Deutschlands Agile Robots will 2027 bis zu 2.000 kompakte humanoide Roboter produzieren und richtet sich damit an Universitäten und Forschungslabore von Unternehmen, die Fähigkeiten für den künftigen industriellen Einsatz entwickeln.
Das Münchner Robotikunternehmen stellte auf Nvidias GTC-Veranstaltung in Berlin den Agile ONE SN vor. Dabei kombiniert es seine kompakte humanoide Hardware mit Nvidias Robotiksoftware Isaac GR00T und der Computerplattform Jetson Thor. Die Produktion der Modelle ONE S und ONE SN soll bis Ende 2026 beginnen. Im kommenden Jahr strebt Agile 1.000 bis 2.000 Einheiten an, sagte CEO Zhaopeng Chen gegenüber Reuters.
Die Roboter sind in erster Linie für Universitäten und Forschungsteams von Unternehmen gedacht, nicht für den unmittelbaren Masseneinsatz in Fabriken. Agile zufolge haben die Stanford University und die ETH Zürich Interesse an der Plattform bekundet; in der Ankündigung werden jedoch keine Bestellungen einer der beiden Institutionen genannt.
Die Partnerschaft löst ein Integrationsproblem: Hardware, Sensoren, Simulationstools und KI-Software zusammenzubringen, kann Monate dauern, bevor Entwickler mit dem Testen neuer Fähigkeiten beginnen. Selbst nach der Einrichtung bleibt die zuverlässige Ausführung von Aufgaben.
Nvidias Produktdirektor Spencer Huang sagte, dass eine standardisierte Konfiguration Forschern zwei oder drei Monate Integrationsarbeit ersparen könnte.
Was der humanoide Roboter zu bieten hat
Der Agile ONE SN ist 1,4 Meter groß und kombiniert einen humanoiden Körper mit fünf taktilen Händen, Kameras, 3D-Lidar und Nvidias Onboard-Computer Jetson Thor. Agile gibt für Körper und Hände insgesamt 71 Freiheitsgrade an, die koordinierte Bewegungen und geschicktere Manipulationen ermöglichen.
Die vorkonfigurierte Software umfasst GR00T 1.7, Werkzeuge zur Ganzkörpersteuerung sowie einen Workflow zum Aufzeichnen von Demonstrationen, Erzeugen von Daten, Trainieren von Modellen, Testen von Fähigkeiten in der Simulation und deren Bereitstellen auf physischer Hardware.
Die Plattform unterstützt außerdem Nvidia Isaac Sim und Isaac Lab. Damit können Forscher Roboterverhalten in virtuellen Umgebungen entwickeln und bewerten, bevor sie es in der realen Welt ausprobieren. Teams können den integrierten Workflow nutzen oder einzelne Komponenten in ihre bestehenden Systeme einbinden.
Agile zufolge lassen sich auf dem kleineren ONE SN entwickelte Fähigkeiten und Daten später auf den ausgewachsenen Agile ONE, einen industriellen humanoiden Roboter, übertragen. Damit entsteht möglicherweise ein Weg von Laborexperimenten zu Anwendungen in Fabriken. Das Unternehmen will den ONE SN Anfang 2027 verfügbar machen. Nvidia und Agile haben außerdem über die Integration von Nvidias Sicherheitsplattform Halos gesprochen; diese Arbeit befindet sich jedoch noch in der Erkundungsphase.
Warum Nvidia einen Platz in der humanoiden Robotik anstrebt
Die Vereinbarung bringt Nvidia bei seinen Bemühungen voran, ein wichtiger Anbieter der Computer-, Software- und Simulationstools hinter der physischen KI zu werden.
Auf der GTC in Berlin kündigte Nvidia Aktualisierungenseiner Isaac-Robotikplattform an, darunter Isaac Lab 3.0, die Laufzeitumgebung Isaac OS und neue Workflows für das Erlernen von Roboterfähigkeiten. Diese Tools sollen Entwicklern helfen, Trainingsdaten zu erzeugen, KI-Modelle zu verfeinern und Roboteranwendungen aus der Simulation in physische Umgebungen zu überführen.
Dieses Ökosystem könnte Nvidias Technologie für Robotikhersteller attraktiver machen, während es Agile Zugang zu einem Software- und Computing-Stack verschafft, den das Unternehmen andernfalls selbst integrieren müsste.
Die Erkenntnisse von eWeek: Schnellere Entwicklung ist nicht gleichbedeutend mit industrieller Einsatzbereitschaft
Der wichtigste Teil dieser Partnerschaft könnte in der Zeit liegen, die Forscher sparen, bevor sie mit der Entwicklung nützlicher Roboterfähigkeiten beginnen können.
Wenn die Plattform, wie Nvidias Spencer Huang schätzte, zwei oder drei Monate Integrationsarbeit einspart, könnten Forschungsteams mehr Zeit für das Testen von Manipulation, Bewegung und Aufgabenausführung aufwenden. Eine einheitliche Hardware- und Softwarekonfiguration könnte außerdem die Reproduzierbarkeit und den Vergleich von Experimenten über verschiedene Institutionen hinweg erleichtern.
Für Unternehmen entsteht dadurch möglicherweise eine Pipeline von der universitären Forschung zur industriellen Automatisierung. Hersteller könnten letztlich von Fähigkeiten profitieren, die auf Forschungsplattformen entwickelt wurden – insbesondere beim Greifen und Handhaben von Objekten, beim Bewegen von Materialien und bei der Arbeit mit für Menschen konzipierten Anlagen.
Allerdings garantiert die Übertragung einer Fähigkeit zwischen Robotermodellenkeine identische Leistung. Unterschiedliche Hardware, Fabriklayouts und Betriebsbedingungen können zusätzliches Training und eine weitere Validierung erfordern. Agile zufolge wird die Integration von Halos untersucht. Das sollte nicht als Beleg dafür gelten, dass die Plattform für den Betrieb in der Nähe von Beschäftigten validiert wurde.
Eine zentrale kommerzielle Unsicherheit bleibt: Können Fähigkeiten aus Laborumgebungen ausreichende Produktivitätsgewinne erzeugen, um die mit der Einführung, Wartung und Überwachung dieser Systeme verbundenen Kosten zu decken? Die Produktion von 2.000 Robotern würde den Zugang zu Entwicklungshardware erweitern, aber nicht beweisen, dass humanoide Roboter bereit sind, spezialisierte Industriesysteme zu ersetzen.
Für Nvidia besteht die Chance darin, seine Technologie zum zentralen Bestandteil der Ausbildung und des Betriebs von Robotern zu machen. Für Agile geht es bei den nächsten Prüfungen darum, die Produktions- und Verfügbarkeitsziele zu erreichen und zu zeigen, dass sich Forschungsfähigkeiten in nützliche industrielle Arbeit übertragen lassen. Unternehmenskunden sollten Erfolgsquoten bei Aufgaben, die Häufigkeit erforderlicher menschlicher Eingriffe, die Sicherheitsvalidierung und die Gesamtbetriebskosten prüfen, bevor sie Fortschritte in der Forschung als Grund für Investitionen in die Einführung betrachten.
Mehr lesen: Nvidias Ambitionen im Bereich humanoider Roboter umfassen auch Berichten zufolge geführte Gespräche über eine weitere Investition von 1 Milliarde US-Dollar in Figure AI, was die potenzielle Rolle des Unternehmens sowohl als Investor als auch als Technologielieferant unterstreicht.