Ein Roboter, der einen Marathon laufen kann, ist beeindruckend. Einer, der die Küche putzen kann, ohne auf halber Strecke stehen zu bleiben, ist eine ganz andere Herausforderung.
Der neue Wall-B von X Square Robot stellt sich dieser Prüfung und soll alltägliche Hausarbeiten erledigen. Erste Ergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass die eigentliche Herausforderung nicht in der Bewegung, sondern in der Beständigkeit liegt.
Wall-B wurde diese Woche in Peking vorgestellt und dabei gezeigt, wie er Müll aufsammelt und Blumen arrangiert, statt einstudierte Tricks vorzuführen. Das Unternehmen plant, den Roboter innerhalb von 35 Tagen in echten Haushalten einzusetzen – obwohl erste Rückmeldungen auf eine langsame Arbeitsweise und gelegentliche Fehler hindeuten.
Von Demos zur Hausarbeit
Reuters berichtete dass sich die Premiere von Wall-B auf einfache, kontrollierte Aufgaben wie das Aufsammeln von Müll und das Anordnen von Gegenständen konzentrierte. Die Demonstration zeigte, wie Roboter sich davon wegbewegen, auf der Bühne zu beeindrucken, und stattdessen in Alltagssituationen arbeiten.
Robb Report stellte ebenfalls fest dass diese Aufgaben zwar einfach, für Roboter aber schwieriger sind als Laufen oder Tanzen, weil sie ein komplexeres Verständnis der Umgebung erfordern.
CEO Qian Wang sagte, die Einschränkung liege nicht mehr bei der physischen Hardware. „Die Hardware ist weitgehend vorhanden, aber das Gehirn ist noch nicht so weit“, sagte er.
Warum einfache Hausarbeiten weiterhin schwierig sind
Hausarbeit erfordert ein Maß an Präzision, das aktuelle Systeme noch immer nur schwer erreichen. Kleine Fehler können bei Aufgaben, die Menschen routinemäßig erledigen, schnell zum Scheitern führen.
„Wenn wir Dinge mit unseren Händen manipulieren, kann die gesamte Aufgabe scheitern, wenn wir um 0,1 Millimeter danebenliegen“, sagte Wang gegenüber Reuters.
Im Gegensatz zu sich wiederholenden Handlungen wie dem Laufen, verändern sich häusliche Aufgaben von Moment zu Moment. Gegenstände bewegen sich, die Beleuchtung ändert sich, und jede Interaktion bringt neue Variablen mit sich, die Maschinen in Echtzeit verarbeiten müssen.
Um die Leistung zu verbessern, entwickelte X Square ein System, das Wahrnehmung, Sprache und physische Vorhersage in einem einzigen Modell kombiniert, laut einer offiziellen Mitteilung des Unternehmens. Das Unternehmen erklärte, es habe diesen Ansatz entwickelt, damit Roboter in unstrukturierten Umgebungen arbeiten können, in denen sich Aufgaben nur selten wiederholen.
Wie Wang es ausdrückt: „In Fabriken wiederholen sie dieselbe Handlung 10.000-mal. In einem Haushalt müssen sie möglicherweise 10.000 verschiedene Handlungen ausführen, jeweils in einem anderen Kontext. Die eigentliche Herausforderung ist nicht die Wiederholung, sondern die Frage, ob ein Roboter neue, nicht trainierte Handlungen in einer unstrukturierten Umgebung ausführen kann.“
Große Ambitionen, früher Einsatz
X Square, unterstützt von Alibaba, ByteDance, Xiaomi und Meituan, bewegt sich bereits in Richtung Praxistests. Das Unternehmen erklärte, es plane, Wall-B-Systeme innerhalb von 35 Tagen in alltäglichen Haushalten einzusetzen – ein ehrgeiziger Zeitplan, der den wachsenden Druck widerspiegelt, einen echten Nutzen zu demonstrieren.
Reuters berichtete, dass das Unternehmen in Shenzhen außerdem mit einer begrenzten Einführung begonnen hat. Über einen entsprechenden Dienst werden menschliche Reinigungskräfte mit Robotern zusammengebracht. Eine dreistündige Sitzung kostet 149 Yuan, und die Maschinen waren bereits in mehr als 50 Haushalten im Einsatz.
Erste Rückmeldungen deuten darauf hin, dass die Roboter weiterhin langsam und gelegentlich unzuverlässig sind. Wang sagte, die Maschinen könnten mitten in einer Aufgabe pausieren oder Fehler beim Platzieren machen, wobei Menschen aus der Ferne eingreifen wenn nötig.
Dennoch bleibt der potenzielle Markt ein wichtiger Antrieb. Wang schätzte, dass Hausarbeit etwa 20 % des BIP ausmacht, und sieht darin eine bedeutende Chance, sofern sich Automatisierung in der Praxis umsetzen lässt.
Vorerst zeigt Wall-B die Richtung, in die sich die Branche bewegt, nicht den Stand, den sie bereits erreicht hat. Roboter mögen in kontrollierten Umgebungen Fortschritte machen, doch alltägliche Hausarbeiten erweisen sich weiterhin als schwierig zuverlässig zu erledigen.
Humanoide Roboter mögen zwar als nächste große KI-Grenze für Schlagzeilen sorgen, doch der jüngste AI Index von Stanford stellte fest, dass sie weiterhin bei rund 88 % der Hausarbeiten scheitern.