Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA analysiert in einer Studie für das ‚FERI Cognitive Finance Institute‘ die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und Robotik – Physical bzw. Embodied AI – aus technologischer, markt- und investitionsbezogener Perspektive.
Die Autorinnen und Autoren betonen, dass Demografie, Fachkräftemangel, Lohndruck, Re-Shoring sowie Nachhaltigkeitsvorgaben strukturellen Automatisierungsbedarf erzeugen. Dieser Bedarf zeigt sich vor allem in Fertigung und Logistik, aber auch in ganz anderen Bereichen wie Pflege und Dienstleistung zeigt. Gleichzeitig reifen KI-Methoden, die Roboter adaptiver machen. Die Kombination aus hoher verfügbarer Rechenleistung sowie effizienter Hardware und Software sorgt zudem für disruptives Potenzial.
„Viele Entscheider sehen Humanoide derzeit vor allem in Shows oder in Demonstrationen auf Messen und fragen zurecht: Was ist davon schon einsatzreif?“, sagt Dr. Werner Kraus, Leiter des Forschungsbereichs Automatisierung und Robotik am Fraunhofer IPA. „Unsere Studie trennt Hype und Realität und zeigt, wo bereits heute Mehrwert entsteht. Insbesondere bei Humanoiden dreht sich vieles noch ums Pilotieren, Benchmarking und das Erarbeiten klarer Anwendungsmöglichkeiten, die technisch und wirtschaftlich umsetzbar sind.“
Sichtbarste Ausprägung: Humanoide Robotik
Die Studienautoren kommen zu dem Schluss, dass KI-basierte Robotik nicht synonym mit humanoiden Robotern ist. KI lässt sich in Industrieroboter, mobile Systeme, Cobots und Serviceroboter integrieren, um diese autonomer und lernfähig zu machen. Die Forschenden erklären, dass Humanoide zwar die sichtbarste Ausprägung sind, aber dennoch nur ein Teil des Ökosystems. Die eigentliche Disruption entstehe in der Tiefe der Wertschöpfungskette: bei Foundation Models, Sensorik und Aktuatorik, bei Simulation und Datenplattformen sowie bei Integratoren, die Technologie in Prozesse überführen.
Den Studienverantwortlichen zufolge sind die umfangreichen Investitionen in Humanoide ein Beweis dafür, dass die Entwicklungen in diesem Segment massiv vorangehen. Sie beziffern den Anstieg des Venture Capitals in diesem Segment für das Jahr 2025 mit rund 6,1Mrd.US$ – verglichen mit dem Vorjahr entspricht das dem Vierfachen der Investitionen.
Demonstrationen nicht mit Massenadoption verwechseln
„Unwahrscheinlich ist, dass Humanoide bestehende Robotiklösungen kurzfristig ersetzen“, führt Simon Schmidt aus, Geschäftsbereichsleiter Automatisierte Systeme am Fraunhofer IPA. „Industrieroboter, Cobots und autonome mobile Roboter bleiben in vielen Anwendungen bei Produktivität und Kosten überlegen. Wahrscheinlicher ist, dass Humanoide Tätigkeiten ergänzen, die wegen Flexibilitätsanforderungen oder menschlicher Arbeitsplatzgestaltung bislang schwer automatisierbar waren.“ Das Fraunhofer-Institut betont hier, dass Demonstrationen nicht mit Massenadoption verwechselt werden dürfen. Der Erfolg hänge von Diffusion, Sicherheit, Regulatorik und Integration ab.
Als besonderes Nadelöhr für den breiteren Einsatz nennen die Forschenden die Datenbasis, mithilfe derer intelligente Roboter im Kontext leistungsstarker KI-Modelle (Foundation Models, Vision-Language-Action-Modelle etc.) bestimmte Aufgaben selbst erlernen können. Die Generierung dieser wichtigen Daten steht deshalb aktuell besonders im Fokus rund um die Entwicklung KI-basierter Robotik.
Was Entscheider daraus ableiten können
KI-basierte Robotik ist heute bereits in bestimmten Anwendungen marktreif. Unternehmen, die sich für diese Technologien interessieren, raten die Fraunhofer-Forschenden dazu, zunächst konkrete ‚Pain Points‘ für mehr Automatisierung zu ermitteln. Anschließend gilt es, passende, ausgereifte Lösungen zu finden, diese zunächst zu pilotieren und erst dann zu skalieren.
Investoren sollten zudem entlang der Wertschöpfungskette differenzieren. Die Forschenden betonen außerdem, dass direkte Wetten auf einzelne Hersteller humanoider Robotik risikoreich sind, da der Markt noch einer sehr starken Dynamik unterliegt. Anbieter von Schlüsselkomponenten, KI-Infrastruktur, Simulation und Datenökosystemen können hingegen früher und breiter partizipieren.
Die Studie ist hier in einer Kurzform verfügbar: www.ipa.fraunhofer.de
