Die Erfassungskosten betragen 5000 Yuan pro Stunde. Das quelloffene Ingenieurdataset von Wika: die Erfahrung von Maschinenbedienern in maschinenlesbares Wissen umwandeln.
Im zweiten Halbjahr 2026 ist WIKA Mobile Control bei verschiedenen Branchenveranstaltungen im Bereich der verkörperten Intelligenz häufig aufgetreten. Im September wurde WIKA nacheinander zur Huawei Connect 2026 und zur Alibaba Cloud Apsara Conference 2026 eingeladen. Die Themen dieser beiden Jahreskonferenzen großer inländischer Technologiekonzerne konzentrierten sich weiterhin auf Agentic AI und präsentierten systematisch den vollständigen Pfad von KI-Durchbrüchen auf unterster Ebene bis zur Umsetzung industrieller Werte.
Am 19. Oktober veröffentlichte Xue Lige, der Geschäftsführer, auf der 10. KI-Konferenz von Xuzhou 2026 das „Hochwertige Datenset zur Förderung von Baumaschinen durch verkörperte Intelligenz“. Auf der Pressekonferenz gab es keine blendenden Roboteraufführungen, auf der Großleinwand waren reale Bilder von Baggern zu sehen, die auf echten Baustellen arbeiteten. Dieses wissenschaftliche Forschungsergebnis hat breite Aufmerksamkeit im Bereich der physischen KI-Intelligenz erlangt.
Geschäftsführer Xue Lige erklärte: Dieses Datenset öffnet den Kanal, über den Modelle die von Menschen im Kontext von Bauarbeiten angesammelten Erfahrungen verstehen können. Es ist die Kernbasis für die Umsetzung von künstlicher Intelligenz in extremen Umgebungen und Großbauprojekten und wird die traditionelle Bauarbeit in Richtung weniger Personal und Personalabbau vorantreiben. Gleichzeitig mit der Veröffentlichung hat WIKA dieses Datenset auf mehreren internationalen führenden Datenbanken wie Hugging Face online gestellt. Das Ziel ist es, über das Open-Source-Modell globale wissenschaftliche Kräfte zu bündeln, gemeinsam den Daten-Flywheel im Baubereich aufzubauen und eine kontinuierliche iterative Innovation der Technologie zu erreichen.
Gegenwärtig steht die Entwicklung der Branche für verkörperte Intelligenz vor Engpässen wie Datenknappheit und Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Szenarien. Als Automatisierungssteuerungsunternehmen, das sich seit langem auf Steuergeräte, Sensoren und funktionale Sicherheit spezialisiert, fördert WIKA die tiefe Integration von Technologie für verkörperte Intelligenz und Baumaschinen und schließt den Kreislauf von realen Arbeitsszenarien bis zu Trainingsdaten – dies erforscht nicht nur einen praktikablen Weg für die intelligente Aufrüstung der traditionellen Fertigungsindustrie, sondern liefert auch ein wertvolles hochwertiges Datenset für die Spitzenforschung auf dem Gebiet der verkörperten Intelligenz.
Daten sind der Boden, auf dem das verkörperte Gehirn wächst
2026 wird von vielen Branchenvertretern als das Anwendungsjahr der verkörperten Intelligenz bezeichnet. Branchendaten zeigen, dass die inländische Finanzierung für verkörperte Intelligenz im ersten Halbjahr etwa 935 Milliarden Yuan betrug, was einer fünffachen Steigerung gegenüber dem Vorjahr entspricht. Die durch Kapital erzeugte Branchenhitze lässt sich jedoch nicht gleichsetzen mit der präzisen industriellen Umsetzung der Technologie.
Warum ist die Umsetzung von Szenarien für verkörperte Intelligenz schwierig? Die Kernschmerzpunkte konzentrieren sich auf unzureichende Versorgung mit echten Daten, begrenzte Praktikabilität von Simulationen, schlechte Anpassungsfähigkeit bei der Modellimplementierung und fehlendes Sicherheitssystem. Das WIKA-Datenset entstand genau als Reaktion auf diese branchenspezifischen Schmerzpunkte. Weitergehend betrachtet: Warum stammt dieses Datenset von WIKA und nicht von einem reinen KI-Unternehmen? Die Antwort liegt nicht im Algorithmus selbst.
Genau darin liegt der Wert des von WIKA Mobile Control entwickelten Datensatzprodukts. Während die Branche allgemein unter dem Datenmangel leidet, richtet WIKA seinen Forschungs- und Entwicklungsfokus auf das reale industrielle Szenario von Baumaschinen. Die Daten aus echten Szenarien, die in verschiedenen Arbeits- und Wartungsphasen auf Baustellen und in Bergwerken angesammelt werden, können die Umgestaltung und Aufrüstung der Realwirtschaft unterstützen. WIKA jagt keinen Konzept-Hypes nach, sondern nutzt solide technische Erfahrungen, um das „virtuelle Gehirn“ der verkörperten Intelligenz tatsächlich mit den „stählernen Armen“ von Baumaschinen zu verbinden, die für den wirtschaftlichen Aufbau dienen.
Im laufenden Jahr stellte Li Yan, stellvertretender Direktor und Forscher der Abteilung für Industriewirtschaft am Entwicklungszentrum des Staatsrates, in einem öffentlichen Interview fest, dass die derzeitige Entwicklung der verkörperten Intelligenz drei Schwachstellen aufweist: unzureichende Versorgung mit hochwertigen Daten aus der physischen Welt, begrenzte Generalisierungsfähigkeit von Modellen und unzureichende Reife einiger Hardware-Engineering-Produkte. Dabei steht das Datenproblem an erster Stelle – Daten sind nicht gleich intelligentes Gehirn, aber das Training eines intelligenten Gehirns ist ohne die Datenbasis nicht möglich.
Wu Bowen, Direktor des Innovationszentrums für intelligente Steuerung bei WIKA Mobile Control, sagte: Die Grundlage des Modells liegt nicht im Algorithmus-Framework, sondern in den Daten. Das branchenspezifische Wissen der Menschen ist in den Daten enthalten; erst wenn hochwertige Daten erstellt werden, kann ein angepasstes Modell trainiert werden, und erst danach ist die Voraussetzung für eine Reihe von technischen Anwendungen gegeben – diese logische Reihenfolge darf nicht umgekehrt werden.
Zurück zur industriellen Realität: Die echten Szenarien von Bauarbeiten sind hochgradig unstrukturierte Umgebungen, die Standards verschiedener Hardwaregeräte sind nicht einheitlich, die Kosten für die Datenerfassung sind hoch und die Wiederverwendung von Daten ist schwierig. Simulationsmaterialien und Videomaterialien können für das Vortraining verwendet werden, aber es gibt Übertragungsbarrieren zwischen ihnen und der realen Arbeitsumgebung. Die Versorgung mit wirksamen Daten, die für das Training von Anpassungsmodellen geeignet sind, kann den tatsächlichen Anforderungen der Modelliteration bei weitem nicht gerecht werden. Daher muss sich ein Unternehmen der Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Big Data widmen, um die langfristige Entwicklung der verkörperten Intelligenz zu erreichen.
Noch wichtiger ist, dass ein Datensatz keineswegs eine Sammlung von Videodateien und Rohdaten ist, die auf einer Festplatte gespeichert sind, sondern Arbeitsdaten, die Bagger verschiedener Szenarien und Modelle abdecken, und die branchenspezifischen Erfahrungen, die die Bediener an der Frontlinie durch praktische Arbeit angesammelt haben, in Wissen umwandeln, das von Maschinen erkannt und gelesen werden kann. Nur solche Datenprodukte können das intelligente „Gehirn“ trainieren, das für Baumaschinen wirklich nutzbar ist.
Angetrieben von Politik und Markt: Der Weg zur Datensatzentwicklung ist nicht einfach
WIKA hat die Arbeiten im Zusammenhang mit dem Datensatz nicht erst 2026 begonnen. Bereits vor fünf Jahren startete WIKA die vorbereitenden Arbeiten für den Datensatz. Zu diesem Zeitpunkt hatte das Unternehmen bereits vorhergesehen, dass in den Bauarbeitsszenarien, die „gefährlich, schmutzig, anstrengend, komplex und schwer“ sind, die Marktnachfrage nach intelligenten Maschinen mit „Gehirn“ immer stärker werden wird.
Im Jahr 2026 hat das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie im „15. Fünfjahresplan für die Entwicklung der Informations- und Kommunikationsbranche“ ausdrücklich gefordert, die Erfassung, den Aufbau und die Verwaltung hochwertiger Datensätze zu stärken. Zur gleichen Zeit stieg mit dem Börsengang von Unitree Robotics die Aufmerksamkeit des Kapitalmarktes für das Konzept der verkörperten Intelligenz stetig an.
Baumaschinen sind vielfältig. WIKA hat den Bagger als Durchbruchspunkt gewählt, der eine hohe Szenenrepräsentativität aufweist, aber dessen Umsetzung nicht zu unterschätzen ist. Die Arbeitsbedingungen von Baggern sind komplex: Graben, Beladen, Böschungsbearbeitung, Nivellieren, Stapeln und andere Arbeitsvorgänge haben einen hohen Freiheitsgrad, die Last ändert sich dynamisch, die Staubumgebung auf der Baustelle ist komplex, es gibt keine voreingestellten Referenzen für das Gelände, und die unstrukturierten Merkmale sind sehr ausgeprägt. Daher muss die Erfassung des Baggerdatensatzes nicht nur Gerätemodelle verschiedener Marken abdecken, sondern die ausgegebenen Daten müssen auch der Lernlogik der verkörperten Intelligenz entsprechen.
Es ist in der Branche allgemein bekannt, dass jeder Arbeitsschritt, den ein Modell erlernt, aus dem Lernen und der Nachahmung der Betriebsspuren erfahrener Bediener stammt. WIKA dringt in echte Arbeitsorte vor und nutzt einheitliche Zeitstempel, um die Synchronisation und Ausrichtung von Daten aus fünf Dimensionen zu erreichen: „Vision, Laser, Pose, Kraftrückkopplung und Griffeingabe“. Die Dimensionen Vision und Laser stellen die Arbeitsumgebung des Bedieners wieder her; die Dimensionen Pose und Kraftrückkopplung zeichnen den Interaktionszustand zwischen Arbeitsgerät und Material auf; die Dimension Griffeingabe speichert die Entscheidungsabsicht des Bedienpersonals. Mehrdimensionale Informationen bestätigen und verbinden sich gegenseitig, um die gesamte Kette der Logik „Beobachtung der Umgebung durch den Bediener, Interaktion zwischen Gerät und Material, tatsächliche Bedienung durch das Personal“ vollständig wiederherzustellen. Fehlt irgendein Glied, erhält man nur isolierte Beobachtungsmaterialien oder Steuersignale, keine wiederverwendbaren branchenspezifischen Erfahrungsdaten.
Das gesamte Erfassungsmodell bedeutet hohe Kosten. Wu Bowen stellte vor, dass die Kosten für die Datenerfassung im Bagger-Informationserfassungs-Basis derzeit etwa 5000 Yuan pro Stunde betragen; für das Training eines einsatzbereiten Modells sind ungefähr 100.000 Stunden Daten erforderlich, und allein die Erfassung an echten Geräten vor Ort erfordert Investitionen von über 100 Millionen Yuan. Die Vorabinvestition in Simulationssimulatoren ist ebenfalls hoch, aber nach dem Aufbau können die Kosten auf ein Zehntel der Erfassung an echten Geräten gedrückt werden.
Solch hohe Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen stellen für ein Unternehmen wie WIKA, das sich in der realen Fertigungsindustrie engagiert, zweifellos eine große Herausforderung dar, aber WIKA treibt die Umsetzung des Projekts stets voran.
Die Zuversicht für das Datenset stammt aus der 30-jährigen Akkumulation von intelligenten Steuerungssystemen bei WIKA
Aus der Perspektive der Unterteilung der Technologie für verkörperte Intelligenz kann diese in drei Teile zerlegt werden: Gliedmaßen, Kleinhirn und Großhirn. Gliedmaßen bezeichnen die Struktur des Gerätekörpers, der von den Herstellern der Hauptgeräte produziert wird; das Kleinhirn, d. h. Motorsteuergerät, Antrieb, Hydrauliksteuergerät, gewährleistet einen stabilen und zuverlässigen Betrieb des Geräts; und das „Großhirn“ von Baumaschinen wird derzeit meist von Bedienern vor Ort ausgeübt. Das „Kleinhirn“ ist ein Schlüsselknotenpunkt, der die Verbindung zwischen oben und unten herstellt: Die Entscheidungsanweisungen, die vom intelligenten Großhirn ausgegeben werden, müssen über das Kleinhirn laufen, um die Gliedmaßen des Geräts zum Abschluss der Arbeit anzutreiben.
Aus dieser Perspektive verfügt WIKA bereits über mehr als 30 Jahre technische Erfahrung im Bereich des „Kleinhirns“ der verkörperten Intelligenz. Die Produktlinie des Unternehmens umfasst fünf Kategorien: Steuergeräte, Displays, Sensoren, Bedieneinrichtungen und neue Energie-Elektroniksteuerungen, die weit verbreitet in mehr als zehn Arten von Geräten wie Kränen, Hubarbeitsbühnen, Betonmaschinen, Erdbearbeitungsmaschinen und Bergbauausrüstungen eingebaut sind. Nach Angaben des Unternehmens gehören zu den Produktkunden mehrere führende Baumaschinenunternehmen wie XCMG, SANY, Zoomlion und Liebherr. Das bedeutet, dass die Steuerhardware von WIKA bereits in verschiedenen Baumaschinen eingebaut ist. Dies bestimmt auch, dass dieses Datenset von Anfang an die Rolle der Verbindung zwischen Kleinhirn und Großhirn übernimmt. Es wurde auf der Grundlage einer ausgereiften intelligenten Steuerhardware-Plattform entwickelt und ist keine von der industriellen Realität losgelöste Einbildung.
Bei einem Besuch des intelligenten Fertigungswerks von WIKA in Xuzhou kann man die solide Fertigungsstärke des Unternehmens direkt erleben. Das Werk ist in fünf Funktionsbereiche unterteilt: Elektronikfertigung, Elektronikausrüstung, Lagerung und Kommissionierung, mechanische Bearbeitung und mechanische Montage. Es wurde nacheinander als fortgeschrittenes intelligentes Werk in der Provinz Jiangsu ausgezeichnet und hat die Zertifizierung für die Reife der intelligenten Fertigung auf Stufe 3 bestanden. Der Elektronikfertigungsbereich ist der Kernbereich des Werks, der mit zwei SMT-Produktionslinien, einer DIP-Produktionslinie, einer Sprühbeschichtungslinie und einem automatisierten Fertigwarenlager ausgestattet ist. Das Werk hat das VALOR-System implementiert, um eine durchgängig rückverfolgbare Steuerung jedes Produkts zu erreichen.
Besonders erwähnenswert ist, dass die Testlinien, die mit der SMT-Produktionslinie ausgestattet sind, vollständig von WIKA selbst entworfen und montiert wurden – sie sind absolut „WIKA-made“. Der verantwortliche Mitarbeiter vor Ort stellte vor, dass diese Produktionslinie auf der Grundlage der Kundenanforderungen und der Produkteigenschaften kundenspezifisch entwickelt wurde und nach der Inbetriebnahme stabil läuft. Derzeit sichert die Produktionslinie nicht nur die Produktion der eigenen Bestellungen von WIKA, sondern verfügt auch über fast die Hälfte der freien Kapazität, um kundenspezifische Testdienstleistungen für Dritte anzubieten. Diese Fähigkeit zur unabhängigen Fertigung, die von der Produktentwicklung bis zum Aufbau von Produktionslinien reicht, ist einer der Kerngründe für die Zuversicht von WIKA, das Datensatzprojekt voranzutreiben.
Schlussfolgerung: Ein bewährter Weg für die Intelligente und personreduzierte Entwicklung von Baumaschinen
Das erste Stadium des WIKA-Datensatzes hat einen Umfang von 36 Millionen Bildern und deckt 12 typische Arbeitsszenarien ab – in der gesamten Branche der verkörperten Intelligenz ist dies nur ein Anfangsumfang. Aber die Forschungs- und Entwicklungsdenkweise, die dieses Datenset repräsentiert, ist mehr Aufmerksamkeit wert als das Datenvolumen selbst.
Erstens ist die technische logische Reihenfolge korrekt. Zuerst wird die Datenbasis für wiederverwendbare