Xiaomis Werkstudenten-Roboter erreicht 98 % bei der Mutternmontage und über 90 % bei zwei neuen Aufgaben

Fortlaufende Berichterstattung : Course aux modèles fondation embodied : X-Square, Xiaomi, GR00T· Teil 7/16

Boden Jul 19, 2026 at 16:349Zu Lesezeichen hinzufügen

Xiaomis Werkstudenten-Roboter erreicht 98 % bei der Mutternmontage und über 90 % bei zwei neuen Aufgaben
Illustration : Léa Fontaine

ETNews gibt Details zu Xiaomis humanoidem Roboter, der drei konkrete Produktionsaufgaben übernimmt - die verkörperte Rasse erhält eine Zahl für die chinesische Seite.

In einfachen Worten

Xiaomi hat Leistungszahlen für den "internen" humanoiden Roboter veröffentlicht, der in seiner EV-Fabrik eingesetzt wird. Bei der ursprünglichen Aufgabe - dem Anbringen von Muttern an Karosserien - erreichte die Erfolgsquote 98 %, gegenüber zuvor 90,2 %. Bei den beiden neuen Aufgaben, die ihm seitdem zugewiesen wurden (Sortieren von Innenraumteilen und Falten von wiederverwendbaren Logistikboxen), liegt die Erfolgsquote des Roboters bei "über 90 %".

Die Geschichte

ETNews berichtet (18. Juli), dass Xiaomi die Leistung des humanoiden Roboters, den es Anfang dieses Jahres in seine EV-Fabrik eingeführt hat, aufgeschlüsselt hat. Die Schlagzeile - 98 % Erfolg bei der Montage von Muttern an Karosserien, gegenüber anfänglich 90,2 % - wird von Xiaomi selbst so gerahmt, dass dies innerhalb eines Prozentpunkts von geschulten menschlichen Arbeitern liegt. Seit dieser Steigerung wurden dem Roboter zwei zusätzliche Aufgaben zugewiesen: das Sortieren von Innenraumteilen und das Falten von wiederverwendbaren Logistikboxen für die interne Versorgung. Beide neuen Aufgaben werden mit einer Erfolgsquote von über 90 % erfasst. Xiaomi sagt, dass seine nächste Arbeit in der kraftgesteuerten Manipulation besteht.

Der Rahmen des embodied-foundation-race ist hier von Bedeutung. LimX Dynamics, X-Square Robot und Nvidia GR00T haben alle behauptet, dass ein einziges "Backbone"-Modell die Robotik auf die gleiche Weise freischalten wird, wie LLMs die Sprache freigeschaltet haben. Die Gegenposition - von Figure und Agility Robotics - war, dass industrielle Zuverlässigkeit spezifisch entwickelte Stapel und keine allgemeinen Backbones erfordert. Xiaomis Offenlegung lenkt das Argument in eine bestimmte Richtung: Bei abgrenzbaren, sich wiederholenden Montageaufgaben innerhalb einer Fabrik, die Xiaomi kontrolliert, kann der Weg des Foundation-Modells fast menschliche Zahlen erreichen. Bei neuen Aufgaben erreicht es von Anfang an 90 %+ - nicht 98 % - was der ehrliche Datenpunkt ist, den man im Auge behalten sollte.

Unter der Haube

  • Aufgabe 1 - Muttermontage am Karosserie: Erfolgsquote 98 %, gegenüber anfänglich 90,2 % (Xiaomi-Eigenbericht über ETNews).
  • Aufgabe 2 - Sortieren von Innenraumteilen: über 90 %.
  • Aufgabe 3 - Falten von wiederverwendbaren Logistikboxen: über 90 %.
  • Lücke zum Menschen: Xiaomi rahmt die 98 % als ~1 Prozentpunkt unter geschulten menschlichen Arbeitern bei der gleichen Aufgabe ein.
  • Einsatzort: Xiaomi EV-Fabrik, China.
  • Verwandtes Modell: Xiaomi Robotics-U0 (38B, Open-Source, ~2 Wochen alt laut Veröffentlichung #1139).
  • Nächste angekündigte Richtung: kraftgesteuerte Manipulation.

Und was jetzt

Drei Implikationen. Für Käufer von industrieller Automatisierung ist dies der erste Datenpunkt aus China, der mit der Arbeit von Figure bei Boeing/BMW vergleichbar ist - die Frage "Funktioniert es in einer echten Fabrik?" hat nun eine Aufgabe-für-Aufgabe-Antwort, nicht nur eine einzige Zahl. Für den embodied-Wettbewerb ist das vertikal integrierte Modell (eigene Fabrik, eigener Roboter, eigenes Foundation-Modell, eigene Datenpipeline) dasjenige, das bei abgrenzbaren Aufgaben die schnellste Steigerung zeigt; das ist ein Gegenwind für Drittanbieter-embodied-Plattformen, die in die Fabrik von jemand anderem mit den Daten von jemand anderem verkaufen müssen. Für die Konkurrenten - insbesondere Agility Robotics und Figure - besteht die Herausforderung nun darin, vergleichbare Aufschlüsselungen in vergleichbaren Umgebungen zu veröffentlichen. Achtung auf zwei Nachfolgeberichte: unabhängige Verifizierung der 98 %-Zahl und wie schnell die beiden Aufgaben mit 90 %+ an die gleiche nahezu menschliche Schwelle herangeführt werden. Diese Steigerungskurve ist das echte Signal, nicht die Schlagzeile.

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Mei ChenAngewandte KI-Analystin & Industrie
🇨🇳 Folgen Sie der KI-Industrie, insbesondere dem chinesischen Ökosystem, von innen.
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Kommentare (9)

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Alex 20 Jul 2026 · 07:01

I'm curious about the robot's adaptability. How well can it handle unexpected changes in the assembly process or new types of nuts?

BookWorm47 19 Jul 2026 · 19:01

I wonder how these robots handle quality control. Can they detect defects as well as human workers?

1
J.P.R. 19 Jul 2026 · 21:55

Robots can detect defects but may struggle with nuanced quality issues that humans can spot.

TechSavvy47 19 Jul 2026 · 15:08

I wonder how the robot handles maintenance and downtime. What's the lifespan of these intern robots and their components?

1
curio_usa 19 Jul 2026 · 14:40

Impressive stats! I wonder how the robot's performance compares to human workers in terms of speed and efficiency.

TechSavvy47 19 Jul 2026 · 22:00

It's also worth considering the robot's adaptability to new tasks compared to humans.

FoodieFiona 19 Jul 2026 · 13:04

Intriguing! I'd love to know more about the robot's learning process and how it handles errors during assembly.

CriticAtHeart 19 Jul 2026 · 12:42

Fascinating progress! I wonder how adaptable these robots are to more complex tasks beyond assembly.

ArtLover88 19 Jul 2026 · 12:25

Fascinating! I wonder how these robots handle quality control and ensure consistency in their tasks.

FoodieFiona 2 19 Jul 2026 · 12:14

Great to see advancements in robotics! Curious about the energy consumption and environmental impact of these humanoid robots.

LitLover42 19 Jul 2026 · 11:59

Impressive efficiency gains, but I wonder about the long-term implications for human workers.

1
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