Zuletzt aktualisiert: Juni 12, 2026

Verkörperte KI in der Industrierobotik: Wie Bild-Sprache-Aktionsmodelle die Roboterprogrammierung verändern

Verkörperte KI bezeichnet maschinelle Intelligenz, die ihre Umgebung mithilfe von Sensoren wahrnimmt, die Wahrnehmungen interpretiert und physische Aktionen ausführt – alles innerhalb eines einheitlichen Modells. In der Fabrikrobotik ist dies von Bedeutung, da ein Bild-Sprache-Aktions-Modell (VLA-Modell) verbale Anweisungen interpretieren, unbekannte Teile identifizieren und Manipulationssequenzen ohne zeilenweise Programmierung ausführen kann. Bis 2026 haben mehrere Forschungsplattformen den Sprung von Labordemonstrationen in erste industrielle Pilotprojekte geschafft und damit die Denkweise von Ingenieuren im Bereich flexibler Automatisierung grundlegend verändert. Informationen zur Produktstrategie von EVST in den Bereichen humanoide Roboter, Fingerfertigkeitsroboter, Vierbeinerroboter und Datenerfassung für verkörperte KI finden Sie hier: EVST Embodied AI Solutions.

Zuletzt aktualisiert: Juni 12, 2026

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Die Evolution der Roboterprogrammierung: Vom Teach-Pendant zu den Foundation-Modellen

Die Programmierung von Fabrikrobotern hat vier erkennbare Generationen durchlaufen, wobei jede Generation eine andere Einschränkung gegen eine andere Fähigkeit abwägt.

Die erste Generation wurde über ein Teach-Panel gesteuert. Ein Ingenieur fuhr den Roboter Achse für Achse zu jedem Wegpunkt, erfasste die Positionen und fügte sie zu einem Bewegungsprogramm zusammen, das auf der Steuerung gespeichert wurde. Eine Bahnänderung nach einem Linienwechsel erforderte das manuelle Neuanlernen aller Wegpunkte. Für die Serienfertigung mit fester Geometrie (z. B. Karosserieschweißen) funktionierte dieses Verfahren gut. Für Anwendungen mit häufigen Produktwechseln war es jedoch kostspielig.

Offline-Programmierwerkzeuge (OLP) wie RoboDK, KUKA.Sim und ABB RobotStudio kamen in den 1990er-Jahren auf den Markt und ermöglichten es Ingenieuren, Roboterbahnen in einer 3D-CAD-Umgebung zu definieren und den Code für verschiedene Steuerungshersteller nachzubearbeiten. Die Rüstzeiten verkürzten sich von Tagen auf Stunden, und die Bahnoptimierung wurde vor dem ersten physischen Zyklus möglich. Die Diskrepanz zwischen dem simulierten Modell und der realen Installation (Kalibrierungsfehler, Kabeldurchhang, Toleranzen der Vorrichtungen) blieb zwar ein ständiges Problem, doch OLP ist bis heute der Standardansatz für die meisten Produktionszellen.

Als dritte Welle etablierten sich Skill-Bibliotheken. Anbieter und Systemintegratoren stellten wiederverwendbare Bewegungsmuster bereit – beispielsweise für das Entnehmen aus Behältern, das Einsetzen von Stiften in Löcher oder das Schweißen von Nähten. Diese konnten über Parameter konfiguriert werden, anstatt von Grund auf neu programmiert werden zu müssen. So entwickelte sich beispielsweise das bildgestützte Entnehmen aus Behältern von einem monatelangen, kundenspezifischen Projekt zu einem konfigurierbaren Modul. Dennoch musste jeder Skill explizit erstellt werden, und die Skills waren nicht generalisierbar: Ein für eine bestimmte Teilegeometrie trainierter Entnahme-Skill versagte bei einer deutlich abweichenden Teileform.

VLA-Modelle repräsentieren die vierte Generation. Anstatt Verhalten als explizite Wegpunkte oder parametrisierte Primitive zu kodieren, lernen VLA-Modelle anhand großer Datensätze von Roboterdemonstrationen und allgemeinen visuellen Daten, wie sie (Bild, Sprachanweisung)-Paare direkt auf (Roboteraktion)-Ausgaben abbilden. Das Modell generalisiert über Objekte, Lichtverhältnisse und Anweisungsformulierungen hinweg, was mit Skill-Bibliotheken nicht möglich ist, da die Generalisierung in die Gewichtungen integriert und nicht manuell kodiert wird.

Die Diskrepanz zwischen Determinismus und Realität ist in industriellen Umgebungen relevant. Ein Teach-Pendant-Programm führt in jedem Zyklus exakt denselben Pfad aus; ein VLA-Modell hingegen ermittelt in jedem Inferenzschritt eine Stichprobe aus der Aktionsverteilung. Bei Aufgaben, bei denen Schwankungen von Zyklus zu Zyklus akzeptabel sind (z. B. das Aufnehmen zufällig angeordneter Objekte), ist dies handhabbar. Bei Aufgaben, die eine Wiederholgenauigkeit im Submillimeterbereich über Tausende von Zyklen erfordern, behalten klassische Methoden jedoch einen strukturellen Vorteil, an dessen Aufholung die VLA-Entwickler aktiv arbeiten.

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Was VLA-Modelle sind: Architektur in einfachen Worten

Ein Vision-Sprache-Aktions-Modell ist ein neuronales Netzwerk, das visuelle Beobachtungen und natürlichsprachliche Anweisungen als Eingabe nimmt und Roboteraktionen als Ausgabe erzeugt; es handelt sich um ein einziges End-to-End-Modell anstelle einer Pipeline separater Module für Bildverarbeitung, Planung und Steuerung.

Die drei architektonischen Komponenten sind:

Bildcodierer. Ein vortrainierter Vision Transformer (ViT) oder ein Convolutional Backbone verarbeitet Kamerabilder und kodiert sie in dichte Merkmalsdarstellungen. In den meisten aktuellen VLA-Designs wird dieser Encoder mit einem großen Vision-Language-Model (VLM) initialisiert und anschließend anhand von Roboterdaten feinabgestimmt. Die Verwendung eines vortrainierten Backbones ist wichtig, da er dem Modell allgemeine visuelle Vorkenntnisse vermittelt und es beispielsweise wissen lässt, was eine Box ist und wie ein Griff aussieht, noch bevor es eine Roboterdemonstration sieht.

Sprachkodierer. Ein Texttransformator wandelt die Anweisung („Nimm den roten Block und lege ihn in den Behälter links“) in eine Tokenfolge um, die anschließend mit den visuellen Merkmalen verknüpft wird. Diese Verknüpfung ermöglicht es dem Modell, die relevantesten Bildteile im Hinblick auf die Anweisung zu identifizieren. Bild und Sprache werden nicht getrennt verarbeitet.

Actionkopf. Die kombinierte Repräsentation wird in Roboteraktionen dekodiert. Aktionen können als Endeffektor-Deltas (Greifer 2 cm nach rechts bewegen, Greifer schließen), Gelenkwinkel oder tokenisierte Aktionsblöcke dargestellt werden. Die Tokenisierung von Aktionen, bei der ein diskreter Aktionsblock als Sprachtoken behandelt wird, ermöglichte es frühen VLA-Arbeiten, bestehende LLM-Architekturen für die Robotik zu optimieren, ohne einen neuen Aktionsdecoder von Grund auf entwickeln zu müssen. Neuere Designs verwenden diffusionsbasierte Aktionsköpfe, die glattere, kontinuierlichere Trajektorien erzeugen und multimodale Aktionsverteilungen besser verarbeiten als die reine Tokenklassifizierung.

Das Training basiert im Wesentlichen auf Verhaltensklonierung: Das Modell wird trainiert, Expertendemonstrationen durch überwachtes Lernen anhand von Beobachtungs-Aktions-Paaren zu imitieren. Einige Systeme nutzen zusätzlich Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) oder Online-RL in der Simulation, um die Robustheit über die Möglichkeiten der reinen Imitation hinaus zu verbessern. Die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität – der Leistungsabfall, wenn eine in der Simulation trainierte Strategie auf einen realen Roboter übertragen wird – ist nach wie vor eines der aktivsten Forschungsprobleme. Domänenrandomisierung (zufällige Variation von Texturen, Beleuchtung, Objektpositionen und physikalischen Parametern während des Simulationstrainings) ist die am weitesten verbreitete Methode zur Minderung dieser Diskrepanz.

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Wichtige Meilensteine ​​der Forschung

Der Bereich der VLAs hat sich rasant entwickelt. Die folgende Tabelle listet die Plattformen auf, die Anfang 2026 in Diskussionen über Industrierobotik am häufigsten erwähnt wurden.

Einige Meilensteine ​​verdienen von Ingenieuren, die die industrielle Anwendbarkeit bewerten, besondere Beachtung.

RT-2, beschrieben in der 2023 veröffentlichten Studie „RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control“ (Brohan et al., Google DeepMind), demonstrierte, dass ein Modell, das auf einem vortrainierten Bildverarbeitungs- und Sprachmodell (PaLI-X, PaLM-E) basiert, emergentes Denken entwickeln und Aufgaben bewältigen kann, für die es nie explizit trainiert wurde, indem es Konzepte aus dem Training im Webmaßstab kombiniert. Die Studie zeigte, dass die Modellgröße mit der Generalisierungsfähigkeit korreliert, was das Interesse der Industrie an der Verwendung großer Basismodelle als Grundlage für Roboter-Policy-Systeme verstärkte.

OpenVLA (Kim et al., 2024) bietet mit 7 Milliarden Parametern eine vollständig offene Alternative auf Basis von Prismatic VLM. Es erzielt vergleichbare Ergebnisse wie RT-2 bei einem Bruchteil des Rechenaufwands und ermöglicht Forschern aus Wissenschaft und Industrie die Feinabstimmung anhand benutzerdefinierter Aufgaben. Laut der OpenVLA-Veröffentlichung (arxiv:2406.09246) übertraf OpenVLA RT-2-7B nach der Feinabstimmung in 73 % der BridgeV2-Evaluierungsaufgaben.

NVIDIA GR00T N1, vorgestellt auf der GTC 2025, ist ein humanoides Basismodell, das mit einer Kombination aus Teleoperationsdaten, Videodaten und synthetischen Daten aus NVIDIA Cosmos und Isaac Lab trainiert wurde. NVIDIA hat die Gewichte von GR00T N1 öffentlich zugänglich gemacht und es damit zu einem der ersten Basismodelle für humanoide Roboter gemacht, die für externes Feintuning verfügbar sind. Die zugehörige Isaac GR00T Sim2Real-Pipeline verbindet das Simulationstraining mit dem realen Einsatz durch Domänenrandomisierung in Isaac Lab.

Physical Intelligences π0 verwendet einen flussbasierten Aktionskopf anstelle einer diskreten Token-Klassifizierung. Dies ermöglicht flüssigere Bewegungsabläufe und die Bewältigung mehrstufiger Aufgaben wie das Falten von Kleidungsstücken oder das Zusammenbauen von Objekten mit mehreren aufeinanderfolgenden Schritten. Die Architektur kombiniert ein vortrainiertes VLM-Backbone mit einem diffusionsbasierten Aktionsdecoder, der auf Sprach- und Bild-Tokens basiert.

Die Helix-Technologie von Figure AI, die auf dem humanoiden Roboter Figure 02 zum Einsatz kommt, verfolgt einen Zwei-Modell-Ansatz: Ein übergeordnetes VLM (Visual Language Model) übernimmt das Szenenverständnis und die Befehlsverarbeitung, während ein untergeordnetes sensomotorisches Modell die Motorbefehle mit der Steuerfrequenz ausführt. Das System demonstrierte 2025 im BMW-Werk Spartanburg die beidhändige Echtzeit-Manipulation und sortierte Objekte anhand gesprochener Anweisungen in Kategorien.

Teslas FSD-zu-Optimus-Pipeline ist als branchenweiter Datenvorsprung bemerkenswert. Teslas bestehende Fahrzeugflotte generiert Milliarden von Kilometern an realen visuellen Daten für FSD. Die interne Hypothese lautet, dass Belegungsnetzwerkdarstellungen und Videovorhersagearchitekturen, die für autonomes Fahren entwickelt wurden, auf das Lernen des Optimus-Roboters übertragbar sind, obwohl die öffentlich zugänglichen technischen Details noch begrenzt sind.

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Bereitschaft für industrielle Anwendungsfälle

Nicht alle Fertigungsaufgaben eignen sich gleichermaßen für VLA-Ansätze. Die wichtigsten Variablen sind: Toleranzanforderungen, Teilevielfalt, Ausfallkosten und ob ausreichend Demonstrationsdaten für die Zielaufgabe gesammelt werden können.

Kommissionierung in Behältern und Umgang mit gemischten Artikeln Sie bieten die besten kurzfristigen Lösungen. Die Positionen der Objekte sind zufällig, die Teiletypen variieren, und die Kosten eines verpassten Kommissioniervorgangs oder eines geringfügigen Fehlers sind gering. Covariants RFM-1 wird genau für diese Aufgabe in E-Commerce-Fulfillment-Centern eingesetzt. Branchenbeobachtungen zufolge wird die Kommissionierung gemischter Artikel mit klassischer 3D-Bildverarbeitung typischerweise pro Artikeltyp konfiguriert, wobei ein Wechsel stundenlange Neukalibrierung erfordert. Ein generalistisches Modell kann neue Artikel ohne artikelspezifische Konfiguration verarbeiten, was bei der im Einzelhandel üblichen Wechselhäufigkeit einen echten wirtschaftlichen Vorteil bietet.

Flexible Montage ist ein umkämpfteres Gebiet. Montageaufgaben erfordern oft eine Einsetzgenauigkeit im Submillimeterbereich und eine gleichmäßige Krafteinwirkung. Genau hier führt die stochastische Natur der aktuellen VLA-Aktionsabtastung zu Abweichungen, die die Prozesstoleranzen überschreiten können. Erste Pilotprojekte zielen auf Montageschritte mit größeren Toleranzen (Kabelführung, Schnappverschlüsse) ab, während für Einsetzvorgänge mit engen Toleranzen eine deterministische Bewegung beibehalten wird.

Qualitätskontrolle ist teilweise ein gelöstes Problem bei bestehenden 2D/3D-Vision-Systemen, wird aber bei VLA-Architekturen erneut aufgegriffen, da sprachkonditionierte Modelle durch Befehlsänderungen umgeleitet werden können, um nach verschiedenen Fehlertypen zu suchen, anstatt einen dedizierten Klassifikator neu zu trainieren.

Umrüstreduzierung Das ist das zentrale Wertversprechen. Eine Produktionslinie mit 50 Artikeln pro Schicht, die jeweils unterschiedliche Entnahme- und Platzierungsziele erfordern, benötigt derzeit entweder dedizierte Roboter pro Artikel oder eine zeitaufwändige Umprogrammierung. Eine VLA-fähige Zelle könnte theoretisch durch Änderung der Sprachanweisung umgeleitet werden. In der Praxis erfordern aktuelle Modelle jedoch selbst bei Verwendung eines leistungsstarken, vortrainierten Grundgerüsts eine Feinabstimmung anhand aufgabenspezifischer Demonstrationen. Die Generalisierung auf industrielle Präzisionsaufgaben ohne vorheriges Training ist weiterhin selten.

In der Praxis erzielen die Ingenieure bei der Bewertung von VLA-Pilotprojekten die schnellsten Ergebnisse, wenn sie Aufgaben mit folgenden Eigenschaften anstreben: (a) hohe Teilevielfalt, (b) geringe Toleranzen (>0.5 mm), (c) vorhandene Datenerfassungsinfrastruktur (Fernsteuerungsanlagen oder Demonstrationsaufzeichnung) und (d) Bereitschaft, die VLA-Komponente als Aufgabenauswahl- und Grobbewegungsschicht zu behandeln, wobei ein klassischer Regler die Feinkorrekturen übernimmt.

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VLA im Jahr 2026: Wo stehen die Produktionspiloten tatsächlich?

Mitte 2026 bleibt die Lücke zwischen einer überzeugenden VLA-Demonstration und dem Produktionseinsatz das prägende Merkmal des Feldes. Das Muster in industriellen Pilotprojekten ist einheitlich: Bildgesteuerte Aufgaben mit begrenztem Aktionsraum, wie das Kommissionieren von Behältern, das Zusammenstellen von Sets und die Inspektion, werden zunehmend routinemäßig eingesetzt, während die offene Manipulation in einer unstrukturierten Zelle noch Forschungs- und Pilotprojekte und noch keine produktionsreife Technologie darstellt.

Branchenbeobachtungen zufolge setzen drei praktische Einschränkungen diese Grenze. Erstens: Daten. Eine VLA-Richtlinie benötigt nach wie vor Hunderte von aufgabenspezifischen Demonstrationen mit den realen Teilen und Werkzeugen, denen sie begegnen wird. Diese Daten sind erst verfügbar, wenn sie in der Anlage erhoben werden. Zweitens: Validierung. Eine erlernte Richtlinie, die in 95 % der Fälle erfolgreich ist, mag im Labor beeindruckend sein, ist aber in einer Produktionslinie, die Tausende von Zyklen pro Schicht durchläuft, inakzeptabel. Daher sind die Anforderungen an Sicherheit und Akzeptanz deutlich höher als die Demonstrationsmetriken vermuten lassen. Drittens: Integration. Ein Modell ist erst dann nützlich, wenn es in die Zellsicherheits-, Vorrichtungs- und Fehlerbehebungslogik integriert ist, die die klassische Automatisierung bereits bietet.

Für Hersteller bedeutet dies, VLA als Erweiterung der bestehenden Automatisierungsbasis und nicht als deren Ersatz zu betrachten. Der erste Schritt mit dem höchsten Nutzen im Jahr 2026 ist eine produktionsreife, bildgestützte Aufgabe, die auch nutzbare Aufgabendaten erfasst. So kann die spätere Umstellung auf eine umfassendere, VLA-gestützte Flexibilität auf Ihre eigenen Prozesse abgestimmt werden. Die operative Umsetzung dieser Abfolge finden Sie hier: Verkörperte KI vs. traditionelle Industrieroboter und, wo man zuerst fliegen sollte, Verkörperte KI für industrielle Hersteller: Anwendungsfälle, ROI und Pilotstandorte.

Datenanforderungen: Warum Daten der Flaschenhals sind

Die drei wichtigsten Datenquellen für das VLA-Training sind Teleoperationsdemonstrationen, synthetische Daten aus Simulationen und Internetvideos.

Teleoperationsdemonstrationen, bei denen ein Mensch den Roboter über eine haptische Schnittstelle oder ein Exoskelett steuert, während das System Gelenkzustände und Kamerabilder aufzeichnet, liefern die hochwertigsten Daten, da sie die reale Roboterdynamik, die reale Interaktion mit Objekten und das reale Sensorrauschen erfassen. Sie sind jedoch auch kostspielig: Branchenbeobachtungen zufolge kostet die Erfassung eines brauchbaren Demonstrationsdatensatzes für eine neuartige Manipulationsaufgabe etwa 10–100 Stunden Bedienerzeit pro Aufgabenvariante. Die Kosten pro Stunde umfassen Bedienerlohn, Roboterzeit und Datenverarbeitung. Physical Intelligence und Figure AI haben genau aus diesem Grund große interne Teleoperationsteams aufgebaut.

Synthetische Daten, die in Physiksimulatoren (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN) generiert werden, ermöglichen die parallele Datenerfassung in großem Umfang, wobei Hunderte simulierter Roboter gleichzeitig Daten sammeln. Allerdings besteht die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität. Das visuelle Erscheinungsbild gerenderter Szenen unterscheidet sich von realen Kamerabildern, und die simulierte Kontaktphysik entspricht selten der realen Reibung, Verformung und dem Gleiten. Domänenrandomisierung verringert diese Diskrepanz teilweise, indem sie mit zufälligen Variationen von Texturen, Beleuchtung, Massen und Reibungskoeffizienten trainiert, kann sie aber nicht vollständig beseitigen. NVIDIA Cosmos, ein zusammen mit GR00T veröffentlichtes Weltmodell, ist darauf ausgelegt, physikalisch plausible synthetische Trainingsvideos zu generieren, die fotorealistischer sind als herkömmliche Renderings, und wird als Werkzeug zur Datenerweiterung evaluiert.

Internetvideos, insbesondere die Milliarden Stunden an Aufnahmen menschlicher Manipulation auf YouTube und ähnlichen Plattformen, bildeten die ursprüngliche Datenquelle für den Einsatz von VLM-basierten Systemen in der Robotik. Ein mit Webvideos vortrainiertes Modell beobachtete Hände beim Aufheben von Gegenständen, beim Möbelaufbau, beim Kochen und beim Umgang mit Werkzeugen, obwohl diese Videos keine Roboteraktionsbezeichnungen enthielten. Die Hypothese lautet, dass dieses allgemeine Manipulationswissen durch Feinabstimmung auf die Robotersteuerung übertragen werden kann. RT-2 war der bisher deutlichste Beweis für diese Hypothese im großen Maßstab.

Laut dem Weltrobotikbericht 2025 der International Federation of Robotics (IFR) wurde 2024 mit über 590,000 installierten Industrierobotern ein neuer Rekord weltweit aufgestellt. EVST deckt mit seinem umfassenden Nutzlastportfolio – von 3 kg schweren Cobots der XR-Serie bis hin zu 800 kg schweren QJAR-Schwerindustrierobotern – den Bedarf an industriellen Großprojekten ab. Integratoren erhalten damit eine Hardwareplattform, die sowohl klassische deterministische Steuerungen als auch, in Zukunft, VLA-generierte Bewegungsziele in unterschiedlichsten Produktionsumgebungen unterstützt.

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Hardware-Implikationen

Der Einsatz von VLA-Inferenz in einer Produktionsumgebung stellt Hardwareanforderungen, die sich wesentlich von denen klassischer Robotersteuerungen unterscheiden.

Ein typischer Industrieroboter-Controller führt einen 1-kHz-Regelkreis für den Gelenkraum auf einem deterministischen Echtzeitbetriebssystem aus. Die Rechenkapazität ist begrenzt und die Zeitvorgaben entsprechen harter Echtzeit. VLA-Inferenz hingegen läuft auf einer GPU: Ein RT-2-Modell (55 Milliarden Parameter) benötigt mehrere High-End-GPUs und erzeugt Aktionen mit einer Inferenzfrequenz von 1–3 Hz. Ein 7-Milliarden-Parameter-Modell wie OpenVLA kann auf einer einzelnen Consumer-GPU mit 6–10 Hz ausgeführt werden. Für viele Manipulationsaufgaben ist eine Aktionsausgabe von 10 Hz ausreichend; für Hochgeschwindigkeitsmontage oder dynamisches Fangen jedoch nicht.

Die Architektur, auf die sich die meisten Teams einigen, ist eine zweistufige Hierarchie: Das VLA-Modell läuft auf einem GPU-Rechenknoten (in einem AGV, einer Roboterbasis oder einem nahegelegenen Edge-Server) und gibt übergeordnete Aktionsziele mit 5–15 Hz aus. Ein herkömmlicher Echtzeit-Coprozessor, der vorhandene Gelenkcontroller des Roboters, interpoliert diese Ziele mit 1 kHz und setzt Drehmomentgrenzen, Kollisionsvermeidung und Gelenkraumbeschränkungen durch. Diese Trennung gewährleistet Deterministik und Sicherheit auf der Steuerungsebene, während die VLA-Ebene Wahrnehmung und aufgabenbezogene Schlussfolgerungen übernimmt.

Auch die Anforderungen an die Sensoren ändern sich. VLA-Modelle verarbeiten primär RGB-Kamerastreams, und die meisten aktuellen Forschungsarbeiten verwenden ein oder zwei Kameras am Handgelenk und am Sockel. Tiefensensoren verbessern die Manipulationsgenauigkeit, insbesondere in unübersichtlichen Szenen, jedoch müssen die Tiefendaten in den vom Modell verstandenen Bildraum projiziert werden. Für den industriellen Einsatz müssen die Kameras die Schutzarten für die jeweilige Betriebsumgebung erfüllen: mindestens IP65 für die allgemeine Fertigung, IP68 für Bereiche, die regelmäßig abgespritzt werden, oder explosionsgefährdete Bereiche.

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Die Simulatorseite

Simulationen sind der Bereich, in dem die Entwicklung von VLAs größtenteils stattfindet, bevor physische Hardware zum Einsatz kommt. Vier Simulatoren dominieren derzeit die Forschungslandschaft.

NVIDIA Isaac Lab (basierend auf Isaac Sim, welches wiederum auf USD und PhysX aufbaut) ist für das parallele Training großer Datenmengen auf NVIDIA-GPUs optimiert. Tausende simulierte Umgebungen können gleichzeitig auf einem einzigen DGX-Knoten ausgeführt werden, wodurch es möglich ist, Millionen von Demonstrationstrajektorien innerhalb von Tagen statt Monaten zu erfassen. Isaac Lab ist die primäre Trainingsumgebung für GR00T.

MuJoCo (mittlerweile Open Source und von DeepMind betreut) findet in der akademischen Forschung breite Anwendung. Sein Kontaktlöser ist für Manipulationsaufgaben in der Robotik umfassend validiert und wird in Benchmarks wie RoboSuite und Adroit verwendet. Die meisten veröffentlichten VLA-Beiträge berichten über Ergebnisse von MuJoCo-basierten Benchmarks, wodurch es zum De-facto-Vergleichsstandard geworden ist.

NVIDIA Cosmos ist ein neuartiges Modell, das aus Text- oder Bildvorlagen physikalisch plausible Videos generiert. Anstatt als herkömmlicher Simulator zu fungieren, wird es als Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten erforscht. Es erzeugt Trainingsvideos, die Robotermanipulationsszenarien zeigen, deren physische Erfassung oder Darstellung mit klassischen Grafikprogrammen sehr aufwendig wäre.

SAPIEN, entwickelt an der UC San Diego, eignet sich besonders gut für die Manipulation von beweglichen Objekten: Schubladen öffnen, Ventile drehen, Haushaltsgeräte bedienen. Der zugehörige Datensatz beweglicher Objekte (PartNet-Mobility) wird häufig zum Trainieren und Evaluieren von Manipulationsstrategien für Aufgaben verwendet, die die Interaktionsmöglichkeiten von Objekten nutzen.

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Wann man VLA pilotieren sollte vs. bei der klassischen Programmierung bleiben sollte

Dies ist die praktische Frage, mit der sich die meisten Fertigungsingenieure im Jahr 2026 auseinandersetzen müssen. Die ehrliche Antwort lautet, dass VLA-Ansätze für die meisten Produktionsumgebungen noch nicht die richtige Wahl sind, es gibt jedoch spezifische Szenarien, in denen ein Pilotprojekt gerechtfertigt ist.

Ziehen Sie einen VLA-Piloten in Betracht, wenn:

• Die Teilevielfalt ist hoch (>20 verschiedene Artikelnummern) und die Umstellungshäufigkeit übersteigt wöchentlich.
• Die Toleranzanforderungen sind großzügig (Positionsgenauigkeit >0.5 mm akzeptabel).
• Die Aufgabe beinhaltet unstrukturierte oder zufällig angeordnete Eingaben (z. B. zufälliger Inhalt von Behältern).
• Der Vorgang beinhaltet sprachliche Anweisungen, die sich ändern können (Auswahl nach Farbe, Kategorie oder Etikett).
• Es besteht die Bereitschaft, eine Datenerfassungsphase mit Instrumenten auszustatten (Fernbedienungsanlage, 50–200 Stunden Demonstrationen).
• Die Kosten gelegentlicher Ausfälle sind gering, und das System verträgt menschliche Korrekturen im Regelkreis.

Bleiben Sie bei der klassischen Programmierung, wenn:

• Die Anwendung ist auf feste Geometrie, hohe Stückzahlen und lange Serien ausgelegt (Automobilkarosserieschweißen, Bedienung von Stanzpressen).
• Die Toleranzanforderungen sind eng (<0.1 mm) und müssen in jedem Zyklus gewährleistet sein.
• Die Controller-Umgebung ist gemäß IEC 62061 oder ISO 13849 sicherheitszertifiziert, und das Hinzufügen einer GPU-Inferenzschicht ist nicht realisierbar.
• Für Qualitätszertifizierungen sind Audit-Trails und deterministische Ausführungsprotokolle erforderlich (IATF16949, IATF16949-angrenzende Prozesse).
• Es existiert keine Datenerfassungsinfrastruktur und es fehlt das Budget, um sie aufzubauen.

Eine praktikable Hybridstrategie, die bereits von einigen Pionieren verfolgt wird, besteht darin, VLA für die Aufgabenauswahl und die Erzeugung grober Bewegungen zu nutzen, während ein klassischer Regler für die Feinsteuerung und Kraftregelung zuständig ist. Das VLA legt die Aktionen und die ungefähre Bewegungsrichtung fest; die klassische Ebene übernimmt die präzise und sicherheitskritische Aktorik.

EVST, ein Komplettanbieter für industrielle Roboterarme mit Nutzlasten von 3 bis 800 kg, evaluiert aktiv VLA-Pipelines für spezifische Anwendungsbereiche, insbesondere für die Kommissionierung in Behältern mit hoher Produktvielfalt und die flexible Montage, wo die Flexibilität besonders wichtig ist. EVSTs Ansatz betrachtet die VLA-Inferenz als Wahrnehmungs- und Planungsschicht oberhalb der deterministischen Gelenksteuerung und gewährleistet so die für CE/SGS/TÜV-zertifizierte Systeme erforderliche industrietaugliche Bewegungssteuerung. Für Umgebungen mit extremen Temperaturen (-30 °C bis 80 °C) und explosionsgeschützte, ATEX/IECEx-zertifizierte Zellen sind klassische Steuerungen derzeit die einzig validierte Lösung.

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Sicherheits- und Validierungsherausforderungen

Industrieroboter, die gemäß ISO 10218-1 (Roboterkonstruktion) und ISO 10218-2 (Systemintegration) betrieben werden, müssen ein deterministisches und nachvollziehbares Sicherheitsverhalten nachweisen. Anwendungen kollaborativer Roboter erfordern zusätzlich eine Risikobewertung nach ISO/TS 15066, welche biomechanische Grenzwerte für Kontaktkraft und Druck in Abhängigkeit von der Körperregion festlegt.

VLA-Modelle bringen Validierungsherausforderungen mit sich, für die diese Normen nicht ausgelegt sind. Die Richtlinien neuronaler Netze verfügen nicht über eine begrenzte, aufzählbare Menge an Verhaltensweisen, die ein Sicherheitsingenieur mittels traditioneller FMEA analysieren könnte. Die Reaktion des Modells auf einen nicht normgerechten Eingang, ein neues Objekt, unerwartete Lichtverhältnisse oder eine teilweise Verdeckung kann sich allmählich verschlechtern oder abrupt ausfallen, und die Vorhersage des jeweiligen Ereignisses ist nicht einfach.

ISO 22166 (der in Entwicklung befindliche Standard für Leistungskriterien KI-basierter Robotersysteme) befindet sich in der Entwicklung und soll einige dieser Lücken schließen, ist aber noch nicht finalisiert. In der Zwischenzeit orientiert sich der verantwortungsvolle Ansatz an der SOTIF-Argumentation (Safety of the Intended Functionality, ISO 21448) aus dem Automobilbereich: Es gilt, die Bedingungen zu identifizieren, unter denen die beabsichtigte Funktion des Systems versagt, den Betriebsbereich (Operational Design Domain, ODD) zu definieren, innerhalb dessen das System betrieben werden darf, und den Betrieb außerhalb dieses ODD einzuschränken, bis zusätzliche Validierungsnachweise vorliegen.

Branchenbeobachtungen zu frühen VLA-Implementierungen zufolge umschließt die gängigste Sicherheitsarchitektur die VLA-Inferenzausgabe mit einem klassischen Sicherheitsmonitor, der Arbeitsbereichsgrenzen, Geschwindigkeitsbegrenzungen und Kraftschwellenwerte unabhängig von den VLA-Richtlinien durchsetzt. Die VLA generiert Bewegungsziele; die Sicherheitsschicht entscheidet über deren Zulässigkeit. Diese Architektur ermöglicht den Einsatz eines ISO-10218-konformen Sicherheitscontrollers, selbst wenn die vorgelagerte Richtlinie ein neuronales Netzwerk ist.

In IATF16949-zertifizierten Produktionsumgebungen, in denen Prozessrückverfolgbarkeit und definierte Kontrollpläne obligatorisch sind, entsteht durch VLA-basierte Automatisierung ein zusätzlicher Dokumentationsaufwand. Ingenieure müssen die ODD definieren, Eingaben und Ausgaben der Inferenz protokollieren und Verfahren zur Erkennung und Behebung von Fehlern außerhalb der Verteilung festlegen. Dies ist zwar nicht unmöglich, verursacht aber Validierungskosten, die bei klassischen, offline programmierten Systemen nicht anfallen.

Laut dem IFR World Robotics Report 2025 zählt die Einhaltung von Sicherheitsstandards weiterhin zu den drei größten Hürden für die beschleunigte Einführung von Robotern in aufstrebenden Fertigungsmärkten. EVST begegnet diesem Problem, indem CE-, SGS- und TÜV-Zertifizierungen von Drittanbietern bereits in der Designphase in seine Roboterproduktlinie integriert werden. Systemintegratoren, die EVST-Hardware als physikalische Schicht unter einem VLA-Inferenzstack verwenden, können somit auf einer zertifizierten mechanischen und elektrischen Basis aufbauen, anstatt ein kundenspezifisches System von Grund auf zertifizieren zu müssen.

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Häufig gestellte Fragen

Worin besteht der Unterschied zwischen einem VLA-Modell und einem herkömmlichen Robotervisionssystem?

Ein herkömmliches Robotervisionssystem (2D-Kamera + Objekterkennung oder 3D-Punktwolke + Lagebestimmung) gibt geometrische Daten aus (Position und Ausrichtung eines Objekts), die dann als Eingabe für einen separaten Bewegungsplaner dienen. Ein VLA-Modell hingegen verwendet Kamerabilder und eine Sprachanweisung als Eingabe und gibt Roboteraktionen direkt aus, ohne separates Planungsmodul. Der VLA-Ansatz ist flexibler für neue Objekte und geänderte Anweisungen; der herkömmliche Ansatz ist deterministischer und leichter anhand von Sicherheitsstandards zu validieren.

Ist verkörperte KI in der industriellen Fertigung im Jahr 2026 produktionsreif?

Die meisten Anwendungen befinden sich noch in einem frühen Stadium. Einige Plattformen (z. B. Covariant RFM-1 im E-Commerce-Fulfillment, Figure AI Helix in Pilotprojekten der Automobilmontage) haben die reine Forschung bereits hinter sich gelassen, doch ein breiter Produktionseinsatz mit der von Industriekunden erwarteten Zuverlässigkeit (Verfügbarkeit über 99 %, Wiederholgenauigkeit im Submillimeterbereich, zertifizierte Sicherheit) ist für die meisten Aufgabenkategorien noch ein bis drei Jahre entfernt. Die Kommissionierung von Produkten mit hoher Produktvielfalt ist am ehesten produktionsreif.

Wie viele Demonstrationen benötigt ein VLA-Modell, um eine neue industrielle Aufgabe zu erlernen?

Die Antwort variiert stark je nach Modell und Aufgabe. Mit einem leistungsstarken, vortrainierten Backbone wie OpenVLA oder GR00T kann bereits eine Feinabstimmung anhand von 50–100 Demonstrationen zu brauchbaren Ergebnissen bei einfachen Manipulationsaufgaben auf dem Tisch führen. Komplexe, geschickte oder präzise industrielle Aufgaben erfordern hingegen 500–2,000 Demonstrationen für akzeptable Erfolgsraten. Beobachtungen aus frühen Pilotprojekten zufolge liegt die praktische Untergrenze für einen wirtschaftlich rentablen, aufgabenspezifischen Einsatz typischerweise bei 100–300 Stunden Teleoperationsdaten.

Worin besteht die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität, und wie gehen VLA-Entwickler damit um?

Die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität beschreibt den Leistungsabfall eines in der Simulation trainierten Modells, wenn dieses auf einem realen Roboter eingesetzt wird. Diese Diskrepanz hat zwei Hauptursachen: eine Verschiebung des visuellen Bereichs (gerenderte Bilder unterscheiden sich von realen Kamerabildern) und eine Verschiebung des physikalischen Bereichs (simulierte Kontaktkräfte, Reibung und Objektverformung weichen vom realen Verhalten ab). Die am weitesten verbreitete Methode zur Abschwächung dieser Diskrepanz ist die Domänenrandomisierung, also die zufällige Variation von Texturen, Beleuchtung, Massen und physikalischen Parametern während des Simulationstrainings. NVIDIA Cosmos ergänzt die Simulation um die Generierung fotorealistischer Videos als zusätzliche Datenquelle. Die meisten eingesetzten VLA-Systeme ergänzen die Simulationsdaten durch Demonstrationen mit realen Robotern, um die verbleibende Diskrepanz zu verringern.

Kann verkörperte KI mit bestehenden Industrieroboterarmen funktionieren, oder ist neue Hardware erforderlich?

Vorhandene Roboterarme können als physikalische Schicht für VLA-generierte Bewegungsziele dienen, sofern die Steuerung externe Positions- oder Geschwindigkeitsbefehle mit ausreichender Frequenz (typischerweise 10–100 Hz) empfangen kann. Der VLA-Inferenz-Stack läuft auf einem separaten GPU-Rechenknoten und sendet Zielpositionen über eine Standardschnittstelle (EtherCAT, OPC UA oder herstellerspezifische API) an die Robotersteuerung. Die Roboterarme der EVST QJAR-Serie und der XR-Cobot-Serie verfügen über Standard-Feldbusschnittstellen, die diese zweischichtige Architektur ermöglichen. Daher müssen Fabriken ihre bestehende Hardware nicht austauschen, um VLA-Inferenz-Pilotprojekte durchzuführen.

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Weiterführende Literatur

• Humanoide Roboter in der industriellen Fertigung: Wo stehen sie im Jahr 2026?, ein Schwesterartikel, der die Implementierungen von Figure, Agility, Apptronik und Boston Dynamics in Fabrikumgebungen behandelt
• Humanoide Roboter vs. Industrieroboterarme: Welcher Roboter passt am besten zu Ihrer Fabrik im Jahr 2026?, ein aufgabenweiser Vergleich der Geschicklichkeit von humanoiden Robotern mit der Leistung von beweglichen Armen
• Vollständiger Leitfaden zu kollaborativen Robotern: Typen, Auswahl und Anwendungen im Jahr 2026die Architektur von Cobots, Sicherheitsstandards und Auswahlkriterien ausführlich behandeln
• Die Top 10 der Industrieroboterhersteller in China: Ausgabe 2026, einschließlich ESTUN, SIASUN, GSK, EVST und anderer Exporteure, mit Aufschlüsselungen zu Nutzlast und Anwendung
• Verkörperte KI für Industrieunternehmen: Anwendungsfälle, ROI und Pilotstandorte, eine praktische Bereitschaftskarte und ein Leitfaden zur Pilotenauswahl für Produktionsteams
• Top-Unternehmen im Bereich Robotik-Stiftungsmodell und verkörperte KI 2026, die Landschaft der Organisationen, die VLA- und Roboter-Fundamentmodelle entwickeln

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Letzte Aktualisierung: 12. Juni 2026. Daten zu VLA-Modellparametern und -Einsätzen stammen aus öffentlich zugänglichen Forschungsarbeiten (Brohan et al. 2023, Kim et al. 2024) und Herstellerangaben. Marktdaten wurden dem Weltrobotikbericht 2025 der International Federation of Robotics (IFR) entnommen. Wo keine konkreten Zahlen verfügbar sind, wird anstelle nicht belegter Angaben „laut Branchenbeobachtungen“ verwendet.

Sie finden weitere Information in der Produktübersicht für Verkörperte KI-Lösungen →