MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das RoboGym am TUM Convergence Center startet am LabCampus des Flughafens München mit 48 Trainingszellen. Ziel ist der parallele Betrieb von zunächst rund 100 humanoiden und Servicerobotern über mehrere Jahre. TUM und NEURA Robotics investieren dafür insgesamt rund 17 Millionen Euro, während Industriekunden reale Arbeitsabläufe in das Training einspeisen. Ergänzend stellt NEURA Robotics mit 4NE1 eine neue Roboter-Generation mit lokalem KI-Modell vor.
Am LabCampus des Flughafens München wird Robotik nicht mehr nur simuliert, sondern in eine messbare Trainingsroutine überführt: Das TUM Convergence Center öffnet am 22. Oktober 2026 das RoboGym, ein 2.300 Quadratmeter großes Reallabor mit 48 Trainingszellen. Die Anlage ist auf den gleichzeitigen Betrieb von zunächst rund 100 humanoiden und Servicerobotern ausgelegt. Damit entsteht eine Infrastruktur, die physische KI-Entwicklung vom „Üben im Feld“ in einen strukturierten Daten- und Lernkreislauf überführt, der sich mit industriellen Anforderungen an Skalierung und Wiederholbarkeit messen lässt.
Technisch betrachtet liegt der Fokus auf dem, was bei Robotik-Projekten häufig der Engpass ist: belastbare Daten über echtes Verhalten von Objekten, Kräfte- und Materialeigenschaften. NEURA Robotics bringt laut Beschreibung Roboter, technische Infrastruktur, Rechenleistung und Fachpersonal ein. Ergänzt wird das Setup durch mehrere Datenströme, die aufeinander einzahlen und die Modellqualität beeinflussen: reale Betriebsdaten aus dem Roboterbetrieb, menschliche Demonstrationen, Motion Capture inklusive Teleoperation sowie ein Trainingsweg über simulierte Abläufe mit Datenverstärkung. Zentral ist dabei die Softwareplattform Neuraverse, die physische Infrastruktur und KI-Werkzeuge miteinander verzahnt, sodass aus Beobachtung, Steuerung und Simulation ein durchgängiger Lernprozess entsteht.
In der Praxis ist dieses Zusammenspiel für Unternehmen relevant, weil es den Weg von einzelnen Demonstratoren hin zu wiederholbaren Fähigkeiten verkürzt. Die Industriekunden aus mehr als zehn Branchen, darunter Automobilbau, Pharmazie, Medizintechnik, Logistik, Landwirtschaft und Pflege, erproben und trainieren dort bereits reale Arbeitsabläufe und Produktionsaufgaben seit September 2026. Solche Domänen sind für KI-gestützte Robotik besonders anspruchsvoll, weil selbst kleine Unterschiede in Greifpositionen, Greifkräften oder Materialzuständen Trainingsdaten „verschieben“. Gerade deshalb ist ein Laboraufbau mit vielen parallel nutzbaren Trainingszellen ein Hebel: Mehr Interaktionen bedeuten nicht automatisch bessere Modelle, aber sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass das System Varianten lernt, die im späteren Betrieb auftreten.
Finanziell ist das Projekt so dimensioniert, dass es nicht nur Hardware bereitstellt, sondern auch den Betrieb als Produktionsstätte für Trainingsdaten versteht. Über eine Laufzeit von zunächst drei Jahren investieren beide Partner insgesamt rund 17 Millionen Euro. NEURA Robotics bringt dabei circa 11 Millionen Euro auf. Für die Forschung und Industriepartnerschaften ist diese Verteilung bedeutsam: Infrastruktur und Betriebskosten entscheiden in frühen Entwicklungsphasen oft stärker über die Geschwindigkeit als die reine Modellarchitektur. Gleichzeitig signalisiert der Standort am Münchner Flughafen, dass man reale Produktionslogik und Logistiknähe ernst nimmt, statt die Robotik auf einen Laborbetrieb ohne Anschluss an industrielle Abläufe zu reduzieren.
Bei der Eröffnung präsentiert NEURA Robotics außerdem die vierte Generation des humanoiden Roboters 4NE1. Das Modell ist etwa 20 Prozent leichter als der Vorgänger, misst 1,80 Meter bei einem Gewicht von 80 Kilogramm und setzt auf intelligente Gliedmaßen mit Reflexen. Besonders hervorzuheben ist, dass das grundlegende KI-Modell der Maschine direkt lokal an Bord arbeitet. Lokales Inference kann die Latenz senken und das System unabhängiger von durchgängiger Netzverfügbarkeit machen; gerade bei Teleoperation und bei dynamischen Manipulationsaufgaben spielt die Reaktionszeit eine große Rolle. Preislich nennt das Unternehmen bei einer Abnahme von mindestens 20 Einheiten einen Stückpreis von rund 62.000 US-Dollar; Einzelexemplare werden mit rund 110.000 US-Dollar veranschlagt.
Auch der Marktkontext ordnet das RoboGym als Teil eines harten Wettbewerbs um Trainingskapazitäten ein. Für das Jahr 2026 wird zudem eine Finanzierungsrunde bis zu 1,4 Milliarden US-Dollar bei einer Unternehmensbewertung von rund 7 Milliarden US-Dollar erwähnt, an der sich unter anderem NVIDIA, Amazon, Qualcomm, Bosch, Schaeffler und die Europäische Investitionsbank beteiligt haben. Das ist weniger als Story-Element zu verstehen, sondern als Indikator dafür, dass KI-gestützte Robotik zu einer Kapital- und Infrastrukturfrage geworden ist. Branchenkenner ordnen humanoide Robotik weiterhin als frühe Entwicklungsphase ein: Ein universell einsetzbarer humanoider Roboter, der eigenständig eine vollständige Arbeitsschicht bewältigen kann, existiere bislang nicht. Der Vergleich fällt dabei oft auf China: Dort sollen mehr als 140 Hersteller humanoider Systeme aktiv sein, und Unternehmen wie Agibot und Unitree gelten bei den produzierten Stückzahlen als Vorreiter.
Für die weitere Umsetzung in Europa entscheidet sich der Nutzen solcher Zentren an der Geschwindigkeit, mit der Ergebnisse in Trainingsdaten, Modellupdates und anschließend in Betriebssicherheit überführt werden. Das RoboGym zielt genau darauf: fortlaufend praxisnahe Trainingsdaten zu generieren und in ein internationales Netzwerk aus Trainingsstandorten einzubetten. Geplant sind weitere Einrichtungen in Europa, den USA und China; in Deutschland befindet sich ein zweiter Standort in Kooperation mit der RWTH Aachen in Vorbereitung. Für Unternehmen heißt das vor allem: Sie können die Qualität von Trainingsdatensätzen nicht nur retrospektiv beurteilen, sondern im laufenden Betrieb mitsteuern – und damit die Lücke zwischen Forschung, Prototyp und industrieller Anwendung schneller schließen.
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