Am 22. Oktober 2026 ist am Münchner Flughafen ein neues Kapitel der humanoiden Robotik aufgeschlagen worden: NEURA Robotics und die Technische Universität München (TUM) eröffneten am LabCampus das TUM RoboGym powered by NEURA. Gleichzeitig präsentierte NEURA die vierte Generation seines humanoiden Roboters 4NE1.

Der Roboter soll rund 20 Prozent leichter sein als sein Vorgänger. Er hat einen schlankeren Körper, eine schwarze textile Außenhaut, bewegliche Gliedmaßen mit lokalen Reflexen und weiterentwickelte, präzisere Hände. Sogenannte „Smart Limbs“ integrieren Reflexe und eigenständige Reaktionen direkt in die Arme und Beine. Dadurch soll sich 4NE1 Gen 4 flüssiger, unmittelbarer und menschenähnlicher bewegen. Die textile Haut ist laut NEURA für Einsätze neben Menschen geeigneter und erlaubt zudem einfache Individualisierungen.

Ein Roboter mit offenen Zahlen

Nach Angaben des Herstellers ist der 4NE1 Gen 4 180 Zentimeter groß, wiegt 80 Kilogramm, erreicht eine Gehgeschwindigkeit von 5 km/h und kann 10 bis 20 Kilogramm Nutzlast tragen. Ganz widerspruchsfrei ist die Datenlage allerdings nicht: Das Gewicht der dritten Generation wurde zuvor nicht veröffentlicht. Ein Bericht von heise nennt für den neuen Roboter abweichend rund 64 Kilogramm bei 1,8 Metern Körpergröße – bislang unbestätigt. Auch auf der offiziellen Produktseite stehen 180 Zentimeter, 80 Kilogramm und 10 bis 20 Kilogramm Nutzlast, ohne dass die Zuordnung zu einer bestimmten Generation eindeutig wäre.

Gesteuert wird 4NE1 durch „Neuron AI“, ein lokal arbeitendes Perception-Language-Action-Modell für Physical AI. Eine Cloud-Anbindung gibt es nicht. Das System verarbeitet Bildinformationen, Berührungen, Kräfte, Geräusche und den internen Zustand des Roboters und übersetzt Wahrnehmungen direkt in Bewegungen. So soll der Roboter etwa erkennen können, ob ein industrieller Verschluss korrekt eingerastet ist. Wahrnehmung, Sprache und Aktion sitzen dabei in einem System – weniger Science-Fiction-Geräusch, mehr konzentriertes Rechnen im Hintergrund.

Seine Lerninhalte bezieht Neuron AI aus drei Quellen: aus realen Roboterdaten, aus menschlichen Demonstrationen mit sensorisierten Datenanzügen, Motion-Capture-Systemen oder Teleoperation sowie aus Simulationen. Der sogenannte Data Amplifier ergänzt reale Erfahrungen um virtuelle Varianten und Situationen. Über die Plattform „Neuraverse“ werden die Trainingsdaten und erlernten Fähigkeiten zusammengeführt, strukturiert für die gemeinsame Forschung von TUM und NEURA aufbereitet und weiteren vernetzten Robotern zugänglich gemacht.

Hier könnte Ihr Advertorial stehen
Ein Advertorial bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Botschaft direkt im redaktionellen Umfeld zu platzieren

Wo Roboter Kartons und Flaschen bewegen

Das RoboGym umfasst mehr als 2.300 Quadratmeter, 48 Trainingszellen und Platz für rund 100 Roboter – je nach Zelle stehen dort ein oder zwei Maschinen. Das Gelände ist in Wohn-, Industrie- und Laborbereiche gegliedert. Täglich werden die Roboter mithilfe von bestärkendem Lernen trainiert; laut einem Bericht arbeiten bis zu 100 Humanoide rund um die Uhr. Schon seit September 2026 laufen dort branchenübergreifende Trainings.

Mehr als zehn Branchen sind beteiligt, darunter Automobilbau und Automobilindustrie, Pharma, Medizintechnik, Verpackung, Logistik, Landwirtschaft und Pflege. Geübt werden konkrete Aufgaben: Kartons bewegen, Flaschen abfüllen, Holzbauteile be- und entladen. Unternehmen bringen ihre Abläufe und ihr Prozesswissen ein. Forschende und Entwicklungsteams prüfen dann, wie schnell ein Roboter eine Aufgabe erlernt und wie zuverlässig er sie anschließend ausführt.

Für Firmen geht es nicht nur ums Zuschauen. Sie können Anwendungen testen, ihren Trainingsbedarf ermitteln und verschiedene Robotersysteme bewerten, bevor sie einen Einsatz ausweiten. Die Kapazitäten in München sind laut den Betreibern bereits stark nachgefragt: Mehr als 2.600 Unternehmen sollen sich um Trainingsplätze beworben haben, Dutzende Betriebe aus der Auto-, Logistik- und Pharmabranche nutzen die Anlage.

Die Daten entstehen dabei möglichst nah an der Praxis. Sensoren erfassen bei realen Robotern Bewegungen, Kontakte und die Ergebnisse von Aktionen. Menschen zeigen Abläufe mit Datenanzügen, Bewegungserfassung und Fernsteuerung. Simulationen liefern zusätzliche Situationen, die sich in der Halle nicht ohne Weiteres nachstellen lassen. Irgendwo zwischen echter Handarbeit, virtueller Versuchsanordnung und sehr viel Rechenleistung wird dann gelernt.

TUM, NEURA und ein teures Trainingsfeld

Das RoboGym wurde gemeinsam mit dem Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, kurz TUM MIRMI, aufgebaut. Es verbindet Robotikforschung, Robotertraining und industrielle Anwendungen und steht Forschenden, Studierenden und Unternehmen als gemeinsame Forschungs- und Trainingsinfrastruktur offen. Wissenschaftliche Erkenntnisse werden unter praktischen Bedingungen erprobt, während industrielle Aufgaben neue Forschungsfragen liefern.

NEURA stellt unter anderem Roboter, technische Infrastruktur, Rechenleistung und Betriebspersonal bereit. Die TUM steuert Flächen, wissenschaftliche Expertise sowie Ressourcen für Forschung und Betrieb bei. Das Projekt ist zunächst auf drei Jahre angelegt. Dafür investieren die Partner insgesamt rund 17 Millionen Euro; rund 11 Millionen Euro übernimmt NEURA Robotics, die übrige Finanzierung wird zwischen dem Unternehmen und einer bayerischen Landesförderung aufgeteilt.

Das Münchner RoboGym soll der Auftakt für ein internationales Netzwerk von NEURA Gyms sein. Weltweit sind zehn NEURA-Robotics-Zentren in Entwicklung. Fünf davon sollen bis Ende 2026 in Europa, den USA und China entstehen, darunter ein Standort in Hangzhou. In Deutschland ist gemeinsam mit der RWTH Aachen ein weiteres Gym mit rund 3.000 Quadratmetern geplant.

NEURA Robotics wurde 2019 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Metzingen. Das Unternehmen entwickelt kognitive Roboter sowie Software-, KI- und Dateninfrastrukturen für Physical AI. TUM MIRMI ist ein interdisziplinäres Forschungsinstitut der TUM, in dem knapp 80 Lehrstühle vernetzt sind. Die Forschung reicht von Perzeption und Data Science bis zu Anwendungen in Umwelt, Gesundheit, Mobilität, Arbeit, Sicherheit und Verteidigung.

Serienfertigung in Vorbereitung

Der 4NE1 Gen 4 ist bereits im TUM RoboGym im Einsatz und für die Serienfertigung vorgesehen. Parallel zur Vorbereitung soll er in den NEURA Gyms mit Aufgaben von Unternehmen trainiert werden. Eine Vorführung ist außerdem bei der NVIDIA-GTC-Konferenz in Berlin geplant.

Preise, Auslieferungstermin und geplante Produktionsmenge hat NEURA noch nicht bekanntgegeben. Unternehmensgründer David Reger hatte im Juni bis zu 1,4 Milliarden US-Dollar eingeworben, unter anderem von Nvidia und Amazon sowie unter Führung von Tether. Bei der Eröffnung in München zeigte NEURA neben 4NE1 auch den humanoiden Roboter MiPA mit taktiler Sensorhaut.

Physical AI zwischen Aufbruch und offenen Fragen

Der größere Rahmen ist gewaltig: Humanoide Roboter entwickeln sich von einer technologischen Vision zu einem möglichen Milliardenmarkt. 2025 flossen rund 2,65 Milliarden US-Dollar in Start-ups der humanoiden Robotik – mehr als in den Jahren 2018 bis 2024 zusammen. Die Zahl erfasst laut dem Bericht allerdings nur einen Teil der gesamten Investitionen.

Fortschritte bei Künstlicher Intelligenz, Sensorik und Hardware treiben die Entwicklung an, ebenso der wachsende Bedarf an Automatisierung. Moderne Roboter sollen nicht mehr bloß vorprogrammierte Abläufe abspulen, sondern ihre Umgebung wahrnehmen, Informationen verarbeiten, lernen und auf neue Situationen reagieren. Die Verbindung von KI und Robotik bildet die Grundlage für „Physical AI“ – mit möglichen Einsatzfeldern in Industrie, Logistik, Pflege und anderen Bereichen mit repetitiven Aufgaben oder Fachkräftemangel.

Marktprognosen erwarten in den kommenden Jahren hohe Wachstumsraten. Ein etablierter Massenmarkt besteht trotzdem noch nicht, technologische und regulatorische Hürden bleiben erheblich. Eine neue Studie des FERI Cognitive Finance Institute in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IPA soll dazu technologische Entwicklungen, wirtschaftliche Potenziale und strukturelle Herausforderungen KI-basierter Robotik untersuchen. Bis dahin laufen im RoboGym weiter die Roboter, Kartons wandern von A nach B, und irgendwo prüft eine Hand, ob ein Verschluss wirklich eingerastet ist.