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Das Jahr 2026 ist noch ganz jung, doch es empfiehlt sich schon jetzt als wichtiger Moment für das autonome Fahren. In China und auf der Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas haben führende Player der Industrie neue KI-Modelle vorgestellt, die sich vom sprachbasierten Training lösen und stattdessen „physisch lernen“, direkt aus Videodaten.

Am 8. Januar 2026 hat Xpeng sein neues Modell VLA 2.0 vorgestellt. Es verzichtet auf den Schritt der Übersetzung mit Sprache und generiert Handlungsanweisungen direkt aus visuellen Eingaben.

Firmengründer He Xiaopeng glaubt, 2026 könne „das erste echte Jahr des autonomen Fahrens“ werden, sowohl in China als auch in den USA. Zugleich präsentierte er einen konkreten Zeitplan für das "Roll-out" von Robotaxis und ersten Serienfahrzeugen mit VLA 2.0. Volkswagen sei als Launch-Partner mit dabei, sagte der CEO von Xpeng.

Einen ähnlichen technologischen Weg, also die Entfernung der Sprache als „Krücke“ und das Training sogenannter World Models auf der Basis riesiger Mengen von Videos, stellte Geely auf der CES in Las Vegas vor. Das Unternehmen präsentierte sein Fahrerassistenz-System G‑ASD (Geely Afari Smart Driving) sowie die zugehörige WAM‑Architektur.

Auch Nvidia schlägt diesen Weg ein. Konzernchef Jensen Huang hat auf der CES die Fahrzeug-KI „Alpamayo“ vorgestellt und erklärte, sie sei „end-to-end trainiert, buchstäblich von der Kamera bis zur Aktion“.

Laut Huang verlagert sich der globale Technologiewettbewerb rasant von digitaler zu physischer KI. Ein Großteil dieser Konkurrenz werde „auf der Straße“ ausgetragen, sagte er. „Der ChatGPT‑Moment der physischen KI ist da“, sagte Huang. Mercedes‑Benz sei der erste Partner von Nvidia beim autonomen Fahren mit seinem neuen CLA-Modell.

Was Xpeng, Geely und Nvidia da fast zeitgleich ankündigen, summiert sich insgesamt zu einem neuen Paradigma in der Entwicklung physischer KI‑Modelle für das autonomes Fahren. Es ist ein deutlicher Bruch mit herkömmlichen VLA‑Ansätzen, bei denen Sprachbefehle in Bewegungen übersetzt werden.

Stattdessen werden hier gerade neue Technologien marktreif, die auf groß angelegter Simulation und visuellem Lernen beruhen, also auf Erfahrung statt auf Regeln. Es ist wie der Unterschied zwischen dem Auswendiglernen von Vorschriften und einem Leben, bei dem sie verinnerlicht worden sind. ➤➤➤Mehr lesen.

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Künstliche Intelligenz übernimmt im Hafen von Qingdao das Festmachen von Containerschiffen mit einer Länge vo mehr als 300 Metern. Ein großes KI-Modell berechnet in Echtzeit Faktoren wie Wind, Wellen und Strömungen, während KI-Agenten leistungsstarke Vakuum-Saugplatten steuern, die direkt am Schiffsrumpf ansetzen.

Das System kombiniert Multisensor-Fusionswahrnehmung, intelligente Entscheidungsalgorithmen und Echtzeit-Bewegungsverfolgung mit physischer Technik wie hydraulischem Antrieb und Hochunterdruck-Vakuumansaugung.

Die KI-gestützten Andockmanöver sind ein Teil von Chinas „Smart-Port“-Strategie. Die für das Festmachen benötigte Zeit sinkt pro Schiff von bislang 20 bis 30 Minuten auf weniger als 30 Sekunden. Dadurch können vom Kontrollraum des Terminals aus pro Liegeplatz mehr als zehn zusätzliche Schiffe pro Jahr abgefertigt werden, was erhebliche Gewinnsteigerungen ermöglicht. ➤➤➤Mehr lesen.

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Lenovo und Nvidia haben gemeinsam eine Initiative namens „Lenovo AI Cloud Gigafactory“ gestartet und haben sie am 6. Januar 2026 auf der CES in Las Vegas vorgestellt. Das Ziel ist, Cloud-Anbietern und Unternehmen eine schnellere Einführung von KI zu ermöglichen.

Nvidia liefert das GPU-Rückgrat für diese neuen KI-Gigafactories, unter anderem mit seinen neuen Blackwell/Vera Rubin Racks. Lenovo bringt seine umfangreichen Hardware-Ressourcen ein, etwa die Neptune-Flüssigkühlung. Die Partnerschaft zieht daher die Aufmerksamkeit der Cloud-Branche und großer Unternehmen auf sich, die Hyperscale-KI-Lösungen benötigen.

Das in Peking ansässige Lenovo wurde nach der Übernahme von IBMs PC-Geschäft und später der x86-Server-Sparte gemessen am Liefervolumen zum weltweit größten PC-Hersteller.

Nvidia wiederum wird oft als der weltweit wichtigste Hersteller von KI-Chips bezeichnet. „Wenn der ‚König der Geräte‘ auf den ‚König der Rechenleistung‘ trifft, beginnt offiziell eine Transformation, wie KI sich von der Cloud in reale Anwendungsszenarien verlagert“, schrieb ein Kommentator in China.

Während sich die jüngste Welle der Aufmerksamkeit für künstliche Intelligenz vor allem auf algorithmische Durchbrüche von Unternehmen wie OpenAI und Google konzentriert hat, könnte die nächste Welle von jenen Firmen dominiert werden, die die praktischen Herausforderungen der Implementierung am besten lösen, und das könnten durchaus Infrastruktur-Anbieter wie Lenovo und Nvidia sein. ➤➤➤Mehr lesen.

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Die Medikamentenforschung mit Hilfe Künstlicher Intelligenz ist in China in eine Phase beschleunigten Wachstums eingetreten.

Ein Beleg dafür ist der bislang größte Biotech-IPO des Jahres an der Hongkonger Börse, bei dem das KI-Biopharmaunternehmen Insilico Medicine 294 Millionen US-Dollar eingesammelt hat. Aus Peking kommt gleichzeitig die Nachricht über ein neue KI-Plattform für die Wirkstoff-Forschung, die von der chinesischen Regierung und der Gates Foundation unterstützt wird.

Chinesische Neurowissenschaftler sehen großes Potenzial in Gehirn-Computer-Schnittstellen (Brain-Computer Interfaces, BCI), die auf Ultraschall basieren. Der chinesische Investor Peng Lei, ein erfolgreicher Serienunternehmer, einst „acqui-hired“ von Alibaba, hat chinesischen Medienberichten zufolge in Chengdu das neue Unternehmen Gestala gegründet.

„Wir glauben, dass ultraschallbasierte, im gesamten Gehirn les- und schreibbare BCIs die nächste technologische Hauptrichtung sind“, sagte Peng Lei auf der diesjährigen GeekPark Innovation Conference. Der Name seines neuen Unternehmens sei übrigens vom deutschen Wort „Gestalt“ inspiriert, sagte er.

Im Gegensatz zu Verfahren, die elektrische Signale über Elektroden erfassen, wie sie derzeit in klinischen Studien in den USA verwendet werden, setzen die chinesischen Forscher auf Ultraschall, um größere Bereiche des Gehirns zu erreichen. „Beim Gehirn ist das Ganze mehr als die Summe seiner Teile“, sagte Peng.

Mit ihrem Eintritt in dieses hochmoderne Forschungsfeld der Medizin konkurrieren chinesische Forscher und Gründer direkt mit Elon Musk und Sam Altman, die in den USA bereits ähnliche Startups gegründet haben.

Neben der Hoffnung für Millionen von Patienten, die weltweit unter Lähmungen oder neurologischen Erkrankungen wie ALS leiden, gilt BCI auch als vielversprechende neue Anwendung im Bereich der „physischen KI“. Sie könnte langfristig eine Reihe wissenschaftlicher Durchbrüche ermöglichen.➤➤➤Mehr lesen.

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China hat begonnen, sein Stromnetz mithilfe von Künstlicher Intelligenz zu modernisieren und ein umfassendes „Source-Grid-Load-Storage-System“ aufzubauen. Damit erlebt die Energietechnologie des Landes die gründlichste Transformation seit einem Jahrhundert.

Der sichtbare Erfolg der chinesischen Energiewende, mit einem rasant wachsenden Anteil erneuerbarer Energien im Energiemix, hat gleichzeitig einen dringenden Bedarf geschaffen, die Volatilität im Netz besser zu steuern. Durch eine ganzheitliche Systemplanung in Verbindung mit KI-gestützter Überwachung ist die Regierung nun angetreten, Wind- und Solarstrom besser zu integrieren.

Einige Städte sind im Landesvergleich bereits voraus. Shanghai hat schon die Initiative „AI + Guangming“ umgesetzt, die virtuelle Kraftwerke, eine vollständig digitalisierte Energie-Leitplattform und große KI-Modelle zur Steuerung des Netzes kombiniert.

Die neue Initiative „KI+ Energie“ der Zentralregierung in Peking, die seit September läuft, hat das Ziel ausgegeben, bis 2027 „mehr als fünf große Modelle“ in das nationale Energiesystem zu integrieren.

Da China weltweit führend beim Bau von Wind- und Solarkraftanlagen ist, muss das Land dringend ein flexibleres Netz schaffen, um das täglich und jahreszeitlich schwankende Angebot mit einer ebenso variablen Nachfrage in Einklang zu bringen. Die Planer in Peking setzen jetzt auf Künstliche Intelligenz, um das Energiesystem innerhalb weniger Jahre vollständig zu modernisieren. ➤➤➤Mehr lesen.