Fujitsu: Der Aufstieg der Physischen KI
30-01-2026: Analyse der globalen Strategien und technischen Architekturen humanoider Robotik basierend auf dem Fujitsu Whitepaper 2026.
Die Robotik entwickelt sich derzeit in einem beispiellosen Tempo von zweckgebundenen Maschinen hin zu autonomen Systemen, die in dynamischen Umgebungen agieren können. Das Jahr 2025 markiert hierbei den Beginn der Massenproduktion humanoider Roboter. Bis zum Jahr 2035 wird ein weltweites Marktvolumen von etwa 211 Milliarden USD prognostiziert.
Was ist „Physische KI“?
Physische KI (Physical AI) beschreibt ein Paradigma, in dem KI-Modelle die physische Welt wahrnehmen, Situationen beurteilen und Aufgaben autonom durch Aktuatoren ausführen.
- Lernprozess: Die Intelligenz wird durch die Interaktion mit der Umgebung erlernt (Embodied AI).
- Integration: Humanoide Roboter stellen die am weitesten fortgeschrittene Anwendung dar, da sie Weltmodelle und Aktionsgenerierung auf höchstem Niveau vereinen.
Strategischer Wettbewerb: USA vs. China
Der globale Markt wird primär durch zwei unterschiedliche Entwicklungsphilosophien geprägt, die den Wettbewerb bestimmen.
1. Vereinigte Staaten: Vertikale Integration und Validierung
Führende US-Unternehmen wie Tesla, Boston Dynamics oder Figure AI verfolgen einen sicherheitszentrierten Ansatz.
- Geschlossene Architektur: Entwicklung proprietärer Stacks über Aktuatoren, Steuerungssysteme und KI-Modelle hinweg.
- IP-Schutz: Fokus auf die Differenzierung durch geschützte Technologien und optimierte Performance.
- Markteintritt: Ein „Validation-First“-Pfad mit phasenweiser Bereitstellung und strengen Tests vor der Skalierung.
2. China: Ökosystem-Driven und Schnelligkeit
Chinesische Akteure wie UBTECH, Unitree oder AGIBOT setzen auf Geschwindigkeit und schnelle Marktpenetration.
- Offene Innovation: Enge Zusammenarbeit mit nationalen Lieferketten und Nutzung offener Ökosysteme.
- Kosteneffizienz: Fokus auf eine extrem hohe Inhouse-Komponentenfertigung (oft über 90 %), um Preise für den Massenmarkt zu senken.
- Markteintritt: Ein „Implementation-First“-Modell, bei dem die Kommerzialisierung oft der vollständigen technischen Reife vorausgeht.
Der „Intelligence Stack“: Die Architektur der Autonomie
Die Wettbewerbsfähigkeit humanoider Systeme definiert sich über die Tiefe der KI-Integration in einem dreistufigen Modell:
| Ebene | Funktion (Perspektive) | Analogie zum Menschen |
|---|---|---|
| High-Level | Intent, Zielsetzung, Aufgabenplanung via VLA-Modellen und LLMs. | Großhirn: Verständnis, Planung und Entscheidung. |
| Mid-Level | Bewegungsplanung, räumliche Wahrnehmung und Ausführung von Skills. | Motorischer Cortex: Koordination komplexer Bewegungen. |
| Low-Level | Echtzeit-Motorsteuerung, Stabilität und Drehmomentregelung. | Kleinhirn & Rückenmark: Haltung und Reflexe. |
Die Rolle von VLA-Modellen
Die entscheidende technologische Grenze verschiebt sich hin zu VLA-Modellen (Vision-Language-Action). Diese Modelle integrieren visuelle Daten (Bilder), Texte (natürliche Sprache) und Verhalten (Aktionen). Dies ermöglicht es Robotern, komplexe Anweisungen ohne explizite Programmierung zu verstehen und in unstrukturierten Umgebungen autonom umzusetzen.
Fazit und Implikationen für die Industrie
Humanoide Roboter dürfen nicht nur als Ersatz für menschliche Arbeitskraft betrachtet werden; sie fungieren als strategische Plattformen zur Neugestaltung industrieller Strukturen.
Länder und Unternehmen, die eine frühzeitige und skalierbare Adoption erreichen, legen die Basis für die industrielle Wettbewerbsfähigkeit der nächsten Generation. Die zentrale Herausforderung für etablierte Industrieregionen wie Europa wird darin bestehen, die vorhandene Stärke in der Präzisionstechnik mit der Agilität und Ausführungsgeschwindigkeit der KI-Ära zu verschmelzen.
Quelle: Jin, J. (Januar 2026). The Rise of Physical AI: From Humanoid Robotics to Industrial Reality. Fujitsu Ltd. Whitepaper v1.0.