Trotz Milliardeninvestitionen in die Entwicklung humanoider Roboter glauben selbst die Unternehmen, die diese Roboter bauen, dass die Technologie derzeit überzogen beworben wird. Viele Startups, die sich auf die Schaffung von menschenähnlichen Robotern spezialisiert haben, räumen nun ein, dass ihre Systeme bisher nur einfache, vorprogrammierte Aufgaben bewältigen können – wie das Tragen von Gegenständen, das Öffnen von Türen oder das Anordnen von Objekten in einer Fabrikumgebung. Die Erwartungen, die durch mediale Berichterstattung und Investitionen aufgebaut wurden, seien deutlich höher als die aktuelle technische Leistungsfähigkeit, so mehrere Entwickler in internen Gesprächen und Branchenkonferenzen. Die Herausforderung liegt in der Komplexität der menschlichen Bewegung, des Gleichgewichts und der feinen motorischen Steuerung, die auch in einfachen Alltagssituationen erhebliche Anpassungsfähigkeit erfordern. Bisherige Roboter reagieren oft nur auf vordefinierte Szenarien und versagen bei unerwarteten Veränderungen in der Umgebung. Zudem fehlt es an ausreichend leistungsfähigen KI-Modellen, die kontextuelles Verständnis, Vorhersagevermögen und autonome Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglichen würden. Die Integration von Sensoren, Aktuatoren und Echtzeit-Steuerungssystemen bleibt technisch anspruchsvoll und kostspielig. Unternehmen wie Boston Dynamics, Agility Robotics und Figure AI, die zu den führenden Akteuren in diesem Bereich zählen, betonen, dass die Entwicklung noch in frühen Stadien stehe. Boston Dynamics, bekannt für seine dynamischen Roboter wie Atlas, räumt ein, dass derzeitige Systeme nicht in der Lage seien, in komplexen, unstrukturierten Umgebungen wie Haushalten oder öffentlichen Räumen autonom zu agieren. Agility Robotics, die mit ihrem Roboter Digit auf logistische Anwendungen setzt, betont, dass der Fokus derzeit auf der Verbesserung der Effizienz und Zuverlässigkeit in kontrollierten Umgebungen liege. Die Investitionen in den Bereich humanoider Roboter sind dennoch weiterhin hoch, mit Milliarden aus Venture-Capital und strategischen Investitionen von Tech-Riesen wie Amazon, Tesla und SoftBank. Doch die Erwartungen an eine schnelle Marktreife und breite Anwendung sind rückläufig. Viele Experten warnen davor, dass die Branche in eine „Hype-Brechstelle“ geraten könnte, wenn die technologischen Fortschritte nicht mit den Erwartungen Schritt halten. In der Branche wird zunehmend die Notwendigkeit diskutiert, realistischere Ziele zu setzen und sich auf Nischenanwendungen zu konzentrieren – etwa in der Logistik, im Gesundheitswesen oder in gefährlichen Umgebungen. Die Entwicklung von „nur für spezifische Aufgaben geeigneten“ Robotern erscheint als pragmatischere Strategie als die Suche nach einem universellen menschenähnlichen Assistenten. Branchenexperten sehen die Situation als eine typische Phase der Technologieentwicklung: Nach einem Initialhype folgt eine Phase der Realisierung. „Die Roboter sind noch nicht so intelligent oder flexibel wie die Medien uns glauben machen wollen“, sagt ein Entwickler bei einer führenden Roboterfirma. „Aber die Grundlagen werden aufgebaut – und das ist das Wichtige.“ Die Unternehmen, die sich auf humanoiden Robotern spezialisieren, sind in der Regel stark von der technologischen Vision und dem Interesse großer Investoren getragen. Boston Dynamics, ursprünglich ein Spin-off von MIT, ist mittlerweile Teil von Hyundai und konzentriert sich auf industrielle Anwendungen. Agility Robotics wurde durch Investitionen von Amazon und anderen unterstützt und arbeitet an der Skalierung von Robotern für Lagerlogistik. Figure AI, gegründet von ehemaligen Google- und OpenAI-Mitarbeitern, will KI-Intelligenz mit physischer Roboter-Plattform verbinden – doch auch hier ist der Weg zu einer alltagstauglichen Lösung noch lang. Insgesamt zeigt die Branche, dass die Vision von menschenähnlichen Robotern weiterhin lebendig ist, aber die Realität derzeit weit hinter den Erwartungen zurückbleibt. Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um zu zeigen, ob die Technologie ihre Versprechen halten kann – oder ob der Hype letztlich in Enttäuschung mündet.