Zürich etabliert sich zunehmend als das europäische Zentrum der Humanoiden-Robotik. Eine neue Generation von Start-ups fokussiert sich hier auf die Entwicklung intelligenter Software, die Roboter in die Lage versetzt, komplexe Aufgaben in der realen Welt zu meistern. Im Mittelpunkt steht dabei das Unternehmen Flexion Robotics, das kürzlich mit einer Finanzierungsrunde von 50 Millionen US-Dollar aus der Geheimhaltung hervortrat.
Wichtige Erkenntnisse
- Zürich wird zum "Robotics Valley" Europas für humanoide Roboter.
- Flexion Robotics entwickelt hardwareunabhängige Software für Roboter.
- Das Unternehmen nutzt eine dreischichtige Intelligenz-Architektur für autonome Aufgaben.
- Simulationstraining mit 4.000 Robotern parallel ist entscheidend für die Entwicklung.
- Erste Einsätze in Fabriken und Lagerhallen sind für Anfang 2026 geplant.
Zürichs Aufstieg zum "Robotics Valley"
Die Schweiz, insbesondere Zürich, entwickelt sich rasant zu einem Hotspot für die Forschung und Entwicklung im Bereich der humanoiden Robotik. Experten bezeichnen die Stadt bereits als Europas "Robotics Valley". Diese Entwicklung zieht nicht nur Talente an, sondern auch erhebliche Investitionen in neue Technologien und Start-ups.
Ein aktuelles Beispiel hierfür ist Flexion Robotics. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, Roboter mit einer "horizontalen Software" auszustatten. Diese Strategie unterscheidet sich von traditionellen Ansätzen, bei denen Hardware und Software oft eng miteinander verbunden sind. Flexion setzt stattdessen auf die Entwicklung des "Gehirns", das es Robotern ermöglicht, unabhängig von der Hardware zu agieren.
Faktencheck
- 50 Millionen US-Dollar: So hoch war die Series-A-Finanzierungsrunde von Flexion Robotics.
- 14 humanoide Roboter: Eine Flotte verschiedener Modelle wird im Zürcher Labor von Flexion für Tests eingesetzt.
- 4.000 Roboter: So viele simulierte Roboter trainiert Flexion gleichzeitig, um Bewegungsabläufe zu optimieren.
Hardware-Unabhängigkeit als Schlüssel
Flexion Robotics verfolgt das Ziel, seine Software hardwareunabhängig zu gestalten. Das bedeutet, dass die entwickelte Intelligenz auf verschiedenen Robotermodellen zum Einsatz kommen kann. Im Labor von Flexion sind verschiedene humanoide Roboter im Einsatz, darunter Modelle wie der Unitree G1, der Adam von PNDBotics und der Oli von LimX Dynamics.
Nikita Rudin, CEO von Flexion, vergleicht das Potenzial seiner Plattform mit einem "ChatGPT-Moment" für die Robotik. Die Erkenntnisse aus der gesamten Roboterflotte beschleunigen die Weiterentwicklung der Plattform. Durch die Nutzung desselben Software-Stacks über unterschiedliche Hardware hinweg möchte Flexion den Entwicklungsaufwand erheblich reduzieren. Das Ziel ist es, die Zeit, die ein neuer Roboter benötigt, um eine neue Aufgabe zu erlernen, von Jahren auf lediglich eine Woche zu verkürzen.
"Die Erkenntnisse, die wir aus der gesamten Flotte gewinnen, beschleunigen die gesamte Plattform", erklärt Nikita Rudin, CEO von Flexion Robotics. "Wir sehen hier das Potenzial für einen 'ChatGPT-Moment' in der Robotik."
Die Drei-Schichten-Architektur der Intelligenz
Die technische Architektur, die Flexion verwendet, erlaubt es den Robotern, über einfache, vorprogrammierte Bewegungen hinauszugehen. Das "Gehirn" der Roboter besteht aus drei modularen Schichten:
- Der Agent (Argumentation): Ein großes Sprachmodell (LLM) oder visuelles Sprachmodell (VLM) verarbeitet abstrakte Befehle, wie "Finde einen Karton", und zerlegt diese in kleinere Teilaufgaben.
- Der Bewegungsgeneator (Planung): Ein diffusionsbasiertes Modell plant den beabsichtigten Pfad des Roboters und vermeidet Hindernisse im 3D-Raum.
- Der Ganzkörper-Controller (Reflexe): Eine Reinforcement-Learning-Politik (RL) kümmert sich um die hochfrequente Balance und die Anpassung an das Gelände.
Diese Hierarchie wurde in Live-Tests demonstriert. Ein Roboter navigierte autonom durch eine Laborumgebung, um einen bestimmten Orientierungspunkt zu finden. Ein anderer Roboter stieg Treppen hinauf, während er von einem Forscher physisch geschubst wurde, was die beeindruckende Stabilität des Systems unterstrich.
Simulation statt Teleoperation
Ein wesentlicher Aspekt der Entwicklung bei Flexion ist die Bevorzugung von Reinforcement Learning gegenüber dem "Imitation Learning" (Teleoperation). Bei der Teleoperation steuern Menschen den Roboter mithilfe von VR-Headsets, um Daten zu sammeln. Rudin argumentiert jedoch, dass dies eine "Obergrenze" der menschlichen Leistungsfähigkeit darstellt.
Stattdessen trainiert Flexion 4.000 Roboter parallel in einer simulierten Umgebung, dem NVIDIA Isaac Lab. Dieser "Sim2Real"-Ansatz ermöglicht es den Robotern, effiziente Bewegungen zu entdecken, die für einen Menschen möglicherweise "unnatürlich" wirken, aber mechanisch für die Kinematik des Roboters überlegen sind. Diese Methode ähnelt der Art und Weise, wie das OmniXtreme-Framework Unitree-Hardware durch generatives Vortraining zu extremer Agilität verholfen hat.
Hintergrund: Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er in einer Umgebung agiert und Belohnungen oder Strafen erhält. Ziel ist es, eine Strategie zu finden, die die kumulierte Belohnung maximiert. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für Aufgaben, bei denen es schwierig ist, die optimale Lösung direkt zu programmieren, wie etwa bei der Robotik.
Der Weg in die Fabriken 2026
Während Unternehmen wie Unitree mit 5.500 ausgelieferten Einheiten im Jahr 2025 den "Zahlenkrieg" gewinnen, bleibt die Herausforderung, diese Einheiten in industriellen Umgebungen nützlich zu machen. Flexion plant, seine Software in der ersten Hälfte des Jahres 2026 bei ersten Endkunden in Fabriken und Lagerhallen einzusetzen.
Dieser Schritt spiegelt einen breiteren Trend im europäischen Ökosystem wider. Während die Lieferkette und die Montage in großen Teilen nach China oder Deutschland verlagert werden, positioniert sich die Region um Zürich als Zentrum für hochintelligente Software und Forschung. Für Flexion wird die Hardware zu einer Ware; das eigentliche Rennen besteht darin, wer die ersten Millionen Roboter mit einem funktionalen Gehirn ausstatten kann. Die Entwicklung in Zürich könnte somit entscheidend sein für die Zukunft der autonomen Robotik weltweit.
