Marktgröße und Marktanteil für Künstliche Intelligenz in der Robotik

Marktanalyse für Künstliche Intelligenz in der Robotik von Mordor Intelligence
Die Marktgröße für Künstliche Intelligenz in der Robotik wurde im Jahr 2025 auf 25,02 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich von 28,25 Milliarden USD im Jahr 2026 auf 51,8 Milliarden USD bis 2031 wachsen, mit einer CAGR von 12,92 % während des Prognosezeitraums (2026–2031).
Der Schwung wird durch rasante Fortschritte bei Edge-Computing, Algorithmen des maschinellen Lernens und hochauflösenden Sensorsystemen untermauert, die es Robotern ermöglichen, ihre Umgebung in Millisekunden zu interpretieren und autonom zu handeln. Hersteller wechseln von rein mechanischen Aufrüstungen zu intelligenzorientierten Verbesserungen und integrieren benutzerdefinierte KI-Prozessormodule, die die Entscheidungslatenz in Produktionslinien und Serviceumgebungen verkürzen. Asiens Fertigungsinvestitionen, der E-Commerce-Boom in Nordamerika und Europas koordinierte Forschungsprogramme konvergieren, um Einsatzszenarien zu erweitern und die Zeit bis zur Wertschöpfung zu beschleunigen. Hardware bleibt ein großer Kostentreiber, doch steigende Software-Attach-Raten verdeutlichen, wie die Wertschöpfung in Richtung Wahrnehmungs-, Reasoning- und adaptiver Steuerungs-Stacks migriert und Roboter in kontinuierlich lernende Anlagen innerhalb vernetzter Fabrik- und Logistik-Ökosysteme verwandelt. Der kombinierte Effekt dieser Trends schafft eine immer größere installierte Basis intelligenter Maschinen, die menschliche Bediener ergänzen, anstatt sie zu ersetzen, und die adressierbare Nachfrage für den KI-in-der-Robotik-Markt ausweiten.
Wichtigste Erkenntnisse des Berichts
- Nach Geografie führte Asien mit einem Umsatzanteil von 46,55 % im Jahr 2025 und wird voraussichtlich bis 2031 mit einer CAGR von 17,45 % wachsen.
- Nach Komponente entfiel auf Hardware im Jahr 2025 ein Marktanteil von 61,20 % am Markt für KI in der Robotik, während Software für maschinelles Lernen & Deep Learning bis 2031 mit einer CAGR von 23,10 % expandiert.
- Nach Robotertyp entfielen auf Industrieroboter im Jahr 2025 67,30 % der Marktgröße für KI in der Robotik; Medizin- und Gesundheitsroboter werden voraussichtlich bis 2031 mit einer CAGR von 24,85 % wachsen.
- Nach Anwendung entfielen auf Fertigung und Montage im Jahr 2025 40,35 % des Marktanteils an der Marktgröße für KI in der Robotik, und Logistik und Lagerhaltung wachsen bis 2031 mit einer CAGR von 23,95 %.
- Nach Endverbraucher hielt die Automobilbranche im Jahr 2025 einen Anteil von 27,40 %, während das Gesundheitswesen mit einer CAGR von 24,60 % von 2026 bis 2031 der am schnellsten wachsende Endverbraucher ist.
- Die vier größten Anbieter von Industrierobotern (Fanuc, ABB, KUKA, Yaskawa) hielten im Jahr 2025 gemeinsam einen Marktanteil von 56,75 %.
Hinweis: Die Marktgrößen- und Prognosezahlen in diesem Bericht werden mithilfe des proprietären Schätzrahmens von Mordor Intelligence erstellt und mit den neuesten verfügbaren Daten und Erkenntnissen bis 2026 aktualisiert.
Globale Trends und Erkenntnisse zum Markt für Künstliche Intelligenz in der Robotik
Analyse der Auswirkungen von Treibern*
| Treiber | (~) % Auswirkung auf die CAGR-Prognose | Geografische Relevanz | Zeithorizont der Auswirkung |
|---|---|---|---|
| Integration von Edge-KI-Chips zur Ermöglichung von Echtzeit-Roboter-Entscheidungsfindung | +2.10% | Asien, Ausstrahlungseffekte auf Nordamerika | Mittelfristig (2–4 Jahre) |
| Rasch alternde Bevölkerung beschleunigt die Nachfrage nach Pflegerobotern | +1.80% | Japan, Südkorea, Ausstrahlungseffekte auf Europa | Langfristig (≥ 4 Jahre) |
| EU-Förderung durch Horizont Europa rationalisiert kollaborative KI-Robotik-Forschung | +1.50% | Europa, globale Implikationen | Mittelfristig (2–4 Jahre) |
| E-Commerce-Fulfillment-Boom treibt KI-gestützte Lagerautomatisierung voran | +2.40% | Nordamerika, Ausstrahlungseffekte auf Europa und Asien | Kurzfristig (≤ 2 Jahre) |
| Zunahme autonomer mobiler Roboter in deutschen Automobil-Endmontagelinien | +1.20% | Europa, Ausstrahlungseffekte auf Nordamerika | Mittelfristig (2–4 Jahre) |
| Sinkende Kosten für Bildgebungssensoren ermöglichen KI-Nachrüstsätze für kleine und mittlere Unternehmen für ältere Roboter weltweit | +1.70% | Global | Kurzfristig (≤ 2 Jahre) |
| Quelle: Mordor Intelligence | |||
Integration von Edge-KI-Chips zur Ermöglichung von Echtzeit-Roboter-Entscheidungsfindung
Edge-KI-Prozessoren reduzieren die Entscheidungslatenz von Sekunden auf Millisekunden und ermöglichen es autonomen mobilen Robotern (AMR), dynamische Produktionsflächen ohne Cloud-Abhängigkeit zu navigieren. Die Präsentation von Advantech im Jahr 2025 hob 75 % schnellere Reaktionszeiten nach der Integration von NVIDIA Jetson Thor-Modulen in AMR-Flotten hervor. Elektronikhersteller in Shenzhen und Suwon berichten von messbaren Verbesserungen bei der Erstdurchlaufquote und der Taktzeit-Reduzierung, wenn Bild- und Bewegungsdaten lokal verarbeitet werden. Geringere Latenz strafft auch Rückkopplungsschleifen für die vorausschauende Wartung und verringert ungeplante Ausfallzeiten in Präzisionsmontagelinien. Da edge-optimierte KI-Modelle reifen, sinken die Prozessorkosten, was mittelständische Zulieferer dazu ermutigt, bestehende Roboter nachzurüsten, anstatt neue Einheiten zu kaufen. Der Treiber weitet daher die Akzeptanz über verschiedene Fabrikstandorte aus und trägt positiv zum KI-in-der-Robotik-Markt bei.[1]NVIDIA, "Jetson ThNVIDIA, "Jetson Thor Produktübersicht," nvidia.comor Produktübersicht," nvidia.com
Rasch alternde Bevölkerung beschleunigt die Nachfrage nach Pflegerobotern
Japans Anteil der Einwohner ab 65 Jahren überstieg im Jahr 2025 29 %, was einen prognostizierten Mangel von 377.000 Pflegekräften verstärkt.[2]Statistikbüro Japan, "Bevölkerungsschätzungen 2025," stat.go.jpPanasonic, SoftBank und vom japanischen Staat geförderte Start-ups führen Mobilitäts- und Sozialbegleitroboter ein, die tiefe neuronale Netze nutzen, um Stürze zu erkennen, an Medikamentenpläne zu erinnern und durch natürliche Sprache zu interagieren. Klinische Pilotprojekte zeigen, dass Roboter die Effizienz des Personals steigern, indem sie repetitive Hebe- oder Überwachungsaufgaben übernehmen und Pflegekräften ermöglichen, sich auf die direkte Patientenbetreuung zu konzentrieren. Südkorea steht vor ähnlichen demografischen Herausforderungen und investiert über seinen Plan „Robot Industry Vision 2030” in KI-gestützte Pflegeroboter, der Krankenhauseinsätze und Heimversorgungsversuche subventioniert. Der Erfolg in diesen beiden kulturellen Frühanwendern setzt Maßstäbe für Gesundheitsdienstleister in Europa, da deren Bevölkerungen altern, und weitet die künftig adressierbare Nachfrage nach KI im Robotikmarkt aus.
EU-Förderung durch Horizont Europa rationalisiert kollaborative KI-Robotik-Forschung
Die Europäische Kommission hat innerhalb von Horizont Europa 550 Millionen Euro für digitale Forschung bereitgestellt und davon 50 Millionen Euro speziell für KI-Robotik-Testumgebungen vorgesehen. Projekte wie EUROBIN und IntelliMan verbinden Universitäten, kleine und mittlere Unternehmen sowie Konzerne in einem gemeinsamen Lernrahmen, der Doppelarbeit reduziert und Prototyp-zu-Markt-Zyklen beschleunigt. Konsortiumsteilnehmer erhalten Zugang zu gesamteuropäischen Roboterdaten-Repositorien und gemeinsamen Referenzarchitekturen, die die Interoperabilität verbessern und Zertifizierungszeiträume verkürzen. Erste Ergebnisse umfassen modulare Greifer und Weichroboter-Manipulatoren, die verschiedene Objekte ohne Neuprogrammierung handhaben können. Das Fördermodell belohnt auch den Wissensaustausch und verschiebt den Wettbewerb subtil von isolierter Forschung und Entwicklung hin zu kollaborativen Gewinnen, was dem KI-in-der-Robotik-Markt durch schnellere Kommerzialisierung zugute kommt.
E-Commerce-Fulfillment-Boom treibt KI-gestützte Lagerautomatisierung voran
Die E-Commerce-Pakete in Nordamerika stiegen im Jahr 2024 um 17 % im Jahresvergleich und belasteten traditionelle arbeitsintensive Fulfillment-Center. FedEx' Minderheitsbeteiligung an Nimble Robotics veranschaulicht, wie Logistikkonzerne nun KI-Roboter für autonome Kommissionier-Pack-Versand-Workflows einsetzen. Algorithmen des bestärkenden Lernens ermöglichen es jedem Roboter, Greifstrategien und Fahrwege im laufenden Betrieb zu verfeinern und den Durchsatz ohne Änderungen am Hallenlayout zu verbessern. Lagerbetreiber berichten von zweistelligen Verbesserungen bei der Positionsgenauigkeit und den Metriken für den Versand am selben Tag. Wichtig ist, dass KI-Roboter neben Menschen arbeiten, mit sicherheitszertifizierten Wahrnehmungsschichten, die pausieren oder umleiten, wenn Mitarbeiter gemeinsame Gänge betreten, und dabei ergonomische Standards wahren. Es wird erwartet, dass der Treiber seinen Schwung beibehält, da Einzelhändler Micro-Fulfillment-Center näher an städtischen Kunden einrichten, was die nachhaltige Expansion des KI-in-der-Robotik-Marktes unterstützt.
Analyse der Auswirkungen von Hemmnissen*
| Hemmnis | (~) % Auswirkung auf die CAGR-Prognose | Geografische Relevanz | Zeithorizont der Auswirkung |
|---|---|---|---|
| Mangel an hochwertigen Domänendaten für spezialisierte Roboter-Wahrnehmungsaufgaben | −1.3% | Global, stärkere Auswirkungen in Schwellenmärkten | Mittelfristig (2–4 Jahre) |
| Fragmentierte Sicherheitsstandards behindern den grenzüberschreitenden Einsatz von kollaborativen Robotern | −1.5% | Vor allem Europa und Nordamerika | Kurzfristig (≤ 2 Jahre) |
| Hohe Vorabkosten für KI-Prozessormodule für margenarme Lebensmittelhersteller | −0.8% | Global, stärkere Auswirkungen in Entwicklungsländern | Kurzfristig (≤ 2 Jahre) |
| Bedenken hinsichtlich der cyber-physischen Sicherheit schränken cloud-verbundene Serviceroboter in Krankenhäusern ein | −1.1% | Vor allem Nordamerika und Europa | Mittelfristig (2–4 Jahre) |
| Quelle: Mordor Intelligence | |||
Mangel an hochwertigen Domänendaten für spezialisierte Roboter-Wahrnehmungsaufgaben
Frontiers in Robotics and AI hebt hervor, dass inkonsistente, unvollständige Datensätze die Zuverlässigkeit der Mensch-Roboter-Kollaboration verringern, insbesondere wenn Roboter ungewöhnliche Objekte erkennen müssen. Beispielsweise haben Schwierigkeiten bei der Beurteilung des Reifegrades über verschiedene Erntesorten hinaus landwirtschaftliche Erntemaschinen daran gehindert, über Pilotbetriebe hinaus kommerziell eingesetzt zu werden. Datenlücken behindern auch die Sicherheitsvalidierung und zwingen Anbieter dazu, Wahrnehmungs-Stacks überzuentwickeln und die Markteinführungszeit zu verlängern. Proprietäre Datensätze verschaffen großen etablierten Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und erschweren es kleineren Innovatoren, Leistungsmaßstäbe zu erreichen. Während die Generierung synthetischer Daten und Transfer-Lernen die Barriere abmildern, bleibt der Mangel ein Hemmnis für die allgemeine Expansion des KI-in-der-Robotik-Marktes.
Fragmentierte Sicherheitsstandards behindern den grenzüberschreitenden Einsatz von kollaborativen Robotern
Kollaborative Roboter müssen die mechanischen Sicherheitsregeln der ISO 10218 und aufkommende KI-Governance-Prinzipien erfüllen, doch regionale Interpretationen variieren stark. Eine Analyse im European Journal of Risk Regulation plädiert für einen einheitlichen „SmaCob”-Rahmen, der Robotersicherheit mit KI-Transparenzanforderungen verbindet. Heute müssen identische Modelle kollaborativer Roboter möglicherweise separate Bewertungen für die CE-Kennzeichnung, die OSHA-Konformität und die kanadischen CSA-Standards durchlaufen, was Einsatzpläne um Monate verzögert. Kleine und mittelständische Integratoren verfügen nicht über das Compliance-Personal, um überlappende Vorschriften zu navigieren, was ihre Exportambitionen einschränkt. Harmonisierungsgespräche innerhalb der EU und zwischen IEC- und IEEE-Ausschüssen sind im Gange, aber der Fortschritt ist schrittweise, sodass das Hemmnis die kurzfristige Akzeptanz im KI-in-der-Robotik-Markt belastet.
*Unsere Prognosen behandeln die Auswirkungen von Treibern und Einschränkungen als richtungsweisend und nicht additiv. Die Wirkungsprognosen berücksichtigen Basiswachstum, Mischungseffekte und Wechselwirkungen zwischen Variablen.
Segmentanalyse
Nach Komponente: Hardware-Dominanz verdeckt Software-Wertschöpfung
Hardware entfiel im Jahr 2025 auf 61,20 % des Marktanteils für KI in der Robotik, was die Sensoren, Aktuatoren, Antriebe und Strukturrahmen widerspiegelt, die Robotern ihre physische Präsenz verleihen. Kapitalintensive Industriearme mit integrierten Kraft-Drehmoment-Sensoren bleiben für Schweißen, Lackieren und präzise Materialhandhabung unverzichtbar. Anbieter liefern nun modulare Designs, die es Herstellern ermöglichen, Greifer, Kameras oder KI-Edge-Module ohne vollständige Systemüberholungen auszutauschen, was die Gesamtbetriebskosten senkt und die Gerätelebenszyklen verlängert. Hardware-Roadmaps betonen energieeffiziente Servosteuerungen und leichte Verbundgelenke, die höhere Nutzlast-Gewichts-Verhältnisse ermöglichen, die für mobile Roboter in engen Fabrikgängen entscheidend sind. Software für maschinelles Lernen und Deep Learning expandiert mit einer CAGR von 23,10 % und wird zunehmend als vortrainierte Wahrnehmungs- und Bewegungsplanungsbibliotheken gebündelt. Diese Stacks extrahieren mehr Wert aus bestehenden Maschinen, indem sie Fehlererkennung, vorausschauende Wartung und adaptives Greifen ohne externe Programmierung ermöglichen. Frühe Anwender berichten, dass Software-Upgrades allein die Gesamtanlageneffektivität um zweistellige Werte steigern können, was verdeutlicht, warum Software trotz ihrer kleineren Ausgangsbasis die physischen Ausgaben übertrifft. Dienstleistungen, die Integration, Fernüberwachung und kontinuierliches Modell-Retraining abdecken, bilden einen wachsenden Annuitätsstrom für Anbieter, da Kunden Lebenszyklusunterstützung suchen. Die Verschiebung unterstreicht, wie Intelligenz statt Mechanik nun Wettbewerber im KI-in-der-Robotik-Markt differenziert.

Notiz: Marktanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Kauf des Berichts verfügbar
Nach Robotertyp: Industrieroboter behalten die Führung, während Serviceroboter beschleunigen
Industrieroboter entfielen im Jahr 2025 auf 67,30 % der Marktgröße für KI in der Robotik, angeführt von Gelenkarmrobotern, die in der Automobil- und Elektronikproduktion eingesetzt werden. Ihre installierte Basis überstieg 4,28 Millionen Einheiten in Fabriken weltweit, ein jährlicher Zuwachs von 10 %, der die fest verankerte Nachfrage unterstreicht. KI-Upgrades ermöglichen es diesen Systemen, variable Teilegeometrien ohne Ausfallzeiten für Neuprogrammierungen zu handhaben und die Anlagenauslastung zu steigern. Kollaborative Roboter, noch eine Minderheit der Lieferungen, verzeichnen überproportionales Wachstum, da flexible Automatisierung für Umgebungen mit hoher Variantenvielfalt und geringen Stückzahlen unverzichtbar wird. Medizin- und Gesundheitsroboter stellen die am schnellsten wachsende Klasse mit einer CAGR von 24,85 % für 2026–2031 dar. Chirurgische Systeme, die Computer Vision und Kraftrückkopplung integrieren, unterstützen Kliniker bei minimal-invasiven Eingriffen und reduzieren postoperative Komplikationen und Verweildauer. Krankenhauslogistikroboter transportieren autonom Wäsche und Medikamente durch belebte Korridore mithilfe von simultaner Lokalisierung und Kartierung (SLAM), kombiniert mit KI-Entscheidungsmaschinen. Die Akzeptanz bei Verbrauchern wächst, wie Heimversorgungsroboter belegen, die ältere Menschen bei täglichen Lebensaufgaben unterstützen. Insgesamt diversifizieren diese Trends die Umsatzpools und mildern die Zyklizität, die der automobilzentrierten Nachfrage innewohnt, zum Vorteil des KI-in-der-Robotik-Marktes.
Nach Anwendung: Fertigungsdominanz durch Logistikwachstum herausgefordert
Fertigungs- und Montageanwendungen erzielten im Jahr 2025 40,35 % des Umsatzes, da Werke KI für die inline-Qualitätsprüfung, Prozessoptimierung und selbstdiagnostizierende Wartungszyklen einsetzen. Eingebettete Bildgebungs-Stacks erkennen Mikrorisse, die für menschliche Prüfer unsichtbar sind, und lösen sofortige Werkzeugpfadanpassungen aus, um Ausschussansammlungen zu verhindern. Edge-Analysen werden auch mit Vibrationssensoren kombiniert, um Lagerschäden Stunden vor katastrophalen Ausfällen vorherzusagen und Produktionsverluste zu minimieren. Diese Gewinne rechtfertigen anhaltende Investitionen trotz kürzerer Produktlebenszyklen und höherer Individualisierungsanforderungen. Logistik und Lagerhaltung zeichnet sich mit einer CAGR von 23,95 % bis 2031 aus, angetrieben durch die Nachfrage des E-Commerce nach präziser, taggleicher Auftragserfüllung. Autonome mobile Roboter navigieren dynamische Ganglayouts mithilfe von LIDAR, Ultraschallsensoren und KI-gestützten Routing-Algorithmen, die sich in Echtzeit an wechselnde Lagerpositionen anpassen. Aus Tag-Lese- und Bildgebungssystemen gesammelte Daten speisen Modelle des maschinellen Lernens, die die Kommissioniersequenz und Zonenbalancierung in jeder Schicht verfeinern. Gesundheitswesen und Chirurgie, Einzelhandelsbetrieb und Vor-Ort-Inspektionsdienste skalieren ebenfalls schnell, aber Logistik zeigt den klarsten Weg vom Pilotprojekt zum unternehmensweiten Rollout. Diese Entwicklungen verbreitern den kommerziellen Schwung für den KI-in-der-Robotik-Markt.

Notiz: Marktanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Kauf des Berichts verfügbar
Nach Endverbraucher: Automobilführerschaft steht vor Herausforderung durch das Gesundheitswesen
Automobilhersteller behielten im Jahr 2025 einen Umsatzanteil von 27,40 %, da sie KI-Roboter für Karosserie-Schweißen, Lackierkabinen und Endmontageprüfung einsetzen. Die Integration von generativer KI beschleunigt nun die Programmierung neuer Modellvarianten, verkürzt Markteinführungszeiten und reduziert Ingenieurstunden. Das Wachstum bei Elektrofahrzeugen steigert den Automatisierungsbedarf weiter, da die Batteriepackmontage Geschwindigkeit, Sauberkeit und Präzision erfordert, die über konventionelle Antriebsstränge hinausgehen. Folglich stieg die Roboterdichte in führenden deutschen Montagewerken auf 1.500 Einheiten pro 10.000 Mitarbeiter, die höchste weltweit. Das Gesundheitswesen wächst am schnellsten mit einer CAGR von 24,60 %, angetrieben durch demografische Verschiebungen und Fortschritte bei minimal-invasiven Instrumenten. KI-gestützte Chirurgieroboter ermöglichen Submillimeter-Genauigkeit und haptisches Feedback, das die Ergebnisse in der Orthopädie, Kardiologie und Onkologie verbessert. Krankenhausverwaltungen setzen Roboterflotten ein, um Räume mit UV-C-Licht zu sterilisieren, und reduzieren so krankenhausassoziierte Infektionen ohne zusätzliches Personal. Elektronikhersteller, Einzelhändler und Lebensmittelhersteller folgen dicht dahinter und setzen Roboter jeweils für spezifische Herausforderungen ein, wie die Platzierung von Mikrokomponenten, die Bestandserfassung im Regal und hygienische Verpackung. Insgesamt verteilt die vielfältige Endverbraucherakzeptanz das Risiko und unterstützt die langfristige Expansion des KI-in-der-Robotik-Marktes.
Geografische Analyse
Der asiatisch-pazifische Raum erwirtschaftete im Jahr 2025 46,55 % des globalen Umsatzes, angetrieben durch umfangreiche Automatisierungsprogramme in China, Japan und Südkorea. China allein installierte im Jahr 2023 276.288 Industrieroboter, was 51 % der weltweiten Lieferungen entspricht, da lokale Behörden Steueranreize und zinsgünstige Darlehen zur Steigerung der Fertigungswettbewerbsfähigkeit bereitstellen (ifr.org). Koreanische Elektronikunternehmen fügen Edge-KI-Bildgebung zu Bestückungszellen hinzu, um Toleranzen auf Wafer-Ebene im Mikrometerbereich zu handhaben, während japanische Automobilhersteller KI-gestützte kollaborative Roboter für abschließende Ausstattungsarbeiten einsetzen, die menschliche Geschicklichkeit erfordern. Die prognostizierte CAGR von 17,45 % der Region spiegelt nicht nur die Fertigungsdominanz wider, sondern auch schnell aufkommende Pilotprojekte im Gesundheitswesen und in der Serviceroborik. Nordamerika belegt den zweiten Platz, verankert durch die Vereinigten Staaten, wo KI-Software-Expertise eine robuste Start-up-Bildung und Risikokapitalfinanzierung begünstigt. Logistikgiganten rüsten bestehende Förderbandnetze mit KI-gestützten mobilen Robotern nach, um Zwei-Stunden-Lieferfenster zu erfüllen. Automobilhersteller beschleunigen die Einführung, da Fabriken für batterieelektrische Fahrzeuge umgerüstet werden und KI zur Überwachung der Schweißqualität bei neuen Leichtbaumaterialien eingesetzt wird. Kanadas Bergbausektor erprobt autonome Transportfahrzeuge, die KI-Wahrnehmungs-Stacks nutzen, um Tagebaustandorte unter schlechten GPS-Bedingungen zu navigieren, und weitet die Marktdurchdringung von KI in der Robotik über Fabrikmauern hinaus aus. Mexikos Industriekorridore setzen ebenfalls auf KI-Nachrüstungen, um nach den USMCA-Inhaltsregeln wettbewerbsfähig zu bleiben. Europa betont ethische, sichere und vertrauenswürdige KI und prägt sowohl die Technologieentwicklung als auch die regulatorischen Rahmenbedingungen. Deutschland führt bei der Roboterdichte mit 28.355 neuen Installationen im Jahr 2023, unterstützt durch staatliche Subventionen für Mittelstand-Automatisierungsprojekte. Horizont-Europa-Zuschüsse fördern akademisch-industrielle Cluster in der Robotik für Agrartechnologie, Gesundheitswesen und grüne Fertigung. Dennoch verzögern unterschiedliche Interpretationen der CE-Kennzeichnung und der KI-Haftung grenzüberschreitende Einsätze, insbesondere für kollaborative Roboter. Das Wachstumspotenzial in Mittel- und Osteuropa bleibt hoch, da Arbeitskräftemangel Fabriken zu Investitionen treibt. Kleinere Märkte in Südamerika, dem Nahen Osten und Afrika sind noch im Entstehen, profitieren jedoch von schlüsselfertigen Roboter-als-Dienstleistung-Verträgen, die die Vorabkapitalbarrieren senken und die globale Akzeptanz des KI-in-der-Robotik-Marktes fördern.

Wettbewerbslandschaft
Der KI-in-der-Robotik-Markt tendiert zu moderater Konzentration, wobei die vier größten Industrieroboterhersteller einen Anteil von 57 % halten, aber agilen KI-Software-Neueinsteigern gegenüberstehen. Fanuc und ABB integrieren proprietäre Edge-Controller, um Bild- und Kraftsteuerungsfunktionen hinzuzufügen, ohne bestehende Leiterlogik neu schreiben zu müssen, und schützen so ihre installierten Basen. NVIDIAs Jetson-Ökosystem zieht einen breiten Entwicklerpool an und macht es zum De-facto-Standard für KI-Beschleunigerkarten in kollaborativen Robotern und autonomen mobilen Robotern. IBM und Microsoft schwenken von Cloud-First-Strategien auf hybride Architekturen um und verbinden digitale Zwillingssimulationen mit lokaler Inferenz, um Latenz- und Souveränitätsanforderungen zu erfüllen.
Strategische Allianzen nehmen zu. Siemens kooperierte mit IBM, um OPC-UA-basierte Anlagendaten mit KI-Analysen zu verknüpfen und prädiktive Qualitätsmodule bereitzustellen. KUKA kooperiert mit Orange Business für private 5G-Netzwerke, die Schwarmroboter an Automobilstationen verbinden. Disruptoren wie Boston Dynamics präsentieren Vierbeinroboter für die industrielle Inspektion, während Hanson Robotics ausdrucksstarke humanoide Empfangsroboter im Gastgewerbe testet. Spezialisierte Vertikalanbieter, darunter Blue River Technology in der Landwirtschaft und Veo Robotics bei sicherheitszertifizierter Koüberwachung, erschließen Nischen durch Domänenwissen. Roboter-als-Dienstleistung-Abonnementmodelle, die von Universal Robots und Brain Corporation übernommen wurden, verlagern Budgetgespräche von Kapital- zu Betriebsausgaben und weiten die Durchdringung bei kleinen und mittleren Unternehmen aus. Die Integration generativer KI ist das nächste Schlachtfeld, wobei Unternehmen darum wetteifern, große Sprachmodelle und multimodale Wahrnehmung zu kombinieren, um Roboter zu produzieren, die verbal beschriebene Aufgaben ausführen können – ein Innovationszyklus, der den KI-in-der-Robotik-Markt weiter ausweiten wird.
Branchenführer im Bereich Künstliche Intelligenz in der Robotik
Vicarious AI
Neurala, Inc.
Veo Robotics, Inc.
NVIDIA Corporation
IBM Corporation
- *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

Jüngste Branchenentwicklungen
- Mai 2025: Rockwell Automation erwarb Clearpath Robotics und OTTO Motors für 600 Millionen USD und integrierte autonome Navigation in sein Industrieportfolio.
- Mai 2025: Etron Technology stellte auf der Computex 2025 sein DeCloakBrain AipA Robotersystem vor und betonte datenschutzschonendes KI-Training für Gesundheitsroboter.
- April 2025: AeroVironment schloss die Übernahme von Tomahawk Robotics für 120 Millionen USD ab und erweiterte damit die KI-gestützte Steuerung heterogener unbemannter Systeme.
- März 2025: Advantech demonstrierte Edge-KI-AMR-Plattformen mit NVIDIA Jetson Thor, um Millisekunden-Entscheidungsschleifen in Logistikanwendungen zu ermöglichen.
Berichtsumfang des globalen Marktes für Künstliche Intelligenz in der Robotik
Künstliche Intelligenz in der Robotik bezeichnet die nahtlose Integration von Robotern mit Technologie der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Roboter lernen, einige repetitive Aufgaben auszuführen, die ohne menschliches Eingreifen erledigt werden können, und können sogar mit Menschen oder in einigen Fällen mit anderen Robotern kommunizieren.
Der Markt für Künstliche Intelligenz in der Robotik ist segmentiert nach Robotertyp (Industrieroboter, Serviceroboter), Endverbraucherbranche (Automobil, Einzel- und E-Commerce, Gesundheitswesen, Lebensmittel und Getränke) sowie Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt).
Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in Wertangaben (in Millionen USD) bereitgestellt.
| Hardware | Sensoren |
| Aktuatoren | |
| Energiesysteme | |
| Steuerungssysteme | |
| Software | Maschinelles Lernen und Deep Learning |
| Computer Vision | |
| Verarbeitung natürlicher Sprache | |
| Kontextbewusstsein und Entscheidungsfindung | |
| Dienstleistungen | Integration und Bereitstellung |
| Support und Wartung |
| Industrieroboter | Gelenkarmroboter | |
| SCARA-Roboter | ||
| Kartesische Roboter | ||
| Kollaborative Roboter | ||
| Serviceroboter | Professionelle Serviceroboter | Logistikroboter |
| Medizin- und Gesundheitsroboter | ||
| Verteidigungs- und Sicherheitsroboter | ||
| Feldroboter (Landwirtschaft und Bergbau) | ||
| Persönliche und Haushaltsroboter | Haushaltsroboter | |
| Unterhaltungs- und Begleitroboter | ||
| Fertigung und Montage |
| Logistik und Lagerhaltung |
| Gesundheitswesen und Chirurgie |
| Einzel- und E-Commerce-Betrieb |
| Lebensmittel- und Getränkeverarbeitung |
| Inspektion und Wartung |
| Sonstige Anwendungen |
| Automobil |
| Elektronik und Halbleiter |
| Einzel- und E-Commerce |
| Gesundheitswesen |
| Lebensmittel und Getränke |
| Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung |
| Sonstige |
| Nordamerika | Vereinigte Staaten |
| Kanada | |
| Mexiko | |
| Südamerika | Brasilien |
| Argentinien | |
| Rest von Südamerika | |
| Europa | Deutschland |
| Vereinigtes Königreich | |
| Frankreich | |
| Italien | |
| Spanien | |
| Nordische Länder | |
| Rest von Europa | |
| Naher Osten | Vereinigte Arabische Emirate |
| Saudi-Arabien | |
| Türkei | |
| Rest des Nahen Ostens | |
| Afrika | Südafrika |
| Nigeria | |
| Ägypten | |
| Rest von Afrika | |
| Asien-Pazifik | China |
| Japan | |
| Südkorea | |
| Indien | |
| ASEAN | |
| Rest von Asien-Pazifik |
| Nach Komponente | Hardware | Sensoren | |
| Aktuatoren | |||
| Energiesysteme | |||
| Steuerungssysteme | |||
| Software | Maschinelles Lernen und Deep Learning | ||
| Computer Vision | |||
| Verarbeitung natürlicher Sprache | |||
| Kontextbewusstsein und Entscheidungsfindung | |||
| Dienstleistungen | Integration und Bereitstellung | ||
| Support und Wartung | |||
| Nach Robotertyp | Industrieroboter | Gelenkarmroboter | |
| SCARA-Roboter | |||
| Kartesische Roboter | |||
| Kollaborative Roboter | |||
| Serviceroboter | Professionelle Serviceroboter | Logistikroboter | |
| Medizin- und Gesundheitsroboter | |||
| Verteidigungs- und Sicherheitsroboter | |||
| Feldroboter (Landwirtschaft und Bergbau) | |||
| Persönliche und Haushaltsroboter | Haushaltsroboter | ||
| Unterhaltungs- und Begleitroboter | |||
| Nach Anwendung | Fertigung und Montage | ||
| Logistik und Lagerhaltung | |||
| Gesundheitswesen und Chirurgie | |||
| Einzel- und E-Commerce-Betrieb | |||
| Lebensmittel- und Getränkeverarbeitung | |||
| Inspektion und Wartung | |||
| Sonstige Anwendungen | |||
| Nach Endverbraucherbranche | Automobil | ||
| Elektronik und Halbleiter | |||
| Einzel- und E-Commerce | |||
| Gesundheitswesen | |||
| Lebensmittel und Getränke | |||
| Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung | |||
| Sonstige | |||
| Nach Geografie | Nordamerika | Vereinigte Staaten | |
| Kanada | |||
| Mexiko | |||
| Südamerika | Brasilien | ||
| Argentinien | |||
| Rest von Südamerika | |||
| Europa | Deutschland | ||
| Vereinigtes Königreich | |||
| Frankreich | |||
| Italien | |||
| Spanien | |||
| Nordische Länder | |||
| Rest von Europa | |||
| Naher Osten | Vereinigte Arabische Emirate | ||
| Saudi-Arabien | |||
| Türkei | |||
| Rest des Nahen Ostens | |||
| Afrika | Südafrika | ||
| Nigeria | |||
| Ägypten | |||
| Rest von Afrika | |||
| Asien-Pazifik | China | ||
| Japan | |||
| Südkorea | |||
| Indien | |||
| ASEAN | |||
| Rest von Asien-Pazifik | |||
Im Bericht beantwortete Schlüsselfragen
Wie groß ist der aktuelle Markt für KI in der Robotik und wie schnell wächst er?
Der Markt steht im Jahr 2026 bei 28,25 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2031 auf 51,8 Milliarden USD expandieren, was einer CAGR von 12,92 % entspricht.
Welche Region führt den KI-in-der-Robotik-Markt heute an?
Asien hält im Jahr 2025 46,55 % des globalen Umsatzes und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 17,45 % wachsen, angetrieben durch großangelegte Fertigungsautomatisierung und unterstützende staatliche Maßnahmen.
Welches Anwendungssegment expandiert am schnellsten?
Logistik und Lagerhaltung ist die am schnellsten wachsende Anwendung mit einer CAGR von 23,95 %, da E-Commerce-Betreiber KI-gestützte autonome mobile Roboter für die schnelle Auftragserfüllung einsetzen.
Wie beeinflussen Edge-KI-Chips die industrielle Akzeptanz?
Edge-KI-Prozessoren reduzieren die Entscheidungslatenz von Sekunden auf Millisekunden, ermöglichen es Robotern, ohne Cloud-Verbindungen zu arbeiten, und steigern die Erstdurchlaufquoten und den Durchsatz in Produktionslinien.
Wer sind die wichtigsten Anbieter, die die Wettbewerbsdynamik prägen?
Industrieführer wie Fanuc, ABB, KUKA und Yaskawa halten einen Marktanteil von 56,75 %, während KI-Spezialisten wie NVIDIA und IBM Partnerschaften mit Hardwareherstellern eingehen, um End-to-End-Lösungen bereitzustellen.
Ist der Markt stark konzentriert oder fragmentiert?
Da die fünf größten Anbieter knapp über 60 % des Umsatzes kontrollieren, erzielt der Sektor einen Wert von 6 auf einer Konzentrationsskala von 1 bis 10, was auf eine moderate Konzentration und Raum für aufstrebende Akteure zur Gewinnung von Marktanteilen hinweist.
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