Chinas erste Roboter-Berufsschule: 140 Maschinen trainieren ab Mai
Veröffentlicht am: 02.08.2026 um 10:02 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In der chinesischen Metropole Hangzhou hat die „National Pilot Base for Embodied AI Applications“ am 16. Mai 2026 ihren Betrieb aufgenommen. Die Einrichtung gilt als landesweit erste „Berufsschule für Roboter“, in der aktuell mehr als 140 Maschinen in über 40 verschiedenen Arbeitsszenarien trainiert werden. Das Pilotzentrum basiert auf einer Initiative des zuständigen Ministeriums vom Juni 2026 und markiert einen strategischen Schritt zur Integration von künstlicher Intelligenz in physische Arbeitsabläufe.
Industrielle Basis und beteiligte Akteure in Hangzhou
An dem Projekt in Hangzhou sind mehrere spezialisierte Unternehmen beteiligt, darunter Hangzhou Big Data Cloud AI, Chingmu, DexRobot, Transfar und Unitree. Die wirtschaftliche Bedeutung der Branche in der Region ist bereits beachtlich: Hangzhou beheimatet über 700 Robotik-Unternehmen, die im Jahr 2025 ein Produktionsvolumen von 106,8 Milliarden Yuan erwirtschafteten.
Die geschäftliche Dynamik spiegelt sich auch in den Auftragsbüchern der Partner wider. Das Unternehmen Chingmu meldete für das erste Halbjahr 2026 eine Verdoppelung seiner Aufträge mit einem Gesamtwert von etwa 50 Millionen Yuan. Im Bereich der Hardware-Entwicklung konnte DexRobot einen Fortschritt verzeichnen: Die Roboterhand des Herstellers, die über 65 Freiheitsgrade verfügt, hat Tests mit 1 Million Zyklen erfolgreich absolviert. Seit dem 1. Mai 2026 werden zudem bereits 15 Verkehrsmanagement-Roboter im operativen Einsatz erprobt.
Vielfältige Trainingsszenarien und Ausbildungskonzepte
Die in der Pilotbasis trainierten Roboter lernen komplexe Aufgaben, die von der Ernte landwirtschaftlicher Erzeugnisse über den Verkauf von Lebensmitteln bis hin zu Tätigkeiten im Haushalt reichen. Auch motorisch anspruchsvolle Fähigkeiten wie das Treppensteigen oder Boxen gehören zum Ausbildungsprogramm.
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Parallel dazu entstehen spezialisierte Ausbildungszentren für das Personal hinter der Technik. Das „Zhejiang Tsinghua Flexible Electronics & Technology Research Institute“ in Jiaxing beschäftigt fast 300 Datensammler. Diese meist nach dem Jahr 2000 geborenen Fachkräfte, die oft direkt von Berufskollegs rekrutiert werden, nutzen VR-Headsets und mechanische Greifarme, um Bewegungsabläufe für die verkörperte KI zu demonstrieren.
Ein ähnliches Modell verfolgt das „Hubei Humanoid Robot Innovation Center“. Dort werden zwei- bis dreimonatige Kurse für Berufsschüler sowie spezialisierte Fortbildungen für Ingenieure angeboten, die zwischen 60 Tagen und einem Jahr dauern. Das Zentrum kooperiert bereits mit über 20 Robotik-Unternehmen und 11 Universitäten, darunter die Wuhan University.
Technologische Fortschritte und globale Benchmarks
Die Entwicklung in China findet vor dem Hintergrund eines weltweit intensiven Wettbewerbs um die führende KI-Architektur für Roboter statt. Ende Juli 2026 stellte Google DeepMind mit „Gemini Robotics 2“ eine neue Modellgeneration vor, die auf Ganzkörpersteuerung und die Zusammenarbeit mehrerer Roboter ausgelegt ist. Das Modell „ER 2“ (Embodied Reasoning), welches auf Gemini 3.5 Flash basiert, erreichte bei Tests eine Genauigkeit von 91,3 Prozent beim sogenannten „Moment-Finding“. Google DeepMind kündigte zudem an, die Vorgängerversion ER 1.6 Ende August abzuschalten.
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Auch im Bereich der Datenakquise und Algorithmen-Effizienz werden neue Maßstäbe gesetzt. Scale AI lieferte im Jahr 2025 über 150.000 Stunden physischer KI-Demonstrationsdaten aus und konnte zehn Neukunden aus der Robotik-Sparte gewinnen. In der Forschung entwickelten Wissenschaftler am MIT das system „VLASH“, das Robotern eine vorausschauende Aktionsplanung ermöglicht. In Tests zur Würfelsortierung konnte damit eine Erfolgsquote von 90 Prozent erreicht werden, während die Aufgabengeschwindigkeit verdoppelt und die Reaktionszeit um das 30-fache beschleunigt wurde.
Zusätzlich präsentierte Zhiyuan Robotics das Modell „GO-2“, das eine Erfolgsquote von 98,5 Prozent auf dem LIBERO-Benchmark erzielte. Parallel dazu plant das Unternehmen XDOF den Aufbau einer dreistufigen Datenpyramide, die sowohl Teleoperationen an echten Robotern als auch egozentrische Menschendaten nutzt, um die Trainingsgrundlage für künftige Generationen verkörperter KI zu verbreitern.
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