den Vorabend der Kommerzialisierung.
Die Daten bestätigen diese Einschätzung. Laut IT Juzi gab es im ersten Halbjahr 2026 in China 288 Finanzierungsereignisse im Bereich der Embodied Intelligence und der Roboter, die 226 Unternehmen betreffen. Die offenbarten Finanzierungsbeträge beliefen sich auf über 46 Milliarden Yuan. Die Investitionswelle in die Embodied Intelligence lässt nach wie vor nicht nach, aber die Investitionslogik hat sich von "Team und Demo bewerten" zu "Lieferung und Datenzyklus bewerten" gewandelt.
Die Finanzierungen spiegeln die Erwartungen der Kapitalgeber wider, und die Aktionen der führenden Unternehmen zeigen, dass die Branche beschleunigt in die Praxis umgesetzt wird. Peng Zhihui, Mitbegründer, Präsident und CTO von Zhipu, stellte in seinem Vortrag auf der MWC ein Schlüsselkonzept vor: "Deployed State".
In den letzten Jahren ging es in der Branche mehr um aufwendige Demos. Heute ist die zentrale Frage, ob die Roboter wirklich in die Industrie und in den realen Arbeitsablauf integriert werden können. Während der MWC hat Zhipu Robot auch eine sechs-tägige Live-Übertragung der Arbeit der Roboter in der Fabrik gestartet, damit die Außenwelt direkt sehen kann, wie die humanoiden Roboter eine Reihe von praktischen Aufgaben wie das Beschicken, Sortieren und Montieren auf der 3C-Elektronikproduktionsstraße erledigen.
Wenn die Branche in die Phase der Umsetzung eintritt, wird die Verzögerung der Standardisierung zum neuen Hemmschuh. Zhang Weimin, Leiterin der Embodied-Intelligence-Gruppe der China Artificial Intelligence Industry Development Alliance, sah von einer anderen Perspektive die Chance für Veränderungen. Die Regeln im Wettkampf wie die Notstopp, die Geschwindigkeitsbegrenzung und das Design ohne scharfe Gegenstände bilden die Grundlage für die Sicherheitsstandards der humanoiden Roboter. Diese Regeln, die aus dem Wettkampf auf dem Spielfeld stammen, werden die Beschleunigung der Iteration der Industriekette wie Batterien, Servomotoren und leichte Materialien fördern und auch das Publikum erstmals die Grenzen der Fähigkeiten der Embodied Intelligence wahrnehmen lassen.
Das bedeutet auch, dass jedes Zuverlässigkeitsproblem, das auf dem Spielfeld "gezwungenermaßen" gelöst wird, Stück für Stück zu einem "Handbuch" für die industrielle Standardisierung wird. Dieser Elfmeter-Wettkampf ist keine Vorwärmung vor der Kommerzialisierung, sondern ein Teil des Kommerzialisierungsprozesses selbst.
Die "letzte Meile" vom Rasenfeld zur Fabrik
So spektakulär die Elfmeter auf dem Fußballfeld auch sein mögen, es bleibt am Ende eine Show. Der wahre Wert der Embodied Intelligence liegt in den wiederholten, schweren und gefährlichen Arbeitsplätzen in Fabriken und Werkstätten.
Nicholas Hansen, Leiter der Fabrikautomatisierung der Digital Industries Group von Siemens, sagte auf dem Embodied-Intelligence-Summit, dass derzeit nur 20 % der Daten in der globalen industriellen Umgebung tatsächlich genutzt werden. Gleichzeitig entwickelt sich die Fabrik von der Automatisierung zur Adaption und schließlich zur vollautonomen "Lichtausschaltfabrik". In diesem Prozess müssen die Roboter von "regelbasiert" zu "zielbasiert" werden. Sie verlassen sich nicht mehr auf voreingestellte Programme, sondern treffen Entscheidungen autonom durch die Echtzeit-Beobachtung der Umgebung.
Nicholas Hansen zeigte vor Ort ein Vergleichsvideo: Rechts greift ein herkömmlicher Roboter standardisierte Teile nach einem festen Programm. Links sortiert ein Embodied-Intelligence-Roboter unregelmäßige Gegenstände ohne Programmierung. "Dies ist nicht das Ergebnis der Programmierung, sondern das Ergebnis der Wahrnehmung. Das ist die Zukunft der Fabrik."
Zhao Dong, Vizepräsident der Produktlinie für drahtlose Netzwerke von Huawei, antwortete auf diese Vision aus der Perspektive der Infrastruktur. Er sagte, dass das Netzwerk eine grundlegende Aufrüstung durchführen muss, damit die Embodied Intelligence wirklich in die Fabrik integriert werden kann. In der Vergangenheit diente das Kommunikationsnetz dem Informationsempfang der Menschen. In Zukunft wird das Netzwerk der Embodied Intelligence einen intelligenten Verteilungsdienst leisten. Ein hoher Upload-Bandbreite, eine geringe Latenz, eine hohe Zuverlässigkeit und eine breite Abdeckung. Das Netzwerk muss wie die "Meridiane des Körpers" die Entscheidungen des Cloud-Gehirns in Echtzeit an jede physische Einheit verteilen.
Unter dieser Vision sind die Herausforderungen ebenfalls real. Yu Jingyi, Vizepräsident der ShanghaiTech University, sagte offen auf dem Forum, dass der Erfolg der KI in der Vergangenheit auf der Datensteuerung basierte. Aber ob die Datensteuerung direkt auf das physikalische Modell übertragen werden kann, "ist eine große Frage". Nehmen wir die Haptik als Beispiel. Wenn Menschen ein Objekt greifen, ist das Sehen nur der Anfang, und die Haptik ist die letzte Verteidigungslinie, um Fehler zu korrigieren. Solche multimodalen Daten fehlen in der aktuellen Forschung zur Embodied Intelligence "extrem".
Was ihn noch mehr beunruhigt, ist die akademische Ökologie. "Immer weniger Menschen gehen tief in die Probleme selbst ein, sondern bleiben bei der schnellen Monetarisierung. Studenten und Lehrer wollen beide schnell die Industrialisierung und die Veröffentlichung von Artikeln. Viele wirklich schwierige Probleme werden ignoriert."
Han Zheng, CEO von Sudu Technology, fügte von der Perspektive der industriellen Kooperation hinzu, dass die Iterationsgeschwindigkeit des Modells und der Hardware oft nicht synchron ist. Manchmal erfordern neue Anforderungen auf der Modelseite eine Neukonstruktion der Hardware. "Wie die Rhythmen beider Seiten übereinstimmen, ist ein technisches Problem, das vor der Skalierung gelöst werden muss."
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "IT Times" (ID: vittimes). Der Autor ist Shen Yibin, die Redakteure sind Hao Junhui und Sun Yan. Er wurde von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.