NEURAs Humanoider 4NE1 Wheels absolviert auf der GTC Berlin live einen kompletten Waschgang

31. Oktober 2026, 07:38Quelle: NEURA Robotics

NEURA Robotics zufolge hat der Humanoide 4NE1 Wheels auf der NVIDIA GTC Berlin 2026 autonom einen kompletten Waschzyklus absolviert, und zwar wiederholt und ohne Schnitte. Zudem zeigte das Unternehmen seinen neuen Humanoiden 4NE1 Gen 4 und stellte seinen Plan für ein europäisches Physical-AI-Ökosystem vor.

Das Wichtigste in Kürze

NEURAs 4NE1 Wheels hat auf der GTC Berlin 2026 mehrfach autonom einen elfminütigen Waschzyklus absolviert.
Die Wasch- und Trockenprogramme der BSH-Geräte wurden auf etwa zehn Sekunden verkürzt; Geschwindigkeit wurde zugunsten von Zuverlässigkeit und Sicherheit zurückgestellt.
Der Roboter läuft auf Neuron AI, einem multimodalen Modell, das Sehen, Tastsinn, Kraft, Audio, Sprache und Gedächtnis verbindet.
4NE1 Gen 4 ist für die Serienproduktion ausgelegt und 20 Prozent leichter als der Vorgänger.
NEURAs Prioritäten bleiben zuerst die Industrie, dann die Servicerobotik; private Haushalte sind ein längerfristiges Ziel.

Eine ungeschnittene Demo an Stand 3031

Laut NEURA Robotics lief die Demo an Stand 3031 in Halle 3 während der GTC Berlin, die vom 20. bis 22. Oktober in der Station-Berlin stattfand. Das Unternehmen grenzt sie von üblichen Roboter-Videos ab, die seinen Angaben zufolge geschnitten werden, um misslungene Griffe und Zögern zu verbergen. 4NE1 Wheels führte die Aufgabe dagegen während der gesamten Messe immer wieder aus, sowohl live vor Ort als auch online.

Der Roboter sortierte helle und dunkle Kleidungsstücke, befüllte eine Waschmaschine und schloss die Tür. Nach Ende des Waschgangs öffnete er die Tür, entnahm die Wäsche, legte sie in den Trockner und schloss auch dessen Tür. Nach Angaben von NEURA dauerte die gesamte Abfolge rund elf Minuten und lief ohne menschliches Eingreifen.

Zwei Details relativieren das Ergebnis. Die Wasch- und Trockenprogramme der BSH-Geräte wurden auf etwa zehn Sekunden verkürzt, damit die Demo sehenswert bleibt. Außerdem erklärt das Unternehmen, bewusst einen Kompromiss eingegangen zu sein: Bei diesem ersten öffentlichen Durchlauf hatten Zuverlässigkeit und Sicherheit gegenüber den Besuchern Vorrang vor Geschwindigkeit, die in späteren Modell-Updates optimiert werden soll. Am Mittwoch wurde die Demo live auf YouTube und LinkedIn gestreamt.

Warum das Schließen der Tür der schwierige Teil ist

NEURA argumentiert, dass der schwierige Moment kommt, wenn die Maschinentür zufällt. Die Kleidung verschwindet aus dem Blickfeld des Roboters, doch er muss weiterhin wissen, wo sie ist, was er bereits getan hat und was als Nächstes folgt. Das Unternehmen vergleicht dies mit der Objektpermanenz, die Menschen in den ersten beiden Lebensjahren entwickeln.

4NE1 läuft auf Neuron AI, dem multimodalen Foundation-Modell, das NEURA am 14. Oktober vorgestellt hat. Seine Perception-Language-Action-Architektur (PLA) verbindet 3D-Sehen, Tastsinn, Kraft, Audio, Sprache und den Eigenzustand des Roboters mit einem Gedächtnis und setzt sie zu einem einzigen Handlungsstrom um. Am Stand bedeutete das:

Sehen in zwei Maßstäben: Eine Brustkamera erfasste den Arbeitsbereich, während Kameras in den Händen jeden Griff führten.
Tastsinn: In der Trommel, wo die Sicht versperrt ist, übernimmt die taktile Sensorik.
Ton: Eine einrastende Tür oder ein einschnappender Stecker ist zu hören, bevor man es sieht.

NEURA zufolge lernt das Modell, auf welchen Sinn es sich in welcher Phase verlassen muss. Dasselbe Prinzip gelte in der Industrie, wo sich die Qualität einer Schweißnaht am Geräusch beurteilen lasse.

Das Ökosystem hinter dem Roboter

Am Donnerstag hielt Arne Nordmann, VP Technology & Innovation bei NEURA Robotics, im Sponsored Expo Theater den Vortrag "From Europe, for the World: Building the Ecosystem for Physical AI". Sein Argument: Ein leistungsfähiger Roboter ist nur das sichtbare Ende eines Ökosystems, das dahinter existieren muss.

In den NEURA Gyms bringen Fachleute wie Schweißmeister und Fertigungsingenieure den Robotern ihre Aufgaben physisch bei. Simulationswerkzeuge von NVIDIA vervielfachen diese realen Daten anschließend auf Hunderte Variationen bei Beleuchtung, Objektgeometrie und Umgebung. Das Training läuft täglich in der Cloud, während die Inferenz auf dem Roboter selbst stattfindet, auf in die Brust integrierter Rechenleistung.

Über das Neuraverse kann eine von einem Roboter erlernte Fähigkeit auf eine Flotte unterschiedlicher Robotertypen ausgerollt werden, und Partnerunternehmen können ihr eigenes Prozesswissen in Skills umwandeln. Datenpartnerschaften mit Industrieunternehmen, darunter Schaeffler und Bosch, bringen reale Fertigungsprozesse in die Pipeline.

4NE1 Gen 4 und der Ausblick

Die Keynote endete damit, dass 4NE1 Gen 4 von der Bühne zum NEURA-Stand lief. Die neue Generation, die am selben Tag zur Eröffnung des TUM RoboGym in München vorgestellt wurde, ist nach Angaben des Unternehmens für die Serienproduktion ausgelegt, 20 Prozent leichter als ihr Vorgänger, hat einen schlankeren Körper mit textiler Außenhaut und läuft auf Neuron AI. NEURA teilte zudem mit, dass NVIDIA-Gründer und CEO Jensen Huang am Stand vorbeischaute, um die Roboter bei der Arbeit zu sehen.

Nordmann machte die Prioritäten deutlich. Die Wäscheaufgabe sei zwar eine Haushaltstätigkeit, doch die Zusammenarbeit mit BSH solle auch helfen, Maschinen zu testen und zu entwickeln, mit denen Roboter leicht interagieren können. Der erste Fokus von NEURA bleibt die Industrie, wo die Nachfrage dem Unternehmen zufolge hoch und der operative Ertrag klar ist. Es folgt die Servicerobotik, private Haushalte bleiben ein längerfristiges Ziel.