Erste Roboterschule Chinas in Hangzhou eröffnet: 30 Roboter eingeschult
2026-07-03 15:33
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de.wedoany.com-Bericht: Die erste Roboterschule Chinas wurde in Hangzhou eröffnet. Die ersten 30 Roboter und Roboterhunde verschiedener Hersteller wurden offiziell eingeschult, um eine systematische Ausbildung ihrer Intelligenz und Fähigkeiten zu erhalten, ihre Entscheidungs- und Arbeitsfähigkeit in komplexen Szenarien zu verbessern.

Im Jahr 2024 wurden in China 295.000 neue Industrieroboter installiert, was 54 % der weltweiten Gesamtinstallationen entspricht. Dieses quantitative Wachstum hat sich jedoch nicht in eine effektive Anwendung umgesetzt. Obwohl viele Roboter in der Lage sind, zu laufen, zu springen oder zu tanzen, können sie aufgrund fehlender Entscheidungsfähigkeit in komplexen Szenarien, fehlender berufsspezifischer Fähigkeiten für die jeweilige Position und fehlender überprüfbarer Sicherheitsstandards nur schwer in den praktischen Einsatz gelangen. Jin Xinglai, der Verantwortliche eines Roboterunternehmens, wies darauf hin, dass die Hardware-Fähigkeiten der Unternehmen relativ ausgereift seien, es jedoch noch an Software-Kompetenzen mangele. Dieser Bedarf führte zur Entstehung eines innovativen Schulmodells mit dem Ziel, „Roboter klüger zu machen". Im Mai dieses Jahres stellte ein Forschungsteam den selbst entwickelten „Wuji-Brain" vor, der auf der Grundlage traditioneller visueller, sprachlicher und bewegungsbezogener Architekturen eine logische Schlussfolgerungsebene hinzufügt. Dadurch können Roboter von der reinen Speicherung von Szenarien zur eigenständigen Ableitung und Beurteilung übergehen – eine Entwicklung vom „Auswendiglernen von Antworten" zum „Lösen von Problemen".

Die Schule orientiert sich am Konzept menschlicher Bildungseinrichtungen und hat ein Curriculum entwickelt, das Kognition, Objekterkennung, Kommunikation, emotionale Begleitung und Bewegung umfasst. Für jeden Roboter wird ein maßgeschneiderter Ausbildungsplan auf der Grundlage seines Aufnahmezustands erstellt. Zhao Han, Ingenieur für Szenarien, erklärte, dass die Schule ein fünfdimensionales Ausbildungsmodell für Moral, Intellekt, Körper, Ästhetik und Arbeit eingeführt habe, um die umfassenden Fähigkeiten der Roboter in den Bereichen Ethik und Sicherheit, Wahrnehmungsfähigkeit, Bewegungsleistung, ästhetische Ausdruckskraft und praktische Szenarienarbeit ganzheitlich zu trainieren. Nach der Einschulung werden die Roboter je nach Fähigkeitsbewertung und Abschlussanforderungen in verschiedene Fachrichtungen eingeteilt, darunter Sportschule, Kunstschule, Berufsschule und Pflegeschule. Anschließend werden die Roboter gezielt mit Gehirnen und intelligenten Agenten ausgestattet. In der Sportschule können Tischtennisroboter durch das Training der Zusammenarbeit von Groß- und Kleinhirn die Richtung des ankommenden Balls genau erkennen und Vor- und Rückhandschläge ausführen. Im Bereich der Begleitroboter können die Roboter die Emotionen von Testpersonen erkennen und diese aktiv trösten oder Witze erzählen.

Durch den vierstufigen Prozess „Aufnahmeuntersuchung, fachspezifische Ausbildung, Abschlusszertifizierung und Einsatz mit Zertifikat" wird eine standardisierte Verbesserung der Roboterfähigkeiten erreicht. Nach Abschluss der Ausbildung führen die Schule und das Zhejiang Provincial Institute of Quality Science gemeinsam eine intelligente Bewertung durch. Erfolgreiche Absolventen erhalten ein „Spezialfähigkeits-Zertifikat", das es ihnen ermöglicht, mit einem „ein Roboter, ein Code"-System zertifiziert zu arbeiten. So werden Roboter von Prototypen zu „intelligenten Facharbeitern" in verschiedenen Branchen.

Zhang Le, Verwaltungsleiter eines Robotik-Unternehmens, erklärte, dass die systematische Ausbildung durch „Fähigkeitstraining + Szenarioanpassung" die Geschwindigkeit der Roboterimplementierung erheblich beschleunigt habe. Durch die Bereitstellung von mehr Szenariodaten durch die Schule könne die Trainingszeit der Roboter in realen Umgebungen drastisch reduziert werden. Nach dem Abschluss erhalten die Roboter ein kontinuierlich verbesserungsfähiges Fähigkeitstrainingssystem, das in realen Szenarien weiter optimiert wird.

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