LONDON (IT BOLTWISE) – Barclays blickt in einem aktuellen Report auf eine mögliche Wachstumsphase für humanoide Roboter: Von heutigen Größenordnungen bis zu 200 Milliarden Euro bis 2035. Parallel dazu werden im Markt bereits großvolumige Integrations- und Pilotvorhaben sichtbar – von Distributionszentren in den USA über Paketzentren in China bis zu Lagerflächen in Europa. Besonders spannend sind die Kombinationen aus Robotik, KI-Steuerung und digitalen Zwillingen, die den Weg für skalierbare Automatisierung ebnen. Gleichzeitig mahnen Fachleute, dass Stabilität, Geschwindigkeit und Sicherheit in dynamischen Umgebungen noch nicht überall planbar sind.
Die Wette auf humanoide Roboter verschiebt sich gerade spürbar vom Labor in die Fläche – und Barclays liefert dazu eine Zahl, die Branchenentscheidungen im Management beschleunigen dürfte. In einem Report mit dem Titel „AI Gets Physical“ geht die Investmentbank davon aus, dass der Markt für humanoide Systeme von heute grob zwei bis drei Milliarden Euro auf bis zu 200 Milliarden Euro bis 2035 anwachsen kann. Diese Prognose fällt nicht im luftleeren Raum: In der gleichen Woche wurden mehrere kommerzielle Verträge und Pilotprojekte öffentlich, die den Einsatz in Logistik, Handel und perspektivisch sogar in Gesundheits- und Bildungsumgebungen vorbereiten. Gleichzeitig bleibt die Frage entscheidend, wie schnell sich die Technologie von „funktioniert im Test“ zu „läuft zuverlässig im Betrieb“ entwickeln kann.
Technisch betrachtet wird die moderne Roboterintegration zunehmend als Zusammenspiel aus Mechanik, KI-Perception und durchgängiger Betriebssoftware verstanden. Im US-Einzelfall wird etwa Figure AI über einen kommerziellen Vertrag mit Catalyst Brands in einem Distributionszentrum in Reno, Nevada, aktiv: Die humanoiden Roboter sollen dort Waren sortieren und verpacken. Auch wenn Details zum konkreten Rollout-Umfang fehlen, zeigt das Setup den Trend zur standardisierten Prozessintegration. In Europa wird dieser Ansatz zusätzlich mit klassischer Lager-IT gekoppelt: In Duisburg führen humanoide Systeme Sichtprüfungen durch und erkennen Sicherheitsrisiken oder Ineffizienzen in der Halle, wobei die Steuerung über SAP Extended Warehouse Management erfolgt – trainiert mit digitalen Zwillingen auf der NVIDIA Omniverse-Plattform. Genau diese Verbindung aus „virtuellem Modell“ und „realer Steuerung“ entscheidet häufig über Stabilität im Alltag.
Der Markt wird dabei nicht nur von Startups geprägt, sondern auch von großen Playern mit Infrastruktur- und Flotten-Erfahrung. Amazon treibt nach dem Bericht eine weitere Ausbaustufe seiner Robotik voran: Der Konzern kündigte eine neue Version seines autonomen Roboters „Proteus“ an, die per Sprachbefehl steuerbar sein soll. Der Rollout ist für die erste Jahreshälfte 2027 in Europa vorgesehen; aktuell läuft eine Testphase im Labor. Damit konkurrieren unterschiedliche Reifegrade im Markt: Während spezialisierte Anbieter wie Figure AI oder Apptronik häufig mit klaren Workloads starten (Sortieren, Produktionsnahe Tests, Logistikprozesse), setzen Hyperscaler und große Logistikakteure auf die breite Skalierung in bestehenden Betriebsabläufen. Ergänzend zeigt China, wie stark Kostenstrukturen die Dynamik beeinflussen können: Berichten zufolge stellen dort aktuell etwa 85 Prozent aller Installationen humanoider Roboter, unter anderem weil Produktionskosten nur etwa halb so hoch liegen sollen wie bei westlichen Wettbewerbern.
Finanzierungs- und Investitionssignale untermauern diese Beschleunigung. Apptronik hat am 3. Juni die Aufstockung seiner Series-A-Runde um rund 450 Millionen Euro bestätigt und damit insgesamt über 800 Millionen Euro eingesammelt. Laut den Angaben soll das Kapital in die Serienproduktion des humanoiden Roboters „Apollo“ fließen, der derzeit bei Mercedes-Benz und GXO getestet wird. Der strategische Punkt daran: Automobil- und Logistikpartner liefern häufig genau die „messbaren“ Umgebungen, in denen sich Fehlerbilder früh zeigen – etwa bei Taktzeiten, Greiferpräzision oder der Robustheit gegenüber wechselnden Verpackungsvarianten. Als Investoren werden zudem Google DeepMind und B Capital genannt. Solche Konstellationen deuten darauf hin, dass KI-Modelle nicht isoliert trainiert werden, sondern eng mit Produktions- und Integrationsketten verknüpft sind – ein wichtiger Unterschied zu rein demonstrativen Robotics-Prototypen.
Gleichzeitig bleibt der Blick auf Risiken unentbehrlich, weil „humanoid“ in der Praxis mehr bedeutet als ein menschenähnlicher Körper. Experten berichten von weiterhin bestehenden technischen Hürden: Stabilität, Geschwindigkeit und Sicherheit in dynamischen Umgebungen seien schwer planbar. Forschende der University of New South Wales bewerten einen flächendeckenden Einsatz in naher Zukunft als unwahrscheinlich – ein Hinweis darauf, dass nicht nur Software, sondern auch Regelungstechnik, Sensorfusion und Sicherheitsarchitektur (zum Beispiel für Kollisionsvermeidung und sichere Bewegungsgrenzen) noch iterativ nachgeschärft werden müssen. Selbst Figure AI soll eingeräumt haben, dass menschliche Arbeiter bei bestimmten Sortiertests eine höhere Trefferquote erreichen. Für Unternehmen heißt das: Man sollte Pilotprojekte so auslegen, dass sie Qualitäts- und Safety-Kennzahlen wie Ausschussrate, Reaktionszeit bei Abweichungen und Wiederholgenauigkeit messbar abbilden.
Ein vielversprechender Ausweg aus einem wiederkehrenden Engpass ist das Energiemanagement – insbesondere die Frage, wie lange Roboter ohne Unterbrechung arbeiten können. Hier wird eine alternative Richtung sichtbar: Laser-Energieübertragung. Das australische Startup Aquila demonstrierte am 3. Juni ein System, das vier Kilowattstunden Energie per Laser über 24 Stunden an einen fahrenden Lagerroboter übertragen kann. Damit ließe sich das Problem begrenzter Akkulaufzeiten adressieren, was für 24/7-Betrieb im Lager oder in der Paketlogistik zentral ist. Technisch wäre das ein Wechsel vom „Akkus wechseln oder laden“ hin zu einem Infrastrukturmodell, bei dem Energieversorgung stärker in die Umgebung integriert wird. Im Vergleich zu reinen Batteri- oder Austauschstrategien kann das die Betriebsplanung verändern, etwa durch neue Anforderungen an Standortplanung und Strahlungs-/Sicherheitskonzepte.
Der Branchenausblick wird zusätzlich dadurch geschärft, dass nicht nur High-End-Robotik, sondern auch „industrielles Mittelstands-Timing“ geplant wird. Mehrere Hersteller stellten Anfang Juni kostengünstigere Modelle vor, die ausdrücklich für kleine und mittlere Unternehmen adressiert sind: Cognition Robotics präsentierte den CGR-1 zu einem Preis von unter 47.000 Euro, Astra Robotics zeigte den Astra-1 für rund 18.500 Euro und Pudu Robotics stellte mit dem PUDU D7 einen semi-humanoiden Roboter für den 24/7-Einsatz in Lagern vor. Diese Preisanker sind für die Marktdurchdringung entscheidend, weil Unternehmen in der Evaluationsphase oft nicht den vollen Capex für hochkomplexe Systeme aufbringen können. Parallel setzt Vingroup auf eine durchgängige Eigenentwicklung von Hardware bis Software. Ob und wann sich solche Angebote als Standard in der Fläche durchsetzen, hängt jedoch davon ab, wie schnell sich Betriebsdatenerfassung, Wartung und Modell-Updates in bestehende IT-Prozesse integrieren lassen.
Für die nächsten Quartale zeichnet sich damit ein realistisches Muster ab: In der ersten Welle bis etwa 2030 dürften Fertigung, Logistik und Landwirtschaft im Fokus stehen, während danach Gesundheitswesen und Bildung folgen könnten. Barclays nennt als bemerkenswerten Faktor zudem, dass China die Installationslandschaft heute dominiert – weniger wegen eines „magischen“ Technologievorteils, sondern wegen Kosten- und Skaleneffekten. Unternehmen sollten daraus vor allem eine Planungslogik ableiten: Wer jetzt integriert, braucht eine Roadmap, die sowohl die operative Performance (Takt, Qualitätsrate, Safety) als auch die Datenbasis (Logfiles, Telemetrie, digitale Zwillinge) berücksichtigt. Wer das nicht tut, riskiert teure Lock-ins in isolierten Pilotumgebungen. Gleichzeitig entsteht für Entwickler und Integratoren ein breiteres Ökosystem: Schnittstellen zu Warehouse-Software, Modellregistrierung, Monitoring und sichere Deployment-Pipelines werden zum Wettbewerbsvorteil – denn die nächste Wachstumsphase entsteht nicht nur durch neue Roboter, sondern durch skalierbare Betriebskonzepte.
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