LONDON (IT BOLTWISE) – BlackBerry positioniert QNX als Grundlage für Robotik und spricht von einer der am schnellsten wachsenden Geschäftssparten im Software-Portfolio. Der CEO John Giamatteo verknüpft den Trend mit „physical AI“ und nennt Anwendungen in Logistik, bei Robotik-Flurförderzeugen und im medizinischen Umfeld. Für QNX nennt das Unternehmen einen Auftragsbestand von 950 Millionen US-Dollar, wobei ein Anteil davon auf Robotik entfällt. Gleichzeitig verweist BlackBerry auf eine erweiterte Partnerschaft mit NVIDIA, um QNX mit deren Systemen in Robotik- und Industrieanwendungen zu kombinieren.
BlackBerry liefert in seinem Software-Geschäft ein Signal, das über klassische „Connected Cars“ hinausgeht: Der CEO John Giamatteo ordnet QNX als immer relevanteren Baustein für Robotik ein und ordnet das Wachstum innerhalb des QNX-Portfolios explizit als besonders dynamisch ein. QNX ist dabei kein generisches Betriebssystem, sondern wird als safety-critical Plattform vermarktet, also für Szenarien, in denen Ausfälle oder Verzögerungen sicherheitsrelevante Folgen haben können. Genau diese Ausrichtung sei nach Darstellung des Unternehmens der Grund, warum QNX zunehmend auch dort eingesetzt werde, wo Roboter in der realen Welt zuverlässige Steuerungs- und Kommunikationsschichten brauchen.
Technisch lässt sich der Gedanke so einordnen: In der Automobilindustrie hat sich über Jahre eine Kombination aus Echtzeitfähigkeit, deterministischen Reaktionszeiten und robusten Software-Schnittstellen etabliert. QNX liefert dafür die Betriebssystem- und Embedded-Software-Basis, die in Funktionen von Bremssystemen bis zu teilautonomen Fahranteilen eingebettet ist. Wenn ein Robotiksystem anschließend Sensorik, Bewegungsplanung und Aktuator-Steuerung zusammenbringt, entsteht im Kern ein ähnliches Problemfeld: Systeme müssen nicht nur „smart“ sein, sondern auch verlässlich funktionieren, sobald das Modell Entscheidungen trifft. BlackBerry spricht deshalb von „Physical AI“ als nächster Stufe, bei der KI nicht nur Text erzeugt, sondern über die physische Welt wirkt.
Für die konkrete Zielrichtung macht das Unternehmen den Fokus bewusst enger als viele Schlagzeilen über humanoide Roboter. Giamatteo betont, dass es nicht primär um humanoide Roboter gehen soll, die zuletzt in China viel Aufmerksamkeit bekommen haben. Stattdessen nennt er Robotik in industriellen Umgebungen: Lager mit Transport- und Kommissionierprozessen, Robotik-Flurförderzeuge sowie Systeme im medizinischen Umfeld. Seine Argumentation läuft darauf hinaus, dass genau diese Varianten kurzfristig höhere Relevanz für den Markt haben könnten, weil sie in klar abgegrenzten Arbeitsabläufen laufen und deshalb die technische Komplexität der Robotik bereits in produktive Umgebungen „übersetzen“ müssen. „We think that could be even a faster-growing segment of the industry for things like robotics, “ sagte Giamatteo im Gespräch, bevor er den Einsatz in Robotik- und Medizin-Anwendungen als Wachstumsmöglichkeit rahmte.
Als Messgröße liefert BlackBerry zudem einen Auftragsbestand: Für QNX gibt das Unternehmen eine Bookings-/Backlog-Größe von 950 Millionen US-Dollar an. Giamatteo ergänzt, dass „a portion of that is robotics“, allerdings ohne konkrete Zahlen zum Anteil. Solche Backlog-Angaben sind in der Softwarebranche vor allem dann aussagekräftig, wenn sie mit einem klaren Produktpfad verknüpft sind, der in Kundensystemen ausgerollt werden kann. Bei QNX passt das insofern, als Embedded-Systeme häufig über Plattformentscheidungen laufen, die nicht über Nacht gewechselt werden. Hinzu kommt: In den letzten Monaten wurde die Aktie von BlackBerry laut Meldung durch bessere Margen und eine gestiegene Profitabilität gestützt. Für das Management ist das offenbar die Grundlage, um Investitionen und Vertriebsfokus stärker in Wachstumskategorien wie Robotik und autonome Fahrzeuge zu verlagern.
Eine Schlüsselrolle spielt dabei die Kombination aus QNX und Rechenplattformen für KI-Inferenz in der Peripherie. Im April hatte BlackBerry eine erweiterte Partnerschaft mit NVIDIA angekündigt, um QNX-Software zusammen mit NVIDIA-Systemen in Robotik-, Medizin- und Industrieanwendungen zu deployen. Diese Art von Zusammenarbeit adressiert ein praktisches Engineering-Problem: KI-Modelle können rechenintensiv sein, während die Steuerungs- und Sicherheitslogik oft auf deterministischen Softwarekomponenten beruht. Die Schnittstelle dazwischen – also wie ein Robotiksystem KI-Entscheidungen zeitlich einordnet, ohne die Stabilität des Gesamtsystems zu gefährden – ist genau der Bereich, den ein etablierter Safety-Stack wie QNX abdecken soll. In der Argumentation des Unternehmens wirkt der Autosektor hier wie ein Kompetenzanker: Dort hat BlackBerry bereits gezeigt, dass Embedded-Software in komplexen Umgebungen breit skalieren kann.
Für Unternehmen, die Robotik-Projekte planen, bedeutet das vor allem: Der Wettbewerb um „KI im Produkt“ verlagert sich zunehmend hin zu „KI im Betrieb“. Ein Robotik-Stack ist nicht nur die Frage, welches KI-Modell gute Ergebnisse liefert, sondern auch, wie stabil die gesamte Plattform über Updates, Lastspitzen und Hardwarewechsel bleibt. QNX positioniert sich in diesem Kontext als Betriebssystem- und Embedded-Software-Schicht, während NVIDIA eher die Rechenumgebung und KI-Toolchain ergänzt. Wer in Logistik, Medizintechnik oder industrieller Automation ein System entwickeln will, kann daraus ableiten, dass sich langfristige Plattformentscheidungen rechnen, wenn sie die Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen von Anfang an mitdenken. BlackBerry sieht dafür offenbar eine klare Wachstumswette: „Robotics is one of the company’s ‚fastest-growing businesses inside the QNX portfolio, ‘“ sagte Giamatteo. Das deckt sich mit dem generellen Branchentrend, Künstliche Intelligenz nicht mehr nur als Analyse- oder Assistenzlayer zu betrachten, sondern als Steuerungsbestandteil im physischen Einsatz.
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