Mit dem Robotics Capability Framework will Arm eine gemeinsame Sprache für die Fähigkeiten intelligenter Robotersysteme etablieren. Der britische Chiparchitekturanbieter schlägt dafür sechs Stufen vor, die von einfachen reaktiven Systemen bis zu selbstverbessernden Robotern reichen.
Arm will das ändern. Der britische Chiparchitekturanbieter hat mit dem Robotics Capability Framework einen neuen Ansatz vorgestellt, der Robotersysteme anhand von sechs zunehmenden Fähigkeitsstufen beschreiben soll. Ziel ist eine gemeinsame Sprache, mit der Hersteller, Integratoren, Kunden und langfristig auch Regulierungsbehörden Physical-AI-Systeme besser vergleichen können.
Vorbild sind die Automatisierungsstufen beim autonomen Fahren
Arm zieht ausdrücklich einen Vergleich mit der Automobilindustrie. Dort haben die SAE-Level von 0 bis 5 eine gemeinsame Sprache geschaffen, um den Grad der Fahrautomatisierung zu beschreiben.
In der Robotik fehlt ein ähnlicher Referenzrahmen bislang weitgehend. Ein Roboter, der eine Aufgabe unter kontrollierten Bedingungen demonstriert, kann mit denselben Begriffen beworben werden wie ein System, das täglich zuverlässig in einer Fabrik arbeitet.
Genau diese Unschärfe erschwert laut Arm nicht nur Vergleiche, sondern auch Integration, Beschaffung und Skalierung. Das neue Framework soll deshalb nicht primär festlegen, wie ein Roboter gebaut werden muss, sondern beschreiben, welche Fähigkeiten ein System unter welchen Bedingungen tatsächlich besitzt.
Robotics Capability Framework reicht von RL0 bis RL5
Das Robotics Capability Framework sieht sechs Stufen zunehmender Komplexität vor. Dabei geht es nicht nur darum, ob ein Roboter eine bestimmte Aufgabe grundsätzlich erledigen kann.
Arm will reale Anwendungsfälle mit dem Verhalten und den technischen Anforderungen eines Systems verbinden. Dazu zählen unter anderem:
- Reaktionszeit und Latenz,
- die Frage, ob Rechenleistung lokal oder extern bereitgestellt wird,
- Speicher- und Energiebedarf,
- deterministisches Verhalten,
- sowie Sicherheitsanforderungen.
Damit unterscheidet sich der Ansatz von einfachen Rankings, die beispielsweise nur Mobilität, Traglast oder die Zahl beherrschter Aufgaben vergleichen. Ein höher entwickeltes Physical-AI-System muss Fähigkeiten vielmehr unter realen technischen und sicherheitsrelevanten Rahmenbedingungen zuverlässig umsetzen können.
Bosch: Eine gute Demo ist noch kein Fabrikroboter
Dass diese Unterscheidung für industrielle Kunden relevant ist, zeigt die Beteiligung von Bosch Robotics.
Bosch weist im Rahmen der Initiative darauf hin, dass ein Roboter mit überzeugender Demonstration und ein System, das jeden Tag in einem Werk arbeitet, heute häufig mit sehr ähnlichen Begriffen beschrieben werden. Für konkrete Projekte müsse jedoch klar sein, was eine angegebene Fähigkeit für Sicherheit, Integration und Service im jeweiligen Einsatzumfeld tatsächlich bedeutet.
Ein gemeinsames Vokabular könnte damit auch die Art verändern, wie Unternehmen Roboter einkaufen: Statt nur zu fragen, ob ein System beispielsweise „autonom“ oder „intelligent“ ist, könnten konkrete Fähigkeits- und Systemanforderungen stärker in den Vordergrund rücken.
Mehr als 80 Unternehmen schließen sich Physical-AI-Initiative an
Das Framework ist Teil der neuen Initiative Arm Total Design for Physical AI. Mehr als 80 Unternehmen aus unterschiedlichen Bereichen des Physical-AI-Stacks beteiligen sich daran.
Dazu gehören unter anderem AWS, Hugging Face, NXP, QNX, Siemens, PSYONIC und Unitree Robotics. An der Weiterentwicklung des Robotics Capability Framework wirken beziehungsweise wirkten außerdem Unternehmen und Organisationen wie ANYbotics, Fourier, GALBOT, Gravis Robotics, Lenovo, McKinsey und Robotec.ai mit.
Arm schätzt, dass Physical AI in den 2030er-Jahren allein beim Compute ein jährliches Marktpotenzial von rund 200 Milliarden US-Dollar erreichen könnte. Das Unternehmen positioniert sich deshalb zunehmend nicht nur als Lieferant von CPU-Architekturen, sondern als Plattform für die gesamte technische Infrastruktur autonomer Maschinen.
Noch kein Industriestandard
Wichtig ist allerdings: Das Robotics Capability Framework ist derzeit kein offizieller Standard wie eine ISO-Norm oder die SAE-Klassifikation für automatisiertes Fahren.
Arm selbst bezeichnet den Ansatz ausdrücklich als Ausgangspunkt für eine gemeinsame Sprache. Das Framework soll gemeinsam mit der Industrie weiterentwickelt werden und standardisiert derzeit weder konkrete Performancewerte noch Hardwarearchitekturen oder Implementierungen.
Ob sich die sechs Stufen langfristig tatsächlich als branchenweite Referenz etablieren, hängt deshalb stark davon ab, wie viele Roboterhersteller, Kunden und Systemintegratoren sie in der Praxis übernehmen.
Für Robotik könnte Vergleichbarkeit wichtiger werden als der nächste Demo-Rekord
Der Vorschlag kommt zu einem Zeitpunkt, an dem humanoide Roboter immer spektakulärere Fähigkeiten zeigen – vom Laufen und Sortieren bis zu Sport- und Manipulationsaufgaben. Für industrielle Kunden wird gleichzeitig die Frage wichtiger, wie zuverlässig diese Fähigkeiten unter realen Bedingungen funktionieren.
Eine gemeinsame Fähigkeitssprache könnte deshalb einen wichtigen Entwicklungsschritt markieren: weg von der Frage „Was kann der Roboter im Video?“ und hin zu „Was kann er unter definierten Bedingungen zuverlässig leisten?“
Ob Arms Framework dafür zum Branchenstandard wird, ist noch offen. Dass große Industrie-, Robotik- und Technologieunternehmen überhaupt an einer gemeinsamen Systematik arbeiten, zeigt jedoch, dass Physical AI langsam von einer demonstrationsgetriebenen Technologie in eine Phase übergeht, in der Vergleichbarkeit, Integration und Vertrauen stärker in den Mittelpunkt rücken.