Das chinesische Unternehmen GenRobot hat eine Series-A+-Finanzierung über 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Das entspricht ungefähr 90 Millionen Euro. Die Runde wurde bereits im dritten Quartal 2026 vollzogen, aber erst am 2. November öffentlich bekannt gegeben. Zu den Investoren gehören der Autohersteller SAIC Motor, Baidu, Shoucheng Holdings und das Robotikunternehmen GALBOT.
GenRobot entwickelt keine eigenen humanoiden Serienroboter. Das Unternehmen liefert die Datenerfassungstechnik und die Trainingsdaten, mit denen andere Hersteller ihre KI-Modelle verbessern wollen.
Nach eigenen Angaben erreicht GenRobot inzwischen ein Liefervolumen von mehr als einer Million Stunden nutzbarer Trainingsdaten pro Quartal. Für 2027 strebt das Unternehmen zehn Millionen Stunden pro Quartal an.
Die Angaben sind bemerkenswert, weil der Engpass beim Training humanoider Roboter zunehmend bei der Verfügbarkeit geeigneter Daten liegt. Wie viele der gelieferten Stunden tatsächlich in erfolgreich trainierten Robotermodellen genutzt werden, ist allerdings nicht öffentlich dokumentiert.
Menschen sammeln Daten für Roboter
GenRobot verfolgt einen datenorientierten Ansatz. Statt jede Bewegung mit einem teuren humanoiden Roboter aufzuzeichnen, können Menschen mit speziellen Erfassungsgeräten alltägliche Tätigkeiten dokumentieren.
Dazu zählen beispielsweise das Greifen von Objekten, das Sortieren unterschiedlicher Gegenstände oder Bewegungen bei Montagearbeiten.
Die Geräte erfassen die Umgebung aus der Sicht des Menschen und können zusätzlich Handbewegungen, räumliche Positionen und weitere Sensordaten aufzeichnen.
Solche Informationen sind für das Robotertraining nützlich, weil ein KI-Modell nicht nur erkennen muss, welches Objekt zu sehen ist. Es soll auch lernen, welche Bewegung für eine bestimmte Aufgabe geeignet ist.
Die Übertragung menschlicher Aktionen auf einen Roboter ist dabei nicht trivial. Menschen besitzen andere Gelenke, andere Greifmöglichkeiten und ein anderes Bewegungsverhalten als mechanische Hände oder Roboterarme.
Die Daten müssen deshalb vor dem Training verarbeitet, zeitlich synchronisiert und an die Zielhardware angepasst werden.
Gen DAS, Gen Matrix und Gen ADP
Das Angebot von GenRobot besteht aus drei miteinander verbundenen Bereichen.
Gen DAS umfasst Hardware zur Erfassung menschlicher Bewegungen und Interaktionen. Unterschiedliche Geräte können visuelle Informationen, Handbewegungen und weitere physische Signale aufzeichnen.
Gen Matrix ist die Plattform für die Verarbeitung der gesammelten Daten. Sie soll Informationen bereinigen, synchronisieren, strukturieren und für Trainings- und Evaluierungsaufgaben bereitstellen.
Gen ADP bezeichnet die Infrastruktur für die Datenerhebung in großem Maßstab. Über standardisierte Erfassungsverfahren und verteilte Teams soll eine kontinuierliche Produktion neuer Trainingsdatensätze möglich werden.
Das Unternehmen beschreibt diese drei Komponenten auf seiner offiziellen Website.
Die Kombination aus eigener Erfassungstechnik und Datenaufbereitung könnte GenRobot stärker von reinen Datenvermittlern unterscheiden. Gleichzeitig entstehen hohe Anforderungen an Qualitätskontrolle und die Vergleichbarkeit unterschiedlicher Aufzeichnungen.
Mehr als eine Million Datenstunden pro Quartal
GenRobot spricht von einer deutlichen Steigerung seines Datenvolumens. Das Unternehmen habe seine quartalsweise Lieferung nutzbarer Daten von einer Größenordnung von 100.000 Stunden auf mehr als eine Million Stunden erhöht.
Die bisherige Datensammlung umfasst nach Unternehmensangaben Tausende unterschiedliche Fähigkeiten und mehrere Anwendungskategorien. Dazu gehören Haushalt, Industrie, Logistik und medizinische Umgebungen.
GenRobot berichtet außerdem von einer Zusammenarbeit mit mehr als 30 Unternehmen aus dem KI-Sektor.
Die Zahl der Datenstunden erfordert eine genaue Einordnung. Eine aufgezeichnete Stunde menschlicher Tätigkeit ist nicht mit einer Stunde autonomer Roboterarbeit gleichzusetzen.
Auch die Qualität kann erheblich variieren. Eine Stunde mit klaren Sichtverhältnissen und präzise erfassten Handbewegungen kann für eine bestimmte Manipulationsaufgabe wertvoller sein als wesentlich mehr unstrukturierte Videoaufnahmen.
Entscheidend sind außerdem die Vielfalt der Aufgaben, die Verwendbarkeit für unterschiedliche Robotertypen und die Frage, ob ein Modell aus den Daten tatsächlich neue Fähigkeiten erlernt.
Ein neues Geschäftsmodell neben dem Verkauf humanoider Roboter
GenRobot ist Teil einer wachsenden Gruppe von Unternehmen, die nicht den Roboter selbst, sondern die Infrastruktur für seine Entwicklung verkaufen.
Die Kunden benötigen Trainingsdaten für Wahrnehmung, Greifen und Bewegungsplanung. Dabei können standardisierte Datenprodukte helfen, eigene Erfassungsprojekte zu beschleunigen.
Der Wettbewerb ist allerdings intensiv. Figure AI hat mit Index eine eigene Plattform zur Sammlung menschlicher Demonstrationsvideos aufgebaut. Im Oktober meldete das Unternehmen bereits 37,5 Millionen hochgeladene Videos.
Die Figure-Analyse von Humanoid Insider erklärt, wie die Videoplattform mit der Entwicklung der nächsten Robotergeneration verbunden werden soll.
Beide Ansätze unterscheiden sich in der Datenerfassung und in der Art der bereitgestellten Informationen. Eine größere Menge hochgeladener Videos bedeutet nicht automatisch bessere Trainingsdaten. Ebenso wenig ist ein hoher Stundenwert ohne Angaben zur Datenqualität ein vollständiger Leistungsnachweis.
Mit dem neuen Kapital kann GenRobot seine Erfassungstechnik, die Verarbeitungskapazitäten und sein Vertriebsnetz weiter ausbauen.
2027 sollen zehn Millionen Stunden pro Quartal möglich werden
Das erklärte Ziel für 2027 liegt bei zehn Millionen Stunden nutzbarer Daten pro Quartal. Das wäre ein erheblicher Ausbau gegenüber der derzeit gemeldeten Größenordnung.
Ob dieses Volumen erreicht wird, hängt nicht allein von der Zahl eingesetzter Erfassungsgeräte ab. Auch Datenbereinigung, Qualitätskontrolle, Speicherung und die Anforderungen einzelner Kunden müssen mitwachsen.
GenRobot hat bislang weder detaillierte Umsatzzahlen noch die durchschnittlichen Verkaufspreise pro Datenstunde oder die Profitabilität seiner Datenproduktion veröffentlicht.
Die Finanzierung zeigt das Interesse der Investoren an einem möglichen Zuliefermarkt für Physical AI. Ob sich dieser Markt dauerhaft trägt, wird sich daran entscheiden, ob die gelieferten Daten den Entwicklungsaufwand der Roboterhersteller tatsächlich reduzieren und die Leistungsfähigkeit realer Roboter verbessern.