Als Auftakt und Erweiterung des AGIBOT INNOVATION DAY 2026 startet AgiBot ab dem 22. Oktober „AI WAVE“ und veröffentlicht in Folge sieben Ergebnisse: Datensätze, Arbeitsplattform, Roboterkörper, Agent-Framework, Simulationsplattform, Basismodell sowie das Paradigma des kollektiven Erfahrungslernens – und präsentiert damit gebündelt die Full-Stack-Landschaft der embodied AI.
Die Veröffentlichung ist nicht das Ende – alle vorgestellten Technologien werden abschließend in realen Szenarien auf den Prüfstand gestellt. Vom 2. bis 3. November werden 6 G2-Roboter einen Convenience Store betreten und in einem 24-stündigen ununterbrochenen Livestream vier vollständige Schichten durchlaufen: Mittagsspitze, Abendspitze, Nachtdienst und Frühstücksvorbereitung – eine „Überprüfung zur Festanstellung“.
In den vergangenen Monaten ging durch die Branche die Debatte: „Wenn allgemeine große Modelle immer stärker werden – hat embodied Intelligence überhaupt noch Existenzberechtigung?“
Unsere Antwort stützt sich nie auf Debatten: Die großflächige Realisierung von Robotern beruht auf Full-Stack-Zusammenspiel, nicht auf Einzeldurchbrüchen. Eine einzelne Aufgabe zu erledigen erfordert das Zusammenspiel von Modell und Körper; langfristig stabiler Betrieb erfordert Umgebungsanpassung und Ausnahmebehandlung; skalierte Anwendung erfordert niedrige Trainingskosten, schnelle Deployment und Wiederverwendung von Fähigkeiten. In der physischen Welt funktioniert nichts, wenn auch nur ein Glied fehlt – Daten, Werkzeuge, Körper, System, Modell.
Deshalb gibt es diese AI WAVE: Wir legen jedes Glied auf den Tisch und stellen den Roboter dann in einen echten Convenience Store, damit er 24 Stunden „den Dienst antritt“.
Wir hoffen, mit Full-Stack-embodied-AI-Technologie als Band das Industrieökosystem zu verbinden, die Realisierung und Evolution physischer AI zu beschleunigen und Roboter wirklich in die reale Welt zu bringen – um reale Szenarien zu bedienen und echten Wert zu schaffen.
Sieben Tage, sieben Ergebnisse, jeden Tag ein Warum
22.10. | AGIBOT WORLD 2026, vierte Ausgabe: der Datensatz „Physical Reasoning“ (embodied Reasoning)
Die ersten 150 Stunden Echtdaten widmen sich Entscheidungen – und treiben Roboter vom „Bedienenlernen“ zum „selbstständigen Abschließen von Aufgaben“.
23.10. | Genie Studio 2.0
Eine One-Stop-Full-Process-Plattform für embodied-Intelligence-Arbeit – damit Roboter von „an einzelnen Punkten einsetzbar“ zu „kontinuierlicher Evolution, standardisierter Lieferung und skalierter Vervielfältigung“ gelangen.
26.10. | G2 Max
Ein normgerechter schwerlastfähiger embodied Industrieroboter – Schwerlast und submillimetergenaue Feinarbeit zugleich.
27.10. | Genie Master
Verbindet Agent und physische Welt – erstmals Physical RSI (embodied rekursive Selbstverbesserung) in realen Geschäftsszenarien.
28.10. | Genie Sim: umfassendes Upgrade der selbst entwickelten Physik-Engine
Beseitigt umfassend den Engpass bei flexibler Simulation – die Real-Sim-Konsistenz bei komplexen Aufgaben übersteigt 95 %.
29.10. | Basismodell
Definiert die Evolutionsgrenzen embodied Intelligence neu – bitte gespannt sein.
30.10. | Kollektives Erfahrungslernen (CEL)
Das erste Robotik-Lernparadigma, das eine Prototypvalidierung auf einem Echtroboter-Cluster in Hundert-Geräte-Größe abgeschlossen hat – Roboter entwickeln sich von „abhängig von menschlicher Demonstration“ zu „kollektivem autonomen Wachstum“.
Letzte Station: Convenience Store, 24 Stunden, echter Arbeitseinsatz
Vom 2. bis 3. November betreten 6 G2 einen echten Convenience Store: Wareneinlagerung, Nachfüllen, Aufräumen, Zubereitung heißer Speisen, Müllentsorgung, Kaffeezubereitung, Empfang – von 10 Uhr morgens bis 10 Uhr am nächsten Morgen, vier Schichten im Dauerbetrieb, durchgehend live übertragen.
Ab dem 22. Oktober gemeinsam erleben, wie Technologie in reale Szenarien eintritt.
Was wir aufbauen, ist ein geschlossener Kreislauf, der Lernen, Handeln und kontinuierliche Evolution verbindet: Daten aus realer Interaktion sammeln, Erfahrung im fortlaufenden Betrieb verdichten und neue Erfahrung in die nächste Lernrunde zurückführen.
Jeder Schritt, mit dem Roboter in die reale Welt gelangen, wird von einem Full-Stack-Technologiesystem getragen.
