Am 8. Oktober 2026 stellte Zhengxing Innovation auf der 22. Asia Pacific Retailers Convention & Exhibition (APRCE 2026) offiziell eine Physical-AI-Lösung für die Anforderungen der „Mensch-Maschine-Kooperation“ in offenen Einzelhandelsszenarien vor, die auf dem „embodied Brain“ basiert. Die Lösung besteht aus Roboterkörperprodukten, die sich auf Kernaufgaben wie Regalauffüllung, Ladendurchsuchung und zugehörige Transportaufgaben konzentrieren, sowie einer einheitlichen Roboter-Verwaltungsplattform für Aufgabenverteilung, Statusüberwachung und manuelle Übernahme, und schließt den vollständigen Regelkreis von Aufgabenerfassung, Umgebungswahrnehmung, Bewegung, Erkennung, Greifen bis zur Aufgabenausführung. Die Lösung erfordert keine Umgestaltung von Regalen und Laufwegen im Geschäft und unterstützt eine schnelle „0-Umbau“-Bereitstellung, um den 24/7-Betrieb von Convenience Stores effizienter und qualitativ besser zu machen – mit einem völlig neuen Betriebsmodell der „Mensch-Maschine-Kooperation“.
Auf dieser Messe führte Zhengxing Innovation als erster zwei Körperprodukte dieser Lösung ein: den universellen zweibeinigen Humanoiden Roboter H1 für menschliche Aktivitätsräume sowie den eigens für enge Räume konzipierten Transport- und Einordnungsgreifarm-Radroboter C1. Die Roboter können hochfrequente Aufgaben wie Transport, Auffüllung, Inventur und Inspektion übernehmen, sodass sich die Mitarbeiter auf andere serviceverbessernde Arbeiten konzentrieren können; beim nächtlichen Dauerbetrieb übernehmen die Roboter repetitive körperliche Arbeit und befreien die Mitarbeiter von nächtlicher Arbeit. Beide entfalten ihre jeweiligen Stärken und fördern gemeinsam eine doppelte Steigerung von Betriebseffizienz und Servicequalität im Geschäft.
Der Greifarm-Radroboter C1 von Zhengxing Innovation (links) und der zweibeinige humanoide Roboter H1 (rechts)
Im Zuge der Veröffentlichung der Lösung wird Zhengxing Innovation außerdem mit weltweit bekannten Kettenhändlern gemeinsam Produkttests und Kommerzialisierung vorantreiben, um gemeinsam die Arbeitsfähigkeit der Embodied-Intelligence-Lösungen von Zhengxing Innovation in realen, offenen Einzelhandelsumgebungen zu validieren, die Roboter-Aufgabenabläufe und Betriebssysteme kontinuierlich zu optimieren, den Return on Investment (ROI) schnell zu überprüfen und schrittweise weitere Einzelhandelsbereiche wie heiße Speisen, Lagerverwaltung, Zustellung, Sortierung und Verpackung zu erschließen. Zhengxing Innovation plant, ab 2027 offiziell kommerzielle Dienstleistungen anzubieten; Kunden können diese durch Direktkauf oder ein RaaS-Abonnement (Robotics-as-a-Service) beziehen, das Hardware, Software, Betrieb und kontinuierliche Upgrades umfasst.
Zhengxing Innovation wurde von den Serienunternehmern Yao Song und Yang Yuxin, dem renommierten jungen Tsinghua-Forscher Yu Chao sowie dem bekannten multinationalen Industriekonzern Charoen Pokphand (CP Group) mitbegründet und verfolgt die Mission, „die Welt durch Physical Intelligence bequemer zu machen“. Auf der Grundlage eines Full-Stack-Systems aus Physical-Intelligence-Technologien – darunter Weltaktionsmodelle, Reinforcement Learning, embodied Agents, Roboterkörper und Betriebsplattformen – soll der Roboter in realen Szenarien wie Geschäften, Lagerhäusern und Fabriken stabil arbeiten. Yao Song, Gründer und CEO von Zhengxing Innovation, erklärte in seiner Keynote „Physical AI and the Future of 24/7 Retail“: „Wir haben uns entschieden, vom Einzelhandel auszugehen und Roboter in der komplexesten und lebendigsten Geschäftsumgebung arbeiten und sich weiterentwickeln zu lassen, um zu einem weltweit vertrauenswürdigen Anbieter von Roboterdienstleistungen zu werden.“
Direkt an den realen Bedürfnissen des Einzelhandels: „Mensch-Maschine-Kooperation“ erreicht eine doppelte Steigerung von Betriebseffizienz und Servicequalität
Mit wachsendem Umfang, zunehmender Durchdringung des 24-Stunden-Geschäfts und stetig steigenden Anforderungen an eine feinere Betriebsführung werden Einzelhandelsgeschäfte zum kommerziell wertvollsten Anwendungsbereich für Embodied Intelligence. Zugleich ist der Einzelhandel aber auch eines der Szenarien mit höchsten Schwierigkeiten für den Einsatz von Physical Intelligence: eine große Anzahl von Geschäften, zahlreiche SKUs, dicht stehende Regale, schmale Gänge – und gleichzeitig ein sich ständig dynamisch verändernder Kundenstrom und eine wechselnde Warenpräsentation. Die Koexistenz von Standardisierung und Dynamik stellt an die Fähigkeiten der Roboter in Umgebungswahrnehmung, Echtzeitentscheidungen und dynamischer Anpassung weit höhere Anforderungen als in anderen Szenarien.
Derzeit konzentrieren sich die meisten Robotiklösungen der Branche auf strukturierte, feste Umgebungen wie Lagerbereiche im Hinterhaus oder geschlossene Warenlager und können sich kaum an die reale Umgebung des Verkaufsraums mit dichtem Menschenauflauf, komplexen Laufwegen und wechselnden Anforderungen anpassen. Der reale Bedarf der Einzelhandelsfront liegt gerade in einer effizienten Arbeitsteilung in offener Geschäftsumgebung. Im Verkaufsraum müssen Anfragen und Empfang von Kunden flexibel beantwortet werden, während Ordnung und Kundenerlebnis gewahrt bleiben; im Hinterbereich müssen unterstützende Funktionen wie Auffüllung, Sortierung und Lagerumschlag übernommen und die Betriebsstrategie flexibel an Feiertagen und Kundenstromschwankungen angepasst werden, um einen kontinuierlichen Geschäftsbetrieb sicherzustellen.
Die Retail-Physical-Intelligence-Lösung von Zhengxing Innovation realisiert genau diese „Mensch-Maschine-Kooperation“ in offenen Umgebungen und komplexen Aufgaben. Die Roboter können 99% der Aufgaben autonom erledigen und übernehmen wirksam standardisierte Tätigkeiten mit hoher Frequenz und Wiederholung, hohem körperlichem Aufwand oder Nachtdienst, befreien die Mitarbeiter im Laden von ineffizienter repetitiver Arbeit und ermöglichen es ihnen, sich wertvolleren und menschlicheren Arbeitsbereichen wie Kundenservice, Betriebsoptimierung und der Bearbeitung komplexer Probleme zuzuwenden.
Roboter bei der Regalauffüllung
Der universelle humanoide Roboter für menschliche Aktivitätsräume, der zweibeinige humanoide Roboter H1, verfügt über ein sanftes Erscheinungsbild, unterstützt Interaktionen in mehr als 20 Sprachen und bietet 45 Gesichtsausdrücke und 36 Gesten, um ein nahbares und freundliches Kundenerlebnis zu bieten; zudem stellt er eine offene API für Sekundärentwicklung bereit und passt sich vielfältigen betrieblichen Anforderungen an.
Der eigens für enge Räume konzipierte Transport- und Einordnungsgreifarm-Radroboter C1 ist mit einem schmalen omnidirektionalen Fahrwerk ausgestattet und kann ohne Umbau bestehender Regale flexibel durch die schmalen Gänge eines Convenience Stores navigieren. Seine Arbeitshöhe erstreckt sich von 100mm bis über 1750mm, deckt die Anforderungen an alle Regale ab und ermöglicht in begrenztem Raum den Transport von Waren sowie Regalauffüllung und Be- und Entladen. Im Bereich der Sicherheit kann C1 durch multifusionelle Sensorik umgebende Fußgänger wahrnehmen; der Notbremsweg bei Hindernissen liegt unter 10cm. Darüber hinaus verfügen Front- und Heck-Tiefensicht sowie 360-Grad-Panoramasicht, kombiniert mit einem leichten, kompakten Körperdesign, über eine Balance aus Durchgangsfähigkeit und Arbeitseffizienz.
Als einheitliche Schaltzentrale für die Multi-Roboter-Kooperation errichtete die Roboter-Verwaltungsplattform M1 eine selbst entwickelte, über Szenarien hinweg einsetzbare integrierte Software-Hardware-Betriebsbasis für verschiedene Robotertypen, schloss die Lücken der gesamten Kette von Geräteanbindung über Aufgabenausführung bis zur Datenauswertung und unterstützt die großflächige Bereitstellung, Orchestrierung und kontinuierliche Optimierung von „Mensch-Maschine-Kooperations“-Aufgaben.
Zukünftig wird Zhengxing Innovation auch eine Schwerlastvariante einführen und den Präzisionsoperationsroboter A1 für feine Aufgaben wie Kassieren und Eintüten vorstellen, um ein Produktsortiment aus Standard-, Geschicklichkeits- und Schwerlasttypen zu bilden, das die vielfältigeren „Mensch-Maschine-Kooperations“-Anforderungen im Einzelhandel erfüllt und dem Geschäftsbetrieb mehr Flexibilität und Widerstandsfähigkeit verleiht.
Mit dem „embodied Brain“ befähigt Zhengxing Innovation Roboter zu kontinuierlicher Weiterentwicklung in realen Szenarien und Aufgaben
Dass die nun vorgestellte Lösung die „Mensch-Maschine-Kooperation“ in offenen Arbeitsumgebungen und komplexen Aufgaben bewältigen kann, ist auf den „embodied Brain“ von Zhengxing Innovation zurückzuführen. Als ein vollständiges Physical-Intelligence-System aus Embodied-Modellen, Algorithmen, Daten und Infrastruktur (Infra) besitzt es nicht nur Grundfähigkeiten wie das Verstehen der Welt, das Erlernen von Handlungen und die Ausführung von Aufgaben, sondern – als zentrales Merkmal – die Fähigkeit, sich im realen Betrieb tatsächlicher Aufgaben kontinuierlich zu iterieren und weiterzuentwickeln.
Kleinere Modelle und schnellere Reaktionszeiten sind die Voraussetzung dafür, dass Roboter das Labor verlassen und in Echtzeit in Geschäften arbeiten können. Das selbst entwickelte leichtgewichtige Weltaktionsmodell SLM-0.5 von Zhengxing Innovation ist für das Verständnis der Beziehung zwischen Umgebung und Handlung zuständig. Das Modell erreichte im LIBERO-Benchmark eine durchschnittliche Aufgabenerfolgsquote von 98.6% und eine Inferenzgeschwindigkeit, die 24-mal höher ist als bei gängigen Lösungen.
Geschlossenes Training in realen Szenarien ist der Schlüssel zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der Fähigkeiten der Roboter. Zhengxing Innovation hat auf Basis von RLinf ein Reinforcement-Learning-Posttraining-System namens STEAM aufgebaut, das mit leichten Aufgabendaten und menschlichem Feedback eine schnelle Anpassung an Einzelhandelsaufgaben vorantreibt. In der Validierung der Aufgabe, bestimmte Waren einzuräumen, erreichte die Ausführungserfolgsquote 95%. Ausführungsergebnisse und Korrektur-Feedback werden zur Optimierung der Operationsstrategie genutzt; Datenerfassung, Modelltraining und Evaluation sind durchgängig verbunden und bilden einen geschlossenen Kreislauf aus „Ausführung – Feedback – Lernen – erneuter Bereitstellung“, der Roboter in realen Aufgaben stabiler und schneller arbeiten lässt.
Der Schlüssel zur „Mensch-Maschine-Kooperation“ liegt zudem in einem präzisen Verständnis der Aufgabenziele sowie flexiblen Fähigkeiten zur Aufgabenkoordination und Entscheidungsplanung. Der von Zhengxing Innovation gemeinsam mit der Tsinghua-Universität und WU XIN CHI QIONG initiierte Agentur-Basiskern Rpent vereint die Fähigkeiten großer allgemeiner Modelle zu Aufgabenverständnis und Planung, die Feinoperationsfähigkeiten spezialisierter Modelle wie VLA sowie Gedächtnis-, Werkzeug- und Roboterschnittstellen und bildet damit einen vollständigen geschlossenen Kreislauf von Wahrnehmung, Entscheidung und Ausführung bis zur Fehlerkorrektur mit Feedback. Am Beispiel „Fülle dieses Regal aus“ zerlegt Rpent zunächst das Ziel, plant die Ausführungsreihenfolge und koordiniert dann Module wie Navigation, Erkennung und Operation für die gemeinsame Arbeit; während der Ausführung wird der Fortschritt in Echtzeit überwacht, und bei Anomalien wie verschobenen Warenpositionen oder fehlerhaftem Greifen wird die Strategie sofort angepasst oder neu geplant, sodass der Roboter die Aufgabenziele präzise versteht und jeden Operationsschritt in hoher Qualität umsetzen kann.
Die intelligente Transformation des Einzelhandels zielt im Wesentlichen nicht darauf ab, den Menschen durch Maschinen zu ersetzen, sondern durch die arbeitsteilige Zusammenarbeit von Mensch und Maschine die personalbezogenen Grenzen und die zeitlich-räumlichen Beschränkungen des Einzelhandels zu überwinden und so eine fein abgestimmte Betriebsführung, einen Rund-um-die-Uhr-Service und ein verbessertes Kundenerlebnis zu verwirklichen. Gestützt auf das Unterstützungsökosystem der Einzelhandelsaktivitäten globaler Partner wie der Charoen Pokphand (CP Group) beschleunigt Zhengxing Innovation die skalierte Replikation und Umsetzung seiner Lösung, um der Einzelhandelsbranche ein wiederverwendbares Umsetzungsparadigma für Physical Intelligence bereitzustellen und den stationären Einzelhandel in ein neues Entwicklungsstadium der „Mensch-Maschine-Kooperation“ in offenen Szenarien zu führen.
Dieser Artikel wurde von Zhengxing Innovation bereitgestellt und QbitAI mit Genehmigung nachgedruckt; die Ansichten liegen beim ursprünglichen Autor.