Der Markt für humanoide Roboter ist erwachsen geworden: Erstmals können Unternehmen Systeme kaufen, die tatsächlich funktionieren – wenn man weiß, was man bekommt und was man nicht bekommt.
Humanoide Roboter: Welche Systeme Unternehmen heute bereits kaufen können
Der Markt für humanoide Roboter hat eine neue Phase erreicht: Mehrere Hersteller bieten Systeme an, die nicht mehr nur als Prototypen in Labors stehen, sondern als kommerzielle Produkte erworben und in Betriebsumgebungen eingesetzt werden können. Die Preise, Fähigkeiten und Einsatzszenarien unterscheiden sich dabei erheblich.
Das aktuelle Marktangebot
Das bekannteste kommerziell verfügbare System ist derzeit Figure 02 des US-Herstellers Figure AI. Das System ist auf Lagerlogistik und einfache Montagetätigkeiten ausgelegt und wurde bereits in einer Pilotkooperation mit BMW erprobt. Ähnlich positioniert ist Apollo von Apptronik, der ebenfalls auf industrielle Anwendungen zielt und mit dem Logistikkonzern GXO zusammenarbeitet.
Chinesische Hersteller drängen zunehmend auf den Markt: Unitree Robotics bietet mit dem Modell H1 einen humanoiden Roboter ab rund 90.000 US-Dollar an – deutlich günstiger als westliche Konkurrenten, die häufig im sechs- bis siebenstelligen Bereich liegen. Das Modell 1X Neo des norwegischen Unternehmens 1X Technologies, das von OpenAI unterstützt wird, richtet sich hingegen eher an Dienstleistungs- und Serviceszenarien.
Chinesische Anbieter unterbieten westliche Konkurrenten teils um den Faktor zehn – und setzen damit den gesamten Markt unter Preisdruck.
Was diese Systeme leisten – und was nicht
Die aktuell verfügbaren Systeme bewältigen strukturierte Aufgaben in kontrollierten Umgebungen zuverlässig: Pakete greifen und umladen, einfache Montageschritte ausführen, auf Zuruf zwischen Stationen navigieren. Komplexe, unstrukturierte Umgebungen – wie sie in kleinen Handwerksbetrieben oder im direkten Kundenkontakt typisch sind – stellen die meisten Systeme noch vor erhebliche Probleme.
Weitere praktische Einschränkungen im Überblick:
- Akkulaufzeit: Je nach Modell zwischen zwei und fünf Stunden – für Dauerbetrieb sind Wechselakkus oder Ladepausen erforderlich
- Wartungsinfrastruktur: In Europa noch dünn; Support-Strukturen, wie sie für Industrieroboter von ABB oder KUKA existieren, fehlen bei den meisten neuen Anbietern weitgehend
- Umgebungsanforderungen: Optimale Leistung nur in strukturierten, kontrollierten Arbeitsbereichen
Kosten und Integrationsaufwand
Der Kaufpreis ist nur ein Teil der Gesamtkosten. Unternehmen müssen mit erheblichem Integrationsaufwand rechnen: Softwareanpassungen, Sicherheitsprüfungen nach Maschinenrichtlinie, Schulungen und gegebenenfalls bauliche Anpassungen der Arbeitsbereiche.
Branchenbeobachter schätzen, dass die Integrationskosten den Anschaffungspreis bei frühen Implementierungen regelmäßig übersteigen.
Einige Hersteller bieten neben dem Direktkauf auch Robot-as-a-Service (RaaS)-Modelle an, bei denen monatliche Nutzungsgebühren statt hoher Einmalzahlungen anfallen. Dieser Ansatz senkt die Einstiegshürde, schafft jedoch langfristige Abhängigkeiten vom jeweiligen Anbieter.
Regulatorische Rahmenbedingungen in Europa
In der EU gelten humanoide Roboter, die im beruflichen Umfeld eingesetzt werden, als Maschinen im Sinne der neuen Maschinenverordnung (EU) 2023/1230, die ab 2027 vollständig greift. Zusätzlich ist der AI Act relevant, sofern die Steuerungssysteme als Hochrisiko-KI eingestuft werden.
Unternehmen, die frühzeitig evaluieren, sollten Compliance-Anforderungen von Beginn an in die Planung einbeziehen – nicht erst beim Rollout.
Fazit: Pilotprojekte statt Massenrollout
Für deutsche Unternehmen – insbesondere in der Automobilzulieferung, Intralogistik und Leichtmontage – bieten aktuelle Systeme vor allem für eng definierte, repetitive Aufgaben in strukturierten Umgebungen einen realistischen Mehrwert. Pilotprojekte mit klar eingegrenztem Scope sind der sachgerechtere Einstieg als ein breiter Rollout.
Der Markt entwickelt sich schnell: Wer jetzt Erfahrung aufbaut, verschafft sich Wissen, das in zwei bis drei Jahren operative Relevanz haben wird.
Quelle: New Scientist Tech
