AGIBOT G2 Humanoid-Roboter absolvieren 24-Stunden-Test in einem Shanghai-Shop

Die G2-Räder-Humanoidroboter von AGIBOT haben einen 24-Stunden-Test in einem Convenience-Store in Shanghai absolviert und dabei insgesamt 1.730 Aufgaben ausgeführt. Vier der sechs Roboter bestanden die Leistungsbeurteilung. Dieser Pilotversuch demonstriert die Fähigkeiten der Embodied AI in einer lebendigen Einzelhandelsumgebung und testet die Anpassungsfähigkeit an dynamische Bedingungen.

Was passiert ist

Laut The Robot Report betrieben sechs AGIBOT G2-Roboter vom 2. November, 10 Uhr, bis zum 3. November, 10 Uhr, einen Convenience-Store in Shanghai. Während dieses 24-Stunden-Zeitraums führten die Roboter 1.730 Aufgaben aus, darunter 683 Kundeninteraktionen, 369 Produktabholungen und -lieferungen, 147 Kaffeebestellungen, 126 Frühstücksportionen, 277 Regalinspektionen und -auffüllungen sowie 128 Tischreinigungsarbeiten. Der Test wurde live vor über zwei Millionen Zuschauern übertragen.

Vier der sechs G2-Roboter bestanden die abschließende Leistungsbeurteilung, die Dienstzeiten, Aufgabenabschluss, Kundenfeedback, Reaktionszeiten und den Umgang mit unvorhergesehenen Situationen bewertete. Der Test, der die AI WAVE-Technologie-Demonstration von AGIBOT abschloss, zielte darauf ab, Robotikdaten, Simulationen, KI-Modelle, Hardware und Betriebsoftware in einer realen Umgebung zu integrieren. Die Prüfer führten praktische Tests durch, wie z. B. die Unterscheidung ähnlicher Produkte, die Korrektur falsch platzierter Artikel und die Navigation um Hindernisse wie Menschen und Kartons.

The Robot Report stellt fest, dass ein Convenience-Store zwar einfach erscheint, Aufgaben wie das Greifen eines Bonbütchens oder einer Kuchenstücke jedoch präzise Manipulation erfordern, und dass sich die Umgebung durch Kundenbewegungen und Produktvariationen ständig ändert. Berichten zufolge nutzten die G2-Roboter Echtzeit-Bildinformationen, um falsch platzierte Waren zu identifizieren, Regallücken für die Auffüllung zu erkennen und Verschüttetes von Konturmuster der Theke zu unterscheiden. Das Embodied-AI-Agenten-Framework Genie Master von AGIBOT wurde auf Aufgabenkoordination, Fehlerkorrektur und Lernen aus Betriebserfahrung getestet. Dieses Framework verknüpft über sein Embodied Execution Protocol (EEP) Aufgabenplanung, Ausführung und Feedback, sodass Roboter ihre Leistung verbessern können, indem sie Erfahrungen beibehalten und Aktionsstrategien verfeinern. AGIBOT plant, die Tests auf zusätzliche Rollen und Umgebungen auszuweiten, um Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Laut The Robot Report kündigte AGIBOT im September 2026 an, dass sein 20.000ster Roboter das Produktionsband verlassen habe.

Warum es für kleine Unternehmen wichtig ist

Dieser 24-Stunden-Test der AGIBOT G2-Roboter bietet einen Einblick in das Potenzial der Embodied AI im Einzelhandel und in der Logistik, bleibt aber ein Pilotversuch und keine kommerzielle Einführung. Für Inhaber kleiner Unternehmen und Teamleiter zeigt die gemeldete Anzahl von 1.730 Aufgaben, die von sechs Robotern in 24 Stunden erledigt wurden, die funktionale Fähigkeit in einer dynamischen Umgebung. Die Tatsache, dass jedoch nur vier der sechs Roboter die Leistungsbeurteilung bestanden, deutet darauf hin, dass diese Systeme noch in aktiver Entwicklung sind und noch nicht reif für eine breite, unbeaufsichtigte Einführung sind.

Die Fähigkeit der G2-Roboter, sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen – wie sich bewegende Kunden, verschiebende Produkte und die Unterscheidung ähnlicher Artikel – ist ein entscheidender Schritt vorwärts gegenüber Systemen mit fester Automatisierung. Der Fokus von AGIBOT auf das Lernen aus Betriebsfeedback über das Genie-Master-Framework ist entscheidend, um die Betriebszeit zu verbessern und menschliches Eingreifen zu reduzieren, was für jedes kleine Unternehmen, das Automatisierung in Betracht zieht, wichtige Kennzahlen sind. Der Artikel liefert jedoch keine Daten zu entscheidenden Faktoren wie Kosten pro Betriebsstunde im Vergleich zur menschlichen Arbeitskraft, spezifischen Sicherheitszertifizierungen (z. B. ISO 10218, ISO/TS 15066) oder der mittleren Ausfallzeit (MTBF). Ohne diese Kennzahlen ist es schwierig, die unmittelbare wirtschaftliche Tragfähigkeit oder die regulatorische Bereitschaft für den Einsatz in einem kleinen Unternehmen zu bewerten. Die Erwähnung von 20.000 Robotern bis September 2026 ist zwar ambitioniert, handelt sich aber um eine zukünftige Prognose und spiegelt weder die aktuelle Marktverfügbarkeit noch verifizierte Stückzahlen wider.

Was diese Woche zu tun ist

1. Identifizieren Sie spezifische, repetitive Aufgaben in Ihren Abläufen, die derzeit manuell ausgeführt werden, und recherchieren Sie bestehende, zertifizierte robotische Lösungen (z. B. mobile Roboter für Inventur, kollaborative Arme für Pick-and-Place), die heute kommerziell verfügbar sind.
2. Bewerten Sie die Umgebungskonsistenz potenzieller Automatisierungsbereiche in Ihrem Unternehmen; priorisieren Sie Aufgaben in vorhersehbaren, strukturierten Umgebungen, in denen die Automatisierung der aktuellen Generation zuverlässig eingesetzt werden kann, ohne dass fortgeschrittene Embodied-AI-Fähigkeiten erforderlich sind.
3. Beobachten Sie die Entwicklungen in der Embodied AI und der Humanoidrobotik bei Unternehmen wie AGIBOT, mit Fokus auf verifizierte Einsatzzahlen, detaillierte Leistungskennzahlen (Betriebszeit, Nutzlast, Zykluszeit) und explizite Sicherheitszertifizierungen, die für die Mensch-Roboter-Interaktion relevant sind.

Quellen

• Six AGIBOT G2 Robots Complete 1,730 Tasks in 24-Hour Shanghai Convenience Store Trial — The Robot Report