Zhaopeng Chen, CEO von Agile Robots im Interview Physical AI revolutioniert die industrielle Robotik

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Was muss ein humanoider Roboter können? Was sind die grössten Herausforderungen dabei? Welche Rolle spielt ein entsprechendes Ökosystem? Diese Fragen und noch viele mehr beantwortet Zhaopeng Chen, Mitgründer und CEO von Agile Robots im Interview mit der at - aktuelle technik.

at-aktuelle technik: Agile Robots ist eines der wenigen europäischen Unicorns im Bereich Robotik. Was ist Ihre Vision als Mitgründer zum Thema Robotik?

Zhaopeng Chen: Unsere Vision bei Agile Robots ist es, Roboter nicht nur autonom, sondern auch lernfähig, anpassungsfähig und hochintelligent zu machen. Mit Physical AI wollen wir Roboter entwickeln, die in der physischen Welt genauso flexibel reagieren können wie Menschen – sei es in der Fertigung, Logistik oder in komplexen Service-Anwendungen. Wir sehen eine Zukunft, in der Roboter echte Partner für Menschen sind, die dynamisch auf Veränderungen reagieren und sich kontinuierlich verbessern.

Im Moment scheinen alle Medienkanäle mit tanzenden und Kung-Fu-kämpfenden Humanoiden Robotern vor allem aus China quasi überflutet zu werden. Agile Robots konzentriert sich eher auf die Industrie. Was muss aus Ihrer Sicht ein humanoider Roboter können?

Z. Chen: Ein humanoider Roboter muss vor allem flexibel auf sich ändernde Umgebungen reagieren können. Dafür sind unsere eigens entwickelten Robotics Foundation Modelle entscheidend: Sie bilden das 'Gehirn' des Roboters, ermöglichen kontinuierliches Lernen aus der Umgebung, koordinieren Bewegungen und Handlungen in Echtzeit und sorgen dafür, dass sich der Roboter selbstständig an neue Aufgaben und Szenarien anpassen kann. Auch die Hände spielen eine zentrale Rolle: Unser humanoider Roboter Agile One verfügt über besonders geschickte Hände mit 21 Freiheitsgraden, die präzise Feinmotorik ermöglichen und so ein breites Spektrum industrieller Anwendungen abdecken. Wichtig ist jedoch: Humanoide Roboter sind nur ein Teil der Lösung. Bei Agile Robots betrachten wir sie als ein Element eines umfassenden Ökosystems, in dem alle Systeme intelligent miteinander vernetzt sind, um in Industrieprozessen echten Mehrwert zu schaffen. Unser Fokus liegt darauf, dass Roboter nicht nur beeindruckend aussehen, sondern auch praktisch, sicher und adaptiv in realen Arbeitsumgebungen eingesetzt werden können.

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Bei welchen Aufgaben sehen Sie das grösste Potential?

Z. Chen: Ein besonders grosses Potenzial für humanoide Roboter sehen wir in Branchen mit stark standardisierten oder wiederkehrenden Arbeitsabläufen, wie der Automobilindustrie, der Unterhaltungselektronik, der Logistik sowie im Maschinen- und Anlagenbau. Dabei sollen humanoide Roboter bestehende Automatisierungslösungen keinesfalls ersetzen: In vielen Bereichen werden Roboterarme oder autonome mobile Roboter weiterhin die effizientere Wahl sein. Humanoide Roboter können zum Beispiel dort eingesetzt werden, wo Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und die Interaktion mit komplexen Umgebungen gefragt sind – insbesondere an Orten, die aufgrund enger Durchgänge, Stufen, Türen oder komplizierter Bauweisen nur für Menschen gut zugänglich sind. Hier können sie Aufgaben übernehmen, die für klassische Automatisierungslösungen schwer realisierbar sind, Mitarbeitende entlasten und Prozesse effizienter gestalten während sie gleichzeitig die Flexibilität in der Produktion erhöhen.

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Noch sind viele Entwicklungen im Bereich der Humanoiden nicht ausgereift. Was sind hier die grössten Herausforderungen?

Z. Chen: Eine der grössten technischen Herausforderungen in der humanoiden Robotik liegt aktuell in der Verfügbarkeit und Qualität von Daten. Zwar ermöglichen unsere Robotics-Foundation-Modelle bereits fortgeschrittene Wahrnehmung und Entscheidungsfähigkeit, doch sie sind stark auf umfangreiche, vielfältige Datensätze angewiesen, um in realen Produktionsumgebungen zuverlässig arbeiten zu können. Anders als Sprachmodelle, die mit grossen Mengen frei verfügbarer Internettexte trainiert werden können, brauchen Robotiksysteme multimodale, physisch verankerte Daten – etwa Bild-, Kraft- und Bewegungsinformationen. Diese sind aufwendiger zu erfassen und zu standardisieren und in ausreichender Menge bereitzustellen. Zudem sind viele industrielle Datensätze stark an spezifische Aufgaben oder Umgebungen zugeschnitten. Sie sind oft nicht vielfältig genug, um Modelle zuverlässig auf unterschiedliche Umgebungen und Prozesse oder Produktvarianten übertragen zu können. Daher investieren wir intensiv in die Skalierung unserer Datengrundlage: durch die Kombination realer Produktionsdaten aus unseren Datenfarmen und Fabrikumgebungen mit synthetischen Simulationen sowie menschlichen Demonstrationen - mit dem Ziel, robuste und skalierbare Modelle für die unterschiedlichsten industriellen Einsatzbereiche zu trainieren.

Welche technologischen Besonderheiten und welche Lösungsansätze unterscheiden die humanoiden Roboter von Agile Robots von denen der Wettbewerber?

Z. Chen: Der humanoide Roboter Agile One nutzt unsere eigenen Robotics Foundation Modelle, die mit realen Daten aus Fabriken und Datenfarmen, synthetischen Simulationen sowie menschlichen Demonstrationen trainiert wurden. Im Gegensatz zu generischen Datensätzen, die meist stark begrenzt oder auf Standardaufgaben zugeschnitten sind, profitiert Agile One so von einer besonders umfangreichen und vielfältigen Datengrundlage, die seine Präzision, Anpassungsfähigkeit und Leistungsfähigkeit in den unterschiedlichsten industriellen Umgebungen sicherstellt. Dank dieser Grundlage kann der Roboter Objekte sicher und autonom greifen – unterstützt von seinen besonders geschicklichen Händen mit 21 Freiheitsgraden, die selbst komplexe Manipulationen zuverlässig ermöglichen. Zudem ist Agile Robots nicht nur Hersteller von Agile One, sondern bietet ein umfassendes Portfolio an Robotiklösungen. Kunden profitieren dadurch von einem integrierten Ökosystem, das es ermöglicht, je nach individuellem Anwendungsfall die optimal passende Lösung auszuwählen. Dabei kann der humanoide Roboter Agile One gezielt mit anderen Robotiklösungen zusammenarbeiten, um komplexe Produktionsaufgaben effizient und flexibel zu meistern.

Agile Robots baut nicht nur humanoide Roboter, sondern auch auf bestimmte Industrieanwendungen spezialisierte, intelligente kollaborative Roboter und Roboter-Systeme. Wie wichtig ist solch eine Basis?

Z. Chen: Genau das zeichnet Agile Robots aus: Dank unseres breiten Portfolios können wir Lösungen präzise auf individuelle Anforderungen abstimmen und sicherstellen, dass Agile One und andere Systeme nahtlos zusammenarbeiten. Wir sind überzeugt, dass dieses integrierte Ökosystem entscheidend ist, um die Vorteile unserer Robotiktechnologie vollständig auszuschöpfen. Es ermöglicht nicht nur die optimale Nutzung von Agile one, sondern auch die koordinierte Zusammenarbeit mit weiteren Robotiklösungen. So lassen sich Prozesse skalierbar, flexibel und robust gestalten – ein Vorteil, den isolierte Systeme, wie ein einzelner humanoider Roboter, nicht bieten können.

Wie sehen Sie das Zusammenspiel von Hardware und Software? Was ist wichtiger?

Z. Chen: Hardware bildet die Grundlage eines jeden Robotes – Präzision, Stabilität und Beweglichkeit sind entscheidend. Doch ohne die richtige Software bleiben Roboter statische Maschinen. Erst durch intelligente Steuerung, flexible Algorithmen und nahtlose Integration werden sie zu leistungsfähigen, adaptiven Lösungen. Bei Agile Robots betrachten wir Hardware und Software konsequent als Einheit. Unsere Softwareplattform Agilecore bildet das Herzstück dieses Ansatzes. Sie steuert nicht nur einzelne Roboter, sondern orchestriert auch die Zusammenarbeit mehrerer Systeme innerhalb eines integrierten Ökosystems. So lassen sich Prozesse intelligent koordinieren, Anpassungen in Echtzeit vornehmen und neue Aufgaben schnell implementieren – alles über eine zentrale, intuitive Plattform. Auf diese Weise verwandeln wir Roboter von isolierten Maschinen zu vernetzten, flexiblen Produktions- und Serviceeinheiten, die echten Mehrwert schaffen.

Wie hat sich in den letzten Jahren die KI-Integration in die Roboter entwickelt?

Z. Chen: In den letzten Jahren hat sich die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Robotik erheblich weiterentwickelt – weg von starren, programmierten Abläufen hin zu adaptiven, selbstlernenden Systemen. Bei Agile Robots setzen wir auf Physical AI. Unsere Roboter verlassen sich nicht länger nur auf vordefinierte Bewegungsabläufe, sondern sind in der Lage, ihre Umgebung in Echtzeit wahrzunehmen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dies bedeutet, dass sie sich an wechselnde Bedingungen anpassen, Prozesse optimieren und Entscheidungen basierend auf den tatsächlichen Gegebenheiten treffen können. Physical AI verwandelt Roboter somit von einfachen automatisierten Werkzeugen in adaptive Systeme, die auch in dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen effektiv arbeiten.

Welche Rolle spielt Machine Learning bei der Roboter-Autonomie?

Z. Chen: Statt lediglich starre Anweisungen auszuführen, lernen autonome Roboter heute mithilfe von KI, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu interpretieren und flexibel darauf zu reagieren. Sensor- und Multimodal-Daten aus Kameras, Tastsensoren und weiteren Quellen werden mithilfe von Deep-Learning-Modellen verarbeitet, sodass Roboter Muster erkennen, Entscheidungen treffen und präzise Aktionen ausführen können – ähnlich wie ein menschliches Nervensystem Sinneseindrücke in Verhalten übersetzt. Konkret ermöglichen Techniken wie neuronale Netzwerke und Machine-Learning-Ansätze – darunter Reinforcement Learning und Imitation Learning –, dass Roboter nicht nur Aufgaben 'abarbeiten', sondern aus Erfahrung lernen, optimale Strategien entwickeln und selbst in dynamischen, unstrukturierten Umgebungen zuverlässig agieren. In Verbindung mit unseren Robotics Foundation Modellen bilden sie das kognitive Steuerungssystem, das Wahrnehmung, Kontextverständnis und autonome Handlung eines Roboters nahtlos miteinander verknüpft.

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Wie zuverlässig sind die Roboter in sicherheitskritischen Anwendungen? Was ist hier zu beachten?

Z. Chen: Sicherheit hat bei unseren Robotern oberste Priorität, besonders in Anwendungen, in denen Menschen in unmittelbarer Nähe arbeiten. Unsere Roboter überwachen permanent ihre Geschwindigkeit und Bewegungen und halten definierte Grenzwerte strikt ein. Sie bewegen sich ausschliesslich innerhalb festgelegter Arbeitsbereiche und begrenzen sowohl Kraft als auch Bewegungsenergie, um das Risiko bei unvorhergesehenen Kontakten zu minimieren. Im Falle einer Kollision reagieren die Roboter innerhalb von Millisekunden, stoppen sofort alle Bewegungen und wechseln in einen sicheren Zustand. Zusätzlich sind Not-Aus-Schalter leicht zugänglich integriert, sodass im Bedarfsfall alle Aktionen sofort unterbrochen werden können. Darüber hinaus nutzen die Roboter Spatial Awareness, um ihre Umgebung kontinuierlich zu überwachen. Sie erkennen Hindernisse, Menschen und andere Objekte und passen ihre Bewegungen und Kräfte proaktiv an, um Zusammenstösse zu vermeiden. Dieses Zusammenspiel aus mechanischen Schutzmechanismen, intelligenter Überwachung und präziser Umgebungserfassung gewährleistet, dass unsere Roboter auch in sicherheitskritischen Umgebungen zuverlässig, vorhersehbar und menschenverträglich arbeiten.

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Vor der Gründung von Agile Robots haben Sie am DLR Ihre erste humanoide Hand entwickelt. Was ist dabei die grösste Herausforderung gewesen?

Z. Chen: Eine der zentralen Aufgaben bestand darin, die richtige Balance zwischen Beweglichkeit, Präzision und Robustheit zu finden. Ziel war es, eine Hand zu entwickeln, die nicht nur feinfühlige, menschähnliche Bewegungen ausführen kann, sondern gleichzeitig stabil und kraftvoll genug ist, um unterschiedlichste Objekte sicher zu greifen und zu manipulieren. Gleichzeitig durften die Aktuatoren nicht zu gross oder schwer sein, um das natürliche Bewegungsverhalten und die Handlichkeit der Konstruktion nicht zu beeinträchtigen. Mechanik, Sensorik und Regelungstechnik mussten bei der Entwicklung so aufeinander abgestimmt werden, dass die Hand menschenähnliche Bewegungen mit hoher Freiheitsgradzahl und feinfühliger Kontrolle verbindet. Wir haben in jedes Fingergelenk Sensoren zur Messung von Drehmoment und Position integriert, um Echtzeit-Feedback zu ermöglichen und eine aktive Nachgiebigkeitsregelung zu realisieren. Gleichzeitig haben wir auf ein modular aufgebautes und wartungsfreundliches Design geachtet, um Anpassungen, Konfigurationen und die Fertigung zu erleichtern. Diese Kombination aus mechanischer Komplexität, präziser Steuerung, intelligenter Sensorik und robuster Bauweise machte die Entwicklung der Hand besonders anspruchsvoll – und zugleich extrem spannend.

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Heute gibt es bei Agile Robots die Agile Hand. Was hat sich seit der Erstentwicklung getan?

Z. Chen: Seit der Erstentwicklung wurde die Agile Hand kontinuierlich weiterentwickelt. Es gab viele Iterationen, die Hand ist kompakter geworden, und die Kinematik von Fingern und Daumen wurde deutlich verbessert, um noch präzisere und natürlichere Bewegungen zu ermöglichen. Ein besonders wichtiger Fortschritt ist der Einsatz KI-gestützter Steuerung: Die Hand kann heute Bewegungen und Greiftechniken eigenständig trainieren und anpassen. Sie ist damit nicht mehr auf vordefinierte Abläufe beschränkt, sondern kann flexibel auf neue Objekte und Situationen reagieren – ein entscheidender Schritt hin zu intelligenter, menschenähnlicher Robotik.

Wie sehen Sie das Thema Skalierbarkeit der Roboter und welche Wachstumsstrategien hat Agile Robots?

Z. Chen: Wir automatisieren ganze Fabriken – Skalierbarkeit spielt dabei eine zentrale Rolle. Sowohl hardware- als auch softwareseitig bieten wir die gesamte Bandbreite an Lösungen. So lassen sich unterschiedliche Robotertypen und Automatisierungssysteme je nach Anwendung flexibel kombinieren und in verschiedensten Produktions-umgebungen einsetzen. Durch Physical AI werden die Roboter zusätzlich intelligenter – sie nehmen ihre Umgebung besser wahr, lernen aus Daten und können komplexe Aufgaben zunehmend autonom ausführen. Für Agile Robots ist das ein entscheidender Schritt, um Automatisierung noch flexibler und in grossem Massstab nutzbar zu machen. Als Unternehmen setzen wir auf die kontinuierliche Weiterentwicklung unserer Technologien mit Fokus auf Physical AI, die internationale Expansion in wichtige Industriemärkte sowie den Ausbau unseres Ökosystems durch Partnerschaften und strategische Akquisitionen.

In welchen Anwendungsgebieten sehen Sie die grössten Wachstumspotentiale?

Z. Chen: Ein besonders grosses Potenzial für Roboter sehen wir in Branchen mit stark standardisierten oder wiederkehrenden Arbeitsabläufen, wie der Automobilindustrie, der Unterhaltungselektronik, der Logistik sowie im Maschinen- und Anlagenbau. In diesen Branchen können Roboter nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Qualität und Präzision der Produkte verbessern. Durch den Einsatz automatisierter Systeme lassen sich Produktionsprozesse zuverlässig standardisieren, Fehlerquoten reduzieren und Engpässe vermeiden. Gleichzeitig ermöglichen Roboter eine höhere Flexibilität innerhalb der bestehenden Abläufe: Sie können schnell an neue Produkte oder veränderte Produktionsvolumina angepasst werden, ohne dass umfangreiche Umrüstungen notwendig sind.

Wie wird sich die Robotik in der Industrie in Zukunft entwickeln und welche Rolle wird dabei der Mensch spielen?

Z. Chen: In Zukunft wird die industrielle Robotik vor allem durch „Physical AI“ geprägt sein – also durch die Kombination von künstlicher Intelligenz, Sensorik und Robotik. Dadurch können Roboter ihre Umgebung wahrnehmen, verstehen und selbstständig darauf reagieren, statt nur vorprogrammierte Abläufe auszuführen. Sie werden dadurch flexibler, autonomer und können komplexe Aufgaben in der Produktion übernehmen. Gleichzeitig entstehen immer stärker vernetzte Produktionssysteme, in denen Roboter, Software und KI zusammenarbeiten und ganze Produktionslinien optimieren. Der grösste Mehrwert liegt dabei nicht im einzelnen Roboter, sondern im intelligenten Zusammenspiel aller Systeme innerhalb der Fabrik. Der Mensch wird dabei nicht ersetzt. Stattdessen verändert sich seine Rolle. Während Roboter monotone, körperlich schwere oder riskante Tätigkeiten übernehmen, verschiebt sich die Rolle der Menschen stärker hin zum Überwachen, Verbessern und Weiterentwickeln von Produktionsabläufen. So kann intelligente Automatisierung auch dazu beitragen, Industriestandorte wie Deutschland langfristig wettbewerbsfähig zu halten.

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