Physical AI: Ant Groups LingBot steuert 20 Robotertypen ohne Programmierung

Eine Welle technologischer Durchbrüche im Juli 2026 zeigt: Der Sprung zur „Physical AI“ – einer KI, die Roboter in der realen Welt steuert – beschleunigt sich rasant. Große Technologiekonzerne und Start-ups arbeiten an neuen Modellen, die Maschinen befähigen, komplexe Aufgaben ohne aufwendige Spezialprogrammierung zu meistern.

Der Durchbruch: Ein Gehirn für alle Roboter

Am 8. Juli 2026 veröffentlichte Ant Group mit ihrer Robbyant-Sparte LingBot-VLA 2.0 – ein Modell mit sechs Milliarden Parametern, das als offene Plattform verfügbar ist. Die Besonderheit: Es steuert 20 verschiedene Robotertypen von 17 Herstellern, ohne dass eine Nachjustierung nötig ist. Auf dem GM-100-Test übertraf das System den bisherigen Branchenstandard ?0.5 von Physical Intelligence.

Die Architektur arbeitet mit einem 55-dimensionalen Aktionsvektor und einer speziellen Experten-Mischung (Mixture-of-Experts). Die Reaktionszeit liegt bei rund 130 Millisekunden auf handelsüblicher Hardware. Ein Wert, der die Tür für den breiten Einsatz in der Industrie öffnet.

Parallel dazu präsentierte Zhiyuan Robotics sein GO-2-Modell, das auf der renommierten CVPR-Konferenz 2026 angenommen wurde. Der Clou: eine „Action Chain-of-Thought“. Der Roboter erstellt zunächst einen groben Plan, bevor er handelt. Das System trennt quasi das langsame, strategische „Gehirn“ von den schnellen „Muskeln“, die in Echtzeit korrigieren. Auf dem LIBERO-Benchmark erreichte GO-2 eine Erfolgsquote von 98,5 Prozent – ein neuer Branchenrecord.

Industrie stellt sich neu auf

Die großen Player der Branche reagieren. Siemens und IFS gingen eine strategische Partnerschaft ein, um ein geschlossenes industrielles KI-System zu schaffen. Die Idee: Die Ingenieurs- und Simulationsdaten von Siemens Xcelerator mit den Asset-Management-Daten von IFS zu verbinden. Entstehen soll ein noch präziserer digitaler Zwilling – ein virtuelles Abbild realer Maschinen und Anlagen.

Hintergrund: Siemens erwirtschaftete im Geschäftsjahr 2025 einen Umsatz von 78,9 Milliarden Euro, allein die Digital Industries-Sparte beschäftigt rund 70.000 Mitarbeiter. Das Potenzial für Effizienzgewinne ist enorm.

Analysten rechnen damit, dass der Übergang zu vollautonomen Systemen bis 2027 einen grundlegenden Umbau der Infrastruktur erfordert. Viele Hersteller setzen auf ein Zwei-Ebenen-Modell: Eine Edge-Ebene für die lokale Vorverarbeitung und schnelle Entscheidungen, kombiniert mit einer Cloud-Ebene für globale Analysen.

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Standard Bots, ein US-Roboterhersteller, treibt diesen Wandel voran. CEO Evan Beard erklärte im April 2026 vor einem Kongressausschuss: „Physical AI erlaubt Robotern, durch Vorführung zu lernen, statt programmiert werden zu müssen.“ Das könnte helfen, den Fachkräftemangel zu lindern – die Beschäftigung im US-verarbeitenden Gewerbe fiel von 20 Millionen (1979) auf rund 13 Millionen heute.

Daten als neue Währung

Während öffentlich verfügbare Texte zur Neige gehen – Epoch AI schätzt die vollständige Nutzung zwischen 2026 und 2032 – setzen Robotik-Firmen auf einen neuen Trumpf: experimentelle Daten. Informationen aus echten Erfolgen und Fehlschlägen in der realen Welt gelten als schwer kopierbarer Wettbewerbsvorteil.

1X Technologies zeigt, wie das funktioniert. Der Neo-Roboter des Unternehmens verfügt über rund 30 Freiheitsgrade allein in den Händen. Seit 2023 sammelt 1X über seine EVE-Plattform in Lagern reale Trainingsdaten. Noch in der zweiten Jahreshälfte 2026 sollen erste Haushalts-Pilotprojekte starten.

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Noch einen Schritt weiter geht General Intuition. Das Unternehmen sammelte 320 Millionen Euro bei einer Bewertung von 2,3 Milliarden Euro ein. Es trainiert seine Modelle auf Millionen von Stunden Videospiel-Daten. Das Ergebnis: Das System steuerte einen vierbeinigen Roboter nach nur acht Minuten Feineinstellung mit echten Daten – und das mit einer einzigen Frontkamera, ohne vorheriges Training auf dem spezifischen Gerät.

Neue Prüfverfahren für die KI-Revolution

Mit der wachsenden Komplexität steigt auch der Bedarf an verlässlichen Testverfahren. Nvidia Research kündigte RoboLab an – eine simulationsbasierte Benchmarking-Plattform für allgemeine Robotersteuerungen. Mit 120 kuratierten Aufgaben und detaillierten Diagnosefunktionen soll das System ab August 2026 in die Isaac Lab-Arena integriert werden. RoboLab generiert neue Aufgaben, um der sogenannten „Benchmark-Sättigung“ entgegenzuwirken.

Auch bei der industriellen Komponentenprüfung gibt es Fortschritte. UST integrierte Anfang 2026 den Claude-Assistenten von Anthropic in seine Engineering-Plattformen für Chip-Validierung. Das Ergebnis: In einigen Szenarien verkürzten sich die Prüfzyklen von vier Tagen auf 48 Stunden – eine Reduktion um bis zu 70 Prozent.

Eine Umfrage des Marktforschungsinstituts Futurum unter 820 Organisationen im ersten Halbjahr 2026 zeigt: 55 Prozent der Unternehmen messen den KI-Erfolg primär an Produktivitätssteigerungen. Doch die Zuverlässigkeit bleibt eine Herausforderung – mehr als die Hälfte der Befragten kämpft noch mit Halluzinationen der KI-Systeme.

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