LONDON (IT BOLTWISE) – Die chinesische Marktaufsichtsbehörde SAMR hat sechs nationale Standards für humanoide Roboter erlassen. Die Vorgaben gelten ab dem 1. April 2027 und definieren erstmals einheitliche technische Anforderungen für Bewertung und Prüfung. Im Fokus stehen unter anderem Entscheidungsgenauigkeit, Greifleistung, Bewegungsstabilität nach Kraftstößen sowie eine Testarchitektur für Simulationsplattformen. Parallel läuft die Entwicklung eines verbindlicheren Sicherheitsstandards, während weitere Testmethoden für die nächsten Normenbahnen vorbereitet werden.
Mit den neuen Standards setzt China einen konkreten Referenzrahmen für humanoide Robotik, der sich deutlich von bisherigen Einzelansätzen unterscheidet. Die Marktaufsichtsbehörde SAMR hat am 28. September 2026 die ersten sechs nationalen Standards erlassen; laut Bekanntgabe sollen sie zum 1. April 2027 offiziell in Kraft treten. Damit verschiebt sich der Schwerpunkt von „funktioniert im Labor“ hin zu „ist unter definierten Bedingungen vergleichbar messbar“ – ein Punkt, der für Hersteller, Systemintegratoren und auch für die kommenden Test- und Zertifizierungsprozesse in den Industrieprojekten entscheidend wird.
Technisch orientiert sich das Regelwerk an einer Normenfamilie: Es umfasst die Reihe GB/T 48317.1 bis 48317.5 sowie die Spezifikation GB/T 48316. Während GB/T 48316 eine einheitliche Architektur für Simulations-Testplattformen festlegt, bauen die Teile von 48317 darauf auf und definieren technische Anforderungen entlang typischer Leistungsblöcke. Dazu zählen der Körperaufbau, die Systemarchitektur, die Umgebungswahrnehmung, intelligentes Entscheiden, Bewegungssteuerung und die Ausführung von Aufgaben. Für Unternehmen heißt das praktisch: Sie können Testskripte und Szenarien stärker aufeinander beziehen, statt jede Evaluierung neu zu konstruieren.
Die Leistungsanforderungen werden dabei nicht nur abstrakt beschrieben, sondern mit messbaren Zielwerten unterlegt. So verlangt das Regelwerk für die Entscheidungsfindung eine Befehlsgenauigkeit von mehr als 95 Prozent; zugleich sollen Einzelaktionen innerhalb von weniger als einer Sekunde angewiesen werden können. Für die Bewegungssteuerung nennt die Vorgabe einen belastbaren Stabilitätsmechanismus: Nach einem Kraftstoß muss der Roboter in weniger als einer Sekunde einen stabilen Zustand wiederherstellen. In der Praxis adressiert das gleich mehrere typische Schwachstellen humanoider Systeme – von der Regelung der Gesamtdynamik über die Reaktion auf Störungen bis hin zur schnellen Rückkehr in einen kontrollierbaren Betriebsmodus.
Auch bei der Handhabung setzt das Regelwerk klare Schwellen. Für die Greiferfolgsquote werden Werte von über 90 Prozent bei starren Objekten und über 85 Prozent bei verformbaren oder fragilen Gegenständen gefordert. Darüber hinaus sollen Kraftoperationen für Lasten von mehr als 15 Kilogramm ausgelegt sein. Solche Kriterien wirken wie ein Prüfstein für die reale Nutzbarkeit: Ein System kann zwar Bewegungen ausführen, aber erst die kombinierte Betrachtung von Manipulation, Stabilität und zeitkritischer Reaktion macht die Anforderungen für industrielle Use-Cases vergleichbar. Bemerkenswert ist außerdem, dass an der Erarbeitung des ersten Teils insgesamt 52 Organisationen beteiligt waren – darunter Technologieunternehmen wie Unitree, UBTECH, XPENG, Xiaomi, Deep Robotics, EngineAI, ZTE und Hisense.
Für den Markt ist ebenso wichtig, wie verbindlich die neuen Vorgaben zunächst sind. Die SAMR-Standards sind als empfohlene GB/T-Normen ausgelegt und besitzen aktuell keine verpflichtende Rechtskraft; ein verbindlicher Sicherheitsstandard befindet sich laut Quelle dagegen erst in Vorbereitung, geführt unter der Planungsnummer 20261658-T-604, ohne genanntes Zieldatum. Parallel läuft aber bereits die Standardisierung weiter: Am 13. August 2026 startete im Technologiezentrum Guanggu eine Konferenz im Rahmen der Arbeit am Testmethoden-Standard für humanoide Roboter; daran nahmen über 300 Vertreter aus Wirtschaft und Forschung teil. Aus der Region Hubei kommen derweil hohe Aktivitäten im Sektor der „verkörperten Intelligenz“: Dort nennt die Quelle eine Branchenleistung von über 40 Milliarden Yuan bei mehr als 140 Unternehmen, wobei über 60 Prozent in Guanggu ansässig sind und aktuell 23 Robotermodelle gefertigt werden.
Über China hinaus zeigt sich, dass die Standardisierung humanoider Systeme zugleich ein globales Thema ist. Das Institut für Künstliche Intelligenz der CAICT stellte am 16. Oktober 2026 gemeinsam mit Partnern einen Entwicklungsbericht vor, der den Übergang von reinen Leistungsparametern zur praktischen industriellen Anwendung sowie zur internationalen Standardisierung betont. Gleichzeitig verweist ein Whitepaper einer Standardisierungsorganisation auf Lücken in weltweiten Normenwerken, besonders in Bereichen wie KI-Sicherheit, Datengovernance, Zertifizierung und Arbeitssicherheit. Auch andere asiatische Märkte passen ihre Ansätze an: In Südkorea wurden Feldtests für mobile humanoide Roboter ohne Schutzzäune in Produktionsstätten genehmigt, und in Indien liegt laut Quelle ein Entwurf für verbindliche Drittzertifizierungen in Industriezonen zur Konsultation vor.
Für Entwickler und Produktverantwortliche ergibt sich daraus eine klare Konsequenz: Wer humanoide Systeme in Serie bringt, muss die Messbarkeit seiner Komponenten und Systeme schon im Engineering-Workflow berücksichtigen. Die Kombination aus Simulations-Testarchitektur (GB/T 48316) und spezifizierten Leistungszielen in den 48317-Teilen schafft einen Pfad, um Ergebnisse über Modelle und Teams hinweg konsistenter zu dokumentieren. Zudem steigt der Druck, KI- und Robotik-Subsysteme so zu gestalten, dass sie nicht nur „funktionieren“, sondern auch unter definierten Belastungen, Zeitgrenzen und Manipulationsszenarien reproduzierbar performen. Ob und wie schnell aus den empfohlenen Normen später Sicherheitsanforderungen mit verpflichtendem Charakter werden, bleibt zwar offen; die Richtung ist aber sichtbar, und sie trifft sich mit dem wachsenden Bedarf an Vergleichbarkeit in Ausschreibungen, Pilotprojekten und künftigen Zertifizierungsroutinen.
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