Robotik: Der Stand der Technik 2025. Trennen wir Hype von Realität

Im Oktober 2024 präsentiert Tesla "We, Robot" in den Warner Bros Studios. Optimus verteilt Getränke, spielt "Schere, Stein, Papier", unterhält die Gäste mit fließenden Bewegungen. Die Videos werden in wenigen Stunden viral. Wenige Tage später enthüllen Fortune Italia und andere Medien, dass die Humanoiden von menschlichen Technikern ferngesteuert wurden. Adam Jonas von Morgan Stanley bestätigt den Einsatz von Teleoperation, wie einige Roboter selbst zugaben, die erklärten: "Heute werde ich von einem Menschen unterstützt". Die synthetische Stimme? Ein menschlicher Bediener mit Kopfhörern. Diese "Details" verbergen das zentrale Problem der humanoiden Robotik im Jahr 2025: die abgrundtiefe Kluft zwischen kontrollierten Demos und autonomem Einsatz.

Es ist nicht das erste Mal. 2021 war der erste Optimus ein Tänzer in einem Kostüm. 2022 lief der Prototyp, wackelte aber. 2023 erlangten die Hände eine begrenzte manipulative Geschicklichkeit. Heute, im November 2025, behauptet Tesla, dass zwanzig Einheiten in seinen Fabriken repetitive Aufgaben erledigen. Diese Behauptungen von außen zu überprüfen, ist unmöglich: Kein unabhängiger Journalist hat Optimus gefilmt, wie er autonom ganze Schichten arbeitet. Dieses Muster wiederholt sich in der Branche: beeindruckende Videos, kühne Behauptungen, unabhängige Überprüfungen, die Teleoperation oder ultra-kontrollierte Szenarien aufdecken.

Willkommen zum Stand der Technik in der Robotik in Verbindung mit künstlicher Intelligenz: ein Gebiet, auf dem außergewöhnliche Ingenieurskunst mit aggressivem Marketing koexistiert, auf dem echte Fortschritte durch unrealistische Erwartungen aufgebläht werden, auf dem die Trennung dessen, was funktioniert, von dem, was "fast fertig" ist, einen klinischen Blick erfordert. Wie in Planetes, dem Anime von Makoto Yukimura, in dem Weltraummüll von menschlichen Bedienern gesammelt wird, weil die vollständige Automatisierung zu teuer und unzuverlässig bleibt, erweist sich auch in der terrestrischen Robotik des Jahres 2025 der letzte Meter zur wahren Autonomie als der längste.

Atlas: Der technische Maßstab

Wenn es einen technischen Goldstandard in der humanoiden Robotik gibt, dann ist es Atlas von Boston Dynamics. Nicht für kommerzielle Anwendungen, die fast nicht vorhanden sind, sondern für die nachweislich demonstrierten Fähigkeiten. Im August 2024 präsentierte das Unternehmen die elektrische Version des Roboters und verabschiedete sich von der Hydraulik, die die Vorgängermodelle geprägt hatte. Der neue Atlas wiegt 89 kg, ist 150 cm groß und verfügt über 28 Freiheitsgrade mit kundenspezifischen elektrischen Aktuatoren, die Boston Dynamics nicht separat verkauft. Die Besonderheit: Gelenke, die sich über die menschlichen anatomischen Grenzen hinaus drehen und vollständige Rumpfdrehungen und für einen biologischen Körper "unmögliche" Bewegungen ermöglichen.

Im Oktober 2024 veröffentlichte Boston Dynamics Videos von Atlas, wie er Automobilkomponenten in einem halbstrukturierten industriellen Szenario manipuliert. Der Roboter erkennt variable Objekte, passt seinen Griff an und korrigiert Fehler. Keine Teleoperation, sondern Large Behavior Models, die auf Tausenden von Stunden an Simulationen und realen Daten trainiert wurden. Wenn er einen Fehler macht, versucht er es mit einer anderen Strategie erneut. Wenn sich die Umgebung ändert, berechnet er den Weg neu. Ist das wahre Autonomie? Ja, aber in einem eingeschränkten Szenario: bekannte Komponenten, kartierter Raum, repetitive Aufgabe mit begrenzten Variationen.

Der wahre Sprung nach vorn kam im Oktober 2024 mit der Partnerschaft zwischen Boston Dynamics und dem Toyota Research Institute. Das Ziel: die Kombination der Hardware-Plattform von Atlas mit den von TRI entwickelten Large Behavior Models, die auf Milliarden von simulierten Interaktionen trainiert wurden. Toyota bringt Erfahrung in der realen Fertigung ein, Boston Dynamics die Spitzenrobotik. Gemeinsam wollen sie Humanoide schaffen, die in der Lage sind, neue Aufgaben in Stunden statt in Monaten zu lernen und dabei von wenigen Beispielen zu generalisieren, wie es Sprachmodelle mit Text tun.

Aber Atlas bleibt ein Forschungsprojekt. Geschätzte Kosten pro Einheit, nicht angegeben, aber geschätzt, in Hunderttausenden von Dollar. Betriebliche Autonomie: etwa 4 Stunden vor dem Aufladen. Wartung: spezialisierte Techniker. Kommerzieller Einsatz: null. Boston Dynamics verkauft Atlas nicht, sondern nutzt ihn als F&E-Plattform, um Technologien zu verfeinern, die dann in Produkte wie Spot einfließen, den Roboterhund, der Nischen in der industriellen Inspektion und auf Baustellen gefunden hat. Atlas zeigt, was technisch möglich ist, nicht, was wirtschaftlich skalierbar ist.

Tesla Optimus: Vision oder Vaporware?

Elon Musk hat eine Theorie: Die humanoide Robotik wird größer sein als die Automobilindustrie, größer als die Energiebranche. Er prognostiziert einen Markt von 25 Billionen Dollar, wobei Optimus 20.000 bis 30.000 Dollar kosten und "die Wirtschaft revolutionieren" wird. Tesla beschäftigt über 200 Ingenieure für das Projekt, hat dedizierte KI-Trainingsinfrastrukturen aufgebaut und investiert Milliarden. Der Ehrgeiz ist real. Die überprüfbaren Ergebnisse sind es weit weniger.

Das letzte öffentliche Update stammt vom Oktober 2024: Optimus Gen 2 geht schneller, die Hände haben 11 Freiheitsgrade, er kann ein Ei greifen, ohne es zu zerbrechen. In den offiziellen Videos faltet er Kleidung, sortiert Gegenstände, transportiert Komponenten in der Fabrik. Aber wie wir gesehen haben, waren viele Demos getarnte Teleoperation. Tesla behauptet, dass im November 2025 zwanzig Einheiten autonom in seinen texanischen Fabriken arbeiten. Eine Überprüfung ist unmöglich: kein externer Zugang, keine Bestätigung durch Dritte.

Das zentrale Problem ist wirtschaftlicher Natur. Branchenanalysten schätzen, dass die Herstellung eines minimal fähigen Humanoiden heute 120.000 bis 150.000 Dollar kostet: Aktuatoren mit hohem Drehmoment, mehrere LIDAR- und Vision-Sensoren, 2-3-kWh-Batterien, ein leistungsstarker Bordcomputer. Um auf 20.000 bis 30.000 Dollar zu kommen, wären massive Skaleneffekte (Hunderttausende von Einheiten) und technologische Durchbrüche bei Batterien und Aktuatoren erforderlich. Tesla hat Erfahrung in der Skalierung der Automobilherstellung, aber ein Auto hat etwa 30.000 Komponenten; ein fähiger Humanoide hätte ebenso viele, mit engeren mechanischen Toleranzen.

Dann gibt es das Paradoxon des Nutzens. Für welche Aufgabe schlägt ein Allzweck-Humanoide für 30.000 Dollar einen spezialisierten Roboter für 5.000 Dollar? In Lagerhäusern kosten die autonomen mobilen Roboter von Amazon einen Bruchteil und bewegen mehr Waren. Zu Hause kosten Saugroboter 500 Euro und funktionieren. Ein Haushalts-Humanoide müsste kochen, putzen, bügeln, Reparaturen durchführen: Aufgaben, für die es einzeln billigere automatisierte Lösungen gibt, während ihre Integration in einen anthropomorphen Körper die Komplexität und die Kosten vervielfacht.

Musk hat in einem Punkt Recht: Wenn jemand das Problem löst, wird er einen riesigen Markt haben. Aber "ob" und "wann" sind Fragen, die kein seriöser Ingenieur mit Sicherheit beantwortet. Tesla hat Ressourcen, Talent und Vision. Aber nach drei Jahren voller Ankündigungen fehlen immer noch überprüfbare großflächige Einsätze. Bild von Tesla Optimus von xpert.digital

Figure AI: Ein Roboter bei BMW (Nur einer)

Im Januar 2024 gibt Figure AI eine Partnerschaft mit BMW bekannt, um den Roboter Figure 02 im Werk in Spartanburg, South Carolina, zu integrieren. Die Pressemitteilungen sprechen von einer "Revolutionierung der Automobilherstellung". Die Videos zeigen, wie Figure 02 Komponenten mit Millimeterpräzision in eine Karosserie einsetzt. Investoren wie OpenAI, Nvidia, Microsoft und Intel pumpen 675 Millionen Dollar in die Serie-B-Runde. Bewertung: 2,6 Milliarden. Der Hype ist auf dem Höhepunkt.

Zehn Monate später, im Oktober 2024, veröffentlicht Figure AI ein substanzielles Update: Ein Roboter Figure 02 hat fünf Monate in Folge zehn Stunden am Tag in einem kontrollierten Bereich des Werks gearbeitet. Die Aufgabe: die Installation spezifischer Komponenten an einem einzigen Fahrzeugmodell. Es handelt sich nicht mehr um einen Pilotversuch von Tagen oder Wochen, sondern um einen längeren Einsatz mit realen Betriebsdaten. Das Unternehmen meldet eine Verfügbarkeit von über 70 %, mit schrittweisen Verbesserungen dank der im Feld gesammelten Daten. Der Roboter lernt aus realen, nicht simulierten Fehlern, passt Greifstrategien an und korrigiert Abweichungen.

Aber die Einschränkungen bleiben offensichtlich: ein einzelner Roboter, eine einzelne Aufgabe, eine ultra-kontrollierte Umgebung. Trainingszeit für diesen spezifischen Vorgang: sechs Monate. BMW bestätigt, dass das Ziel nicht darin besteht, Arbeiter zu ersetzen, sondern ergonomisch belastende oder gefährliche Aufgaben zu automatisieren. Bis Ende 2025 sollen zehn operative Einheiten in verschiedenen Aufgabenbereichen eingesetzt werden. Langfristig sollen es Hunderte sein.

Der entscheidende Punkt bleibt der ROI. Ein menschlicher Bediener bei BMW kostet jährlich etwa 70.000 Dollar an Gehalt und Sozialleistungen. Figure 02 kostet schätzungsweise 150.000 Dollar, plus Wartung (20.000-30.000 jährlich), plus spezialisiertes Training für jede neue Aufgabe. Break-even in drei bis vier Jahren, vorausgesetzt, der Roboter arbeitet stabil ohne Leistungsabfall. Für BMW, das jährlich 1,5 Millionen Fahrzeuge in 31 Werken produziert, erfordert die Skalierung von einem auf tausend Roboter nicht nur Kapital, sondern auch Software-Infrastrukturen (Flottenmanagement, Überwachung, OTA-Updates), die heute nur in embryonaler Form existieren.

Figure AI baut diese Infrastrukturen auf, aber der Übergang von einem einzelnen Einsatz zu einer Flotte von Hunderten von Einheiten ist der Punkt, an dem viele Robotik-Startups gescheitert sind. Rethink Robotics, ein Pionier der Cobots, wurde 2018 trotz solider Technologie und großer Kunden geschlossen: Support- und Anpassungskosten haben die Margen aufgezehrt. Figure AI hat mehr Kapital und bessere Partner, aber die ökonomische Physik ändert sich nicht: Jeder zusätzliche Roboter kostet fast so viel wie der erste, bis man eine massive Skalierung erreicht. Fünf Monate ununterbrochener Betrieb sind ein bedeutender Meilenstein, aber die Distanz zwischen einem und tausend Robotern bleibt immens.

Clone Alpha: Faszinierende Biomimetik, fehlende Beweise

Clone Robotics, ein Startup mit Sitz in Warschau, verfolgt einen radikal anderen Ansatz: keine Elektromotoren, sondern synthetische "Muskeln", die von einem hydraulischen Gefäßsystem angetrieben werden. Clone Alpha, vorgestellt im Jahr 2024, hat Unterarme und Hände mit Myofasern, die sich wie biologisches Gewebe zusammenziehen, Finger mit 26 Freiheitsgraden, fließende und präzise Bewegungen. Ästhetisch beeindruckend: Die durchscheinende synthetische Haut lässt Sehnen und Aktuatoren durchscheinen, wie eine anatomische Illustration von Andreas Vesalius in drei Dimensionen.

Das Problem: Es gibt keine Videos von Clone Alpha, die komplexe Aufgaben autonom ausführen. Die offiziellen Videos zeigen einzelne Greifbewegungen, Handgelenksrotationen, Fingerbeugungen. Alles in einer kontrollierten Umgebung, ohne Rumpf. Clone Robotics verspricht, dass das muskuloskelettale System natürlichere und anpassungsfähigere Bewegungen als motorisierte ermöglicht, mit intrinsischem taktilem Feedback. Aber solange wir nicht sehen, wie der komplette Roboter minuten-, nicht stundenlang in halbstrukturierten Szenarien arbeitet, bleiben es theoretische Behauptungen.

Der biomimetische Vorteil ist in der Theorie real: Biologische Muskeln haben ein höheres Leistungsgewicht als Elektromotoren, dämpfen mechanische Stöße auf natürliche Weise und passen sich an unregelmäßige Oberflächen an. Aber die Hydraulik bringt Komplexität mit sich: Pumpen, Ventile, Drucksensoren, Leckagerisiken, intensive Wartung. In Industrierobotern wurde die Hydraulik in den letzten zwanzig Jahren weitgehend durch die Elektrik ersetzt, gerade wegen der Zuverlässigkeit und der Betriebskosten.

Clone Robotics behauptet, diese Probleme mit innovativen Materialien und einem kompakten Design gelöst zu haben. Sie haben mehrere Millionen an Startkapital gesammelt, arbeiten mit europäischen Universitäten zusammen und präsentieren von Fachleuten begutachtete Papiere zum Design der Aktuatoren. Aber der Sprung von einem funktionierenden Teilsystem zu einem integrierten Roboter ist gewaltig. Boston Dynamics hat dafür fünfzehn Jahre mit massiven Ressourcen gebraucht. Clone ist ein kleines Startup in einem Markt, der von Giganten mit Milliardenbudgets dominiert wird.

Man hat das Gefühl, ein außergewöhnliches Konzeptauto zu betrachten: kühnes Design, faszinierende Technologien, aber ohne die Gewissheit, dass es jemals in Produktion gehen wird. In der humanoiden Robotik übertrifft die Ingenieurskunst in den Papieren regelmäßig die Science-Fiction, scheitert aber an Wirtschaft und Physik, wenn es um die Skalierung geht.

Roboterchirurgie: Die konsolidierte Exzellenz

Wenn Sie fortschrittliche Robotik sehen wollen, die wirklich funktioniert, betreten Sie einen Operationssaal. Intuitive Surgical dominiert mit seiner da Vinci-Plattform seit über zwanzig Jahren die Roboterchirurgie. Das 2024 eingeführte da Vinci 5-System integriert über 150 Kraftsensoren, die dem Chirurgen taktiles Feedback übermitteln und es ihm ermöglichen, Gewebe durch die Instrumente zu "fühlen". 3D-Auflösung mit 10 Megapixeln, Latenz unter 50 Millisekunden, Tremorstabilisierung, Bewegungsskalierung 1:3 für submillimetergenaue Präzision.

Die Zahlen sind beeindruckend: über 8.500 weltweit installierte Systeme, mehr als 15 Millionen kumulativ durchgeführte robotische Eingriffe, 12.000 Eingriffe allein in den ersten sechs Monaten des Jahres 2024. In der Prostata-, Thorax- und Gynäkologiechirurgie ist da Vinci in vielen Exzellenzzentren Standard. Warum funktioniert es dort, wo Humanoide Schwierigkeiten haben? Drei Gründe: spezifische und klar definierte Aufgabe, ultra-kontrollierte Umgebung, menschlicher Chirurg im Loop.

Da Vinci ist nicht autonom: Er erweitert die menschlichen Fähigkeiten, ersetzt sie aber nicht. Der Chirurg steuert jede Bewegung über eine Konsole; der Roboter übersetzt menschliche Eingaben in präzise Aktionen, filtert Tremor und skaliert Bewegungen. Es ist hochentwickelte Teleoperation, aber es bleibt Teleoperation. KI kommt in diagnostischen Phasen zum Einsatz: präoperative Bildanalyse, Vorschläge zu Resektionsrändern, Identifizierung kritischer Strukturen. Aber die Entscheidung bleibt menschlich.

Die Grenzen sind wirtschaftlicher und logistischer Natur: Ein da Vinci 5-System kostet 2-3 Millionen Dollar, Einweginstrumente 2.000-3.000 Dollar pro Eingriff, Wartungsverträge 150.000-200.000 jährlich. Nur große und spezialisierte Krankenhäuser können sich das leisten. Außerdem ist die Lernkurve steil: Ein Chirurg benötigt 100-150 Eingriffe, um die Kompetenz zu erreichen. Dies führt zu Ungleichheiten: robotische Exzellenz konzentriert sich auf wenige Zentren, der Rest der Welt operiert traditionell.

Es entsteht Wettbewerb: Medtronic mit Hugo, Johnson & Johnson mit Ottava, CMR Surgical mit Versius. Alle zielen auf niedrigere Kosten und größere Modularität ab. Aber da Vinci behält den First-Mover-Vorteil: dreißig Jahre Betriebsdaten, ein konsolidiertes Schulungsökosystem, eine riesige installierte Basis. In der Roboterchirurgie hat die Technologie die Demonstrationsphase hinter sich gelassen und ist zum klinischen Standard geworden. Bei Allzweck-Humanoiden sind wir noch bei den Demos.

Cobots: Die stille Revolution

Während Humanoide die Schlagzeilen beherrschen, verändern kollaborative Roboter (Cobots) leise die globale Fertigung. Universal Robots, ABB, FANUC, KUKA verkaufen jährlich Zehntausende von Einheiten. Der Markt hat 2024 einen Wert von 1,9 Milliarden, Prognosen von IDTechEx sehen ihn bis 2030 bei 11,8 Milliarden. Warum funktionieren sie? Weil sie nicht vorgeben, menschlich zu sein.

Ein Cobot wie der UR10e von Universal Robots: Sechs-Achsen-Arm, 10 kg Nutzlast, ±0,03 mm Präzision, Kosten 35.000-45.000 Dollar. Er wird mit einer grafischen Drag-and-Drop-Oberfläche programmiert: kein Code, ein durchschnittlicher Techniker schult ihn in wenigen Tagen. Drehmomentsensoren an jedem Gelenk erkennen Kollisionen und stoppen die Bewegung innerhalb von 0,4 Sekunden, sodass ein sicheres Arbeiten daneben ohne Schutzkäfige möglich ist. Er verbraucht 500 Watt, wird an das Standardnetz angeschlossen und benötigt einen halben Quadratmeter Platz.

Die Aufgaben: Pick-and-Place, Schrauben, Montage, Qualitätsprüfung, Verpackung. Repetitive, für Menschen ergonomisch belastende Aufgaben, die Cobots rund um die Uhr mit konstanter Qualität ausführen. In Automobil-, Elektronik-, Lebensmittelverarbeitungs- und Pharmalinien arbeiten Cobots in kollaborativen Zellen neben menschlichen Bedienern: Der Roboter übernimmt das Repetitive, der Mensch überwacht und handhabt Ausnahmen. Es ist die praktische Anwendung des Moravec-Paradoxons: Schwierig für Menschen (hyperpräzise Wiederholung) ist einfach für Roboter, einfach für Menschen (Anpassung an Variationen) ist schwierig für Roboter.

Die Grenzen sind klar: begrenzte Nutzlast (10-20 kg), geringere Geschwindigkeit als herkömmliche Industrieroboter, Unfähigkeit, hohe Variabilität zu bewältigen. Aber für strukturierte Aufgaben ist der ROI dokumentiert: McKinsey-Studien zeigen eine Amortisation in 12-24 Monaten, mit einer Produktivitätssteigerung von 20-40 % und einer Reduzierung der Fehler um 15-30 %. Kleine und mittlere Unternehmen, die sich keine traditionelle Automatisierung leisten konnten, integrieren jetzt Cobots.

Die zukünftige Richtung: Cobots mit KI-Vision, die variable Objekte erkennen, durch Demonstration statt durch Programmierung lernen und sich autonom für neue Aufgaben umkonfigurieren. Projekte wie der von der EU finanzierte Robotics Hub standardisieren Softwareschnittstellen, um Cobots austauschbarer und weniger von einzelnen Anbietern abhängig zu machen. Es ist pragmatische, nicht visionäre Automatisierung, aber sie funktioniert und ist heute profitabel, nicht morgen. Bild eines Cobots von universal-robots.com

Die drei technischen Mauern

Hinter jedem humanoiden Roboter, der wackelig geht oder ungeschickt Objekte manipuliert, stehen brutale physikalische Grenzen. Drei davon definieren vor allem die Kluft zwischen Prototyp und Produkt.

Batterien: Ein arbeitender humanoider Roboter verbraucht kontinuierlich 200-500 Watt. Mit aktuellen Li-Ionen-Batterien, einer Energiedichte von etwa 250 Wh/kg, werden für 4 Stunden Autonomie 2-3 kWh benötigt, also 8-12 kg Batterien. Dies reduziert bei einem Roboter, der bereits 50-80 kg wiegt, die Nutzlast und die Agilität drastisch. Der Tesla Optimus hat eine 2,3-kWh-Batterie für eine angegebene Autonomie von "mehreren Stunden" (nicht spezifiziert). Der elektrische Atlas verwendet eine nicht näher bezeichnete kundenspezifische Batterie mit einer geschätzten Autonomie von 3-4 Stunden. Jeder Durchbruch in der Energiedichte würde helfen, aber die Batterien verbessern sich jährlich um 5-7 %, nicht um 50 %. Es dauert Jahre, die Autonomie zu verdoppeln, ohne das Gewicht zu erhöhen.

Aktuatoren: Elektromotoren stehen vor dem Trilemma Kraft-Geschwindigkeit-Effizienz. Ein Aktuator mit hohem Drehmoment ist schwer und langsam, ein schneller hat wenig Kraft, ein effizienter hat beides begrenzt. Menschliche Gelenke bewältigen enorme Lasten bei sehr geringem Verbrauch: Ein Quadrizeps hebt 100 kg und verbraucht im Ruhezustand nur wenige Watt. Roboteraktoren verbrauchen auch im Stillstand Energie, um Positionen zu halten. Aufkommende Technologien (Aktuatoren mit serieller Elastizität, Permanentmagnetmotoren mit hoher Dichte) verbessern sich, kosten aber Tausende von Dollar pro Gelenk. Ein Humanoide mit 25-30 fortschrittlichen Aktuatoren hat unerschwingliche Hardwarekosten.

Geschicklichkeit: Die menschliche Hand hat 27 Knochen, 34 Muskeln, Tausende von taktilen Rezeptoren, 26+ Freiheitsgrade. Die fortschrittlichsten Roboterhände haben 10-16, mit rudimentären taktilen Sensoren. Das Greifen eines starren Objekts ist beherrschbar; das Manipulieren von weichem Gewebe, zerbrechlichen Objekten, rutschigen Oberflächen bleibt äußerst schwierig. Hochauflösendes taktiles Feedback würde Tausende von Sensoren pro cm², komplexe Elektronik und Echtzeitverarbeitung erfordern. Heute "fühlen" Roboter durch Drehmomentsensoren in den Motoren: indirekt und ungenau. Die Forschung an elektronischer Haut und flexiblen taktilen Sensoren schreitet voran, aber die Integration Tausender von Sensorpunkten in eine funktionierende Hand ist extreme Ingenieurskunst.

Diese Grenzen sind keine Fehler, die mit Software behoben werden können: Es sind physikalische Zwänge. KI kann die Steuerung und Planung verbessern, aber sie kann keine Energie aus dem Nichts erzeugen oder das Drehmoment eines Motors über seine Spezifikationen hinaus erhöhen. Jeder Fortschritt erfordert materielle Durchbrüche oder radikal neue Designs. Es ist keine Frage des "Ob", sondern des "Wann" - und das "Wann" ist viel weiter entfernt, als die Pressemitteilungen vermuten lassen.

Geografie der Investitionen

Die humanoide Robotik ist ein Feld, das von wenigen Akteuren dominiert wird, die sich in den USA und China konzentrieren. Im Jahr 2024 sammeln amerikanische (Figure AI, Apptronik, Agility Robotics) und chinesische (UBTech, Fourier Intelligence, Unitree) Startups insgesamt über 700 Millionen Dollar ein. Die Hauptinvestoren: Nvidia, OpenAI, Microsoft, Amazon, Staatsfonds. Die Konzentration ist extrem: 70 % des Kapitals fließen in fünf Unternehmen.

Nvidia spielt mit dem Projekt GR00T die Rolle des Königsmachers, einer KI-Plattform für humanoide Roboter, die auf dem Transfer von Simulation zu Realität basiert. Es bietet einen Software-Stack (Wahrnehmung, Planung, Steuerung) und Zugang zu den H100/H200-GPUs, die zum Trainieren von Verhaltensmodellen erforderlich sind. Im Gegenzug integrieren die Startups Nvidia-Hardware und teilen Betriebsdaten. Es ist das robotische Äquivalent des CUDA-Ökosystems: Nvidia kontrolliert die Recheninfrastruktur, die anderen konkurrieren um Hardware und Anwendungen.

China verfolgt eine andere Strategie: massive staatliche Investitionen in Kombination mit Private Equity. UBTech hat Walker S-Roboter im Gastgewerbe und in der Fertigung im Einsatz; Unitree verkauft Consumer-Quadrupeds für 1.600 Dollar; Fourier Intelligence exportiert Rehabilitations-Exoskelette. Der Ansatz ist pragmatisch: einfachere und billigere Produkte, schnelle Skalierung, staatliche Subventionen für den heimischen Einsatz. Während die USA in zehn Jahren auf den Allzweck-Humanoiden für 20.000 Dollar abzielen, verkauft China heute spezialisierte Roboter für 5.000 Dollar.

Europa liegt zurück. Projekte wie ARISE, die von Horizont Europa mit Gesamtbudgets von unter 50 Millionen finanziert werden, leisten exzellente Forschung, skalieren aber nicht zu Produkten. Europäische Startups (Clone Robotics, Reachy von Pollen Robotics) bleiben klein, weil Risikokapital fehlt, das bereit ist, Milliarden zu riskieren. Die EU investiert mehr in Regulierung (KI-Gesetz, Sicherheitsstandards) als in den Einsatz. Ergebnis: Forschung wird in Nature veröffentlicht, Produkte werden von anderen verkauft.

Diese Konzentration birgt Risiken: Wenige Unternehmen kontrollieren Daten, Algorithmen, Lieferketten. Wenn ein Durchbruch stattfindet, wird er proprietär und teuer zu lizenzieren sein. Die Open-Source-Alternative existiert (ROS, Robot Operating System), hat aber im kommerziellen Bereich aufgrund mangelnden Unternehmenssupports nur begrenzte Traktion. Das Risiko ist nicht nur wirtschaftlich, sondern auch geopolitisch: Fortschrittliche Robotik wird zu einem strategischen Hebel wie Halbleiter und KI, mit denselben Dynamiken der technologischen Abhängigkeit.

Die unbequemen Fragen

Auswirkungen auf die Beschäftigung: Die IFR schätzt, dass Ende 2024 weltweit 4,2 Millionen Industrieroboter in Betrieb sein werden, was einem Anstieg von 7 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Jeder Roboter ersetzt im Durchschnitt 1,5 bis 3 Arbeiter bei repetitiven Aufgaben. Er schafft aber auch Nachfrage nach Technikern, Programmierern und Wartungspersonal. Der Future of Jobs 2023 des Weltwirtschaftsforums prognostiziert, dass die Automatisierung bis 2027 83 Millionen Arbeitsplätze vernichten, aber 69 Millionen neue schaffen wird. Der negative Nettoübergang von 14 Millionen verbirgt jedoch enorme Ungleichheiten: Die verlorenen Arbeitsplätze sind operative, die geschaffenen erfordern fortgeschrittene technische Fähigkeiten. Wer heute manuell Komponenten montiert, wird morgen nicht zum ROS-Programmierer, ohne massive Umschulungen, die die meisten Länder nicht ausreichend finanzieren.

Versteckte Kosten: Jeder Roboter in der Produktion hat Betriebskosten, die in den Business Cases oft ignoriert werden. Flottenmanagement, 24/7-Überwachung, Software-Updates, Ersatzteilbeschaffung, unvorhergesehene Ausfallzeiten. McKinsey dokumentiert, dass die TCO (Total Cost of Ownership) von Robotik typischerweise das 2-3-fache des Kaufpreises über fünf Jahre beträgt. Für massive Einsätze ist auch eine physische Infrastruktur erforderlich: ultraflache Böden, kontrollierte Beleuchtung, getrennte Bereiche für Aufladung und Wartung. Diese Kosten führen dazu, dass sich die Automatisierung nur ab bestimmten Produktionsmaßstäben lohnt, was kleine und mittlere Unternehmen ausschließt.

Ethik im Gesundheitswesen: Assistenzroboter in der Altenpflege werfen ungelöste Fragen auf. Sie können Vitalparameter überwachen, an Therapien erinnern, Stürze reduzieren. Aber erfährt ein älterer Mensch, der hauptsächlich mit einer Maschine interagiert, eine erhöhte soziale Isolation? Studien in Japan, wo Roboter wie Pepper in Pflegeheimen getestet wurden, zeigen gemischte Ergebnisse: funktionale Vorteile (Erinnerungen, Überwachung), aber eine signifikante Reduzierung der menschlichen Interaktion. Das Risiko besteht darin, dass die Automatisierung zu einem Vorwand wird, um das Gesundheitspersonal zu reduzieren, wobei Roboter die durch wirtschaftliche Entscheidungen geschaffene "Lücke füllen". Nicht die Technologie ist das Problem, sondern wie sie angewendet wird und für welche Zwecke.

Realistische Zeitpläne: Fragen Sie zehn Experten, wann wir erschwingliche Allzweck-Haushaltsroboter haben werden, und Sie werden zehn verschiedene Antworten erhalten. Rodney Brooks, Gründer von iRobot und Rethink Robotics, ist skeptisch: "Nicht vor 2040, vielleicht nie". Demis Hassabis von Google DeepMind ist optimistisch: "Mitte der 2030er Jahre für begrenzte Anwendungen". Die Analysten von Goldman Sachs prognostizieren einen Massenmarkt nach 2035. Der stillschweigende Konsens ist, dass in den nächsten 5-7 Jahren spezialisierte Roboter in begrenzten Szenarien (Logistik, Fertigung, Gastgewerbe) skalieren werden, während der Haushalts-Humanoide, der autonom kocht und putzt, für mindestens das nächste Jahrzehnt Science-Fiction bleibt.

2025: Jahr Null oder Hype-Zyklus?

Wo stehen wir wirklich? Die Antwort hängt davon ab, welche Robotik wir betrachten. Chirurgie: ausgereift, zuverlässig, expandierend. Industrielle Cobots: massiver Einsatz im Gange, ROI nachgewiesen. Spezialisierte Logistik: autonome mobile Roboter in den Lagern von Amazon, DHL, skalieren schnell. Diese funktionieren, weil die Aufgabe spezifisch, die Umgebung kontrolliert und ein menschlicher Fallback verfügbar ist.

Allzweck-Humanoide: maximaler Hype, minimaler Einsatz. Die Prototypen beeindrucken, die Demos sind spektakulär, die Investitionen milliardenschwer. Aber es fehlt noch der Sprung von "funktioniert im Labor unter Aufsicht" zu "funktioniert autonom für Acht-Stunden-Schichten in unvorhersehbaren Szenarien". Dieser Sprung erfordert nicht einen Durchbruch, sondern Dutzende: Batterien, Aktuatoren, Sensoren, Materialien, Algorithmen, Kosten.

Das Moravec-Paradoxon, das in den 1980er Jahren formuliert wurde, besagte, dass komplexe kognitive Aufgaben (Schach, Rechnen) für Computer einfach sind, während einfache sensomotorische Aufgaben (Gehen, Manipulieren) sehr schwierig sind. Die KI hat den kognitiven Teil überwunden: GPT-4 übertrifft den Menschen in vielen sprachlichen Aufgaben. Aber die physische Verkörperung bleibt ein Engpass. Sich von einem Roboter ein Omelett zubereiten zu lassen, ist immer noch schwieriger, als sich von ihm einen Roman schreiben zu lassen.

Wie im Film Her von Spike Jonze, wo die KI Samantha intim präsent, aber physisch abwesend ist, könnten wir feststellen, dass künstliche Intelligenz unser Leben durch Softwareschnittstellen radikal verändert, lange bevor sie es durch Roboterkörper tut. Wenn Intelligenz überall ist, aber keine Hände hat, stellt sich die Frage: Brauchen wir wirklich humanoide Roboter, oder versuchen wir, uns aus anthropozentrischem Narzissmus selbst zu replizieren?

Die Antwort wird nicht aus den Labors in Boston oder Palo Alto kommen, sondern aus den Fabriken, Krankenhäusern und Lagern, in denen spezialisierte Roboter bereits leise arbeiten und reale Probleme lösen, ohne wie Menschen auszusehen. Der Hype erzählt eine Geschichte. Die Ingenieurskunst schreibt eine andere, langsamere und weniger glamouröse, aber reale. Und 2025 ähnelt das, was wirklich funktioniert, fast nie der Science-Fiction, die wir uns vorgestellt haben.