Prof. Alois Knoll forscht seit über 25 Jahren an der TU München zu Robotik und KI. Im Interview erklärt er, warum echte Intelligenz einen Körper braucht, wo Deutschland bei Physical AI steht und welche Chancen humanoide Roboter für die Industrie bieten.
Physical AI: Warum Intelligenz einen Körper braucht
Große Sprachmodelle verarbeiten Text, Bilder und Code. Sie bleiben dabei im digitalen Raum gefangen. Prof. Alois Knoll bringt es auf den Punkt: 'Wir kommen mit den Systemen, die wir jetzt haben, nicht aus diesem Käfig des Cyberspace hinaus.' Sein Argument stützt sich auf die Evolution. Einfache Lebewesen stehen am Anfang. Erst mit der Fähigkeit zur Fortbewegung entwickelte sich Intelligenz.
Knoll verweist auf ein konkretes Beispiel. Die Metapher 'Knüppel zwischen die Beine werfen' versteht ein LLM nur aus Texten. Es hat die Erfahrung nie selbst gemacht. Körperliche Erfahrung liefert eine Ebene des Verstehens, die reine Textanalyse nicht ersetzen kann. Deshalb braucht es humanoide Roboter, die in der realen Welt Daten sammeln.
Schon Marvin Minsky sprach Anfang der 70er davon, dass KI bald Autos reparieren werde. Implizit setzte er dabei einen Körper voraus. Die Verbindung von KI und Robotik ist also keine neue Idee. Projekte wie Stanfords 'Shaky' aus den 60er Jahren kombinierten bereits Navigation, Planung und physische Interaktion.
Weltmodelle vs. echte Roboter: Was ist der bessere Weg?
Jan LeCuns Weltmodell-Ansatz mit über einer Milliarde Euro Investition aus Paris klingt vielversprechend. Prof. Knoll bleibt skeptisch. Die reale Welt komplett mit allen physikalischen Phänomenen virtuell nachzubilden sei aufwendiger als der direkte Weg über echte Roboter.
Aus dem Human Brain Project kennt Knoll beide Seiten. Sein Team virtualisierte Trainings für Roboter in der Neurorobotik-Plattform. Das funktionierte, war aber 'sehr, sehr mühsam'. Google brauchte 14 Roboter, die Tag und Nacht griffen, bis sie einfache Objekte aus einer Kiste heben konnten. Knolls Fazit: Die Realität bleibt der Benchmark.
Data Collection Farms in China und an der TU München zeigen den aktuellen Trend. Menschen präsentieren Robotern Objekte. Taktile Sensoren in den Fingerspitzen erfassen Greif-Daten. Diese Daten speisen Foundation Models fürs Greifen. Der Prozess ist komplex. Ein Kind braucht Monate, bis es sicher greifen kann.
Humanoide Roboter: Zwischen Showroboter und Fabrik-Einsatz
Die humanoide Robotik differenziert sich gerade aus. Unitree liefert Roboter, die sprinten und Saltos schlagen. Andere Hersteller bauen Fußball spielende Showmodelle. Eine dritte Kategorie zielt auf den industriellen Einsatz. Diese Ausdifferenzierung zeigt: Die Systeme sind robust genug für spezialisierte Aufgaben.
In der Automobilindustrie sieht Knoll konkretes Potenzial. Der Karosseriebau ist bereits zu fast 100 % automatisiert. Bei der Montage, wo der Innenraum ausgestattet wird, liegt der Automatisierungsgrad deutlich niedriger. Humanoide könnten in die Karosserie hineingreifen und Montage-Aufgaben übernehmen, sofern die Fingerfertigkeit humanoider Roboter weiter voranschreitet.
Die Frage bleibt: Braucht die Fabrik einen vollen Humanoiden? Oder reicht ein Torso auf einem mobilen Roboter mit Rollen? Treppen steigen ist in Standard-Fabriken selten nötig. Für Transport-Aufgaben zählt Kraft, nicht Fingerfertigkeit. Die Antwort hängt vom konkreten Einsatzszenario ab.
Deutschland vs. China: Exzellente Forschung, fehlende Umsetzung
Knoll konstatiert offen: China ist bei humanoiden Robotern 'zur Zeit zumindest führend'. Die Entwicklungsgeschwindigkeit dort ist enorm. Erfolgreiche europäische Startups werden aufgekauft und wandern in die USA ab. Das Kapital fehlt in Europa.
Gleichzeitig betont er Deutschlands Stärken. Exzellentes Engineering, Weltspitze in Mechatronik, starke Forschung. Die TU München baut seit 25 Jahren Robotik-Kompetenz auf. Deutschland hat die Industrie, die Daten und das Know-how. Was fehlt: Mut und Kapital für die Vermarktung. Wie schon bei Computern in den 50ern oder beim autonomen Fahren gilt: erfunden in Europa, kommerzialisiert in Amerika.
Die Roboterdichte pro Arbeitsplatz belegt Knolls Argument. Südkorea und Singapur führen weltweit und haben gleichzeitig niedrige Arbeitslosigkeit. Automatisierung vernichtet keine Jobs. Sie sichert ganze Sektoren. Ohne Roboter hätte Deutschlands Industrie im globalen Wettbewerb ein ernstes Problem.
Autonomes Fahren und das Providentia-Projekt
Mit dem Providentia-Projekt hat Knolls Team einen digitalen Zwilling der Autobahn A9 gebaut. Sensorik an der Strecke erfasst jedes Fahrzeug und jeden Fußgänger in Echtzeit. Der digitale Zwilling ermöglicht Funktionen, die heute noch fehlen: automatische Unfallmeldung innerhalb von Sekunden, vorausschauende Verkehrsinfo über 10 km Entfernung, kleinere Abstände durch Kooperation zwischen Auto- und Infrastruktur-Sensorik.
Beim autonomen Fahren sieht Knoll ein 'weiterhin offenes Rennen'. Teslas Ansatz ohne Lidar sei bislang nicht überzeugend. Wemo investiert Milliarden ohne Profitabilität. Deutsche Hersteller agieren 'sehr zurückhaltend, höflich formuliert'. Das CAS-Projekt (Central Car Server) seiner Gruppe entwickelt eine zentrale Software-Architektur für Fahrzeuge ab 2033. Knolls Vision: Die gesamte Software-Erstellung erfolgt mittelfristig ohne Menschen, außer bei Spezifikation und Regularien.
One Alpha: Knolls eigenes KI-Startup gegen Bürokratie
Neben der Forschung hat Prof. Knoll das Startup One Alpha gegründet. Ziel: Bürokratie nicht abbauen (das passiert erfahrungsgemäß nie), sondern händelbar machen. Das Unternehmen bietet KI-Mitarbeiter an, die Vorschriften durchsuchen, Formulare verarbeiten und Mittelständler bei der KI-Transformation begleiten.
Der Ansatz folgt dem Stufenmodell des autonomen Fahrens. Stufe 1: Assistenz-Systeme, die bei Vorschriften unterstützen. Stufe 2: Teil-Automatisierung einzelner Prozesse. Stufe 3: Vollständige Übertragung bestimmter Aufgaben an die Maschine. Knoll vergleicht es mit der Vermittlungstechnik. Vom 'Fräulein vom Amt' über Elektromechanik bis zum Internet. Genau so werde es auch bei intellektueller Büroarbeit laufen.
Fazit: Physical AI als Deutschlands große Chance
Prof. Alois Knoll liefert eine klare Botschaft. Die KI entwickelt sich exponentiell. Was heute unmöglich scheint, funktioniert in einem halben Jahr. Deutschland hat alle Voraussetzungen: starke Mechatronik, exzellente Forschung, industrielle Datenbasis. Was fehlt, sind Kapital und Mut.
Für junge Menschen empfiehlt Knoll: Prüft, ob eine eigene Gründung im Bereich Physical AI und Robotik euer Weg sein könnte. Der Vergleich mit Bill Gates und Steve Jobs Mitte der 70er ist bewusst gewählt. Wer jetzt einsteigt, steht am Anfang einer industriellen Revolution. Humanoide Roboter könnten für Deutschland werden, was das Auto einmal war: ein globaler Export-Schlager.
