Chinas humanoide Roboter können 1.200 Pakete pro Stunde sortieren

Robotera M7 humanoid robot with five-fingered dexterous hands sorting parcels on a conveyor belt in an automated logistics warehouse.

RobotEra’s M7 humanoid robot. Source: RobotEra

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Liz Ticong
Liz Ticong
May 31, 2026
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Chinas neuester Lagerarbeiter braucht zwischen den Paketen keine Pause.

Humanoide Roboter sortieren inzwischen Pakete am Logistikstandort Jianggao von China Post in Guangzhou, wo jede Maschine Berichten zufolge bis zu 1.200 Pakete pro Stunde verarbeiten kann. Damit kommen Humanoide in einer der anspruchsvollsten Logistikumgebungen der Welt zum Einsatz, in der sich kleine Zugewinne bei Geschwindigkeit und Konstanz auf Millionen täglicher Sendungen auswirken können.

Paketsortierung klingt langweilig – bis sich die Aufgabe auf Millionen Pakete pro Tag vervielfacht.

Wo sich täglich Millionen Pakete bewegen

Die Zahl pro Stunde wirkt noch beeindruckender, wenn man sie auf einen ganzen Tag hochrechnet. Ein einzelner Humanoide könnte theoretisch in 24 Stunden 28.800 Pakete bewältigen, vorausgesetzt, das Tempo ließe sich ohne Unterbrechung halten.

Guangzhou bietet den Robotern eine riesige Arbeitsfläche. Laut chinesischen Staatsmedien verarbeitet das Postzentrum durchschnittlich 6,5 Millionen Sendungen pro Tag, wobei das Aufkommen zu Spitzenzeiten 10 Millionen übersteigt.

Bilder vom Logistikstandort Jianggao zeigen Roboterarme beim Sortieren von Paketen und fahrerlose Gabelstapler, die Lasten durch die Anlage transportieren. Die Humanoiden sind ein Teil eines größeren automatisierten Systems, das dafür ausgelegt ist, den Paketfluss in großem Maßstab aufrechtzuerhalten.

Ein Roboter muss nicht ein ganzes Lager umgestalten, um in einem solchen Betrieb eine Rolle zu spielen. Schnellere Übergaben und gleichmäßigeres Sortieren können sich rasch summieren, wenn täglich Millionen Artikel durch dasselbe Netzwerk laufen.

RobotEras M7 bringt Hände und Sehvermögen an die Produktionslinie

Paketsortierung erfordert eine ganz bestimmte Art von Roboterfähigkeiten. Die Maschine muss ein Paket erkennen, es sauber handhaben und mit dem Tempo der Linie Schritt halten.

RobotEra erklärte , dass der M7 „realitätsnahe Aufgaben wie intelligentes Sortieren, Scannen, Montieren und die hochwertige Datenerfassung für das Training von Basismodellen“ unterstützt. Der Oberkörperroboter kombiniert geschickte Hände mit Wahrnehmungswerkzeugen, die ihm helfen einzuschätzen, wo sich ein Artikel befindet und wie er ihn greifen muss.

Sein Arbeitsbereich von 2,1 Metern eignet sich für Arbeiten an festen Linien, bei denen dieselbe Bewegung immer wieder ausgeführt werden muss, ohne den Rest des Systems zu verlangsamen.

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Sortierroboter müssen inzwischen eine ganze Schicht durchhalten

Kürzlich demonstrierte Figure AI humanoide Roboter beim Arbeiten rund um die Uhr und beim Bewältigen von über Zehntausenden Paketen in einem lagerähnlichen Sortierdurchlauf. Der Einsatz bei China Post fügt sich in dasselbe Bild ein: Humanoide übernehmen die repetitive Arbeit, die den modernen Logistikbetrieb am Laufen hält.

Bei der Paketsortierung haben Menschen und fest installierte Automatisierung normalerweise Seite an Seite gearbeitet. Humanoide Roboter werden nun in dem Zwischenraum zwischen beiden Ansätzen erprobt. Sie übernehmen die manuelle Paketabfertigung, ohne dass jeder Teil der Aufgabe um eine herkömmliche Maschine herum neu aufgebaut werden muss.

Wenn Humanoide Pakete in diesem Tempo sortieren und lange Schichten durchhalten können, könnten Fabrikleiter anfangen, eine andere Art von Rechnung aufzumachen. 

Jede von einer Maschine bewältigte Stunde verändert die Personalbedarfsrechnung und rückt dieselbe Frage näher an die Fabrikhalle. Wenn das so weitergeht: Wie viele Menschen werden Fabriken noch brauchen, wenn Maschinen die repetitive Arbeit ohne Unterbrechung erledigen können?

XPENGs Roboterpläne zeigen, wie Autohersteller humanoide Roboter über Bühnendemos hinaus in kundennahe Einsätze bringen.


Liz Ticong

Liz Ticong is a staff writer for eWeek and TechRepublic focused on AI, cybersecurity, enterprise software, and data. She has more than 10 years of editorial experience as a technology industry writer, combining reporting, product research, and hands-on software testing in her coverage. Her work has been published on Datamation, Enterprise Networking Planet, and TechnologyAdvice.com. She writes technology news, software reviews, product comparisons, and buyer’s guides for business and IT readers.

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