VLA-End-to-End-Systeme können Anweisungen verstehen, aber die Frage „Warum wird das getan?“ nicht beantworten: YaoShi Technology entwickelt keine kompletten Geräte, sondern ein wiederverwendbares, interpretierbares neuromorphes Gehirn, das über verschiedene Ontologien hinweg funktioniert und während des Betriebs lernt.

Lassen Sie die Intelligenz wie ein Leben wachsen – statt kompletter Geräte herzustellen, entwickeln wir ein Gehirn, das über verschiedene Roboterkörper hinweg wiederverwendet werden kann und im laufenden Betrieb kontinuierlich lernt.

In den vergangenen zwei Jahren hat die Rennbahn der humanoiden Roboter nie an Aufmerksamkeit gemangelt.

Laut Daten von IDC belief sich die weltweite Auslieferungsmenge humanoider Roboter im ersten Halbjahr 2026 auf fast 25.000 Einheiten, was einem Anstieg von 432,1 % gegenüber dem Vorjahr entspricht, davon etwa 19.000 Einheiten in China. Goldman Sachs prognostiziert, dass die weltweite Auslieferungsmenge bis 2032 auf 502.000 Einheiten steigen wird; die Chinesische Elektronische Gesellschaft geht davon aus, dass der Markt für humanoide Roboter in China bis 2030 voraussichtlich ein Volumen von 870 Milliarden Yuan erreichen wird.

Auch das Kapital strömt immer schneller in diesen Bereich. Im August 2026 ging Unitree Technology an die Börse des STAR-Marktes, wobei der Marktwert bei der Eröffnung zeitweise über 4400 Milliarden Yuan lag; laut Statistik von Zhidongxi gab es bis Juni dieses Jahres im Inland mindestens 25 Einhörner mit einem Marktwert von über 10 Milliarden Yuan im Bereich der verkörperten Intelligenz.

Aber hinter dem Trubel verlagert sich der Schwerpunkt des Wettbewerbs – von der Frage „Kann es sich bewegen?“ hin zu der Frage „Kann es in realen Szenarien langfristig, stabil und nachvollziehbar arbeiten?“.

Das trifft genau auf eine Schwachstelle der derzeit gängigen technischen Routen zu. Die meisten Unternehmen für verkörperte Intelligenz setzen auf das End-to-End-Modell VLA (Vision-Language-Action). Es funktioniert wie eine leistungsstarke „Generalisierungs-Engine“, die Roboter dazu bringt, Anweisungen zu verstehen und Bewegungen zu erzeugen, aber der Entscheidungsprozess ist eine Black Box: Es ist schwer zu beantworten, warum der Roboter etwas tut. Das Training hängt von großen Mengen an Fernsteuerungsdaten ab, was hohe Kosten verursacht. Nach Abschluss des Modelltrainings sind die Fähigkeiten weitgehend festgelegt, und bei Fehlerzuständen außerhalb des Trainingssatzes ist die Wiederherstellungsfähigkeit begrenzt.

Der „Körper“ entwickelt sich schnell, aber das Angebot an „Gehirnen“ hinkt relativ hinterher. Die führenden Unternehmen liefern ihre Produkte meist in Form kompletter Geräte oder als Full-Stack-Lösung aus, wobei die Fähigkeiten des Gehirns eng an den eigenen Roboterkörper gebunden sind. Für viele Hersteller kompletter Geräte und Integratoren ist die Realität die Notlage, „einen Körper zu haben, aber kein Gehirn“. Es gibt noch nicht viele unabhängige Anbieter von Roboter-Gehirnen.

Die Shanghai Yaoshi Technology Co., Ltd. (im Folgenden als „Yaoshi Technology“ bezeichnet) hat einen anderen Weg gewählt: Statt kompletter Geräte herzustellen, entwickelt sie ein gehirnähnliches Roboter-Gehirn, das nicht von bestimmter Hardware abhängt. Das Projekt wurde 2024 konzipiert und gestartet, seitdem wurden zwei Jahre in die Forschung und Entwicklung investiert, und das System befindet sich ständig im laufenden Betrieb und in der Iteration. Das Unternehmen sucht derzeit eine Angel-Finanzierung in Höhe von 5 Millionen Yuan.

Außerhalb der Black Box: eine andere Route für das Gehirn

Yaoshi Technology definiert sein Produkt als „gehirnähnliches bionisches Roboter-Gehirn“, das in Form reiner Software ausgeliefert wird und an Roboterkörper verschiedener Hersteller und unterschiedlicher Form angepasst werden kann.

„Gehirnähnlich“ bedeutet nicht „der Form nach nachempfunden“. Das Unternehmen ist nicht daran interessiert, Roboter ein menschliches Gesicht wachsen zu lassen, sondern an der inneren Organisationsform der Intelligenz: Wie Lebewesen die Welt wahrnehmen, Erinnerungen bilden und Urteile fällen. Entsprechend im System handelt es sich um eine hierarchische Gehirnarchitektur, die sich an der anatomischen Struktur des menschlichen Gehirns orientiert, wobei verschiedene Gehirnbereiche jeweils für Wahrnehmung, Gedächtnis, Emotionen, Bewegungskoordination, Entscheidungsfindung und andere Aufgaben zuständig sind.

Der entscheidende Unterschied zum VLA-End-to-End-Modell besteht darin, dass diese Architektur den kognitiven Prozess in nachverfolgbare Ketten aufteilt: Wahrnehmung, Abstraktion, Kognition, Wissen, Gedächtnis, Strategie, Emotion und Bewusstsein. Zwischen den einzelnen Gliedern bestehen klare Grenzen, und wenn der Roboter ein Urteil fällt, kann die Kette abschnittsweise zurückverfolgt werden.

Das direkte Ergebnis davon ist die Nachverfolgbarkeit der Entscheidungskette: Wenn der Roboter eine Aktion ausführt, kann man entlang dieser Kette zurückverfolgen, was er gesehen hat, welche Konzepte er gebildet hat, welche Erinnerung er abgerufen hat und welche strategischen Abwägungen er vorgenommen hat. Für risikoreiche Szenarien wie Medizin, Altenpflege und Industrie ist diese Nachverfolgbarkeit die Grundlage für Nachvollziehbarkeit – „Warum tut er das?“ ist ebenso wichtig wie „Hat er es richtig gemacht?“.

Bei Gedächtnis und Lernen verfolgt Yaoshi Technology nicht den Ansatz „einmal trainieren, langfristig nutzen“, sondern integriert das Lernen direkt in den Betriebsprozess. Das System korrigiert seine Urteile kontinuierlich anhand der Ergebnisse der Aktionen und integriert neue Erfahrungen in das vorhandene Gedächtnis, anstatt jedes Mal von Grund auf neu zu beginnen. Mehrere Lernmethoden sind in derselben Lernarchitektur vereinheitlicht und teilen sich Gedächtnis- und Aufmerksamkeitsmechanismen.

Das Unternehmen hat zudem einen systemweiten Entscheidungsmechanismus eingeführt, der als „Energiebilanz“ bezeichnet wird und zur Koordination von Konflikten zwischen Sicherheit und Autonomie sowie zwischen kurzfristigen Vorteilen und langfristigen Auswirkungen dient. Nach Angaben von Yaoshi Technology handelt es sich dabei nicht um eine philosophische Verpackung, sondern um einen ausführbaren Bilanzrahmen: Das System beobachtet kontinuierlich den gesamten Betriebszustand und gibt Korrekturrichtungen an, wenn ein Ungleichgewicht auftritt.

Eine weitere Schlüsselfähigkeit ist die „Übertragbarkeit über verschiedene Körper hinweg“. Das Gehirn kann den angeschlossenen Roboterkörper erkennen und sich schrittweise daran anpassen, ohne dass für jeden einzelnen Körper ein eigenes Gehirn neu entwickelt werden muss. Mit anderen Worten: Das Gehirn ist nicht an einen bestimmten Körper gebunden. Selbst wenn der Roboterkörper ausgetauscht wird, Komponenten geändert werden oder sogar Beschädigungen auftreten, hat das Gehirn immer noch die Möglichkeit, sich neu anzupassen. Dies ist genau die technische Voraussetzung für die Gründung eines „unabhängigen Gehirnanbieters“.

Lassen Sie das Gehirn im laufenden Betrieb heranwachsen

Ob die technische Route tragfähig ist, hängt letztendlich davon ab, ob das System tatsächlich in Betrieb genommen werden kann.

Nach Angaben von Yaoshi Technology hat das Unternehmen mehrere Runden der Engineering-Prüfung und der Prüfung der Lernfähigkeit abgeschlossen und die Stabilitätsverbesserungen durchgeführt; die neue Runde der Vertiefung der Lernfähigkeit befindet sich bereits in der Phase der Betriebsprüfung.

Derzeit läuft das System 7 × 24 Stunden ununterbrochen und verfügt über stabile Fähigkeiten zur Konzepterstellung, zur Beziehungsgedächtnis (zwischen Bekannten und Fremden unterscheiden zu können), zum zirkadianen Rhythmus, zur Vorhersage auf Basis historischer Erfahrungen und zur adaptiven Aufmerksamkeit. Das Unternehmen hat zudem zwei Lernrouten für die Benennung von Objekten durch Stimme realisiert: „Sehen von Objekten und Erzeugen von Tönen, Hören von Tönen und Erkennen von Objekten“. Der Roboter sucht die Antwort nicht in einer Silbentabelle, sondern ordnet Töne und Objekte schrittweise in wiederholter Zusammenarbeit von Sehen, Hören und Sprechen ein.

Diese Fähigkeiten klingen abstrakt, bestimmen aber, ob der Roboter in einer realen Umgebung „mit der Nutzung immer vertrauter“ wird. Die Fähigkeiten herkömmlicher End-to-End-Modelle sind bei der Auslieferung weitgehend festgelegt; Yaoshi Technology möchte ein Gehirn schaffen, das im Umgang Erfahrungen sammelt und Urteile korrigiert.

Auf der anderen Seite des Fortschritts fehlt noch ein Glied. Bisher hat das Gehirn von Yaoshi Technology die gemeinsame Abstimmung auf einem echten Roboterkörper noch nicht abgeschlossen, die vorhandenen Validierungen werden hauptsächlich in Softwareumgebungen und Laborumgebungen durchgeführt. Das Unternehmen plant, nach der Finanzierung mit 1 bis 2 Herstellern kompletter Geräte zusammenzuarbeiten, um die Demonstration des geschlossenen Lernkreises der Stimmbenennung auf einem echten Körper abzuschließen und anschließend den vollständigen geschlossenen Kreis von Wahrnehmung – Kognition – Entscheidungsfindung – Handlung voranzutreiben.

Das geistige Eigentum ist derzeit ein sehr wichtiges Vermögen des Unternehmens. Yaoshi Technology gibt an, dass es bereits über mehr als hundert Patentanmeldungen verfügt, die Erfindungspatente, Gebrauchsmuster und andere Typen abdecken; eine Reihe neuer Erfindungspunkte hat die Patentierbarkeitsprüfung abgeschlossen und befindet sich in der Vorbereitungsphase für die Anmeldung.

Statt kompletter Geräte herzustellen, ein „zu integrierendes“ Gehirn anbieten

Der kommerzielle Weg von Yaoshi Technology ist klar definiert: Es konkurriert nicht mit Herstellern kompletter Geräte, sondern lizenziert das Gehirn an Hersteller kompletter Geräte und Integratoren.

Die Einnahmen stammen hauptsächlich aus drei Teilen: der Lizenzierung von Gehirnlösungen, Lösungen für vertikale Szenarien und kundenspezifischer Entwicklung. Das Unternehmen lizenziert das Gehirn-SDK/API an Hersteller kompletter Geräte und erhebt jährliche Lizenzgebühren; es bietet „Gehirn + Integration + Dienstleistungen“ für Szenarien wie wissenschaftliche Forschung und Bildung, Gesundheits- und Altenpflege sowie kommerzielle Präsentationen an; es führt Weiterentwicklungen für Kunden mit besonderen Anforderungen durch. Langfristig möchte das Unternehmen mit einem Ökosystem für Entwickler und SDK den Markt für wissenschaftliche Forschung und Bildung abdecken und einen standardisierten Einfluss aufbauen. Nach dem aktuellen Plan des Unternehmens schwanken die Lizenzgebühren je nach Größe des Herstellers kompletter Geräte und Komplexität des Szenarios, die genauen Preise werden noch mit den ersten Kooperationspartnern abgestimmt.

Die Zielkunden sind dementsprechend klar: Einerseits Hersteller kompletter Geräte und Integratoren, die über humanoide oder mobile Roboterkörper verfügen, aber keine fortgeschrittenen kognitiven Fähigkeiten besitzen; andererseits Branchenkunden mit klaren Anforderungen an „Nachvollziehbarkeit, Prüfbarkeit und nachhaltiges Lernen“, wie Einrichtungen für Gesundheits- und Altenpflege, Sonderschulen, medizinische Reha-Einrichtungen und Unternehmen der flexiblen Fertigung.

Yaoshi Technology gibt folgenden Umsetzungsrhythmus an: Zuerst wird das Entwicklerökosystem im Markt für wissenschaftliche Forschung und Bildung validiert, gleichzeitig werden mit 1 bis 2 Herstellern kompletter Geräte Referenzprojekte auf echten Roboterkörpern erstellt; anschließend werden POCs in 2 bis 3 vertikalen Szenarien abgeschlossen, bevor schließlich die großflächige Lizenzierung erfolgt. Das Unternehmen geht davon aus, dass die tatsächliche Umsatzsteigerung erst nach Abschluss der Validierung auf echten Roboterkörpern einsetzt.

Der Vorteil dieses Weges liegt in seiner „Leichtigkeit“: Es werden keine Roboterkörper hergestellt, es gibt keinen Druck aus der Lieferkette und man konkurriert mit den Kunden nicht um das Geschäft mit kompletten Geräten. Die Schwierigkeit ist ebenso offensichtlich: Der Wert des Gehirns muss sich durch den Roboterkörper manifestieren, die gemeinsame Abstimmung auf echten Körpern hängt von Kooperationspartnern ab. Vor dem Hintergrund der raschen Reifung der VLA-Route muss die gehirnähnliche Architektur so schnell wie möglich vergleichbare Ergebnisse in realen Szenarien vorweisen.

Dieses Unternehmen ist auch ein Beispiel für eine neue Form des Unternehmertums von heute: die Kombination aus OPC (One Person Company, Ein-Personen-Unternehmen) und KI. KI-Tools senken die Mindestgröße von Teams für Unternehmensgründungen immer weiter: Arbeiten, für die früher ein kleines Team benötigt wurde, können heute von einer Person mit einem Satz an KI-Tools zunächst in Betrieb genommen werden. Die Forschung und Entwicklung von Yaoshi Technology in den vergangenen zwei Jahren wurde fast vollständig mit dieser Kombination abgeschlossen. Für den Gründer ersetzt KI nicht das Urteilsvermögen, sondern verstärkt es – die Erkundung, für die früher ein ganzes Team benötigt wurde, wird auf zwei Jahre Arbeit einer einzigen Person komprimiert. Aber er ist sich auch bewusst, dass OPC die Effizienz von 0 auf 1 lösen kann, aber nicht die Ingenieursaufgabe von 1 auf 100. Ein wachsendes Gehirn braucht letztendlich eine Gruppe von Menschen, die es beim Wachsen begleiten.

Der Hauptsitz von Yaoshi Technology befindet sich in Yangpu, Shanghai. Der Gründer ist ein Serienunternehmer, der 20 Jahre lang in der Informationsbranche tätig war. Er war früher bei dem staatlichen Stromnetz für das IoT-System zuständig und beteiligte sich an der Top-Level-Entwurf von Großprojekten; mit seinen eigenen Worten ist er „ein Mensch, der aus dem System herausgewachsen ist“. Auf Wunsch des Gründers wird sein Name in diesem Artikel nicht offengelegt.

Das Team ist das Glied, das das Unternehmen am dringendsten ergänzen muss. Derzeit wird die gesamte Architektur und der Kernmechanismus des Unternehmens von dem Gründer unabhängig geleitet, Bereiche wie Neurowissenschaften, Akustik, Dynamik und Benchmark-Tests werden von externen Fachexperten ergänzt. Der Forschungsprozess wird dokumentiert, in Aufgaben unterteilt und nachverfolgbar gestaltet. Der Gründer verschweigt nicht die Abhängigkeit von Schlüsselpersonen bei dieser Struktur: Nach dieser Finanzierungsrunde wird das Unternehmen einen Optionspool vorsehen, Mitbegründer und zentrale Forschungs- und Entwicklungsmitglieder einstellen, um die „Architektur einer Person“ zu einem „Ingenieursprojekt einer Gruppe von Menschen“ zu machen.

Nach dem Plan werden die Mittel dieser Runde hauptsächlich für geistiges Eigentum und Compliance, Labor- und gemeinsame Abstimmungsvalidierungsumgebungen, externe Zusammenarbeit und Fachexperten, Cloud-Ressourcen und Rechenleistung, Forschungs- und Entwicklungsgeräte und Toolchains sowie den täglichen Betrieb verwendet. Das Unternehmen erwartet, in 12 bis 18 Monaten die neue Runde der Betriebsprüfung, die gemeinsame Abstimmung mit dem ersten Hersteller kompletter Geräte, die Demonstration des geschlossenen Lernkreises der Stimmbenennung auf echten Roboterkörpern, den vollständigen geschlossenen Kreis von Wahrnehmung – Kognition – Entscheidungsfindung – Handlung sowie den ersten POC in einem vertikalen Szenario abzuschließen.

Aus Sicht von Yaoshi Technology fehlt es in der Roboterbranche nicht an stärkeren Körpern, sondern an einem Gehirn, das sich selbst erklären kann und im Umgang mit der Umwelt wächst. Ob dieses Gehirn letztendlich tragfähig ist, hängt von seiner Leistung auf echten Roboterkörpern ab; aber in den vergangenen zwei Jahren ist es bereits von einer Idee zu einem System herangewachsen, das ununterbrochen laufen kann.

(Dieser Artikel stellt keine Anlageberatung dar.)