MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Robotik-Startup Vesoma aus der Nähe von München stellt humanoide Systeme für Fertigung, Logistik und Lagerhaltung in Aussicht. Im Zentrum steht ein lernbasierter Ansatz mit Reinforcement Learning, bei dem der Roboter Fähigkeiten über Interaktion mit der Umgebung aufbauen soll. Das Unternehmen nennt ein erstes System namens Vesoma 1, dessen Vorstellung Anfang 2027 erfolgen soll. Für die Automobilproduktion bleibt entscheidend, ob sich die versprochene Lernfähigkeit in echte Taktzeit, Sicherheit und Integrationsaufwand übersetzen lässt.
Vesoma taucht in der europäischen Robotik-Landschaft nicht als weiteres „Hardware-Experiment“ auf, sondern als konkreter Versuch, humanoide Robotik in industrielle Abläufe zu bringen. Das Startup sitzt in Garching bei München, entwickelt laut Handelsregister unter anderem Robotersysteme und KI-Software und arbeitet gleichzeitig auch an einem zweiten Standort in Limassol auf Zypern. Im Kern geht es um physische Arbeit in Fertigung, Logistik und Lagerhaltung – also genau dort, wo heute zwar viele Aufgaben automatisiert sind, aber nicht jede Tätigkeit wirtschaftlich in starre Anlagen gegossen werden kann.
Technisch positioniert sich Vesoma dabei mit dem Begriff „Physical General Intelligence“: Der Roboter soll seine Umgebung wahrnehmen, mit ihr interagieren und daraus lernen. Besonders relevant ist, dass das Unternehmen KI und Roboterkörper nicht als getrennte Module behandelt. Mechanik, Aktuatoren, Sensorik, Steuerung und Lernalgorithmen sollen möglichst eng aufeinander abgestimmt werden, während funktionale Sicherheit von Beginn an Teil der Architektur sein soll. Damit rückt Vesoma weg von dem klassischen Muster „erst Bewegungen programmieren, dann testen“ und hin zu „lernen und steuern“ als durchgängiger Prozess – eine Herangehensweise, die in der Praxis schnell an harte Grenzen stößt, etwa wenn Modellfehler zu unvorhersehbarem Verhalten führen könnten.
Der lernbasierte Ansatz wird von Vesoma über Reinforcement Learning beschrieben. Die Idee dahinter: Der Humanoid soll neue Fähigkeiten nicht nur aus vorgefertigten Abläufen oder teleoperierten Demonstrationen übernehmen, sondern durch eigenes Ausprobieren Rückmeldungen aus der physischen Welt nutzen und sein Verhalten schrittweise verbessern. Für industrielle Umgebungen ist das mehr als ein Forschungs-Label: Es verspricht eine dynamischere Anpassung an Varianten, Nacharbeiten und wechselnde Logistikaufgaben. Gleichzeitig zeigen die fehlenden veröffentlichten Kennzahlen, dass der Weg vom Labor-Setup zu belastbaren Produktionsprozessen noch offen ist – etwa bei Nutzlast, Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und konkreten Pilotprojekten.
Bei der Frage, „wie weit ist das System wirklich“, nennt Vesoma einen Entwicklungsfahrplan, der zumindest über die Konzeptphase hinausgeht. Öffentlichen Informationen zufolge existiert mit Kyle eine interne Entwicklungsplattform, die als Grundlage für Bewegungsregelung und KI-Entwicklung dient. Der frühe Humanoid soll rund 1,70 Meter groß sein und etwa 75 Kilogramm wiegen; in der Bewegungskette kombiniert das Unternehmen klassische kinematische Planung mit erlerntem dynamischem Tracking und Stabilisieren. Trotzdem bleiben zentrale Details für die Industrieentscheidung unklar: Es gibt bisher keinen Serienroboter, keine veröffentlichten Stückzahlen, keine Angaben zu Rechenhardware sowie keine belastbaren technischen Werte wie Freiheitsgrade, Akkulaufzeit oder Genauigkeit.
Personell wirkt Vesoma so, als wolle das Team nicht nur „Modellqualität“, sondern auch Integrationsfähigkeit nachweisen. Mitgründer und CEO Nikolai Ensslen bringt Erfahrungen aus Synapticon mit, darunter Motion Control, Robotikantriebe und funktionale Sicherheit. Für die KI-Seite wird Martin Riedmiller genannt, der zuvor Research Director und Leiter des Controls-Teams bei Google DeepMind war und sich seit Jahrzehnten mit Reinforcement Learning sowie selbstlernenden Regelungsverfahren befasst. Ergänzt wird das Profil durch weitere Führungskräfte mit Stationen bei Unternehmen wie Tesla, Apptronik, BMW, Lamborghini, Lilium, Franka Robotics, Agile Robots oder Neura Robotics – darunter auch ein Design-Fokus, der etwa an Arbeiten rund um Teslas Optimus und Apollo erinnert. Genau diese Mischung aus Regelung, Sicherheitsdenken und Software-Erfahrung ist im Humanoid-Umfeld entscheidend, weil Industriekunden nicht nur „funktionierende Bewegung“, sondern ein reproduzierbares Verhalten unter realen Randbedingungen erwarten.
Für die Automobilindustrie ist der Zielmarkt dennoch nicht automatisch „der Austausch“ bestehender Industrieroboter. Vesoma selbst ordnet zuerst Fertigung, Logistik und Lagerhaltung als Einsatzfelder ein, was in der Praxis eher auf Materialhandling, Maschinenbedienung und Montage-nähere Tätigkeiten hinausläuft. Interessant wären vor allem Szenarien, in denen Varianten häufiger wechseln und sich eine speziell konstruierte Automatisierungszelle schwer wirtschaftlich betreiben lässt: Bereitstellen und Sortieren von Bauteilen, Bestücken von Sequenzierwagen, Transport von Kleinladungsträgern oder Nachfüllen an Montagestationen. In der Montage wird es technisch anspruchsvoller, weil Humanoide Bauteile positionieren, halten, einführen oder verschrauben müssen – Aufgaben, die stark von Wahrnehmung, Greifsicherheit und zuverlässiger Kraft-/Bewegungssteuerung abhängen.
Damit entscheidet sich vieles an der Frage, was Vesoma als wichtigste Differenzierung tatsächlich belegen kann. Für Automobilhersteller zählt am Ende weniger, ob ein Humanoid in einem Video spektakulär wirkt, sondern ob er Taktzeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Integrationsaufwand und Kosten gleichzeitig verbessert. Derzeit fehlen dafür genau die Daten, die in Einkaufs- und Engineering-Prozessen gebraucht werden: Verfügbarkeit im Dauerbetrieb, Nutzlastgrenzen, Arbeitsgeschwindigkeit sowie eine Evidenz, dass das angekündigte Reinforcement Learning wirklich schneller zu neuen Aufgaben führt und den Engineering-Aufwand reduziert. Mit Blick auf die Wettbewerbslandschaft ist der Druck ebenfalls hoch, denn andere Anbieter testen humanoide Szenarien bereits mit Automobilbezug. Vesoma startet daher in einen Markt mit großen Erwartungen – ob der Schritt von Kyle und Labor-Prototypen hin zu Vesoma 1 als industriell belastbarer Serienansatz ab Anfang 2027 gelingt, dürfte sich erst dann klar zeigen, wenn Pilotserien nicht nur funktionieren, sondern in der Fabrik auch messbar wirtschaftlich sind.
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