Yaskawa baut Gemini Robotics ER 1.6 von Google DeepMind in den MOTOMAN NEXT ein und entwickelt einen agentischen Industrieroboter

Der japanische Roboterhersteller Yaskawa Electric hat gemeinsam mit Google DeepMind ein agentisches Robotersystem entwickelt. Wie Yaskawa am 15. Juli 2026 mitteilte, wird der KI-Roboter MOTOMAN NEXT mit Gemini Robotics ER 1.6 kombiniert, dem generativen KI-Modell von Google DeepMind für robotisches Schlussfolgern. Das Google-Modell bewertet die Lage und legt die Arbeitsschritte fest, der MOTOMAN NEXT führt sie aus.

Finanzielle Details, Kunden oder Preise nannte Yaskawa nicht. Konkrete Anwendungen und Liefertermine würden bekanntgegeben, sobald die Vorbereitungen abgeschlossen seien. Die Mitteilung kam zwei Tage nach einer Physical-AI-Demonstration mit SoftBank und einen Tag bevor Yaskawa gemeinsam mit FANUC und Kawasaki Heavy Industries der Physical-AI-Initiative von Fujitsu beitrat.

Was das System kann

Nach Yaskawa-Angaben nimmt das System eine Anweisung wie das Sortieren von Bauteilen entgegen, bestimmt die Reihenfolge der Aufgaben selbst und führt sie ohne detaillierte Programmierung oder Teach-in aus. Fällt ein Objekt beim Transport herunter, korrigiert der Roboter den Fehler automatisch. Eine Anbindung an Produktionsleitsysteme ist möglich, Aufträge kommen dann aus der Fabriksoftware statt vom Programmierhandgerät.

Die Ausführung stützt sich auf drei Funktionen, die beim MOTOMAN NEXT serienmäßig sind: Bildverarbeitung, die Umgebung und Objektpositionen präzise erkennt, Bahnplanung, die sichere Wege um Hindernisse berechnet, und Kraftsensorik, die Griffzustand und Kontakt bewertet. Gemini Robotics ER 1.6 liefert das übergeordnete Schlussfolgern, das über den Einsatz dieser Funktionen entscheidet.

Der SoftBank-Strang

Am 13. Juli meldeten Yaskawa und SoftBank eine erfolgreiche Demonstration zur Handhabung von Kabelbäumen, biegeschlaffen Teilen, deren Form und Lage für konventionelle Roboter schwer vorhersehbar sind. Eingesetzt wurde ein Vision-Language-Action-Modell, das Bewegungen aus Kamerabildern und Aufgabenanweisungen erzeugt und in SoftBanks GPU-Cloud trainiert wurde. Die Physical AI läuft laut Yaskawa als Modul in der bestehenden Robotersteuerung, Datensammlung, Training, Simulationsbewertung und Übertragung auf reale Roboter sind automatisiert. Grundlage ist eine frühere Partnerschaftsvereinbarung beider Unternehmen.

Yaskawas Zahlen

Der KI-Vorstoß fällt in eine schwache Phase der Robotiksparte. Im Quartal März bis Mai 2026 stieg der Konzernumsatz um 10,6 Prozent auf 138.982 Millionen Yen, das Betriebsergebnis sank um 19,2 Prozent auf 8.486 Millionen Yen, wie der Bericht vom 10. Juli zeigt. Der Robotikumsatz wuchs nur um 2,0 Prozent auf 56.728 Millionen Yen, das Spartenergebnis brach um 82,3 Prozent auf 888 Millionen Yen ein. Yaskawa nennt Produktionseffekte einer Kernsystemumstellung und Restrukturierungskosten in Europa. Die Jahresprognose von 580.000 Millionen Yen Umsatz, plus 7,0 Prozent, und 60.000 Millionen Yen Betriebsergebnis, plus 26,8 Prozent, bleibt bestehen. Am 31. August brachte Yaskawa den Cobot MOTOMAN-HC12 mit 12 Kilogramm Traglast, 1.410 Millimeter Reichweite und neuem Drehmomentsensor heraus.

Wettbewerb und Googles zwei Partner

Google arbeitet damit über verschiedene Einheiten mit beiden großen japanischen Roboterherstellern zusammen. FANUC kündigte im Mai eine Kooperation zu Gemini Enterprise und Intrinsic an, nimmt am Trusted Tester Program für Gemini Robotics teil und stellte am 11. September einen Gemini-basierten KI-Schweißagenten vor. Yaskawa setzt direkt ein Gemini-Robotics-Modell für die Aufgabenplanung ein. Kawasaki Heavy Industries, dessen Robotiksparte zuletzt am schnellsten wuchs, konzentriert sich auf sein Physical-AI-Zentrum in San Jose und auf das Gesundheitswesen mit Fujitsu.

Die Architektur folgt einer Arbeitsteilung, die sich in der Robotik durchsetzt. Ein großes multimodales Modell übernimmt das sogenannte verkörperte Schlussfolgern, also Szenenverständnis und Schrittplanung, die eigene Robotersteuerung die präzisen und sicherheitskritischen Bewegungen. So behält Yaskawa seine Stärken in Bewegungssteuerung und Sicherheit, leiht sich aber Fähigkeiten, die es selbst kaum entwickeln könnte, und kann denselben Roboter mit jedem neuen Google-Modell aufwerten.

Für Europa ist die Entwicklung zweischneidig. KUKA, ABB, Stäubli und Neura Robotics konkurrieren in denselben Handhabungs- und Kommissionieraufgaben, und mit Yaskawa und FANUC sind nun beide großen Japaner an Google angedockt. Deutsche Autozulieferer und Maschinenbauer, die Yaskawa-Roboter einsetzen, könnten Sortier- und Kommissionieraufgaben künftig per Anweisung statt per Programmierung einrichten. Zugleich stellt sich für europäische Kunden die Frage, ob Produktionsdaten bei einem US-Modellanbieter landen und wie das mit der EU-Maschinenverordnung und dem KI-Gesetz vereinbar ist.

Die Risiken sind konkret. Erfolgsquoten, Taktzeiten und Starttermin fehlen. Die Abhängigkeit von einem Google-Modell wirft Fragen zu Latenz, Offline-Betrieb und Datenverarbeitung auf. Zudem verfolgt Yaskawa mit Google DeepMind, SoftBank und Fujitsu mehrere KI-Stränge zugleich, während das Ergebnis der Robotiksparte nahezu verschwunden ist.

Zu beobachten sind Yaskawas Zahlen für das Quartal Juni bis August, Angaben zu Anwendungen und Starttermin des Google-DeepMind-Systems sowie weitere VLA-Arbeiten mit SoftBank.