H Humanoid World

Theorie & Forschung

Die wissenschaftliche Grundlage: Embodied AI, World Models, Vision-Language-Action-Modelle, Aktuatorik, Kinematik. Plus laufend aktualisierter Paper-Tracker aus den führenden Laboren (Stanford, CMU, Berkeley, MIT, ETH, TUM, Tsinghua …).

Konzepte

Foundation-Model-Landschaft 2026
Wer baut welche Robotik-Foundation-Models — der aktuelle Stand der wichtigsten VLAs und World Models (Mitte 2026).
Humanoider Roboter
Roboter mit menschenähnlichem Körperbau — zwei Beine, zwei Arme, für menschengemachte Umgebungen.
Regeln für humanoide Roboter-Wettkämpfe: Kampf, Fußball, Rennen und Robotersport
Der große Regelvergleich für URKL, World Humanoid Robot Games, RoboCup, FIRA HuroCup, ROBO-ONE und humanoide Laufwettbewerbe.
Bipedale Fortbewegung
Zweibeiniges Gehen und Laufen — die Königsdisziplin der Humanoid-Robotik.
Cross-Embodiment
Ein KI-Modell steuert verschiedene Roboterkörper — Daten werden übertragbar.
Figure Helix
Das hauseigene Vision-Language-Action-Modell von Figure AI mit „System 1 / System 2"-Architektur.
Gemini Robotics
Googles Familie von Robotik-Foundation-Models — ein VLA plus ein „denkendes" Embodied-Reasoning-Modell.
Imitation Learning
Roboter lernen aus menschlichen Demonstrationen — etwa per Teleoperation aufgezeichnet.
LeRobot & SmolVLA (Hugging Face)
Hugging Faces offenes Ökosystem für Roboterlernen — inklusive eines VLAs, das auf Consumer-Hardware läuft.
NVIDIA Cosmos
NVIDIAs offene World Foundation Models — gelernte „Welt-Simulatoren" zur Generierung synthetischer Trainingsdaten.
NVIDIA Isaac GR00T
NVIDIAs offene Foundation-Model-Familie speziell für humanoide Roboter.
Open X-Embodiment & RT-X
Gemeinsamer Datensatz und Modelle von 30+ Laboren — der Beweis, dass ein Modell viele Roboterkörper steuern kann.
Physical AI
Sammelbegriff für KI, die in der physischen Welt handelt — geprägt v. a. von NVIDIA.
Physical Intelligence (π-Modelle)
Die π-Modellfamilie des Startups Physical Intelligence — generalistische, teils offene VLAs als „Gehirn" für viele Roboter.
Reinforcement Learning (RL)
Lernen durch Versuch, Irrtum und Belohnung — Standard für Roboter-Lokomotion.
Robotik-Foundation-Model
Ein großes, breit vortrainiertes Basismodell für viele Roboter und Aufgaben — das „GPT für Robotik".
Sim2Real
Transfer von in Simulation gelernten Fähigkeiten auf den realen Roboter.
Skild Brain
Das „omni-bodied" Foundation-Model des Startups Skild AI — ein Gehirn für beliebige Roboterkörper.
Embodied AI
KI, die über einen physischen Körper lernt und mit der realen Welt interagiert.
Roboterkämpfe und Ethik: Dürfen humanoide Roboter gegeneinander kämpfen?
Roboter fühlen keinen Schmerz. Trotzdem berühren Kämpfe mit menschenähnlichen Maschinen Fragen zu Gewaltbildern, Sicherheit, Verantwortung und militärischer Doppelnutzung.
Vision-Language-Action-Modell (VLA)
KI-Modell, das Bild + Sprache direkt in Roboteraktionen übersetzt.
World Model
Internes, lernendes Modell der Welt, mit dem ein Roboter Handlungsfolgen vorhersagt.

Paper-Tracker