WRC Vor-Ort-Beobachtung: Im ersten Jahr der praktischen Markteinführung von Embodied Intelligence hat Reconova seine auf die Produktivität ausgerichtete Antwort vorgelegt.
Am 19. August 2026 wurde der Welt-Roboterkongress (kurz WRC 2026) offiziell im Internationalen Messe- und Ausstellungszentrum Beiren Yichuang in Yizhuang, Peking, eröffnet.
Die Stimmung im Veranstaltungsort ist so heiß wie das Wetter draußen: Menschenmengen aus allen Regionen bewegen sich zwischen vier verschiedenen Ausstellungshallen und Robotern unterschiedlicher Größe und Form. In diesem Jahr nehmen mehr als 300 Unternehmen an der Ausstellung teil, 36 % mehr als 2025, mit über 2000 ausgestellten Exponaten. Für Unternehmen im Bereich der verkörperten Intelligenz ist dies sowohl eine Präsentationsplattform als auch eine Prüfung.
Nach einigen Jahren beeindruckender Auftritte und branchenweitem Trubel wird 2026 als das Jahr bezeichnet, in dem Roboter in die Produktionsszenarien eintreten und großflächig zum Einsatz kommen. Hinter dieser Entwicklung verbirgt sich ein Trend: Sowohl Unternehmen als auch die Öffentlichkeit sind nicht mehr nur an der Unterhaltungsfunktion von Robotern interessiert, sondern erwarten, dass sie wirklich in Produktion und Alltag Einzug halten.
Das bedeutet, dass Roboter spezifische Aufgaben verstehen, komplexe Veränderungen bewältigen und stabil Wert schaffen müssen. Bei der Ausführung von Arbeiten sollten sie dem Menschen immer ähnlicher werden.
Führende Unternehmen beschleunigen die Erkundung von Umsetzungswegen in verschiedenen Szenarien: Zum Beispiel konzentriert sich QY Robotics auf Fertigungsszenarien und erforscht die Anwendung von humanoiden Robotern bei Transport-, Be- und Entladeaufgaben in Fabriken, während Galaxy General in häufige Szenarien wie den Einzelhandel einsteigt, um den kommerziellen Wert von Robotern bei Erkennungs-, Greif- und Bedienvorgängen zu validieren.
Wie man hochwertige Szenarien findet, die Stabilität von Robotern verbessert und einen nachhaltigen geschäftlichen Kreislauf bildet, wird zum Schlüsselfaktor für den Wettbewerb in der nächsten Phase. Vor diesem Hintergrund beginnen immer mehr Unternehmen, die Definition von Robotern ausgehend von echten Produktionsaufgaben neu zu überdenken.
Reconova ist eines der repräsentativen Unternehmen in diesem Bereich. Auf der diesjährigen WRC hat Reconova den Arbeitsablauf des Gepäcktransports direkt auf den Messestand übertragen und eine Lösung für verkörperte Intelligenz für das Szenario des Flughafengepäcktransports vorgestellt. Der Xiaoyi-Gepäcktransportroboter greift den Koffer stabil vom Förderband, hebt ihn an und legt ihn sanft auf den Wagen – die gesamten Bewegungen sind flüssig und ruhig wie bei einem erfahrenen Arbeiter, während der radgetriebene humanoide Roboter mit zwei Armen daneben die Vorbereitungen für den Transport von flexiblem Gepäck trifft. Auf vier großen Bildschirmen lassen sich Echtzeitdaten zur erkannten Gepäckgröße, zum Greifdruck und zur Umgebungsbedingung einsehen. Neben Besuchern, die sich für Flughafenszenarien interessieren, bleiben viele Gäste aus Lagerhaltung, Logistik und Fertigungslinien vor dem Stand stehen: Der Transport ist zweifellos eines der großen gemeinsamen Szenarien in industriellen Umgebungen.
Derzeit ist sein Kernprodukt, der Xiaoyi-Gepäcktransportroboter, bereits in den Echtbetrieb zur Flugsicherung an Flughäfen in Ostchina für POC-Validierungen integriert. Rund 80 % des Standardgepäcks können von dem Roboter bearbeitet werden, während die restlichen nicht standardmäßigen und anomalen Gepäckstücke in Zusammenarbeit mit Menschen behandelt werden. Im Vergleich zu einer großen Anzahl von Robotern, die sich noch im Demo-Stadium auf Messeständen befinden, versucht Reconova, Roboter wirklich in die Produktionsprozesse von Flughäfen einzubringen.
Unter einer Vielzahl von Unternehmen, die während des Booms der verkörperten Intelligenz gegründet wurden, wirkt Reconova als 14 Jahre altes, bereits börsennotiertes etabliertes Unternehmen besonders auffällig. Es konzentriert sich seit Jahren auf vertikale Szenarien wie Zivilflughäfen. Nach Daten von Frost & Sullivan gemessen am Umsatz 2025 belegt Reconova den ersten Platz auf dem chinesischen Markt für visuelle Intelligenzprodukte für Zivilluftfahrtunternehmen mit einem Marktanteil von 8,7 %. Jetzt entwickelt es sich zu einem kommerziellen Roboterunternehmen mit Fokus auf Produktivität.
Im Gegensatz zu dem in der Branche üblichen Muster, zuerst Roboter zu bauen und dann passende Szenarien zu finden, wählt Reconova einen umgekehrten Weg: Es definiert Roboter ausgehend von den echten Produktionsanforderungen der Flughäfen. Es wird nicht einfach in den Flughafen eingebracht, sondern wächst auf natürliche Weise aus dem Flughafenszenario heraus.
Aufgrund dieser Besonderheit versucht der Prozess des gegenseitigen Erfolgs von Reconova und den Flughäfen zugleich eine Frage für die gesamte Branche zu beantworten: Wie kann verkörperte Intelligenz in komplexe B2B-Szenarien einsteigen und einen geschäftlichen Kreislauf bilden?
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Von einzelner Punktintelligenz zu systemischem Durchbruch: Roboter dazu bringen, echte Produktionsaufgaben zu lösen
Unter den mehr als 2000 Exponaten der WRC machen allgemeine humanoide Roboter, die die Vorstellung der Menschen von der zukünftigen Form von Robotern tragen, immer noch einen beträchtlichen Anteil aus.
Reconova hat sich nicht dafür entschieden, von Anfang an allgemeine Roboter zu entwickeln. Zhan Donghui, Gründer und Vorsitzender von Reconova, hat einmal erklärt, dass allgemeine Roboter nicht der Strategie von Reconova entsprechen, innerhalb von zwei bis drei Jahren kommerzielle Einnahmen zu erzielen. „Wir konzentrieren uns auf vertraute B2B-Szenarien für industrielle kommerzielle Roboter, um das verallgemeinerte Problem der verkörperten Intelligenz in spezifische Probleme in bestimmten Szenarien zu bündeln. Dadurch ist der technische Zyklus kürzer und die Umsetzung kommerzieller Werte schneller.“
Wie man schnell in die Produktion einsteigt und Szenarien umsetzt, ist eine Frage, über die Reconova schon seit dem Einstieg in die Branche der verkörperten Intelligenz nachdenkt. Daher hat sich Reconova dafür entschieden, zuerst mit dem besser bekannten Szenario des Gepäcktransports zu beginnen.
Jeder kennt Flughäfen gut, aber der Gepäcktransport ist eine harte Arbeit, die hinter den Kulissen stattfindet. Shi Miaohong, Vizepräsident von Reconova und General Manager der Abteilung für kommerzielle Roboter, erinnert sich noch an die Szene einer Untersuchung an einem Flughafen in einer zentralchinesischen Stadt: Im Sommer wiederholten die Gepäcktransportarbeiter in einem riesigen Lager ständig die Bewegungen, sich zu bücken, Gepäck zu heben und wieder abzulegen. Die meisten von ihnen sind über vierzig oder fünfzig Jahre alt, es gibt kaum junge Menschen. Shi Miaohong hat einen tiefen Eindruck davon behalten: Das Schrittzähler-Handy eines Arbeiters zeigte an, dass er in diesem Transportraum mehr als 20.000 Schritte zurückgelegt hatte. „Gepäcktransport ist eine Arbeit, die stark von menschlicher Arbeit abhängig ist, hohe Belastungen mit sich bringt und sehr eintönig ist“, sagt Shi Miaohong.
Auf technischer Ebene scheint der Transport zwar einfach zu sein, er birgt aber viele Besonderheiten. Im Vergleich zu relativ festen Produktionsumgebungen wie Fabriken ist der Flughafen selbst ein komplexeres dynamisches Szenario: Erstens muss täglich mit einer großen Anzahl von Gepäckstücken unterschiedlicher Größe, Material und Gewicht umgegangen werden, die Arbeitsobjekte sind nicht vollständig standardisiert. Zweitens bewegen sich im Gepäcktransportbereich normalerweise mehrere Subjekte wie Personen und Fahrzeuge gleichzeitig, sodass Roboter Änderungen der Umgebungsbedingungen in Echtzeit verstehen und Anpassungen vornehmen müssen.
Als Szenario mit hohem zuverlässigen Betrieb stellt der Flughafen extrem hohe Anforderungen an Stabilität und Sicherheit: Roboter müssen einen langfristigen, kontinuierlichen und stabilen Betrieb gewährleisten. Daher prüft das Flughafenszenario nicht nur die Wahrnehmungs- und Bedienfähigkeit von Robotern, sondern auch ihre Fähigkeit, komplexe Umgebungen zu verstehen, sowie ihre Ingenieurskompetenz zur kooperativen Integration mit bestehenden Geschäftsprozessen.
Für das Szenario des Gepäcktransports an Flughäfen hat Reconova seit 2025 die Erkundung entlang zweier unterschiedlicher technischer Wege vorangetrieben. Der eine Weg ist die Linie spezialisierter Roboter für die aktuellen Anforderungen der großtechnischen Produktion, nämlich der Xiaoyi-Gepäcktransportroboter, der hauptsächlich häufige Aufgaben wie den Massentransport und die Sortierung von Standardkoffern bis zum Beladen von Anhängern löst. Er kann sich an Standard-Hartkoffer unterschiedlicher Größe und Aufstellposition anpassen, automatisch den Platz im Anhänger erkennen und die Anordnung des Gepäcks planen, sodass er den Anforderungen des 7×24-Stunden-Kontinuierlichen Produktionsbetriebs am Flughafen gerecht wird. Der andere Weg ist die Entwicklung eines radgetriebenen humanoiden Roboters mit zwei Armen für komplexere flexible Bedienaufgaben, um die Fähigkeit zur Handhabung von weichen, unregelmäßigen Gepäckstücken wie Rucksäcken und Handtaschen zu erforschen und technische Reserven für die zukünftige Bearbeitung weiter nicht standardisierter Aufgaben zu schaffen.
Diesen April hat Reconova außerdem die selbst entwickelte technische Architektur für verkörperte Intelligenz VTFLA vorgestellt, die physische Feedbackfähigkeiten wie Kraft- und Tastsinn in das traditionelle VLA-Framework einbringt, um das Problem der stabilen Handhabung von flexiblen und unregelmäßigen Objekten wie Weichtaschen und Rucksäcken zu lösen. Im Gegensatz zu Standard-Hartkoffern sind Form, Material und Krafteinwirkung solcher Objekte komplexer, sodass es schwierig ist, sie nur anhand visueller Informationen vollständig zu beurteilen. Kraft- und Tastfeedback können die Kraftveränderung, den Kontaktzustand und das Rutschrisiko während des Greifvorgangs weiter erfassen und die Betriebsstrategie dynamisch an das Feedback anpassen.
In der echten Produktionsumgebung von Flughäfen verfolgt Reconova derzeit die Strategie, nicht die 100%ige Automatisierung auf einmal zu erreichen, sondern Roboter zuerst durch Mensch-Maschine-Kooperation in die Produktionsprozesse einzubringen. In der POC-Validierung im echten Flugsicherungsbetrieb an einem Flughafen in Ostchina können bereits rund 80 % des Standardgepäcks vom Xiaoyi-Gepäcktransportroboter bearbeitet werden, während die restlichen rund 20 % der weichen, unregelmäßigen, beschädigten und anderen anomalen Gepäckstücke durch menschliche Eingriffe behandelt werden.
Der auf der diesjährigen WRC ausgestellte radgetriebene humanoide Roboter mit zwei Armen steht für die Erkundung von Reconova im Bereich der flexiblen Arbeitsfähigkeit in der nächsten Phase. In der Zukunft hofft Reconova, dass allgemeinere Roboter nach und nach einen Teil der komplexen Aufgaben übernehmen, die derzeit noch von Menschen erledigt werden, und so den Arbeitsbereich von Robotern in den Produktionsprozessen stetig erweitern.
Shi Miaohong erklärt, dass Reconova aufgrund langjähriger Erfahrung das Problem des Gepäcktransports schon vor langer Zeit erkannt hat. Die Weiterentwicklung von einem einzelnen Roboter zu einer vollständigen Kettlösung spiegelt den gesamten strategischen Weg von Reconova wider: Ausgehend von echten Produktionsaufgaben werden zuerst durch ausgereifte spezialisierte Roboter die einzelne Punktautomatisierung und die Mensch-Maschine-Kooperation erreicht, dann entwickelt man sich schrittweise zu komplexerer flexibler Bedienung, Mehr-Roboter-Kooperation und autonomer Arbeit, um schließlich Roboter dazu zu bringen, an vollständigeren Produktionsprozessen teilzunehmen.
Dies stimmt mit der von der Politik geförderten intelligenten Entwicklung von Flughäfen überein. Die Zivilluftfahrtbehörde hat bereits Leitlinien herausgegeben, um die digitale Transformation, intelligente Anwendungen und intelligente Integration in der Zivilluftfahrt voranzutreiben. 2025 wurden weitere Umsetzungsrichtlinien veröffentlicht, die den Einsatz von KI-Technologien in wichtigen Szenarien wie dem Zivilluftfahrtbetrieb und der Logistiksicherung klar fördern. Vor diesem Hintergrund ist jetzt tatsächlich die Chance für Roboter, in die echten Geschäftsprozesse von Flughäfen einzusteigen.
Die Entwicklung zuerst und dann die Suche nach Szenarien kann die Entwicklung von Roboterhardware und Modellfähigkeiten fördern, aber bei der tatsächlichen Umsetzung gibt es auch Herausforderungen: Schließlich unterscheiden sich die Produktionsprozesse, Arbeitsanforderungen und Umfeldkomplexitäten verschiedener Industrien stark. Ob die Nachfrage wirklich existiert und ob ein Roboter einer einzigen Form direkt an alle Szenarien angepasst werden kann, sind sehr praktische Fragen.
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Nicht die optimalen Einzelindikatoren, sondern das optimale Gesamtsystem anstreben: Wie man wirklich in Produktionsprozessen Fuß fasst
Ähnlich wie das Ziel, nicht von Anfang an 100% automatisiert zu arbeiten, betont Shi Miaohong: „Wir glauben nicht, dass Roboter erst dann in echte Produktionsprozesse eintreten können, wenn sie 100 % aller Probleme gelöst haben.“ Das ist auch der Kernidee der vollständigen Gepäcktransportlösung von Reconova: Die Anforderungen an die Technologie werden nicht verringert, sondern man löst zuerst die wertvollsten und sichersten Aufgaben in der echten Produktion, lässt ausgereifte Fähigkeiten zuerst in die Produktion eintreten und iteriert dann kontinuierlich durch den Echtbetrieb.
Am Beispiel der Mensch-Maschine-Kooperation: Der Kern besteht nicht darin, einen festen Ersatzanteil für Roboter anzustreben, sondern je nach technischem Reifegrad und Produktionswert verschiedener Aufgaben die derzeit am besten geeignete Ausführungsart zu wählen: Häufige, standardisierte Aufgaben werden vorrangig an Roboter übergeben, während komplexe und anomale Aufgaben von Menschen abgesichert werden. Für Reconova ist der Schlüssel zur Messung der Kommerzialisierung von Robotern, ob sie vom ersten Tag an wirklich an der Produktion teilnehmen und Produktivität schaffen können.
Wenn Technik und Produkt fertig sind, ist die Integration in vorhandene Geräte, Prozesse und Szenarien ein entscheidender Schritt. Nach jahrelangem Betrieb haben Flughäfen ein ausgereiftes System von Produktionsabläufen und Infrastrukturen gebildet. Jede groß angelegte Umgestaltung ist mit Kosten, Sicherheitsrisiken und betrieblichen Auswirkungen verbunden. Eine der praktischen Herausforderungen bei der Einführung von Flughafenrobotern besteht nicht einfach darin, eine bestimmte Bewegung auszuführen, sondern darin, sich in das vorhandene Geschäftssystem zu integrieren.
Reconova betont „den Roboter an das Szenario anzupassen, statt das Szenario an den Roboter anzupassen“. Die dahinterstehende Logik besteht darin, die Hürden für den Einstieg von Robotern in echte Produktionsumgebungen zu senken. Shi Miaohong gibt Beispiele: Wenn der Raum eng ist, optimiert man die Struktur des Roboters; wenn groß angelegte Bauarbeiten nicht möglich sind, verwendet man modulares, segmentiertes Design; wenn Roboter derzeit nicht alle nicht standardmäßigen Gepäckstücke effizient und stabil bearbeiten können, löst man die Lang