Der Körper ist bereit, doch das Gehirn hungert: Wer kämpft um die „Seele“ von Robotern, wenn heißes Geld strömt?

Wenn die Beine humanoider Roboter stabil gehen und ihre Hände geschickt greifen können, erreicht die Branche eine klare Trennlinie.

Daten zeigen, dass im ersten Halbjahr 2026 fast 44 Milliarden Yuan in den inländischen Sektor der Embodied Intelligence geflossen sind; gleichzeitig ereignete sich eine erstaunliche strukturelle Veränderung: Mehr als die Hälfte des Geldes floss in Unternehmen der „Gehirn-Fraktion“, während Roboter-Hersteller weniger als 20 % der Mittel erhielten.

Tatsächlich ist im aktuellen Bereich der Embodied Intelligence der „Kleinhirn“ genannte Bewegungssteuerungsbereich hoch entwickelt, während das „Gehirn“, das für das Verständnis der Welt und die autonome Planung zuständig ist, noch massiv durch Szenariodaten und technische Engpässe eingeschränkt wird.

Wenn der Körper keine Hürde mehr darstellt, bestimmt das Gehirn die Obergrenze. Von großen VLA-Modellen bis hin zu Edge-Computing-Chips, von Weltmodellen bis zu Dateninfrastrukturen hat ein Wettlauf um die Vorherrschaft im Bereich der Roboter-Gehirne vollständig begonnen.

Wenn das „Gehirn“ zum entscheidenden Faktor wird

Dieses Jahr im Mai, kurz vor Beginn der schottischen Fußball-Superliga, startete ein besonderes 3-gegen-3-Fußballturnier für vollautonome Roboter. Vor Ort jagten mehrere humanoide Roboter einem Fußball nach – sie hatten keine Fernbedienung und keine vordefinierten Bahnen, sondern nutzten ausschließlich ihr eigenes „Gehirn“, um die Situation auf dem Spielfeld in Echtzeit wahrzunehmen, ihre Laufwege selbst zu planen und zu entscheiden, ob sie passen oder schießen.

Obwohl ihre Bewegungen gelegentlich etwas ungeschickt wirken, ist jeder Schritt das Ergebnis des eigenen „Denkens“ der Maschine. Vor drei Jahren waren solche Szenarien noch reine Vorstellungen in Labors.

Zu dieser Zeit grübelte die Branche noch darüber, ob humanoide Roboter überhaupt stehen und gehen können. Bis 2026 hat sich die Situation jedoch drastisch verändert. Da Produkte von Herstellern wie Unitree, UBTech und Agibot stabil gehen, Material transportieren und sogar feine Arbeiten wie das Aufschrauben von Flaschenkappen erledigen können, ist die Bewegungssteuerung auf der Ebene des Roboter-„Kleinhirns“ hoch entwickelt.

Dennoch scheint zwischen stabilem Gehen und klarem Denken eine unüberwindbare Kluft zu liegen.

Um allgemeine autonome Fähigkeiten zu erreichen, benötigt ein geeignetes Roboter-Gehirn mindestens hochwertige reale Interaktionsdaten im Umfang von mehreren zehn Millionen Stunden. In Wirklichkeit stehen bis Anfang 2026 weltweit nur 500.000 Stunden konformer, nutzbarer Roboterdaten zur Verfügung – eine Lücke von über 99 %.

Der Mangel an Daten äußert sich direkt in der „Unreife“ des Gehirns. Heutige Roboter können in strukturierten Fabriken geschickt Teile montieren, aber sobald sie offene Szenarien wie Wohnungen oder Supermärkte betreten, geraten sie angesichts unordentlicher Tische, plötzlich auftauchender Haustiere und vielfältiger Benutzeranforderungen oft in Schwierigkeiten.

Vielleicht genau weil diese tödliche Schwäche erkannt wurde, hat das Kapital begonnen, „mit den Füßen abzustimmen“.

Nach unvollständigen Statistiken von QbitAI belief sich im ersten Halbjahr 2026 (bis zum 12. Juni) die Finanzierung im inländischen Sektor der Embodied Intelligence auf fast 43,8 Milliarden Yuan – das entspricht fast 80 % des gesamten Jahresvolumens von rund 55,4 Milliarden Yuan im Jahr 2025. Bei diesem Tempo wird das Gesamtvolumen 2026 zweifellos einen neuen Rekord aufstellen.

Noch aufschlussreicher als die Gesamtsumme ist jedoch die Verteilung des Geldes. Von fast 44 Milliarden Yuan an Finanzierungen floss mehr als die Hälfte in Unternehmen der „Gehirn-Fraktion“; reine „Körper-Hersteller“ erhielten nur einen Anteil von rund 12,8 % – dieser Wert liegt sogar unter dem 14,4 %-Anteil von Unternehmen, die Kernkomponenten wie geschickte Hände, Sensoren und Gelenkmodule herstellen.

Auch die Spaltung innerhalb des Gehirn-Sektors ist ausgeprägt: VLA-Modelle (Vision-Language-Action) erhielten 42 % der Mittel, Weltmodelle 27 %, Dateninfrastrukturen 20 % und Edge-Chips 11 %. Viele Unternehmen der Gehirn-Fraktion erhalten Finanzierungen so schnell, dass im Durchschnitt monatlich eine Runde stattfindet – bei manchen Unternehmen liegen zwischen zwei Finanzierungsrunden nur zwei Wochen.

Gleichzeitig steigen Technologiegiganten und Cloud-Anbieter in den Markt ein. Unternehmen wie Huawei, Tencent und Baidu verstärken ihre Bemühungen um Roboter-Gehirne, und ein Ökosystem-Wettbewerb hat vollständig begonnen.

Huawei hat die CloudRobo-Plattform eingeführt, um Roboter in das Ascend-Rechenleistungsnetzwerk einzubinden; Tencent positioniert sich als „Titan-Schraube“ im industriellen Ökosystem und löst die Denkprobleme von Robotern durch das Open-Source-Modell Hunyuan. Die großen Konzerne entscheiden sich gemeinsam, Gehirne statt Roboter-Körper zu entwickeln – nicht nur, um Preiswettbewerb bei Hardware-Körpern zu vermeiden, sondern vor allem, um ihre Kernkompetenzen bei massiver Rechenleistung, Simulationsumgebungen und multimodalen Großmodellen auszunutzen.

Während die Hürden des Körpers zunehmend überwunden werden, steigen die Barrieren für das Gehirn stetig an. Da die Regeln des Wettbewerbs um Embodied Intelligence neu geschrieben werden, hat der Kampf um die „Seele“ der Roboter gerade erst begonnen.

Wer definiert das Roboter-Gehirn?

Bisher hat sich im Sektor der Gehirne für Embodied Intelligence ein Muster mit mehreren parallelen Entwicklungsrichtungen herausgebildet.

Die „Eigenentwickler von Modellen“ haben VLA-Modelle und Weltmodelle als Kernbarrieren, verfolgen den Weg „Modelle definieren das Gehirn“ und stellen die Gruppe mit dem größten Finanzierungsvolumen und der schnellsten Bewertungssteigerung dar. QianXun Intelligence ist einer der schnellsten Akteure in diesem Bereich.

Das Unternehmen, das erst im Januar 2024 gegründet wurde, erlebte 2026 eine atemberaubende Finanzierungswelle. Im Februar erhielt es innerhalb kurzer Zeit zwei Runden mit insgesamt fast 2 Milliarden Yuan, mit Investoren wie Top-Institutionen Yunfeng Capital und Sequoia Capital; im März folgte eine weitere Finanzierung von 1 Milliarde Yuan, die Bewertung stieg auf 20 Milliarden Yuan; danach erhielt es weitere 1,5 Milliarden Yuan – insgesamt sammelte das Unternehmen in nur drei Monaten 4,5 Milliarden Yuan ein.

Bild / Offizieller WeChat-Account von QianXun Intelligence

Was das Kapital so begeistert, ist ein markanter technischer Durchbruch: Im Januar dieses Jahres übertraf das Open-Source-Modell Spirit v1.5 von QianXun Intelligence in seiner Leistung das Pi0.5-Modell des führenden US-Unternehmens Physical Intelligence und wurde damit das erste chinesische Open-Source-Modell, das diesen Durchbruch erreichte. Gleichzeitig wurde sein technischer Wert schnell in industriellen Szenarien wie Einzelhandel und Fertigung bestätigt.

Bild / Offizieller WeChat-Account von QianXun Intelligence

Ein weiteres Unternehmen mit Modell-Fokus, WuJie Dynamics, setzt auf die doppelte Antriebskraft von latenten Weltmodellen und Verstärkendem Lernen. Seine Logik besteht darin, Roboter die physikalischen Gesetze der Welt verstehen zu lassen, anstatt nur Szenarien zu merken. Das bedeutet, dass Roboter jede unbekannte Tür betreten können, anstatt nur an vertrauten Orten zu laufen.

Im Juni 2026 erreichte das von WuJie Dynamics vorgestellte allgemeine Embodied-Gehirn MWA™ den ersten Platz weltweit in der RoboCasa GR1 TableTop-Liste, die gemeinsam von Einrichtungen wie der Stanford University initiiert wurde – es übertraf gängige Modelle wie ACE-EGO-0 und DIAL.

Bild / Offizieller WeChat-Account von WuJie Dynamics

Die „Edge-Rechenleistungs-Fraktion“ setzt bei der Bereitstellung von Großmodellen auf Edge-Geräten mit hoher Rechenleistung ein und betont lokale Echtzeitentscheidungen sowie die Fähigkeit zur Massenproduktion. In dieser Gruppe ist RuYi Dynamics unter der Leitung von Zhixing Technology bemerkenswert.

RuYi Dynamics konzentriert sich auf den Bereich der Roboter-Gehirne und hat die anfängliche technische und ingenieurstechnische Validierung auf Basis des Technologie-Stacks und der Erfahrungen mit der Massenproduktion im Bereich des autonomen Fahrens von Zhixing Technology abgeschlossen. Sein Kernprodukt, das Edge-Computing-Gerät Roboter-AI-Box, deckt Rechenleistungen von 80, 128 bis 560 TOPS ab und kann die Algorithmen der Embodied Intelligence auf Edge-Geräten zu einer modellgetriebenen Lösung wandeln. Gleichzeitig können Roboter durch die Kombination mit speziell für die Edge-Bereitstellung optimierten Architekturen von VLN (Vision-Language-Navigation) und VLA (Vision-Language-Action) die absolute Abhängigkeit von der Cloud aufheben und lokal effizient Echtzeit-Wahrnehmung, Schlussfolgerungen und Entscheidungen treffen.

Bisher wurde die technische Fähigkeit von RuYi Dynamics in mehreren realen Szenarien bestätigt. Neben dem oben erwähnten Fußballturnier für Roboter absolvierte das Team von RuYi Dynamics den Halbmarathon für humanoide Roboter in Yizhuang (Peking) dieses Jahres in weniger als zwei Stunden – durch die Entwicklung und Bereitstellung autonomer Navigations- und Hindernisvermeidungsalgorithmen. Sein eigenentwickeltes AI-Box-Produkt iRC100P (mit 128 TOPS AI-Rechenleistung) erhielt zudem einen Großserienbestellung von einem führenden inländischen Unternehmen für Embodied Intelligence und wurde erstmals ausgeliefert und bereitgestellt.

Darüber hinaus vereint die „Integrierte Fraktion von Körper und Gehirn“ Spitzenmodelle und eigenentwickelte Roboter-Körper, um durch die Zusammenarbeit von Software und Hardware einen geschlossenen Kreislauf zu bilden. Die Kernlogik dieser Fraktion besteht darin, sowohl den „Körper“ als auch die „Seele“ zu kontrollieren – XingHaiTu ist ein typisches Beispiel für diesen Weg.

Diese Logik klingt zwar überzeugend, hat aber offensichtliche Nachteile. Da sowohl Modelle als auch Roboter-Körper gleichzeitig entwickelt werden müssen und beide Bereiche Finanzmittel und Teams erfordern, stehen Unternehmen der integrierten Fraktion in der Regel unter höherem Cashflow-Druck als reine Software- oder reine Hardware-Unternehmen. Ob dieser Weg erfolgreich beschritten werden kann, hängt daher davon ab, ob das Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Finanzierungsrhythmus und Produktverwirklichung findet.

Die „Neuronale Architektur-Fraktion“ versucht, die Datenengpässe traditioneller VLA-Modelle zu umgehen und die Gehirnarchitektur auf der Grundlage der Bionik von Grund auf neu zu gestalten. ZhiPingFang ist ein Vorreiter in dieser Richtung.

Im Jahr 2026 stellte das Unternehmen das weltweit erste neuromorphe Embodied-Intelligence-System NeuroVLA vor, das das dreistufige System aus Großhirnrinde, Kleinhirn und Rückenmark des menschlichen Gehirns nachahmt. Im Gegensatz zu traditionellen Großmodellen, die ständig auf massive Daten und Rechenleistung angewiesen sind, ermöglicht NeuroVLA auf Basis der Funktionsweise des menschlichen Gehirns Robotern, mit weniger Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen.

Bild / Offizieller WeChat-Account von ZhiPingFang

Letztlich führen alle parallelen Wege zum gleichen Ziel.

Die VLA-Fraktion strebt nach maximalen Durchbrüchen bei den Modellfähigkeiten, die Edge-Fraktion besetzt den technischen Hochpunkt der Rechenleistungsbereitstellung, die integrierte Fraktion versucht, durch die Zusammenarbeit von Software und Hardware einen geschlossenen Kreislauf zu bilden, und die neuromorphe Fraktion gestaltet die Gehirnarchitektur auf bionischer Grundlage neu. Alle Akteure streben dasselbe Ziel an: Roboter dazu zu bringen, die Welt wirklich zu verstehen.

In Zukunft wird wahrscheinlich derjenige die Denkweise der nächsten Robotergeneration definieren, der vor der technischen Konvergenz den kommerziellen Kreislauf von Modellen bis zu S