Innerhalb eines halben Jahres belief sich das gesamte Finanzierungsvolumen auf über 93,5 Milliarden Yuan, und Roboter treten nun in die Ära des „8-Stunden-Arbeitszeitmodells“ ein.

Im Jahr 2026 hat die Branche der Embodied Intelligence heimlich den Wendepunkt überschritten.

Auf der gerade zu Ende gegangenen Welt-Roboter-Konferenz 2026 (WRC) transportieren Roboter noch immer Kisten, bereiten Kaffee zu, falten Kleidung und sortieren Gegenstände. Es scheint, dass sich im Vergleich zu der auf der letztjährigen Konferenz gezeigten Leistung kaum etwas geändert hat, aber Branchenkenner spüren bereits ein völlig anderes "Wassergefühl".

„In diesem Jahr wird die Gesamtliefermenge von Robotern aller Größenordnungen voraussichtlich etwa 70.000 Einheiten erreichen“, sagte Liu Dong, Gründer von Xingyuanzhi, gegenüber *China Entrepreneur*.

Nicht nur die Menge hat sich verändert. Die Einschätzung von Yang Haibo, Mitbegründer von Guanglun Intelligence vom Anfang des Jahres, wird gerade wahr: „2026 ist das erste Jahr der Skalierung von Embodied-Intelligence-Daten und zugleich das Übergangsjahr von Demo-Vorführungen zur industriellen Umsetzung.“

Auf den Messeständen der WRC 2026 zeigen die Hersteller von Roboterkörpern oder Modellen nicht mehr nur Demos, sondern die meisten Ergebnisse stammen aus echten Bestellungen oder POC (Proof of Concept): Wujie Power hat den mit dem koreanischen Kaffeeunternehmen HOLLYS Coffee kooperierenden Raum der „Mensch-Roboter-Symbiose“ auf die Messe gebracht; Xinghaitu hat das mit JD.com kooperierende Roboter-Vorlager 1:1 nachgebildet; Zibianliang ließ Roboter vor Ort Kleidung falten, Takeaway-Lieferungen abholen, Blumen gießen und Katzenstreu säubern …

Foto: Kong Yuexin

Darüber hinaus sind Logistiksortierung, unbemannter Einzelhandel, Transport und Kommissionierung in Fabriken die am stärksten besetzten Szenarien in diesem Jahr. Fast jedes Unternehmen, das sich mit Roboter-KI befasst, zeigt mindestens ein bis zwei umsetzbare oder bereits umgesetzte Fälle.

Ein Branchenkonsens bildet sich heraus. Liu Dong ist der Ansicht, dass sich die Branche von der Forschungsphase zur Bereitstellungsphase bewegt, also Roboter in realen Umgebungen eingesetzt werden, um echte Arbeit anstelle von Menschen zu verrichten.

Xi Yue, Mitbegründer von Xingdong Jiyuan, teilt eine ähnliche Ansicht. Seiner Meinung nach sind die Kooperationen zwischen Roboterunternehmen in der Branche und verschiedenen Kunden oder vertikalen Szenarien heute alle real. Diese Kunden stammen aus Branchen wie Automobil, 3C, Logistik und Einzelhandel. Und im Jahr 2025 haben diese großen Industrieunternehmen oder traditionellen Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit Robotern zur POC-Validierung und Datenerfassung fast „ohne Rücksicht auf die Kosten“ gearbeitet. Im Jahr 2026 beginnen die Kunden, den ROI ernsthaft zu berechnen, was besonders im Logistikbereich deutlich wird. In industriellen Szenarien gibt es zudem klare harte Anforderungen an Effizienz und Stabilität, was sich vollständig von der früheren Erstellung von Demos unterscheidet.

Obwohl das endgültige Ziel aller Unternehmen immer noch darin besteht, in Privathaushalte einzuziehen, ist dies nach Ansicht der meisten Branchenkenner erst in mindestens 5 Jahren zu erwarten. Was in der aktuellen Phase zu tun ist, ist es, umsetzbare Szenarien zu finden, die Generalisierungsfähigkeit bei der echten Arbeit zu trainieren und sich auf das endgültige Ziel vorzubereiten.

„8-Stunden-Arbeitstag“

„2025 ist das erste Jahr der Massenproduktion von humanoiden Robotern, 2026 ist das erste Jahr der Massenproduktion von Betriebsintelligenz“, erklärte Zhang Yufeng, Gründer und CEO von Wujie Power, in einem Interview.

Die direkte Ausprägung dieser Veränderung ist, dass die auf der WRC ausgestellten Roboter längere Zeit kontinuierlich arbeiten und Aufgaben mit längeren Abläufen autonom erledigen können. Mehrere Unternehmen gaben an, dass ihre Roboter bei ausreichender Akkuleistung derzeit stabil 6 bis 8 Stunden arbeiten können. Die Arbeitsdauer hat sich von „einer Stunde“ auf „einen Tag“ verlängert, dahinter verbirgt sich die systematische Verbesserung der Modellfähigkeit, des Datenumfangs und der Hardware-Stabilität.

Auf dem Stand von Qianxun Intelligence kann Moz1 nach Erhalt der Anweisung „Wohnzimmer aufräumen“ Teilaufgaben wie „Cola in den Kühlschrank stellen“, „Schüsseln in den Geschirrspüler legen“ und „Müll in den Mülleimer werfen“ selbstständig zerlegen und die Ausführungsreihenfolge planen. Während der Demonstration kann Moz1 die Route anpassen, selbst wenn die Mitarbeiter die Position von Gegenständen vorübergehend ändern, ohne dass neue Anweisungen übermittelt werden müssen. Während der halbstündigen Demonstrationszeit hat Moz1 ständig selbst gedacht und Aufgaben ausgeführt, ohne Unterbrechung.

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In dem Logistiksortierbereich von Zibianliang-Robotern sortieren die Roboter mit zwei mechanischen Armen in Kombination mit Greifern kontinuierlich echte Pakete mit völlig zufälliger Größe, Form und Material. In einem Livestream eine Woche vor der WRC erreichten die Zibianliang-Roboter eine Sortiereffizienz von 1816 Einheiten pro Stunde. Die Mitarbeiter erklärten, dass diese Geschwindigkeit bedeutet, dass der gesamte Vorgang ferngesteuerungsfrei ist und vollständig von den Robotern autonom erledigt wird.

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Warum können die Roboter auf der WRC im Jahr 2026 einen deutlichen Sprung in der Komplexität der Aufgabenausführung erreichen?

Zuerst die Verbesserung der Modellfähigkeit. Die Kombination aus Weltmodell und VLA wird zunehmend zum Branchenkonsens, was die Generalisierungsfähigkeit von Embodied-Modellen schnell iterieren lässt. Liu Dong erklärte, dass die in der Branche zuvor weit verbreitete VLA-Strategie eine enge Kopplung zwischen Modell und Roboter erfordert. Jede Änderung der Gelenklänge oder des Motors eines Roboters führt zu einer Verformung der ausgegebenen Aktionen, das Modell kann nicht direkt migriert werden, was wiederum dazu führt, dass Modellentwickler für das Training einen festen Roboterkörper benötigen.

Das Forschungsteam von Xingyuanzhi hat herausgefunden, dass das interaktive Weltmodell die Entkopplung von Roboter und Modell erreichen kann: Das Vortraining basiert auf Daten, die ohne Roboter gesammelt werden, sodass das Modell von Natur aus die Fähigkeit zur Generalisierung über verschiedene Roboter hinweg besitzt. „Mit einer kleinen Menge echter Roboterdaten zur Abbildung kann die Vortrainingsfähigkeit des Weltmodells auf verschiedene Roboter übertragen werden. Diese Übertragung erfolgt sehr schnell, die unterschiedliche Modellarchitektur bringt die Fähigkeit zur Übertragung über verschiedene Roboter hinweg mit sich“, sagte Liu Dong.

Xi Yue fügte hinzu: „Heute verfügt das Modell selbst über eine gewisse Zero-Shot-Fähigkeit, sodass es schnell von einem Szenario auf ein anderes kopiert und in gewissem Maße direkt bereitgestellt werden kann. Für eine weitere Optimierung, um die vom jeweiligen Standort angestrebte Effizienz zu erreichen, sind möglicherweise 1 bis 2 Tage nachfolgendes Training erforderlich.“ Früher dauerte die Migration von einem Szenario zu einem neuen zwei Monate, heute können alle Probleme innerhalb einer Woche gelöst werden. Die Verbesserung der Bereitstellungsgeschwindigkeit treibt die Möglichkeit der skalierten Vervielfältigung direkt voran.

Mo Lei, Vizepräsident und Leiter der Strategie von Zhi Pingfang, gab die Antwort aus der Perspektive des „Einsatzes zur Arbeit“: „Das Modell muss leistungsstark sein, damit der Roboter nach dem Eintritt in die Fabrik nicht nur eine Aufgabe erledigt, sondern lange mehrstufige Aufgaben abschließt.“ Aber er betonte gleichzeitig, dass die Hardware-Stabilität ebenso entscheidend ist: „Kann er 8 bis 16 Stunden am Tag kontinuierlich arbeiten und 30 Tage im Monat ohne Ausfall funktionieren?“

Neben den Modellen steigt auch das Datenvolumen stark an. Neben den selbst erfassten Daten verschiedener Unternehmen beginnen auch Datenerfassungsunternehmen und professionelle Einrichtungen mit der Akkumulation. Die Datenquellen sind vielfältiger, z. B. Simulationen, synthetische Daten, Daten von echten Robotern und Daten aus dem echten Betrieb.

Yang Haibo gab an, dass der Datenbedarf der Kunden im Jahr 2026 das Hundert- bis Tausendfache des Vorjahres beträgt, von mehreren hundert oder tausend Stunden auf hunderttausende oder sogar Millionen Stunden angestiegen ist. Gleichzeitig mit dem Wachstum des Datenvolumens „steigen die Anforderungen an Datenqualität und -vielfalt ständig, was die Schwierigkeit der Datenerfassung erhöht“.

Er gab ein Beispiel: Ein Kunde verfolgt die Vielfalt bis zum Äußersten, sodass „unter einer Person und einem Szenario nur ein Datensatz erfasst wird“. Die Vielfalt umfasst nicht nur Personen und Szenarien, sondern auch Verteilungen, Haltungen, Lichtverhältnisse usw. „Die Genauigkeit der Annotation steigt ebenfalls, die Anforderungen an Dinge wie die Einhaltung der Bildgrenzen durch Hände und die Genauigkeit des Annotationsformats werden stark erhöht.“

„Dass die KI sich auf Daten konzentriert, ist ein Branchenkonsens“, fasste Yang Haibo zusammen. „Die größte Ausprägung im Embodied-Bereich ist die angebotsgetriebene Entwicklung – die Entwicklung von Datenanbietern treibt die Evolution der Modelle voran. Die Qualität, der Umfang und die Vielfalt der Daten verbessern die Fähigkeit der Modelle, was eine völlig andere Veränderung als in der Vergangenheit ist.“

Die Beschaffung von Bestellungen ist das Kernthema

Am 19. August ging Unitree Technology an die Börse Shanghai Sci-Tech Innovation Board (STAR Market) mit einem Ausgabepreis von 150,8 Yuan, der Eröffnungskurs erreichte sofort 1100 Yuan. Nach Unitree ist der Börsengangsboom von Embodied-Intelligence-Unternehmen eingetreten. Nach unvollständigen Statistiken gibt es im Jahr 2026 bereits mehr als 20 Embodied-Intelligence-Unternehmen, über die berichtet wurde, dass sie Börsenpläne oder Kapitalisierungsvereinbarungen haben. Darüber hinaus haben nach Erkenntnissen von *China Entrepreneur* bei Besuchen vor Ort auf der WRC mehrere weitere Unternehmen bereits geheim ihre Börsenanmeldung eingereicht.

Der Primärmarkt wird zudem immer heißer. Nach Statistiken von IT Juzi belief sich der Gesamtfinanzierungsbetrag im inländischen Embodied-Intelligence-Sektor im ersten Halbjahr 2026 auf 93,5 Milliarden Yuan, was einer 5-fachen Steigerung gegenüber dem gleichen Zeitraum im Jahr 2025 entspricht.

Foto: Kong Yuexin

Das Geld fließt herein, aber die Branchenhürden steigen ebenfalls. Viele Unternehmen gaben an, dass die Investoren auf dem Primärmarkt bei der Bewertung von Projekten im späteren Entwicklungsstadium mehr Wert auf Liefermenge, Umsatz und skalierte Umsetzung des Unternehmens legen.

Auf der anderen Seite benötigen Embodied-Intelligence-Unternehmen selbst auch Szenarien. Um Modelle zu trainieren, muss man in realen Umgebungen arbeiten und echte Datenrückflüsse erhalten, um die Skalierung der Modelle zu erreichen.

Die zentralen Themen von Embodied-Intelligence-Unternehmen im Jahr 2026 sind Modelle, Szenarien und Bestellungen. Wie Szenarien ausgewählt werden, ist eine Frage, über die jeder Hersteller von Roboterkörpern und Modellen nachdenkt.

„Wir müssen Szenarien finden, die sowohl schwierig sind, eine vielfältige Verteilung aufweisen als auch vervielfältigt werden können“, sagte Zhang Yufeng.

Neben industriellen Szenarien wie der Automobilindustrie präsentierte Wujie Power auf der WRC insbesondere das „von Menschen und Robotern gemeinsam betriebene Café“. Zhang Yufeng enthüllte, dass Wujie Power im September bis Oktober dieses Jahres eine große Versioneniteration und umfangreiche Testvalidierung durchführen wird. Die Wahl des Café-Szenarios erfolgt, weil „der Hintergrund ausreichend generalisierbar und die Aufgabe ausreichend konkret ist“. Zhang Yufeng ist der Ansicht, dass die Vervielfältigung zwischen Kettenläden stark ist, was für die technologische Iteration wertvoll ist.

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In der Geschäftsstrategie konzentriert sich Wujie Power hauptsächlich auf den Verkauf von kompletten Geräten und hat die Liefermenge für dieses Jahr auf mehrere hundert Einheiten festgelegt. Zhang Yufeng erklärte eindeutig, dass das Unternehmen die Bereiche Industrie, Gewerbe und Entwickler-Ökosystem angreifen wird: „Die vertikalen Szenarien, die wir selbst gestalten können, sind begrenzt, wir brauchen mehr Ökosystempartner, die uns bei der Umsetzung der Szenarien helfen.“

Um „den Preis pro Gerät angemessen zu halten“, sagte Zhang Yufeng, dass Wujie Power Szenarien mit hohen Personalkosten wählen wird, sodass die wirtschaftliche Rechnung beim Ersetzen von Personal aufgeht. Daher stammen viele Großkunden von Wujie Power aus dem Ausland. Zhang Yufeng fasste zusammen, dass der Kern aus zwei Rechnungen besteht: Welches Budget wird eingespart und welcher kommerzielle Wert wird erzeugt, also Kundenanziehung und Kosteneinsparung. „Wenn diese beiden Rechnungen aufgehen, haben alle die