de.wedoany.com-Bericht: Das von dem chinesischen Unternehmen Riemann Dynamics veröffentlichte Robotik-Weltmodell Riemann-1.0 erreichte auf dem in der Branche als äußerst anspruchsvoll geltenden Haushalts-Simulationsbenchmark RoboCasa-365 eine Erfolgsquote von 62,6 % und übertraf damit das bisher beste Ergebnis um 8,4 Prozentpunkte. Für das Training des Modells wurden 232.000 Stunden Daten verwendet, wobei der Hauptanteil auf Videos aus der Ich-Perspektive von Menschen entfällt.
Riemann Dynamics ist eine Tochtergesellschaft von Kunlun Tech, die speziell für den Bereich der verkörperten Intelligenz (Embodied AI) gegründet wurde. Riemann-1.0 wurde erstmals auf der WAIC 2026 vorgestellt. Der technische Ansatz besteht darin, aus einer riesigen Menge unbeschrifteter menschlicher Videos die Interaktionsgesetze der physikalischen Welt zu erlernen und dann mit einer kleinen Menge an Roboterdaten eine Aktionsausrichtung (Action Alignment) durchzuführen, um eine universelle Steuerung über verschiedene Roboterplattformen hinweg zu ermöglichen. Das Modell demonstrierte in konkreten Anwendungen die Fähigkeit, von der Simulation auf reale Roboter zu übertragen, beispielsweise bei der Tischabräum-Aufgabe, bei der es einen dünnen Löffel aufnimmt, die Suppe ausgießt und die Tischplatte abwischt – eine zusammenhängende Abfolge von Schritten.
In Bezug auf die Datenzusammensetzung umfasst der Trainingsdatensatz von Riemann-1.0 200.000 Stunden menschlicher Ich-Perspektiven-Videos, 12.000 Stunden UMI- und Exoskelett-Handschuh-Daten sowie 20.000 Stunden reale Roboter- und Simulations-Trajektorien. Dies deckt 41 verschiedene Roboterplattformen und tausende Interaktionsweisen ab. Das Team entwickelte eine eigene automatisierte Datenverarbeitungspipeline, die durch Schritte wie Bildkorrektur, Aktionssegmentierung mittels VLM, Qualitätskontrolle und Filterung sowie 3D-Rekonstruktion der Handhaltung menschliche Videos in maschinenlesbare Aktionssignale umwandelt. Das Modell basiert auf einer Diffusionsarchitektur und verwendet einen vollständig kausalen, gemeinsamen Aktions-Video-Modellierungsrahmen. Durch ein dreistufiges Training – in der ersten Stufe ein Aktionsverlustgewicht von 0,1, in der zweiten Stufe 0,5 und in der dritten Stufe 0,9 – wird ein reibungsloser Übergang vom Weltverständnis zur Aktionsausführung erreicht.
Ablationsstudien bestätigten den Wert der menschlichen Videodaten: Allein auf RoboCasa-365 lag die Erfolgsquote des Basistrainings bei 38,2 %; durch Hinzufügen von Roboterdaten stieg sie auf 43,4 %; die weitere Integration von UMI-Daten erhöhte sie auf 48,2 %; und nach der endgültigen Einbeziehung menschlicher Videodaten sprang die Erfolgsquote auf 62,6 %. Im speziell für zweihändige humanoide Roboter konzipierten EgoVLA-Benchmark stieg die Erfolgsquote bei langwierigen, mehrstufigen Aufgaben von 42,96 % auf 71,11 %, und bei völlig unbekannten visuellen Hintergründen von 26,36 % auf 43,33 %.
In der Simulationsbewertung erreichte Riemann-1.0 auf LIBERO eine Erfolgsquote von 99,0 %, auf RoboTwin 2.0 von 94,3 % und auf RoboCasa-365 von 62,6 % und belegte damit den Spitzenplatz. Um die Leistung auf echten Robotern zu validieren, baute das Team vier typische Haushaltsszenarien auf: geordnetes Bauklötze-Stapeln, Falten von flexiblem Stoff, Aufräumen von Schreibtischgegenständen und Verstauen von Küchengeschirr. Demonstrationsdaten wurden durch manuelle Fernsteuerung gesammelt und gemeinsam trainiert. Im Vergleich mit Open-Source-Basismodellen unter gleichen Startbedingungen erreichte Riemann-1.0 eine durchschnittliche Erfolgsquote von 85,00 % und einen Prozesserfüllungsgrad von 94,43 %, beides Platz eins, und lag damit 15 Prozentpunkte vor dem besten Open-Source-Modell. Der Prozesserfüllungsgrad lag bei jeder einzelnen Aufgabe über 91 %.
Kunlun Tech präsentierte auf der WAIC 2026 gleichzeitig das Weltmodell Matrix-3.5, das KI-Musikmodell Mureka v9.5 sowie Riemann-1.0. Die Erweiterung der Fähigkeiten zur Generierung digitaler Welten auf die Interaktion mit der physikalischen Welt wird als notwendiger Weg zur Verwirklichung einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz angesehen. Riemann Dynamics operiert als unabhängige Tochtergesellschaft, um dem Kernteam den Zugang zu speziellen Ressourcen für langfristige technologische Investitionen zu ermöglichen.
