Horizont Aug 25, 2026 at 16:278Zu Lesezeichen hinzufügen

X Square hat gezielt den veröffentlichten Benchmark von Figure AI zu robotischen Manipulationsaufgaben ins Visier genommen – und behauptet, ihn um 45 % übertroffen zu haben. Kombiniert mit der Wall-B-Sortierung zu 70 % geringeren Hardwarekosten, der LimX Dynamics, die Figure’s Fähigkeiten erreicht, und dem Tiangong Omni, das volle Punktzahlen bei Arbeitsaufgaben erzielt, ist das Muster strukturell klar: Chinesische Humanoid-Labore betreiben eine Kompression von Fähigkeiten pro Dollar, die das widerspiegelt, was DeepSeek mit GPT-4 erreicht hat.
Figure AI ist eines der bestfinanzierten Robotikunternehmen im Silicon Valley. X Square ist ein chinesischer Konkurrent, der speziell einen von Figure veröffentlichten Benchmark nutzte, um ihren Roboter zu testen – und behauptet, ihn um 45 % übertroffen zu haben. Dies ist der dritte oder vierte Datenpunkt in einem Muster: Chinesische Humanoid-Labore übertreffen westliche Konkurrenten systematisch in puncto Kosten und zunehmend auch bei veröffentlichten Leistungsmetriken.
X Squares Ansatz – explizites Anvisieren eines veröffentlichten Benchmarks eines Konkurrenten – ist ein klares Wettbewerbsignal. Es sagt: Wir glauben, dass wir ihre Zahl schlagen können, und wir wollen, dass der Markt es weiß.
Pandailys Berichterstattung macht die Behauptung mit konkreten Zahlen überprüfbar: X Square sortierte 1.816 Pakete in einer ungeschnittenen Stunde mit einfachen Greifern. Das selbst gesetzte Ziel – 1.248 – entspricht übrigens dem durchschnittlichen stündlichen Wert von Figure AI, pro Paket. Das ergibt 1.816 / 1.248 = 45,6 % über dem Benchmark von Figure, in einem ungeschnittenen Video in einem einzigen Durchgang.
Zwei Dinge machen diese Behauptung stärker als typische Benchmark-Aussagen: Die Aufgabe (Paketsortierung) ist konkret und messbar, und der „ungeschnittene“ Rahmen ist eine direkte Antwort auf die oft geäußerte Kritik an Bearbeitungen in Demos von Humanoid-Robotern.
DeepSeek zeigte bei LLMs, dass fokussierte Ingenieursarbeit und effizientes Training eine große Leistungslücke zu Unternehmen schließen können, die 10× mehr ausgeben – innerhalb eines kürzeren Zeitraums. Die Parallele zur verkörperten Intelligenz: X Square, LimX Dynamics, Unitree und Tiangong zeigen, dass sich dieselbe Dynamik auf physische KI überträgt. Die Frage ist, ob dies im Einsatzmaßstab und in realen Betriebsumgebungen – nicht nur bei Paketsortierungs-Benchmarks – Bestand hat.
X Squares Behauptung kam nicht isoliert. In derselben Woche gab es: Tiangong Omni erreichte volle Punktzahl bei Standard-Arbeitsaufgaben (1,35 m, 39 kg, vollständiger Benchmark); LimX Dynamics demonstrierte einen Roboter, der mit den Fähigkeiten von Figure mithalten kann – bei deutlich geringeren Hardwarekosten; WRC 2026 zeigte über 300 aktive Unternehmen im chinesischen Ökosystem der verkörperten Intelligenz.
Der Wettbewerbskreislauf läuft schneller als der Ankündigungszyklus.
Figures Reaktion auf diesen Benchmark-Druck ist von Bedeutung. Optionen: Veröffentlichung neuer Ergebnisse, die die Leistungen der Herausforderer nicht erreichen; Verschiebung des Wettbewerbsrahmens von Benchmarks hin zum Einsatzvolumen (schwerer zu fälschen, kommerziell relevanter); oder Beschleunigung des Zeitplans bei spezifischen Fähigkeiten, bei denen die Lücke real ist.
Das schlechteste Ergebnis für Figure: In einen Benchmark-Wettlauf hineingezogen zu werden, den es nicht selbst entworfen hat, auf Metriken, die die Herausforderer begünstigen, während Einsatzkunden sich für ganz andere Dinge interessieren.
Die Leistungslücke zwischen China und den USA bei Humanoiden schließt sich bei Benchmarks schneller als bei der Anzahl eingesetzter Flotten. Der entscheidende Faktor für die Marktposition ist die Anzahl der tatsächlichen Betriebsstunden in realen Umgebungen – nicht die Paketzahlen in einer Demo. Die Anzahl der Einsätze von Figure ist die Zahl, auf die es in den nächsten sechs Monaten ankommt, nicht ihr Benchmark-Wert.
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45% faster benchmarks are one thing, but until we see these robots stacking a real dishwasher or assisting an elderly person, the real test remains unseen. Hardware savings matter, but safety and adaptability will decide if this tech ever leaves the lab.
45% faster benchmarks sound impressive, but how do they translate into consistent performance in dynamic kitchen environments where even a slight spill can throw off a whole sequence?
Hardware cost savings are great, but 45% faster benchmarks won't mean much if the robots can't handle messy real-world tasks like tying shoes or handling wet towels.
This is huge! If true, this could really shake up the humanoid robotics space. But I still wonder about real-world performance outside of benchmarks.
The benchmark race is getting wild, but I’m more curious about long-term robustness than raw percentages. Can these gains hold up after months of real-world use?
45% faster benchmarks are impressive, but how does this translate to tasks humans actually care about? Real-world adaptability seems like the next hurdle.
45% benchmark boost sounds promising, but how replicable is this under different tasks? Hardware cost savings are good, but do they trade off against precision or adaptability in unstructured environments?
Sounds impressive, but without third-party validation, these numbers could be smoke and mirrors. Hardware savings matter, but stability and scalability in real environments will tell the real story.
Course aux modèles fondation embodied : X-Square, Xiaomi, GR00T