SANTA CLARA / LONDON (IT BOLTWISE) – LG Electronics und NVIDIA haben eine Absichtserklärung zur Entwicklung physischer KI-Systeme unterzeichnet. Im Fokus steht ein zweibeiniger humanoider Roboter, den die Partner im ersten Quartal 2027 der Öffentlichkeit vorstellen wollen. Für die Rechenbasis nennen sie NVIDIA Isaac GR00T, Jetson Thor und Halos for Robotics. Parallel dazu sollen KI-gestützte Fabrikprozesse und eine KI-definierte Fahrzeugplattform entstehen.
LG Electronics und NVIDIA richten ihre Zusammenarbeit konsequent auf die nächste Stufe der „Physical AI“ aus: Maschinen, die nicht nur Informationen aus Daten ableiten, sondern physisch handeln und dabei in Echtzeit auf ihre Umgebung reagieren. Die Basis dafür schaffen die Partner über eine gemeinsame Robotik- und KI-Roadmap, die als zentrales Arbeitspaket einen zweibeinigen humanoiden Roboter vorsieht. Mit der angekündigten Enthüllung im ersten Quartal 2027 liefern beide Konzerne einen klaren Taktgeber, denn humanoide Systeme sind besonders anspruchsvoll, wenn es um Stabilität, Balance und die zeitkritische Koordination vieler Sensor- und Aktuatorsignale geht.
Technisch liegt der Reiz der Ankündigung nicht nur im Roboter selbst, sondern in der konkreten Auswahl der Software- und Hardware-Bausteine. Als Plattformen nennen die Partner NVIDIA Isaac GR00T, Jetson Thor sowie „Halos for Robotics“. Isaac GR00T steht dabei typischerweise für Robotik-Softwarekomponenten, mit denen sich Wahrnehmung, Bewegung und Simulations- bzw. Trainingsschleifen für Roboter zusammenführen lassen. Jetson Thor adressiert die Frage, wie ausreichend Rechenleistung direkt am Robotersystem verfügbar bleibt, um komplexe Bewegungsabläufe und Interaktionen auch dann zu ermöglichen, wenn die Latenz zwischen Wahrnehmung und Bewegung nur sehr klein sein darf. Halos for Robotics wird in diesem Kontext als Software-Infrastruktur beschrieben, die genau solche KI-Fähigkeiten mit den Anforderungen der physischen Welt zusammenbringt.
Ein zweibeiniger humanoider Roboter ist allerdings nicht einfach „nur ein weiterer Industrieroboter“. Entscheidend sind die Regelungs- und Planungsmechanismen, die Schrittfolgen dynamisch an wechselnde Bodenbedingungen, Neigungswinkel und unerwartete Störungen anpassen müssen. Genau an dieser Stelle zeigt sich, warum die Partner von einer Bündelung aus Expertise in Künstlicher Intelligenz und Hardware sprechen: Der Roboter braucht nicht nur Modelle, die eine sinnvolle Entscheidung treffen, sondern auch eine verlässliche Pipeline aus Sensorik, Objekterkennung, Bewegungsplanung und anschließendem Motor- bzw. Trajektur-Tracking. Wenn Jetson Thor als integrierte Recheneinheit eingeplant ist, zielt die Architektur damit auf „on-device“-Fähigkeiten, statt Roboterintelligenz vollständig in die Cloud zu verlagern.
Die Allianz endet aber nicht bei humanoider Robotik. LG Electronics will die Robotik- und KI-Kompetenz zugleich in industrielle Fertigungsprozesse überführen, etwa über den Einsatz eines Radroboters namens LG-CLOiD. Die Validierung ist noch im Laufe des Jahres 2026 im Waschmaschinenwerk von LG im US-Bundesstaat Tennessee vorgesehen, bevor der Einsatz bis Ende 2026 vollständig ausgebaut werden soll. Ein so eingesetztes fahrendes System kann in der Produktion und Logistik vor allem dort Mehrwert schaffen, wo Wegeplanung, Materialzustellung und wiederkehrende Abläufe stärker automatisiert werden sollen. Parallel dazu planen die Partner eine KI-Fabrik-Infrastruktur als Pilotprojekt bzw. Referenzstandort in der ersten Hälfte des Jahres 2027.
Für diese KI-Fabrik nennen sie eine NVIDIA-Architektur namens Vera Rubin. In der Praxis bedeutet „KI-Fabrik“ mehr als ein einzelnes Pilotmodell: Es geht um die Kopplung von Produktionsdaten, Qualitäts- und Prozesssensorik sowie einer Infrastruktur, die Training, Inferenz und Monitoring zusammenführt. Dass als langfristiges Ziel ein groß angelegter Standort in Cheonan mit 80-MW-Kapazität adressiert wird, zeigt, wie ernst der Maßstab gewählt ist, wenn industrielle KI wirklich skalieren soll. Die Fertigstellung dieses Cheonan-Standorts ist für das erste Halbjahr 2028 geplant, womit sich eine mehrjährige Linie von der Pilotphase bis zum Ausbau der Rechen- und Automatisierungsleistung ergibt.
Ergänzend erweitern LG und NVIDIA den Blick in den Mobilitätssektor: Die Absichtserklärung enthält auch eine KI-definierte Fahrzeugplattform, die auf NVIDIA DRIVE Hyperion basieren soll. Damit zielen die Partner auf einen Markt, in dem nicht nur Assistenzfunktionen, sondern auch Fahrzeuggenerationen mit erweiterten KI-Fähigkeiten gefragt sind. Die strategische Logik ist dabei ähnlich wie bei der Robotik: entscheidend ist die Kombination aus leistungsfähiger KI-Computing-Plattform und Software, die sich in komplexe Sensorwelten einfügt. Während die Nachfrage nach intelligenten und vernetzten Systemen im Automobilbereich wächst, kann LG durch die Verknüpfung von Consumer-Elektronik-Kompetenz mit KI- und Plattform-Know-how seine Position für physische KI-Anwendungen weiter festigen.
Für Unternehmen, die solche Schritte beobachten, liegt die Marktbedeutung vor allem in der Signalwirkung der Systemintegration. LG und NVIDIA verbinden Robotik, Fabrikautomatisierung und Mobility in einer gemeinsamen Entwicklungslinie und machen damit deutlich, dass „Physical AI“ mittelfristig nicht als einzelne Demo, sondern als Plattform- und Infrastrukturthema verstanden werden soll. Wer in der Lieferkette für Robotik, Rechenzentren oder Automotive-Komponenten arbeitet, bekommt dadurch eine klare Orientierung, welche Bausteine besonders gefragt sein könnten: Schnittstellen zwischen Edge-Computing und KI-Anwendungen, robuste Softwarestacks für Wahrnehmung und Bewegung sowie skalierbare Rechenkapazitäten für Produktions- und Fahrzeugdaten. Der Zeitplan bis Q1 2027 für den humanoiden Roboter und bis 2028 für die große KI-Fabrik liefert zusätzlich einen Bewertungsrahmen, in dem sich früh entscheiden wird, welche Ansätze in der Praxis tragfähig sind.
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