Auf der World Robot Conference (WRC) 2026 in Peking stellte das chinesische Unternehmen RealMan Robotics eine Reihe von Robotern vor, die in der Praxis anwendbare Aufgaben unter realen Bedingungen erledigen können: die Bearbeitung und Nachbestellung von Medikamenten in einer „smarten“ Apotheke, die Inspektion von Schaltanlagen in einem Verteilzentrum, das gemeinsame Kochen mit einem menschlichen Koch und die Fernkonfiguration von Anlagen. Im Zentrum der Ausstellung stand das Steuerungssystem GLN (Global Link Network – „Globales Verbindungsnetzwerk“), das laut Entwicklern es menschlichen Operateuren ermöglicht, Roboter mit einer Latenz im Millisekundenbereich auch über Distanzen von Tausenden von Kilometern fernzusteuern.

Vom Labor in die Produktion

Ziel von RealMan Robotics ist es, humanoiden und roboterisierten Systemen aus kontrollierten Demonstrationen herauszuführen und zu einer praktischen, kontinuierlichen Einführung zu übergehen. Das Unternehmen plant, 2026 rund 1000 seiner RealBOT-Roboter einzusetzen. Die auf der WRC gezeigten Szenarien – das Auffinden und Nachbestellen von Medikamenten, die Inspektion im Verteilzentrum, die Arbeit in der Küche und der Einsatz in der eigenen Fabrik in Changzhou – illustrieren genau diesen Übergang: Die Roboter werden nicht als isolierte Prototypen präsentiert, sondern als Teilnehmer an Arbeitsprozessen in Haushalten, Fabriken, Apotheken und anderen realen Umgebungen.

Das GLN-Netzwerk und das Modell der dezentralen Arbeit

Das technologische Kernstück der Initiative ist das Fernsteuerungsnetzwerk GLN. Es ermöglicht die Übertragung spezialisierter menschlicher Fähigkeiten über roboterisierte Systeme und schafft damit, so die Einschätzung des Unternehmens, ein neues Modell dezentraler roboterisierter Arbeit. Die angegebene Millisekunden-Latenz bei der Fernsteuerung über Distanzen von Tausenden von Kilometern macht ein Szenario möglich, in dem ein Operator in einer Region faktisch „mit den Händen“ eines Roboters in einer anderen Region arbeitet, dabei aber Präzision und Reaktionsfähigkeit der Bewegungen beibehält.

Daten aus der realen Welt als Treibstoff für das Training

Ein wichtiger Nebeneffekt der Fernsteuerung ist die Generierung von Daten über Interaktionen in der realen Welt. Jede erledigte Aufgabe liefert Informationen über Wahrnehmung, Manipulation und Entscheidungsfindung in der physischen Umgebung. Diese Daten bilden eine Rückkopplung, die den Robotern – so das Konzept der Entwickler – hilft, ihre Fähigkeit zur Bewältigung verschiedener Aufgaben und Bedingungen zu verbessern, und macht die großflächige Einführung zu einer Quelle von Trainingsdaten für die weitere Verbesserung der Systeme.

Zuverlässigkeit, Zertifizierung und taktile Sensorik

Als Grundlage für einen langfristigen kommerziellen Einsatz erhielt RealMan Robotics auf der WRC 2026 das CR-L3-Zertifikat des Shanghai Research Institute of Robotics. Laut Unternehmensangaben erreichten seine leichten humanoiden roboterisierten Systeme eine mittlere ausfallfreie Laufzeit (MTBF) von 50.000 Stunden. Parallel dazu entwickelt das Unternehmen die roboterisierte Wahrnehmung in Partnerschaft mit dem Taktile-Sensorik-Spezialisten PaXini weiter: Solche Sensoren sollen die Wahrnehmung bei Kontakt und die Genauigkeit der Befehlsverarbeitung verbessern sowie in industriellen Anwendungen Kollisionen reduzieren, die Montagequalität erhöhen, Ausfälle minimieren und die Interaktion zwischen Mensch und Roboter sicherer machen.

Strategischer Wandel in der Branche

Die Initiative von RealMan Robotics spiegelt einen breiteren Trend in der Robotik wider: die Kombination aus zuverlässiger Hardware, fortschrittlichen Sensoren, menschlicher Fernsteuerung und Daten aus der realen Welt, um Maschinen zu schaffen, die kontinuierlich nützliche Arbeit verrichten, anstatt lediglich einzelne Fähigkeiten zu demonstrieren. In einer Zeit, in der 2026 zum Jahr der großflächigen Einführung wird, verschiebt sich der Wettbewerb von „Show“-Demonstrationen hin zum Nachweis des wirtschaftlichen und operativen Werts von Robotern in alltäglichen Produktions- und Serviceprozessen.