Gerade erst am 20. Oktober offiziell enthüllt, sorgt der neue Unitree H2 humanoide Roboter bereits auf der IROS 2025 Konferenz in Hangzhou, China, für Furore. Der zweibeinige Bot, der mit imposanten 180 cm Körpergröße und 70 kg Gewicht auftrumpft, zieht nicht nur wegen seines überraschend lebensechten, wenn auch leicht verstörenden, “bionischen Gesichts” alle Blicke auf sich, sondern auch wegen etwas, das ihm scheinbar fehlt. Erste Beobachtungen und die firmeneigenen Spezifikationen deuten darauf hin, dass Unitree sich ein Scheibchen von Teslas Strategie abgeschnitten hat: Auf teure LiDAR-Sensoren wird verzichtet, stattdessen setzt man auf eine “Humanoid Binocular Camera with Wide Field of View”.
Der H2 ist eine Weiterentwicklung des früheren H1-Modells des Unternehmens und glänzt mit 31 Freiheitsgraden sowie einem neu bestätigten Nacken mit 2 Freiheitsgraden, was nuanciertere Kopfbewegungen ermöglicht. Diese erhöhte Flexibilität wurde in den Launch-Videos eindrucksvoll zur Schau gestellt, wo der Roboter Kampfkünste und Tanzroutinen mit einer beunruhigenden Geschmeidigkeit vorführte. Obwohl Unitree in der Vergangenheit eigene 4D-LiDAR-Systeme für seine vierbeinigen Roboter entwickelt hat, ist die Entscheidung, diese bei ihrem Flaggschiff-Humanoiden wegzulassen, ein erhebliches und wohl auch kostensparendes Wagnis. Der Fokus liegt eindeutig auf einer visionsbasierten KI, wobei das Gehirn des H2 von einer Kombination aus Intel Core i5/i7 Prozessoren angetrieben wird und bis zu drei Nvidia Jetson Orin NX Module für Entwickler unterstützt.
Warum ist das wichtig?
Unitree setzt ein kühnes Statement, indem es fortschrittliche Computer Vision über die Sicherheitsdecke der Industrie, LiDAR, priorisiert. Dieser “Tesla-Ansatz” könnte den Preispunkt des H2 drastisch senken und die Akzeptanz von Allzweck-Humanoiden potenziell beschleunigen, wenn – und das ist ein großes Wenn – ihre Software komplexe Umgebungen allein mit Kameras zuverlässig navigieren kann. Indem Unitree die meisten seiner Schlüsselkomponenten, von Motoren bis zu Sensoren, selbst fertigt, verfügt das Unternehmen bereits über einen erheblichen Kostenvorteil. Sollte sich ihr reines Visionssystem als robust erweisen, könnte dies Konkurrenten dazu zwingen, ihre Abhängigkeit von teuren Sensor-Suiten zu überdenken und den Fokus der gesamten Branche von hochpreisiger Hardware auf die brutale Komplexität KI-gesteuerter Wahrnehmung zu verlagern.
