Mit Unterstützung von Alibaba, ByteDance, Xiaomi und Meituan stellte X Square Robot ein grundlegendes Modell der verkörperten KI der nächsten Generation für Haushaltsroboter vor und kündigte an, dass die ersten Einsätze in Privathaushalten innerhalb von 35 Tagen beginnen sollen.

BEIJING, 23. April 2026 /PRNewswire/ -- X Square Robot stellte am Dienstag „Wall-B" vor, ein neues, physisch verkörpertes KI-Grundmodell, das für den Einsatz in realen Haushalten konzipiert ist. Das Unternehmen bezeichnete dies als einen wichtigen Schritt auf dem Weg zur Integration von Allzweckrobotern in den Familienalltag.

Bei einer Produkteinführung unter dem Motto „Born to Bot, Bot to Family" stellte das Unternehmen zudem seine „World Unified Model" (WUM)-Architektur vor, ein Trainingsframework, das Bildverarbeitung, Sprache, Bewegung und physikalische Vorhersagen von Anfang an in einem einzigen System vereint. Laut X Square soll das Modell Robotern helfen, in der weitaus unvorhersehbareren Umgebung eines Haushalts zu agieren, wo Aufgaben, Raumaufteilungen und Interaktionen von Moment zu Moment variieren.

„Roboter in Fabriken und Roboter in Privathaushalten unterscheiden sich grundlegend", sagte Qian Wang, Gründer und CEO von X Square Robot. „In Fabriken wiederholen sie dieselbe Aktion 10.000 Mal. In einem Privathaushalt müssen sie möglicherweise 10.000 verschiedene Aktionen ausführen, jede in einem anderen Kontext. Die eigentliche Herausforderung ist nicht die Wiederholung, sondern die Frage, ob ein Roboter neue, nicht trainierte Aktionen in einer unstrukturierten Umgebung ausführen kann."

Wall-B ist die erste vollständige Umsetzung der World Unified Model-Architektur des Unternehmens. Im Gegensatz zu modularen Systemen, die Wahrnehmung, Sprache und Steuerung separat trainieren, optimiert das World Unified Model laut X Square Robot diese Fähigkeiten von Anfang an gemeinsam. Das Unternehmen erklärte, dass dadurch physikalische Vorhersagen – einschließlich Kraft, Reibung und Kollisionsdynamik – als Teil des Modells selbst entstehen können, anstatt nachträglich hinzugefügt zu werden.

„Wir trainieren Sehen, Sprache, Handeln und Vorhersagen von Anfang an im selben Netzwerk", sagte Wang Hao, Chief Technology Officer von X Square. „Menschliche Säuglinge lernen nicht in isolierten Phasen zu sehen, sich zu bewegen und zu kommunizieren. Sie lernen, indem sie Wahrnehmung und Handeln gleichzeitig integrieren, mit ständigem Feedback aus der physischen Welt. Das ist das Prinzip hinter unserer Architektur."

X Square Robot erklärte, das Modell basiere auf zwei Kernpfeilern. Der erste ist eine Datenstrategie, die sich auf reale, nicht inszenierte häusliche Umgebungen konzentriert und darauf abzielt, das System mit der ganzen Bandbreite an Haushaltsszenarien zu konfrontieren – verlegte Gegenstände, vorübergehende Sichtbehinderungen, unerwartete Hindernisse und spontane menschliche Aktivitäten. Der zweite ist ein physikbewusster Vorhersagemechanismus, der es dem Roboter ermöglicht, physikalische Ergebnisse zu antizipieren, bevor er Maßnahmen ergreift, anstatt lediglich nach Kontakt zu reagieren.

Zusammen sollen diese Elemente eine der größten Herausforderungen der Robotik überwinden: den Übergang von kontrollierten Demos zu zuverlässiger Leistung in realen Umgebungen. Das Unternehmen erklärte, seine Arbeit an physischen Roboterplattformen habe dazu beigetragen, praktische Erfahrungen bei der Überbrückung von Simulation und Realität unter vielfältigen Betriebsbedingungen zu sammeln.

Bei der Veranstaltung demonstrierte X Square eine Reihe von Live-Aufgaben. In einer Erlebniszone arrangierte ein Roboter Blumen, während er seinen Griff und seine Bewegungen in Echtzeit anpasste, als sich die Stiele unter visueller Verdeckung verschoben. Die Aufgabe wurde laut Angaben des Unternehmens ohne voreingestellte Bewegungsbahnen ausgeführt und zog die Aufmerksamkeit sowohl der nationalen als auch der internationalen Medien auf sich, die an der Veranstaltung teilnahmen.

Dennoch räumte X Square ein, dass sich die Technologie noch in einem frühen Stadium befindet. Wang sagte, dass aktuelle Systeme Fehler machen können, die ein Eingreifen aus der Ferne erfordern – wie zum Beispiel das Ablegen von Hausschuhen in der Küche oder das Anhalten mitten in einer Aufgabe, um die nächste Aktion zu verarbeiten. Er fügte jedoch hinzu, dass die Fähigkeit der Roboter, kontinuierlich zu arbeiten und rund um die Uhr neue Daten aus der realen Welt zu generieren, dem System einen Weg zu rascher Verbesserung ebne.

Dieser Lernzyklus ist zentral für den nächsten Meilenstein des Unternehmens: Innerhalb von 35 Tagen plant X Square, seine Roboter in normalen Haushalten einzusetzen, was das langfristige Engagement des Unternehmens im Bereich der Haushaltsrobotik unterstreicht.

Foto - https://mma.prnewswire.com/media/2963913/X_Square_Robot.jpg

View original content:https://www.prnewswire.com/news-releases/x-square-robot-stellt-neues-modell-fur-verkorperte-ki-vor-und-kundigt-an-dass-roboter-in-35-tagen-in-die-haushalte-kommen-werden-302752014.html

Die Debatte über steigende Mieten und Wohnungsnot entwickelt sich in der Schweiz zu einem der dominierenden innenpolitischen Konfliktfelder. In der SRF-«Arena» unter dem Titel «Miet-Irrsinn» prallten Vertreterinnen und Vertreter von SP, SVP, Mitte und Grünen aufeinander – und stritten nicht nur über Zahlen und Instrumente, sondern auch über die grundsätzliche Frage, was den Druck auf dem Mietmarkt überhaupt treibt. Im Zentrum standen die Rolle der Zuwanderung, die Bautätigkeit, die Renditebegrenzung im Mietrecht sowie der Umgang mit mutmasslich überhöhten Mieten.

Die Ausgangslage ist angespannt. In der Schweiz wohnen rund 60 Prozent der Bevölkerung zur Miete. Gemäss einem Mietbarometer, das im Auftrag des Mieterinnen- und Mieterverbandes erstellt wurde, geben rund 40 Prozent der Haushalte mehr als ein Drittel ihres Einkommens für die Miete aus. Damit steigen die Wohnkosten schneller als die Reallöhne; ein immer grösserer Anteil des Budgets fliesst in die Miete. Gleichzeitig sinkt der Anteil leerstehender Wohnungen: Per 1. Juni 2025 waren landesweit weniger als 50'000 Wohnungen unvermietet – statistisch steht nur noch etwa eine von 100 Wohnungen leer. Fällt die Leerwohnungsziffer unter ein Prozent, gilt dies offiziell als Wohnungsnot; diese Schwelle ist derzeit bereits in zahlreichen Kantonen unterschritten.

SVP-Nationalrat Manfred Bühler führt den Engpass vor allem auf die Zuwanderung zurück. Die Migrationspolitik sei der «Haupttreiber für die Nachfrage», argumentierte er in der Sendung. Würde die Nettozuwanderung auf 20'000 Personen pro Jahr reduziert, liesse der Druck auf dem Mietmarkt rasch nach, so seine These. Mitte-Politikerin Tina Deplazes dagegen verweist auf ein ganzes Bündel struktureller Faktoren: Individualisierung, mehr Ein- und Zweipersonenhaushalte, ein generell gestiegener Wohnraumbedarf sowie die Alterung der Gesellschaft. Zuwanderung erhöhe zwar ebenfalls die Nachfrage und damit die Preise, es handle sich dabei aber um Personen, die auf dem Arbeitsmarkt benötigt würden.

SP-Nationalrätin Jacqueline Badran und Grünen-Nationalrat Michael Töngi legten den Fokus stärker auf die Angebots- und Regulierungsseite. Deplazes macht ein zu tiefes Bautempo für die Knappheit verantwortlich, während Töngi die mangelnde Durchsetzung des Mietrechts kritisiert und eine periodische Überprüfung der Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben fordert. Badran wiederum sieht «illegale» Mietüberhöhungen als zentrales Problem und verweist auf den im Schweizer Mietrecht verankerten Rendite-Deckel. Nur in einer «unkontrollierten Immobilienwirtschaft» könnten Vermieter Preise nach oben durchsetzen, etwa wenn Gutverdienende aus dem Ausland ohne Weiteres 7'000 Franken für eine Vierzimmerwohnung bezahlten. Würden die Renditebegrenzungen konsequent durchgesetzt, hätte die Zuwanderung auf die Miethöhen keinen Effekt, hält sie dagegen. Die konträren Lesarten – Nachfragebremsen durch Migrationspolitik auf der einen, striktere Regulierung und mehr Bauaktivität auf der anderen Seite – zeigen, wie weit der politische Konsens bei der Suche nach Antworten auf den «Miet-Irrsinn» derzeit entfernt ist.