Südkorea hat am 3. November 2026 eine nationale Einrichtung zur Erfassung von Trainingsdaten für humanoide Roboter eröffnet. Die AI Humanoid Data Factory wird vom Korea Institute of Machinery and Materials (KIMM) gemeinsam mit dem Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) betrieben. Auf rund 1.000 Quadratmetern stehen zunächst zwölf humanoide Roboter zur Verfügung. Eine Erweiterung auf 25 Systeme ist geplant.
Die Einrichtung soll Daten für die Entwicklung von KI-Modellen sammeln, mit denen Roboter alltägliche und industrielle Aufgaben erlernen können. Anders als eine gewöhnliche Roboterfabrik produziert sie keine Serienmaschinen für Kunden. Ihr wichtigstes Produkt sind aufgezeichnete Bewegungen, Sensordaten und überprüfbare Arbeitsabläufe.
Nach Angaben des südkoreanischen Wissenschaftsministeriums handelt es sich um die erste öffentliche Datenproduktionsanlage des Landes, die speziell auf zweibeinige humanoide Roboter ausgerichtet ist. Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen sollen die Infrastruktur ab Ende 2027 schrittweise nutzen können.
Zwölf Roboter sammeln Daten auf zwei Etagen
Die neue Anlage befindet sich am Hauptstandort des KIMM in Daejeon. Sie erstreckt sich über zwei Etagen und rund 1.000 Quadratmeter.
Zur Eröffnung demonstrierten die Forscher verschiedene Arbeitsabläufe. Roboter nahmen Gegenstände aus einem Kühlschrank, hantierten mit Wäsche, bearbeiteten Objekte auf einem Sofa und betätigten Bedienelemente in einem Fahrzeuginnenraum.
Die Aufgaben wurden zunächst mit menschlicher Fernsteuerung ausgeführt. Bediener steuerten die Bewegungen der Roboter, während Kameras und weitere Sensoren die Aktionen aufzeichneten.
Für die KI-Entwicklung sind solche Aufnahmen wertvoll, weil sie neben dem gewünschten Ergebnis auch die dafür erforderlichen Bewegungen enthalten.
Ein Modell kann dadurch lernen, welche Aktionen unter bestimmten räumlichen Bedingungen ausgeführt werden. Dazu gehören etwa die Annäherung an einen Gegenstand, die Bewegung der Hände und der richtige Zeitpunkt zum Greifen.
Die demonstrierten Tätigkeiten waren keine vollständig autonomen Arbeitseinsätze. Die Eröffnung zeigte vor allem, wie die Einrichtung Trainingsbeispiele erzeugen soll.
Vom menschlichen Eingriff zum trainierten Robotermodell
Die Datenfabrik ist als wiederholbarer Lernprozess aufgebaut.
Im ersten Schritt wird eine Aufgabe von einem Menschen ferngesteuert. Die Bewegungen des Roboters und die Veränderungen in der Umgebung werden synchron aufgezeichnet.
Anschließend können die Daten zum Training sogenannter Vision-Language-Action-Modelle verwendet werden. Diese Systeme verbinden visuelle Wahrnehmung, Aufgabenbeschreibungen und Roboterbewegungen.
Im nächsten Schritt wird das trainierte Modell wieder auf einem Roboter getestet. Dabei soll sichtbar werden, ob die Maschine die erlernte Aufgabe eigenständiger ausführen kann.
Neue Versuche und Fehler liefern wiederum Daten für die weitere Modellverbesserung.
Dieses Verfahren unterscheidet sich von reinen Videodatensätzen. Weil ein physischer Roboter während der Demonstration tatsächlich bewegt wird, lassen sich auch roboterspezifische Informationen über Gelenke und Aktionen erfassen.
Dennoch ist nicht jede aufgenommene Bewegung automatisch für das Training geeignet. Fehlerhafte Demonstrationen, unvollständige Sensordaten oder unterschiedliche Roboterkonfigurationen können die Qualität beeinflussen.
Das KIMM hat bislang keine vollständigen Kennzahlen zur geplanten Datenproduktion pro Tag, zu den Kosten pro aufgezeichneter Stunde oder zur Erfolgsrate der anschließend trainierten Modelle veröffentlicht.
KAIROS soll von den neuen Daten profitieren
Die Einrichtung ist mit der Entwicklung der südkoreanischen Humanoidenplattform KAIROS verbunden.
Das KIMM entwickelt den Roboter als nationale Forschungsplattform. Die erste vollständige Version ist nach Angaben des Instituts für April 2027 vorgesehen.
Bei der Eröffnung wurden Fortschritte bei der Handhabung von Gegenständen und bei der Ganzkörperbewegung gezeigt.
Eine gemeinsame Plattform könnte es Forschungsteams erleichtern, Datensätze und Steuerungsmodelle unter vergleichbaren Bedingungen zu testen. Das ist besonders dann sinnvoll, wenn mehrere Institute an denselben Grundfähigkeiten arbeiten.
Die bloße Verfügbarkeit einer standardisierten Hardware löst allerdings nicht alle Probleme des Robot Learning. Unterschiede zwischen realen Aufgaben, Kontaktkräften und der Beschaffenheit von Gegenständen bleiben bestehen.
Deshalb ist neben der Menge der Trainingsdaten auch entscheidend, wie vielfältig die Aufgaben sind und wie zuverlässig neue Modelle auf bisher unbekannte Situationen reagieren.
Öffentliche Infrastruktur statt eines einzelnen Unternehmensprojekts
Die Datenfabrik gehört zu einer breiteren südkoreanischen Strategie für Physical AI. Das Wissenschaftsministerium unterstützt das Projekt im Rahmen des K-Moonshot-Programms, das KI für zwölf nationale Entwicklungsaufgaben nutzen soll.
Die Regierung möchte Kompetenzen bei humanoider Hardware, Robotikmodellen und der industriellen Nutzung stärker im eigenen Land aufbauen.
Ein Ziel ist es, die Abhängigkeit von ausländischen Datenbeständen und KI-Modellen zu verringern. Die Einrichtung soll dafür langfristig nicht ausschließlich den beteiligten Forschungsinstituten zur Verfügung stehen.
Eine öffentliche Öffnung für Unternehmen, Hochschulen und weitere Forschungseinrichtungen ist ab Ende 2027 vorgesehen. Bis dahin steht zunächst der Aufbau der Erfassungskapazität und die Weiterentwicklung der eingesetzten Roboter im Mittelpunkt.
Die offizielle Mitteilung des südkoreanischen Wissenschaftsministeriums beschreibt die Datenfabrik als gemeinsamen Baustein für die nationale Humanoidenentwicklung.
Auch private Unternehmen bauen eigene Datenfabriken auf
Die staatliche Initiative entsteht in einem Markt, in dem Robotikdaten zunehmend als eigenständige Leistung angeboten werden.
Das chinesische Unternehmen GenRobot hat Anfang November eine Finanzierung von 100 Millionen Dollar bekannt gegeben. Es liefert nach eigenen Angaben inzwischen mehr als eine Million Stunden nutzbarer Trainingsdaten pro Quartal. Die GenRobot-Analyse von Humanoid Insider beschreibt das Geschäftsmodell.
Die beiden Einrichtungen unterscheiden sich in ihrer Struktur. GenRobot bietet Datenerfassung als kommerzielle Dienstleistung an. Die südkoreanische Datenfabrik soll dagegen eine gemeinsam nutzbare Forschungsinfrastruktur schaffen.
Auch in den USA betreibt Tutor Intelligence eine eigene Datenerfassungsanlage und sammelt zusätzlich Erfahrungen mit Robotern im laufenden Kundenbetrieb.
Für Deutschland ist die Entwicklung interessant, weil Datenzugang und gemeinsame Testumgebungen auch für europäische Forschungsinstitute und Industrieunternehmen an Bedeutung gewinnen. Eine nationale Datenfabrik könnte verhindern, dass kleinere Robotikentwickler sämtliche Erfassungsanlagen selbst finanzieren müssen.
Der Nutzen der neuen koreanischen Einrichtung wird sich nicht allein an der Zahl der installierten Roboter messen lassen. Entscheidend wird sein, welche Datensätze tatsächlich verfügbar gemacht werden und ob sich damit neue Fähigkeiten auf realer Hardware nachweisen lassen.