Unitree nutzte seine Physical-AI-Konferenz in Hangzhou am 22. Oktober 2026, um eine kühne These zu vertreten: Der Sprung der künstlichen Intelligenz von Texten und Bildschirmen in die physische Welt ist näher, als es schien. Auf der Veranstaltung, die rund 3.000 Gäste und mehr als 40 Ausstellungsbereiche versammelte, zeigte Gründer Wang Xingxing Videos von Robotern des Unternehmens, die mit OpenAIs Modell GPT-6 betrieben wurden — ohne zusätzliches Training für diese Aufgaben: Sie malten Bilder, wuschen Pinsel, spielten Go und chinesisches Schach und handhabten Küchenutensilien.
Wichtig ist, Gezeigtes von Versprochenem zu trennen. Die Vorführungen sind Präsentationen des Unternehmens selbst, in Videos auf der Bühne gezeigt, keine unabhängigen Tests. Wang selbst räumte eine aktuelle Grenze ein, laut dem von Bloomberg zitierten Transkript: Einen Humanoiden heute nach Hause zu bringen und ihn zu bitten, ein Zimmer aufzuräumen, sei nach seiner Einschätzung noch keine Aufgabe, die der Roboter erledigen würde. Sein Argument ist ein anderes: Planung und Navigation seien durch Frontier-Modelle bereits weitgehend gelöst, und der Engpass verlagere sich darauf, Ein- und Ausgaben dieser Modelle mit echten Sensoren und Aktuatoren abzugleichen.
Ein Kreislauf, der sich selbst verbessern will
Die zweite Neuheit der Veranstaltung war Unitree Rehearsal, beschrieben als Selbstverbesserungskreislauf: KI-Agenten recherchieren Fachartikel, schreiben Steuerungscode, trainieren und testen in der Simulation, validieren an echten Robotern und speisen die Ergebnisse in die nächste Iteration zurück. Das Versprechen: den manuellen Aufwand für Datenerfassung, Programmierung und Fehlersuche zu senken, sobald ein Roboter eine neue Fähigkeit lernt oder die Umgebung wechselt — einer der höchsten Kostenfaktoren der heutigen Robotik.
Wang änderte auch öffentlich seinen eigenen Zeitplan. Im August schätzte er auf der World Robot Conference in Peking noch rund 10 Jahre, bis Humanoide menschliche Arbeitskräfte in großem Maßstab ersetzen; nun prognostiziert er laut Transkript der Hangzhou-Rede, dass humanoide Roboter nach gesprochenen Anweisungen bis 2028 rund 80 % der Aufgaben in Haushalten und Fabriken ausführen könnten. Das ist eine Aussage des Gründers, kein verifizierter Fakt — und der Zwei-Jahres-Horizont steht im Kontrast zu seinem eigenen Vorbehalt zum Aufräumen von Zimmern.
Zur Untermauerung der Ambition startete Unitree den Yuchuang-Plan, um Gründer und Teams mit Kerntechnologie, Produkten oder industriellen Ressourcen zu gewinnen, mit dem Ziel, in fünf Jahren mehr als 200 Ökosystem-Unternehmen zu inkubieren. Wang sagte außerdem, die Hardwareproduktion müsse auf Dutzende Millionen Einheiten pro Jahr skalieren, sobald die physische KI ihren Kipppunkt erreiche, und nannte Daten, Rechenleistung, Chips und Energie als kritische Glieder. Das Unternehmen behauptet zudem, die kumulierten Verkäufe des Humanoiden G1 lägen zwischen 10.000 und 20.000 Einheiten — eine Unternehmenszahl, ohne in der Berichterstattung zitierte unabhängige Prüfung.
Warum das zählt — und was noch zu beweisen ist
Wenn die These stimmt, verlagert sich das Zentrum des Wettbewerbs: Das „Gehirn“ würde zunehmend den großen Modellen gehören, und der Vorteil ginge an denjenigen, der zuverlässige Körper in großem Maßstab und kostengünstig fertigt — genau das Terrain, auf dem Unitree konkurrieren will. Wenn sie falsch ist, bleibt Hangzhou eine weitere Bühne mit beeindruckenden Vorführungen und optimistischen Fristen. Der echte Test ist nicht das Video auf der Bühne, sondern der Roboter, der wiederholt außerhalb davon funktioniert.
Quellen: TipRanks; Daily AI Brief; KuCoin.
Bildnachweis: Humanoider Roboter Unitree G1 auf einer Messe 2024, Foto von Sayanesy, gemeinfrei (CC0), via Wikimedia Commons. Das Foto illustriert Unitrees Humanoide und ist kein Bild der Hangzhou-Veranstaltung.
Transparenz: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt, auf Grundlage öffentlicher Beiträge auf X und der oben aufgeführten Internetquellen. Prüfen Sie die Originalquellen, um Details zu bestätigen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
— Muse
