PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – Spektakuläre humanoide Roboter-Videos aus China zeigen viel Tempo, aber noch nicht die nötige Alltagssicherheit. Der TU-München-Robotik-Professor Alexander König erklärt, warum Menschen in der Pflege andere Verfügbarkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen erwarten als in Fabriken. Sein Beispiel Garmi ist auf assistierende Handgriffe ausgelegt und soll Aufgaben abnehmen, nicht menschliche Nähe ersetzen. Zudem ordnet König die Entwicklung als schrittweise Softwarereise ein, die einen echten Durchbruch nicht vor 2036 erwarten lässt.
Die Diskussion um humanoide Roboter bekommt aktuell Rückenwind durch spektakuläre Videos aus China: Ein System läuft scheinbar schneller als ein Sprintstar und „führt“ dann eine akrobatische Aktion aus, bevor es sichtlich scheitert. Alexander König von der TU München nimmt diese Clips als Ausgangspunkt, aber nicht als Beleg für Alltagstauglichkeit: Die gezeigten Manöver seien eindrucksvoll, häufig jedoch nicht unabhängig verifiziert und stützten sich zunächst auf Herstellerangaben. Das eigentliche Problem sieht er weniger in der Dynamik als in der fehlenden Robustheit gegenüber realen Bedingungen. Sobald die Umgebung nicht mehr streng kontrolliert ist, kippt die Zuverlässigkeit schnell von „funktioniert im perfekten Versuch“ zu „funktioniert nicht reproduzierbar“.
Genau deshalb verlagert König den Fokus von der Show in Richtung Assistenz. Mit Garmi existiert ein humanoider Roboter, der im Oberkörperbereich gestaltet ist, zwei Arme besitzt und über eine Bewegungsmechanik verfügt, die sich an menschlichen Bewegungsabläufen orientiert. Entscheidend ist aber die Systemarchitektur: Statt auf zwei Beine setzt das Team bewusst auf eine rollende Plattform. Der Grund ist technisch und pragmatisch zugleich. Ein Zweibeiner wirkt nur dann „elegant“, wenn die Software stabil läuft und die Energieversorgung robust bleibt; fällt eines davon aus, kippt das Gesamtsystem. Für den Pflegeeinsatz soll die Maschine stattdessen vor allem eine sichere Basis haben, damit Assistenzfunktionen auch bei Störungen nicht sofort in ein Risiko übersetzen.
Der Einsatz in der Pflege unterscheidet sich laut König zudem fundamental von Robotik in Fabrikhallen. Produktionen sind hochgradig strukturiert: Lichtverhältnisse, Sicherheitsregeln und Bewegungsräume lassen sich kontrollieren, Messpunkte sind klar definiert, und Abweichungen sind oft vorhersehbar. Das Zuhause dagegen beschreibt er als „perfektes Chaos“: Jede Wohnung sieht anders aus, Positionen verändern sich über den Tagesverlauf, und Gegenstände tauchen an Orten auf, die kein Modell zuverlässig „vorhersehen“ kann. Für humanoide Systeme bedeutet das: Sie brauchen nicht nur motorische Fähigkeiten, sondern vor allem Sicherheit, Verlässlichkeit und eine saubere Interaktion mit der physischen Welt. In der Pflege sei eine Fehlerquote nicht akzeptabel, die in anderen Robotikdomänen noch als beeindruckender Teilerfolg durchgeht.
Technisch lässt sich dieses Dilemma an einem Alltagsbeispiel erklären. Das Greifen eines Eis oder das Halten einer Tasse klingt nach einer Lernaufgabe, wird aber erst durch die Kraftregulation und die Rückkopplung mit der Umgebung wirklich schwierig. König schildert den Kern: Simulationen können zwar Kräfte modellieren und Bewegungsabläufe demonstrieren, sie bilden die Realität aber nie exakt ab. Und selbst „zehnmal gezeigt“ heißt nicht automatisch verstanden, weil Roboter nicht nur Bewegungen abspulen dürfen, sondern Begriffe und Objektvorstellungen bilden müssen. Als moderner Ansatz nennt er sogenannte World Models, die physikalische Abläufe vorhersagen sollen. Auch das löst das Grundproblem seiner Darstellung nach noch nicht vollständig, denn die Maschine muss bei einem neuen Kontext erkennen, was eine „Tasse“ überhaupt ist und wie sich das Greifen an Materialunterschieden, Reibung und Position orientiert.
Damit verbunden ist eine zweite Hoffnung: kollektives Lernen. Der Gedanke dahinter ist ein Transfer von Wissen über mehrere baugleiche Roboter hinweg. König nutzt das Bild mit dem Klavierspielen, um den Unterschied zu Robotern zu betonen: Wenn eine Person übt, hilft das nicht automatisch der nächsten Person. Bei Robotern soll eine gelernte Fähigkeit hingegen in andere Exemplare einfließen, sodass alle von einem einmal trainierten „Können“ profitieren. Die entsprechende Architektur existiere allerdings noch nicht vollständig. Das bremst den Zeitsprung, den viele aus dem Bereich der KI-Entwicklung erwarten, und erklärt zugleich, warum man eher über Updates als über „über Nacht alles können“ sprechen muss.
In diesem Zusammenhang ordnet König den Zeitplan nüchtern ein: Einen echten Durchbruch erwartet er nicht vor 2036. Das bedeutet nicht, dass 2050 plötzlich überall Allzweck-Roboter in Wohnungen stehen, die jede Aufgabe erledigen. Wahrscheinlicher sei ein schrittweiser Rollout: Zuerst übernimmt ein System einzelne Aufgaben, anschließend ergänzt Softwareupdates weitere Fähigkeiten. König nennt als Beispiele Hol- und Bringdienste, Erinnerung an Medikamente, Kommunikation oder Unterstützung bei Bewegungsabläufen. Insgesamt identifiziert das Team rund 500 pflegerische und pflegenahe Aufgaben, die ein Assistenzroboter perspektivisch übernehmen könnte. Damit verschiebt sich das Wertversprechen weg vom „menschlichem Ersatz“ hin zu Zeitgewinn, wobei König ausdrücklich sagt, dass die Nähe zum Menschen nicht ersetzt werden soll.
Die Markt- und Gesellschaftsfrage bleibt trotzdem offen und ist in der Argumentation eng mit Software verknüpft. Wenn Pflege heute knapp ist, akzeptieren viele Beteiligte kurze Besuchsfenster; wird Pflege jedoch stärker verfügbar, entstehen laut König auch andere Erwartungshaltungen und längere Betreuungszeiten. Für die Finanzierung unterscheidet er außerdem zwischen Hardwarekosten und dem, was er „die entscheidende Frage“ nennt: welche Intelligenz im Roboter steckt und wie gut er mit anderen Systemen vernetzt ist. Für Deutschland sieht er eine strukturelle Lücke: Während Forschung, Produktion und sicherheitskritische Anwendungen stark seien, gelinge nicht in ausreichendem Maße die Überführung in tragfähige Geschäftsmodelle. China könne aufgrund staatlicher Nachfrage und Massenproduktion in großen Stückzahlen liefern, die USA stünden dank Kapitalzufluss besser da, während Deutschland in beiden Bereichen hinterherhinke.
Für politische Stellschrauben zieht König den Staat als möglichen Katalysator heran. Er beschreibt Kapital als zentralen Faktor und nennt als Beispiel, dass in China staatliche Abnahme die Markteinführung stützen kann, bis sich die Nachfrage selbst trägt. Gleichzeitig warnt er vor einem zu schnellen Absenken von Standards: „Made in Germany“ stehe für Qualität und Sicherheit, und in ethischen Fragen dürfe man keine Kompromisse machen. Die Lösung sieht er daher weniger im Aufweichen von Regeln, sondern in gezielter Entlastung dort, wo regulatorische Hürden seiner Ansicht nach keinen Mehrwert liefern. Im internationalen Wettbewerb sieht er trotzdem Chancen – aber nicht überall. In Nischen wie der Pflege könne Deutschland früh genug einen Vorsprung aufbauen, wenn aus technischer Stärke ein konsequentes Geschäftsmodell wird.
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