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Published on Oct. 30, 2026

Physische KI will Maschinen und Fahrzeugen die Gesetze der realen Welt verständlich machen. So sollen sie voraussagen können, was als Nächstes geschieht, und die nächste Stufe der Automation erreichen. Was dafür vor allem fehlt, sind Daten. Sie sind zum „Öl des KI-Zeitalters“ geworden.

Auf Chinas erster großer Konferenz für physische KI hat der Momenta-Gründer Cao Xudong vorgerechnet, dass sein Unternehmen für das autonome Fahren auf Level 4 Fahrdaten aus 100 Milliarden Kilometern brauche. Das entspreche einer Million Autos, die ein ganzes Jahr lang fahren.

Die Provinz Jiangsu nördlich von Shanghai sieht in diesem Datenengpass eine Geschäftschance für das gesamte Mündungsdelta des Jiangtsekiang, das zu einem nationalen Powerhouse für Datenannotation und das Training von Robotern und Autos werden soll.

Auf der „2026 Physical AI and World Models Conference“ in Nanjing, der Hauptstadt der Provinz Jiangsu, ist vom 20. bis 22. Oktober 2026 vor der versammelten KI-Elite des Landes und internationalen Stars der Szene ein entsprechender Maßnahmenkatalog vorgestellt worden.

Auf der Konferenz legte Jiangsu einen Aktionsplan für hochwertige Datensätze vor. Mit der Nachbarprovinz Anhui wurde noch auf der Konferenz selbst eine Allianz von zehn Städten für Datenannotation gegründet.Außerdem wurden Dutzende industrielle Anwendungsszenarien für Tests vorgestellt. Ein spezialisierter Investmentfonds wurde aufgesetzt und Unternehmen unterzeichneten erste Kooperationsverträge in Milliardenhöhe.

Die Zehn-Millionen-Stadt Nanjing, die umgebende Provinz Jiangsu und Teile der angrenzenden Provinz Anhui sind Teil des hoch industrialisierten Jiangtse-Deltas und gehören jetzt schon zu den modernsten und wohlhabendsten Regionen Chinas. Mit der neuen KI-Initiative will man sicherstellen, die gerade beginnende industrielle Transformation durch KI von Anfang an mitzugestalten.

Neben der Städteallianz ist auf der Konferenz auch ein Industrieverband mit 40 Gründungsmitgliedern geschaffen worden. Zwei Runden von Kooperationsverträgen summierten sich auf mehr als sechs Milliarden Yuan (ungefähr 810 Millionen Euro), berichtete die staatliche Nachrichtenagentur Xinhua am 22. Oktober 2026 (auf Chinesisch).

Führende Forscher aus China und den USA sprachen zum Auftakt der Konferenz über die KI-Weltmodelle, mit denen diese Verzahnung aus existierenden Fabriken, ihrem Datenschatz und neuen Anwendungen der physischen KI möglich werden soll.

„Wenn ein Glas vom Tisch rutscht, können Menschen seine Flugbahn ganz natürlich vorhersehen, die Risiken abschätzen und eingreifen, um den Ausgang zu verändern. Genau das ist eine der Fähigkeiten, die KI am schwersten lernt“, sagte Dai Qionghai, Präsident der Chinesischen Gesellschaft für Künstliche Intelligenz und Mitglied der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften, auf der Konferenz.

Warum dieser Ansatz so datenhungrig ist, erklärte Cao Xudong, Gründer und Vorstandschef des Fahrassistenz-Entwicklers Momenta, in seinem Vortrag. Digitale KI sage das nächste Token voraus und komprimiere so das Wissen der digitalen Welt in ein Modell, so Cao.

„Physische KI funktioniert genauso, indem sie vorhersagt, was in der physischen Welt geschehen wird. Dadurch komprimiert sie die Gesetze der physischen Welt in ein Modell, und das Modell entwickelt einen gesunden Menschenverstand für die physische Welt“, sagte Cao.

Sein Unternehmen habe einen Tag nach seiner Gründung ausgerechnet, wie viele Daten autonomes Fahren auf Level 4 in großem Maßstab erfordere. „Die Antwort lautete 100 Milliarden Kilometer“, sagte Cao. Das entspreche einer Million Pkw, die ein ganzes Jahr lang fahren.

Solche Mengen lassen sich nur mit Serienfahrzeugen sammeln. Bisher seien rund 1,3 Millionen Fahrzeuge mit Momentas Systemen unterwegs und hätten 20 Milliarden Kilometer zurückgelegt, sagte Vizepräsident Gu Gongyao in einer Parallelsitzung der Konferenz zum autonomen Fahren. Nach zehn Jahren sei erst ein Fünftel des selbstgesteckten Ziels erreicht.

Genau in diesem Datenhunger sehen die führenden Parteikader der Provinz Jiangsu nun eine große Chance für das Wirtschaftswachstum der kommenden Jahre. Zur Eröffnung der KI-Konferenz gründeten Nanjing, Wuxi, Suzhou, Wuhu und sechs weitere Städte aus Jiangsu und Anhui eine Allianz für nationale Pilotprogramme zur Datenannotation.

Die zehn Städte wollen in fünf Bereichen zusammenarbeiten, etwa gemeinsame Serviceplattformen gründen und ihre Datenstandards gegenseitig anerkennen. Ziel sei ein „Jiangsu-Anhui-Modell für Datenannotation in der industriellen Fertigung“, das sich landesweit kopieren lasse, sagten Sprecher während der Konferenz.

Datenannotation ist die Vorarbeit für maschinelles Lernen. Menschen oder Hilfsprogramme markieren in Videos, Sensordaten und Produktionsprotokollen, was zu sehen ist und welche Handlung zu welchem Ergebnis führt. Erst so können KI-Modelle überhaupt daraus lernen, werden Rohdaten zu Trainingsmaterial.

Das in Nanjing und Umgebung entstehende Ökosystem versucht, dafür seine Ressourcen zu bündeln und mit Arbeitsteilung schneller zu großen Mengen qualitativ hochwertiger Daten zu gelangen. Annotationsfirmen liefern die Trainingsdaten, Modellentwickler die Algorithmen, und die Regierung fördert Anwendungsszenarien.

Der neue Aktionsplan der Provinz setzt Ziele für hochwertige Datensätze. Hinzu kommen 50 ausgewählte Anwendungsszenarien für 2026 in Industrie, Verwaltung, Forschung, öffentlichen Diensten und bei Konsumgütern.
Die 40 Gründungsmitglieder der neuen Allianz kommen aus unterschiedlichen Bereichen von der Weltmodell-Grundlagenforschung über die Entwicklung verkörperter KI und des autonomen Fahrens bis zur industriellen Fertigung. Auch die Vorarbeit für einen nationalen Standard für KI-Weltmodelle hat begonnen.

Der auf der Konferenz offiziell gegründete erste Investmentfonds für physische KI und Weltmodelle Chinas soll fünf Milliarden Yuan (ungefähr 670 Millionen Euro) umfassen und in medizinische KI, industrielle Weltmodelle und autonomes Fahren investieren, hieß es.

Wer Datenressourcen für Weltmodelle nutzen wolle, brauche ein gesundes Industrieökosystem, einen passenden Regulierungsrahmen und das Zusammenspiel von Regierung, Industrie, Hochschulen und Forschungsinstituten, sagte Xia Bing, Vizedirektor der Nationalen Datenverwaltung, in seiner Eröffnungsrede.

Wie effektiv die koordinierte Zusammenarbeit der öffentlichen Hand und innovativer KI-Unternehmen sein kann, ist bereits im Stadtbezirk Qinhuai von Nanjing zu beobachten. Dort haben sich bereits mehr als 20 Kernunternehmen für vernetzte Fahrzeuge und fast 100 ihrer Zulieferer angesiedelt.

Von Januar bis August 2026 erwirtschafteten sie mehr als sieben Milliarden Yuan (ungefähr 940 Millionen Euro) Umsatz, berichtete Xinhua Baoye, ein örtliches Nachrichtenportal der Xinhua-Gruppe, am 28. Oktober 2026 (auf Chinesisch).

Autonome Lieferfahrzeuge fahren dort bereits kommerziell. Vernetzte Busse haben mehr als 15.000 Testkilometer gesammelt. Der Bezirk will seine Straßen nach Stufen und Tageszeiten gegliedert schrittweise für Probefahrten öffnen und drei bisher getrennte Testgebiete zu einem zusammenhängenden Netz verbinden.

Ein ähnliches Rezept verfolgt auch die Stadt Changsha, wie wir in unserem Must Read der Woche 42 beschrieben haben. Dort stellen Baumaschinenhersteller ihre Fabriken als Trainingsumgebung bereit. Jiangsu geht eine Ebene tiefer und organisiert die Datenaufbereitung selbst.

Während das autonome Fahren gerade das Rennen um den ersten Einsatz der KI in Serienfertigungen und im Alltag gewinnt, blickt man in Jiangsu bereits auf die Chancen, die sich aus der Konvergenz der Autoindustrie mit der Robotik und der Fabrikautomation ergeben. Und immer wieder geht es zunächst um gute Datensätze.

„Der Weg vom autonomen Fahren zur physischen KI ist nicht nur ein Wettbewerb der Algorithmen. Er ist auch ein Test, wie gut Daten, Fahrzeugplattformen, Chips, reale Szenarien und Politik als System zusammenwirken“, sagte Chen Songcan, Präsident der Gesellschaft für Künstliche Intelligenz der Provinz Jiangsu.

In den Keynote-Reden der Konferenz war aber nicht nur von großen Visionen die Rede, sondern auch davon, dass man in China und international erst ganz am Anfang dieses Weges steht. „Die physische Welt toleriert Fehler weit weniger als die digitale“, sagte Gao Haichuan, Gründer und Vorstandschef von Qianjue Technology, als er das Weltmodell Polibrain seines Unternehmens vorstellte. Es soll Robotern erlauben, die Folgen ihrer Handlungen direkt vorherzusagen und so „physische Halluzinationen“ zu vermeiden, also plausibel wirkende Vorhersagen, die den Gesetzen der Physik widersprechen.

Per Video mahnte Turing-Preisträger Andrew Yao, Modelle müssten ihre Einsatzgrenzen kennen, sonst lieferten sie in der realen Welt falsche Vorhersagen. Yann LeCun, ebenfalls zugeschaltet, fragte, warum KI Programmcode schreiben und das juristische Staatsexamen bestehen könne, aber keinen Esstisch abräumen.

„Physische KI steht noch an der Startlinie eines 100-Kilometer-Marathons“, sagte auch Chen Boyuan, Gründer von Inverse Matrix Technology und Leiter eines Innovationszentrums an der Pekinger KI-Akademie BAAI.

Für die Industrie übersetzte Yu Haibin, Mitglied der Akademie der Ingenieurwissenschaften und Direktor des Instituts für industrielle KI der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, die Debatte in ein Beispiel aus dem Autobau. „Ein Weltmodell ist die Weltanschauung der KI. Es spiegelt das Verständnis der KI von den Gesetzen der physischen Welt wider.

Mit Weltmodellen kann KI gedankliche Proben durchführen und bessere Entscheidungen treffen“, sagte Yu. Beim Einpassen von Fahrzeugtüren lägen oft nur wenige Messdaten vor. Das dreidimensionale Spannungsfeld der Tür sei schwer zu modellieren. Ein Weltmodell des Montageprozesses könne die Echtzeitsteuerung über verschiedene Fahrzeugmodelle hinweg präziser und flexibler machen.

Den eindringlichsten Beitrag lieferte Harry Shum, Vorsitzender des Hochschulrats der Hong Kong University of Science and Technology und ausländisches Mitglied der US-Ingenieurakademie. Robotern fehlten bis heute wirklich geschickte Hände, sagte er. Eine menschliche Hand habe 27 Freiheitsgrade und fast 30.000 Tastsensoren, mehr als ein Drittel der Neuronen im Gehirn seien an ihrer Steuerung beteiligt. Erst die Fähigkeit, zu greifen und zu hantieren, mache Roboter „von Darstellern zu Arbeitern“

„Große Sprachmodelle sind da, und wir können sie in Mathematik nicht mehr schlagen. Die Roboter von Unitree sind da, und wir können sie im Springen und Laufen nicht mehr schlagen. Was bleibt uns also? Wir haben noch unsere geschickten Hände“, sagte Shum. Geschickte Hände seien im KI-Zeitalter „die letzte Bastion der Menschenwürde“ und zugleich „der Mount Everest der Technologie der verkörperten Intelligenz“, sagte Harry Shum.

Auch er schloss seine Rede mit einer Verbeugung vor dem heiligen Gral der physischen KI, den großen und sauberen Datensätzen. „Das Allerwichtigste sind die Daten. Nur mit Daten haben wir die Chance, wirklich herausragende Modelle zu bauen“, sagte Shum. „Und sobald wir das Problem der geschickten Handhabung durch Roboter lösen, werden immer mehr Geschäftsmodelle möglich.“

In Jiangsu hofft man genau darauf.