In einer Welt, in der große Modelle aus dem Internet, Bilddatenbanken und riesigen Textmengen „unendlich wachsen“ können, sind Roboter in einer anderen Welt gefangen: Daten aus der realen Welt sind extrem knapp, teuer und nicht wiederverwendbar. Business Insider veröffentlichte einst einen scheinbar einfachen, aber äußerst aufschlussreichen Bericht…„KI-Roboter stehen vor einem Datenmangel, und ein Startup hat eine unerwartete Lösung gefunden.“

Der Bericht hebt hervor, dass die für die Interaktion von Robotern mit der realen Welt benötigten Daten im Vergleich zu den nahezu unerschöpflichen Trainingsdaten für Sprach- und Bildmodelle hinsichtlich Umfang, Struktur und Übertragbarkeit bei Weitem nicht ausreichen. Dies stellt einen zentralen Engpass für die Entwicklung intelligenter Roboter im großen Maßstab dar. Das Robotik-Startup FieldAI hat eine eigene Lösung für dieses Problem entwickelt.

Als Antwort auf die realen Einschränkungen durch unzureichendes Datenvolumen und begrenzte Struktur in der physischen Welt hat FieldAI einen Lösungsansatz gewählt, der sich vom gängigen, auf Wahrnehmung basierenden Ansatz unterscheidet.Ziel ist es, ein universelles Roboterintelligenzsystem auf Basis physikalischer Beschränkungen von Grund auf zu entwickeln, um die Generalisierungsfähigkeit und Autonomie des Roboters in realen Umgebungen zu verbessern.

Webseite des Unternehmens: https://www.fieldai.com

Das Manifest von FieldAI: Nicht nur Roboter bauen, sondern ein universelles Robotergehirn entwickeln.

In einer Zeit, in der sich die meisten Robotikunternehmen auf den Bau von Hardware und die Demonstration komplexer Bewegungen konzentrieren, hat FieldAI einen langfristigeren Ansatz gewählt und strebt nicht die Entwicklung eines spezifischen, individuellen Roboters als oberstes Ziel an.Stattdessen hat es sich zum Ziel gesetzt, ein „universelles intelligentes Robotergehirn“ zu entwickeln, das für verschiedene Robotertypen eingesetzt werden kann und sich an unterschiedliche Umgebungen anpassen kann.

Dieses universelle Gehirn wird als Feldfundamentmodelle (FFMs) bezeichnet. Es handelt sich nicht um ein einzelnes Hardwareteil oder eine Software mit einer einzigen Funktion, sondern um eine neue Art von „physikbasiertem“ Fundamentmodell, das speziell für verkörperte Intelligenz entwickelt wurde.

In einfachen Worten ausgedrückt:Der Ansatz, der der Physik Priorität einräumt, unterscheidet sich grundlegend vom traditionellen KI-Ansatz „erst erfassen, dann steuern“.FFMs priorisieren von Anfang an reale physikalische Beschränkungen, Unsicherheiten und Risiken als Hauptaufgabe des Modells, anstatt Regeln oder Steuerungen als Ausweichlösung für die Modellausgabe zu verwenden. Dies ermöglicht es Robotern, vor Ort Entscheidungen zu treffen und in unbekannten Umgebungen, beispielsweise ohne Karten, GPS oder vordefinierte Routen, ein sichereres und zuverlässigeres intelligentes Verhalten zu zeigen.

FieldAI betont selbst, dass Roboterintelligenz nicht nur die Ausführung von Verhaltensweisen umfasst, sondern vor allem die Bildung eines geschlossenen Kreislaufs mit Daten aus der realen Welt. Die während der Aufgabenausführung generierten Wahrnehmungsdaten werden kontinuierlich an das Modell zurückgeführt, um es zu trainieren, zu optimieren und iterativ weiterzuentwickeln. Dadurch kann sich die Intelligenz stetig weiterentwickeln.

Als Gründer Agha die Vision des Unternehmens erläuterte, sagte er: „Unsere Kunden benötigen weder präzise Karten noch eine Schulung; sie können einfach einen Knopf drücken, und der Roboter kann jeden Winkel der Umgebung erkunden.“

Bei der Produkteinführung von FieldAI,Roboter übernehmen in der realen Welt wichtige Aufgaben.Sie konzentrieren sich auf traditionelle Arbeitsszenarien wie Bauwesen, Logistik, Energie, Bergbau, Elektrizität und Landwirtschaft, um einen großflächigen, industriellen autonomen Betrieb zu erreichen.

Im November 2025 demonstrierte FieldAI in Zusammenarbeit mit DPR Construction den Mehrwert des KI-Systems auf einer realen Baustelle. Roboter, ausgestattet mit FieldAIs KI-System, konnten die Baustelle autonom patrouillieren, automatisch Zehntausende Fotos aufnehmen, das Gebäudeinnere scannen und großflächige Karten erstellen. Diese Daten wurden anschließend in Echtzeitinformationen für die Fortschrittsverfolgung, Risikoerkennung und Qualitätsanalyse umgewandelt. Dies sparte im Vergleich zu manuellen Inspektionen erheblich Zeit und verbesserte Sicherheit und Effizienz auf der Baustelle.

Die „realistische“ Revolution der NASA-Ingenieure

Der einzigartige technologische Ansatz von FieldAI ist zum Teil tief in der Ingenieursausbildung seiner Gründer verwurzelt.

Der Gründer und CEO des Unternehmens, Ali Agha, blickt auf eine gut dokumentierte Karriere zurück, die sieben Jahre am Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA umfasst. Er war an NASAs autonomer Marshöhlenerkundung und dem Prototyp eines kollaborativen autonomen Hubschrauber-Rover-Projekts beteiligt sowie an Forschungsarbeiten im Zusammenhang mit DARPA RACER (einem geländegängigen autonomen Fahrzeug).Bei genauerer Betrachtung dieser Projekte zeigt sich eine Gemeinsamkeit: Die Umgebung ist unberechenbar und die Kosten von Fehlern sind extrem hoch, sodass es praktisch keine Möglichkeit für menschliches Eingreifen gibt.

Aus akademischer Sicht,Ali Agha ist nicht nur ein herausragender Forscher, der an NASA-Projekten mitgearbeitet hat, sondern auch ein Wissenschaftler, der sich seit Langem persönlich mit der Erforschung zentraler Fragen der Roboterintelligenz und autonomer Algorithmen beschäftigt. Seine öffentlich zugänglichen wissenschaftlichen Leistungen belegen, dass er in zahlreichen führenden Robotikkonferenzen und -zeitschriften ein einziges Thema eingehend erörtert hat: Wie können Roboter ihre Umgebung autonom erfassen und auch bei unvollständigen Informationen zuverlässige Entscheidungen treffen?

Agha und sein Team veröffentlichten beispielsweise einen Artikel mit dem Titel „NeBula: Die Roboterautonomielösung von Team CoSTAR, die Phase II der DARPA Subterranean Challenge gewann“ im Journal of Field Robotics. Darin stellten sie NeBula systematisch vor, ein Framework für autonome Entscheidungsfindung von Robotern in komplexen und unbekannten Umgebungen. Dieses Framework kombiniert multimodale Informationen, um Risikowahrnehmung, Umgebungskartierung und Pfadplanung auch bei unvollständiger Wahrnehmung und Aufgabenunsicherheit durchzuführen.

Darüber hinaus war er an mehreren Forschungsprojekten beteiligt, deren Ergebnisse in Konferenzen und Fachzeitschriften wie den IEEE Robotics and Automation Letters veröffentlicht wurden. Beispielsweise untersuchte er in der Arbeit „Nonlinear MPC for Collision Avoidance and Control of UAVs With Dynamic Obstacles“ die Problematik der Sicherheitssteuerung und Hindernisvermeidung unbemannter Systeme in dynamischen Umgebungen. In einer weiteren Arbeit, „LAMP 2.0: A Robust Multi-Robot SLAM System for Operation in Challenging Large-Scale Underground Environments“, demonstrierte er die spezifischen technischen Details der stabilen Kartenerstellung in großflächigen Umgebungen mit eingeschränkter Wahrnehmung.

Möglicherweise entwickelte Agha innerhalb dieses Arbeits- und akademischen Kontextes ein tieferes Verständnis von Roboterintelligenz. Darauf aufbauend,FieldAI vereint führende technische Experten von renommierten Unternehmen wie DeepMind, Tesla, SpaceX, NASA und Amazon.Die gemeinsame Vision besteht darin, Roboter in die Lage zu versetzen, über längere Zeiträume stabil in der realen Welt zu arbeiten und in sich ständig verändernden Umgebungen sichere und rationale Entscheidungen zu treffen.

Der Kampf um ein universelles Roboterbetriebssystem

FieldAI wurde offiziell 2023 gegründet, doch sein Wachstum am Kapitalmarkt verlief deutlich schneller als für ein Startup üblich. Stand August 2025Das Unternehmen schloss innerhalb von weniger als zwei Jahren Finanzierungen im Wert von über 405 Millionen Dollar ab und erreichte nach der Investition eine Bewertung von rund 2 Milliarden Dollar.Darüber hinaus ist die Liste der Investoren äußerst beeindruckend und umfasst unter anderem Bezos' privates Investmentbüro, Intel Capital, Nvidias Risikokapitalsparte, Bill Gates' Investmentfonds, Samsung und weitere. Dies spiegelt nicht nur das enorme Investitionsvolumen wider, sondern auch die damit verbundenen Kapitalentscheidungen.

Für diese Investoren geht es bei der Investition in FieldAI nicht nur um die Auswahl eines bestimmten Roboterprodukts, sondern um die Wette auf eine grundlegendere und universellere Richtung für die Entwicklung intelligenter Systeme.

Reuters berichtete unter Berufung auf einen Bericht von F-Prime Capital, dass die weltweiten Investitionen in Robotik bis 2024 auf 18,6 Milliarden US-Dollar steigen werden, ein Plus von 116,1 Milliarden Billionen BDT gegenüber dem Vorjahr. Weitere Daten von F-Prime, die in der zweiten Jahreshälfte 2025 veröffentlicht wurden, zeigen, dass sich dieses Wachstum nicht verlangsamt hat: Die weltweiten Investitionen in Robotik werden voraussichtlich 2025 die Marke von 20,9 Milliarden US-Dollar überschreiten und damit einen neuen historischen Rekord aufstellen.

Darüber hinaus erlebten sowohl allgemeine als auch vertikale Märkte ein explosives Wachstum.Die Investitionen in Allzweckrobotik werden voraussichtlich von 1,9 Milliarden US-Dollar auf 4,9 Milliarden US-Dollar steigen;Vertikale Robotik, die für spezifische Anwendungsszenarien konzipiert ist, macht die Hälfte des Marktes aus, wobei ihr Marktvolumen von 8,1 Milliarden US-Dollar auf 13,2 Milliarden US-Dollar gestiegen ist.

In diesem ZusammenhangFieldAI ist nicht in der Lage, eine Wahl zwischen „allgemein“ und „vertikal“ anzubieten.Einerseits entspricht FieldAIs umfassende Investition in intelligente Allzweckroboter dem am schnellsten wachsenden Sektor der Allzweckroboter. So wie Investoren im Jahr 2025 nicht mehr mit dem Kauf einer „Maschine, die Arbeit verrichten kann“ zufrieden sind, sondern nach einer Art „Eintrittskarte“ suchen, die es allen Maschinen ermöglicht, selbstständig zu lernen. Andererseits konzentriert sich FieldAI auf die Anwendung seiner Produkte in vertikalen Szenarien und löst reale Probleme, die einen wirtschaftlichen Cashflow generieren, beispielsweise auf Baustellen, bei Inspektionen, in der Stadtlieferung und im Energiesektor. Möglicherweise erklärt dies, warum das Unternehmen gleichzeitig die Investitionen von Chip-Giganten, Technologie-Gründern und langfristigen Investoren angezogen hat.

Diese Jahre der Industrie für verkörperte Intelligenz

Wenn Innovation das Hauptthema der Robotikbranche im letzten Jahrzehnt war, wird das nächste Jahrzehnt von großflächigen Einsätzen geprägt sein. FieldAIs Ansatz zielt genau auf diesen strukturellen Wendepunkt ab. Er setzt nicht auf eine bestimmte Roboterform oder ein einzelnes Szenario, sondern auf ein skalierbares, wiederverwendbares und nachhaltig erweiterbares „universelles Robotergehirn mit Dateninfrastruktur“.

Im heutigen boomenden Feld der verkörperten Intelligenz freuen wir uns auf ein zukünftiges Roboter-Ökosystem, das so vielfältig und dynamisch ist wie das heutige Smartphone-Ökosystem und der Menschheit wirklich dient und das Leben bequemer macht.

Referenzlinks:
1.https://www.businessinsider.com/ai-robotics-data-problem-fieldai-surprising-fix-ali-agha-2025-9
2.https://robobdtw2025.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=100&
3.https://spectrum.ieee.org/autonomy-unstructured-field-ai
4.https://www.reuters.com/business/robotics-startup-fieldai-raises-314-million-new-funding-sources-say-2025-08-20/
5.https://fprimecapital.com/blog/robotics-on-the-rise-the-state-of-robotics-investment-in-2025/