BEWEGUNGSINTELLIGENZ · 01
Wenn man den Begriff physische KI hört, denken die meisten Menschen an humanoide Roboter. Die in Artikeln gezeigten Fotos und die bei Investment-Briefings vorgestellten Fälle sind größtenteils Roboter. Die Definition dieses Begriffs ist jedoch weiter gefasst. Und wenn man die Definition so liest, wie sie ist, verrät sie auch, wodurch dieses Feld tatsächlich blockiert wird.
Aktualisiert: August 2026
Was genau ist mit physischer KI gemeint?
NVIDIA definiert physische KI als die Verarbeitung multimodaler Eingaben wie Bilder, Videos, Text, Sprache und tatsächlicher Sensordaten und deren Umwandlung in Entscheidungen oder Aktionen, die autonome Systeme ausführen können. Zu den Zielen gehören nicht nur Roboter und autonome Fahrzeuge, sondern auch feste Kameras, sensorbasierte Systeme und physische Räume wie Fabriken und Lagerhallen.
Der Schlüssel hier ist nicht die Form, sondern der Zustand. Daten sollten nicht auf einem Bildschirm oder auf einem Server generiert werden, sondern über Sensoren aus realen physikalischen Phänomenen eingehen. Physische KI erfordert keinen Körper, der selbstständig geht.
Warum sind Daten der eigentliche Flaschenhals?
Sprachmodelle werden auf Billionen von Texten trainiert, die bereits in maschinenlesbarer Form vorliegen. Anders verhält es sich bei Modellen, die sich mit der physischen Welt befassen. Wir benötigen gepaarte Aufzeichnungen von Beobachtungen und Aktionen, aber im Internet gibt es keine derartigen Daten.
Forbes fasste diese Lücke in einem Artikel vom Juni 2026 zusammen: Während das Sprachmodell Billionen aus dem Internet gesammelter Token verbraucht, wird das Robot Foundation-Modell auf weniger als 5.000 Stunden öffentlich zugänglicher Interaktionsdaten aus der realen Welt trainiert. Dies liegt daran, dass jedes Trainingsbeispiel einzeln physisch gesammelt werden muss.
Auch die Kosten sind ein Thema. Es wird darauf hingewiesen, dass die Verzehnfachung eines Datensatzes Millionen statt Tausende von Dollar kostet. Obwohl durch Simulationen erstellte synthetische Daten Umfang und Vielfalt bieten, lautet die derzeit verbreitete Diagnose, dass detaillierte Bewegungen oder die Wiederherstellung nach Fehlersituationen nur aus realen Daten gelernt werden können.
Zusammenfassend ist es so. Was der physischen KI fehlt, sind nicht Modelle, sondern Daten von realen Körpern.
Woher kommen heute die Bewegungsdaten des Menschen?
Die menschliche Bewegung ist eine der am häufigsten vorkommenden Daten in der physischen Welt. Dazu gehören der Winkel, in dem sich das Gelenk beugt, die Reihenfolge der Krafteinwirkung und die Stelle, an der das Gleichgewicht verloren geht. Das Problem besteht darin, dass es schwierig ist, diese Daten im täglichen Leben konsistent zu erfassen. Derzeit werden hauptsächlich drei Methoden verwendet.
Die Bewegungserfassung der Kamera ist genau, aber die Daten bleiben an den Grenzen des Raums stehen.
| Weg | Messposition | große Einschränkungen | Sammlung im Alltag |
|---|---|---|---|
| Kamerabewegungserfassung | Außerhalb des Körpers ein bestimmter Raum | Begrenzt durch Beleuchtung und Schießstand und eine enorme Belastung in privaten Räumen | schwierig |
| am Handgelenk getragenes Gerät | Handgelenk | Es gibt einen Abstand zu den Gelenken, die sich tatsächlich bewegen | einfach |
| Kleidung mit eingebauten Sensoren | über dem Gelenk | Waschbeständigkeit, Passform und Sensorzuverlässigkeit sind entscheidend. | Nein |
Die Kamera ist genau, aber an den Raum gebunden. Daten gehen verloren, wenn Sie das Labor oder das Drehset verlassen. Handgelenkgeräte können den ganzen Tag getragen werden, sie können jedoch nur begrenzt erkennen, wie stark Ihre Knie vom Handgelenk gebeugt sind. Damit bleibt eine dritte Option. Etwas, das sich bereits am Körper befindet, nämlich Kleidung.
Was ändert sich, wenn Sensoren zu Kleidung werden?
Kleidung ist die einzige Schnittstelle, die ein Mensch trägt, ohne sich dessen bewusst zu sein. Und es ist direkt über dem Gelenk. Wenn die Kleidung selbst über Sensorfunktionen verfügt, wird der Messpunkt dorthin verschoben, wo die Bewegung tatsächlich stattfindet.
Entschuldigung, ich bin mir nicht sicher.
Aus der Sicht des Teams, das das Produkt entwickelt, ist dieser Unterschied praktisch. Die Schritte für Benutzer, das Gerät zu nehmen, es einzuschalten und eine Position einzunehmen, entfallen, und die Daten werden in ihrem täglichen Leben und nicht an einem dafür vorgesehenen Ort gesammelt. Da keine Kamera erforderlich ist, können Messungen auch in Umgebungen durchgeführt werden, in denen das Fotografieren schwierig ist, beispielsweise zu Hause oder in einem Krankenzimmer.
Natürlich gibt es einen Preis. Kleidung wird bei jedem Menschen anders gewaschen, gedehnt und getragen. Die eigentliche Schwierigkeit dieses Ansatzes besteht darin, einen Sensor zu schaffen, der dies übersteht.
TracSil
TracSil™ von Wave Company ist ein auf Stoff gedruckter weicher Dehnungssensor. Wenn sich das Gelenk bewegt, dehnt sich der Stoff, und der Sensor misst die Dehnung und wandelt sie in Winkelinformationen um. Es ist keine Kamera oder separate Messausrüstung erforderlich.
Weicher Dehnungssensor auf Stoff gedruckt. Durch die Bewegung der Gelenke verformen sich die gedruckten Linien zusammen mit dem Stoff.
Haltbarkeit ist eine Voraussetzung für diesen Ansatz. In unseren Tests hielt der Sensor TracSil 10.000 Dehnungswiederholungen von 0 % auf 30 % bei 500 mm pro Minute stand. Wenn man bedenkt, dass die Dehnungsrate, die der menschliche Körper im täglichen Leben erfährt, im Allgemeinen weniger als 15 % beträgt, wird erwartet, dass er unter tatsächlichen Nutzungsbedingungen mehr als 100.000 Mal standhält.
TracME™ ist die Übersetzung dieses Sensors in ein fertiges Produkt. Sensoren in den an Knien und Ellenbogen getragenen Orthesen zeichnen Gelenkbewegungen auf und die App gibt auf Basis dieser Daten Feedback zur Körperhaltung und Anzahl der Wiederholungen. TracME wurde zum Gewinner des Innovationspreises CES 2024 gewählt. Der Sensor selbst ist nicht separat erhältlich. Das fertige Produkt ist TracME, und an diesem Punkt werden die daraus resultierenden Bewegungsdaten mit anderen Systemen verbunden.
Was ist jetzt möglich und was wird noch erforscht.
Ich möchte wissen, was ich wissen möchte.
Was ist jetzt möglich?
- Aufnahme von Gelenkwinkeln und Bewegungsbahnen ohne Kamera
- Überprüfen Sie Ihre Körperhaltung während des Trainings in Echtzeit und zählen Sie automatisch die Anzahl der Wiederholungen
- Datenerfassung in alltäglichen Umgebungen für Knie und Ellenbogen
Immer noch auf Entdeckungsreise
- Erweiterung des Bereichs von der Gelenkeinheit auf die gesamte Körpereinheit
- Ich möchte wissen, was ich sage
- Einsatz im klinischen Umfeld – wir befinden uns derzeit mit unseren Partnern in der Validierungsphase
Hinzuzufügen ist, dass TracSil kein Elektromyogramm ist (EMG). Anstatt elektrische Signale von den Muskeln zu lesen, misst es die Bewegung des Gelenks durch die Dehnung des Gewebes. Die beiden Methoden haben unterschiedliche Dinge zu messen und unterschiedliche Geschichten zu erzählen.
Warum diese Geschichte über Fitness hinausgeht
Der Ort, an dem TracME jetzt verwendet wird, ist Übung. Aber die hier angesprochenen Themen beschränken sich nicht nur auf das Training.
Eine Methode zur Aufzeichnung der tatsächlichen Bewegungen des menschlichen Körpers über einen längeren Zeitraum außerhalb des Labors. Dies ist ein allgemeiner Bedarf für Rehabilitation, Telemedizin, Arbeitssicherheit und jedes System, das menschliche Bewegungen verstehen muss. Wenn physische KI von Daten blockiert wird, besteht der erste Schritt darin, die Oberfläche zu erweitern, auf der diese Daten herauskommen können.
Was Wave Company schafft, ist eine Schicht zwischen Körper und Daten. Wir bauen keine Roboter. Allerdings benötigt jedes System, das reale Bewegungen verstehen muss, sei es ein Roboter oder eine Coaching-App, einen Eingang, damit diese Bewegung eintreten kann. Wir machen diesen Eingang in ein Kleidungsstück und stellen es als fertiges Produkt zur Verfügung, mit dem andere Systeme verbunden werden können.
Häufig gestellte Fragen
Umfasst physische KI Nicht-Roboter-Produkte?
Ja. Die akzeptierte Definition bezieht sich auf ein Gesamtsystem, das reale Sensordaten verarbeitet und sie in Urteile oder Handlungen über die physische Welt umwandelt. Autonome Bewegung ist kein Kriterium.
Sind Sensoren in der Kleidung so genau wie die Bewegungserfassung durch Kameras?
Sie haben unterschiedliche Verwendungszwecke. Die Kameramethode hat den Vorteil, den gesamten Körper in einem kontrollierten Raum präzise zu erfassen. In die Kleidung eingebaute Sensoren haben den Vorteil, Langzeitdaten an bestimmten Gelenken ohne Platzbeschränkungen aufzuzeichnen. Die beiden Methoden stellen keine Substitutionsbeziehung dar, sondern decken unterschiedliche Abschnitte ab.
Kann ich es waschen?
ElecSil™ hat den Test von über 100 Wäschen bestanden. TracSil Bitte befolgen Sie die produktspezifischen Anweisungen zu den Waschbedingungen für die entsprechenden Produkte.
Misst TracME Muskelsignale?
Nr. TracME misst Gelenkbewegungen und -winkel. Es handelt sich nicht um eine Elektromyographie-Methode.
TracSil Kann ich nur den Sensor separat kaufen?
Nr. TracSil ist eine im Produkt enthaltene Sensortechnologie und wird nicht separat als Teil verkauft. Das fertige Produkt ist TracME, und das ist der Punkt, an dem die von hier kommenden Bewegungsdaten mit dem Partner verbunden werden.
Sind Sie neugierig, von welchem Produkt diese Bewegungsdaten stammen?
TracME Link-/Zugehörigkeitsanfragen
Verwandter Artikel
Referenzen
- Forbes, physische KI stößt auf eine Datenkennzeichnungsmauer, die nur mit Bargeld behoben werden kann (2026. 29.6.)
- Highways Today, der eigentliche Engpass in der physischen KI und Robotik sind Daten (2026. 8. 19.)
Dieser Artikel dient nur allgemeinen Informationszwecken und stellt keine medizinische Beratung dar.
Auch Herz, Muskeln und Nerven bewegen sich mit Elektrizität. Wir fassen zusammen, warum elektrische Stimulation inmitten des Biohacking- und Langlebigkeitswahns wieder Aufmerksamkeit erhält, und die Geschichte von leitfähigen Stoffen, der nächsten Grenze und ElecSil™.
Warum schrumpfen „schnelle Muskeln“ mit zunehmendem Alter? Wir fassen die Richtung der Elektrostimulationsforschung zum Thema Muskelschwund, Dynamic FES, und die von Wave Company entwickelte Slow-Aging-Technologie zusammen.
