SCHWEIZ / LONDON (IT BOLTWISE) – SoftBank legt 200 Millionen US-Dollar in die autonome Baumaschinen-Startup Gravis Robotics an. Die Technologie ist darauf ausgelegt, bestehende Bagger und schwere Geräte per Hardware- und Software-Rack nachzurüsten statt komplette Flotten zu ersetzen. Das Unternehmen nutzt dabei Sensorik, Rechenleistung und Software, um Aufgaben wie Graben, Aushub und das Beladen von Lkw weitgehend ohne Eingriffe auszuführen. Im Markt tritt Gravis damit in ein wachsendes Rennen gegen mehrere Wettbewerber für robotergestützte Baustellen ein.
SoftBank stärkt den Bereich autonome Baumaschinen mit einem frischen Schritt: 200 Millionen US-Dollar gehen in Gravis Robotics, ein Startup mit Sitz in der Schweiz. Das Investment erfolgt als alleiniger Investor in einer Finanzierungsrunde, die Gravis als die bislang größte Series A im Segment der Konstruktionsrobotik bezeichnet. Mit der Summe und einem Post-Money-Wert von 1 Milliarde US-Dollar will das Unternehmen vor allem seine Systeme breiter in den kommerziellen Einsatz bringen, inklusive internationaler Skalierung.
Technisch setzt Gravis bewusst nicht bei einem neuen Bagger von der Grundplatte an, sondern adressiert den Engpass, der in vielen Bauprojekten gegen einen Flottentausch spricht: bestehende Maschinen müssen weiterverwendbar bleiben. Kernstück ist das Gravis Rack, das Sensoren, Rechenkomponenten und Software in einer Form zusammenführt, mit der sich unterschiedliche Hersteller und Modelle nachrüsten lassen. Gravis gibt an, die Lösung über mehr als ein Dutzend Marken, Baureihen und Konfigurationen hinweg adaptiert zu haben – von etwa 10-Tonnen-Maschinen bis zu deutlich größeren Geräten, darunter auch Caterpillar-Maschinen.
Was die Baustellenrealität besonders anspruchsvoll macht, zeigt sich bereits in den Einsatzprofilen: Ausgrabungsarbeiten (Digging) machen nach Gravis-Angaben rund 70 Prozent der Arbeitszeit im typischen Betrieb aus. Dort treffen unstrukturierte Umgebungen auf laufend wechselnde Randbedingungen. In der Praxis können Bodenbeschaffenheit, Wetter, Böschungen, unterirdische Versorgungsleitungen sowie andere Geräte und Personen die Situation schnell verändern. Entsprechend ist das Ziel nicht nur, eine Maschine fernzusteuern, sondern Entscheidungen sicherheitskritisch und in Echtzeit zu ermöglichen. Gravis beschreibt zudem, dass Bediener zwischen manuellem und autonomem Modus wechseln können, komplizierte Manöver zunächst aus der Kabine ausführen und danach repetitive Teilaufgaben der Maschine überlassen.
Im Selbstverständnis von Gravis steht dabei die Produktivitätswirkung im Vordergrund. In der Darstellung des Unternehmens geht es nicht um das „Abschalten“ von Bedienrollen, sondern um eine deutlich bessere Auslastung: Der Operator kann mehrere hochproduktive Maschinen gleichzeitig führen, während die Systeme definierte Arbeitsabschnitte selbständig abarbeiten. Johns verweist in diesem Zusammenhang auf Einsätze, in denen Maschinen laut Aussage des Unternehmens über längere Zeiträume ohne Eingriffe arbeiten – etwa ein Beispiel aus Texas, bei dem ein Gerät vom Tagesbeginn bis zur Mittagspause laut Bericht autonom tätig war. Zusätzlich nennt Gravis Produktivitätsverbesserungen von etwa 30 Prozent auf mehreren Projekten im Vergleich zu menschlich betriebenen Maschinen, während Professor Vineet Kamat von der University of Michigan in der Einordnung betont, dass solche Zahlen ohne passende Vergleichsdaten schwer einzuordnen seien: Ähnliche Geräteklassen, erfahrene Bediener, vergleichbare Boden- und Baustellenbedingungen sowie der komplette Ablauf inklusive Setup, Überwachung, Nacharbeit, Stillstand, Kraftstoff, Wartung und Sicherheitsleistung seien entscheidend.
Marktlich ordnet sich das Investment in ein Umfeld ein, das inzwischen sehr stark durch Wagnisfinanzierung und industrielle Schritte geprägt ist. Gravis kommt mit dem neuen Geld zudem relativ schnell nach der vorherigen Finanzierungsrunde von 23 Millionen US-Dollar, die das Unternehmen zuvor für eine Ausweitung in die USA, das Vereinigte Königreich und Europa genutzt hat. Gleichzeitig laufen parallel weitere Initiativen im Bereich autonomer Erdbewegung: Im Text werden unter anderem Bedrock Robotics, Built Robotics und Teleo als Wettbewerber genannt, außerdem hat Caterpillar verschiedene autonome Varianten aus dem eigenen Portfolio vorgestellt. Der zentrale Trend dahinter: Autonomie wird zuerst dort Fuß fassen, wo Aufgaben klar wiederholbar und gut messbar sind – etwa bei definierten, repetitiven Abläufen – und sich danach auf komplexere gemischte Baustellen ausdehnen.
Konkrete Pilot- und Rollout-Pläne zeigen, wie der Weg von der Demonstration zur Flottenlogik aussehen soll. Gravis nennt ein mit rund 8 Millionen US-Dollar gefördertes Projekt im Vereinigten Königreich, das mit Flannery Plant Hire umgesetzt wird, einem großen britischen Mietanbieter für schwere Ausrüstung. Geplant ist ein Test über mehrere Bagger mit Aufgaben wie Graben von Gräben, großflächigem Aushub und dem Beladen von Lkw. Darüber hinaus beschreibt Gravis eine eigene Mietkooperation, über die Auftragnehmer Geräte nutzen können, die bereits mit dem Gravis Rack ausgestattet sind – ein Ansatz, der den Einstieg besonders für mittelständische Bauunternehmen senken dürfte, weil er wie bei herkömmlichen Mietmodellen funktioniert. SoftBank wiederum verfolgt mit dem Ausbau des physischen-AI-Portfolios auch eine breitere Strategie, die Robotik, Chips, Rechenzentren und Energie umfasst, und will die 200 Millionen US-Dollar bei Gravis in Personal, internationales Wachstum und zusätzliche Maschinen für den kommerziellen Betrieb stecken.
Für die Branche verschiebt sich damit die Diskussion vom „ob“ zur Frage „wie schnell“ und „unter welchen Betriebsbedingungen“. Wenn sich autonome Baumaschinen tatsächlich so in reale Projektabläufe integrieren lassen, dass Produktivitätsgewinne nicht nur am Maschinenzyklus, sondern im gesamten Workflow sichtbar werden, verändert das die Kostenstruktur auf Baustellen nachhaltig. Gleichzeitig wird es darauf ankommen, dass Betreiber Autonomie in ihre Sicherheits- und Betriebsprozesse einbetten können und dass die Systeme in heterogenen Umgebungen konsistent funktionieren. Gravis setzt hier mit Retrofit-Fähigkeit und einem Fokus auf wiederkehrende Aufgaben an, während Wettbewerber und große Industrieteams zeigen, dass die nächsten Schritte in Richtung „autonome Flotten“ bereits begonnen haben.
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