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von Kim Muntinga
Roboter faltet Wäsche, packt Pakete – und improvisiert dabei
7.4.2026
Das Robotikunternehmen Generalist hat mit GEN-1 ein neues KI-Modell für physische Aufgaben entwickelt. Es gleicht Störungen selbstständig aus und bewältigt Bewegungsabläufe, die es nicht explizit gelernt hat.
GEN-1 erzielt laut Generalist bei präzisen, wiederkehrenden Aufgaben – etwa beim Falten von Kartons, Verpacken von Smartphones oder Warten von Saugrobotern – eine Erfolgsquote von 99 Prozent. Dabei arbeitet es dreimal schneller als sein Vorgänger GEN-0. Nach einer einstündigen Anpassung an roboterspezifische Bewegungsdaten ist GEN-1 einsatzbereit.
Viele Stunden Trainingsdaten
GEN-1 basiert auf GEN-0, das Generalist im November als Machbarkeitsstudie für Skalierungsgesetze im Robotiktraining vorgestellt hatte. Das Hauptproblem: Anders als Sprachmodelle, die auf Billionen von Wörtern aus dem Internet trainiert werden, fehlt Robotikmodellen eine vergleichbare Datenquelle.
Generalist löst dies mit «Data Hands» – tragbaren Greifern, die Mikrobewegungen und visuelle Informationen aufzeichnen, während Menschen manuelle Aufgaben erledigen. So sammelte das Unternehmen über eine halbe Million Stunden und Petabytes an Interaktionsdaten.
Das Ergebnis: ein System, das Geldscheine präzise in ein Portemonnaie steckt, Wäsche faltet oder Autoteile sortiert.
Improvisation statt starrer Programmierung
GEN-1 unterscheidet sich von bisherigen Robotiklösungen durch seine Fähigkeit, aus früheren Erfahrungen zu improvisieren und zu lernen – selbst bei Störungen, die weit ausserhalb der Trainingsdaten liegen.
Ein Video zeigt, wie die Roboterhände ein verschobenes Shirt neu falten oder Autoteile greifen und einsetzen, nachdem sie verrutscht sind.
«Niemand hat den Roboter so programmiert, dass er aus Fehlern lernt – und dennoch tut er es», sagt Generalist-Forscher Felix Yanwei Wang in einem anderen Video. «Das macht er zusätzlich gratis.»
Kein Einzelkämpfer im Robotik-Wettrennen
Generalist ist nicht allein im Rennen um maschinelles Lernen in der physischen Welt. Google präsentierte 2025 die «Visual Learning Action»-Fähigkeiten seiner Gemini-Robotics-Modelle, die allgemeine Anweisungen verstehen und umsetzen. Physical Intelligence sorgte mit Roboterarmen auf einer Fahrplattform für Aufsehen, die in simulierten Haushalten trainiert wurden und Aufgaben wie Aufwischen oder Bettenmachen beherrschen.
Auch Tesla arbeitet mit dem humanoiden Optimus-Roboter an der Technologie. Das Unternehmen ist aber noch nicht so weit wie Generalist oder Google – die Roboter sollen 2024 noch von Menschenhand gesteuert worden sein.
Generalist sieht in GEN-1 einen Wendepunkt, vergleichbar mit GPT-3. Einige Aufgaben überschreiten bereits die Schwelle für einen wirtschaftlich sinnvollen Einsatz – und mit jeder neuen Modellgeneration sollen weitere, komplexere Aufgaben folgen.
Titelbild: Generalist
Kevin Hofer
Senior Editor
kevin.hofer@digitecgalaxus.chTechnologie und Gesellschaft faszinieren mich. Die beiden zu kombinieren und aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten, ist meine Leidenschaft.
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