Der Roboter von Zhihui Jun hat den Dienst angetreten.

Obwohl das Jahr 2026 als das Jahr der Massenproduktion der verkörperten Intelligenz gilt und die Anzahl der ausgelieferten Roboter stetig steigt, zeigen Statistiken Dritter, dass mehr als 60 % der weltweiten humanoiden Roboter im ersten Halbjahr in Labore, Forschungseinrichtungen, Messedemonstrationen und kulturelle Tourismus-Szenarien flossen, während der Anteil der Geräte, die tatsächlich in industriellen Szenarien eingesetzt wurden, weniger als 20 % betrug.

Insbesondere für präzise Fertigungsbranchen wie die 3C- und Halbleiterindustrie sind Fabriken die strengste Prüfung für humanoide Roboter.

Während traditionelle Industrieroboter auf festen Programmen basieren, um Arbeiten zu wiederholen, müssen die neue Generation verkörperter Roboter ihre Umgebung durch Vision und große Modelle selbst wahrnehmen. Die Anzahl der Maschinen, die tatsächlich arbeiten können, ist zu einem neuen Standard für die Messung des kommerziellen Erfolgs der verkörperten Intelligenz geworden.

Am 29. Oktober stellte Peng Zhihui (Zhihui Jun), Mitbegründer, Präsident und CTO von Agibot, im Shanghai World Expo Center eine neue Maßeinheit namens „Worken“ vor, die zur Messung der effektiven intelligenten Arbeitsstunden von Robotern dient.

Zhihui Jun sagte zu *China Entrepreneur*, dass genau wie Token auf Chinesisch „Ciyuan“ genannt wird, der chinesische Name von Worken als „Zhi Yuan“ festgelegt werden kann. „Das ist genau der Name unseres Unternehmens. Früher haben alle auf die Parameterlisten geachtet, wie stark die Leistungsparameter des Roboters sind und wie beeindruckend die Demos sind – in Zukunft wird man sich mehr auf die Arbeitszeitlisten konzentrieren.“

Foto: Lin Qiuyi

Agibot und das 3C-Fertigungsunternehmen Longcheer Technology haben derzeit die weltweit erste vollständige 3C-Produktionslinie realisiert, die vollständig von verkörperter Intelligenz abgedeckt wird, die im März dieses Jahres in den Massenbetrieb ging. Diese Produktionslinie wurde 6 Tage lang live übertragen, wobei die Roboter insgesamt mehr als 64 Stunden arbeiteten, 64.824 Greif- und Ablegevorgänge durchführten, 17.625 Tablet-Computer herstellten und eine durchschnittliche Taktzeit von 22 Sekunden pro Einheit erreichten – das gleiche Niveau wie Menschen. Die Roboter dürfen nur einmal pro 10.000 Arbeitsvorgänge einen Fehler machen.

Laut Zhihui Jun wird in der Fabrik von Longcheer bereits die Bereitstellung von Szenarien für den vollständigen 24/7-Ersatz von Qualitätskontrollarbeitsplätzen vorangetrieben. Die Nachfrage nach Robotern sollte von echten Bedürfnissen ausgehen, anstatt zunächst anzunehmen, welche Positionen sie in Zukunft ersetzen werden.

„Die Qualitätskontrolle bei Longcheer ist für Menschen eine sehr langweilige und sehr menschenunwürdige Arbeit. Roboter müssen nicht unbedingt Menschen ersetzen, sie können mit Menschen zusammenarbeiten und Mensch-Roboter-Kooperation realisieren.“

Laut Statistiken von Counterpoint Research lieferte Agibot im ersten Halbjahr 2026 9.700 Roboter aus, mit einem Marktanteil von über 43 % und belegte damit den ersten Platz weltweit. Zhihui Jun enthüllte, dass im September dieses Jahres der 20.000ste Roboter von Agibot vom Band gelaufen ist, der Umsatz im ersten Halbjahr fast 2 Milliarden Yuan erreicht hat und der Börsengang in Hongkong bereits eingeleitet wurde.

Aber die Auslieferung von 10.000 Einheiten ist nur ein Sieg der Fertigungsindustrie – dass 10.000 Einheiten tatsächlich eingesetzt werden können, ist der Sieg der physischen KI. „Wenn dieses Jahr wirklich mehrere Tausend Einheiten eingesetzt werden können, ist das schon beeindruckend“, sagte Wang Chuang, Partner und Senior Vice President von Agibot.

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Wohin gehen die 20.000 Roboter?

Zhihui Jun stellt die Roboterindustrie als drei Kurven X, Y und Z dar, wobei die Y-Kurve die tatsächlichen Szenarien beschreibt, in denen Fähigkeiten in nachhaltigen kommerziellen Wert umgewandelt werden. „2026 ist das Anfangsjahr der Y-Kurve der gesamten Branche, und Roboter gehen vom Entwicklungsstatus in den Bereitstellungsstatus über.“

Die wichtigste Veränderung ist nicht, dass mehr Szenarien für Roboter entstanden sind, sondern dass die Bewertungsstandards für sie sich geändert haben. „Viele Kunden fragen jetzt, wie viel Arbeit ein Roboter stabil erledigen kann, wie gut er sie erledigen kann und wie viel es kostet, diese Arbeiten auszuführen“, sagte Zhihui Jun.

Laut Yao Maoqing, Dekan des Agibot Research Institute, wurde der „Spirit G2 Roboter“ von Agibot in der Produktionslinie von Longcheer horizontal erweitert: Die Prüfung von Tablet-Computern wurde auf Mobiltelefone ausgedehnt, wobei die Machbarkeitsüberprüfung für Mobiltelefone abgeschlossen ist und die Integration in die Produktionslinie nun beginnt. Er enthüllte, dass in der 3C-Elektronikbranche bereits mehr als 3 Unternehmen mit Agibot zusammenarbeiten, von denen einige die Integration in die Produktionslinie bereits abgeschlossen haben.

Während der Werbefilm auf der Pressekonferenz abgespielt wurde, betrat ein Schwerlastroboter namens „G2 Max“ die Bühne und trug den Lingxi X2 in seinen Armen. Dies bestätigt, dass die beiden Arme des Schwerlastroboters von Agibot eine Tragfähigkeit von 40 kg und einen Spitzenwert von 50 kg erreicht haben. „Der G2 Max hat bereits Anwendungen für Transport und Palettenabbau bei Longcheer gefunden“, sagte Yao Maoqing.

Quelle: Visual China

Auch die Halbleiterverpackung und -prüfung mit höheren Anforderungen wird derzeit bereitgestellt. Die Roboter müssen rund um die Uhr kontinuierlich arbeiten, Kollisionen und Beschädigungen von Bauteilen vermeiden, und die Erfolgsrate muss 99,999 % erreichen – schließlich kann ein einzelner Chip einen Wert von mehreren Zehntausend Yuan haben.

Außerhalb von Fabriken dringen Roboter in Orte mit dichterem Personenverkehr vor. Am 24. September eröffnete Chimelong Zhuhai, wo die ersten über 300 Agibot-Roboter gleichzeitig in Betrieb genommen und an mehr als 100 Standorten verteilt wurden. Die Roboter übernehmen verschiedene Interaktionsaufgaben: Sie können mit Besuchern Drei-Stein-Schach spielen, Schere-Stein-Papier spielen, Tischtennis spielen und in einigen Ausstellungsbereichen Führungen durchführen. Die Inhalte werden in Echtzeit vom Interaktionsmodell generiert, und sie können ausländische Besucher in mehreren Sprachen empfangen.

„Früher brauchten die Ausstellungsbereiche des Freizeitparks viele Führer, und Kinder stellten alle möglichen seltsamen Fragen, was die körperliche Belastung der Führer stark forderte. Früher arbeiteten menschliche Führer mit hoher Belastung in Schichten alle 15 Minuten.“ Nach dem Einsatz von Robotern „können drei Roboter in Schichten arbeiten, um das Problem zu lösen“, sagte Xiong Yan, Partner und Co-Präsident von Agibot, zu *China Entrepreneur*.

In der U-Bahn von Guangzhou wurden ebenfalls mehr als 120 „Spirit G2“-Roboter eingesetzt, die Aufgaben wie Sicherheitskontrollführung, Erkennung von Regelverstößen durch Fahrgäste, mehrsprachige Fragen und Antworten sowie Sicherheitsstre Patrouillen übernehmen. Die U-Bahn-Szenarien stellen höhere Anforderungen an Roboter: hohes Personenaufkommen, wechselnde Situationen und hohe Sicherheitsverantwortung.

Laut Wang Chuang hängt die Auswahl der Szenarien zunächst davon ab, ob sie technisch umsetzbar sind. „Das Problem, mit dem die verkörperte Intelligenz derzeit konfrontiert ist, ist, dass ihre Fähigkeiten noch nicht so weit entwickelt sind, dass sie alles gut machen können. Szenarien wie industrielles Be- und Entladen, Empfang und Führung sind Szenarien, die technisch mit ein wenig zusätzlicher Anstrengung erreichbar sind.“

Die Bereitstellung im Dienstleistungssektor schreitet sogar schneller voran. „Wenn Roboter ihnen mehr Besucher, emotionalen Wert und Umsatzwachstum bringen können, werden Kunden nicht wie in Fabriken streng verlangen, dass die Taktzeit vollständig die von Menschen übertrifft – Kosten und Zuverlässigkeit müssen für die Kunden nur vollständig nachvollziehbar sein.“

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Die Ingenieure zurückziehen

Aber der Einsatz von Robotern ist nur der erste Schritt – es ist noch ein weiter Weg, bis sie wirklich selbstständig arbeiten können.

Wang Chuang hat auf der Pressekonferenz eine Rechnung aufgemacht: Wenn man in jedem Einsatzszenario viele Algorithmus-Experten vor Ort einsetzen muss, wird die Personalressource zum Engpass, und eine skalierbare Replikation ist nicht möglich. „Dann hat man nur einzelne Projekte realisiert, kein skalierbares Geschäft.“

Bei Chimelong war das anfangs genau so. Über 300 Roboter wurden an mehr als 100 Standorten eingesetzt, wobei die Umgebung an jedem Standort unterschiedlich ist und die Roboter unterschiedliche Aufgaben erledigen. „Am Anfang war fast jedem Roboter ein Ingenieur zugeordnet – für 300 Roboter mussten 300 Ingenieure vor Ort sein. Dadurch waren die Kosten sogar höher als bei rein menschlicher Arbeit“, sagte Wang Chuang.

Aber mit der Anhäufung von Szenariodaten steigt das Verhältnis von Menschen zu Robotern allmählich. Laut Wang Chuang sank das Verhältnis bei Chimelong von anfangs 1:1 auf 3:1, mit dem Ziel, bis zum Jahresende 10:1 zu erreichen und im nächsten Jahr 20:1.

Er ist der Meinung, dass bei einem Verhältnis von 10:1 viele Experten nur noch remote vom Hauptsitz aus Unterstützung leisten müssen. Wenn ein neuer Standort vor Ort hinzugefügt wird, können Wartungspersonal die Vorlage direkt replizieren. „Bei 20:1 sind das nur 5 % – das bedeutet, dass für diese Position nur 5 % zusätzliches Personalbudget benötigt wird, und 5 % ist für viele Kunden ein akzeptabler Wert.“

Unerwartete Situationen, die in realen Szenarien auftreten, übersteigen oft die Vorstellungen aus dem Labor.

Einige Kinder lieben es, Roboter zu umarmen oder zu schubsen, und halten sich beim Spielen nicht an die festgelegten Regeln. „Während der Interaktion beobachtet der Roboter die Umgebung in Echtzeit in 360 Grad. Wenn jemand seinen Sicherheitsbereich betritt, muss er seine Aktionen aktiv stoppen. Wenn er auf eine unerwartete Kraft trifft, muss er sofort die Kraft reduzieren und die maximale Ausgangskraft auf einen bestimmten Bereich begrenzen. Jeder Roboter braucht auch einen elektronischen Zaun, der ihn daran hindert, den festgelegten Servicebereich zu verlassen. Bei jeder Anomalie gibt das Backend eine Warnung aus, und das Betriebspersonal greift schnell ein“, sagte Xiong Yan.

Roboter lernen auch, sich selbst zu versorgen. Wang Chuang sagte zu *China Entrepreneur*, dass Aufzüge und Zugangskontrollen vernetzt werden müssen, das WLAN der Roboter gut funktionieren muss, und bei Störungen muss ein „Hot-Swap“ oder eine Wiederherstellung innerhalb von 3 Minuten möglich sein. „Jetzt kann der „Expedition A3 Ultra“ auch selbst aufladen. Wenn man sich in Zukunft nicht einmal mehr um das Aufladen kümmern muss, wird er wirklich zu einem Produktivmittel.“

Die Produktionslinie von Longcheer validiert derzeit den regulären Betrieb von Robotern im Fabrikszenario.

Laut Yao Maoqing hat das F&E-Team von Agibot den Standort schon sehr früh verlassen und die Wartung der Basissoftware an das eigene Team von Longcheer übergeben. Probleme mit Sensoren, Kabelbäumen und Motoren, die in der strengen industriellen Umgebung in der Anfangsphase aufgetaucht sind, wurden durch Versionsupgrades vollständig behoben, und jetzt ist nur noch eine sehr leichtgewichtige Wartung erforderlich.

Zhihui Jun sagte zu *China Entrepreneur*: „Wann ist ein Kunde bereit zu zahlen? Wenn er ernsthaft darüber nachdenkt, von ‚ich bin bereit, Ihr Produkt auszuprobieren und zu sehen, ob Sie es herstellen können‘ zu ‚kann ich mir Ihr Produkt leisten‘ überzugehen.“

Er erklärte, dass es nicht ausreicht, einen Roboter nur mit einer Demo auszuliefern. Der Gerätezustand erfordert langfristiges Management, kontinuierliche Iteration von Softwareversionen, Ersatzteilversorgung, Ferndiagnose, Vor-Ort-Service und kontinuierliche Aufgabenoptimierung.

„Wenn ein echter Skaleneffekt erreicht ist, beeinflussen die Wartungseffizienz und das Managementsystem für den Einsatz von Robotern das Kundenerlebnis möglicherweise stärker als die einzelne Modellinferenz.“

Laut Zhihui Jun arbeiten 30 % des F&E-Teams von Agibot an der Hardware des Roboterkörpers und 70 % an der Intelligenz.

Auf die Frage, warum Agibot alles selbst machen will, antwortete er: „Ich bin immer der Meinung, dass Full-Stack keine Wahlmöglichkeit ist, sondern eine Pflicht. Wer nur große Modelle oder nur den Roboter-Körper herstellt, wird an Grenzen stoßen.“

Dazu nannte Yao Maoqing das Beispiel des autonomen Fahrens und erklärte gegenüber *China Entrepreneur*, dass viele Technologieanbieter allmählich von Automobilherstellern ersetzt werden. In der Roboterindustrie fehlt bei jedem einzelnen Teil die Gefahr, durch vertikale Integration verdrängt zu werden.

„Ein gutes Team kann ein Fahrzeugmodell in 3 Monaten mit 10 Mitarbeitern ausliefern, während ein ineffizientes Team 100 Mitarbeiter und ein ganzes Jahr dafür braucht. Die Arbeit von Agibot in diesem Jahr besteht darin, die gesamte Toolchain – Training, Testfreigabe, Software-Versionsveröffentlichung, OTA, Datenkreislauf und Problemrückfluss – zu plattformisieren, um die Arbeitseffizienz bei der Bereitstellung neuer Kunden und neuer Szenarien zu steigern.“

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Arbeitsstunden für Roboter erfassen

In letzter Zeit ist das Problem des Datenkreislaufs für Szenarien humanoider Roboter zu einem Diskussionsthema geworden. Die Branche steht vor dem neuen Widerspruch des Datenmangels, und die Logik der Datenerfassung und -verarbeitung in Industrie und Dienstleistungssektor ist völlig unterschiedlich.

Die Roboter bei Chimelong haben in einem Monat nach ihrem Einsatz mehr als 1 Million Interaktionen mit Besuchern durchgeführt. „Die Daten von Besuchern, die die Interaktion abgebrochen haben, sind wertvoller. Das Team prüft und markiert diese Daten und leitet sie an die Plattform zurück, um sie als Material für die nächste Trainingsrunde zu verwenden. Nachdem der Roboter eine Zeit lang in der Umgebung gearbeitet