Marktgröße und Marktanteil für Robotik-Grundlagenmodelle – Wachstumstrends und Prognose (2026–2031)

Globale Trends und Erkenntnisse im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle

Industrieautomatisierung und Arbeitskräftemangel

Arbeitgeber in der Fertigung und Logistik erhöhen ihre Automatisierungsinvestitionen, da Engpässe mittlerweile Aufgaben betreffen, die mit fest installierten Anlagen nicht ohne Weiteres bewältigt werden können. Die Installationen von Industrierobotern in den USA stiegen 2025 um 11 % auf 38.000 Einheiten, während die Roboterdichte 307 Betriebseinheiten pro 10.000 Fertigungsmitarbeiter erreichte.^{[1]Internationaler Verband der Robotik, „US-Roboterindustrie kehrt zu zweistelligem Wachstum zurück”, IFR-Pressemitteilung, ifr.org} Diese Bedingungen begünstigen Roboter, die wechselnde Produktlayouts, Verpackungsformen und Arbeitsanweisungen interpretieren können. Grundlagenmodelle können Wiederauffüllung, gemischte Artikelhandhabung und andere Aufgaben unterstützen, bei denen herkömmliche Roboter eine umfangreiche Neuprogrammierung erfordern. Die globalen Installationen von Industrierobotern erreichten 2025 621.000 Einheiten, wobei Asien 79 % der Installationen ausmachte, was zeigt, dass der Automatisierungsschub über Nordamerika hinausgeht. Der Markt für Robotik-Grundlagenmodelle profitiert daher, wenn Arbeitgeber flexible Kapazitäten suchen, anstatt eine weitere eng programmierte Maschine, die neu konfiguriert werden muss, wenn sich lokale Aufgaben, Lagerprofile oder Produktbedingungen ändern.

Nachfrage nach universeller Roboterintelligenz

Unternehmen mit aufgabenspezifischen Robotern entstehen häufig neue Integrationskosten, wenn sich Produktlinien oder Anlagenlayouts ändern. Dieses Problem hat das Interesse an Systemen geweckt, die erlernte Fähigkeiten auf verschiedene Aufgaben und Robotertypen übertragen können. Physical Intelligence berichtete, dass sein π0.7-Modell Fähigkeiten aus separaten Datensätzen kombinierte, um neuartige Manipulationssequenzen ohne aufgabenspezifisches Training abzuschließen.^{[2]Physical Intelligence, „π0.7: Ein steuerbares generalistisches robotisches Grundlagenmodell mit emergenten Fähigkeiten”, arXiv, arxiv.org} Das Ergebnis verweist auf ein praktisches Wertversprechen für universelle Roboterintelligenz, insbesondere in der Automobil-, Elektronik- und Logistikbranche mit häufigen Variationen. Eine breitere Roboterrichtlinie kann den Bedarf an separaten Systemen für jede Handhabungs- oder Montageaufgabe reduzieren. Diese Chance stützt den Markt für Robotik-Grundlagenmodelle, da Unternehmen den Modellzugang und laufende Aktualisierungen zunehmend als zentrale Automatisierungsinfrastruktur für Einrichtungen betrachten, in denen wechselnde Aufgaben andernfalls den Integrationsaufwand erhöhen und operative Erträge verzögern.

Expansion multimodaler Vision-Language-Action-Modelle

Vision-Language-Action-Modelle, kurz VLA-Modelle, kombinieren visuelle Eingaben, Sprachanweisungen und Roboterzustandsinformationen in einem einzigen Steuerungssystem. Dies kann den Integrationsaufwand reduzieren, der mit separaten Wahrnehmungs-, Planungs- und Aktionskomponenten verbunden ist. NVIDIA erklärte, dass GR00T N1.7 mit 32.000 Stunden realer Demonstrations- und egozentrische Menschendaten sowie 8.000 Stunden simulierter Rollouts trainiert wurde. Ein gemeinsames Modell kann für Materialhandhabung, Verpackung und Inspektion nachtrainiert werden, wodurch die Anzahl der Konfigurationen reduziert wird, die ein Unternehmen pflegen muss. Im Gesundheitswesen berichtete NVIDIA-Medtech, dass GR00T-H-N1.7 beim SutureBot-Benchmark eine vollständige End-to-End-Nahterfolgrate von 25 % erzielte. Diese Entwicklungen erweitern den Markt für Robotik-Grundlagenmodelle über die traditionelle Industrieautomatisierung hinaus und erhöhen gleichzeitig die Bedeutung der Sicherheitsbewertung in Umgebungen, in denen das Roboterverhalten Auswirkungen auf Mitarbeiter, Patienten und Kunden hat.

Offene Robotikmodelle senken Entwicklungshürden

Open-Source- und Open-Weight-Modelle verändern die Kostenstruktur der Robotersoftwareentwicklung. OpenVLA verwendete 970.000 Roboterepisoden aus dem Open-X-Embodiment-Datensatz und übertraf RT-2-X um 16,5 % in der absoluten Aufgabenerfolgsrate über 29 Bewertungsaufgaben, während es weniger Parameter verwendete. Diese Erkenntnisse zeigen, dass die Robotikleistung durch bessere Trainingsdaten und Modelldesign verbessert werden kann, nicht allein durch die Parameteranzahl. Xiaomi veröffentlichte Xiaomi-Robotics-0 mit Gewichten, Inferenzcode und Bewertungswerkzeugen und veröffentlichte anschließend Post-Training-Code für den Einsatz auf echten Robotern. Da der Zugang zu Basismodellen verbessert wird, können sich Integratoren auf Bereitstellung, Datenerfassung und kundenspezifische Validierung konzentrieren. Der Markt für Robotik-Grundlagenmodelle könnte daher eine schnellere Beteiligung mittelgroßer Integratoren erleben, obwohl Modellanbieter Leistungsvorteile durch Daten und Betriebserfahrungen schützen müssen, die in realen Kundenumgebungen und unter unterschiedlichen physischen Bedingungen gesammelt wurden.

Hohe Kosten und Knappheit realer Roboterdaten

Reale Roboterdemonstrationen erfordern synchronisierte visuelle, Kraft-, Bewegungs- und Sprachdaten, deren Erfassung im kommerziellen Maßstab kostspielig ist. Die Einschränkung ist am deutlichsten bei der Handhabung von Kleidungsstücken, chirurgischen Arbeiten und komplexen Montagen, wo physische Variationen den Wert synthetischer Daten allein begrenzen. NVIDIA-Medtech veröffentlichte 2026 Open-H-Embodiment mit 770 Stunden chirurgischer Roboterdaten von 50 oder mehr Institutionen auf 20 Roboterplattformen.^{[3]NVIDIA-Medtech, „Open-H-Embodiment: Ein großangelegter Datensatz zur Aktivierung von Grundlagenmodellen in der medizinischen Robotik”, arXiv, arxiv.org} Der Umfang dieses koordinierten Datensatzes zeigt auch den operativen Aufwand, der erforderlich ist, um Aktionen und Datenströme über Institutionen hinweg zu standardisieren. Universal Robots und Scale AI führten UR AI Trainer ein, um synchronisierte Bewegungs-, Kraft- und Visionsdaten von Produktionsrobotern für das industrielle VLA-Training zu erfassen. Der Markt für Robotik-Grundlagenmodelle bleibt gegenüber Unternehmen mit eingesetzten Flotten im Vorteil, auch wenn Simulation, Cross-Embodiment-Training und gemeinsame Datensätze den Zugang für Unternehmen ohne große Betriebsflotten oder spezialisierte Datenteams verbessern.

Unsicherheit bei Sicherheitszertifizierung und Haftung

Sicherheitsregeln für lernbasiertes Roboterverhalten haben sich nicht so schnell weiterentwickelt wie die Modellbereitstellung. ISO 10218-1:2025 und ISO 10218-2:2025 legen Sicherheitsanforderungen für Industrieroboter fest, einschließlich Anforderungen, die für Design und Verwendung relevant sind. ANSI/A3 R15.06-2025 aktualisierte ebenfalls die Sicherheitsanforderungen für Industrieroboter in Bezug auf funktionale Sicherheit, Risikobewertung, Endeffektoren und Cybersicherheit. Diese Normen sind wichtig, legen jedoch keine vollständigen Bewertungsmethoden für neuronale Netzwerk-Aktionsrichtlinien fest, die auf unbekannte Bedingungen treffen. Die Verantwortung kann zwischen dem Modellentwickler, dem Roboterhersteller, dem Systemintegrator und dem Betreiber unklar bleiben, wenn ein Roboter Schäden oder Verletzungen verursacht. Diese Unsicherheit kann die Nutzung im Gesundheitswesen, im Verteidigungsbereich und in öffentlichen Räumen verzögern und die kurzfristige Nachfrage einschränken, wo Betreiber vorhersehbare Nachweise benötigen, bevor sie Robotern erlauben, im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle neben Menschen zu arbeiten.

*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 Modellarchitektur: VLA-Modelle führen, während Reasoning-Architekturen die Fähigkeiten erweitern

Vision-Language-Action-Modelle hielten 2025 einen Marktanteil von 54,67 % im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle. Ihre Führungsposition spiegelt die Fähigkeit wider, Bilder, sprachliche Aufgabenbeschreibungen und Roboterzustandsdaten in einem einzigen Backbone zu verarbeiten. Dieses Design unterstützt anweisungsfolgendes Verhalten ohne komplexe Verbindungen zwischen separaten Wahrnehmungs-, Planungs- und Aktionskomponenten. NVIDIA beschrieb GR00T N1.7 als ein offenes, kommerziell lizenziertes VLA-Modell für allgemeine humanoide Roboterfähigkeiten und nannte Trainingspartner, darunter Unitree Robotics und Agile Robots.^{[4]NVIDIA-Medtech, „GR00T-H-N1.7”, Hugging Face, huggingface.co} Die installierte Industriebasis verschafft VLA-Modellen einen klaren kommerziellen Weg in etablierten industriellen Umgebungen mit wiederholbaren Handhabungs- und Montagearbeiten im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle.

Weltmodelle halten eine kleinere Umsatzposition, bleiben aber wichtig, da sie physische Umgebungen für Planung und Tests repräsentieren. NVIDIA-Medtech erklärte, dass Cosmos-H-Surgical-Simulator realistische chirurgische Videos aus der Roboterkinematik auf neun chirurgischen Plattformen generierte, was die Validierung vor dem physischen Einsatz unterstützen kann. Verkörperte Reasoning-Modelle werden bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 46,53 % wachsen, der schnellsten Rate innerhalb des Architektursegments. Physical Intelligence berichtete, dass π0.7 aufgabenspezifische Systeme bei der Kaffeezubereitung, dem Wäschefalten und der Kartonmontage ohne aufgabenspezifische Trainingsdaten übertraf. Verhaltensrichtlinien-, Cross-Embodiment-Steuerungs- und Werkzeugorchestrierungsmodelle dienen engeren Bedürfnissen, da Entwicklungsframeworks den Zugang für kleinere Integratoren verbessern, die erschwingliche Ausgangspunkte und anpassungsfähige Steuerungsrichtlinien im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle benötigen.

Notiz: Segmentanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Berichtskauf verfügbar

Nach Bereitstellungsmodus: Cloud-Systeme unterstützen kontinuierliche Modellverbesserung

Die Cloud-basierte Bereitstellung entfiel 2025 auf einen Umsatzanteil von 57,26 %. Unternehmen nutzen Cloud-Systeme für zentralisierte Modellaktualisierungen, gemeinsame Rechenkapazität und die standortübergreifende Aggregation von Roboterdaten. Universal Robots und Scale AI erklärten, dass UR AI Trainer Produktionsbewegungen, Kraft- und Visionsdaten erfasst, um imitationsbasiertes Lernen vom Labor bis zur Fabrik zu unterstützen. Dieses Modell verbindet Bereitstellungsdaten mit der Richtlinienverfeinerung und senkt die Infrastrukturhürden für mittelgroße Unternehmen. Der Cloud-Kanal wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 43,61 % wachsen und ist damit der schnellste Bereitstellungsmodus im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle.

Die On-Premises-Bereitstellung bleibt wichtig, wo Betriebe Datenkontrolle, geringe Latenz oder zuverlässigen lokalen Betrieb benötigen. Verteidigungsstandorte, pharmazeutische Reinräume und abgelegene Bergbaubetriebe akzeptieren möglicherweise keine Abhängigkeit von externen Cloud-Verbindungen. NVIDIA positionierte Jetson Thor für Echtzeit-Roboterinferenz und -steuerung am Edge und hilft Einrichtungen, sensible Betriebsdaten zu behalten. Europäische Datenschutzregeln und sektorale Sicherheitsanforderungen unterstützen ebenfalls die lokale Bereitstellung, wo die Cloud-Nutzung eingeschränkt ist. Das Nebeneinander von Cloud-Lernen und Edge-Steuerung wird relevant bleiben, da Kunden Modellverbesserungen mit operativer Kontrolle, lokaler Resilienz und Datenschutzverpflichtungen im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle abwägen.

Nach Anwendung: Lagernutzung führt, während Heimdienstleistungsnutzung beschleunigt

Lagerkommissionierung und -sortierung hielten 2025 einen Umsatzanteil von 23,16 %. Lagerhäuser erfordern, dass Roboter verschiedene Lagereinheiten, unregelmäßige Pakete, gemischt gewichtete Behälter und wechselnde Lagermuster handhaben. Diese Aufgaben sind für starre Automatisierung schlecht geeignet, da sie kontextuelle Erkennung und flexibles Greifen erfordern. Grundlagenmodelle können die manuelle Neuprogrammierung reduzieren, wenn sich Verpackungen oder Produktmixe ändern. Die anhaltende Expansion des E-Commerce und der Distributionsbetriebe verschafft dem Markt für Robotik-Grundlagenmodelle eine verlässliche kommerzielle Basis in der Lagerautomatisierung.

Industriemontage, Materialhandhabung, Verpackung und mobile Inspektion bleiben ebenfalls bedeutende Anwendungsbereiche. Modellgesteuerte Systeme können sich an neue Teileformen und Produktionsänderungen anpassen, die zuvor manuelle Eingriffe erforderten. Mobile Inspektion und Navigation können die menschliche Exposition in Energie- und Fertigungsstandorten mit gefährlichen Bedingungen reduzieren. Die Ausführung von Heimdienstleistungen wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 46,32 % wachsen, unterstützt durch niedrigere Hardwarekosten für humanoide Roboter und stärkere universelle Modellfähigkeiten. Unstrukturierte Wohnumgebungen bleiben schwieriger als Fabriken, da Roboter in der Nähe schutzbedürftiger Bewohner, vielfältiger Objekte und begrenzter maschinenlesbarer Strukturen arbeiten müssen, sodass eine weitverbreitete Nutzung eine längerfristige kommerzielle Chance für den Markt für Robotik-Grundlagenmodelle bleibt, da die Anforderungen an Zuverlässigkeit und Sicherheit hoch bleiben.

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Nach Endnutzer: Hersteller liefern Volumen, während Gesundheitsdienstleister am schnellsten wachsen

Hersteller hielten 2025 einen Umsatzanteil von 35,21 % und blieben die größte Endnutzergruppe. Automobilhersteller, Elektronikmonteure und Lebensmittelverarbeiter benötigen anpassungsfähige Automatisierung, da Produktvariationen und kürzere Produktionsläufe eine feste Programmierung weniger effizient machen. Grundlagenmodelle bieten mehr Flexibilität, nicht nur niedrigere Arbeitskosten, unter wechselnden Betriebsbedingungen. Kommerzielle Einsätze von humanoiden und universellen Systemen zeigen, dass diese Technologien über Pilotprojekte in der Fertigung und Logistik hinausgehen. Logistik- und Lageranbieter stellen die nächste wichtige Nutzergruppe dar, da Distributionsarbeit arbeitsintensiv ist und Serviceziele streng sind, was die Nachfrage nach Systemen schafft, die sich ohne langwierige Neuprogrammierungszyklen an wechselnde Arbeitslasten anpassen können.

Gesundheitsdienstleister werden bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 47,27 % wachsen, der schnellsten Endnutzerrate. Chirurgische Robotik und Krankenhauslogistik können die klinische Kapazität erweitern und operative Arbeitsabläufe verbessern, wo Sicherheits- und Validierungsanforderungen erfüllt sind. NVIDIA-Medtech präsentierte GR00T-H-N1.7 als kommerziell lizenziertes Modell für chirurgische und medizinische Robotik unter Verwendung von Daten aus 50 oder mehr Institutionen und 20 Roboterplattformen. Das Unternehmen berichtete von einer vollständigen End-to-End-Nahterfolgrate von 25 % beim SutureBot-Benchmark. Klinische Validierung und Medizinprodukte-Compliance werden den Einführungszeitpunkt beeinflussen, insbesondere in europäischen chirurgischen Umgebungen, wo die Bereitstellung mit klinischer Validierung und etablierten Medizinprodukteprozessen im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle übereinstimmen muss.

Geografische Analyse

Nordamerika hielt 2025 einen Marktanteil von 45,74 % im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle. Die Region vereint führende Modellentwickler, Cloud-Infrastruktur und Unternehmensausgaben für Automatisierung. Die Installationen von Industrierobotern in den USA stiegen 2025 um 11 % auf 38.000 Einheiten, während die Roboterdichte 307 Einheiten pro 10.000 Fertigungsmitarbeiter erreichte, was Einsätze in der Fertigung, Logistik und verwandten Dienstleistungen unterstützt. ANSI/A3 R15.06-2025 legt aktualisierte industrielle Sicherheitsanforderungen fest, die mit ISO 10218 übereinstimmen und eine klarere Validierungsreferenz für Betreiber schaffen. 

Der asiatisch-pazifische Raum wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 46,84 % wachsen und stellt die am schnellsten wachsende regionale Chance dar. Der japanische Roboterbranchenverband berichtete, dass die Roboterbestellungen 2025 um 25,7 % auf 1.045,6 Milliarden JPY (6,97 Milliarden USD) stiegen und prognostizierte Bestellungen für 2026 von 1.220 Milliarden JPY (8,13 Milliarden USD).^{[5]Japanischer Roboterbranchenverband, „Statistische Pressemitteilung: Roboterbestellungen und -produktion 2025”, Japanischer Roboterbranchenverband, jara.jp} Japan koordiniert die Datenerfassung und gemeinsame Entwicklung von Grundlagenmodellen durch das KI-Roboter-Grundlagentechnologie-Konsortium. Südkorea hatte eine Roboterdichte von 1.220 Einheiten pro 10.000 Fertigungsmitarbeiter, was eine große installierte Basis für Nachrüstungen in der Elektronik- und Halbleiterproduktion schafft. Der asiatisch-pazifische Raum kann den Markt für Robotik-Grundlagenmodelle durch neue Einsätze und Upgrades bestehender automatisierter Einrichtungen erweitern.

Europa hatte 2024 eine Roboterdichte von 267 Einheiten pro 10.000 Fertigungsmitarbeiter, das höchste regionale Niveau, das vom Internationalen Verband der Robotik gemeldet wurde. Diese installierte Automatisierungsbasis unterstützt die Einführung, obwohl detaillierte Compliance-Anforderungen und langsamere Investitionen in führende Modelle das Tempo im Vergleich zu Nordamerika und dem asiatisch-pazifischen Raum begrenzen können. Südamerika, der Nahe Osten und Afrika hielten eine bescheidene, aber aufstrebende Position im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle. Brasilien bietet Nachfrage aus der Automobilmontage und Lebensmittelverarbeitung, während Südafrika einen relevanten Anwendungsfall bei der Bergbauinspektion und der Navigation in gefährlichen Umgebungen bietet. Eine breitere Einführung wird von Cloud-Infrastruktur, intelligenten Fertigungs- und Logistikinitiativen in Golfstaaten sowie lokalisierten Daten abhängen, die regionale Sprachen, Arbeitsumgebungen und Betriebsbedingungen im Markt für Robotik-Grundlagenmodelle widerspiegeln.