In Roboterwettbewerben werden zunehmend die "einseitig begabten" Roboter ausgeschieden.

100 Meter in 8,64 Sekunden laufen – der Moment, in dem der humanoide Roboter Tiangong Ultra den menschlichen Rekord bricht, ist eines der aufregendsten Bilder bei der diesjährigen Weltspiele für humanoide Roboter. Sein kleinerer Teamkollege Tiangong Omni gewann mit 45,66 Sekunden den Titel in der 400-Meter-Kleinklasse, und seine amüsante Laufpose mit den Händen vor dem Gesicht verbreitete sich ebenfalls schnell in den sozialen Netzwerken.

Auf der anderen Seite der Strecke war die Atmosphäre viel ruhiger. Bei den Szenariowettbewerben wurden die Roboter einheitlich in verschiedene Aufgaben eingesetzt, die Bereiche wie das Laden von Neufahrzeugen mit alternativen Antrieben, die Buchsortierung, Hoteldienstleistungen, industrielle Bedienungen, Garteninspektionen und Notfallrettung abdecken. Diese Projekte weisen selten die dramatischen Szenen auf, wenn Rekorde aufgestellt werden, entsprechen aber eher den Szenarien, für die Menschen bereit sind, für Roboter zu zahlen.

Die beiden Wettbewerbsarten stellen genau zwei schwierige Probleme der Branche für humanoide Roboter in derselben Halle vor: Auf der einen Seite werden die körperlichen Grenzen herausgefordert, auf der anderen Seite wird der Abschlussgrad realer Aufgaben geprüft.

Das Beijing Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd. (im Folgenden als „Beijing Humanoid“ bezeichnet) hat eine hervorragende Leistung erbracht. Es nahm mit vier Robotern – Tiangong Ultra, Tiangong Omni, Tiangong 3.0 und Tianyi 2.5-TE – an 41 Projekten teil und gewann schließlich 15 Gold-, 12 Silber- und 18 Bronzemedaillen, womit es die Gesamtmedaillenzahl anführte (Daten stammen aus der offiziellen Mitteilung). Es belegte sowohl bei den Sportwettbewerben als auch bei den Szenariowettbewerben Spitzenplätze und gehört zu den wenigen Allround-Talenten bei dieser Veranstaltung.

Noch interessanter ist, dass diese Leistungsübersicht, die stark an das „Zeigen der Muskeln“ eines kommerziellen Unternehmens erinnert, von einem Innovationszentrum stammt, das gemeinsam von Staat und lokaler Regierung aufgebaut wurde. Kommerzielle Unternehmen beweisen ihre Stärke in der Regel durch Aufträge. Beijing Humanoid konzentriert sich auf die Gegenwart und investiert gleichzeitig stark in Technologien, deren Marktrendite noch unklar ist. Jetzt erreicht dieser Plattformansatz mit höherem Investitionsaufwand und längerem Zyklus seine Erntephase.

01. Die Roboter-Wettbewerbsstätte eliminiert die „Einseitig Begabten“

In den letzten Jahren waren humanoide Roboter besonders gut darin, Aufmerksamkeit zu erregen: Ein nur zehnsekündiges Video, in dem sie boxen oder tanzen, kann eine riesige Menge an Aufmerksamkeit erhalten. Aber bei den Spielen stehen sie vor einer völlig anderen Umgebung: Keine Wiederholung, keine Nachbearbeitung, unter Live-Übertragung, unzähligen Handykameras und Scheinwerfern lässt die Wettbewerbsstätte die wahren Fähigkeiten der Roboter unter der Kontrolle von Stoppuhr und Aufgabenregeln offenlegen.

Was die Spannung angeht, steht die Leichtathletik definitiv auf der Liste. Bei 100 Metern kommt es auf die Sprungkraft an, bei 400 Metern wird die Kurvenkontrolle geprüft, bei 1500 Metern müssen Geschwindigkeit und Energieverbrauch gleichzeitig berücksichtigt werden. Tiangong Ultra hat nicht nur den schnellsten 100-Meter-Rekord von 8,64 Sekunden aufgestellt, sondern auch Gold bei 400 Metern mit 38,15 Sekunden und einen überzeugenden Sieg bei 1500 Metern mit 2 Minuten 21,64 Sekunden errungen. Sobald die Geschwindigkeit des Roboters steigt, ist dies eine enorme Herausforderung für Gelenke, Motoren und Steuersysteme.

Je schneller der Roboter ist, desto größer sind die Aufprallkräfte bei der Landung und die Belastung der Gelenke, desto höher wird auch die Motortemperatur. Dies erfordert, dass das Entwicklungsteam ein Gleichgewicht zwischen Körpergewicht, Antrieb und Wärmeabfuhr findet, und der Algorithmus muss den Gang jederzeit korrigieren. Jeder Ausfall in einem Glied kann zum sofortigen Verlust des Wettkampfs führen.

Die Regeln der Szenariowettbewerbe sind noch komplexer. Nehmen wir das „intelligente Ladungsdienstposten“ als Beispiel: Der Roboter muss die Ladedeckel von drei Autos öffnen und dann die Aktionen zum Greifen, Einstecken und Herausziehen des Ladesteckers korrekt ausführen. Die Buchsortierung ist ähnlich: Der Roboter muss die Position von Büchern und Regalen beurteilen lernen, um korrekt „greifen“ und „ablegen“ zu können. Selbst wenn sich die Umgebung um ihn herum ändert, kann der Roboter die Aufgabe weiterhin erledigen – das ist genau die Manifestation seiner Generalisierungsfähigkeit.

Bei der Abschlusszeremonie ist das „fünf umfassende Disziplinen“ als Abschlussveranstaltung des Szenariowettbewerbs eher ein vollständiger Querschnitt der technischen Philosophie von Beijing Humanoid. Tiangong 3.0 gewann sowohl Gold als auch Silber dank der Technologie der allgemeinen Ganzkörpersteuerung (WBC) und wurde zudem der einzige zweibeinige humanoide Roboter, der eine Goldmedaille im Szenariowettbewerb gewann. Anders als in der Branche, wo die Ganzkörpersteuerung meist für Darstellungsaktionen wie Tanzen oder Turnen verwendet wird, treibt Beijing Humanoid WBC weiter zur Ausführung realer Aufgaben voran. Dies erfordert, dass der Roboter nicht nur „Aktionen ausführen kann“, sondern bei fortlaufenden Aufgaben gleichzeitig läuft, wahrnimmt und bedient, Beine, Rumpf und Arme einheitlich koordiniert und während der Bewegung vollständige Ganzkörperaktionen wie Greifen, Tragen und Interaktion abschließt.

Dahinter müssen komplexe Probleme wie dynamisches Gleichgewicht, Mehrfachkontaktbeschränkungen, Hand-Fuß-Koordination und äußere Störungen gleichzeitig gelöst werden, was höhere Anforderungen an Steuergenauigkeit, Echtzeitfähigkeit und Robustheit stellt.

Wenn die Leichtathletik die momentane Leistung an die Grenzen treibt, prüfen Szenarienaufgaben eher die Zuverlässigkeit und Generalisierungsfähigkeit des Roboters. Beide Fähigkeiten sind unverzichtbare Puzzleteile, die allgemeine humanoide Roboter ergänzen müssen. Besonders in fehlerintoleranten Szenarien wie Fabriken oder Rettungseinsätzen kann ein einziger Fehler den gesamten Prozess unterbrechen oder sogar Sicherheitsrisiken verursachen.

Es ist nicht einfach, beide Fähigkeiten zu berücksichtigen. Der Körper muss schnell auf Modellanweisungen reagieren und Abweichungen während der Ausführung sofort an das System zurückmelden. Je schneller die Geschwindigkeit ist, desto kürzer ist die Zeit für Fehlerkorrekturen; je länger die Aufgabe dauert, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit von Fehlerakkumulation. Algorithmen und Hardware müssen in zahlreichen praktischen Erfahrungen wiederholt aufeinander abgestimmt werden – das ist auch der Grund, warum Embodied Intelligence schwieriger ist als reine Softwaremodelle.

Bei dieser Veranstaltung schickte Beijing Humanoid vier „Prüflinge“ mit klarer Aufgabenteilung aus. Tiangong Ultra ist für Sprints, Langstreckenläufe und Springen zuständig und treibt die hochdynamische Bewegungsfähigkeit nach oben. Der kleinere Tiangong Omni ist für Sprints und Hindernisläufe zuständig, um die wahrnehmende Bewegung und agile Steuerung zu validieren. Tiangong 3.0 ist für die fünf umfassenden Disziplinen zuständig und meistert Herausforderungen wie Cheerleading, Gewichtheben, Tauziehen und Notfallaufgaben, wobei er die fünf Disziplinen mit deutlichem Vorsprung gewann. Tianyi 2.5-TE ist für Arbeitsaufgaben wie das Laden von Neufahrzeugen mit alternativen Antrieben und die Buchsortierung zuständig und demonstriert die Fähigkeit zur langwierigen Arbeitsabläufen.

Schließlich belegten sie nicht nur den ersten Platz in der Gesamtmedaillenliste, sondern wurden auch zu dem seltenen Unternehmen bei dieser Veranstaltung, das an zwei Fronten – Sportwettbewerbe und Szenariowettbewerbe – kämpfte und beide Erfolge erzielte.

02. Wie das Allround-Team ausgebildet wurde

Warum hat unter allen Herstellern von Embodied Intelligence der nationale Innovationszentrum den ersten Platz in der Medaillenliste belegt? Das geht auf seinen Plattformansatz zurück.

Im November 2023 gründeten Unternehmen wie Jingcheng Electromechanical, UBTECH, Xiaomi Roboter und Yizhuang Roboter gemeinsam Beijing Humanoid. Bei der Gründung legte es die allgemeine Roboterstruktur und das Embodied-Intelligenz-Modell als gemeinsame technische Forschungsrichtung fest. Im April 2024 wurde die Mutterplattform für Roboter „Embodied Tiangong“ veröffentlicht; im März des folgenden Jahres erschien die allgemeine Embodied-Intelligenz-Plattform „Huisi Kaiwu“.

Im selben Jahr wurde Beijing Humanoid zum national-lokal gemeinsamen aufgebauten Innovationszentrum für Roboter mit Embodied Intelligence aufgestuft, und die parallele Entwicklung von Hard- und Software wurde zum Kern seines Plattformansatzes.

„Embodied Tiangong“ ist eine erweiterbare Grundstruktur für Roboter, an der Gelenksysteme, mechanische Konfigurationen und Bewegungsfähigkeiten gesammelt werden, bevor Produkte wie Tiangong Ultra und Tiangong Omni entstehen. „Huisi Kaiwu“ verwendet die Architektur „Entscheidung des Embodied-Großhirns, Ausführung des Embodied-Kleinhirns“: Das Großhirn ist für die Analyse von Anweisungen und Vor-Ort-Informationen zuständig, das Kleinhirn wandelt Entscheidungen in Aktionen um.

Sowohl die sportlichen Aufgaben als auch die Szenarienaufgaben basieren auf diesen beiden Plattformen. Die vier Roboter kämpfen getrennt, teilen aber dahinter dieselbe technische Logik: Ein Gehirn für mehrere Roboter, eine Technologie für mehrere Anwendungen – das löst die zwei realistischsten Kostenprobleme von Robotern: Entwicklungszeit und Lieferkosten.

„Ein Gehirn für mehrere Roboter“ bedeutet die Wiederverwendung über verschiedene Roboterstrukturen hinweg. Herkömmliche Robotersysteme werden in der Regel um eine einzelne Roboterstruktur herum entwickelt. Nach dem Wechsel der Struktur muss das „Gehirn“ ebenfalls von Grund auf neu entwickelt werden. Das von Beijing Humanoid in diesem Jahr veröffentlichte einheitliche Embodied-Modell Pelican-Unify löst genau dieses Problem: Dieselbe Steckaufgabe muss nicht neu trainiert werden, wenn sie auf einen anderen Roboter übertragen wird. Das reduziert nicht nur wiederholte Entwicklungsarbeiten, sondern lässt auch ein Modell und Datensätze mehr Produkten dienen.

„Eine Technologie für mehrere Anwendungen“ ermöglicht die Übertragung von Robotern über verschiedene Szenarien hinweg. „Huisi Kaiwu“ teilt eine komplexe Aufgabe in grundlegende Fähigkeiten wie Bewegung, Greifen und Ablegen auf und kombiniert sie je nach Aufgabe neu. Zum Beispiel kann die Greiffähigkeit, die der Roboter beim Tragen gelernt hat, für Sortieraufgaben verwendet werden; die bereits gut trainierte Navigationsfähigkeit kann auch für Lade- oder Inspektionsaufgaben dienen.

Dieser Ansatz zeigt deutliche Effekte in praktischen Aufgaben.

Li Guozhen, Leiter der Gruppe für industrielle Anwendungen von Embodied Intelligence am Beijing Humanoid Robot Innovation Center, erwähnte bei der Nachbesprechung des Szenariowettbewerbs, dass es im Szenario des Ladens von Neufahrzeugen mit alternativen Antrieben viele technische Probleme gibt. Zum Beispiel verstärkt das Außenlicht die Wahrnehmungsfehler, und der Roboter kann während der Bewegung von Kabeln verwickelt werden. Der Roboter muss Navigation, Hindernisvermeidung und Aktionsplanung koordinieren, bevor er die feine Steckaktion abschließt.

Dank „Huisi Kaiwu“ übergab das Team Wahrnehmung, Bewegung und Steckaktion zur Verarbeitung an verschiedene Modelle. Li Guozhen erklärte, dass das Team bei Problemen in einem einzelnen Glied dieses Glied separat optimieren kann, um die Komplexität der Fehlersuche bei langwierigen Aufgaben zu senken. Gleichzeitig kann diese Architektur Fähigkeiten zu Fähigkeitspaketen zusammenfassen, die in Zukunft auch für die Energieversorgung von autonomen Fahrzeugen auf Stationen oder Ladedienste auf Autobahnen verwendet werden können.

Die Roboterstruktur bestimmt, „was man hat“, das Modell bestimmt, „wie man es verwendet“, und das Ökosystem bestimmt, „wie weit man gehen kann“. Es bringt die Plattform von Beijing Humanoid außerhalb des ursprünglichen Teams und lässt mehr Kräfte teilnehmen.

Bei dieser Weltspiele hat Beijing Humanoid mit mehr als 30 Universitäten wie der Tsinghua-Universität, der Peking-Universität und der Shenzhen-Universität sowie Industriepartnern zusammengearbeitet, mehr als 60 Teams organisiert und fast 200 Roboter für den Wettbewerb eingesetzt. Beijing Humanoid öffnete den Teilnehmern die Plattform und Toolkits, sodass verschiedene Teams auf derselben technischen Grundlage entwickeln können, und die Plattform wurde dadurch in mehr realen Szenarien getestet.

Das Ökosystem ist auch der notwendige Weg für Embodied Intelligence, um die Schwelle der Skalierung zu überwinden. Die Branchenaufgaben, denen Roboter gegenüber