Die Zukunft der Robotik: Potenziale für Wirtschaft und Gesellschaft

Die aktuelle Aufbruchsstimmung in der Robotik basiert auf folgenden Faktoren:

Potenziale für Wirtschaft und Gesellschaft

Expertinnen und Experten sehen in der Robotik großes ökonomisches Potenzial. Den in einer acatech-Publikation veröffentlichten Prognosen zufolge steigt das globale Marktvolumen bis Ende des Jahrzehnts auf über 250 Milliarden US-Dollar. Dominiert wird der Markt danach von Servicerobotik. Aber auch für neuere Robotiktypen wie insbesondere kollaborative Roboter (Co-Bots), aber auch humanoide Universalroboter in der Produktion wird mit Zuwächsen gerechnet. Bereits in den vergangenen zehn Jahren hat sich die Roboterdichte in der Produktion weltweit nahezu verdreifacht (siehe Grafik).

Neben dem Wirtschaftsfaktor heben Expertinnen und Experten den Beitrag der Robotik zur Bewältigung großer gesellschaftlicher Herausforderungen hervor. In Deutschland und Europa entwickelte und produzierte Roboter sind für das Erreichen von technologischer Souveränität, Resilienz und Nachhaltigkeitszielen von großer Bedeutung, so die acatech-Analyse. Konkret kann KI-basierte Robotik beispielsweise zur Etablierung einer Kreislaufwirtschaft beitragen (siehe ), Menschen bei der körperlichen Rehabilitation unterstützen (siehe ) oder Fachkräfte in der Pflege entlasten (siehe Anwendungsszenario).

Deutschland ist gut aufgestellt, die Potenziale der KI-unterstützten Robotik zu realisieren: In der Forschung zeugt davon der international hohe Anteil an wissenschaftlichen Publikationen an der Schnittstelle von Robotik und KI. Innerhalb der EU, die global auf Platz drei hinter China und den USA liegt, gehört Deutschland gemeinsam mit Frankreich, Spanien und Italien zu den aktivsten Akteuren im Bereich „KI zur Weiterentwicklung der Robotik“. Beim Einsatz von klassischen Industrierobotern im Verhältnis zur Anzahl der Beschäftigten in der Fertigungsindustrie (Roboterdichte) liegt Deutschland seit Jahren weltweit auf den vorderen Plätzen – aktuell auf Platz drei hinter Südkorea und Singapur (siehe Grafik).

In kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bleibt indessen noch viel Potenzial ungenutzt. Obwohl sie mehr als die Hälfte der Nettowertschöpfung der deutschen Unternehmen ausmachen, setzten 2022 laut Statistischem Bundesamt nur 9 Prozent der kleinen und 26 Prozent der mittleren Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe Service- oder Industrieroboter ein. Die Einführung steht oft vor Herausforderungen wie der Wirtschaftlichkeit bei kleinen Stückzahlen, einem unübersichtlichen Markt zur Anschaffung von Cobots, mangelndem Know-how, Unsicherheiten bei der Integration in bestehende Prozesse oder Skepsis und Angst vor Arbeitsplatzverlust. Gleichzeitig zeigen qualitative Studien, dass viele dieser Hürden überwindbar sind – insbesondere durch Roboter, die sich flexibel, einfach und ohne tiefgehende Vorkenntnisse an neue Aufgaben und Arbeitsumfelder anpassen lassen.

  • Durchbrüche beim maschinellen Lernen
    Der technologische Fortschritt der vergangenen Jahre ist enorm und bereits im Alltag spürbar – etwa durch Verbreitung von Chatbots, die auf Sprachmodellen oder multimodalen Modellen wie GPT4o, Gemini, Claude 3.5 oder Llama 3 basieren. Auch die maschinelle Wahrnehmung verbesserte sich, etwa bei der Objekterkennung und Bildsegmentierung. Grundlage dieser Entwicklungen sind eine zunehmend leistungsfähige Hardware sowie Unmengen an Text-, Video- und Bilddaten, die via Internet zur Verfügung stehen. Zudem wurden mit Lernalgorithmen wie den Transformern große Fortschritte hinsichtlich effizienter und skalierbarer Algorithmen erzielt. 

Die Robotik profitiert von den Entwicklungen beim datengestützten maschinellen Lernen mindestens zweifach: durch die verbesserte Wahrnehmungsfähigkeit von Robotern und die Möglichkeit, diese mit Hilfe großer Sprachmodelle künftig per natürlicher Sprache zu instruieren. Dies verspricht Lösungen für bisher nicht oder nur sehr schwer lösbare Problemstellungen, etwa das Navigieren oder Handeln in komplexen, unstrukturierten Umgebungen. Zudem wird der Einsatz lernfähiger Roboter in sozialen Kontexten und in direkter Interaktion mit Menschen möglich – sei es via Sprache, Gesten oder interaktives Lernen (z.B. durch Vormachen).
  • Sinkende Kosten für Robotik-Hardware
    Grund dafür ist, dass in der Robotik heute viel mehr mit modularen Systemen gearbeitet werden kann. Zudem sinken die Preise für Roboter und einzelne Komponenten. Ein Industrieroboter, der vor zehn Jahren noch 100.000 Euro kostete, kann heute für weniger als 5.000 Euro produziert werden (hierzu auch Panel Von KI-Modellen und lernfähiger Robotik/PLS-Konferenz 2023).

Weichen für weitere Wettbewerbsfähigkeit

Damit Deutschland in der zunehmend KI-unterstützten Robotik weiterhin eine wichtige Rolle spielt, müssen die Weichen heute gestellt werden. Wichtige Anforderungen sind:

  • Möglichkeit zur Produktion von Klein- und Mittelserien von Robotern, die einfach zu programmieren sind oder ganz ohne Programmierung per Interaktion angewiesen werden können. Dies ermöglicht es auch kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sowie Handwerksbetrieben, Roboter ohne größeren (Ressourcen-)Aufwand einzusetzen (siehe ).
  • Entwicklung von Robotern, die sich an den Menschen und seine Umgebung anpassen, flexibel eine Vielzahl von Aufgaben ausführen und mit vielen Unsicherheiten umgehen können – und dabei trotzdem immer den Aspekt der funktionalen Sicherheit einbeziehen.  

Technologisch betrachtet gelten u.a. folgende Entwicklungswege als vielversprechend:

  • Kombination von Basismodellen und Robotik (siehe Interview mit Sven Behnke)
  • Lernen durch Interaktion (siehe Interview mit Dorothea Koert) und variable Autonomie (siehe Whitepaper Kompetent im Einsatz)
  • Föderiertes Lernen in der Robotik (siehe aus Whitepaper Edge AI)
  • Hybride KI und Robotik (siehe KI Kompakt – Hybride KI)