Die verkörperte Intelligenz erlebt derzeit einen überhitzten Boom, wann wird sie endlich aus der Phase der „Demo-Level-Intelligenz“ heraustreten?

In den letzten zwei Jahren gab es im Technologiebereich keinen Bereich, der lauter und widersprüchlicher ist als die Embodied Intelligence.

Von Tesla, Boston Dynamics, Unitree, UBTECH bis hin zu einer Vielzahl von aufstrebenden humanoiden Roboterprodukten, die in dichten Iterationen erscheinen, von der vollständigen Verbreitung industrieller Roboter bis zur Pilotimplementierung von Haushaltsdienstrobotern – Embodied Intelligence wird als Kernträger der „nächsten KI-Revolution“ und der „universellen Intelligenz der physischen Welt“ angesehen.

Auf großen Technologiemessen und Pressekonferenzen treten humanoide Roboter und vierbeinige Roboter nacheinander auf: Sie gehen stabil, greifen präzise, weichen Hindernissen selbstständig aus und führen intelligente Gespräche. Alle Aktionen laufen reibungslos, als ob die KI bereits vollständig einen „physischen Körper“ besitzt und jederzeit in Fabriken eintreten, in Haushalten implementiert werden und menschliche Arbeit ersetzen könnte.

Das Kapital erhöht seine Investitionen noch rasanter: Die Bewertungen von Startups steigen sprunghaft an, große Konzerne steigen mit vollständigen Stacks ein, und die positiven Nachrichten aus der Industrie werden ständig veröffentlicht – es entsteht eine Situation, in der die vollständige Explosion und die kommerzielle Implementierung unmittelbar bevorstehen. Unter der lebhaften Oberfläche müssen wir uns einem Kernproblem stellen: Wie weit ist die derzeit populäre Embodied Intelligence eigentlich von der endgültigen Form der großflächigen kommerziellen Nutzung entfernt?

Hinter der Oberfläche technologischer Durchbrüche

In der ersten Hälfte des Jahres 2026 belief sich die Gesamtfinanzierung im inländischen Bereich der Embodied Intelligence auf 935 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von fast dem Fünffachen gegenüber der ersten Hälfte des Jahres 2025 entspricht. Es gab 322 Finanzierungsereignisse, ein Anstieg von 137 % im Vergleich zum Vorjahr. Allein im ersten Quartal gab es mehr als 50 Finanzierungsereignisse, und die kumulierte Finanzierung überstieg 200 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von fast 60 % im Vergleich zum Vorjahr entspricht.

Bis Ende Juni 2026 haben im inländischen Bereich der Embodied Intelligence etwa 18 Unternehmen eine öffentliche Bewertung von über 100 Milliarden Yuan erreicht. Derzeit stehen mehr als 20 Unternehmen in der Warteschlange für den Börsengang oder haben bereits Kapitalisierungspläne.

Die Liefermengen sind ebenfalls beeindruckend. Laut dem „Entwicklungsbericht der humanoiden Roboterindustrie 2026“ überstieg die Liefermenge humanoider Roboter in China in der ersten Hälfte des Jahres 2026 40.000 Einheiten, was einem globalen Anteil von 97 % entspricht. Der Marktumfang der chinesischen Embodied Intelligence stieg von 213,3 Milliarden Yuan im Jahr 2018 auf 915 Milliarden Yuan im Jahr 2025 und wird voraussichtlich im Jahr 2026 die Marke von einer Billion Yuan überschreiten.

Diese Zahlen zeichnen ein Bild einer blühenden und wohlhabenden Industrielandschaft. Auf der anderen Seite der Zahlen gibt es jedoch eine zunehmende Angst und Reflexion innerhalb der Branche.

Der Kernkonflikt der derzeitigen Embodied-Intelligence-Industrie ist die starke Trennung zwischen den extremen Demonstrationen im Trainingsbereich und den komplexen Arbeitsbedingungen in realen Szenarien – dies ist auch die Wurzel dafür, dass die Industrie scheinbar explodiert, aber tatsächlich langsam implementiert wird.

Der Welt-Roboter-Kongress 2026 bietet ein hervorragendes Beobachtungsfenster.

Pakete auf Sortiertischen greifen, Kaffee in Cafés zubereiten, Kleidung in Haushaltszenarien falten ... Die Arbeit ist fast zur Standardfähigkeit von Robotern geworden. Zwischen dem Messestand und der Fabrik besteht jedoch eine unüberwindbare Kluft. Viele Aufgaben, die reibungslos demonstriert werden, sind tatsächlich „speziell angepasst“ an feste Szenarien und Abläufe. Sobald unbekannte Materialien verwendet, Abläufe gestört oder sogar Licht und Schatten beeinflusst werden, verschlechtert sich die Leistung erheblich. Ein Mitarbeiter am Messestand gab offen zu, dass vor der Demonstration vor Ort vorübergehend Daten erfasst und „Feinabstimmungen“ vorgenommen wurden.

Dieses „offene Geheimnis“ spiegelt die unumgängliche Realität der derzeitigen Embodied-Intelligence-Industrie wider: Alle reibungslosen vollautomatischen Arbeiten sind im Wesentlichen die optimalen Lösungen in angepassten Szenarien, keine universellen Lösungen für reale Szenarien. Jede perfekte Roboterdemonstration ist eine hochgradig angepasste Aufführung, keine Darstellung einer replizierbaren und übertragbaren universellen Fähigkeit.

Obwohl die Embodied-Intelligence-Branche das Stadium der Konzeptvalidierung im Labor verlassen hat und eine Durchbruchssituation mit „fortschrittlichen Algorithmen, aktualisierter Hardware und ersten Versuchen in Szenarien“ gebildet hat, die die Intelligenzstufe der Roboter sprunghaft verbessert hat. Insgesamt weist die Iteration der Branche jedoch ein deutliches Ungleichgewicht auf: „Das Gehirn ist schnell, der Körper ist langsam, Demonstrationen sind stark, die Implementierung ist schwach“, und die Reife ist stark unausgewogen.

Derzeit konzentrieren sich die Kerndurchbrüche der Embodied Intelligence auf den Bereich der kognitiven Algorithmen. Das VLA-Modell (Vision-Language-Action) ist bereits zum Industriestandard geworden, das in der Lage ist, natürliche Sprachbefehle präzise zu verstehen, semantische Umgebungen zu erkennen und langfristige komplexe Aufgaben zu zerlegen. In standardisierten Szenarien wie Materialsortierung, Gütertransport und einfachen Hausarbeiten wurde die Genauigkeit der autonomen Entscheidungsfindung erheblich verbessert. Im Vergleich zur frühen einzelnen visuellen Erkennung kann das VLA-Modell einen vollständigen kognitiven Kreislauf erreichen: die Umgebung zu verstehen, Befehle zu verstehen, Schritte zu zerlegen und selbstständig auszuführen.

Auf der Grundlage der tiefen Integration von großen Modellen, Weltmodellen und multimodalen Wahrnehmungstechnologien befreit sich die Embodied Intelligence vollständig von den Einschränkungen voreingestellter Programme und passiver Reaktionen. Sie kann die Bewegung von Objekten und Veränderungen der Umgebung auf der Grundlage physischer Regeln vorhersagen. In standardisierten Szenarien wie Materialsortierung, Güterordnung und Geräteinspektion wurde die Erfolgsrate der Aufgaben erheblich verbessert, was den Sprung von „Reiz-Reaktion“ zu „aktive Wahrnehmung, logische Schlussfolgerung, autonome Entscheidungsfindung“ realisiert.

In Bezug auf die Wahrnehmung hat sich die Embodied Intelligence von einer einzelnen visuellen Wahrnehmung zu einem multimodalen integrierten Wahrnehmungskonzept aus „Vision + Kraftwahrnehmung + Tastsinn + Trägheit + Laser“ weiterentwickelt. Insbesondere die großflächige Anwendung hochpräziser Drehmomentsensoren und flexibler taktiler Sensoren löst das Problem, dass Roboter keinen Tastsinn und keine Kraftsteuerung haben. Sie können die Greifkraft adaptiv anpassen, um feine Operationen an zerbrechlichen Gütern und flexiblen Objekten durchzuführen, und die Fehlerrate bei Arbeiten erheblich senken.

In Bezug auf die Hardware-Engineering beschleunigt sich der Prozess der Lokalisierung, Gewichtsreduzierung und Hochpräzisierung der Kernkomponenten von Robotern. Kernhardware wie Servomotoren, Präzisionsreduziergetriebe, multimodale Sensoren und geschickte Roboterhände werden ständig weiterentwickelt. Die Freiheitsgrade humanoider Roboter steigen ständig an. Derzeit wurde im Engineering-Bereich die Nachbildung von 19 bis 23 Freiheitsgraden realisiert, sodass grundlegende bionische Aktionen wie Gehen, Greifen und Drehen ausgeführt werden können.

Die Kosten für Schlüsselhardware sind im Vergleich zu vor fünf Jahren stark gesunken. Führende Unternehmen haben sprunghaft verbesserte Serienproduktionskapazitäten erreicht, den Durchbruch von Tausenden auf Zehntausende Einheiten Produktionskapazität geschafft und die grundlegenden Voraussetzungen für die großflächige technische Implementierung erfüllt. Mobile Roboter und Roboterarme für industrielle Szenarien wurden bereits großflächig kommerziell genutzt, und ein positiver Kreislauf zwischen Serienproduktion und Kosten hat sich zunächst gebildet.

Der Trend zur Differenzierung bei der Szenarienimplementierung ist sehr ausgeprägt. Strukturierte Szenarien im industriellen Bereich wurden kommerziell implementiert. AGV-Mobile-Roboter, Sortierroboter und Inspektionsroboter werden weit verbreitet in Bereichen wie intelligente Fertigung, Lagerlogistik und Stromwartung eingesetzt, mit stabilen Einnahmen und Wiederverwendungswert.

Die reale Welt ist kein standardisiertes Testfeld. Anhäufung von Unrat in industriellen Werkstätten, Veränderungen der Helligkeit des Lichts, Abweichungen der Materialabmessungen, unordentliche Anordnung in Haushaltszenarien, dynamische Hindernisse, Bedienung flexibler Objekte, Wind und Regen, Steigungen und holprige Straßenverhältnisse in Außenszenarien wirken sich alle stark auf die Leistung von Robotern aus.

Derzeit gibt es in der Branche ein gemeinsames Problem: Die Leistung von Prototypen kann nicht auf die Serienproduktion übertragen werden, und die Demonstrationsfähigkeiten können nicht auf Implementierungsszenarien übertragen werden. Die meisten aktuellen Demonstrationen sind exklusive Ergebnisse, die Ingenieure nach wiederholter Kalibrierung, Anpassung und Parametereinstellung an die Umgebung vor Ort, die Position der Materialien und den Lichtwinkel erzielt haben. Es handelt sich nicht um eine universelle Intelligenzfähigkeit von Robotern, die Umgebungen selbstständig verstehen, sich anpassen und Fehler korrigieren können.

Die überwiegende Mehrheit der Roboter kann nur einzelne, einfache feste Aufgaben ausführen und sich nicht an dynamische, unstrukturierte reale Umgebungen anpassen. Ihre Generalisierungsfähigkeit, Störfestigkeit und Fehlertoleranz erreichen bei weitem nicht die Standards für die großflächige kommerzielle Nutzung. Aus diesem Grund befinden sich unstrukturierte Szenarien wie Haushaltsdienstleistungen, kommerzielle Begleitung und komplexe Außenarbeiten noch im Stadium von Pilotdemonstrationen und Prototyptests. Es wird noch einige Zeit dauern, bis sie weit verbreitet sind.

Drei grundlegende Engpässe müssen gelöst werden

Die Begeisterung des Kapitalmarktes, die Propaganda der Öffentlichkeit und die Förderung durch die Politik haben den industriellen Rhythmus der Embodied Intelligence stark vorgezogen. Die technologische Iteration, Szenarienvalidierung und Kostenoptimierung, die normalerweise 5-8 Jahre dauern würden, wurden auf 2-3 Jahre komprimiert, was direkt zu der peinlichen Situation führte, dass die technologische Entwicklung von der Kommerzialisierung getrennt ist.

Objektiv betrachtet steht die Branche derzeit noch vor drei unumgänglichen grundlegenden Herausforderungen, die auch der Kernbeweis dafür sind, dass sie noch nicht wirklich reif ist.

Erstens fehlt der Datenkreislauf, es gibt kein „ImageNet der physischen Welt“, und die intelligente Iteration gerät in eine Situation ohne Quelle.

Die schnelle Reifung großer Sprachmodelle beruht auf massiven, offenen und hochwertigen Textdaten im Internet, die einen effizienten Trainingskreislauf bilden. Aber als Intelligenzsystem, das mit der physischen Welt verbunden ist, hat die Embodied Intelligence bis heute keine standardisierte und großflächige physische Interaktionsdatensatz gebildet und ist in eine schwere „Datenknappheit“ geraten.

Im Gegensatz zu statischen Daten wie Text und Bildern benötigt die Embodied Intelligence Daten aus physischen Szenarien wie Kraftwahrnehmung, Tastsinn, Verformung, Reibung und dynamische Interaktion, und vor allem eine große Anzahl von Daten aus Fehlversuchen, um die Optimierung des Modells zu unterstützen.

Derzeit gibt es hauptsächlich zwei Arten von Datenquellen in der Branche, die beide offensichtliche Mängel aufweisen:

Erstens Simulationsdaten, die in großen Mengen generiert werden können, aber die Physik-Engine kann die flexible Verformung, Fluidbewegung und feine Reibungsunterschiede der realen Welt nicht perfekt nachbilden, es besteht eine unüberwindbare „Sim-to-Real-Lücke“;

Zweitens reale Messdaten von echten Geräten, die eine hohe Authentizität aufweisen, aber die Erfassungskosten sind extrem hoch, die Effizienz ist sehr gering, und die Datensilos zwischen den Unternehmen sind schwerwiegend, es gibt doppelte Investitionen und keine gemeinsame Nutzung, was die Iterationskosten der Branche stark erhöht.

Noch wichtiger ist, dass die Szenarien der realen physischen Welt unendlich zufällig sind. Kleine Veränderungen von Beleuchtung, Temperatur, Material und räumlicher Anordnung können dazu führen, dass die Entscheidungsfindung des Roboters fehlschlägt. Ohne einen einheitlichen physischen Weltdatensatz und Bewertungsstandards kann die Generalisierungsfähigkeit des Modells niemals einen qualitativen Durchbruch erzielen. Dies ist der Kernursprung dafür, dass die Embodied Intelligence schwer aus der „Demonstrations-Intelligenz“ herauskommen kann.

Zweitens führen die doppelte Obergrenze von Hardwareleistung und Akkulebensdauer zu einer schwer unzureichenden Implementierungsfähigkeit.

Derzeit gibt es in der Branche allgemein das Problem, dass „das Gehirn fortgeschritten ist, aber der Körper schwach ist“, und die Fähigkeit des Hardware-Engineerings wird zur größten Schwachstelle.

Einerseits schränkt die Akkulebensdauer die Szenarienimplementierung stark ein. Derzeit beträgt die einmalige Akkulebensdauer der gängigen humanoiden Roboter nur 90-120 Minuten, was den Anforderungen an den kontinuierlichen Betrieb von 8-20 Stunden in industriellen Szenarien überhaupt nicht gerecht wird. Selbst die fortschrittliche Festkörperbatterietechnologie hat noch einen technologischen Zyklus von fast zehn Jahren vor sich, bis sie großflächig implementiert wird und Durchbrüche bei der Akkulebensdauer erzielt. Die Schmerzpunkte von kurzer Akkulebensdauer und häufigem Aufladen führen dazu, dass die Roboter überhaupt keine Fähigkeit zum normalen Betrieb haben.

Andererseits sind die Fähigkeiten zur geschickten Bedienung und Echtzeitsteuerung unzureichend. Die menschliche Hand hat 27 Freiheitsgrade und kann feine, flexible komplexe Operationen ausführen, aber die derzeitige Ingenieurstechnologie kann maximal 23 Freiheitsgrade nachbilden, und seit vier Jahrzehnten wurde kein bahnbrechender Fortschritt erzielt. In Szenarien wie dem Greifen flexibler Objekte, dem Ordnen unregelmäßiger Güter und feinen Operationen ist die Fehlertoleranz von Robotern sehr gering. Gleichzeitig benötigt die Inferenz des VLA-Modells 50-100 ms, aber die meisten dynamischen Betriebsszenarien erfordern eine Echtzeitsteuerungsantwort von 20-100 Hz. Die unzureichende Übereinstimmung von Rechenleistung und Hardware führt leicht zu Problemen wie verzö