# Robotics Market: China Leads, Software Abstraction Grows, Industry Shift

**Podcast:** Tech and Tales
**Published:** 2026-04-25

## Transcript

Tech and Tales.
Und das war ein Zitat vom NVIDIA-CEO Jensen Wong, das schon drei Jahre alt ist, aber immer noch sehr relevant.
Und damit heiße ich euch herzlich willkommen zur 77.
Folge von Tech & Tales.
Mein Gast ist heute Marc Dassler.
Marc Dassler ist Roboterspezialist, hat seine eigene Firma und das Thematik der Roboter ist momentan aktueller denn je.
Denn wir haben gerade einen Halbmarathon in Peking mit beobachten dürfen, an dem mehrere hundert Roboter an den Start gegangen sind.
Und dabei war das das erste Mal, dass die Menschen quasi Konkurrenz auch in dieser Disziplin erfahren durften.
Und tatsächlich hat die ferngesteuerte Version von dem humanoiden Blitz von dem Smartphone-Hersteller Honor, obwohl er einmal gestürzt ist, nach 48 Minuten und 19 Sekunden ins Ziel gekommen.
Und damit war er neun Minuten schneller als der Weltrekord eines Menschen, der ungefähr bei 57 Minuten liegt.
Was dabei so relevant ist, dass die Zukunft der AI und die Zukunft der Menschheit hängt halt sehr viel an Robotern.
Und deshalb möchte ich mit Marc heute darüber sprechen, wie der Status quo ist, was es für verschiedene Technologien gibt, wie die Modelle aussehen und grundsätzlich, wie wohl die nächsten 36 Monate Robotics sich wohl entwickeln werden.
Aber Marc, stell dich doch einmal kurz vor.
Ja, danke für die Intro.
Also Marc, CEO.
Co-Founder von Energy Robotics.
Als ich klein war, habe ich ganz viel mit Robotern gebaut, gespielt, habe dann auch Informatik studiert und dann aber leider feststellen müssen damals, als ich den Abschluss gemacht habe, dass die Robotik noch nicht so weit war, dass sie so gesehen als autonome, mobile Roboter wirklich einen tieferen Eingriff auch in den Rest der Gesellschaft hat, also aus der Werkhalle raus und in anderen Bereichen tätig sein könnte.
Habe dann ein paar Jahre E-Commerce, Startups gemacht.
Wieder mal Consulting, bin aber im 2016, 2017 wieder mit meinem alten RoboCup-Team, RoboCup ist, wo Roboter Fußball spielen, vollkommen autonom, zusammengekommen.
Und die hatten damals eine Anwendung.
Und die Anwendung war, wir schicken autonome Roboter in kritische Infrastruktur, damals Öl und Gas.
um dort Überwachung durchzuführen, als auch Last Man Standing zu sein.
Und das haben wir dann zusammen weiterentwickelt.
Ende 2020 haben wir das erste Funding bekommen und der Rest Geschichte.
Ganz kurz, wie viel Funding habt ihr eingesammelt 2020?
2020 war das von Early Bird, ich glaube, zwei Minuten.
Ah, sehr gut.
Aber mitten in Corona auch.
Ja, wir sind auch komplett remote organisiert.
Was ganz gut ist, weil wir machen keine Hardware, wir machen nur die Software.
Das heißt, unsere Roboter kriegen die Software von uns drauf gespielt und die müssen dann natürlich auch da operieren, wo immer keine Menschen sind.
Das hilft also auch ganz gut, wenn die Roboter nicht direkt bei den Entwicklern sitzen, weil dann merkst du sofort.
Wenn du da Blödsinn baust und der Roboter so gesehen geprickt ist, dann ist das eben halt anstrengend, weil irgendeiner muss auf Umspannwerk oder in der Raffinerie oder sonstiges den Roboter wieder fixen.
Das machst du eben halt nur ein paar Mal und dann weißt du Bescheid, dass du entsprechende Technologie bauen musst, dass du immer wieder das recovern kannst.
Und wir sind stolz darauf, wir haben bis jetzt nur einen Roboter geprickt.
Frage Nummer eins, was heißt geprickt nochmal?
Geprickt bedeutet, dass du ihn einfach nicht mehr ansteuern kannst von extern.
Also sprich, er ist so kaputt, er existiert zwar noch, aber...
Die Netzwerkverbindung ist flöten gegangen und du kommst nicht mehr ran und kannst gar nichts mehr ändern.
Ah, okay.
Das heißt, habt ihr so gestartet auch, komplett ohne Hardware?
Ja.
Wir hatten immer die Idee gehabt und zwar, das ist glaube ich sehr wichtig auch im Gespräch jetzt, unsere Philosophie ist, wir glauben, es wird nicht einen Typen von Roboter geben, der alles kann.
Also die Eier legen wohl nicht Sau.
Das kann sein, dass wir das vielleicht im Haushalt haben, dass die ganzen vielen homoloiden Roboter natürlich da reinkommen und die natürlich universell einsetzbar sind.
Aber sobald wir in den B2B-Bereich gehen, landen wir automatisch immer, wir wollen die Roboter natürlich Kosten optimieren, wir wollen die Fähigkeiten optimieren.
Und ein einfaches Bild ist, du wirst wahrscheinlich keinen homoliden Roboter haben im Hochregallager, um irgendwelche Euro-Paletten aus dem dritten Stock daraus zu heben, die 500 Kilogramm schwer sind.
Da wirst du einfach spezialisierte Roboter haben.
Wir nennen sie auch Gabelstapler, die eben halt dann irgendwie autonom werden.
Und das ist unsere Philosophie.
Das heißt, wir glauben an einen guten, bunten Strauß an Roboterlösungen, die dann existierende Infrastruktur automatisieren, autonomisieren.
Und das ist so gesehen der Teil, den wir reinbringen.
Und das ist der Teil, in dem wir erfolgreich sind gerade, weil wir eben halt viele, viele verschiedene Typen von Robotern, in kritische Infrastruktur einbringen und damit die Lösungen vorantreiben, die unsere Kunden wünschen, nämlich am Ende die autonome dunkle Fabrik oder das Umspannwerk oder das Gaskraftwerk oder die Raffinerie oder der Ölbohrturm ist.
Also das heißt, wenn man das mal einsortiert, das heißt, es gibt einmal die Hardware-Seite, das sind die ganzen Firmen, die physischen Roboter bauen, richtig?
Und dann gibt es auf der Software-Seite Unternehmen wie ihr, die die Betriebssysteme quasi für diese Roboter bauen.
Vielleicht liege ich falsch, aber ist das nicht relativ neu?
War es nicht eigentlich historisch immer so, dass die Hardware-Hersteller auch die Betriebssysteme gleich mitverkauft haben?
Also dass das miteinander streng verschweißt war?
Ja, das ist Robotics 1.0.
Also die ganzen Roboter, die man eben halt in Fabriken sieht.
Ja, bei denen ist das so, weil die natürlich auch so reingewachsen sind und reinwachsen konnten.
Aber das war natürlich auch mal ein Dorn im Auge von allen, die sich so gesehen auf einen einschießen mussten.
Weil du bist dann komplett abhängig von deiner Produktion mit genau diesem allen Hersteller.
Sei das jetzt irgendwie ABB oder Fanuc oder was auch immer.
Wenn du da eingeloggt bist, hast du nämlich ein Problem.
Und das ist das, was selbst natürlich in der jetzigen Phase, wo oben halt sehr, sehr viele verschiedene Hardwareanbieter sehr, sehr schnell auf den Markt kommen gerade.
Eine Möglichkeit ist, den Markt rezuorganisieren.
Zum einen.
Und zum anderen die Bandbreite, die eben halt ein Roboter erfüllen muss.
ist eben halt so breit geworden, dass du schon wieder eine spezialisierte Software brauchst, um wirklich Infekt zu leisten.
Also Beispiel ist, wir haben verschiedene Hardware-Roboter, mittlerweile sieben Stück und Glyse Drohnen auf der Plattform, die es ermöglichen, eine bestimmte Aufgabe in Öl und Gas zu erfüllen.
Davon sind aber nur drei von den Robotern tatsächlich einsetzbar, weil die Hardware-Technik so zugeschnitten sind, dass sie in Öl und Gas operieren dürfen.
Also zertifiziert sind alles drum dran.
Das heißt, am Ende hat der der Endkunde derzeit die Möglichkeit, auf drei verschiedene Roboter zurückzugreifen und nicht auf die gesamte Masse an Robotern, die in der Welt verfügbar ist.
Wollen aber trotzdem global operieren.
Und dann hast du schon wieder das Problem, dass eben halt so ein Shell, was ein Kunde von uns ist, die eben halt ...
hunderte von Anlagen kreuz und quer in der Welt haben, dass bestimmte Roboter dann nicht verfügbar sind.
Die einen liefern nur in den USA, andere liefern in anderen Ländern.
Aber du willst natürlich ein zentrales System haben, was die Roboter verwaltet und dir die Daten erhebt, die die Roboter sammeln und sind von auszuwerten.
Okay, dann lass uns noch einmal genauer beschreiben, was die Roboter mit deiner Software genau machen.
Also was ist der Hauptanwendungsfall von euch?
Also der Hauptanalyse ist Überwachung von kritischer Infrastruktur.
Und Überwachung bedeutet meistens Geräte, Anlagenteile anschauen, verstehen, ob es dort ein Problem gibt und das entsprechend weitermelden an das nächste System.
Das haben bisher Menschen gemacht und meistens immer hoch ausgebildete Menschen.
Da laufen zwei, drei Dutzend Leute in hier Ludwigshafen, BASF, pro Schicht, eins bis zwei Stunden durch die Gegend und gucken sich die Motorenpumpen, Rohre, Ventile und Sonstiges an.
Das ist natürlich von der Einsatz von Huben Capital eigentlich bescheuert, weil du schickst die Leute bei Wind & Better durch die Gegend.
Und wir wissen auch, dass die Menschen da auch nicht besonders gut sind da drin.
In dieser Branche gibt es den Ausdruck, den drei Ds, dull, dirty, dangerous.
Das sind alles Aufgaben, wo du eigentlich nicht den Menschen drin haben möchtest.
Dirty, weil ist natürlich kein wirklich ein drunter Job.
Zweitens dull, wenn du das eben halt machst und es ist draußen sehr kalt und es regnet und alles drum und dran, dann wirst du eben halt nicht so aufmerksam sein und feststellen, dass eben halt da hinten irgendwas tropft oder dass die Puppe zu heiß wird.
sehr, sehr viele Unfälle auch in diesem Bereich.
Und daher, je weniger Menschen, die in diesen Anlagen rumlaufen, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass du ein Inzident hast.
Wie kann man sich das visuell vorstellen, die Roboter, die er typischerweise ausstattet?
Also wir haben am Anfang natürlich auch irgendwie gesagt, okay, was brauchen wir denn?
Am Anfang waren es Roboter, die auf Ketten beziehungsweise auf Rädern unterwegs waren.
Und das ist super, weil die sind einfach robust.
Die können auch lange laufen, die können dicke Batterien haben und alles drum und dran.
Dann kamen irgendwie die laufenden Roboter und Bosnianer Mixed Spot ist so ein Beispiel.
Und alle von unseren Kunden fanden, ja, ich brauche einen laufenden Roboter und das ist ganz toll.
Und das Management hat sich drauf gestürzt, bis man eben halt feststellt, dein Roboterprogramm ist beendet, sobald der erste Roboter lautstark einmal das Treppengeländer oder die Treppe runterknallt und sich in Kleinteile zerlegt.
Und dabei vor allen Dingen, wenn wir jetzt schauen, wo wir sind, das Kritsche Infrastruktur, Öl, Gas, Chemie, Batterie haben, die vielleicht in Flammen aufgehen könnte, wenn der Roboter auf dem Boden aufschlägt.
Und das ist das Problem bei den meisten, jetzt auch bei den Humaniden, die brauchen eben halt High-Powered Batteries und die sind eben halt nicht unbedingt so sicher.
Also bringst du eben halt erstens keine gefährlichen Batterien in den Bereich rein und zweitens möchtest du auch einfach nicht, dass irgendein Mensch von einem Roboter erschlagen wird.
Das heißt also, am Ende ist der fahrende Roboter auf Ketten und Rädern einfach so viel sicherer und stabiler, auch wenn er nicht eben halt auf den Marketingbildern so gut wirkt.
Aber es ist einfach so, dass das mittlerweile die Masse der Roboter ist, die wir im Einsatz haben, weil reliable, robust und safe.
Was ich mal gehört habe, was mir sehr einleuchtete, war, dass man gesagt hat, man braucht die humanoiden Roboter in Bereichen, wo Menschen auf engem Raum leben, in denen der Lebens...
Bereich oder die Umgebung auf die menschliche Physiologie und Physiognomie ausgerichtet ist.
Das heißt, wenn da Stühle sind, Stufen, ich meine, das ist alles für unseren Körper quasi gemacht.
Tische, wie wir sitzen und so weiter.
Und in dem Kontext finde ich humanoide Roboter sehr sinnvoll.
Nur, was du schon sagst, im gesamten Industriebereich macht das natürlich gar keinen Sinn.
Da haben wir ja Menschen mit unserer limitierten Physiognomie und nur zwei Beinen und nur zwei Armen eigentlich eher ein Nachteil.
Das heißt letztlich, dass sich das so ein bisschen geteilt hat von den reinen Hardware-Herstellern, inklusive Software zu reinen Software-Herstellern.
Ab wann hat das angefangen?
Das ist doch eigentlich erst in den letzten zwei Jahren so gewesen, oder?
Drei Jahre vielleicht?
Als wir losgelegt haben, gab es schon einige.
Und es sind immer noch einige da.
Und es gibt auch komplett vertikal integrierte.
Also so ein Boston Dynamics bietet auch eine Volllösung an.
Aber bist du eben halt ein großer Konzern, brauchst du wieder...
wie wir am Anfang gesagt haben, die verschiedenen Typen von Robotern, die bestimmte Aufgaben erledigen.
Auch alles, wenn du jetzt schaust, okay, alles muss ich irgendwie Return of Investment haben.
Wenn du jetzt irgendwie ein paar Roboter da einbringst und der eine kostet, weil der laufende Roboter ist, keine Ahnung, das Fünffache von einem fahrenden Roboter, dann rechnest du relativ genau, wenn du eben ein paar tausend Roboter brauchst, welcher Roboter laufen sollte und welcher fährt.
Und sobald du bei dieser Diskussion bist, brauchst du irgendein System, was die verschiedenen Robotertypen wieder zusammenführt.
Und genau das ist Energy Robotics.
Das meinte ich mir am Anfang, du wirst wahrscheinlich einen dominanten Player, so wie Apple-Style, im privaten Umfeld haben, weil einfach gut funktionieren kann fast alles, preislich, in Ordnung, wunderbar, kriegt alles hin.
Aber sobald du eben halt in die Industrie gehst, da hast du eben halt immer noch dominant Microsoft, weil Microsoft auf allen möglichen Devices läuft und man eben halt keine Abhängigkeit hat von irgendeinem Hardware-Hersteller, der vielleicht in dem Land gar nicht verfügbar ist oder kein Service bietet oder etc.
Also du kommst sofort in diese Bredouille, dass du eigentlich versuchst, natürlich auch die Hardware-Hersteller preislich gegeneinander, für Service, Maintenance und so weiter auszuspielen, damit du natürlich da auch Bettbewerb und Innovation förderst.
Das, was natürlich alle Großen verstanden haben.
Und das Gleiche ist, du gehst jetzt irgendwie zu BMW ins Werk oder sowas, da findest du jetzt eben halt nicht nur ABB.
Die haben auch verschiedene mittlerweile, einfach um sich eben halt von der Abhängigkeit auf der einen Seite zu reduzieren, auf der anderen Seite natürlich die Competition zu stärken.
Okay, aber wenn man das ausdifferenziert, dann gibt es quasi das Betriebssystem, das diese Flotten an Roboter managt auf der einen Seite und dann aber auch die individuellen Betriebssysteme auf den Geräten, auf der Hardware, auf den Robotern selber, die die am Laufen halten, richtig?
Genau.
So und die einzelnen Roboter selber, auf was für System laufen die?
Immer noch sehr unterschiedlich.
Also wichtig zu verstehen, Energy Robotics hat selbst ein sehr, sehr starkes Robot-Brain.
Heißt, dass es befähigt, den Roboter bis auf die Motoren runter zu steuern.
Das machen wir einfach im Grunde, weil bestimmte Roboter wollen wir ein sehr, sehr homogenes Verhalten.
Und da hilft es natürlich, wenn die Roboter alle genau das Gleiche tun.
Zum einen für QA besser, also Quality Assurance, aber zum anderen hilft es natürlich dem Umgang mit den Robotern auch wesentlich.
Weil wenn alle Roboter sich gleich verhalten, ist der Mensch wesentlich angetaner von der Technologie, als wenn er praktisch jedes Mal sich neu kalibrieren muss.
Was für ein Robotertyp, wie macht der, wo fährt der jetzt rechts rum, links rum, wie blinkt der, wie verhält er sich.
Und zum anderen gibt es uns die Möglichkeit, die Datenhoheit und Kontrolle und Cyber Security sicherzustellen, was ja immer wichtiger wird.
Weil die fahren in kritischer Infrastruktur und das sind Augen und Ohren, die du da drin hast.
Und da möchtest du dann nicht, dass irgendwie diese Daten zum Beispiel in China oder in Russland auf irgendwelchen Servern landen.
Daher ist es extrem wichtig, dass wir diese gesamte Kette, wo die Daten entstehen, bis die Daten bei uns in der Cloud ausgewertet werden und daraus dann die Insights, die der Kunde wünscht.
Also vom Bild von einem Manometer oder vom Bild vom Ölglas.
verstehen, ich muss Öl nachfüllen oder da ist zu viel Druck oder die Temperatur ist zu hoch.
Also all diese ausgewerteten Informationen, die die relevanten sind, um die Anlage zu steuern, dass diese komplett gesichert in der gesamten Kette nur in dem Bereich von dem Kunden jemand landen.
Und da geht es um Robot Brain.
Deswegen gehen wir teilweise hin und ersetzen bei vielen von den Robotern größere Teile von deren Robot Brain und lassen dann nur das wie Basic, das BIOS so gesehen drauf, dass der Roboter das macht, was er machen soll, aber alles Höhere mit unserer Software.
Okay, und euer Kundenstamm ist wo genau verteilt?
Also wo macht ihr das meiste Geschäft?
Also das meiste Geschäft machen wir faktisch mit globalen Unternehmen.
Wir sind sehr, sehr stark in Öl und Gas aufgestellt, da haben wir losgelegt, weil da war...
Zum einen der größte Need damals.
Die haben selbst damals schon, also wir haben auch einen Wettbewerb gewonnen, wo es darum ging, einen Roboter in eine Öl- und Gasanlage oder beziehungsweise Offshore in den Betrieb zu nehmen, wo er dann Gasüberwachung, also checkt, ob da irgendwie Gas austritt, guckt, ob die Maschinen alle funktionieren.
Aber auch eben halt Last Man Standing.
Also wenn alle Menschen runter sind, dann hast du eben halt immer noch Augen und Ohren auf der Anlage.
Das ist natürlich wichtiger, wenn es eben halt um Quitschinfrastruktur dreht.
Das heißt, ihr seid im Mittleren Osten auch unterwegs viel?
Ja, einer unserer Kunden wurde jetzt zum Beispiel extrem getroffen.
Das ist natürlich extrem schade auch, weil wir wollten da gerade eigentlich schön wachsen im Bereich, aber da wird sich jetzt wahrscheinlich in den nächsten Jahren nicht mehr so viel tun.
Das wird wahrscheinlich für die Datencenter ebenfalls gelten.
Wer möchte Datencenter bauen, wenn du gleichzeitig irgendwie ein Abwehrsystem daneben stellen musst?
Also das wird ein bisschen aufwendig und teuer, glaube ich.
Aber okay, das heißt, ihr habt sozusagen das Betriebssystem, ihr orchestriert alles.
Und wenn du so, wenn du in den Markt guckst, wie ist da der Stand?
Also wenn ihr international unterwegs seid, dann siehst du ja international, was passiert.
Wie ist der Stand?
Vergleich Deutschland mit anderen Ländern.
Also wir sprachen am Anfang ja über den Halbmarathon der Roboter.
Das ist natürlich schon sehr beeindruckend.
Aber wie siehst du so, also China wirkt sehr führend, aber was ist deine Einschätzung, wie es ist?
Das ist korrekt.
Also führend ist, glaube ich, untertrieben.
Bist du häufig in China?
Ich war jetzt gerade vor sechs Monaten in China.
Dort gibt es natürlich auch Anbieter.
Die sind aber sehr, sagen wir mal, die sind in dieser Chinese Firewall.
Und das führt gerade dazu, dass dieses gesamte Ecosystem da sich so beschleunigt hat.
Allein die Investments, die da reingehen, die sind dagegen.
Was planen wir?
Die Europa 40 Milliarden in AI und ein bisschen Robotik in den nächsten, keine Ahnung, fünf, sieben Jahren.
Ich glaube, das machen die pro Jahr.
Also es ist lächerlich, dass wir da irgendwie auf der Hardwareseite.
sinnvoll noch mitschwimmen könnten, glaube ich.
Dazu müssten wir ganz stark unsere Industrie, die wir noch nicht haben, beschützen, so wie in der Autoindustrie.
Das ist aber nicht auf der Agenda.
Also März war ja gerade schön bei Unitree, hat sich da das Vortanzen, also die kennen wir ja wahrscheinlich alle, die Humanoiden-Roboter, die vortanzen und machen und jetzt auch auf Rollerblades und sonst wo waren.
Das ist alles super und das ist alles real.
Und die produzieren davon eben...
Ich glaube, im Monat genauso viel Homolide Roboter wie der gesamte Westen in den letzten 15 Jahren an Homolide Roboter entwickelt hat.
Also es ist einfach lächerlich, der Output, der da raus ist gegenüber dem, was wir hier haben.
Und vor allem Europa hat sich da sehr, sehr stark abhängen lassen.
Wobei ich...
nach wie vor glaube, dass wir da aufholen könnten, weil wo wir gut sind, ist Dinge bauen, vor allem als Deutsche.
Und wir haben eine Industrie, die kann Dinge bauen.
Die muss ich jetzt bloß mal endlich mal darauf einstellen, dass das Next-Bit-Business eben halt nicht das Auto ist, auch nicht das E-Auto mehr ist, sondern eben halt Roboter sind.
Roboter und Hauptbitzen.
Nee, Quatsch.
Nein, ich bin total überzeugt ebenfalls.
Ich glaube, wir Deutschen haben immer so ein bisschen längere Anlaufzeit, wenn ich das vergleiche, weil wir ja nicht so...
gut, dieses amerikanische A zu arbeiten, verstehen, dass man mit schnellen Iterationen am Ende schneller ist als mit einem Riesenplan und lass uns mal in Ruhe das besprechen ist.
Aber wir sind trotzdem sehr gut, wenn wir skalieren.
Wenn die deutschen Unternehmen dann ins Rollen kommen, dann sind sie nicht aufhaltbar.
Es gibt einen Punkt, der kritisch ist.
Wir müssen aufpassen, dass wir die Fähigkeiten auch aufbauen.
Und wenn wir nicht in Robotik und AI investieren, werden wir diese Fähigkeiten nicht haben, um zu skalieren.
Und vor allen Dingen in einem Umfeld, wo es immer schneller geht, müssen wir uns endlich davon befreien, hier in Deutschland und Europa mit einem Bürokratiemonster zu fahren, was alles blockiert.
Ich habe es gerade in der Finanzierungsrunde gemacht.
Es hat mich unglaublich viel Geld gekostet.
Und ich warte immer noch auf die Einträge vom Handelsregister.
Das ist jetzt acht Wochen her.
Wow.
Hast du Probleme, Talente zu finden, wenn du sagst, dass Europa eben so weit im Nachtreffen ist?
Wird ja sicherlich auch die Entwickler oder auch die Spezialisten, die da studieren, in geringer Anzahl vorhanden sein.
Aber was ist dein Take dazu?
Wir haben eine sehr, sehr starke Brand, das ist das Erste.
Das Zweite ist, wir sind remote organisiert von Anfang an.
Das heißt, ich habe den Vorteil, ich kann eben halt so gesehen europaweit, weil das ist so die Einschränkung bei den Engineers, europaweit sourcen.
Und damit kriegen wir eben halt Top-Leute auch rein.
Das macht die Sache spannend.
Und ich habe weniger das Problem damit.
Ich weiß, andere beschweren sich da mehr.
Aber dadurch, dass ich eben halt wirklich keine Hardware-Komponente habe, brauche ich die Leute nicht vor Ort.
Sondern das, was wir machen, wir fliegen alle sechs Wochen unsere Leute zusammen im Headquarter, machen drei Tage lang Workshops, Sprint-Übergabe, all die Themen, die eben halt man besser face-to-face macht, auch immer mit Team-Building-Maßnahmen dabei.
um genau das wieder aufzufangen, was wir eben halt sonst im Remote nicht haben.
Meine ehemalige Firma, die ich 2020 mit meinem Co-Founder gegründet habe, wir haben auch Remote angefangen und ich war am Anfang der große Verfechter davon.
Nur bei uns hat es nicht funktioniert, ehrlich gesagt.
Deswegen kam dann irgendwann, als ich gegen 2024 die Back-to-Office-Ansage, weil das sehr schwer ist, finde ich.
Teams wirklich effizient zu managen, weil das ist einfach, man verliert viele Leute und der ganze Innovationsgeist ist halt nicht vorhanden, weil ich finde, das ist ein kreativer Gruppenprozess-Innovation am Ende.
Man braucht viel Zeit, man braucht eine Kaffeemaschine, Pizza, keine Ahnung und das dauert eben eine Zeit und ich finde das bewundernswert, dass ihr das jetzt ja auch seit 20, also seit 6 Jahren remote macht und es funktioniert.
Und deine Entwickler, die du hierst, was ist so das typische Profil?
Das technische Profil, was müssen die können?
Ich finde das nämlich ganz interessant, weil das ja eigentlich, ist es das gleiche Tech-Stack, was man in anderen Bereichen braucht oder ist es sehr speziell?
Man muss ja sagen, dass viele im Tech-Bereich natürlich diese klassische Datenverarbeitung haben.
Wir haben eben halt immer die physische Welt ist immer da.
Das heißt, alles, was auf der Robotikseite stattfindet, da musst du dich schon mit der Realität auseinandergesetzt haben.
Und die birgt einfach immer so viele Fallstricke, dass es einfach ein anderes Denken, Profil, Technologie ist, die dahinter sitzt.
Klar ist am Ende auch nur Bits und Weiz.
Aber die Technologie an sich ist eben halt noch nicht.
Also wenn ich jetzt jemanden, der jahrelang Backhand gemacht habe, jetzt auf einen Roboter setze, das funktioniert nicht.
Dafür brauchst du einfach die Liebe und die Leidenschaft für die Roboter.
Und für das Arbeiten mit Robotern, weil es ist kein frustrationsfreier Job.
Ich erinnere mich noch an diese RoboCup-Spiele in Hamburg und die Jungs, die diese kleinen Roboter gesteuert haben, um Fußball zu spielen.
Die waren mit einer derartigen Passion dabei.
Auf jeden Fall waren das Überzeugungstäter.
Nicht gesteuert, das ist das Richtige.
Verzeihung.
Autonom, autonom.
Da du mit einem zweifachen Weltmeister im Robocup sprichst, muss ich da irgendwie natürlich darauf bestehen.
Es ist es das.
Du fräst dich da rein und du musst deine absolute Eigenschaft haben.
Da geht so viel Zeit drauf und Energie, weil ständig funktioniert irgendwas nicht.
Weil du hast eben halt nicht nur die Software auf dem Roboter, sondern auch die Hardware, die auch immer ganz gerne kaputt geht.
Und dann kommt noch die reale Welt dazu.
Und das ist genau...
das, was wir faktisch gemeißelt haben, wo wir so erfolgreich sind, weil wir es schaffen.
Doch hochkomplexe Maschinen.
Also ein Roboter, der irgendwo auf einer Ölplattform oder in einer 70 Jahre alten Raffinerie mit Schlaglöchern und überall tropft es, regnet es und Schnee kommt auch noch dazu, fahren die Dinger kontierlich jeden Tag alle paar Stunden mich die Gegend und machen genau das, was ich machen soll.
Daten sammeln und diese Daten dann verstehen, auswerten.
Und das ist kein kleiner Task.
Also ich möchte mich da nicht selber so hochloben, aber das ist der Unterschied zwischen den vielen Videos, die wir eben halt online sehen, wo man eben, wo man ein Ausschnitt gerade gezeigt wird, wie der Roboter gerade es geschafft hat, mal den Teller in den Schrank zu stellen.
Und die ganzen anderen Probleme, die du hast, wenn du in die reelle Welt gehst, wie zum Beispiel, okay, da sitzt dann vielleicht ein zweijähriges oder einjähriges Baby neben deinem Spülmaschine und da steht gleichzeitig ein 60 Kilogramm schwerer Roboter.
Wenn der oben kippt, was passiert dann?
Man muss immer sehr, sehr vorsichtig sein.
Das meinte ich auch mit den...
Jetzt dieses Laufen.
Ich finde es auch spannend, dass wir da einen Marathon hatten.
Und das ist ein gutes Beispiel, weil RoboCup ist ja auch genau die gleiche Idee.
Wir versuchen einfach das Maximum aus einer bestimmten Disziplin rauszuholen und damit die Forschung und Entwicklung voranzutreiben.
Aber es blendet eben halt so viele Teile der Realität aus.
Also ich hätte gerne diesen ganzen Marathon gesehen im strömenden Regen oder im Schnee oder bei richtiger Hitze.
Ja, also da sind so viele Aspekte, die noch reingehen, wo der Roboter immer noch hochspezialisiert in einem Bereich ist.
Und die waren hochspezialisiert in Laufen.
Ja, das können jetzt Roboter.
Roboter haben vor zehn Jahren schon hochspezialisiert in einer Atembaumgeschwindigkeit, 24, 7, 360 Tage irgendwie Dinge von A nach B bewegt.
Machen sie immer noch.
Aber es ist immer nicht das Gleiche, was der Mensch kann.
Also daher muss man immer sehr, sehr vorsichtig sein, was Marketing ist und was die Realität ist.
Ja, klar.
Ich meine, wir haben ja auch diese elendigen Optimus-Videos gesehen, in denen kleinere Menschen in Roboterverkleidung eingesperrt waren und Geschränke ausschränken mussten.
Natürlich, weil die Technologie noch lange nicht so weit ist, wie es propagiert wird.
Oh, warte mal.
Das ist eine schöne Referenz, die du heute bringst.
Also das Getränke rausschicken ist ein tolles Beispiel, wie da Marketing gemacht wird, weil tatsächlich war das nur eine Puppe.
Und das gibt dieses berühmte Video, wo er praktisch sich an den Kopf greift und dann nach hinten umkippt, wo er eigentlich Getränke ausgibt.
Ja, das war ein ferngesteuerter Roboter und irgendjemand hatte, keine Ahnung, vielleicht musste der niesen oder was auch immer, der zog sich dann die VR-Brille vom Gesicht und in dem Moment hat der Roboter die Balance verloren und ist nach hinten umgekippt.
Das ist eben halt echt viel Gefaker dabei.
Da müssen wir immer sehr, sehr vorsichtig sein.
Es ist gut, dass wir es machen.
Was mich in dem Kontext interessiert, seid ihr auch am Datensammeln, um später eure eigenen Modelle zu trainieren?
Weil momentan ist ja der letzte Schrei, wenn du so willst, das Sammeln der Daten der physikalischen Welt.
Weil die neue Technologie am Horizont sein oder die neuen Modelle am Horizont sollen ja die World Models sein.
Die World Models brauchen andere Trainingsdaten als die LLMs.
Also nicht nur Text beziehungsweise das Internet, sondern vor allem Videodaten.
Unfassbare Mengen an Daten, ehrlich gesagt.
Das heißt Videodaten, Fotos.
Bilddaten, wie auch immer.
Und neuerdings sieht man halt vor allem in der südlichen Welthalbkugel ganz viele Menschen, die um den Kopf irgendwelche Kameras geschnallt haben oder die mit Kameras wie eine Art Kette um den Hals durch die Gegend laufen und eben Daten der physikalischen Welt sammeln.
Das heißt, analog dazu wäre es nicht auch extrem spannend, wenn ihr die gesamten Daten, die ihr aus der Industrie und so weiter sammelt, um dann später quasi hochspezialisierte Modelle zu bauen, die dann diese prädiktiven Fähigkeiten besitzen, gerade den Anlagenbauern Dinge vorauszusagen?
Also ja, genau das tun wir.
Natürlich mit dem Einverständnis der Kunden, weil nicht jeder Kunde möchte seine Daten dafür hergeben.
Aber das ist ja gerade auch die selbst verstärkende Schleife, die du hast, weil der Kunde möchte bessere Ergebnisse, dass wir die Manometer auslesen, eben halt bei auch schlechtestem Wetter.
Also brauchen wir auch Daten, wie es eben halt im Regen, also wirklich im strömenden Regen eben halt dieses Manometer aussieht.
Und das kannst du eben halt nur machen, indem du sagst, okay, lieber Kunde, da musst du auch die Taten mit mir teilen, damit ich das Manometer eben halt von...
99,3 Prozent, dass wir die Nadel sehen, auf 99,9 Prozent hochbringen.
Und nur das, wenn das mit dem Kunden zusammenklappt, der partizipiert eben halt auch an dem Fortschritt an der Stelle.
Also nur ein kleines Beispiel, weil das, was du ja angesprochen hast, ist ja eigentlich so Vision-to-Action-Model.
Dafür wird ja extrem viel gesammelt, aber auch natürlich immer nur mit der homonyiden Passform.
Das zu transferieren auf dann andere Roboter ist dann nicht immer so einfach.
Also du hast es am Anfang angesprochen, warum finden wir homonide Roboter so spannend?
Ja, weil wir haben die Welt für Menschen gebaut.
Wenn du jetzt einen Roboter haben willst, der so möglichst alles erledigen sollte, dann ist natürlich die homonide Form wirklich gut.
Augen auf der richtigen Höhe, Arme auf der richtigen Höhe, zwei Arme ganz wichtig, Finger und so weiter.
All das ist total relevant.
Aber zum Beispiel in vielen Bereichen in der Industrie.
Und deswegen sieht man jetzt auch einige Roboter, die praktisch auf Rollen fahren, sind Beine nicht unbedingt super toll.
Ja, weil die kosten einfach viel Energie und birgen einfach ein Risiko, dass du umkippst.
Die Arme und die Augen brauchst du.
Aber in der Industrie ist eben halt auch alles viel für Fläche gebaut.
Also das ist so ein bisschen, wir hatten am Anfang mal ein Postleinig-Spot, vier Beine auf dem Umspannwerk.
Ja, sieht toll aus.
Aber ein Umspannwerk ist flach.
Du brauchst keine Beine.
Räder sind ja viel besser.
Die kippt nicht um, die können länger fahren.
Es ist alles viel, viel günstiger und robuster und einfacher.
Das ist eben halt der Prozess, den wir jetzt mit den Kunden erleben, wo wir sagen, okay, wir müssen die Anwendung und der Roboter müssen gemeinsam gut harmonieren.
Und dazu zählt es eben halt, dass man Dinge, die man nicht braucht, einfach, first principle, einfach wegschmeißt, weil es brauchst du nicht.
Die Evolution quasi.
Genau, die Evolution, die es darauf anfasst.
Das ist, wie gesagt, der Gabelstapler-Roboter.
Das macht keinen Sinn, dass dann Homonide versucht, eine Europolette aus dem dritten Stock rauszupoolen.
Das geht nicht.
Und das ist der Teil, wo wir eben halt sehr viel gerade sehen, wo natürlich ein Large Language Model, beziehungsweise Visual Language Model, viel helfen kann, um Dinge von Menschen jetzt zu übertragen.
Aber es wird eben halt bei der Spezialisierung dann wieder ein bisschen schwieriger und unsere Roboter zum Beispiel fahren alle irgendwie auf Augenhöhe von einem Dackel oder ein bisschen von einem Hund.
Da bringt dir eben halt nichts, wenn du alles mit Menschen trainiert hast, weil das ist die falsche Augenhöhe.
Daraus dann Ableitungen zu treffen, die werden eben halt nicht besser.
Und du hast ein großes Problem, das wir ja nicht gelöst haben und was jeder kennt, der Large Language Models kennt, die Visual Language Models oder die Visual Action Models, die halluzinieren.
Aber wie?
Und willst du das, dass ein Roboter anfängt irgendwie zu philosophieren, was die Welt macht und das auf einer Ölplattform?
Da ist einfach ein Risiko dabei.
Das heißt also, du willst eigentlich möglichst deterministische Abfolge von wie die Roboter sich verhalten und du willst irgendwas haben, was das Ding in Schach hält.
Und das Problem haben wir einfach noch nicht gelöst und das wird auch noch lange dauern, bis wir da hinkommen, weil bis jetzt haben wir nur dieses eine AI-Model.
was wir da gerade fahren, also mit den Transformer und Large-English-Noodle und so weiter und so fort.
Und es löst nicht das Problem, dass eben halt ein Roboter beeinflussbar ist dadurch und anfangen kannst du hallitonieren.
Ja, deswegen habe ich eingangs gefragt, auf welcher Technologie die Roboter laufen, weil am Ende ist es ja eine Mischung, oder?
Also ich meine, das sind LLMs, die da laufen, aber nicht dominant sozusagen.
Es gibt also ganz viele deterministische Modelle basierend auf der Sensorik, auf den Erfahrungen, auf den historischen Daten und so weiter.
Aber wie viel LLM ist da eigentlich drin am Ende?
Es wird immer mehr.
Also unsere Plattform hat obendrauf Argentic AI-System, was so gesehen genutzt wird, um durch die Daten durchzuwühlen und die Verständnis aufzubauen.
Also hast du nicht vergessen, so ein Roboter sammelt ja faktisch mehrere Gigabytes pro Lauf an Daten.
Und da sind jetzt das Manometer, die Pumpe oder der Gasmesser dabei.
Und wenn du jetzt sagst, du möchtest es holistisch betrachten, musst du ja...
Faktisch bei der Datenmenge ist der Mensch schon wieder überfordert.
Das heißt, du brauchst irgendwas, was es wieder abstrahiert.
Das tun wir schon mit kleinen Modellen, die dann eben halt aus dem Bild vom Manometer dann den Wert ablesen oder verstehen, wie die Schalterstellung, Ventilstellung und so weiter ist.
Das sind dann Unterschiede.
Das muss nicht ein Visual Language Model sein.
Das kann auch ein Deterministisches sein oder klassisches Machine Learning.
Da gibt es alles Mögliche, was eben halt sinnvoll die Ergebnisse liefert.
Und dann hast du obendrauf ein Agentic AI-System, was dann durch diese Datenmassen durchgeht und versucht, das Gesamtbild zu erstellen.
Also unsere neue Plattform, die wir jetzt auch am 4.
Mai launchen, auch mit einem Rebranding, ich verrate mal nicht den Namen, wird es so sein, dass du dich praktisch, dass dir die Mensch-Maschinen-Schnittstelle Nicht mehr die ist, ich programmiere jetzt einen Roboter, sondern ich spreche zu unserer AI und die AI kriegt dann gesagt, okay, was hast du, wie ist die letzte Nachtschicht verlaufen?
Und dann fängt die an, durch die Daten durchzuwühlen, zu gucken, okay, gab es da irgendwelche Abweichungen, was war Norm, was war nicht Norm, irgendwas auffällig etc.
und baut einen kompletten Bericht zusammen und gibt es den Menschen wieder.
Genauso mit irgendwelchen Arbeitsanweisungen, wie zum Beispiel heute Nacht man hat festgestellt, die Pumpe da hinten verliert schneller Öl, da sollten wir schon mal jemanden rausschicken, der mal Öl nachfüllt.
Also das ist der Prozess, über den wir da reden.
Und der ist wie gesagt dann mit AI getrieben und das sind Large-Wenglish-Modell, weil da kommst du faktisch mit anderen Modellen nicht wirklich richtig vorwärts.
Also da musst du dieses Verständnis von LLMs haben.
Klar, LLM kauft ihr irgendwie ein, dann nehmt ihr das, was wahrscheinlich gerade marktführend ist oder was für eure Zwecke am sinnvollsten ist.
Was der Kunde haben möchte.
Ah, was der Kunde möchte.
Okay, interessant.
Habt ihr dann quasi die Beziehung zu den LLMs oder geht das dann über eine Schnittstelle von euren Kunden?
Also bei den LLMs ist es so, dass wir die eben halt nicht wirklich selber hoch trainieren.
Das sind eher die kleinere Modelle, die wir eben halt für die Extraktion von den Daten nutzen.
Da gehen wir hin.
Bei den LLMs selber, das ist eben halt nun mal schon sehr funktional einsetzbar.
Da macht es wenig Sinn.
Dann promptest du im Endeffekt und guckst, dass du das System entsprechend aufbaust, dass es mit verschiedenen Systemen gut zusammenarbeitet.
Daher, es kommt immer darauf an.
Ich glaube, da ist jetzt schon mittlerweile so viel Distanz auch geschaffen worden.
Also wir reden nicht mit Anthropic, sondern da ist eben halt dann ein AWS Bedrock dazwischen oder ein Co-Pilot oder was auch immer.
Ein Co-Pilot ist ja auch kein wirkliches L&M mehr, sondern da sind ja auch alle möglichen dahinter.
Daher, das wird auch, muss man ganz klar sagen, zum Commodity, die Large Language Models.
Und ob dir jetzt ein Haiku gegen ein Opus oder ein Gemini laufen lässt, ja, da sind gewisse Differenzen, aber sie haben auch bestimmte Schwächen und Stärken, die Modelle.
Klar, und das ändert sich auch permanent und wie wir gerade auch zwischen Anthropic und OpenAI gesehen haben.
Die einen sind jetzt da führend, dann hat Open Air gerade ein neues Bildmodell gelauncht, das heißt, die sind wiederum in dem Sektor führend.
Ich gehe stark davon aus, dass die nächsten Jahre noch genauso weitergehen wird, dass je nach Finanzierungsrunde, je nach Talent, das die auch haben, die dauernd Products shippen werden wie die Wahnsinnigen, um eben da ihre Marktpositionen zu stärken und vor allen Dingen, weil die beiden ja sicherlich gerade sich auf ihren IPO vorbereiten und versuchen wahrscheinlich...
sich zu betteln, wer als erstes an den Markt geht.
Ja, okay, verstanden.
Und wenn du dir den Markt jetzt in Robotik anguckst, wer ist da gerade führend auf der Hardware-Seite?
Wem arbeitest du quasi am liebsten zusammen?
Wir haben den Öl- und Gaseinschlag und damit haben wir eigentlich zwei große Partner.
Das ist Taurop und X-Robotics.
Dann haben wir noch Fitron, das ist dann DJI-Produkt meistens, weil die einfach so weit vorne dran sind.
Und das sind eigentlich so die Kernroboter, die im Einsatz sind.
Dazu gibt es noch ein paar andere, wie ein Bosnian X-Spot und so.
Die sind deswegen ganz gut, weil wir die schon seit Jahren kennen und verstehen.
Und der Spot nach wie vor ein Roboter ist, der wirklich beim Laufen einfach so gut wie alle schlägt.
Das kann er einfach extrem gut.
Nichtsdestotrotz fällt er ab und zu mal hin.
Und deswegen versuchen wir das natürlich zu vermeiden, weil unsere Kunden da sehr reaktiv sind, wenn sowas passiert.
Ja, ich meine, das kann ich mir vorstellen.
Das ist ja auch teuer.
Wie teuer ist so ein Roboter, so ein Spot?
Der kostet, ich glaube, 70.000, 75.000 US-Dollar in der Basisversion.
Aber dann brauchst du noch Dockingstation, dann richtig gute Optiken und alles Mögliche.
Warte ins Vertrag.
Du bist irgendwo bei 200.000 bis 250.000 Euro, wenn du den auf drei Jahre hinziehst.
Also sprich, kostet dich knapp 80.000 im Jahr etwa.
Wow.
Das ist ja...
Wenn man überlegt, wie teuer dann im Vergleich Menschen sind, dann sind Arbeitskräfte aus der südlichen Welthalbkugel ja noch deutlich, liegen deutlich darunter.
Und wenn man bedenkt, dass die Roboter auch auf der operativen Seite sicherlich Menschen brauchen, die sich steuern.
Vorsichtig, also um das aufzulösen mal, jetzt überleg mal, das sind 80.000 Euro pro Jahr, aber der arbeitet 365 Tage, 10 Stunden am Tag.
Aber tut er das wirklich momentan schon?
Ja, es gibt einige, die tun das kontürlich.
Also dann bist du bei einem anderen Preispunkt.
Also Stundenlohn für einen Spot ist irgendwo bei 35 Euro, habe ich mal ausgerechnet.
Es gibt andere Roboter, die fahrende Roboter, die sind schon bei 8 Euro die Stunde.
Und damit sind sie für viele Bereiche schon einsetzbar.
Also der klassische Bereich, wenn du jetzt in Öl und Gas gehst, der Kosten, Vollkosten, bist du bei jedem.
Bei einem Menschen, bei jeweils bei 100, 110, 120 Euro pro Stunde.
Und das ist der auf der Raffinerie.
Wenn du offshore gehst, hast du seit 600 Euro die Stunde.
Da wird jeder Anwalt neidisch.
Aber wenn du jetzt immer mit 8 Euro plus Software oben drauf bist, mit allen drum dran, bist du gleich bei 15 Euro, da bist du eben halt immer schon im Bereich, wo eben halt der Sicherheitsmann, der kostet das Doppelte.
Ja, solange es funktioniert.
Ich meine, die Hypothese ist ja immer, dass es irgendwann funktioniert, wenn ich mir jetzt gerade...
Es gibt lauter Memes momentan im Internet, die sagen irgendwie, dass sie ihre AIs gefeuert haben, weil die Token zu teuer wurden und sie wieder Menschen eingestellt haben.
Also klar sehe ich das Zukunftsszenario, aber es ist an vielen Stellen eben...
noch sehr, sehr teuer und der ROI ist nicht da und auch on scale, gerade wenn man zum Beispiel so Marketing-Geschichten automatisiert und dann die wirklich guten Bildmodelle benutzt und dann das Ganze über noch mit zwei Modellen irgendwie vertesten muss und gucken muss, dass die Modelle nicht halluzinieren und so weiter, dann gehen ganz schön Tokens bei drauf.
Also zum Teil sind das wirklich siebenstellige Aktionen und dann fragt man sich, eine Marketingkraft hätte vielleicht 80k gekostet.
Das heißt, momentan ist es halt immer noch eine Abwägung, ob man das Kapital hat und die Liquidität hat, das vorzufinanzieren quasi.
Das ist alles korrekt, aber wir müssen ja auch schauen, weil ihr das mitbekommen habt, Google hat so insgeheim ein Open Source, Open Ways, Open Source glaube ich auch, Gamma 4 gelauncht.
Ich glaube knapp 30 Milliarden Model oder 27 Milliarden oder sowas.
Das ist verdammt gut und das läuft bei dir auf dem Mac Mini.
Wahnsinn.
In einer Token-Geschwindigkeit, wo du denkst so, hu.
Okay, das ist schon krass.
Das heißt also, wir werden da auch noch jede Menge Optimalisierungen sehen und ich glaube auch, mit Diebsieg war der erste Schlag und da werden noch jede Menge kommen, werden wir eben halt da auch wieder eine...
eine Open-Source-Welle erleben, die dann vielen Bereichen Zugänge, die haben wir ja eigentlich schon, die hat schon nächstes angefangen, die Open-Source-Welle, aber die eben halt viele Bereiche dann ermöglicht, wo die großen Hyperscaler eben halt keinen Zugriff mehr haben.
Was auch Sinn macht, weil zum Beispiel unsere Kunden wollen nicht überlegt ihre Daten bei den Hyperscalern abwerfen und manchmal weiß die ja immer nicht, tutzen sie jetzt die Daten für Training oder nicht?
Weißt du, nein.
Ja, klar.
Ich meine, die Frage der Souveränität ist natürlich omnipräsent und sehr dankbar sehen, alle natürlich Startups oder auch ihr seid ja nicht mehr Startups, sondern eher Scale-Up wie euch, um das Ganze, um den lokalen Markt so ein bisschen, dem lokalen Markt den Rücken zu stärken, auf jeden Fall.
Ist natürlich die Frage, also ich bin auch...
absolut pro Souveränität, es gibt nur momentan halt keine, in vielen Bereichen keine alternative europäischen Lösungen, die die Lösung der Hyperscaler auch nur ansatzweise ersetzen könnten oder auch denen auch nur Konkurrenz machen können, weil die einfach nicht so technisch nicht so gut sind und nicht so verlässlich, keine UX-UI, die ganzen Funktionalitäten gibt es nicht und so weiter.
Das heißt, es ist halt, also wir werden sehen, ob wir es schaffen in den nächsten Jahren, wenn die Bundesregierung hinreichend in AI und Tech und so weiter investiert, aber momentan, sagen wir mal so, ist es halt noch nicht so weit.
Ich würde mich freuen, wenn es so käme, aber ich weiß es nicht.
Kannst du noch einmal für meine Hörer und mich die zwei Dinge differenzieren?
Physical AI und Robotics, weil ich glaube, viele verwechseln das.
Da ist ja durchaus ein Unterschied.
Robotics ist der Oberbegriff im Endeffekt.
Eigentlich war Robotics schon immer AI, man hat es bloß nicht so genannt.
Klar, es gibt die klassischen, die hardcoded programmiert sind, viele Industrieroboter, aber auch da hat es immer mehr AI eingeschlichen, die eben kleinere Teile machen.
Und wenn man über Physical AI spricht, dann ist das so ein bisschen der Jet-GPT-Moment, wo man ein Visual-to-Action-Model hat, wo es immer darum geht, den Input, der gerade da von den Sensoren reinkommt, sofort umzuwandeln in eine Bewegung und Aktion, die dynamisch auf...
die Umwelt eben halt sich anpasst.
Also vor allen Dingen natürlich dann Roboter da draußen, wie zum Beispiel laufende Roboter und so weiter, ist das extrem wichtig.
Der Roboter selber ist ja nichts anderes als eine Maschine, die irgendwie Input-Daten an der Sensore bekommt, irgendwie ausgewertet wird.
Und da ist der Unterschied, dass die einen machen es mit viel AI, die anderen machen es mit ganz wenig AI und darauf dann reagiert.
Daher Physical AI ist immer der Begriff, der sich praktisch nehme meine AI und klebe sie über ein physikalisches Maschine drüber, in dem Fall ein Roboter.
Keiner braucht ein Auto sein, aber ein Auto heutzutage ist auch schon wieder ein Roboter.
Also daher, es gibt den klassischen Roboter noch, der hat wenig AI und es gibt den, der eben halt viel AI hat und das rutscht dann in Physical AI rein.
Das ist aber im Endeffekt nur ein Schnellschrauber, vielleicht nach links.
Was ist deine Prognose für die Zukunft?
Glaubst du, ab wann werden wir humanoide Roboter im Straßenbild sehen, Nummer eins?
Und wann werden wirklich große Teile der Industrie mit Robotern erledigt werden?
Hast du dafür irgendeine Prediction?
Also ich sage immer fünf Jahre.
Hast du vor fünf Jahren auch schon gesagt?
Fusionsenergie ist auch irgendwie noch 30 Jahre weg oder 50, wie war der Joke.
Aber es wird...
Also ich war neulich bei einem chinesischen Roboterhersteller und das war schon sehr surreal, wie viele autonome humanoide Roboter, die dort produzieren und ausliefern.
Wir hatten, ein schönes Beispiel sind ja die Auslieferroboter, die ja die kleinen fahren Roboter, so wie in einem Starship oder sowas, die gab es vor ein paar Jahren nicht so oft im Straßenbild.
Jetzt siehst du sie ziemlich oft schon im Straßenbild bei Großstädten.
Raymo wurde, glaube ich, gestern in Berlin schon gesehen, also sprich das autonome Fahrzeug in Berlin.
Wir unterschätzen da als Menschen immer, das ist keine lineare Kurve.
Das ist eine experimentelle Wachstumskurve, die ja stattfindet.
Und du wirst an einen Punkt kommen, wo Unternehmen keine andere Chance haben, als zu sagen, okay, ich nehme einen homologen Roboter, einen homologen Like-Roboter, der diese Aufgabe übernimmt.
A, weil wir nicht mehr die Menschen haben, demografischer Effekt, wir haben aber nicht mehr die Arbeitskräfte.
Und zum anderen, weil du in einem extremen Preiswettbewerb stehst.
Und dann ist der eben halt der Roboter.
Ich meine, Elon Musk sagt immer, das kostet mir 20.000 oder 30.000 Euro-Steller.
Das ist gar nicht so weit weg von der Realität.
Da sagen viele der Harmonien-Roboter-Hersteller, dass das der Preis sein wird.
Klar, dann mit Maintenance und alles drum dran, kommt mal rum, das drauf.
Aber das wird einfach definitiv...
Wie Frage sein für den Unternehmer zu sagen, stelle ich mir jetzt einen Menschen hin oder doch der Roboter, der 365 Tage da ist und nicht krank wird?
Die Frage ist natürlich, ob dann notwendigerweise, wenn man auf der einen Seite, auf der Produktionsseite den Output derartig hochschraubt, ob die anderen Teile der Unternehmen eben ähnliche Effizienzsteigerungen sehen und das dann verarbeiten können.
Es ist ja, wenn man das auf so eine Art Matrix sieht, was...
was auf der einen Seite was möglich ist, aber dann auch was irgendwie verkaufbar ist sozusagen, dann sieht man eine krasse Asymmetrie, bei der ich halt nicht weiß, und das betrifft ganz viele Bereiche auch der AI, dass selbst wenn du AI in ein Unternehmen bringst und eine Abteilung wird ganz krass effizient und hat wahnsinnige Produktionssteigerungen und schneller und so weiter, was bedeutet das denn für das ganze Unternehmen?
Das heißt ja, im Prinzip müssen wir alle einigermaßen synchron arbeiten.
Weil sonst kannst du das, was machst du?
Stell dir mal vor, du produzierst Stühle.
Und auf einmal hast du in der Produktion hast du auf einmal anstatt 400, 40.000 Stühle.
Du brauchst trotzdem noch die Sales-Abteilung, du brauchst trotzdem noch die Lager.
Und alles drumherum skaliert ja nicht mit.
Und das ist das große Problem auch der AI, meines Erachtens.
Das stimmt.
Und da ist eben halt, wie gesagt, wenn du eine 1 zu 1 Copy von Menschen erstellen kannst, der hormonöde Roboter, dann skaliert es wesentlich besser, weil du dann einfach sagen kannst, okay, der arbeitet eben halt 365 Tage, 24 Stunden und plötzlich hast du einen kompletten, auf allen Bereichen einen Move, der das ermöglicht.
Und damit werden die Menschen immer mehr unter Druck gesetzt.
Also wir haben bis jetzt noch keine sinnvolle Antwort, wie wir darauf reagieren sollten als Menschheit.
Es war schon immer so, dass wir natürlich die günstigere Lösung genommen haben, weil wir unter einem Wettbewerbsdruck stehen an irgendeiner Stelle.
Und der ist eben halt global.
Und wie wir da sehen, schießen da die Chinesen gerade nach vorne und der Westen muss unbedingt aufholen.
Und das wird sonst eine Gefahr, weil wir dann tatsächlich relativ zügig...
Also es gibt so ein Ding, was mich die ganze Zeit umtreibt, ist, wenn wir es nicht schaffen, eine AI-Robotics-Industrie in Europa aufzubauen, dann werden wir mit den...
Robotern und den AIs, die aus anderen Kulturkreisen mit anderen Werten trainiert worden sind, von denen werden wir dann später bedient.
Mit denen arbeiten wir zusammen.
Die sind vielleicht auch die, die unsere Kranken und Alten pflegen, weil wir gehen uns ja auch aus.
Und willst du das mit einem Roboter, der in den USA trainiert worden ist oder willst du das mit einem Roboter, der in China trainiert worden ist?
Ich muss sagen, ganz ehrlich, Von keinen von beiden hätte ich das gerne.
Weil die natürlich auch ganz andere Vorstellungen haben, wie dein Leben ablaufen soll.
Und da brauche ich nicht einen Roboter, der mir sagt, nee, heute gibt es jetzt mal keine Ahnung, keine Fleischglotze.
Das ist das einfachste Beispiel.
Oder aber eben halt sagt, ach nee, ist nicht so schlimm.
Und innen drin, dass ich selber ausgerechnet habe, der lebt so nicht mehr lange, also schleppe ich den jetzt nicht zum Arzt.
Das sind ja extreme Beispiele, die ich ausdenken kann.
Aber da fehlt mir einfach noch das Verständnis von vielen Menschen, dass natürlich einen massiven Impact auf die Länder haben wird, die nicht die Stärke haben, ein Land oder beziehungsweise eine Industrie zu bilden, die wirklich grundsätzlich in alles eingreift, was wir am Ende haben werden.
Das ist ja eine Kerntechnologie, wie Compute Power und Internet ist jetzt auch zum Strom und Wasser geworden, was ins Haus läuft.
Und Robotik ist der gleiche Bereich und AI auch.
Das schiebt einfach nur das Ding weiter nach oben.
Also ich meine, die Wunschvorstellung wäre natürlich, dass wir uns global auf gewisse Standards einigen.
Und ich glaube auch von Xi Jinping, erstaunlicherweise kamen ebenfalls diese Vorschläge, dass man gemeinsame Sachen macht, was an Ethik, was an Bias, was an Grundannahmen sozusagen in die Modelle selber quasi, wenn du so willst, hartgecodet werden muss, damit die sich alle so verhalten, dass es menschenwürdig ist in allen Bereichen.
Ich denke, das ist schon ein Grundgedanke, den man einfach mal weiterspielen könnte, wenn man, dass sich die Welt, ich will sagen, miteinander verträgt, aber dass man über ein gemeinsames Regelwerk, wenn du so möchtest, nachdenkt.
Zumal auch China, muss ich sagen, die sind in der Regulatorik immer führend gewesen auf AI-Seite.
Also das heißt, da sind wir mit unserem komischen AI-Act, der immer weiter in die Ferne gerückt wird und deren Interpretation fragwürdig ist und so weiter.
Im Mittelalter.
Also die haben schon vor Jahren zum Beispiel sehr hart reguliert, wie viel, die nannten es illegales Material, also wie viele Trainingsdaten quasi in den Modellen oder prozentual wie viele Trainingsdaten irgendwelche Bilder und so weiter aus dem Internet sein können, die nicht so ganz klingen.
Und das sind, keine Ahnung, also Videos von Gewalttaten und Dinge, wo die IP nicht geklärt ist und so weiter.
Die Ideen haben wir auch alle im AI-Act, aber dadurch, dass wir so eine komplexe Struktur in Europa haben, dauert es einfach viel zu lange.
Und die Chinesen haben natürlich den Vorteil, dass sie top-down alles durchregieren können.
Und dadurch sind sie eben wesentlich weiter.
Ich meine, das gibt dann diese ganzen philosophischen Fragen, welche Demokratieform für Innovationssprünge die geeignetste ist.
Wir sind sicherlich nicht da vorne dabei momentan.
Bei solchen Dingen wäre gemeinsame Sachen machen eigentlich der bessere Ansatz, meines Erachtens.
Aber gut, zum Abschluss...
Ich glaube, gemeinsam hast du recht.
Das sollten wir sowieso wieder besser.
Wir sollten wieder zusammenrücken.
Nichtsdestotrotz wissen wir auch, dass alle diese Technologien irgendwelche Backdoor eingebaut haben und die Chinesen da ganz groß drin sind und die Amerikaner auch.
Da müssen wir uns dessen bewusst sein.
Wenn wir selber nicht die Fähigkeiten haben, diese zu entdecken, die aufzuschlusseln und zuzumachen, wie war das jetzt mit den Fall der Jets mit Dänemark und Grönland, wo irgendwie ziemlich sicher war, dass selbst wenn die F-Nummer da aufsteigen von Dänemark, dass die es nicht schaffen, bis nach Grönland rüber zu fliegen.
Das sollten wir uns eben halt klar am Brust sein.
Klar, aber das, ich meine, meines Erachtens ist der Schlüssel dazu, Abhängigkeiten zu schaffen, auch von unserer Seite.
Das heißt, das war ja historisch auch immer so, dass wir einen gewissen Waffenstillstand hatten, weil die einzelnen Kräfte in der Welt gleichmäßig verteilt waren.
Das heißt, die waren von uns abhängig.
Zwischen China und USA ist ja ähnliche Abhängigkeit.
Also die einen haben unfassbare Schulden bei den anderen.
Dafür sind die anderen abhängig davon, dass...
die Märkte oder dass sie bei denen einkaufen, wenn du so möchtest.
Auch wir, ich meine, wir hatten einen Handelsüberschuss noch vor einigen Jahren mit China.
Das heißt, die Grundfrage ist einfach, wie wir es wieder schaffen können, dass wir technologisch so weit sind, dass die anderen Nationen oder Teile der Welt bei uns ebenfalls so einkaufen, dass wir alle voneinander abhängig sind und keiner es wagt, das System irgendwie zu irritieren oder zu destabilisieren, so wie es momentan der Fall ist.
Aber warten wir mal ab.
Ich glaube, also ich bin zuversichtlich, ich denke, es gibt immer wieder diese Innovationssprünge, in denen man auf diesen Zug nochmal wieder aufspringen kann, zumal die ganzen Modelle ja auch zu Commodity werden.
Das ist die Frage, was wir dann ultimativ daraus machen.
Aber ich möchte dich, wie alle meine Gäste am Ende der Folge, befragen, welches dein Lieb...
Blinks Buch ist, das du empfehlen würdest, weil ich immer eine Alternative zur digitalen Welt suche.
Deswegen, schieß los.
Ich glaube, eins der auch beste, die du hast gewonnen, gerade passend, ist 1984.
Von George Orwell, 1984.
Ja, erstaunlich, dass das wieder so viel Relevanz hat oder nach wie vor.
Also für alle, die es noch nicht gelesen haben oder in der Schule gezwungen wurden, es zu lesen, es ist sicherlich sehr empfehlenswert als Gedankenmodell.
Ja, super.
Vielen, vielen Dank für deine Zeit.
Ich freue mich auf euer Presse-Announcement zur Finanzierungsrunde und sowieso begrüße sehr, dass ihr als deutsches Unternehmen soweit schon gekommen seid.
Also herzlichen Glückwunsch.
Und weiterkommen werden.
Sicher.
Danke.
Cool.
Also vielen Dank, dass du dabei warst und bis bald.
Danke.
Ciao, ciao.
Ciao.