Im Inneren von Chinas Roboterrevolution

Chen Liang, der Gründer von Guchi Robotics, einem Automatisierungsunternehmen mit Hauptsitz in Shanghai, ist ein grossgewachsener, stämmiger Mann Mitte 40 mit einer Brille mit eckigem Rahmen. Seine alltägliche Art ist ruhig und zurückhaltend, aber wenn er in seinem Element ist – ganz nah an der Technologie, die er baut, oder in Geschäftsbesprechungen, in denen der bevorstehende Ersatz menschlicher Arbeitskräfte durch Roboter diskutiert wird – trägt er ein überschwängliches Lächeln, das an einen Praktikanten am ersten Tag seines Traumjobs erinnert. Guchi stellt die Maschinen her, die Räder, Armaturenbretter und Fenster für viele der Top-Automarken Chinas, darunter BYD und Nio, montieren. Er hat den Namen vom chinesischen Wort guzhi, „standhafte Intelligenz“, übernommen, obwohl die Tatsache, dass es wie eine italienische Luxusmarke klang, nicht ganz unerwünscht war.
Seit fast zwei Jahrzehnten versucht Chen, ein Problem zu lösen, das für ihn ein technisches Problem darstellt: Wie kann man so viele Arbeitskräfte in Autofabriken wie technologisch möglich eliminieren – oder, in seinen Augen, befreien? Ende letzten Jahres besuchte ich ihn in der Guchi-Zentrale am westlichen Stadtrand von Shanghai. Neben dem Hauptsitz befinden sich mehrere Lagerhallen, in denen Guchis Ingenieure mit Robotern experimentieren, um sie an die Spezifikationen ihrer Kunden anzupassen. Chen, ein Ingenieur von Ausbildung, gründete Guchi im Jahr 2019 mit dem Ziel, die schwierigste Automatisierungsaufgabe in der Autofabrik anzugehen: die „Endmontage“, die letzte Etappe der Produktion, wenn alle Verbundteile – das Armaturenbrett, die Fenster, die Räder und die Sitzpolster – zusammenkommen. Derzeit können seine Roboter Räder, Armaturenbretter und Fenster ohne menschliches Eingreifen an ein Auto montieren, aber 80 % der Endmontage, schätzt er, sind noch nicht automatisiert. Darauf hat Chen es abgesehen.
Wie in vielen Teilen der Welt ist KI auch in China Teil des täglichen Lebens geworden. Was chinesische Politiker und Industrielle jedoch am meisten begeistert, sind die Fortschritte im Bereich der Robotik, die in Kombination mit Fortschritten in der KI die Arbeitswelt revolutionieren könnten. Die Technologie hinter Chinas aktuellem Roboterboom ist Deep Learning, die mathematische Engine hinter grossen Sprachmodellen wie ChatGPT, die durch Erkennen von Mustern in riesigen Datensätzen lernen. Viele Forscher glauben, dass Maschinen lernen können, die physische Welt zu navigieren, so wie ChatGPT lernte, Sprache zu navigieren: nicht durch Befolgen von Regeln, sondern durch Aufnehmen genügend Daten, damit etwas wie menschliche Geschicklichkeit entsteht. Das Ziel vieler Technologen ist die Entwicklung humanoider Roboter, die Fabrikarbeit leisten können – Arbeit, die weltweit Hunderte von Millionen Menschen beschäftigt.
Die Ressourcen, die zur Erreichung dieses Ziels eingesetzt werden, sind erstaunlich. Im Jahr 2025 kündigte China einen Fonds in Höhe von 100 Milliarden Pfund für strategische Technologien an, darunter Quantencomputing, saubere Energie und Robotik. Auch grosse Städte haben eigene Ressourcen in Robotikprojekte investiert. Derzeit gibt es rund 140 chinesische Unternehmen, die Humanoide bauen wollen. Einige der Spitzenreiter debütierten im Februar auf der Gala des Mondneujahresfestes, einem staatlich choreografierten Spektakel, das in Bezug auf Bombast und nationale Bedeutung lose mit dem Super Bowl vergleichbar ist. Hunderte Millionen sahen zu, wie Roboter Comedy-Sketche und Kampfsportroutinen aufführten. Die Geschwindigkeit des Fortschritts war verblüffend. Letztes Jahr führten die Roboter eine synchronisierte Cheerleading-Routine auf. Dieses Jahr machten sie Radschläge und Parkour. Die beabsichtigte Botschaft war klar: Die Roboter kommen, und China wird die Nation sein, die sie baut.
Eine Welt, in der KI-gesteuerte humanoide Roboter in grossem Massstab produziert werden, scheint immer noch in den Bereich der Science-Fiction zu gehören. Ende letzten Jahres besuchte ich 11 Robotikunternehmen in China in fünf Städten, um zu verstehen, wie nahe wir der Roboterzukunft sind. Ich traf viele ehrgeizige Unternehmer, die in einem Umfeld tätig waren, das so tief mit den Stadtverwaltungen verbunden war, dass die Unterscheidung zwischen privat und öffentlich ihre Bedeutung verlor. Alle waren auf unterschiedliche Weise am Rennen beteiligt, Roboter zu bauen und zu vermarkten, die menschliche Arbeitskräfte ersetzen können – und einige von ihnen haben bereits eifrige westliche Käufer.
In einem der Lagerhäuser von Guchi Robotics testete ein Team von Mitarbeitern von General Motors die Radmontagemaschinen von Guchi vor dem Versand nach Kanada. Die Karosserie eines weissen GM-Trucks befand sich auf einer erhöhten Plattform in der Mitte des Raumes. Der Truck, umgeben von vier grossen Roboterarmen und einem Dschungel aus Kabeln, stand in einem gelben Sicherheitsgehäuse aus Stahlstreben. Ich beobachtete am Spielfeldrand, wie ein bärtiger GM-Ingenieur an einem Bedienfeld ausserhalb des Stahlkäfigs herumfummelte.
Der Ingenieur, ein Amerikaner, den ich Jack nennen werde, arbeitete in der Abteilung „Manufacturing Optimization“ von GM. „Um es hart auszudrücken, alles, was Menschen von der Produktionslinie entfernt, ist im Grunde mein Job“, sagte mir Jack. General Motors legt jedes Jahr Ziele zur Personalreduzierung für seine Abteilung fest, sagte er, was die Eliminierung einer bestimmten Anzahl von Fabrikarbeitern in allen Werken in Nordamerika erfordert. Sein Team wählte Guchi gegenüber einem deutschen Konkurrenten – der selbst zu 95 % einem chinesischen Unternehmen gehört – weil der andere keine bewegliche Montagelinie anbieten konnte, erklärte Jack. Der Kauf der Guchi-Maschinen würde seiner Aussage nach 12 Montagearbeiter an der Linie in einer einzigen Fabrik einsparen. (General Motors bestätigte die Ziele zur Personalreduzierung nicht, aber ein Sprecher sagte, das Unternehmen setze Technologie ein, um die Sicherheit, Effizienz und Qualität zu verbessern, „insbesondere bei körperlich anstrengenden oder repetitiven Aufgaben“.)
Eine Ironie der Mission der Trump-Administration, die Industrieproduktion in den USA wiederzubeleben, ist, dass ein Grossteil der Maschinen, die benötigt werden, um Amerika wieder gross zu machen, aus dem Land stammt, das die industrielle Wiederbelebung Amerikas überhaupt erst motiviert hat. China ist heute für mehr als die Hälfte der weltweiten Neuinstallationen von Industrierobotern pro Jahr verantwortlich. „Es gibt fast nichts, was chinesische Ingenieure tun können, was Amerikaner nicht können“, sagte mir Chen. „Es geht wirklich nur um Kosten und Geschwindigkeit, und wie viele Leute man in ein Problem werfen kann – wir haben vielleicht 1.000, die diese Arbeit machen können, und sie haben vielleicht 100.“
Chen und ich gingen zum Ende des Lagerhauses, wo wir nun einen frontalen Blick auf den GM-Truck hatten. Nachdem ich Jack eine Weile beobachtet hatte, wies Chen mich auf die Roboterarme auf beiden Seiten der Autokarosserie: „Sehen Sie die? Das ist der Schraubroboter. Selbst wenn die Fertigung nach Nordamerika zurückkehrt, werden sie keine Arbeiter mehr an die Linie stellen, um Schrauben anzuziehen. Sie werden Roboter benutzen.“
Ich war mir nicht so sicher. War nicht einer der Gründe, warum die Amerikaner Trump gewählt haben, dass sie ihre Blue-Collar-Jobs zurückhaben wollten? Chen hielt das für reine Illusion. Die Welt hatte sich verändert, und die jungen Leute auch. Chen sagte mir, ich solle an China denken, wo die Fabrikkultur tief verwurzelt ist, aber junge Chinesen zunehmend widerwillig sind, die Schufterei zu tolerieren. „Das ist einfach, wie die Leute heute gestrickt sind.“ Wenn selbst Chinesen keine Fabrikarbeit mehr machen wollen, warum sollten es dann Amerikaner tun, sagte Chen.
Eine Woche nach meinem Besuch im Guchi HQ traf ich Chen in Nordwest-Peking, wo sich die Top-Universitäten der Stadt befinden. Er hatte mich zu einem Treffen im Hauptsitz von Galbot eingeladen, einem der am meisten gehypten Humanoiden-Robotik-Startups Chinas. Einer ihrer Rad-Humanoiden trat in einem Sketch bei der diesjährigen Mondneujahrsgala auf, wo er einem Schauspieler eine Wasserflasche von einem Regal reichte und Wäsche faltete. Seit seiner Gründung im Jahr 2023 verfolgt Galbot eine weniger auffällige Strategie als viele seiner Konkurrenten: den Bau von Robotern, die alltägliche Aufgaben wie das Aufheben und sichere und zuverlässige Ablegen von Gegenständen erledigen können. Der Gründer, Wang He, sagte kürzlich einem chinesischen Reporter, dass ihre Roboter bereits in mehreren chinesischen Autofabriken eingesetzt werden, obwohl Videos sie in stark kontrollierten Umgebungen zeigen.
Galbots „Pick-and-Place“-Roboter mögen viel dümmer erscheinen als ihre Rückwärtssalto-Rivalen, aber ein entscheidender Unterschied ist, dass die Roboterakrobaten nach vorprogrammierten Anweisungen arbeiten: Sie sind Meister der Bewegungssteuerung und des Gleichgewichts, aber sie weichen nicht vom Skript ab. Die Art von Technologie, die bei Galbot entwickelt wird, nennen Robotiker ein Vision-Language-Action-Modell (VLA), das darauf abzielt, Maschinen in unbekannten und flüssigen Umgebungen zu betreiben, genau wie Menschen. Vorerst können Galbots Roboter nicht zuverlässig das tun, was für Menschen triviale Aufgaben wären – sagen wir, Geschirr spülen –, aber Wang hat chinesischen Reportern gesagt, dass er in drei Jahren 10.000 Roboter für grundlegende Einzelhandels- und Fabrikarbeiten einsetzen will. (Einige KI-Pioniere, wie Yann LeCun, sind äusserst skeptisch, dass das aktuelle Paradigma des Deep Learning die Ergebnisse liefern wird, die Unternehmen wie Galbot hoffen.)
Der Zweck von Chens Besuch war es, zu sehen, wie Galbots Roboter in einer Elektrofahrzeugfabrik eingesetzt werden könnten, einer der komplexesten Produktionsumgebungen der Welt. Eine solche Leistung erfordert das Training der Roboter auf eine Fülle von Fabrikszenarien, aber es gibt keine fertige Datenbank, auf die zurückgegriffen werden kann. Damit Galbot eine Chance hat, seine Roboter in einer Fabrik einzusetzen, benötigen sie einen Spezialisten mit jahrzehntelanger Erfahrung in der komplexen Fertigung, der die richtigen Aufgaben für den Humanoiden definieren kann, welche Daten er lernen muss und sogar das ausfüllen kann, was der Roboter noch nicht kann. Das ist es, was Chen anzubieten hat.
Wir fuhren mit einem Aufzug auf die Spitze eines Turms und betraten einen Besprechungsraum mit Blick auf den üppig grünen Campus der Peking-Universität. Ein leitender Galbot-Ingenieur traf kurz darauf ein und begann, Chen einen Überblick über die neuesten Entwicklungen des Unternehmens zu geben. Galbot-Roboter seien kürzlich in 10 Apotheken in Peking eingesetzt worden, sagte er, und hätten 24 Stunden am Tag Medikamente ausgegeben. Angetrieben von Nvidia-Chips kosteten sie etwa 700.000 Yuan (76.000 £). An einer Stelle pausierte der Ingenieur bei einer Folie, die die Technologie hinter Galbots Humanoiden diskutierte.
Vor dem Aufkommen des Deep Learning, so der Ingenieur, trainierten industrielle Robotiker wie Chen ihre Maschinen von Hand. Programmierer schrieben explizite Anweisungen für jede Bewegung. Wenn etwas schief ging, debuggten sie den Code und fügten eine weitere Zeile hinzu, um neue Szenarien zu behandeln. Deep Learning verspricht, handgeschriebene Anweisungen durch das flexiblere VLA-Modell zu ersetzen. Ein Hauptengpass bei der Erstellung solcher Modelle – ein grosser Grund, warum der „ChatGPT-Moment“ für Roboter noch nicht eingetreten ist – ist die Datenknappheit.
Forscher haben zwei Möglichkeiten, diese Daten zu sammeln. Eine ist ein manueller Prozess namens Teleoperation, bei dem Menschen einen Roboter führen, um eine präzise Aufgabe manchmal Hunderttausende Male auszuführen. Jede Aufgabe erfasst ein Datenpaket, einschliesslich visueller Informationen, Handpositionierung, Drehmoment, Tiefe und anderer, genannt „Aktionssequenz“, die später zum Trainieren des VLA verwendet wird. Die Methode ist arbeitsintensiv, weshalb Galbot die zweite bevorzugt: den Aufbau virtueller Umgebungen. „Es ist wie Avatar“, sagte uns der Ingenieur und bezog sich auf den Blockbuster-Film. „Ich muss nicht physisch auf das Schlachtfeld treten, ich liege nur in meiner Kapsel und kann alles simulieren.“
Der Ingenieur zeigte uns reale Videos von Galbot-Robotern, die als Ladenangestellte, Begleiter für ältere Menschen und Roboterhunde, die auf belebten Strassen für Lieferungen navigieren, getestet wurden. Die Lieferroboter, behauptete der Ingenieur, könnten in „zwei bis drei Jahren“ einsatzbereit sein, wenn sie genügend Ressourcen dafür aufwenden würden. (Sie hatten sich noch nicht entschieden.) Nachdem Chen von all den Möglichkeiten erfahren hatte, konnte er seine Aufregung kaum zurückhalten. Er schlug einen Plan vor, Galbots Humanoide zum Schraubenfahren zu trainieren. Menschliche Arbeiter tun dies instinktiv, aber die Zerlegung für einen unskriptierten Roboter offenbart zahlreiche Mikroentscheidungen – das Loch finden, die Schraube ausrichten, den richtigen Druck und das richtige Drehmoment anwenden und wissen, wann man aufhören muss. Der Ingenieur sagte Chen, dass Galbot-Roboter Werkzeuge wie einen Schraubendreher bereits greifen und manipulieren könnten, aber er war sich noch nicht sicher, ob er die Schraube ausrichten oder wissen konnte, wie fest er sie drehen sollte. „Lassen Sie uns die Verantwortlichkeiten definieren“, beruhigte Chen ihn. „Was Sie zuverlässig handhaben können und was ich übernehme.“
Die beiden Seiten einigten sich auf ein Ziel: Um in der Fabrik einsatzfähig zu sein, müsste der Galbot-Humanoide eine Schraube in weniger als acht Sekunden anziehen. Der Ingenieur lehnte sich zurück, leicht überfordert. „Sie haben eine so breite Palette an technischem Fachwissen.“
„Unterschiedliche Gene“, antwortete Chen gelassen. „Wir können die Probleme der Branche gemeinsam lösen.“
Nach dem Treffen ging ich einen Block nach Norden zu einem nahegelegenen Einkaufszentrum, wo Galbot einen seiner Einzelhandelsroboter hinter einem Kiosk in einer Werbeauslage platziert hatte. Das Modell G1 ist weiss und menschenähnlich. Ein menschlicher Arbeiter stand immer noch bereit, vermutlich für den Fall, dass etwas schief ging. Ich bestellte einen Pocari Sweat, ein japanisches Energy-Drink, auf einem Tablet. Der G1 drehte sich zum Regal, seine mechanischen Arme ragten wie Flügel zur Seite, bevor eine Zange meinen Drink umfasste und ihn aufhob. Er legte die Flasche etwas zu hoch auf die Theke, so dass der Drink, obwohl er nicht umfiel, ein paar Zentimeter zur Seite hüpfte.
Chen hatte während unserer gemeinsamen Zeit betont, dass sich diese Technologie schneller bewegte, als ich es mir vorstellen konnte. Aber meine Erfahrung mit dem G1-Roboter – im Wesentlichen ein aufgepeppter, halbkompetenter Verkaufsautomat – machte mich skeptisch. Zwei Monate später, im Februar, sah ich die Gala zum Mondneujahrsfest von meiner Wohnung aus. Galbots Roboter erschien in einem vorab aufgezeichneten Segment und sah anders aus. Die Zangen waren verschwunden, ersetzt durch 10 gegliederte Finger. Die Arme waren nicht mehr klobig, sondern geschmeidig und anthropomorph. Als der Roboter nach einer Wasserflasche im Regal griff, bewegte er sich viel schneller und sicherer als zuvor. Wie viel davon bearbeitet oder inszeniert war, weiss ich nicht. Aber ich bekam einen Vorgeschmack auf das, was Chen empfand.
Wenn Sie einen chinesischen Roboter tanzen oder Kung Fu machen gesehen haben, ist er wahrscheinlich von Unitree. Letztes Jahr lieferte das Unternehmen mehr als 5.500 humanoide Roboter aus, mehr als jedes andere Unternehmen der Welt. Kürzlich erschien ein virales Video, das ein Konzert des chinesischen Popstars Wang Leehom in Chengdu zeigte, bei dem Unitree-Roboter als Background-Tänzer fungierten. Elon Musk repostete es mit einem einzigen Wort: „Beeindruckend.“ Die viralen Auftritte dienen als gute Werbung für China. Aber Unitrees Hauptkunden sind Labore und Universitäten, darunter Oxford, Carnegie Mellon, UC San Diego und Boston Dynamics, die die Roboter kaufen und Software entwickeln, um sie intelligenter zu machen. Ein Sprecher sagte mir, Unitree wolle, dass ihre Roboter schliesslich Fabriken und Haushalte betreten, damit sie „gefährliche, repetitive und mühsame Arbeiten für Menschen übernehmen können“.
Eines späten Abends sass ich in einem Taxi in der Stadt Ningbo, als ich eine Nachricht von einem Unitree-Sprecher erhielt. Wir hatten geplant, uns am nächsten Morgen in ihrem Hauptsitz in Hangzhou zu treffen, etwa eine Stunde mit dem Zug entfernt, aber das Unternehmen hatte für morgen kurzfristig eine „wichtige Veranstaltung“ angesetzt, die alle Strassen in der Nähe des Büros sperren würde. Es gibt nicht viele Dinge in China, die den Verkehr stoppen und Unternehmenszeitpläne biegen können. Ich überprüfte mein Handy, um zu sehen, wo Präsident Xi Jinping war: Vor zwei Tagen hatte er eine Sportveranstaltung in Guangzhou besucht, aber es war unklar, wohin er als nächstes fuhr. Der S