Physical AI

KI verlässt den Bildschirm und greift in die reale Welt ein. Was Physical AI bedeutet, wo sie heute schon eingesetzt wird und warum Karlsruhe bei dieser Entwicklung eine wichtige Rolle spielt. Jahrelang lebte Künstliche Intelligenz vor allem auf dem Bildschirm. Sie schrieb Texte, beantwortete Fragen, empfahl Filme oder übersetzte Sprachen. Das alles ist beeindruckend, aber es blieb meist digital. KI analysierte Informationen und erzeugte Inhalte, griff aber nicht selbst physisch in die Welt ein. Das ändert sich gerade. Mit dem Begriff Physical AI beschreiben Fachleute KI-Systeme, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern ihre Umgebung wahrnehmen, daraus Schlüsse ziehen und anschließend in der realen Welt handeln. Solche Systeme bewegen Roboterarme in Fabriken, unterstützen autonome Fahrzeuge und Fahrerassistenzsysteme, navigieren Transportroboter durch Lagerhallen oder entlasten Pflegepersonal im Krankenhaus. Der Unterschied zu bisheriger KI Um zu verstehen, warum Physical AI ein so großer Schritt ist, hilft ein einfaches Bild. Bisherige KI war wie ein sehr kluger Mensch, der im Büro sitzt, Berichte schreibt und Ratschläge gibt, aber nie aufsteht. Physical AI ist derselbe kluge Mensch, der jetzt aufsteht, die Tür öffnet und selbst anpackt. Konkret bedeutet das: Ein Physical-AI-System nimmt über Kameras, Mikrofone, Sensoren oder andere Messsysteme seine Umgebung wahr. Es wertet diese Informationen in sehr kurzer Zeit aus und entscheidet, welche Bewegung als Nächstes sinnvoll ist. Daraus entsteht ein ständiger Kreislauf aus Wahrnehmen, Verstehen und Handeln, oft in Echtzeit. Ein Roboter, der eine Schraube aufnehmen soll, erkennt zunächst Form und Lage des Objekts. Dann plant er seine Bewegung, greift präzise zu und passt seinen Griff an, wenn die Schraube etwas anders liegt als erwartet. Das klingt einfach, war für Maschinen aber lange eine enorme Herausforderung, weil reale Umgebungen unübersichtlich, veränderlich und voller Ausnahmen sind. Wo Physical AI heute schon funktioniert Physical AI ist längst nicht mehr nur ein Laborprojekt. Laut einer aktuellen Umfrage des Digitalverbands Bitkom setzen 6 Prozent der deutschen Industrieunternehmen entsprechende Anwendungen bereits ein, 28 Prozent planen ihren Einsatz. Auch außerhalb der klassischen Industrie entstehen Anwendungen, etwa in Mobilität und Logistik, im Gesundheits- und Pflegebereich oder im Energiesektor. In der Logistik fahren autonome Roboter durch Lagerhallen, erkennen Pakete, weichen Hindernissen aus und wählen Routen, ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt vorgibt. In der Energieversorgung prüfen KI-gestützte Drohnen und Kletterroboter Windräder, Solaranlagen oder Hochspannungsleitungen auf Schäden, die für Menschen schwer oder gefährlich zu erreichen wären. Im Gesundheitswesen können Transportroboter Medikamente, Proben oder Wäsche auf die richtige Station bringen und Pflegekräfte von zeitraubenden Routinewegen entlasten. Im Straßenverkehr verarbeiten moderne Fahrzeuge Kameradaten, Radarsignale, Lidar-Informationen und Kartenmaterial, um Verkehrssituationen zu erkennen und Fahrentscheidungen vorzubereiten oder, je nach System und Einsatzgebiet, umzusetzen. Der ChatGPT-Moment der Robotik Einen Namen hat diese Entwicklung auch durch Jensen Huang bekommen, den Chef des Chip-Konzerns NVIDIA. Auf der CES 2026 erklärte er, der „ChatGPT-Moment“ für Physical AI sei da. Gemeint ist ein ähnlicher Durchbruch, wie ihn generative KI im Jahr 2022 für Sprache, Texte und Bilder ausgelöst hat. Was damals für viele überraschend am Bildschirm sichtbar wurde, erreicht nun Schritt für Schritt die physische Welt. Maschinen sollen nicht mehr nur einzelne Signale erkennen, sondern Situationen verstehen, aus Erfahrung lernen und Handlungen selbstständig planen. Für die Robotik ist das ein entscheidender Übergang: vom programmierten Automaten zum lernenden System, das flexibler auf seine Umgebung reagieren kann. Karlsruhe ist mittendrin Für Karlsruhe ist Physical AI kein abstraktes Thema aus der Ferne. Am Karlsruher Institut für Technologie forscht seit Jahrzehnten ein international sichtbares Team an humanoider Robotik. Die ARMAR-Roboter, entwickelt von Prof. Dr.-Ing. Tamim Asfour und seinem Team, stehen für Roboter, die mit Menschen interagieren, von ihnen lernen und einfache Alltagsaufgaben ausführen können. Asfour leitet die Forschungsgruppe High Performance Humanoid Technologies am KIT und ist Sprecher des Robotics Institute Germany, des nationalen Forschungsverbunds für KI-basierte Robotik. Dass Karlsruhe dabei eine zentrale Rolle spielt, ist kein Zufall: Der Standort verbindet eine lange Tradition in Robotik und Informatik mit starker KI-Forschung, industriellen Anwendungen und einem aktiven Innovationsumfeld. Großes Potenzial, offene Fragen Physical AI kann helfen, dort Aufgaben zu übernehmen, wo Arbeitskräfte fehlen, Tätigkeiten besonders gefährlich sind oder Routineprozesse viel Zeit binden. Das gilt für die Pflege ebenso wie für Produktion, Logistik, Energieversorgung oder Katastrophenschutz. Eine Capgemini-Studie unter Führungskräften großer Organisationen zeigt, dass rund zwei Drittel Physical AI in den kommenden drei bis fünf Jahren eine hohe Priorität einräumen oder erwarten, dass entsprechende Systeme in diesem Zeitraum vom Pilotprojekt in größere Anwendungen übergehen. Gleichzeitig bleiben wichtige Fragen offen. Wer haftet, wenn ein autonomer Roboter einen Fehler macht? Wie müssen Sicherheitsstandards aussehen, wenn Maschinen direkt neben Menschen arbeiten? Welche Daten dürfen solche Systeme erfassen? Und wie entsteht Vertrauen bei den Menschen, die täglich mit ihnen umgehen? Diese Fragen werden nicht allein in Forschungslaboren beantwortet. Sie brauchen den Dialog zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft.

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