TUM RoboGym ist ein Trainings-Zentrum für humanoide Roboter am Flughafen München, das Unternehmen reale Roboter-Daten liefert. Dahinter stehen das MIRMI der Technischen Universität München und NEURA Robotics. Im YouTube-Interview zur Eröffnung äußert sich NEURA-Gründer und CEO David Reger zu Europas Lage. Seine These: Das Rennen um Physical AI ist noch offen.
Die Eröffnung wirft drei Fragen auf. Was leisten deutsche Humanoide heute? Wie funktioniert das Geschäftsmodell? Und wie europäisch ist das Unternehmen hinter dem Projekt? Die Redaktion ordnet die Antworten ein.
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TUM RoboGym: Warum Roboter ein Fitnessstudio brauchen
Sprachmodelle wie ChatGPT lernten aus dem gesamten Internet. Bücher, Foren und Artikel lagen längst digital vor. Für Roboter fehlt diese Grundlage. Keine Datenbank beschreibt, wie ein Mensch einen Karton faltet oder ein Bauteil einlegt. Diese Trainingsdaten müssen erst physisch entstehen.
Genau hier setzt das TUM RoboGym an. Auf über 2.300 Quadratmetern stehen 48 Trainings-Zellen mit zunächst rund 100 humanoiden und Service-Robotern. Das Projekt kostet rund 17 Millionen Euro. Etwa 11 Millionen davon trägt NEURA selbst. Firmen aus über zehn Branchen mieten Zellen für mindestens ein Jahr. Die Spanne reicht von Automobil über Pharma bis zur Pflege.
Nach Angaben von Reger trainieren dort bereits 40 bis 50 Unternehmen. Viele hatten vorher keinen Kontakt zu Robotik. Das Grundproblem beschreibt auch die Analyse zur Sim-to-Real-Lücke: Simulation allein reicht für Roboter selten aus.
4NE1 Gen 4 und Neuron AI: Humanoide mit Tastsinn
Zur Eröffnung präsentierte NEURA die vierte Generation seines Humanoiden 4NE1. Das Modell ist rund 20 Prozent leichter als der Vorgänger. Der Hersteller bereitet es bereits für die Serienfertigung vor. Kameras im Kopf decken 360 Grad ab, weitere sitzen im Handgelenk. Taktile Sensoren in den Händen messen den Druck.
Das Gehirn dahinter heißt Neuron AI, NEURAs eigenes Foundation Model. Die meisten Konkurrenten setzen auf Vision Language Action Models mit reiner Kamera-Wahrnehmung. NEURA spricht dagegen von Perception Language Action Models. Der Roboter soll sehen, hören, fühlen und sich an frühere Aufgaben erinnern. Das Modell läuft direkt auf dem Roboter, ohne Umweg über die Cloud.
In der Fabrik zählt dieser Unterschied. Eine Kamera erkennt nicht, ob ein Bauteil eingerastet ist. Eine Hand mit Tastsinn spürt es. Dazu kommen Reflexe, wie beim Griff auf eine heiße Herdplatte. NEURA bildet sie über Smart Limbs und dezentrale KI ab, gemeinsam mit Qualcomm.
Ein Vorbehalt bleibt. Unabhängige Benchmarks, die die Leistung von Neuron AI belegen, existieren bisher nicht.
So läuft das Training im TUM RoboGym
Menschen machen dem Roboter jeden Handgriff vor. Meist tragen sie dafür einen Teleoperations-Anzug mit Datenhandschuhen. Der Roboter folgt jeder Bewegung. Die Daten passen dadurch exakt zu seinen Aktuatoren. Ein Team sammelt tagsüber 500 bis 600 Episoden.
Über Nacht trainiert das Modell. Am nächsten Morgen prüft das Team die Erfolgsquote. Wo greift der Roboter daneben, wo lässt er Teile fallen? Danach folgt die Anpassung der Trainingslogik. Einfache Skills stehen nach einem Tag, komplexe nach maximal zwei Wochen.
Bei der Eröffnung griff ein 4NE1 nach einem halben Tag Training Dosen, Flaschen und Paketband. Er lässt erst los, wenn er den Zug einer Hand spürt. Laut NEURA läuft das komplett per Inferenz, ohne Fernsteuerung. Ein zweites Setup kommt ohne Anzug aus. Kameras filmen die Hand eines Mitarbeiters von allen Seiten, der Greifer folgt in Echtzeit.
Ein NEURA-Mitarbeiter spricht deshalb von einer Gym-to-Real-Lücke. Im späteren Einsatz ändern sich vor allem Licht, Geräusche und Umgebung. Digital Twins und Reinforcement Learning vermehren die Daten synthetisch. Andere Teams trainieren bereits zielorientiertes Verhalten. Der Auftrag lautet dann ‚räum das Regal ein‘ statt ’nimm die Flasche‘.
Auch die Forschung nutzt das Gym. Mobilitäts-Forscher testen dort Humanoide von Unitree für den Nahverkehr. Die Roboter sollen etwa Fahrgästen im Rollstuhl über die Rampe helfen.
Neuraverse: Roboter-Skills als Firmen-Eigentum
Das Geschäftsmodell zielt auf das Prozess-Wissen der Kunden. NEURA verspricht, dieses Wissen bei der jeweiligen Firma zu lassen. Wer im Gym trainiert, erhält eine eigene Skill Library. Rohdaten lassen sich jederzeit herunterladen, die kuratierten Daten bleiben bei NEURA.
Ein Beispiel aus dem Gym: Ein Händler trainiert das Auffüllen von Regalen einmal. Danach rollt er den Skill auf 1.000 Filialen aus. Über das Neuraverse kann er ihn zusätzlich an andere Händler verkaufen. Jede Firma besitzt einen eigenen Data Bucket. Die Firma entscheidet selbst, was privat bleibt und was sie teilt.
Einfache Handgriffe wie Türen öffnen teilen die meisten Firmen. Diese Daten stärken NEURAs Foundation Model. Reger beschrieb NEURA schon vor über einem Jahr als Enabler Company. Das Bild dazu stammt von Steve Jobs: Die Plattform ist die Bienenkönigin, die Entwickler bringen den Honig. Geteilte Skills und Einsatzdaten sind dieser Honig.
Chinesische Wurzeln: Wie europäisch ist NEURA Robotics?
Kaum ein Bericht erwähnt die Vorgeschichte. Reger gründete 2019 gemeinsam mit dem chinesischen Cobot-Hersteller Han’s Robot ein deutsches Gemeinschafts-Unternehmen. Die chinesische Seite hielt 70 Prozent der Anteile. Die Kontrolle lag laut Börsenprospekt trotzdem bei Reger als alleinigem Geschäftsführer. 2023 übernahmen europäische Investoren wie HV Capital den chinesischen Anteil für rund 10 Millionen Euro.
Die Verbindung besteht bis heute. NEURA kauft Cobots und Komponenten zu großen Teilen bei Han’s Robot. Laut dessen Börsenprospekt war NEURA 2024 mit über 37 Prozent des Umsatzes der größte Kunde. Das erste NEURA Gym steht seit einem Jahr in Hangzhou, dem Sitz von Unitree.
Gleichzeitig ist NEURA eine deutsche GmbH aus Metzingen und versteuert ihre Gewinne hier. Ohne chinesische Zulieferer kommt heute kaum ein Robotik-Hersteller aus, auch Tesla nicht. Im ersten Halbjahr 2026 stammten 97 Prozent aller verkauften Humanoiden aus China. Wie groß dieser Vorsprung ist, zeigt der Überblick zu humanoiden Robotern aus China.
David Reger: Der ChatGPT-Moment der Robotik naht
Ist NEURA die letzte Chance Europas? Reger widerspricht der Zuspitzung. Physical AI sei die Chance Europas, NEURA treibe sie voran. Bei der Eröffnung sprachen drei Staatsminister, alle bekannten sich zur Robotik. Für Reger zählt genau dieser Schritt: weniger planen, mehr machen.
Im Feld laufen laut Reger bereits tausende NEURA-Geräte, darunter über 100 Humanoide. Die größten Durchbrüche erwartet er in den nächsten 6 bis 12 Monaten. Dann komme der ChatGPT-Moment der Robotik. Roboter lernen eine Aufgabe dann schneller als ein Mensch. Ein NEURA-Mitarbeiter im Gym rechnet in 12 bis 18 Monaten mit Robotern auf breiter Front im Shopfloor.
Europas Stärke sieht Reger in Sensorik und Computer-Architektur, also Nervensystem und Gehirn des Roboters. Dort entwickle NEURA den Stand der Technik selbst. Finanziell hat das Startup bereits Geschichte geschrieben. NEURA sammelte als erstes deutsches Startup über eine Milliarde ein. Die jüngste Runde umfasst bis zu 1,4 Milliarden Dollar.
Fazit: Was das TUM RoboGym für Europa bedeutet
Das TUM RoboGym adressiert das größte Problem humanoider Roboter: fehlende Daten aus der echten Welt. 48 Zellen, 100 Roboter und Trainingszyklen ab einem Tag machen Physical AI greifbar. Die Ankündigungen klingen ambitioniert. Belastbar wird das Bild erst mit unabhängigen Tests.
Zwei Punkte verdienen Beobachtung. Benchmarks für Neuron AI fehlen bisher. Die Abhängigkeit von chinesischen Zulieferern bleibt hoch. Ob Regers Zeitplan von 6 bis 12 Monaten hält, zeigt sich am Serienstart des 4NE1.
Häufige Fragen
Was ist das TUM RoboGym?
Das TUM RoboGym ist ein Trainings-Zentrum für humanoide Roboter am LabCampus des Flughafens München. Betreiber sind das MIRMI der TU München und NEURA Robotics. Auf über 2.300 Quadratmetern stehen 48 Trainings-Zellen mit zunächst rund 100 humanoiden und Service-Robotern. Die Kosten liegen bei rund 17 Millionen Euro, NEURA trägt etwa 11 Millionen davon. Firmen aus über zehn Branchen mieten Zellen für mindestens ein Jahr.
Wie lange dauert das Training eines Roboter-Skills?
Nach Angaben von NEURA stehen einfache Skills nach einem Tag. Komplexe Abläufe brauchen bis zu zwei Wochen. Tagsüber zeichnen Menschen per Teleoperations-Anzug und Datenhandschuhen 500 bis 600 Episoden auf. Über Nacht trainiert das Modell, am Morgen folgt die Auswertung der Erfolgsquote. Ein Demo-Roboter griff bei der Eröffnung nach einem halben Tag Training Dosen, Flaschen und Paketband.
Was unterscheidet Neuron AI von anderen Robotik-Modellen?
Die meisten Humanoiden arbeiten mit Vision Language Action Models und erfassen die Welt nur über Kameras. NEURA bezeichnet Neuron AI als Perception Language Action Model. Es soll zusätzlich Berührung, Kraft und Klang verarbeiten und sich an frühere Aufgaben erinnern. Das Modell läuft direkt auf dem Roboter, ohne Cloud. Unabhängige Benchmarks, die diese Angaben prüfen, liegen bisher nicht vor.
Wem gehören die trainierten Skills im TUM RoboGym?
Laut NEURA gehören die Skills dem Unternehmen, das sie trainiert. Es erhält eine eigene Skill Library und kann sie auf beliebig viele Roboter ausrollen. Rohdaten bleiben jederzeit abrufbar, die kuratierten Daten verbleiben bei NEURA. Jede Firma verfügt über einen eigenen Data Bucket. Geteilte Daten fließen in NEURAs Foundation Model, über das Neuraverse lassen sich Skills auch weiterverkaufen.
