Die Automobilindustrie wird nach dem Eintritt in die zweite Phase der embodied Intelligence immer wichtiger

Autor: Zen, PANews

Wenn man die heutige globale Landschaft der embodied Intelligence-Industrie betrachtet, stellt man fest, dass Automobilunternehmen nahezu überall präsent sind.

Unternehmen, die selbst Roboter herstellen, sind Tesla mit Optimus, Xiaopeng mit IRON und Hyundai, das Boston Dynamics besitzt; Unternehmen wie BMW und Mercedes-Benz bieten den Robotern die ersten echten Arbeitsplätze an; sogar in den Aktionärslisten der Robotikunternehmen tauchen häufig Kapital aus der Automobilindustrie auf: Mercedes-Benz investiert direkt in Apptronik, während BYD und SAIC hinter Zhiyuan stehen.

Das bedeutet, dass die Automobilindustrie in der heutigen embodied Intelligence-Branche eine unverzichtbare Kraft ist, egal ob es um die Herstellung, das Training, den Kauf von Robotern oder die Finanzierung von Robotikunternehmen geht.

In dieser Woche haben zwei Ereignisse diese Beziehung auf eine neue Ebene gehoben.

Am 24. August schloss Xiaopeng seine erste Finanzierungsrunde für das Robotergeschäft mit über 900 Millionen USD ab, was zu einer Nachbewertung von über 6,3 Milliarden USD führte und den Rekord für die größte Einzelrunde in der chinesischen embodied Intelligence-Industrie brach. Kurz darauf präsentierte Hyundai am 26. August auf dem CEO Investor Day einen umfassenderen Fahrplan für Roboter als viele Start-ups in der Robotik.

Roboter entwickeln sich von technischen Produkten im Labor zu industriellen Waren, die in großen Stückzahlen produziert, langfristig trainiert, Arbeitsplätze gesucht und schließlich von Unternehmen gekauft und finanziert werden müssen. Sobald der Wettbewerb in diese Phase eintritt, wird der riesige, über Jahrzehnte aufgebaute System der Automobilindustrie plötzlich wertvoll.

Mit der Serienproduktion von Robotern betritt der Wettbewerb die Arena der Automobilindustrie

Autos und humanoide Roboter sind beide extrem komplexe mechatronische Produkte, und sie haben einen wichtigen gemeinsamen Punkt: Die Bedeutung der Software nimmt ständig zu, aber letztendlich müssen die Ergebnisse durch physische Maschinen umgesetzt werden.

Die Software und die Steuerungssysteme von Autos beziehen sich letztendlich auf Bremsen, Lenkung und Bewegung des Fahrzeugs; die Bewegungen, die von Robotermodellen ausgegeben werden, verwandeln sich schließlich in Gelenkbewegungen, Greifen und tatsächliche Operationen. Abweichungen in der Präzision bleiben nicht ewig in einem scheinbar schönen Benchmark-Test, sondern können letztendlich zu beschädigten Teilen, gestoppten Produktionslinien und sogar Sicherheitsvorfällen führen.

Daher wird sich, wenn Roboter tatsächlich in die Serienproduktion gehen, auch der Bewertungsstandard ändern. Mehrere erfolgreiche Läufe, Greif- und Transportvorgänge können nur beweisen, dass "sie es tun können"; was die industrielle Produktion wirklich interessiert, ist, ob dieselben Bewegungen zehntausende Male wiederholt werden können und dabei stets ausreichend Präzision, Zuverlässigkeit und Konsistenz aufrechterhalten werden.

Die Werkstests von BMW und Figure zeigen bereits in gewissem Maße die Anforderungen und Erwartungen an Roboter, die an der tatsächlichen industriellen Produktion teilnehmen. Figure 02 lief etwa 10 Monate lang in der BMW-Fabrik in Spartanburg, USA, und seine Aufgabe war es, Blechteile für das Schweißen zu greifen und abzulegen. Während dieser Zeit arbeitete der Roboter insgesamt etwa 1250 Stunden, transportierte über 90.000 Teile und war an der Produktion von mehr als 30.000 BMW X3 beteiligt. BMW betont besonders, dass dieser Prozess eine millimetergenaue Positionierungsgenauigkeit erfordert. Figure 02 in der BMW-Fabrik in Spartanburg, USA

Die Fähigkeit, einmal eine millimetergenaue Operation durchzuführen, ist nur eine technische Fähigkeit; die Stabilität in der kontinuierlichen Arbeit mit zehntausenden von Teilen zu bewahren, bringt einen näher an die Anforderungen industrieller Produkte.

Was die Automobilindustrie den Robotern bieten kann, sind nicht nur einige vorhandene Teilelieferanten. Die jahrzehntelange Ansammlung der Automobilindustrie ist ein ganzes Set von Methoden, um komplexe Produkte von der Entwurfszeichnung zur Massenproduktion zu bringen: Herstellbarkeit, Lieferantenmanagement, Standardisierung von Komponenten, Qualitätskontrolle, Haltbarkeitstests sowie Produktionssysteme, die um Produktionslinienrhythmen, Wartungseffizienz und Produktverfolgbarkeit herum aufgebaut sind.

Hyundai's Produktionsplanung für die Boston Dynamics-Roboter ist ein typisches Beispiel. Während der CES 2023 hat die Hyundai Motor Group bereits die Rollen ihrer Unternehmen in der Robotik-Wertschöpfungskette offengelegt: Hyundai und Kia bieten Fertigungsinfrastruktur, Prozesskontrolle und Daten für die Massenproduktion; Hyundai Mobis ist verantwortlich für Hochleistungsaktoren und nutzt die Erfahrungen in der Konstruktion und Massenproduktion von Automobilteilen zur Förderung der Standardisierung und Optimierung der Herstellbarkeit von Schlüsselkomponenten; Hyundai Glovis ist für Logistik und Lieferkette verantwortlich.

Die neuesten Designänderungen des Atlas verdeutlichen dieses "Automobilindustrie-Denken" noch konkreter. Um die Serienproduktion zu ermöglichen, hat Boston Dynamics die zuvor über 50 verschiedenen Motoren zugehörigen Aktuatoren erheblich standardisiert und schließlich auf drei Kernarten zusammengeführt, während sie auch vor Ort austauschbare Gliedmaßen und die Fähigkeit zur automatischen Batteriewechselung hinzugefügt haben.

Diese Änderungen haben wenig Science-Fiction-Charakter, stehen aber in direktem Zusammenhang damit, ob Roboter tatsächlich zu Waren werden können. Sobald Produkte in einer Größenordnung von zehntausend Einheiten eintreten, bedeutet jede zusätzliche spezielle Komponente neue Beschaffungs-, Lager-, Qualitätsprüfungs-, Wartungs- und Lieferkettenrisiken; jede Verkürzung der Wartungszeit bedeutet eine höhere Geräteauslastung und niedrigere Betriebskosten für den Kunden. Wenn die Skala von Dutzenden auf Zehntausende ansteigt, wird der Wert, der durch Standardisierung von Komponenten, Ausbeute und Wartungseffizienz entsteht, exponentiell steigen.

Daher, wenn die erste Runde des Wettbewerbs in der embodied Intelligence darin besteht, wer Roboter herstellen kann, dann wird die nächste Runde wahrscheinlich darin bestehen, wer Roboter stabil in Serie produzieren kann, und das ist das Spiel, in dem die Automobilindustrie am besten ist.

Autonomes Fahren hinterlässt nicht nur Algorithmen, sondern eine ganze Reihe von Physical AI-Infrastrukturen

Nachdem die Herstellungsfähigkeit das "Körper" des Roboters gelöst hat, ist die nächste, wichtigere und kostspieligere Frage, wie man sein "Gehirn" kontinuierlich iterieren kann.

In dieser Hinsicht hat die Investition der intelligenten Automobilindustrie in den letzten zehn Jahren einigen Automobilunternehmen ein beträchtliches "Erbe" hinterlassen.

Die Entwicklung des autonomen Fahrens hat tatsächlich Tesla, Xiaopeng, Hyundai und andere Unternehmen gezwungen, eine ganze Reihe von realen AI-Infrastrukturen im Voraus aufzubauen: Fahrzeuge sind dafür verantwortlich, echte Umweltdaten zu sammeln, die Cloud filtert wertvolle Daten und Fehlschläge, Trainingssätze gelangen in Rechencluster, Modelle werden trainiert und validiert und dann wieder in die Fahrzeuge zurückgeführt, die dann weiterhin neue Daten generieren.

Die reale Welt, Daten, Modelle, Bereitstellung und dann zurück zur realen Welt – dieser Zyklus ist auch der Kernmechanismus, auf dem Physical AI basiert und iteriert, und es ist der größte technische Vorteil, den Automobilunternehmen in die embodied Intelligence einbringen können.

Hyundais neuester veröffentlichter Fahrplan zeigt diese Investitionen ziemlich vollständig. Atria AI wird in diesem Jahr beginnen, reale Straßendaten in Südkorea zu sammeln, und Hyundai plant, 2028 das erste Serien-SDV mit einem L2+-System in Zusammenarbeit mit NVIDIA einzuführen und ab 2029 ein 100-MW-AI-Datenzentrum zu nutzen, das über 50.000 GPUs aufnehmen soll. Die Hyundai Group hat zuvor auch angekündigt, über 500 Millionen USD in AI-Infrastruktur und Talente zu investieren und Kooperationen im Bereich Physical AI mit Google DeepMind, NVIDIA und anderen aufzubauen.

Diese Vermögenswerte dienen zwar zunächst hauptsächlich der Automobilindustrie, aber sie sind nicht durch eine "nur für Autos trainierbare" Mauer begrenzt. Hochleistungsrechencluster, Datenengineering-Plattformen, Simulationswerkzeuge, Modellbereitstellungssysteme, Edge-Computing-Fähigkeiten und OTA-Systeme sind im Wesentlichen die universellen Infrastrukturen, die für das Training und den Betrieb von Physical AI erforderlich sind. Mit dem Eintritt des Robotergeschäfts wird eine neue Produktlinie in eine bereits bestehende AI-Fabrik integriert.

Xiaopeng verfolgt einen direkteren Ansatz, indem er VLA 2.0, Robotaxi und IRON in den Physical AI-Rahmen integriert. Bei dieser Robotikfinanzierung war die Modellentwicklung selbst einer der Verwendungszwecke der Mittel. Xiaopeng beschreibt seine eigenen Vorteile auch als Edge-AI-Chips, Physical AI-Grundmodelle, Trainingsrechenleistung und hochwertige Datenkreisläufe.

Das erklärt auch, warum in den letzten Jahren eine Reihe intelligenter Automobilunternehmen in die Robotik eingetreten sind, was nicht einfach als Suche nach einer "zweiten Wachstumsachse" verstanden werden kann.

Für Unternehmen, die bereits seit Jahren in autonomes Fahren investiert und große AI-Teams sowie Recheninfrastrukturen aufgebaut haben, bietet die Robotik eine sehr verlockende Möglichkeit: Die Physical AI-Fähigkeiten, die zuvor nur vier Räder kontrollieren konnten, auf Maschinen mit Händen und Füßen auszuweiten.

Natürlich bedeutet das nicht, dass Automobilunternehmen nahtlos in die Robotik einsteigen können; im Vergleich zu Start-ups, die von Grund auf neu beginnen, müssen sie die teuren Daten- und Trainingsinfrastrukturen nicht von Grund auf neu aufbauen.

Automobilunternehmen haben im Grunde genommen bereits einen Teil der Eintrittsgebühren im Voraus bezahlt, müssen jedoch immer noch Hunderte Millionen USD aufbringen, um Daten, Rechenleistung, Trainingswerkzeuge und Modellteams aufzubauen.

Automobilfabriken werden zu "Trainingsplätzen" für Roboter

Mit einem Körper und der Infrastruktur zum Trainieren des "Gehirns" kommt die nächste Herausforderung: Woher kommen die Daten? In dieser Hinsicht beginnen die Fabriken der Automobilunternehmen, eine weitere Trumpfkarte zu werden.

Streng genommen haben alle Fertigungsunternehmen Fabriken, und Foxconn, Amazon und große Logistikunternehmen werden ebenfalls äußerst wichtige Akteure in der embodied Intelligence sein. Das Besondere an Automobilfabriken ist, dass sie genau mit dem vorherigen Fertigungssystem und der Physical AI-Fähigkeit verbunden sind.

Für humanoide Roboter, die heute noch nicht wirklich allgemeine Fähigkeiten erreicht haben, ist die Positionierung von Automobilfabriken treffend – sie sind viel komplexer als Labore, aber nicht so unkontrollierbar wie Haushalte und Geschäftsstraßen. Arbeiter bewegen sich, Teile variieren, Produktionsprozesse ändern sich, Roboter müssen die Umgebung erkennen und darauf reagieren; gleichzeitig sind Arbeitsplätze, Materialien, Arbeitsabläufe und Bewertungsindikatoren relativ stabil.

Noch wichtiger ist, dass die Automobilproduktion eine große Anzahl von hochfrequenten Wiederholungsaufgaben bietet. Greifen, Transportieren, Sortieren, Montieren, Prüfen – diese können täglich mehrere hundert oder sogar tausend Mal wiederholt werden. Ob dieselbe Aktion erfolgreich oder fehlgeschlagen ist, wie lange sie gedauert hat, ob menschliches Eingreifen erforderlich war und ob dies den Produktionsrhythmus beeinflusst hat, hat klare Ergebnisse.

Daher sind die Fabriken der Automobilunternehmen nicht nur ein "Anwendungsszenario für Roboter"; sie sind auch eine Maschine, die kontinuierlich Erfahrungen für Roboter produziert. Das ist auch der Grund, warum Figure 02 in der BMW-Fabrik in Spartanburg trainiert und Zhiyuan mit SAIC zusammenarbeitet, um Roboter in die Fabrik zu bringen. Der "Nengzi 1" von Zhiyuan, der in der SAIC General Motors Ultium Super Factory arbeitet

Hyundai hat dafür eigens ein Trainingsgelände eingerichtet. Im Juni dieses Jahres wurde das Robot Metaplant Application Center (RMAC) in den USA in Betrieb genommen und plant, bis Ende des Jahres um das Zehnfache zu wachsen. RMAC simuliert reale Produktionsumgebungen, sodass Fertigungsroboter zunächst Training, Datensammlung, Tests und Validierung abschließen, bevor sie in die regulären Produktionslinien eintreten. Hyundais geschlossener Kreislauf sieht vor, dass die realen Betriebsdaten der Roboter in der Software-Defined Factory weiterhin an RMAC zurückfließen, um für das erneute Training und die Optimierung verwendet zu werden.

Dies unterscheidet sich deutlich von den Entwicklungsmodellen vieler Robotikunternehmen in der Vergangenheit. Früher wurde die Fähigkeit im Labor perfektioniert, bevor man nach Kunden suchte. Automobilunternehmen wie Hyundai versuchen, Robotikforschung, simuliertes Training, reale Fabriken und Serienbereitstellung zu einem Zyklus zu verbinden. Wenn Roboter noch nicht reif genug sind, um an alle verkauft zu werden, wird die Gruppe selbst zunächst der erste Kunde sein.

Toyota, das seit Jahren die Verkaufscharts anführt, hat in diesem Jahr diesen Vorteil direkt in seine Robotikstrategie integriert. Das Unternehmen gab an, dass seine globalen Fabriken jährlich etwa 10 Millionen Autos produzieren, über qualifizierte Arbeiter und das Toyota Production System verfügen, und dass diese Produktionsstätten eine wichtige Grundlage für das kontinuierliche Lernen und die Verbesserung von Robotern darstellen werden. Die von Toyota derzeit gezeigten Szenarien umfassen den Transport von Komponenten, das Kommissionieren und das Bewegen von medizinischen Geräten.

Dies offenbart tatsächlich eine sehr spezielle Position der Automobilunternehmen in der embodied Intelligence-Branche. Normalerweise, wenn Roboter nicht ausgereift genug sind, würden normale Kunden entscheiden, zu warten, bevor sie kaufen. Aber Automobilkonzerne können Roboter zunächst in ihren kontrollierbaren Fabriken einsetzen, um interne Nachfrage in Bereitstellungsvolumen umzuwandeln und dann die durch die Bereitstellung generierten Daten zur Verbesserung der Produkte zu nutzen.

In der frühen Phase der embodied Intelligence gab es einen gewissen Teufelskreis – ohne Kunden gibt es nicht genügend reale Daten, ohne Daten können Roboter nicht schnell vorankommen, und wenn Roboter nicht ausgereift sind, sind die Kunden noch weniger bereit zu kaufen. Die Fabriken, die Automobilunternehmen besitzen, können genau diesen Kreislauf durchbrechen.

Wenn Roboter beginnen, zu einem "Vermögensgeschäft" zu werden

Aber selbst wenn Roboter in Serie produziert werden können, Modelle sich ständig verbessern und die Fabrikbereitstellung erfolgreich ist, gibt es noch eine realistischere Hürde, um einen großflächigen Markt zu schaffen: Wie verkauft man sie?

Das ist auch ein Teil, der diese Woche beim Investor Day von Hyundai Auto besonders bemerkenswert war. Hyundai-CEO José Muñoz sprach nicht nur über die technische Roadmap von Atlas, sondern auch über Händler und Hyundai Capital: Das bestehende Händlernetz könnte in Zukunft die Verteilung und den Verkauf von Robotern übernehmen, während die Finanzabteilung der Gruppe entsprechende Finanzierungspläne untersucht, wobei Leasing und Ratenzahlung potenzielle Instrumente sind.

Das bedeutet, dass Hyundai bereits begonnen hat, Roboter als industrielle Vermögenswerte zu betrachten, die langfristig beschafft, finanziert und betrieben werden müssen. Angenommen, ein leistungsstarker Roboter hat in Zukunft immer noch einen Wert von mehreren zehntausend USD, dann wären 500 Roboter mehrere Millionen USD an Investitionsausgaben. Später kommen noch Bereitstellung, Wartung, Software, Teilewechsel und Ausfallkosten hinzu.

Für Unternehmenskunden beeinflussen nicht nur die Fähigkeiten des Roboters die Beschaffungsentscheidungen, sondern auch die Finanzierungskosten, Abschreibungszyklen, Wartungseffizienz, Softwaregebühren und die Berechnung des Restwerts. Diese Fragen entscheiden darüber, ob Roboter nur in kleinen Testanwendungen bleiben oder in die regulären Investitionsbudgets von Unternehmen wie Gabelstaplern, Servern und anderen Industrieanlagen aufgenommen werden können.

Die Automobilindustrie hat genau diese Fragen über lange Zeiträume hinweg behandelt. Das globale Vertriebsnetz, die Unternehmenskundensysteme, Kredite und Finanzierungsleasing, Wartungsstellen, Ersatzteilmanagement, Vermögensrestwerte und der Gebrauchtwarenhandel sind bereits der vollständige Lebenszyklus, dem ein Auto nach dem Verlassen der Fabrik gegenübersteht.

Hyundai versucht jetzt, dieses System auf Roboter zu übertragen. Laut den zuvor veröffentlichten Plänen der Gruppe können Roboter nach der Lieferung weiterhin OTA-Software-Updates, Hardwarewartung und -reparatur sowie Fernüberwachungsdienste erhalten und darüber hinaus vollständige Lösungen im Rahmen von Robotics-as-a-Service anbieten.

Diese Fähigkeit wird in der embodied Intelligence-Branche besonders leicht übersehen. Start-ups verwenden oft viel Platz, um Modelle, Freiheitsgrade und Marktgrößen zu beschreiben, während nur wenige "After-Sales-Standorte" und "Gerätefinanzierung" in den Vordergrund stellen. Aber wenn Roboter tatsächlich beginnen, jährlich mehrere zehntausend Einheiten zu verkaufen, werden diese Dinge plötzlich nicht mehr Nebenrollen spielen. Xiaopeng Motors CEO He Xiaopeng mit IRON

Xiaopeng hat bereits begonnen, in diese Phase einzutreten. IRON plant, zunächst in Xiaopeng-Geschäften und -Parks einzutreten und dann ab 2027 großflächig an externe Kunden in China und im Ausland zu liefern, einschließlich Einzelhandel und Dienstleistungen. Für ein Unternehmen, das bereits über Produktionsstätten, ein Geschäftssystem, internationale Kanäle und Unternehmenskooperationen verfügt, ist dieser kommerzielle Weg offensichtlich kürzer als der von Robotik-Start-ups, die nur über Forschungsteams verfügen.

An diesem Punkt ist der Eintritt der "Automobilunternehmen in die Robotik" nicht nur die Eröffnung einer weiteren Abteilung für Robotik. Was sie tatsächlich in die embodied Intelligence-Branche einbringen, ist das gesamte System von Herstellung, Vertrieb, Service, Finanzen und Vermögensverwaltung, das um Autos herum aufgebaut wurde.

Wenn Roboter beginnen, von einem Produkt zu Tausenden von industriellen Vermögenswerten zu werden, die finanziert, gewartet und kontinuierlich betrieben werden müssen, wird diese Fähigkeit, die nicht von "AI" abhängt, immer wichtiger.

Embodied Intelligence gehört nicht unbedingt den Automobilunternehmen, aber die Automobilindustrie wird zunehmend unvermeidlich

Natürlich bedeutet der Besitz dieser Ressourcen durch Automobilunternehmen nicht, dass die Robotikbranche in Zukunft unbedingt von Automobilgiganten dominiert wird.

BMW muss nicht selbst zu Figure werden, und Mercedes-Benz kann auch mit Robotik-Start-ups zusammenarbeiten. In Zukunft könnten durchaus unabhängige Unternehmen für Robotik und Grundmodelle entstehen, während die Rolle der Automobilunternehmen eher die eines großen Kunden, Fertigungspartners, Datenfeldes und kommerziellen Kanals einnehmen könnte.

Aber die Wettbewerbsstandards in der Branche ändern sich. In der frühen Phase der embodied Intelligence waren laufende Roboter am seltensten, daher verfolgte der Markt natürlich Bewegungssteuerung, geschickte Hände und beeindruckende Demos. Wenn immer mehr Unternehmen diese Hürde überwinden, werden die seltenen Dinge und Schlüsselpunkte allmählich weiter nach hinten verschoben, und genau das ist der tiefste Schutzwall der Automobilindustrie.

Hyundais Planung von 30.000 Einheiten, Xiaopengs über 900 Millionen USD an Robotikfinanzierung und die kontinuierlichen Investitionen von BMW, Toyota und anderen Automobilunternehmen in Produktionslinien-Roboter weisen alle auf dasselbe hin: Embodied Intelligence entwickelt sich zunehmend von einem Problem im AI-Labor zu einem komplexen industriellen Projekt.

Für die Robotikbranche bedeutet das nicht unbedingt, dass Automobilunternehmen die endgültigen Gewinner sein werden. Aber während der Wettbewerb um Roboter ständig in die nächste Phase übergeht, hat die Automobilindustrie still und leise das Spiel auf ihr eigenes Spielfeld gebracht.

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