Der „Schleier“ über die physischen Rennstrecken wird gelüftet: Wie lange kann das „Innere Kreislauf“-Geschäft der Datenerfassungszentren noch weitergehen?

Die „Roboter-Datenfabrik“ in Peking wird neu gestartet – und enthüllt ein peinliches Geheimnis der Branche

Hallo zusammen, ich bin euer Finanzjournalist. Heute sprechen wir über ein Thema, das zwar wie Science-Fiction klingt, aber hinter dem viel „reale Welt“ und „geschäftliche Strategien“ stecken: Zentren für die Datenausbildung von humanoiden Robotern.

Einfach ausgedrückt: Es handelt sich um Orte, an denen Roboter mit Daten „füttert“ werden. Um klug zu werden, müssen Roboter viele Videos anschauen, viele Dinge berühren und viele Bewegungen ausführen – diese Daten sind ihre „Nahrung“.

Kürzlich wurde das einst sehr beliebte, später jedoch plötzlich stillgelegte und vollständig geräumte erste Zentrum für die Datenausbildung von humanoiden Robotern im Shougang-Park in Peking Shijingshan wieder aktiv. Doch diesmal haben sich die „Protagonisten“ und die Vorgehensweisen geändert.

Es geht nicht nur um dieses eine Zentrum in Peking – es spiegelt die Schwierigkeiten und den Wandel von über 90 ähnlichen Zentren im ganzen Land wider. Heute werde ich die Hintergründe in fünf Teilen für euch verständlich machen.

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1. Wendepunkt: Von „100 Robotern“ zu „leerem Raum“ – Wer ist gegangen? Wer ist gekommen?

**Wesentliche Fakten:

Das Zentrum in Peking Shijingshan war letztes Jahr sehr beeindruckend: Mehr als 100 Zweihandroboter simulierten 10 Szenarien wie Familien, Supermärkte und Fabriken – es sah aus wie eine Miniaturversion einer „Roboter-Gesellschaft“.

Anfang dieses Jahres wurde es jedoch still; die Roboter wurden entfernt und das Betriebsunternehmen Ruierman Intelligence zog sich zurück.

Jetzt ist das Zentrum wieder in Betrieb – allerdings hat sich das Konzept geändert:

• Mehrere Roboter fehlen: Statt einer Vielzahl echter Roboter werden nun „Motion-Capture-Sets“ verwendet (Geräte, die Menschen beim Bewegen unterstützen).
• Technologische Verbesserungen: Der Fokus liegt auf „4D-Gauss-Optikfeldern“ und „Weltmodellen“ – das klingt hochentwickelt, bedeutet aber tatsächlich nur eine Veränderung der Datenerfassungsmethoden.
• Neue Investoren: Die Führung übernahmen Lingyun Guang und Zhongguancun Tongli; weitere Unternehmen aus der Industriekette sind beteiligt.

**Einfache Erklärung:

Stellen Sie sich ein Restaurant vor, das ursprünglich „live Kochvorführungen“ anbot (Echtzeit-Steuerung der Roboter) und einen erfahrenen Koch (Ruierman Intelligence) einstellte. Der Koch fand das Essen nicht gut oder stritt mit dem Besitzer (der Regierung bzw. den Investoren) und zog ab.

Die neuen Investoren (Lingyun Guang usw.) setzen nun auf eine „Zentralküche“-Strategie (Datenerfassung ohne echte Roboter). Obwohl es weniger spektakulär ist, könnte die Effizienz höher und die Kosten geringer sein.

Wichtiger Punkt: Laut Ruierman Intelligence war das vorherige Konzept eher für Laborbedingungen geeignet; die neue Richtung legt mehr Wert auf „physikalische AI-Infrastruktur“ – was zwar praktischer klingt, aber auch bedeutet, dass die früheren Investitionen (die 100 Roboter) möglicherweise verloren sind.

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2. Hintergründe des Ausstiegs: Ist es die Technologie oder fehlende Finanzierung?

**Wesentliche Fakten:

Warum zog Ruierman Intelligence aus? Die Aussagen beider Parteien unterscheiden sich:

• Zhongguancun Tongli behauptet, Ruierman Intelligence habe die Anforderungen nicht erfüllt – die Datenqualität und Genauigkeit seien nicht ausreichend gewesen, und ihre „Fernsteuerungs-Technologie“ passe nicht zu den zukünftigen Entwicklungen des Zentrums.
• Ruierman Intelligence argumentiert, die frühe Version sei nur zur Überprüfung gedacht gewesen; nun soll es zu „Fernsteuerungen in echten Szenarien“ kommen (z. B. in Fabriken oder Haushalten).
• Brancheninsider: Es gab Differenzen mit der lokalen Regierung; außerdem verlegte Ruierman Intelligence im Mai seinen Sitz von Shijingshan nach Chaoyang.

**Einfache Erklärung:

Es ist wie eine Partnerschaft: Eine Seite kritisiert die andere Seite für mangelnde Leistung, die andere Seite behauptet, die andere Seite verstehe die zukünftigen Pläne nicht.

Der entscheidende Hinweis ist jedoch der Wechsel des Sitzes und die Differenzen mit der Regierung:

• Regierung: Wir stellen das Gelände, das Geld und die Richtlinien zur Verfügung – Sie sollen Daten verkaufen. Wie viele Daten wurden tatsächlich verkauft? Niemand weiß es genau. Die Regierung will „Ergebnisse“ und die Entwicklung der Industrie, nicht nur Roboter, die Fotos machen.
• Unternehmen: Wir haben die Roboter gekauft und die Szenarien eingerichtet, aber die Daten verkauften sich nicht oder zu niedrig – die Kosten konnten nicht gedeckt werden.

Wahrscheinliche Ursache: Es gab eine Fehlplanung: Die Regierung erwartete schnelle wirtschaftliche Vorteile, das Unternehmen dachte, es könne mit staatlichen Subventionen überleben. Als klar wurde, dass die Daten nicht verkauft wurden oder zu billig waren, waren beide Seiten in einer schwierigen Lage. Ruierman Intelligence zog sich zurück – aus technischen Gründen und um Verluste zu vermeiden.

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3. Branchengeheimnisse: 90 Zentren – wer „verkauft“ eigentlich Daten?

**Wesentliche Fakten:

Es gibt mindestens 90 solcher Zentren im ganzen Land.

Ein „Geheimnis“ wurde jedoch enthüllt: Viele Daten werden innerhalb der Branche zirkuliert:

• Modus: Die Regierung finanziert die Einrichtung der Zentren; lokale Roboterunternehmen (z. B. Leju, Zhiyuan) verkaufen Roboter an die Zentren, die Roboter sammeln Daten, die Daten werden anschließend wieder an diese Unternehmen (oder ihre Verbundunternehmen) zur Modellentwicklung verkauft.
• Beispiel: Leju Intelligence gewann den Zuschlag für das zweite Projekt in Shijingshan; deren Geschäftsbericht zeigt, dass die lokale Industrieunternehmen der größte Kunde sind (Umsatzanteil 12,94% im Jahr 2025).
• Kritik: Ein Gründer gab zu, dass einige Unternehmen durch diese Zentren nur un nachhaltige Einnahmen erzielen.

**Einfache Erklärung:

Das ist typisch für eine „Selbstbedienung“-Struktur:

• Regierung: Wir geben Geld für die Zentren und sehen, dass die Industrie floriert (mehr GDP, mehr Arbeitsplätze).
• Roboterunternehmen: Wir verkaufen Roboter und steigern unsere Umsätze; außerdem erhalten wir Subventionen von der Regierung.
• Probleme: Die in geschlossenen Laboren gesammelten Daten repräsentieren nicht die reale Welt. Die Roboter stoßen in der Praxis auf komplexe Situationen.
• Die Daten fließen nicht in den Markt: Sie bleiben innerhalb der Industriekette.
• Unnachhaltigkeit: Staatssubventionen sind begrenzt; wenn sie enden oder die Regierung die Daten für nutzlos hält, bricht die Kette zusammen.

Fazit: Viele Zentren verkaufen nicht wirklich Daten, sondern „Geschichten“ und „Überbestände“.

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4. Technologischer Wandel: Von „Fernsteuerung mit echten Robotern“ zu „datenerfassung ohne echte Roboter**

**Wesentliche Fakten:

Früher wurden echte Roboter ferngesteuert – Menschen trugen Handschuhe und steuerten die Roboter, um Daten zu erzeugen.

Jetzt ändert sich die Richtung:

• Minderer Einsatz von Zweibein-Robotern, mehr Räder-Robotern: Zweibein-Roboter sind schwierig, teuer und instabil.
• Mehr Verwendung von mobilen Datenerfassungsgeräten: z. B. UMI (handgeführte Geräte), Ego (Video-Daten in erster Person). Menschen nutzen diese Geräte in realen Szenarien, um Daten zu sammeln, die dann auf die Roboter übertragen werden.

Gründe:

• Kosteneinsparungen: Keine Notwendigkeit, 100 Roboter zu kaufen; es reichen 10 UMI-Geräte aus.
• Realität: Die Daten stammen aus der realen Welt, was die Qualität verbessert.
• Effizienz: Menschen können mehrere Geräte gleichzeitig bedienen oder schnell zwischen verschiedenen Szenarien wechseln.
• Neuer Ansatz in Peking: Der Wechsel von „Roboter-Stacks“ zu „4D-Optikfeldern und Weltmodellen“ reduziert die Abhängigkeit von Hardware und verbessert die Datenqualität.

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5. Zukunftsaussichten: Werden die Datenerfassungszentren verschwinden? Nein – aber sie werden sich verändern

**Wesentliche Fakten:

• Stellungnahme der Nationalen Entwicklungs- und Reformkommission: Vermeidung von blindem Nachahmen; Entwicklung sollte lokal und gesund ablaufen.
• Branchenkonsens: Datenerfassungszentren haben anfangs ihren Wert, können aber nicht nur durch interne Kreisläufe überleben.

Neue Richtungen:

• Aufbau hochwertiger Datensysteme: Es geht nicht darum, viel zu sammeln, sondern genaue und nützliche Daten zu erzeugen.
• Dienstleistungen für die Realwirtschaft: Die Daten müssen den Robotern helfen, tatsächlich in Fabriken und Haushalten zu arbeiten.
• Diversifizierte Einnahmenquellen: Neben dem Verkauf von Daten sollen auch Lösungen und technische Dienstleistungen angeboten werden.

**Einfache Erklärung:

Die Datenerfassungszentren werden nicht verschwinden, aber es wird eine „Umstrukturierung“ geben:

• Versagen: Zentren, die auf staatlichen Subventionen angewiesen sind, ungenügende Datenqualität haben oder veraltete Technologien nutzen.
• Überlebende: Unternehmen mit führenden Technologien (z. B. UMI, Simulationen), die kostengünstige Daten erzeugen.
• Reale Anwendungen: Die Daten stammen aus echten Produktions- und Lebensszenarien und lösen tatsächliche Probleme.
• Für die Allgemeinheit: Wenn Sie in Robotertechnologie investieren, sollten Sie Unternehmen meiden, deren Umsätze hauptsächlich von staatlichen Verbundunternehmen abhängen.
• Für die AI-Entwicklung: Die Intelligenz der Roboter hängt von der Qualität der gesammelten Daten ab – nicht von der Anzahl der Fotos.

Der Neustart des Zentrums in Peking ist ein Zeichen dafür, dass die Branche von der „Konzeptverbreitung“ zur „praktischen Umsetzung“ übergeht.

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Fazit:

Der Neustart des Zentrums in Peking Shijingshan ist ein Beispiel dafür, wie sich die Branche von der „Konzeptverbreitung“ zur „praktischen Umsetzung“ entwickelt.

• Früher: Viele Roboter, viele Szenarien, viele Geschichten, viele Subventionen.
• Heute: Neue Technologien, geringere Kosten, bessere Datenqualität, echte Anwendungen.

Dieser Wandel zeigt: Die Technologiebranche kann nicht nur in sich selbst gefangen bleiben – sie muss sich dem Markt stellen. Daten werden nicht nur gesammelt, sondern genutzt; Roboter werden nicht nur ausgestellt, sondern tatsächlich eingesetzt.

Nun geht es darum, welche Daten wertvoll sind und welche Roboter wirklich in der Praxis funktionieren.

Nächste Woche sprechen wir über weitere Entwicklungen in der Branche.