Das Zürcher Robotik-Startup Enact Intelligence hat eine Pre-Seed-Finanzierung über 30 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um Roboter mit einem besseren Gefühl für Kraft und Berührung auszustatten. Das entspricht rund 26,8 Millionen Euro. Die am 22. Oktober 2026 bekannt gewordene Finanzierung wird von redalpine und Notion Capital angeführt.
Zu den weiteren Investoren gehören firstminute capital sowie prominente KI-Forscher und Unternehmer, darunter Yann LeCun, Mistral-Mitgründer Arthur Mensch und Hugging-Face-Mitgründer Thomas Wolf.
Enact entwickelt einen ungewöhnlichen Ansatz für Physical AI: Statt ausschließlich auf Kameras oder zusätzlich angebrachte Tastsensoren zu setzen, sollen die Roboter Kontaktkräfte über ihre eigenen Antriebe erfassen. Dafür entwickelt das Unternehmen sowohl die Aktuatoren als auch die Software und KI-Modelle selbst.
Die Technologie richtet sich zunächst an industrielle Montageaufgaben, bei denen Roboter nicht nur erkennen müssen, wo sich ein Gegenstand befindet, sondern auch, wie viel Kraft eine Bewegung erfordert.
Erste Hardware wurde nach Unternehmensangaben bereits entwickelt. Öffentlich überprüfbare Leistungsdaten, konkrete Kundeninstallationen oder Angaben zur Serienfertigung liegen bislang jedoch nicht vor.
Warum Kameras beim industriellen Greifen nicht ausreichen
Viele aktuelle Robotikmodelle basieren auf visuellen Informationen. Kameras erfassen Objekte und deren Position, während KI-Modelle daraus geeignete Bewegungen berechnen.
Bei kontaktreichen Aufgaben stößt dieses Verfahren an Grenzen. Ein Roboter kann beispielsweise die Position eines Steckers erkennen und ihn in Richtung einer Buchse bewegen. Ob der Stecker richtig einrastet, lässt sich aus einem Kamerabild allein jedoch nicht immer zuverlässig bestimmen.
Ähnlich ist es beim Einschrauben einer Schraube, beim Einsetzen einer Dichtung oder beim Umgang mit empfindlichen Bauteilen. Der Roboter muss während der Bewegung erkennen, wann Widerstand entsteht und ob er mehr oder weniger Kraft ausüben sollte.
Dafür nutzen industrielle Roboter häufig Kraft-Momenten-Sensoren, taktile Sensoren oder andere spezielle Messsysteme. Solche Komponenten können zusätzliche Kosten, Integrationsaufwand und Anforderungen an die Robustheit verursachen.
Enact verfolgt einen anderen Ansatz. Das Unternehmen will Kraftinformationen direkt aus den Antrieben gewinnen und mit visuellen Daten kombinieren.
Die grundlegende Idee ähnelt der menschlichen Eigenwahrnehmung: Menschen nehmen Belastungen nicht ausschließlich über ihre Haut wahr, sondern auch über Muskeln, Sehnen und die Position ihrer Gelenke.
Enact bezeichnet das Konzept als ein künstliches Nervensystem für Roboter, das Kraft- und Kontaktinformationen während der Bewegung verfügbar machen soll.
Eigene Aktuatoren sollen präzisere Kraftdaten liefern
Der technische Ansatz geht über ein zusätzliches KI-Modell hinaus. Enact entwickelt einen integrierten Technologie-Stack, der Aktuatoren, Sensorik, Datenverarbeitung und Modellarchitektur miteinander verbindet.
Der Investor redalpine bestätigt, dass Enact eigene Aktuatoren entwickelt, die eine besonders gute Erfassung beziehungsweise Ableitung des wirkenden Drehmoments ermöglichen sollen.
Diese sogenannte Torque Transparency beschreibt, wie gut sich die an einem Antrieb wirkenden Kräfte aus dem mechanischen und elektrischen System nachvollziehen lassen.
Für die Robotersteuerung ist das relevant: Wenn ein Gelenk auf Widerstand trifft, können Informationen über Drehmoment und Bewegung dazu beitragen, den Kontaktzustand zu beurteilen und die Aktion anzupassen.
Ein entsprechend ausgelegter Antrieb kann damit gleichzeitig zwei Funktionen unterstützen: Er bewegt den Roboter und liefert Informationen darüber, wie die physische Umgebung auf diese Bewegung reagiert.
Das ist allerdings nicht mit einer vollständigen Erfassung aller Berührungen gleichzusetzen. Die Kraftmessung beziehungsweise Kraftschätzung am Gelenk liefert andere Informationen als ein hochauflösender taktiler Sensor an einer Fingerspitze. Insbesondere die genaue Lage und Verteilung lokaler Kontaktkräfte kann zusätzliche Sensorik erfordern.
Enact entwickelt deshalb nicht einfach einen universellen Ersatz für sämtliche Berührungssensoren. Nach Angaben der Investoren soll vielmehr die gesamte Kombination aus Hardware, Sensorik und KI für kontaktreiche Aufgaben optimiert werden.
In seiner Unternehmensbeschreibung bei Notion Capital wird dieser Ansatz als gemeinsame Entwicklung von Modellarchitektur, Datenpipelines, Aktuatoren und Sensoren beschrieben.
Wie genau Enact seine Kräfte misst oder schätzt, welche Sensoren in den Antrieben verwendet werden und welche Genauigkeit erreicht wird, ist bislang nicht ausreichend öffentlich dokumentiert.
Ein anderes Konzept als bei Eka Robotics und NEURA
Die Verbindung von visueller Wahrnehmung und Kraftinformationen entwickelt sich zu einem wichtigen Forschungsfeld innerhalb der Physical AI.
Das amerikanische Startup Eka Robotics hat kürzlich 150 Millionen Dollar für eine Vision-Force-Action-Architektur erhalten. Dort werden Kamerainformationen und Kraftsensorik kombiniert, um Manipulationsaufgaben schneller und zuverlässiger auszuführen.
Auch das deutsche Unternehmen NEURA Robotics verbindet mit Neuron AI visuelle, taktile und weitere sensorische Informationen in einem gemeinsamen Steuerungsmodell.
Enact setzt ebenfalls auf die Kombination unterschiedlicher Informationsquellen. Die Besonderheit liegt jedoch stärker in der gemeinsamen Entwicklung von Antriebshardware und KI-Modellen, damit kontaktrelevante Daten bereits im Bewegungssystem entstehen.
Das Unternehmen arbeitet an Foundation Models, die solche physikalischen Informationen zusätzlich zu Bild- und Sprachdaten verarbeiten sollen.
Damit könnte ein Roboter aus Demonstrationen lernen, wie viel Kraft bei einer Handlung notwendig ist, wann Widerstand ein Fehler signalisiert und wie sich eine Bewegung unter veränderten Bedingungen anpassen lässt.
Der Ansatz ist nicht auf humanoide Roboter beschränkt. Er könnte grundsätzlich auch für stationäre Roboterarme oder andere Manipulationssysteme eingesetzt werden.
Für einen belastbaren Vergleich mit Eka oder NEURA fehlen bisher jedoch gemeinsame Testaufgaben, veröffentlichte Erfolgsquoten und Angaben zur Robustheit bei längerem Betrieb.
30 Millionen Dollar für Hardwareentwicklung und erste Industrieprojekte
Enact wurde im März 2026 von Manuel Yves Galliker gegründet. Der ETH-Zürich-Absolvent arbeitete zuvor an der Softwareentwicklung des humanoiden Roboters NEO von 1X und anschließend beim amerikanischen Robotik-KI-Unternehmen Physical Intelligence.
Das rund zwölfköpfige Team vereint Erfahrungen aus Unternehmen und Forschungseinrichtungen wie Google DeepMind, Amazon Robotics, 1X, Physical Intelligence und Helsing.
An der aktuellen Finanzierungsrunde beteiligen sich neben den institutionellen Investoren auch Arthur Mensch, Yann LeCun, Thomas Wolf und Andrew Lonsberry, Gründer des amerikanischen Robotikunternehmens Path Robotics.
Die Mittel sollen vor allem in zusätzliche Fachkräfte, die Entwicklung eigener Robotikhardware und die weitere KI-Forschung fließen.
Nach Informationen von The Next Web plant Enact, sein Team bis Ende 2027 ungefähr zu verfünffachen. Außerdem laufen Gespräche mit europäischen Unternehmen aus Fertigung, Infrastruktur, Einzelhandel und Lebensmittelverarbeitung über erste Einsätze.
Im Mittelpunkt stehen Aufgaben, bei denen sich Gegenstände und Arbeitsbedingungen häufig verändern. Solche Tätigkeiten sind für klassische Automatisierung besonders anspruchsvoll, weil nicht jeder Bewegungsablauf im Voraus exakt programmiert werden kann.
Die Gespräche mit Industriepartnern sind allerdings noch keine bestätigten kommerziellen Installationen. Enact hat bislang weder konkrete Kundenstandorte noch Auslieferungszahlen oder produktive Betriebsstunden veröffentlicht.
Auch eine Unternehmensbewertung wurde im Rahmen der Finanzierungsankündigung nicht offiziell mitgeteilt.
Zürich entwickelt sich zum Standort für Physical-AI-Hardware
Dass Enact in Zürich gegründet wurde, ist Teil einer bewussten Standortentscheidung. Galliker kehrte nach Stationen im amerikanischen Robotiksektor in die Schweiz zurück, um dort ein Unternehmen aufzubauen, das KI-Forschung und Maschinenbau eng miteinander verbindet.
Die Region rund um die ETH Zürich verfügt über Kompetenzen in Regelungstechnik, Robotik, Präzisionsmechanik und industrieller Automatisierung. Gleichzeitig befinden sich in der Schweiz und den angrenzenden europäischen Industrieregionen zahlreiche potenzielle Anwender.
Notion Capital hebt in einem Beitrag zur Schweizer Robotiklandschaft besonders die Kombination aus internationaler KI-Erfahrung und europäischer Hardwarekompetenz hervor.
Für die deutsche Industrie könnte dieser Ansatz interessant werden. Gerade bei kleinen und mittleren Produktionsserien reichen klassische, auf dauerhaft identische Arbeitsabläufe optimierte Roboterlösungen häufig nicht aus.
Wenn Roboter unterschiedliche Bauteile zuverlässig montieren und ihre Bewegungen anhand tatsächlicher Kontaktkräfte anpassen können, sinkt möglicherweise der Aufwand für die Programmierung einzelner Varianten.
Auch die Lieferkette humanoider Roboter könnte davon profitieren. Kompakte Aktuatoren, integrierte Kraftmessung und zuverlässige Antriebsregelung gehören zu den Hardwarekomponenten, die für präzise Manipulation besonders relevant sind.
Eine industrielle Skalierung ist damit noch nicht erreicht. Die Kosten eigener Aktuatoren, ihre Lebensdauer, mögliche Kalibrierungsanforderungen und die Übertragbarkeit der Modelle auf unterschiedliche Aufgaben werden wesentliche technische und wirtschaftliche Prüfsteine sein.
Die neue Finanzierung ermöglicht Enact, diese Fragen mit einem größeren Entwicklungsbudget anzugehen. Ob daraus ein erfolgreiches Robotersystem entsteht, wird sich erst anhand reproduzierbarer Montageergebnisse und tatsächlicher Einsätze bei Industriekunden zeigen.