Der Aufstieg physischer KI
Neue Ära für die Industrierobotik durch Physical AI
Physical AI verwandelt die Industrierobotik von starrer Automatisierung in adaptive, intelligente Systeme, die in Echtzeit beobachten und entscheiden können. Dieser Wandel erhöht die Anforderungen an Rechenleistung, Integration, Wärmemanagement und Cybersicherheit.
Bewältigen lassen sich die Herausforderungen durch KI-optimierte Robotersteuerungen, ROS-2-basierte Softwareintegration, robustes Wärmemanagement, sicheres Flottenmanagement und ein Ecosystem aus geprüften Technologiepartnern.
Die Robotikbranche durchläuft einen strukturellen Wandel, der weit über schnellere Prozessoren oder inkrementelle Hardware-Upgrades hinausgeht. Jahrzehntelang waren Industrieroboter für Wiederholungsaufgaben ausgelegt und arbeiteten in streng kontrollierten Umgebungen, in denen Vorhersehbarkeit für Zuverlässigkeit sorgte.
Dieses Paradigma weicht nun Physical AI - Robotern, die in der Lage sind, ihre Umgebung wahrzunehmen, das Wahrgenommene zu interpretieren und ihre Handlungen in Echtzeit anzupassen. Anstatt für jedes erdenkliche Szenario programmiert zu werden, werden Maschinen zunehmend darauf trainiert, dynamische Umgebungen zu interpretieren. Dieser Wandel stellt die bedeutendste Entwicklung in der Industrierobotik dar, seit programmierbare Roboterarme die Automobilfertigung revolutioniert haben.
Parallel dazu entwickeln sich auch die Wirtschaftsmodelle weiter. Robots-as-a-Service (RaaS) verlagert die Beschaffung von Investitionsausgaben (CAPEX) hin zu Betriebsausgaben (OPEX) und ermöglicht so einen skalierbaren Einsatz. Low-Code- und No-Code-Entwicklungsumgebungen senken die technischen Hürden. In intelligenten Fabriken laufen Schichten ohne menschliches Eingreifen. Reshoring-Strategien setzen auf Automatisierung, um Arbeitskosten auszugleichen und zugleich die Resilienz der Lieferkette zu stärken.
Industrieroboter bei der Arbeit: Karosseriemontage in einem Automobilwerk.
In den Bereichen Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Gastronomie wachsen die Erwartungen: Roboter müssen in komplexen, unvollkommenen Umgebungen zuverlässig arbeiten - nicht nur unter kontrollierten Laborbedingungen.
Gleichzeitig entwickelt sich auch die Robotik-Hardware selbst weiter. Die Branche bewegt sich weg von generischen Embedded-Systemen hin zu anwendungsspezifischen KI-Plattformen. Roboter sind keine isolierten Werkzeuge mehr, sondern intelligente, vernetzte Endgeräte in Unternehmen, die eine Verbindung mit hoher Bandbreite wie etwa Wi-Fi 6 und Wi-Fi 7 benötigen - für die Flottenkoordination, Over-the-Air-Updates und die Integration in intelligente Fabrik- und Lagermanagementsysteme.
Herausforderungen für Roboterhersteller durch Physical AI
Der Aufstieg von Physical AI erhöht die technische Komplexität für Roboterhersteller erheblich. Die erste große Hürde besteht darin, KI-Logik in präzise physische Handlungen umzusetzen – die sogenannte Physical-AI-Lücke. Das Manipulieren unregelmäßiger Objekte, das Navigieren auf unebenen Oberflächen, die Synchronisierung multimodaler Sensordaten und die sichere Interaktion mit Menschen erfordern eine tiefe Integration zwischen KI-Modellen, Sensorsystemen, Embedded-Computing und mechanischer Steuerung.
Die Anforderungen an die Datenverarbeitung steigen massiv an. Hochauflösende Vision-Systeme, 3D-Tiefenkameras, Lidar, IMUs (Inertial Measurement Units) und multimodale KI-Modelle erzeugen riesige Datenströme, die lokal verarbeitet werden müssen, um Latenzzeiten zu vermeiden. Edge-Plattformen müssen Leistung auf Rechenzentrumsniveau in kompakten, thermisch begrenzten Robotergehäusen liefern, die oft batteriebetrieben und mobil sind. Die Ausführung multimodaler KI-Modelle, wie etwa Bild-Sprache-Systeme, direkt im Roboter erfordert enorme lokale Rechenleistung. Eine Cloud-Abhängigkeit ist schlichtweg keine Option, wenn es auf Millisekunden ankommt.
Thermische und energetische Einschränkungen sind von entscheidender Bedeutung. Hochleistungs-KI-Chips erzeugen in geschlossenen Gehäusen erhebliche Wärme. In Humanoiden und AMRs wird diese Wärme in kompakten, batteriebetriebenen Chassis eingeschlossen. Die Balance zwischen Leistung, Gewicht und Akkulaufzeit zur Bewältigung kompletter Schichten in der Industrie führt zu dem, was viele Ingenieure als das »Wärme-Leistungs-Paradoxon« bezeichnen.
Advantech bietet Industrie-PCs und Boards für die Robotik mit Prozessoren von Intel, Nvidia und Qualcomm an.
Die Komplexität der Integration verschärft das Problem zusätzlich. Die Stabilisierung von Kameratreibern, die Synchronisierung von Lidar- und Bildverarbeitungsdaten, die Verwaltung von Echtzeit-SLAM-Pipelines und die Gewährleistung eines deterministischen Timings über alle Subsysteme hinweg erfordern einen enormen Engineering-Aufwand. Die Robotikentwicklung erfordert heutzutage die Verwaltung von ROS-2-Umgebungen (Robot Operating System), KI-Beschleunigungsbibliotheken, Sensortreibern und Middleware-Schichten. Für viele Hersteller wird die Integration zum eigentlichen Engpass, nicht die Innovation. Diese versteckte Belastung wird oft als »Integrationssteuer« bezeichnet – die erhebliche Entwicklungszeit, die allein dafür aufgewandt wird, unterschiedliche Systeme zuverlässig miteinander kommunizieren zu lassen.
Roboter werden zudem zu vernetzten Endpunkten in Unternehmen. Weil sie sich von Werkzeugen zur Infrastruktur entwickeln, wird die Cybersicherheit zu einem unentbehrlichen Faktor. Die Einhaltung von Regularien wie Cyber Resilience Act und IEC 62443 erfordert von Anfang an eine sichere Hardware und ein umfassendes Lebenszyklusmanagement. Eine vernetzte Roboterflotte stellt eine potenzielle Angriffsfläche in Fabriken, Krankenhäusern oder Logistikzentren dar.
Wenn Roboterhersteller ihre größten Herausforderungen beschreiben, heben sie immer wieder dieselben Themen hervor: KI wird immer leistungsfähiger, Systeme werden komplexer, Entwicklungszeitpläne verkürzen sich, und die Erwartungen an die Zuverlässigkeit steigen.
Lösungen von Advantech
Hier positioniert sich Advantech nicht nur als Hardware-Lieferant, sondern als »Hardware-Brain« und Software-Integrator, der fortschrittliche KI-Anwendungen mit robusten Industrieumgebungen verknüpft.
Die Robotersteuerung AFE-A702 als Box-IPC.
Um die Lücke bei Physical AI zu schließen, bietet Advantech Robotersteuerungen wie AFE-A702 und ASR-A702 an, die auf Nvidia-Jetson-Thor-Plattformen beruhen. Diese bieten eine hohe KI-Rechenleistung und ermöglichen SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) in Echtzeit, multimodale Wahrnehmung und Sensorfusion direkt im Roboter, ohne Abhängigkeit von der Cloud. Anstatt KI als Zusatzkomponente zu betrachten, wird die Rechenplattform zum eigentlichen kognitiven Motor des Roboters.
Die Plattformen sind speziell für Robotik-Workloads konzipiert. Sie bieten dedizierte Robotik-I/O-Schnittstellen, darunter mehrere GMSL-Kamerakanäle (Gigabit Multimedia Serial Link), sowie USB-3.x-, PoE- und Ethernet-Anschlüsse für 2D/3D-Kameras und Lidar. Darüber hinaus verfügen ASR/AFE-Robotersteuerungen über integrierte IMU-Sensoren und einen isolierten CAN-Bus für Motorantriebe. Um den Integrationsaufwand zu verringern, bietet Advantech Software-Treiber für Kameras/Lidar sowie Board-Support-Package-Updates an, die die Integration auf Kernel-Ebene von Wochen auf Minuten reduzieren. Was früher ein umfangreiches Treiber-Debugging erforderte, wird nun zu einem optimierten Bereitstellungsprozess.
Die Robotersteuerung ASR-A702 als Board.
Das Thermomanagement ist direkt ins Design integriert. Viele Robotersteuerungen nutzen lüfterlose Architekturen, bei denen das Aluminiumchassis als Kühlkörper fungiert und die internen Komponenten thermisch an das Außengehäuse koppelt. Die Validierung für einen weiten Temperaturbereich von -40 °C bis 85 °C, Burn-in-Tests und HALT-Tests (Highly Accelerated Life Testing) sorgen für eine 24/7-Zuverlässigkeit unter wiederholter thermischer Belastung. Die Optimierung der Performance pro Watt - unter Nutzung von Architekturen von Partnern wie Intel und Qualcomm - unterstützt den Batteriebetrieb über die gesamte Schicht für mobile Roboter.
Die Robotic Suite von Advantech bietet eine konsistente ROS-2-Entwicklungsumgebung für Embedded-IPCs des Unternehmens. Sie installiert eine passende ROS-2-Distribution auf Basis einer Ubuntu-Version (z.B. ROS 2 Foxy für Ubuntu 20.04 und ROS 2 Humble für Ubuntu 22.04) und bietet ein containerisiertes Framework zur Vereinfachung der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von ROS-Systemen und vorvalidierten peripheren Sensoren.
Für autonome Geländefahrzeuge eignet sich das Board ASR-A701.
Die Robotic Suite bietet zudem Add-on-Dienste in Containern, etwa SUSI (Secure and Unified Smart Interface), Industrieprotokolle (Modbus und OPC UA), eine ROS-2-Datenbank und DeviceOn (zentrale Fernverwaltung). Entwickler können die ROS-2-Umgebung leicht einrichten und so schnell mit der Entwicklung ihrer Roboteranwendungen auf verschiedenen Advantech-Plattformen mit unterschiedlicher Rechenleistung und SoC-Architektur beginnen.
Sicherheit ist auf Hardware-Ebene integriert und entspricht den Regularien CRA und IEC 62443. Über die DeviceOn-Plattform können Hersteller ihre Flotten aus der Ferne verwalten, Over-the-Air-Software-Updates bereitstellen, den Batteriezustand überwachen, Diagnosen durchführen und den Wartungsbedarf für weltweite Einsätze über ein zentrales Dashboard vorhersagen.
Auch der Box-IPC AFE-R750 bietet sich für autonome Geländefahrzeuge an.
Das Robotik-Portfolio von Advantech zeichnet sich dadurch aus, dass es nicht jeden Roboter in dasselbe Hardware-Korsett zwängt. Anstatt einen generischen Embedded-PC anzubieten, baut Advantech anwendungsspezifische Controller, die jeweils für einen bestimmten Robotereinsatz konzipiert sind.
Für autonome Geländefahrzeuge beispielsweise sind Robustheit, starke KI-Wahrnehmung und zuverlässige Connectivity mit hoher Bandbreite unerlässlich; Plattformen wie ASR-A701 / AFE-R750, angetrieben vom Nvidia-Jetson-Orin-AGX-NX mit einer Leistung von bis zu 275 TOPS, ermöglichen die Sensorverarbeitung in Echtzeit in rauen Umgebungen.
Kompakt und leicht ist das Board ASR-D501; es eignet sich daher unter anderem für Drohnen.
Drohnen erfordern ein völlig anderes Verhältnis von Gewicht, Größe und Energieeffizienz. Der ASR-D501, basierend auf dem Dragonwing QCS6490 von Qualcomm, bietet 12 TOPS in einer kompakten Bauform, die für Inferenzanwendungen in der Luftfahrt optimiert ist.
AMR-Stapler für Lagerumgebungen profitieren von ausgewogener Leistung und Energieeffizienz. Der ASR-A503/AFE-A503, angetrieben vom Qualcomm-IQ-9075M, liefert 100 TOPS und ist speziell auf Logistik-Workflows zugeschnitten. Reinigungsroboter setzen auf kosteneffiziente Flexibilität, wobei der AFE-R770 Intel-Core-Prozessoren mit optionalen KI-Beschleunigungsmodulen kombiniert. Transport-AMRs und -AGVs lassen sich bedarfsgerecht von Intel-Core-Ultra- bis hin zu Rockchip-RK3588-Plattformen skalieren, um eine passgenaue Leistung ohne Überdimensionierung sicherzustellen.
Auf Logistik-Workflows zugeschnitten ist das Board ASR-A503.
In der höchsten Kategorie erfordert die humanoide Robotik volle Physical-AI-Fähigkeiten. Der von Nvidia-Jetson-T5000 und Jetson-T4000 angetriebene ASR-A702/AFE-A702 liefert bis zu 2070 TOPS und bringt damit KI-Leistung auf Rechenzentrumsniveau direkt in den Roboter. Jetson-AGX-Orin-Konfigurationen bieten skalierbare Alternativen für heutige KI-Anwendungen.
Über das gesamte Portfolio hinweg ist Connectivity von grundlegender Bedeutung. Die Wi-Fi-6E- und Wi-Fi-7-M.2-Module von Advantech sorgen dank ihrer Connectivity mit geringer Latenz für eine nahtlose Flottenkoordination und Unternehmensintegration.
Auch der Box-IPC AFE-A503 eignet sich für Logistik-Workflows.
Im Wesentlichen passt Advantech den Controller an die jeweilige Anwendung an und ermöglicht es Herstellern so, sich auf Differenzierung und KI-Innovationen statt auf Hardware-Kompromisse zu konzentrieren.
Technologiepartner-Ecosystem für schnelle Entwicklung
Die Ecosystem-Strategie von Advantech vernetzt Halbleiteranbieter, Sensorhersteller und Robotikentwickler, um die Markteinführung zu beschleunigen. Durch die enge Zusammenarbeit mit Halbleiterpartnern stellt Advantech den frühzeitigen Zugang zu KI-Beschleunigungsbibliotheken und optimierten Software-Stacks sicher. Allianzen mit Kamera-, Lidar- und IMU-Anbietern stellen sicher, dass Sensoren innerhalb der Robotic Suite vorvalidiert sind und von Treibern unterstützt werden. So entsteht eine einheitliche Hardware-Software-Pipeline, die speziell für Robotik-Workloads ausgelegt ist.
David Ramos, Advantech: »Physical AI versetzt Roboter in die Lage, ihre Umgebung wahrzunehmen, das Wahrgenommene zu interpretieren und ihre Handlungen in Echtzeit anzupassen.«
Dieses Ecosystem-basierte Modell beseitigt Hürden bei der Sensorintegration und verringert das Entwicklungsrisiko. Anstatt sich mit instabilen Treibern oder Latenzproblemen auseinanderzusetzen, bekommen Hersteller ein validiertes, produktionsreifes Framework.
In Europa bietet das Advantech-Engineering-Center in Germering bei München lokalisierte Design-in-Services an. Dazu gehören Anpassung von Trägerplatinen, thermische Modellierung für extreme Umgebungen, Unterstützung bei der mechanischen Integration, regulatorische Unterstützung für die CE-Kennzeichnung sowie Cybersecurity-Compliance. Architekten für Robotiksysteme und KI-Spezialisten helfen Herstellern dabei, den Übergang von Laborprototypen zu serienreifen Robotersystemen zu meistern.
Der Autor
David Ramos ist Deputy EIoT Regional Manager for Iberia, Italy & Greece bei Advantech.
