Humanoide: Nur Spitze des Eisbergs Studie: Sensorik, Halbleiter und Software profitieren vom Robotikboom

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Eine Studie des Fraunhofer IPA blickt hinter den Hype um Roboter. Ihr Fazit: Humanoide sind nur die sichtbare Spitze. Wertschöpfung entsteht bei Daten, Simulation, Sensorik, Halbleitern und Integration.

Humanoide Roboter tanzen auf Bühnen, tragen Kisten oder arbeiten in Demo-Fabriken. Doch wer den Wandel in der Robotik allein an menschenähnlichen Maschinen festmacht, greift zu kurz. Zu diesem Schluss kommt die Studie „KI meets Robotik – Physical AI, Humanoide Roboter und die Zukunft der Automatisierung“, die das Fraunhofer IPA für das Feri Cognitive Finance Institute erstellt hat. Sie untersucht KI-basierte Robotik aus technologischer wie wirtschaftlicher Sicht.

Die Autoren sehen den eigentlichen Umbruch tiefer in der Wertschöpfungskette. Roboter sollen mithilfe von KI ihre Umgebung wahrnehmen, aus Daten lernen und Aufgaben flexibler lösen. Dafür braucht es nicht nur leistungsfähige Modelle, sondern auch Sensoren, Aktoren, Rechenhardware, Simulation und Datenplattformen. Die Studie nennt genau dieses Zusammenspiel als Grundlage für die weitere Entwicklung von Physical AI.

Etablierte Robotik trifft auf einen jungen Markt

Wie unterschiedlich weit die Segmente entwickelt sind, zeigen die Marktdaten: 2024 wurden weltweit mehr als 542.000 Industrieroboter neu installiert, der Bestand erreichte rund 4,66 Millionen Systeme. China kam auf etwa 54 Prozent der Neuinstallationen. Bei professionellen Servicerobotern wurden rund 199.000 Systeme verkauft, mehr als die Hälfte davon entfiel auf Transport und Logistik. Medizinische Serviceroboter legten um 91 Prozent zu.

Humanoide stehen dagegen noch am Anfang. Demonstratoren und Pilotprojekte treffen auf hohe Investitionen, aber noch nicht auf einen etablierten Massenmarkt. Das Venture Capital in diesem Segment sprang 2025 laut Studie auf rund 6,1 Milliarden US-Dollar. Eine prognostizierte jährliche Wachstumsrate von mehr als 100 Prozent bis 2029 relativiert die Studie zugleich mit der kleinen Ausgangsbasis und stark auseinandergehenden Langfristprognosen.

Die Autoren erwarten deshalb zunächst eher eine Ergänzung als einen Ersatz bestehender Robotik. Humanoide könnten dort zum Einsatz kommen, wo variable Aufgaben oder für Menschen gestaltete Arbeitsplätze klassische Automatisierung erschweren. Leistungsfähige Bühnendemonstrationen seien dagegen kein Beleg für eine unmittelbar bevorstehende Massenadoption. Zumal solche Systeme teilweise teleoperiert und gezielt für Demonstrationen vorbereitet werden.

Daten und Integration werden zum Engpass

Für Elektronikentwickler liegt ein wesentlicher Teil des Wandels tiefer in der Wertschöpfungskette. Die Studie nennt Software, Daten und Simulationsumgebungen ebenso wie Sensorik, Halbleiter und weitere Enabling Technologies. Hinzu kommen Aktuatoren, Roboterhände, Datenplattformen, Integratoren und Serviceanbieter. Damit entsteht rund um Physical AI eine eigene Zuliefer- und Integrationslandschaft, die weit über Hersteller kompletter humanoider Systeme hinausgeht.

Dabei bleibt die Datenbasis eine Hürde. Neben Generalisierungsfähigkeit, Sicherheit, Wirtschaftlichkeit, Regulierung und Akzeptanz nennt die Studie ausdrücklich Datenengpässe. Anbieter und Integratoren müssten deshalb neben Hardware auch Trainingsdaten, Simulationskompetenz und Prozesswissen aufbauen. Erst das Zusammenspiel dieser Bausteine erlaubt es, lernfähige Systeme robust in industrielle Prozesse zu bringen.

Erst pilotieren, dann skalieren

Für Anwender leitet die Studie daraus eine klare Vorgehensweise ab: Nicht vom Technologietrend ausgehen, sondern von einem konkreten Problem. Unternehmen sollten zunächst eng abgegrenzte Anwendungen etwa in der Intralogistik oder bei repetitiven Handhabungsaufgaben auswählen, Robustheit und Wirtschaftlichkeit im Pilotbetrieb prüfen und erst anschließend skalieren.

Auch Standards, Haftung und Sicherheit sollen früh in die Entwicklung einfließen. Gerade beim Einsatz nahe am Menschen brauche es klare Einsatzkonzepte und Zertifizierung. Für Europa sieht die Studie Stärken in Forschung, Maschinenbau und industrieller Automatisierung, aber Defizite bei Skalierung, Wagniskapital, Dateninfrastruktur und schneller Umsetzung. Ihr Leitgedanke bleibt dabei bewusst nüchtern: Automatisierung soll kein Selbstzweck sein. Entscheidend ist, wo KI-basierte Robotik ein konkretes technisches oder wirtschaftliches Problem besser lösen kann. (mc)

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